太阳能领域正快速融合 AI 技术，以下是当前在该领域中具有代表性的 AI 工具与平台，按用途分类整理：
功能：开源光伏建模库，适合与机器学习框架结合，如：
scikit-learn / XGBoost 做发电量预测TensorFlow 实现组件级健康预测| 领域 | AI应用举例 |
|---|---|
| 项目选址 | 卫星图像识别、屋顶建模、光照模拟 |
| 系统监测 | 无人机图像分析、热成像故障识别 |
| 发电预测 | 天气+历史数据机器学习建模 |
| 运维优化 | 故障预测、数字孪生、维护建议 |
| 智能营销 | 潜在客户自动识别、报价模拟 |
（ ChatGPT推荐 ）
8 小时前
太阳能领域正快速融合 AI 技术，以下是当前在该领域中具有代表性的 AI 工具与平台，按用途分类整理： 🧠 一、太阳能项目选址与可行性分析 1. Aurora Solar（aurorasolar.com) 功能：屋顶建模、日照分析、经济性预测 技术：使用 AI 图像识别分析航拍图，自动识别屋顶尺寸和倾斜度 适用对象：住宅/商业屋顶光伏开发者 2. PVGIS + AI增强工具 功能：结合卫星气象数据与 AI 模型进行光照模拟和发电量预测 平台：由欧盟开发，可集成 AI 模型自行扩展 🔋 二、太阳能系统性能监测与预测维护（O\&M） 3. Raptor Maps（raptormaps.com) 功能：无人机+AI 图像识别检测光伏面板故障（如热点、碎裂、污染） 技术：深度学习自动识别热成像数据 适用对象：太阳能电站运营商、资产管理公司 4. SenseHawk（被 Reliance 收购） 功能：用 AI 进行太阳能电站生命周期管理，从设计、施工到运维 亮点：数字孪生模型、故障预测、运维效率提升 🔄 三、电站级发电预测与调度优化 5. Xendee 功能：微电网与多能系统（含太阳能）AI 优化模拟平台 用途：经济运行优化、容量规划、储能调度优化 6. Autogrid Flex 功能：AI预测负荷与太阳能产出，实时电网调度优化 适用对象：电力公司、能源服务商、聚合商（VPP） 🌐 四、全球资源分析与GIS应用 7. Solargis + AI（solargis.com) 功能：太阳辐射预测、建模、损失分析 AI用途：用于自动清洗数据、降噪、填补遥感缺失 8. Google Project Sunroof 功能：使用 AI + 卫星图像估算某一地址的太阳能潜力 适合：用户自助查询装太阳能是否划算（美国可用） 🧰 五、开发者工具 & 开源资源 9. pvlib-python + AI 模块集成 功能：开源光伏建模库，适合与机器学习框架结合，如： 使用 scikit-learn / XGBoost 做发电量预测 结合 TensorFlow 实现组件级健康预测 10. SolarAI Technologies（亚洲新兴平台） 服务：结合 Google Earth + AI 识别建筑屋顶，做户用光伏推广、商机推荐 目标：为销售团队提供自动线索生成与客户分析 📌 典型AI应用方向小结： 领域 AI应用举例 项目选址 卫星图像识别、屋顶建模、光照模拟 系统监测 无人机图像分析、热成像故障识别 发电预测 天气+历史数据机器学习建模 运维优化 故障预测、数字孪生、维护建议 智能营销 潜在客户自动识别、报价模拟 （ ChatGPT推荐 ）
2 个月前
AI技术在汽车行业应用广泛，在研发设计上，能生成设计方案、优化虚拟仿真测试；生产制造中，智能机器人提高效率与质量，AI用于检测和流程优化；自动驾驶方面，实现环境感知、决策与路径规划；智能座舱里，多模态交互和智能显示提升体验；售后服务时，可诊断预测故障、提供客户服务；在销售和市场分析中，能预测趋势、精准营销。 研发设计 方案生成与优化：AI算法能根据市场需求和消费者喜好，快速生成多种汽车外形、内饰设计方案。还可通过大模型技术筛选参数，优化设计，缩短设计、验证和修改周期。 虚拟仿真测试：利用AI进行车辆性能、安全性等方面的虚拟仿真测试，如车身气密性仿真、喷涂仿真等，减少实际测试次数，降低研发成本。 