AI在供应链领域如何落地

一、AI技艺的分层

1、通用VS专用

• 何为AI：AI是用数学还原人类智慧的技艺

• 专用AI技艺：用自己公司的资料，训练专属自己的AI算法

• 通用AI技艺：采用别人做好的AI算法，做自己公司的业务

• 通用AI技艺的代表：大语言模型（chatgpt，百度·文心一言等等）

2、专用&通用技艺对比

• 专用AI技艺：资料、算力、专精学识门槛高，不容易落地

• 通用AI技艺：各方面门槛低，比较容易落地

3、通用抓手的落地形式

• 提示词工程：人直接用大语言模型抓手

• 智能体：有思路链，不需要人实时驱动，真正能够解放生产力

实例：微软百度等等顶 尖科技公司，怎样让采用通用抓手

二、通用AI技艺能怎样影响公司

1、提示词工程对公司和员工的影响

• 量变：让员工效率暴增

• 量变实例：3小时完成原本需要2个月周期的定制方案

• 质变：让员工掌握原本不增具备的本领

• 质变实例：用人话完成3D建模规划，用人话完成数字仿真

• 质变实例：人人都能编程（用人话编程）

• 质变实例：办公自动化（大模型帮你完成所有需要用电脑完成的事务）

• 质变实例：资料拆解（大模型帮你完成商业智能和机器智能建模拆解）

• 结论：提示词工程能使员工效率暴增，不过对公司几乎没有成效

2、智能体

• 智能体：将大模型的采用进程固化下来

• 智能体供给链自动化实例

• 智能体合规性审查实例

• 结论：智能体会让办公室里的人越来越少

• 问题：是谁代替了这些人？（谁来主导智能体开发）

• 答案：率先选项拥抱新技艺的员工，替代那些不愿意拥抱的

（有效的智能体只能有公司内部业务专家主导）

3、通用AI技艺在供给链领域的落地

• 供应商隐患识别（供应商库存等等异常资料自动收集）

• 大模型助力供给链决策

• 微软基于大模型的供给链管控系统

• 大模型自动监测隐患项（天气、地缘）并自动预警

三、通用AI抓手落地公司的操作指引

1、DeepSeek怎样私有化部署到公司

• 私有化部署所需的硬件资源

• 私有化部署所需要的软件环境

• 三行代码教你迅速私有化部署DeepSeek

2，提示词工程进阶

• 误区：提示工程就是套模板

• 提示词开发轮廓，助你将提示词成效推到极限

• 资料搜索：怎样将提示词成效推到极限

• 文案撰写：怎样将提示词成效推到极限

• 素材收集：怎样将提示词成效推到极限

• 代码编写：怎样将提示词成效推到极限

• 收束：提示词工程的要领是转变思路（从一线员工转变为领导）

• 万用的提示词模板

• 提示词工程的局限性

3，智能体开发进阶

• 误区：IT牵头能做好智能体开发

• 智能体开发轮廓1-巧妙定义问题情境

• 智能体开发轮廓2-尝试大力出奇迹（判断是否真的需要开发智能体）

• 智能体开发轮廓3-回顾人类专家的思路推演

• 智能体开发轮廓4-根据人类思路推演，策划智能体事务流

• 智能体开发轮廓5-动手完成基础智能体构筑

• 智能体开发轮廓6-少量真实用户试用，增量开发

• 真实实例：展示智能体开发的全进程

• 智能体开发抓手怎样选型

四、专用AI技艺：解构核心原理和三大核心趋势以及其在汽车领域的运用

1、机器智能的核心原理

• 借助小交流领会人类智能产生进程并类比机器

• 工人（拟合模型）负责预测

• 质检（损失函数）负责挑错误

• 车间主任（梯度下降）负责纠正

• AI的本质：将研习学识的进程转化为一系列计算

小交流：倘若你正在跟心仪的女神约会……

实例：预测男生是否会受女生欢迎

2，趋势一：大模型有大力量

• 大模型&海量资料 VS 小模型VS高质量资料

• 大模型可能导致通用机器智能出现

• 大模型的商业落地运用以及前景

供给链实例：

供给链诉求预测，某著名汽车品牌销量预测，供给链质量管控。

3、趋势二：生成模型以假乱真

• 何为生成模型

• 生成模型能够生成什么内容

• 生成模型的商业落地运用以及前景

实例：生成李小龙视频、AI作画夺冠、

AI对工业规划的冲击，AI对公司数字孪生构筑的影响，AI对数字营销的影响

4、趋势三：强化研习超越人类

• 阿尔法狗的核心原理

• 强化研习的商业落地运用以及前景

供给链实例：AI学会捉迷藏，AI对生产工艺自动精进的影响，AI用于工业调度以及排产，AI达成可控核聚变， AI用于战争

五、专用AI落地制造业的具体轮廓步骤

1、智能化落地办法

• 1、智能化起点：不是资料而是业务痛点

• 2、怎样找到业务痛点：客观（精益）VS主管（决策诉求）

• 3、怎样折算痛点价值：业务推演&一组资料

• 4、选项抓手：只有隐性学识需要用到AI抓手

• 5、智能化项目最大的坑：资料而不是算法

• 6、资料的坑在哪：缺少要害特征&资料缺乏代表性

• 7、怎样排除资料上的坑：依靠业务专家的业务学识

• 8、怎样选项模型：大模型VS小模型

• 9，AI项目成功的三大核心要素

• 10，AI项目的最大门槛：行政可行性

实例：产线良品率拉升，大型工程机械故障预测，工业品缺陷检测等等

六、新一代机器智能技艺会怎样影响未来

1、AI会怎样影响我们

• AI为我们带来的终局

• 绝大部分的事务会被替代

• 只有两类人会留下：做决策&有想法

实例：18年图灵奖得主实例，智能化终局解读，从实践看，元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选项对业界的影响

2，AI的3大套路和后AI时代展望

• 在无人化的时代，从实践看，人应该做什么

• 化解办法：回归人“本身”的价值

• 没有事务的人会做什么：“爱”干嘛干嘛

•

公司应该怎样化解即将到来的AI浪潮

实例：openAI官方给出最容易受chatGPT影响的岗位，从实践看， 领域未来展望：马太效应加强

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