2023年 3月7日,国际权威研究机构高德纳(Gartner)发布年度报告 2023 年企业级对话式 AI 平台魔力象限,并从执行与愿景两个维度对技术厂商进行阐释与评估,为企业的数字化转型与智能自动化发展提供选型参考。
这是全球最具权威、被誉为“科技界奥斯卡”的Gartner魔力象限第二年持续聚焦企业级对话式AI平台领域。本年度报告全球共计 19 家公司入选,来也科技作为唯一一家中国企业成功被收录,并取得了利基象限「执行」与「愿景」双维度第一的好成绩。
Gartner 分析师在报告中指出:“来也科技对话式 AI 平台,与 RPA 、IDP 等产品,共同组成了其独特的工作执行系统与数字化劳动力解决方案。其中,对话式 AI 平台的价值十分突出,不仅为管理者提供了优秀的无代码工具,还提供出色的分析功能和多种部署方式。”
来也科技董事长兼联席 CEO 汪冠春表示:“AI 驱动的对话机器人也是来也科技在七年前成立之时的第一个产品和业务,而在过去的一年中,我们也完成了对法国对话式 AI 初创公司 Mindsay 的全资收购,进一步增强了云原生产品供应及全球化的覆盖范围。我们很荣幸能够入选此次 Gartner 企业级对话式 AI平台魔力象限报告,也相信这是对来也科技愿景、为客户提供卓越服务及在智能自动化与工作执行系统领域持续创新的再次认可。”
3月3日,青岛市统计局局长刘岐涛即率由市统计局相关领导和市南区、西海岸新区、城阳区、即墨区、胶州市统计局五位局长组成的考察团,赴杭州市统计局交流“统计”数字员工的落地实践及上岗实效,并专程赶赴「实在智能」进行深度调研。
期间,实在智能联合创始人兼COO高扬陪同考察团进行交流,政务数智化解决方案专家侍家翔向考察团汇报实在RPA数字员工在浙江全省统计系统、以及广东、上海、江苏、云南、广西、安徽、河南、河北、重庆、陕西、吉林等统计局的应用案例和亿万平台试点探索,并分享了实在智能针对第五次全国经济普查工作的超自动化解决方案。
在青岛市统计系统调研之前,陆续已有广东、上海、江苏、云南、广西、安徽、河南、河北、重庆、陕西、吉林等省(市、区)的统计局领导带队至浙江考察交流和学习,目前实在“统计”数字员工已在全国200多家统计局上岗,实现场景应用400多个。
Kognitos是一家创立时间很短的自动化厂商,给自己的标签是“生成式AI自动化”先驱。提供类似ChatGPT的对话式功能,为客户提供更人性化的智能自动化服务。
产品方面,Kognitos将GPT-3、OCR、NLP等智能技术融合在产品中,提供类ChatGPT的自动化功能是其一大亮点。据悉,通过ChatGPT功能构建端到端自动化流程,效率可提升4倍以上,目前,Kognitos只支持英文,未来随着业务的扩展会支持更多语言。
此外,Kognitos还提供API自动化服务,已与Salesforce、slack、甲骨文等主流ERP、CRM和生产工具实现了集成。
Kognitos创立于2021年,总部位于美国加利福尼亚州圣何塞,在印度班加罗尔设有办事处。Kognitos的创始人兼首席执行官Binny Gill,曾担任Nutanix 的首席技术官。Gill领导的产品部门,曾将一个 20人的小团队发展到6,000名员工,市值达到70亿美元。
3月7日,Salesforce宣布正在与 ChatGPT创建者OpenAI合作,将聊天机器人和生成人工智能引入其商业软件中。新产品将被称之为“Einstein GPT”,采用了ChatGPT开发商OpenAI公司的人工智能技术。
Salesforce表示,EinsteinGPT的技术会将其专有的人工智能与包括 OpenAI 在内的外部合作伙伴的人工智能相结合,以帮助企业生成电子邮件草稿、客户账户信息和计算机代码。
Salesforce已经与OpenAI语言模型合作了一年多,早前就推出一款附着于Slack(即时办公通讯软件)的ChatGPT应用,可为用户提供对话要点总结、研究工具和写作辅助等新功能。
Salesforce首席执行官Marc Benioff在新产品的声明中表示:结合Salesforce数据云,并与客户360服务包(包括Tableau、MuleSoft和Slack)深度集成,Einstein GPT将打开通往下一个智能水平的大门,并推动我们新的人工智能世界的数字转型。