生产制造 智能机器人装配：智能机器人可精确完成复杂装配任务，通过内置传感器和智能控制系统，实时监测零部件尺寸精度、装配紧密程度等参数并及时调整。 质量检测：AI视觉检测系统对生产线上的质量图片进行分析计算，能自动识别缺陷并警告、推送责任人处理，还可自动生成统计报表。 生产流程优化：通过分析生产数据，AI找出瓶颈环节和潜在质量问题，实现生产效率最大化和产品质量最优化。数字孪生技术可创建物理车辆的虚拟副本，用于测试产品性能，优化制造过程。 自动驾驶 环境感知与决策：依靠车载传感器、摄像头和雷达收集环境信息，由AI算法分析处理，实现车辆自主导航和决策，如自适应巡航、自动紧急制动等。 路径规划：根据实时路况和目的地，AI为车辆规划最优行驶路径，同时考虑交通规则、行人等因素，确保行驶安全和高效。 智能座舱 语音交互：语音助手可识别和理解驾驶员的语音指令，实现导航、音乐播放、车窗控制等功能，让驾驶员专注于驾驶。 情感交互：通过监测驾驶员的表情、情绪等，提供情感陪伴和个性化服务，如根据驾驶员情绪调整车内氛围灯、音乐等。 售后服务 故障诊断与预测：基于车辆传感器数据和历史维修记录，AI可预测车辆可能出现的故障，提醒车主及时保养和维修。在维修时，AI系统能快速定位故障原因，提供维修方案建议。 客户服务：AI驱动的虚拟助手在售前、售中和售后为客户提供支持，解答产品咨询、处理投诉等，提供24小时不间断服务，提高客户满意度。 供应链管理 需求预测：AI通过分析市场趋势、消费者行为等数据，帮助汽车制造商预测未来市场需求，以便合理安排生产计划和原材料采购。 库存管理与物流优化：优化库存管理，减少库存积压和缺货现象。同时，AI优化物流配送路线和计划，提高物流效率，降低成本。
2 个月前
2025年3月31日，在2025年汉诺威工业博览会上，一台罗尔斯-罗伊斯（Rolls-Royce）的飞机发动机被展示在微软的展台上。这家发动机制造商利用微软的人工智能技术进行数据管理和数据分析。 人工智能（AI）是汉诺威工业展2025年的核心主题。这场全球最重要的工业博览会将于3月31日至4月4日在德国汉诺威举行，届时将展示人工智能如何为工业带来革命性变革。以下是为何这一年对工业界如此重要的原因。 人工智能成为竞争力的关键 人工智能不再是科幻电影中的概念，而是已成为工业领域的现实。2025年的汉诺威工业展将展示人工智能如何通过优化生产流程、提升效率和推动创新来增强企业的竞争力。例如，人工智能助手可以支持工厂车间的日常工作，而基于数据的预测性维护则能减少停机时间。 微软等科技巨头将在展会上展示其最新的人工智能解决方案。例如，微软推出的“工厂运营代理”（Factory Operations Agent）是一种人工智能助手，旨在优化工厂车间的流程。它能让工人通过自然语言查询分析机器数据，帮助管理者改进生产过程并快速识别和解决问题。 一项调查显示，82%的企业认为人工智能对德国工业的竞争力至关重要。然而，46%的企业担心德国工业可能会错过人工智能革命的机遇。这使得2025年的汉诺威工业展成为展示最新技术并推动其实施的关键平台。 加拿大作为伙伴国：人工智能与可持续发展的结合 2025年的伙伴国是加拿大，该国以“未来已来”（The future's here）为主题，展示其在自动化、能源、数字化转型和绿色技术领域的优势。加拿大拥有超过200家参展企业，致力于推动绿色、数字化和可持续的工业未来。人工智能在其中扮演着重要角色，例如通过优化能源使用和支持可再生能源技术实现更可持续的生产方式。 加拿大财政部长弗朗索瓦-菲利普·尚帕涅（François-Philippe Champagne）表示：“我们很高兴能继续国际合作，并在汉诺威工业展上展示超过200家代表绿色、数字化和可持续未来的加拿大企业。”这不仅加强了德加之间的经济联系，也为全球工业的未来发展指明了方向。 人工智能的具体应用 汉诺威工业展2025将展示人工智能在工业中的多种实际应用，包括： 自动化和机器人技术：人工智能驱动的自主机器人能够执行复杂任务，提高生产效率。 预测性维护：通过分析机器数据，人工智能可以预测潜在故障，从而减少意外停机。 质量控制：人工智能系统可以通过图像识别技术快速检测产品缺陷。 