目前市场上无论你是从事设备的调试、操作还是维护如果有丰富的经验或认识一些专家级的朋友很多情况下你都能够轻松应对。但是丰富的经验是需要n多年的实践积累与沉淀而认识一些专家级的朋友更是需要缘分。但对于刚刚进入运动控制领域 或刚接触这类的设备或控制系统来说还是有相当大的难度。如何快速让这些“新手们”能够快速成长是市场急需要解决的问题。日常生活中当人们碰到各种问题遇到困难等寻求帮助时在前几年想到的是去找相关的APPAPP总能给你一些解决方案。但是这种场景正在发生变化现在很多人想到的是去找AI我认为最重要的原因是AI能够更好地满足人们的需求大致有以下的特点一站式服务且很专业。AI不但能够给你提供一些解决方案并且还能够对给出的答案进行一些解释。互动性强。针对AI给出的答案你可以提出你自己的观点并进一步地提问。同时它能够根据你的持续提问进行实时的更新答案。随着这种“互动”的不断深入你得到的解决方案会很聚焦、很专业同时你也能够从AI的回答中学到很多知识。AI的专业性的回答和互动的方式正是人们所需要的。在日常生活习互动能够让人与人之间更近让问题或答案变得更清晰。互动其实也是AI的算法想要的通过人的海量的挑战式的提问AI也在不断地学习和迭代同时回答将会越来越准确越来越专业。运动控制应用场景的AI虽有一些特殊性但底层逻辑也类似。AI要想在工业领域的运动控制的应用场景中落地必须有强大的非常专业的知识库同时更需要与提问者之间进行频繁、有效的互动我认为“专业性有效的互动”是检验工业领域AI成功的最关键因素因素之一。从我从事运动控制多年的经验来看工业领域的运动控制AI目前还是蓝海我相信国内已有n多个公司已经开发或正在准备开发但应该都遇到了很大的挑战。绝大多数公司都是投入巨大但收获甚微最重要的一个原因应该是缺少强大的专业知识库这是AI的本没有讨价的余地。如果没有专业的基于应用场景的知识库与使用者之间就会存在巨大的差距这将导致很难落地即使匆忙而强行落地也很难有互动因为不能解决用户关心的问题专业性代表有共同语言能够快速拉近人与人之间的关系其实也是相互信任的基础。要积累基于运动控制应用场景的专业知识库难度相当大因为工业领域涉及很多的行业而每个行业又包含很多子行业而每个子行业又涉及很多类的设备而不同的设备又会有不同的应用和功能。以立式包装机为例分析专业性立式包装机属于包装行业其子行业归于软包装机械而立式包装机本身又分间隙式和连续式。间隙式立包机是通过色标定位功能保证精度横封采用力矩控制保证横封的力同时有夹料报警功能各气缸动作及辅助输出则与主虚轴的位置相关联。而连续式立包机更多的是通过各种CAM曲线来完成拉膜、纵封、横封、追剪等功能同时对落料秤的控制也有一些不同。无论是间隙式还是连续式如果要求的KPI不一样控制系统的配置及控制过程也会有一些差别。要想把基于立式包装机的AI做得专业需要做好以下几个方面对设备的工艺的深度理解设备的KPI、客户专注点、痛点。比如有五包半功能运行过程中更改速度、加热时间、横封闭合位置等深度理解技术难点、关键点标准的程序框架功能及应用的解决方案的标准化调试的智能化减少现场调试、调机时间…以上的内容如果没有参与过调试很难相信。所以专业性的获得是需要大量有经验工程师的参与这是一道很难跨越的门槛。有效的互动是AI最显著的特点走向成功的因素之一。互动能够让AI的算法持续迭代更好的为提问者服务也能够让提问者得到自己想要的答案。但互动一定是建立在专业性的回答基础之上如果AI不够专业答非所问互动也就失去意义。但是如果只是强调其专业性而互动不友好AI算法就得不到很好的迭代这样的专业将会非常局限。我一直认为基于运动控制应用场景的AI在未来几年将是各自动化厂商甚至大的OEM厂家的必争之地。因为它能颠覆现在的设备开发、调试、运营、维护的模式极大的提高效率。专业性将是一个最大的挑战同时我相信有创新思维的运动控制工程师的春天将会到来因为他们的经验和创新思维将能推动AI的专业性。“专业性有效的互动”是检验工业领域AI成功的最关键因素因素之一AI要取得成功应该从专业性和互动做起这样的AI才能落地才能更好地服务于广阔的市场。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】