经过数十年发展,在大多数行业,无论是在工厂车间、银行网点还是炼油厂,都能看见自动化的身影。而智能自动化则达到了全新的高度。人工智能 (AI) 和自动化相互融合,成为“智能自动化”,这改变了人机互动模式,包括数据分析方式、决策方式,以及工作流或系统中任务和活动的执行方式。
如今,我们身处企业自动化的时代,在整个企业范围扩展及应用智能自动化。随着企业部署智能自动化以完成更高级的工作,格局开始发生改变,智能机器肩负的任务不断增加,从简单的行政管理任务扩展到企业范围工作和专家工作。
问题:指出企业允许智能机器执行的最高级别的任务。
IBM商业价值研究院的调研数据显示:
79% 打算扩展智能自动化的企业高管预计,未来三年企业的收入增长将领先于竞争对手。
75% 的受访者将客户体验视为通过数字计划实现最大价值的领域。
90% 打算扩展智能自动化的企业高管表示,员工可以从某些工作中解放出来,集中精力从事更高价值的工作。
从上面数据可以看出,许多企业已经着手在整个企业打造智能化工作流,描绘“面向未来的路线图”——这通常意味着认真研究那些已经投资的软件,分析差距并确定其 IT 解决方案是否能够支持其业务目标,适应未来。这包括为其供应商和业务合作伙伴寻找长期前景 - 具体来说,他们是否有远见和决心保持其产品的卓越性?
2021年3月23日宣布,IBM Cloud Pak for Business Automation 已准备好了,等待您的最严格的关于面向未来的评估。
IBM Cloud Pak for Business Automation 提供了一个平台,用于开发AI和自动化解决方案,可以是用于本地,云或混合云中。在任何一种投资中,客户可以获得同类最佳的内容管理和捕获功能,这些功能与智能工作流程,决策管理和机器人流程自动化紧密集成在一起。他们还受益于跨平台功能,例如新的 Process Mining 解决方案可基于操作数据评估自动化区域,低代码应用构建器来设计新应用程序以及 Business Automation Insights(可从人员和应用程序中收集数据并提供 AI)功能强大的仪表板,用于组织监视已完成的工作并主动进行调整以实现更好的业务成果。
IBM Cloud Pak for Business Automation不仅是功能的集合,还提供了一种用于设计和部署的方法,该方法包括四个组件:
1. 发现阶段,使用过程挖掘和建模工具,来确定自动化可以带来最大价值的地方
2. 根据实际数据,对流程改进和自动化领域做出决策
3. 设计团队使用低代码应用构建工具,开始他们的工作
IBM 已与 RPA 供应商 Automation Anywhere,UIPath 和 Blue Prism 集成在一起,并于 2020年收购了 WDG Automation,这是一家在 Chatbots 和 IT 自动化领域拥有悠久历史的著名 RPA 供应商。现在,这已成为 Cloud Pak for Business Automation(称为IBM RPA)的一部分,IBM 的客户和业务合作伙伴已经开始围绕从后台处理到基于AI的聊天机器人的各种用例,创建新的应用程序。
无论您准备要构建一些机器人来解决问题还是要设计,构建和启动完整的端到端企业应用程序,IBM Cloud Pak for Business Automation都是提供自动化功能的平台,并与人工智能集成在一起,从战略上实现自动化,改善流程并加速业务发展。
现代企业运营必须确保能够灵动响应,而且与企业生态系统和工作流保持互联互通。为此,必须实现端到端的企业可视性,获得实时洞察并采取果断行动 ― 在危机持续升级的形势下,这显得尤其重要。那些借助智能自动化建立这些能力的企业,能够轻松应对当前面临的员工队伍无法就位、供应链停摆和客户服务中断等问题,并在将来市场回暖后实现蓬勃发展。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。