供应链优化：人工智能帮助企业更好地管理库存和物流，降低成本。 这些应用不仅提高了效率，还为中小企业提供了利用尖端技术的机会。展会上还将特别设立面向中小企业的展区，展示专为这一群体设计的可负担的人工智能解决方案。 人工智能的挑战与机遇 尽管人工智能潜力巨大，但其推广也面临挑战。例如，数据隐私和人工智能系统的透明度问题引起了广泛关注。欧盟即将推出的《人工智能法案》（AI Act）将为人工智能的使用设定严格标准，这可能会影响其在欧洲的推广速度。 与此同时，人工智能也带来了巨大机遇。它不仅能提升生产力，还能加速新产品和服务的开发。例如，在制药行业，人工智能可以缩短药物研发时间，从而更快地将新药推向市场。 汉诺威工业展：通往未来的桥梁 汉诺威工业展不仅是技术的展示平台，也是全球工业界交流的中心。超过4000家来自60多个国家的参展商将在展会上展示他们的创新成果。今年的展会预计将吸引超过13万名观众，与2023和2024年的参观人数相当。 对于德国工业而言，2025年可能是决定性的一年。人工智能的广泛应用可能标志着工业4.0的新阶段，即通过数字化和智能化实现更高效、更可持续的生产方式。正如微软德国公司总经理艾格尼丝·赫夫特伯格（Agnes Heftberger）所言：“人工智能已走出试验阶段，正在工业中大规模应用。” 结语 汉诺威工业展2025将是人工智能在工业中全面展示其潜力的一年。从优化生产到推动可持续发展，人工智能正在改变工业的面貌。对于企业来说，这既是挑战也是机遇——抓住这一趋势的企业将在未来占据领先地位。 （资讯：德国商报；图片：根据现场照片豆包AI再次生成）
2 个月前
人工智能是汉诺威工业展上的主导主题 微软正在推出创新助手，旨在显著简化工厂的工作流程。在近日开幕的2025汉诺威工业博览会上，微软展示了可广泛应用于工业领域的具有人工智能的创新虚拟助手。该软件公司在此次展会上展示的新产品之一是“工厂运营代理”(Factory Operations Agent)。 据该公司介绍，这是一个人工智能助手，旨在优化工厂车间的流程。例如，该解决方案使工人能够通过使用自然语言查询来分析机器的数据。 “负责任的经理”将能够优化制造流程。人工智能助手还可以比以前更轻松地识别错误来源并解决问题。 微软德国公司董事总经理阿格尼丝·赫夫伯格在汉诺威工业博览会开幕式上表示，人工智能已经走出了测试和实验阶段，正在工业领域得到广泛应用。 “我们必须毫不犹豫地引入人工智能，否则德国将在国际竞争中落后。我们必须让数据宝藏为人工智能所用。” 德国人工智能已经存在 根据德国数字协会Bitkom的一项代表性调查，42%的德国工业企业已经在生产中使用人工智能，另有三分之一（35%）有相应计划。其中包括机器的监控、机器人和车辆的控制以及能源消耗的优化：这项调查是在德国 552 家拥有 100 名或更多员工的工业制造公司中进行的。82%的公司认同人工智能的使用对于德国工业的竞争力至关重要。 然而，近一半（46%）的人认为德国工业界可能会错过人工智能革命。微软与谷歌、Meta、亚马逊并列成为全球领先的人工智能系统提供商，部分原因是微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉早期投资数十亿美元与加州人工智能初创公司OpenAI及其开发的聊天机器人ChatGPT进行全面合作。 (资讯来源: tagesschau.de）
2 个月前
Ali Kashani 是 Serve Robotics 的联合创始人兼首席执行官，自 2021 年 1 月公司成立以来一直担任这一职务。在创立 Serve Robotics 之前，Kashani 曾担任 Postmates 的副总裁，并联合创立了智能家居技术公司 Neurio Technology（后被 Generac Power Systems 收购）。他拥有计算机工程学士学位和机器人学博士学位，并拥有 15 项已授权或正在申请的专利。 业务增长与财务表现 在 Kashani 的领导下，Serve Robotics 实现了显著增长，2024 年收入达到 180 万美元，同比增长 700%。然而，公司仍处于扩张阶段，2024 年 GAAP 净亏损为 3920 万美元。