北美时间3月6日,微软在官方博客宣布推出Dynamics 365 Copilot,为销售、服务、营销、运营和供应链等业务场景,提供生成式人工智能服务。
微软也是全球首家将生成式人工智能原生内置在ERP、CRM中的厂商。用户通过Copilot可以实现类ChatGPT功能,通过自然语言对话将日常繁琐、枯燥的业务流程实现智能自动化,例如,自动生成电子邮件信息,自动生成会议摘要,自动生成数据分析,自动生成产品描述等。
本次微软发布的Dynamics 365 Copilot对于全球AIGC赛道的企业、初创玩家们是一个极大的鼓舞。微软用实际行动告诉大家,将ChatGPT实现商业化是可行的,也是组织将数字化业务流程迈向智能自动化流程的重要工具之一。
最近,UiPath推出了API Developer Central。集中式标准化 Web 索引可帮助 API、RPA 和公民开发人员发现相关的 API 开发机会。API 开发人员中心还允许开发人员访问正确的“操作方法文档”。
API应用程序编程接口在自动化中变得越来越重要。它们使员工能够快速将其业务数据和任务从一个应用程序同步到下一个应用程序。它们是自动化开发人员的重要工具,因为他们可以创建超越传统 API 集成的更高效的工作流程。
API 在自动化领域的重要性已被广泛认知。它们提供了一种灵活的方式来扩展现有用例并构建更好的用例。此外,它们还可以无缝集成不同的应用程序,使工人能够更高效地工作。
UiPath业务自动化平台已经预建了API连接。借助 API 开发人员中心,开发人员可以通过 API 构建和扩展现有用例。该站点的可扩展架构可以轻松发现所有相关的 API 开发机会。这使开发人员更容易创建更好的用例。
总部位于弗吉尼亚州维也纳的Aeyon公司,专注于为国防和相关行业提供数字化转型咨询和服务,宣布与美国陆军达成一项重要协议,提供RPA和智能自动化服务。
该公司证实,它已获得价值1850万美元的五年合同,以帮助自动化计划执行办公室(PEO)士兵的集成视觉增强系统(PM IVAS)项目经理 - 这是一个广泛的计划,利用增强现实来支持陆军士兵的培训和行动。
PM IVAS包括无数流程,包括财务数据分析和供应链管理等后台功能,Aeyon将能够使用其RPA卓越中心开发的自动化策略进行优化。
Aeyon首席增长官Pat Collins表示,在智能自动化方面的成功以及通过数据分析和商业智能支持PM IVAS的业绩记录使Aeyon能够提供全面且操作上逼真的自动化。
据悉,这份合同是Aeyon卓越中心建立的机会类型,将创新解决方案与主题专家的知识库相结合,以创建具有前瞻性、最具价值的自动化解决方案。重要的是,展示了一种行之有效的方法,可以扩大和缩小规模以满足从PdM到PEO的服务需求。
近日,RPA和智能自动化技术提供商Nintex,已任命Amit Mathradas领导公司担任新任首席执行官。Mathradas从税务合规自动化公司Avalara来到Nintex,在那里他担任总裁兼首席运营官。这是总部位于华盛顿州贝尔维尤的公司执行领导团队的第三次也是最突出的变化。
Mathradas 接替了埃里克·约翰逊,后者领导 Nintex五年,并于2022年2月监督其对竞争对手Kryon的收购。Mathradas在科技领域拥有丰富的经验,除了Avalara之外,还在PayPal,和戴尔任职过。
海盟控股集团成立于2016年,是一家以国际物流供应链管理、跨境电商综合服务和进出口贸易为主的现代服务业企业。海盟集团系国家级高新技术企业,全国货代物流百强企业、民营50强企业,AAA物流企业,省级供应链创新与应用示范企业。海盟集团旗下拥有8家子公司、员工近300名。
通过壹沓科技数字机器人等数字化产品赋能,已打造海盟控股集团、海丰物流、德邦快递、乔达国际货运、中联航运、外运集运、建发物流、佳农集团、健安农牧、黑豹物流、飞力达等供应链物流企业数字化转型标杆。
