導(dǎo)言：傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)依賴人工監(jiān)視，缺乏智能分析，效率低下，無法及時發(fā)現(xiàn)問題。隨著人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)發(fā)展，結(jié)合我國“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略規(guī)劃的推行，各省市已經(jīng)陸續(xù)推行城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化升級改造，其中AI視覺算法在視頻監(jiān)控智能化升級方面提供了重要的技術(shù)支撐。一、AI視覺算法讓視頻監(jiān)控變身“智慧眼”目前我國已經(jīng)安裝1.76億個監(jiān)控攝像頭，仍有大量攝像頭未實現(xiàn)智能升級，通過給傳統(tǒng)攝像頭部署AI視覺算法，能夠有效解放人力，再結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)，實現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能升級，從被動發(fā)現(xiàn)問題到主動感知預(yù)警，大幅提升城市治理效能。AI視覺算法是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的CV模型，通過SDK或服務(wù)器調(diào)用的方式部署視頻監(jiān)控攝像頭，可以兼容市面上大部分?jǐn)z像頭，通過多種算法多種組合的方式，智能識別和分析人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)以及環(huán)境的不安全因素，安全事故率降低65%以上，大幅提升安全監(jiān)管效率和質(zhì)量。人工智能的研究已經(jīng)成為許多國家的戰(zhàn)略重點。南通多模態(tài)人工智能軟件開發(fā)

圖數(shù)據(jù)庫從復(fù)雜的IT資源中獲取實時洞察通過構(gòu)建IT設(shè)備與設(shè)備之間的服務(wù)依存關(guān)系、設(shè)備與數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間存儲調(diào)用的關(guān)系圖譜，圖數(shù)據(jù)庫能幫助企業(yè)高效管理和監(jiān)控結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)量龐大的網(wǎng)絡(luò)和IT基礎(chǔ)設(shè)施，厘清單個節(jié)點故障帶來的連帶影響，查詢關(guān)聯(lián)的其他設(shè)備，快速查找可替代的資產(chǎn)設(shè)備?；诠收显O(shè)備和網(wǎng)絡(luò)，圖數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)查詢高效倒推資產(chǎn)設(shè)備之間的依賴關(guān)系，判斷設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)問題的根本原因。圖應(yīng)用價值影響分析和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃能力實時溯源執(zhí)行因果分析杭州多模態(tài)人工智能軟件定制人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用需要考慮教育和培訓(xùn)，以確保人們具備相應(yīng)的技能和知識。

加油站運營車輛計量算法通過抓取過路車流，分析拐入率，獲取客戶熱力圖；車牌及車輛特征算法可對車輛及油機(jī)對應(yīng)消費關(guān)系進(jìn)行分析，實現(xiàn)精細(xì)營銷，提升加滿率和回頭率；根據(jù)跨鏡頭車輛加油流程分析，優(yōu)化加油各環(huán)節(jié)效率，提升通過率。2、便利店運營基于客流統(tǒng)計、客流密度算法，獲取可視化的客流熱力圖，對比同類站消費數(shù)據(jù)進(jìn)行貨品上下架推薦，結(jié)合貨品銷售情況、保質(zhì)期等提供貨品促銷及跨店調(diào)配建議。中能鏈通過「品牌+供應(yīng)鏈+運營管理+數(shù)字化+營銷」五位一體的非油業(yè)務(wù)經(jīng)驗，重塑油站便利店經(jīng)營模式，實現(xiàn)業(yè)務(wù)雙螺旋增長。3、員工管理基于員工規(guī)范穿戴識別、引導(dǎo)手勢規(guī)范識別、員工服務(wù)效率計時、員工離崗、員工睡崗等算法，可對員工服務(wù)水平進(jìn)行記錄并評分，從而對員工綜合服務(wù)績效評判提供數(shù)據(jù)支撐。

知識圖譜（KnowledgeGraph），在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。知識圖譜是通過將應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形學(xué)、信息可視化技術(shù)、信息科學(xué)等學(xué)科的理論與方法與計量學(xué)引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的**結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構(gòu)達(dá)到多學(xué)科融合目的的現(xiàn)代理論。它能為學(xué)科研究提供切實的、有價值的參考。簡單說來，知識圖譜就是通過不同知識的關(guān)聯(lián)性形成一個網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)，而這個知識結(jié)構(gòu)，恰好就是人工智能AI的基石。當(dāng)前AI領(lǐng)域熱門的計算機(jī)圖像、語音識別甚至是NLP，其實都是AI的感知能力，真正AI的認(rèn)知能力，就要靠知識圖譜。人工智能在醫(yī)療診斷、智能駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

智能客服產(chǎn)品中，**需要AIGC內(nèi)容生產(chǎn)能力的地方，莫過于知識庫。產(chǎn)品必備的知識庫通常分幾類：內(nèi)部知識庫、機(jī)器人知識庫和外部知識庫。智能客服的知識庫，是完全需要人工管理和維護(hù)的，對于需要提供大量知識輔助的智能客服，這是一項很沉重的工作。大語言模型能力的引入，能協(xié)助高效智能的歸類，自動生成知識庫類目、明細(xì)。如果增加對外部數(shù)據(jù)源的引用，知識庫還可以自動關(guān)聯(lián)，減少知識庫同步的操作。使用者在應(yīng)用中，可給與知識點反饋，能幫助知識庫進(jìn)行權(quán)重自動調(diào)節(jié)。同樣，對于調(diào)用量遠(yuǎn)大于內(nèi)部知識庫的機(jī)器人知識庫來說，借助用戶反饋來對未知問題進(jìn)行自動整理和關(guān)聯(lián)，能節(jié)省很多知識庫維護(hù)者的工作。我們也可以通過多機(jī)器人組合的方式，在一通會話中接力棒一般服務(wù)于客戶的不同場景，那么被訓(xùn)練好的ChatGPT專屬機(jī)器人，也可以在特定的場合發(fā)揮能力，并可以逐步替代一些以往模式僵化的**型機(jī)器人。如果企業(yè)有知識門戶的需求，需要整合在智能客服產(chǎn)品中，如果不把這類產(chǎn)品算作一個**品類的話，基于大語言模型的多模態(tài)的AIGC能力，可以更方便的將已整理的知識內(nèi)容轉(zhuǎn)化為輸出產(chǎn)物，更方便的生成知識文章、圖片、甚至音視頻，快速生成一個個性化的知識空間。客流統(tǒng)計分析可以洞察顧客購物習(xí)慣，掌握門店實時動態(tài)，幫助優(yōu)化店鋪運營，提升零售門店經(jīng)營效益。上海自動駕駛?cè)斯ぶ悄苘浖?/p>

人工智能在多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括醫(yī)療、金融、制造等。南通多模態(tài)人工智能軟件開發(fā)

基于智能質(zhì)檢和智能輔助的基本能力，針對使用場景是企業(yè)內(nèi)訓(xùn)的機(jī)器人，也完全可以基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)樣本，更自動化的生成內(nèi)訓(xùn)“教官”，我們業(yè)務(wù)管理人員，可以針對崗前培訓(xùn)、業(yè)務(wù)流程、服務(wù)過程設(shè)定不同內(nèi)訓(xùn)主題，一定量標(biāo)準(zhǔn)語料訓(xùn)練后，讓內(nèi)訓(xùn)機(jī)器人指導(dǎo)座席進(jìn)行自我訓(xùn)練，這種對于強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)能力和管理能力的運營型客戶，很有吸引力。

全功能的智能客服產(chǎn)品已經(jīng)是一個非常龐大的產(chǎn)品體系，功能多如牛毛，上手難度很高。很多產(chǎn)品的設(shè)計，需要操作者進(jìn)行到處跳轉(zhuǎn)去查找、配置、調(diào)整。以往的幫助形式，除了簡單的頁面的功能提示，就是如wiki一般厚重的在線幫助頁面，對使用者說不上友好，對開發(fā)者也有持續(xù)更新維護(hù)的沉重負(fù)擔(dān)。而使用智能助理模式的在線幫助，不同角色的人員可以通過對話式的簡單體驗，來獲取使用上的實時協(xié)助，甚至一些功能型的配置和要求，聰明的助理也可以準(zhǔn)確理解使用者的對話，直接進(jìn)行配置和改變。 南通多模態(tài)人工智能軟件開發(fā)