该公司专注于开发低排放自动驾驶送货机器人，主要服务于美国公共空间的食品配送。 战略合作与市场扩展 Kashani 强调了与行业巨头的关键合作： Magna International：独家合同制造协议，支持机器人规模化生产。 Uber Technologies：配送服务合作，Uber 还持有价值约 7150 万美元的 Serve Robotics 股份。 NVIDIA：技术合作，增强机器人人工智能能力。 公司计划 2025 年将机器人车队扩展至 2000 台，并进军达拉斯和亚特兰大等新市场。 技术与创新 Serve Robotics 已推出第三代送货机器人，重点提升： 配送效率与安全性 降低制造成本 人工智能驱动的自主性增强 挑战与未来展望 Kashani 讨论了公司在扩展至迈阿密等新市场时面临的挑战，包括： 本地法规适应 餐厅合作伙伴的工作流程整合 最后一英里配送的优化 他认为，机器人技术在各个领域具有无限潜力，而 Serve Robotics 正处于这一变革的前沿。 （图片来源：Serve Robotics 官网）
2 个月前
Reflex Robotics 是一家专注于开发低成本、高可靠性通用人形机器人的美国初创公司，总部位于纽约布鲁克林。该公司致力于通过自动化技术解决重复性劳动问题，其机器人主要应用于仓储物流、物料搬运等领域。 以下将从其公司基本信息、技术产品特点、商业模式、发展规划等维度展开介绍： 基本信息 成立时间与地点：由美国MIT毕业生于2014年创立，他们曾在 Telsa、Boston Dynamics 和 Amazon 拥有硬件经验，在纽约和旧金山设有办事处。 团队规模：较小，仅约5人。 融资情况：已完成由Khosla Ventures领投的700万美元种子轮融资。 技术与产品特点 硬件设计：采用轮式底盘与动态躯干的组合结构，底座配备四轮驱动系统，最高时速30公里，转向半径接近零；躯干通过液压升降机构可上下调节50厘米，配合三自由度机械臂，作业空间从地面到2米。 感知系统：头部搭载多模态传感器阵列，包括双目立体视觉摄像头、激光雷达和触觉传感器，动态避障算法可在50毫秒内重新规划路线，货物分拣效率达到人工的1.8倍，错误率降低至0.03%以下。 控制模式：采用“人在回路中”的混合控制模式，操作员通过VR设备远程监控多台机器人，还可通过“众包学习”机制记录操作者示范动作数据并上传至云端知识库，供其他机器人学习，三个月内自主作业率从38%提升至67%。 应用领域 仓储物流：能在仓库中进行货物挑拣、运输、码垛等工作，在GXO物流中心，每天可完成2000箱货物的码垛作业，每层堆叠误差小于2毫米。 工业生产：可执行精密装配任务，如将直径0.5毫米的轴承准确嵌入电机转子，重复定位精度达到±5微米，也可在木工车间完成木板切割、砂光、喷涂等全流程作业。 商业模式 机器人即服务（RaaS）：企业无需购买设备，只需支付每月1500美元的服务费，即可获得包括维护、升级、保险在内的全套解决方案。 供应链布局：依托麻省理工学院的制造创新中心，将原型到量产周期压缩至90天，自主设计的柔性生产线日产能达50台，并在15个国家设立快速响应中心。 发展规划 提升自主性：计划在未来逐步实现更高的自主性，2026年人机监管比例从1:1优化至1:4。 技术升级：硬件层面引入液态金属关节提升机械臂柔顺性；软件层面训练多模态大模型，实现自然语言指令到动作的端到端转换。 （图片来源：therobotreport.com）
3 个月前
德国Comarch ERP Enterprise 是一款全面的企业资源规划 (ERP) 系统，专为寻求在流程方面提高 ERP 系统用户技术进步水平的企业而设计。它是一款现代化的 ERP 系统，具有高度的灵活性和可扩展性，能够满足各种规模和行业的企业的需求。 Comarch企业软件公司最近撰文：“ChatERP: Quantensprung im Enterprise-Resource-Planning”，即ChatERP在企业资源规划中的巨大进步。这份白皮书提到ERP系统是企业的核心，整合了关键业务流程和数据。过去，AI在ERP中的应用成本高且复杂，主要适用于大企业。