此次签约,将通过壹沓科技成熟且不断迭代的超自动化解决方案,帮助海盟提升数据质量和工作效率,降低成本,实现数据资产的整合及精细化应用,助力企业精细化运营,加速海盟集团数字化转型和智能化升级。今后,双方将围绕数字机器人应用、全流程自动化、系统平台升级等方面展开深度合作行业动态。
Gartner:到 2025 年,来自大型组织30%的出站营销信息将是AI生成的
近日,Gartner发布了一篇名为《超越 ChatGPT:企业生成式 AI 的未来》的文章,其中提到了Gartner对于生成式 AI的一些预测数据和应用案例。
在过去三年中,风险投资公司在生成式人工智能解决方案上投资了超过 17 亿美元,其中人工智能支持的药物发现和人工智能软件编码获得的资金最多。
生成式 AI 可以探索对象的许多可能设计,以找到正确或最合适的匹配。它不仅增强和加速了许多领域的设计,还有可能“发明”人类可能错过的新设计或对象。
到2025年,来自大型组织的30%的出站营销信息将是合成生成的,高于 2022 年的不到 2%。
到2030 年,一部大片将上映,其中 90% 的电影由 AI 生成(从文本到视频),而 2022 年这一比例为0%。
Gartner技术创新研究副总裁Brian Burke认为,像ChatGPT这样的早期基础模型专注于生成AI增强创造性工作的能力,但到2025年,我们预计超过30%(从今天的零)新药和材料将使用生成AI技术系统地发现。
但医药行业,只是众多行业用例之一。人工智能创新总体上正在加速,为各行各业的生成式人工智能创造了许多案例。
2010年的一项研究显示,将药物从发现到推向市场的平均成本约为18亿美元,其中药物发现成本约占三分之一,发现过程耗时长达三到六年。生成式人工智能已经在几个月内用于设计各种用途的药物,为制药公司提供了降低药物发现成本和时间表的重要机会。
生成式人工智能正在通过针对特定物理特性组合全新的材料来影响汽车、航空航天、国防、医疗、电子和能源行业。这个过程被称为逆向设计,它定义了所需的属性并发现可能具有这些属性的材料,而不是依靠偶然性来找到具有这些属性的材料。结果是可能会找到比目前用于能源和运输的材料更具导电性或更大的磁吸引力的材料,或者用于材料需要耐腐蚀的用例。
生成式 AI 可以使用强化学习(一种机器学习技术)来优化半导体芯片设计(布局规划)中的组件放置,将产品开发生命周期时间从人类专家的数周缩短到生成式 AI 的数小时。
生成式 AI 是创建合成数据的一种方法,合成数据是一类生成而不是从对现实世界的直接观察中获得的数据。这可确保用于训练模型的原始数据源的隐私。例如,可以人为地生成医疗保健数据用于研究和分析,而不会泄露其医疗记录用于确保隐私的患者的身份。
生成式 AI 使包括制造、汽车、航空航天和国防在内的行业能够设计出经过优化的零件,以满足特定目标和约束,例如性能、材料和制造方法。例如,汽车制造商可以使用生成式设计来创新更轻的设计,从而有助于实现提高汽车燃油效率的目标。
今天的大多数人工智能系统都是分类器(classifiers),这意味着它们可以被训练来区分狗和猫的图像,可以训练生成AI系统以生成现实世界中不存在的狗或猫的图像。技术的创新能力,是游戏规则的改变者。
生成式AI使系统能够创建高价值的工件,例如视频、叙述、训练数据,甚至设计和原理图。
例如,生成预训练转换器(GPT)是一种大规模的自然语言技术,它使用深度学习来生成类似人类的文本。第三代(GPT-3)根据其吸收的累积训练预测句子中最有可能的下一个单词,可以写故事、歌曲和诗歌,甚至计算机代码,并使ChatGPT能够在几秒钟内完成学生作业。
有许多人工智能技术用于生成人工智能,但最近,基础模型已成为人们关注的焦点。
基础模型以自我监督的方式在通用数据源上进行预训练,然后可以对其进行调整以解决新问题。基础模型主要基于转换器架构(Transformer architectures),它体现了一种深度神经网络架构,用于计算训练数据的数值表示。
转换器架构通过跟踪顺序数据中的关系来学习上下文,从而学习意义。转换器模型应用一组不断发展的数学技术,称为注意力或自我注意,以检测一系列中甚至遥远的数据元素相互影响和依赖的微妙方式。
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