案例名称:【对标世界一流企业,推动全价值链数字化转型】
公司名称:【重庆长安汽车股份有限公司( 000625)】
案例简述:
近年来,数字化转型已成为引领新一轮科技产业变革的战略性举措。企业深入贯彻习近平总书记关于推动数字经济和实体经济融合发展的重要指示精神,对标世界一流企业,推动全价值链数字化转型。
本案例对标先进、基于数字化转型规划,制定全价值链数字化转型策略,打造出智能化、网联化新产品;将数字化变革贯穿研、产、供、销全价值链,在NVH、碰撞安全等领域大量运用数字化仿真工具,产品开发周期由36个月缩短至24个月,引入工业互联网平台技术,设备联网率达95%,数字化覆盖率达95%,生产线建设周期缩短30%,生产效率提升20%,制造成本降低;以APS (高级排程系统)为核心,拉通从客户到供应商的数据链,打造供应链云平台,乘用车平均交付时间24 天。构建“买卖用修服”全场景一体化智慧营销系统,贯通客户全生命周期39个业务触点,实现与客户的直通直连。
开展“数字经营工程”,构建运营流程架构,上线2800余个运营指标,培养了约2000名数据分析师,100多名算法工程师,营造全员数字化转型氛围,构建自主可控的长安智慧云,融合数字化的场景库、算法库、标签库,实现业务敏捷响应;通过Ichangan办公平台,打造员工数字化办公空间, 实现全领域、全场景、全天候无缝联接。
扫码查看详细案例
好文章,需要你的鼓励
这项研究由浙江大学、复旦大学等机构联合完成,提出了ReVisual-R1模型,通过创新的三阶段训练方法显著提升了多模态大语言模型的推理能力。研究发现优化的纯文本冷启动训练、解决强化学习中的梯度停滞问题、以及分阶段训练策略是关键因素。ReVisual-R1在各类推理基准测试中超越了现有开源模型,甚至在某些任务上超过了商业模型,为多模态推理研究开辟了新途径。
这项研究提出了一种名为"批评式微调"的创新方法,证明仅使用一个问题的批评数据就能显著提升大语言模型的推理能力。研究团队对Qwen和Llama系列模型进行实验,发现这种方法在数学和逻辑推理任务上都取得了显著提升,平均提高15-16个百分点,而且只需要强化学习方法1/20的计算资源。这种简单高效的方法为释放预训练模型的潜在推理能力提供了新途径。
新加坡国立大学研究团队开发了名为IEAP的图像编辑框架,它通过将复杂编辑指令分解为简单原子操作序列解决了当前AI图像编辑的核心难题。研究发现当前模型在处理不改变图像布局的简单编辑时表现出色,但在需要改变图像结构时效果差。IEAP框架定义了五种基本操作,并利用思维链推理技术智能分解用户指令,实验证明其性能显著超越现有方法,尤其在处理复杂多步骤编辑时。
Character AI的研究者开发出TalkingMachines系统,通过自回归扩散模型实现实时音频驱动视频生成。研究将预训练视频模型转变为能进行FaceTime风格对话的虚拟形象系统。核心创新包括:将18B参数的图像到视频DiT模型改造为音频驱动系统、通过蒸馏实现无错误累积的无限长视频生成、优化工程设计降低延迟。系统可让多种风格的虚拟角色与人进行自然对话,嘴型与语音同步,为实时数字人交互技术开辟了新可能。