但生成式AI和大型语言模型（如ChatGPT）的出现改变了这一状况，使得中小企业也能利用AI提升竞争力。这里的关键点是生成式AI降低了使用门槛，使得ERP中的AI助手变得可行。 1. 引言与背景 ERP系统的重要性：作为企业核心，整合关键业务流程（生产、采购、销售等）及数据（客户、订单、库存等）。AI在ERP中的演变：传统AI（如机器学习）成本高、数据需求大，仅适用于大企业；生成式AI（如ChatGPT）通过大型语言模型（LLM）降低门槛，使中小企业也能利用AI提升竞争力。ChatERP的定位：Comarch ERP Enterprise（6.4+版本）内置的多语言AI助手，通过自然语言交互革新ERP使用方式。 2. 改善可用性与降低使用障碍 自然语言交互：用户可通过对话形式与ERP系统互动，支持多语言，会话上下文感知。 动态帮助系统：基于RAG（检索增强生成）技术，AI助手深度理解ERP系统细节，无需额外训练。替代静态文档，提供实时、步骤化指导（如创建新文章、导航功能）。 降低学习成本：新用户快速上手，缩短培训时间；有经验用户更快掌握新功能。减少对IT支持的依赖，释放IT团队资源用于创新任务。 3. 通过语音/文本命令高效控制应用 多模态交互：支持传统UI操作与语音/文本指令结合，提升效率。应用场景： 快速导航：直接跳转深层功能（如“打开分类为家居用品的文章”）。数据操作：创建/打开记录（如“为Mustermann公司新建订单”并预填数据）。自动化任务：处理重复性工作（数据清理），但关键操作需人工审核。 类似消费级助手（如Siri）：但针对企业复杂场景优化，通过API集成ERP功能。 4. 通过聊天探索ERP数据价值 数据查询与分析： 自然语言生成报告（如“显示上季度各地区销售额”），自动生成图表或摘要。预测与洞察：销售趋势预测、库存优化建议。 降低数据分析门槛：非技术用户无需复杂技能即可获取业务洞察，支持数据驱动决策。 5. 安全与合规 权限管理：通过架构设计确保数据访问合规性（如Berechtigungen权限控制）。数据隐私：企业数据仅用于内部处理，符合GDPR等法规。 6. 实施建议与结论 采用策略： 选择兼容现有系统的AI助手（如ChatERP），分阶段部署，从小任务开始。培训员工适应新交互方式，结合传统与AI操作以最大化效率。 未来潜力： 持续优化AI模型，扩展应用场景（如供应链优化、客户行为分析）。推动ERP从“记录系统”向“智能决策支持系统”转型。 核心价值总结： ChatERP通过自然语言交互、动态帮助、语音控制及智能数据分析，显著提升ERP系统的易用性、效率和决策支持能力，尤其助力中小企业以更低成本实现数字化转型。
3 个月前
DELFI 是由 SLB（原斯伦贝谢）开发的开放、可扩展且安全的云端数字平台，旨在为石油和天然气行业的勘探、开发、钻井、生产以及能源转型提供支持。 DELFI平台集成了全球领先的应用程序、人工智能（AI）、数据管理和基于物理的科学技术，为能源行业的各个环节提供全面的数字化解决方案。 DELFI 平台的核心组件之一是 DELFI Data Science，这是一个专为能源工作流程设计的 AI 和分析解决方案包。它使地球科学家和工程师能够轻松地构建、管理和部署 AI 模型，以解决日常挑战，其操作简便如同使用电子表格。 此外，DELFI 平台还支持多学科协作，定义了从勘探到井封闭全过程的动态关系新标准。通过将人工智能、数据分析和自动化技术相结合，DELFI 从根本上改变了勘探开发的各个环节，提高了工作效率和决策质量。 值得注意的是，SLB 与 NVIDIA 合作，加速在 DELFI 数字平台上开发和部署特定行业的生成式 AI 基础模型。这项合作利用 NVIDIA NeMo 平台，旨在为能源行业提供先进的 AI 解决方案，进一步增强 DELFI 的功能。 总的来说，DELFI 平台通过融合先进的 AI 技术、强大的数据管理和多学科协作，为能源行业提供了全面的数字化转型工具，助力企业在不断变化的市场中保持竞争力。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI