《员工安全生产能力智能评估系统》演示视频发布
视频发布公告
我们很高兴地宣布 ,《员工安全生产能力智能评估系统》的演示视频已正式发布!这是我们团队近期重点打造的AI驱动企业安全管理解决方案,现在您可以通过视频直观了解系统的核心功能与应用场景。
我们很高兴地宣布 ,《员工安全生产能力智能评估系统》的演示视频已正式发布!这是我们团队近期重点打造的AI驱动企业安全管理解决方案,现在您可以通过视频直观了解系统的核心功能与应用场景。
随着AI成为时代标配,许多组织在该领域投入巨大,但最终成果却常常局限于优化边缘环节:一个更智能的客服、一个能辅助撰写周报的助手,或一个内部知识库。这些应用虽有很大价值,却远未触及AI改造核心业务的巨大潜力。
这种投入与产出间的落差,其根源往往不在技术层面,而在于对AI的认知深度。
目前来看,影响AI在组织中充分发挥效能的最大因素依然是认知。 ——周周向上.AI实战札记
在上一篇梳理了15个常见的错误认知后,本篇将聚焦于问题的核心:高管作为组织AI战略的“第一推动力”,其认知高度决定了AI项目的起点与天花板。我们将深入探讨高管认知升级的关键,以确保组织的AI投入能够真正驱动核心业务变革,而非仅仅停留在看似很AI的“高级工具”层面。
在组织中引入AI,不仅仅是技术升级,更是组织战略和管理范式的变革。很多组织在AI转型中“走弯路”,根本原因往往不是技术失误,而是对AI的本质、能力边界和落地路径缺乏更清晰的认知。
认知不到位,往往源于一种“界面错觉”。当前AI大模型最广为人知的形态 是其强大的会话能力,这既是普及的催化剂,也容易形成第一层认知:将“AI能力建设”简单等同于“做一个聊天机器人”。
一个稍微进阶、也是更常见的第二层认知,是将其核心价值局限在一系列“高级工具”的应用上。
这其中最典型的就是利用RAG技术构建“智能知识库”,此外还包括做数据分析、周报生成、代码辅助、文案起草等。这些应用的共性是,将AI作为提升局部效率的“辅助工具”,来优化一个既有的、相对独立的环节。这些应用无疑是AI落地的有效路径,但其价值主要体现在对现有流程的优化上。
若要充分释放AI的颠覆性潜力,则需要将认知推向更深层次:也就是将AI大模型的核心能力与组织的核心业务流程深度融合,去重塑、甚至创造全新的价值链。如果认知未能从“工具提效”上升到“流程再造”,投入的资源所产生的效果,可能更多地体现在局部效率的优化上,而对客户转化率、生产效率等核心业务指标的提升相对有限,这也可能影响组织内部对AI长远价值的信心与投入决心。
做AI大模型相关开发≠软件工程+提示词工程,甚至≠软件工程+传统AI工程+提示词工程,这中间的GAP是很大的。 ——周周向上.AI实战札记
因此,高管认知是组织AI战略的“第一推动力”,只有高管认知到位,才能带动战略共识、资源配置、组织氛围的全面升级,为AI项目的持续落地和价值释放打下坚实基础。
我在调 研了很多组织后发现,高管认知升级可以先聚焦以下几个关键内容:
首先,深刻理解AI与传统信息化的本质区别。 传统信息化系统追求“确定性”,而AI系统则擅长“概率性推理”和“多轮动态优化”;传统系统强调“规则驱动”,而AI系统则强调“数据驱动+HIAI协作”。高管需要把AI当成一个极具潜力但需要引导的“管培生”,而不是一台永不出错的精密设备。
人们很自然的会将AI系统等同于传统的信息化系统,从而期望能够一次性输出‘理想’结果,但却总忘记AI系统是可以通过多轮‘迭代’来快速趋近‘更理想’结果的…… ——周周向上.AI实战札记
其次,科学认知AI的战略价值、能力边界与风险。 AI不是万能神丹,它在不同业务流程中的应用价值也各不相同。其核心优势在于强大的语言理解、知识整合与内容生成能力,尤其擅长对海量的、非结构化的信息进行深度加工,以辅助人类完成需要综合分析、归纳总结和创新构思的复杂任务。例如,作者[注]的实战经验表明:用AI大模型来构建复杂的岗位能力模型、定向生成针对性的内容、进行能力评估,在经过多轮动态优化后,效率可以得到数倍提升,能力水平可以媲美专业顾问;但若期望它替代产线上需要“零差错”的精密物理操作,则可能会带来很大的风险。因此,我们需要扬长避短,并正视其“幻觉”与“不确定性”,通过有效的机制设计将其控制在可接受的范围内。
正如我在朋友圈中所说:“AI大模型能做什么这个问题真的很难回答……一个正确的思考方向或许是:我想做什么?让AI先试试…” ——周周向上.AI实战札记
再次,做 好组织AI战略的顶层设计。 这要求高管们首先明确AI的战略定位:究竟是作为优化现有业务的“效率工具”来降本增效,还是作为探索新商业模式的“增长引擎”来创新业务?定位决定方向。在此基础上,必须建立相应的AI治理机制——这是确保AI这匹“快马”跑得又快又稳的“缰绳”,涵盖数据安全、算法合规、伦理边界和风险管控等多个维度。也需要规划清晰的能力建设路径,是选择借力外部成熟方案快速起步,还是立足长远孵化内部团队;是从小范围的试点项目开始验证价值,再逐步推广到全公司,都需要系统性的规划。
最后,规避典型的认知误区。 这包括:警惕“技术万能论”,期待AI能“一步到位”解决所有沉疴积弊;重技术、轻组织,忽视了配套的流程再造和人才培养;陷入对“最强大模型”的盲目追逐,而脱离了具体的业务场景和数据基础…等等。
总之,建议高管以“战略定位+组织变革+技术实施”三位一体的系统性视角来推动AI落地,才能让AI投资真正转化为可持续的业务增长和核心竞争力,而不是昙花一现的技术展示。
案例1:企业级AI系统开发中的认知误区
在开发“员工安全生产能力智能评估系统”时,我初期尝试了用自然语言会话作为主要的人机交互方式,但发现在严谨的流程场景下,自然语言会话反而是效率低下的、多歧义的、对管理员能力要求高的。经过深入讨论和反复探索,我们最终决定采用“AI核心+传统界面 ”的模式,将AI的能力用在“刀刃上”(如能力建模、内容生成与能力评估),而不是盲目追求“看起来很AI”的交互。
案例2:垂域大模型研发项目的认知转变
在“土粒儿大模型”的研发过程中,我最初也曾陷入“模型越大越好”的误区,期望一步到位。但实践中发现,针对土壤修复这一特定领域,数据的质量、模型的微调策略、与专家经验的结合,远比单纯追求大参数量更重要。这一认知转变,帮助我研发出了更加轻量、高效、精准的垂域模型。
我们认为,对于高管来说,认知升级不能只停留在“知道”,更要转化为“行动”。我们建议您从两个更有针对性的行动开始:
第一,“带着业务问题去对话”。 当您再次打开任何AI会話工具时,请不要只把它当作信息查询的入口。尝试输入一个您正在面临的真实业务挑战,例如:“我是一家制造业公司,如何将成品良品率从95%提升到97%?请给出三种不同的策略,并分析其优劣。” 然后观察AI如何进行“思考”、整合信息、提出结构化方案。您要体验的不是它的“对话能力”,而是它作为“初级战略顾问”的潜力。
第二,“寻找并拆解一个‘嵌入式’AI应用”。 主动要求您的团队或IT部门,为您演示一个已经将AI能力嵌入到系统或流程中的例子(而不是一个独立的聊天框)。比如,ERP系统中自动预测库存风险,或是在CRM里自动生成客户跟进 邮件的初稿,或者用我开发的《员工安全生产能力智能评估系统》来给岗位建立一个能力模型…总之,您要观察的不是AI的答案多惊艳、风格怎么这么像人类,而是它如何优化了某个具体环节的效率和决策质量。
通过这种针对性行动,才能真正穿透AI的表象,建立起“AI如何为我所用”的深度认知。
预告:下一篇《组织AI战略认知·中层篇》,将聚焦中层的AI认知升级与组织赋能,敬请关注!
注:本文作者 周永峰 先生系AI大模型全栈工程师、PMP项目经理,具有EHS、制造、服务、工程等多重专业背景。在AI领域的典型成果有:员工安全生产能力智能评估系统、智能CRM与销售系统、垂域文本大模型土粒儿、垂域多模态大模型Safer、AI大模型处理图数据库技术、基于AI大模型的非结构化数据提取及增强技术等。
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注:本文于2024年8月7日发表于微信公众号《周周向上.AI》及《周周向上》中。
我从GPT3.5发布起开始研究AI大模型,先期主要探索各种用法,从会话应用到数字人,无不尝试;随后则跟着专家大咖们系统的学习和开发AI大模型,从PE到FT,各种技术都用过;也亲身部署/调用过N个大模型、开发了几十款应用、做了大量的调研,算是兼具了大模型研究者、使用者和开发者的多重身份和视角。
从我的切身经验看,AI大模型的能力的确是非常强大,能够快速且大幅的提升部分场景下的生产力和生产效率,但门槛(无论是使用门槛还是技术门槛)却并不高——而这个高价值、低门槛的特性,或许将使AI大模型成为组织乃至大众创业创新的新一代基础设施(本文借用大模型术语称为“能力底座”)。
这是前所未有的机遇,或许能给很多人带来新的希望、动力和方向。但在开始运用这个“能力底座”之前,应对其有基本的、客观的了解,尤其要先从各种信息洪流中抽离出来,避免一些常见的错误认知。
(文中涉及的一些术语,比如与原理相关的transformer架构等,与能力相关的参数/权重、训练数据等,与应用相关的提示词、微调等,与成本相关的GPU、token等,AI答的比我好,不赘述。)
我从自己踩过的那些坑(经验教训)以及长期系统化的学习实战中,筛选出了现阶段比较常见的、关于AI大模型认知方面的典型问题(本文权且称为"错误认知"),涉及现状、原理、选型、开发、使用以及趋势等多个方面,现整理成文,仅供参考,同时欢迎讨论。
错误认知0:ChatGPT是AI
ChatGPT是基于OpenAI GPT系列大模型开发的会话式应用,不是AI;GPT系列大模型如GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、GPT-4o-mini等,这些是AI;同样的,kimi、文心一言等等,也都不是AI,而是应用。
错误认知1:AI是导致裁员的主要原因
从多方反馈来看,AI并不是大部分组织裁员的主要原因。AI大模型目前能承担的主要还是助手(copilot)类角色,无法完全胜任一个人类的工作岗位。但有两种情况可能要特别注意:一种是容错率较高的工作,一种是简单重复的工作(如一岗多人)。
错误认知2:AI生成的内容都是可靠的
AI生成的内容是否可靠(置信度有多高),既与具体任务有关,也与模型能力以及开发、使用水平有关。经验上看,选择参数量更大的主流模型,或者选择专门针对某个任务/专业/行业微调好的模型和开发好的应用,辅之以恰当的使用方法,置信度会更高。
错误认知3:AI有幻觉,所以没有用
“AI幻觉”是由其底层架构决定的(详情可AI一下transformer架构),而这个架构已被证明能够成功训练出GPT能力级别的大模型(也有其他架构,但能否训练出来GPT级能力待证明,但证明成本太高)。所以想要使用AI大模型能力,就必须面对其有“幻觉”的事实。好在“AI幻觉”虽不能根除,但有技术可以抑制,后续会专门写文章介绍。
错误认知4:AI可以适用于所有场景
AI大模型有极其擅长的领域但也有自己的能力边界,一些常规任务也并不需要用到大模型,传统系统或者小模型或许更能满足需求或解决问题。但所有需求和问题都值得用大模型试试。也有观点认为,AI大模型更适合提供底层能力而不是具体的应用,也有一定道理。
错误认知5:国外模型普遍比国产的好
倒也不必妄自菲薄。目前综合能力最强的大模型的确是在国外,但其他国外模型与最强相比也有差距,而主流国产模型的排名也很靠前。另外相当多的国外模型对中文的支持很不理想(中文语料占比过低所致),直接生成的中文内容可读性不强。
错误认知6:闭源模型更强,开源模型是智商税
这个观点是国内某大厂李姓厂长提出的,有他自身的考量。目前依然不断有能力更强的模型开源,是不是智商税不知道,但很多人都觉得比李厂长家的好用。
错误认知7:模型参数越大,效果越好
一般来说是的,但不完全是:大家最爱用的一个证据是埃隆·马斯克开源的Grok-1:314b(3140亿参数),实际使用效果据说仅与GPT3.5相当(1750亿参数)。一些专业的小参数模型对于特定任务的效果也很好。
错误认知8:训练数据越多,效果越好
训练数据的规模和质量同等重要,规模大但质量低的训练数据可能会导致过拟合,削弱大模型的泛化能力(可类比为举一反三的能力)。
错误认知9:模型排名越高,效果越好
目前除个别排行榜还有些权威性之外,其他的仅做参考就行,毕竟现在针对特定评测指标“刷榜”几乎成了一部分大模型厂商的“常规”操作。
错误认知10:微调后的模型效果更好
也不一定。实际上很多有经验的开发者在面对具体需求时并不赞成优先考虑微调,可选的技术路径有很多,大多都比微调的综合成本和风险低。
错误认知11:私有化部署比付费调用便宜
两者都是接入AI大模型能力的方法,但成本结构不一样。付费调用(闭源/开源模型都可以)一般是以token计费,大多输入输出双向计,用多少抵多少但用量不太好控制;私有化部署(只有开源模型可以)则要买/租算力(主要是GPU)和做部署、运维等,诸如并发、安全、合规等等细节都需要自己做,这些也都是成本。所以综合成本哪个更低,还是要看具体需求。
错误认知12:AI能编程就能自主开发软件
理论上可以,现阶段还不行;有一些项目在这个方向尝试过,截至目前进展不大。所以想完全用AI开发或重构软件的朋友,还得再等等。
错误认知13:一套提示词适用于所有大模型
由于各个模型的训练数据不同、参数(权重)不同,所以适用的提示词也不尽相同,即便是同一模型的不同版本也是如此。建议在更换模型时重新测试,必要时更新或重写提示词。
错误认知14:使用效果的好坏全看模型能力
无论是亲身实践还是大咖经验,都证明最终使用效果是由使用者与AI大模型的协作水平决定的,符合木桶原理(短板理论)。所以从这一点看,使用者的认知、用法、知识和判断力等,与大模型的能力同样重要。
错误认知15:AI只能降本提效,没有创造新价值
从调研结果看,使用AI大模型降本提效的组织,比观察到的甚至预想到的都要多;而用AI创造新产品、新服务并已取得商业成功的,看似不多实则也不少,不过有些是“悄悄”的、有些是针对特定用户群体的、有些则是有很强专业属性的,故而不为大众所知。
以上就是整理出来的15个所谓“错误”认知,当然这种正确/错误并没有什么严格区分,仅针对业务目标而言,也仅局限在当前阶段。不妥之处,欢迎指正。
这篇短文我手搓了三天,中间有些是我自己的经验教训,有些是听了专家大咖的分享后又做了验证,总之都是来自亲身实践,一般问AI是问不到的。但现在带着这些线索再去问,AI可能就会给出更圆满的回答。所以若有些描述不清或思虑不周的地方,请再问下AI。
当然,如果不求“亲身”二字,直接用大模型生成,速度会相当快,行文也会更流畅更规范,但总觉得少了点什么,或许是真诚?在AI时代还手搓文字,可能是一个从PC时代走过来的自媒体人最后的倔强吧。
是为记。(正文完)
注:《周周向上》、《周周向上吧》与《周周向上.AI》等三个微信公众号均是我本人创办的专业自媒体。其中《周周向上》2012年创办,主要服务于土壤修复;《周周向上吧》2018年创办,主要服务于安全管理;《周周向上.AI》2024年创办,主要服务于AI大模型。三个专业自媒体都是应时而生,所探讨的也都是彼时的前沿内容。
《周周向上.AI》创办的初衷,旨在唤起国内公众对于AI大模型的热情,通过拉齐认知、降低门槛来推动公众应用AI和创新AI的浪潮,通过群体力量来缩小与国外的差距。更为重要的是,这个自媒体将致力于研究用AI创造「新」价值,而不是卷上加卷、雪上加霜,符合我所认为的、AI发展的正确方向。
预告:下一篇《周周向上.AI大模型笔记(2):组织AI战略认知·高管篇》,将聚焦高管的认知升级,敬请关注!
本文作者 周永峰 先生系AI大模型全栈工程师、PMP项目经理,具有EHS、制造、服务、工程等多重专业背景。在AI领域的典型成果有:员工安全生产能力智能评估系统、智能CRM与销售系统、垂域文本大模型土粒儿、垂域多模态大模型Safer、AI大模型处理图数据库技术、基于AI大模型的非结构化数据提取及增强技术等。
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本文作者:周永峰,AI大模型全栈工程师、美国PMI认证项目经理,具备安全/环保咨询等多重专业背景。
在与众多企业管理者的交流和调研中,我反复听到类似的困惑:每年投入大量人力物力做安全培训,员工却依然兴趣不高,现场违规屡见不鲜。很多管理者无奈地说:“我们很重视培训,但实际效果总是不理想,问题到底出在哪?”
这个困惑,其实是无数企业管理者的共同心声。安全培训,为什么总是事倍功半?
回顾过往,企业安全培训普遍面临四大难题:
更现实的是,传统培训往往投入巨大,效果却难以量化。很多管理者甚至把安全培训当成“合规任务”,而非真正的能力提升。
AI大模型的出现,给了我们一次重新定义安全培训的机会。但AI并非万能钥匙,它有着鲜明的优点,也存在一些局限。
AI的优点在于:
但AI的缺点同样不容忽视:
在“员工安全生产能力智能评估系统”的研发和落地过程中,我们始终坚持“AI+专家+企业共创”的理念:
正是通过这种“AI赋能+专家把关+企业参与”的模式,我们既发挥了AI的强大能力,又有效规避了其局限,让智能安全培训真正落地、见效。
以往,能力标准靠专家拍脑袋,难以动态更新。现在,AI能结合企业实际和行业规范,为每个岗位自动生成专属能力模型。比如某化工企业,AI梳理出一线操作工与管理岗的差异化能力要求,培训内容从此有了“靶心”。
AI根据能力模型,自动生成题库、课程和微课。员工收到的内容,既有共性知识,也有岗位专属短板补强。更妙的是,AI还能生成多媒体、互动式内容,员工学习积极性大幅提升。曾有一位90后员工说:“第一次觉得安全培训像刷B站一样有趣!”
AI动态调整评估内容,精准识别每个人的短板。评估报告自动生成,管理者一目了然谁在哪些方面需要重点提升。系统还会自动记录每位员工的学习、评估、成长全过程,数据可视化,合规追溯也变得轻松。
全流程智能化让管理者从繁琐事务中解放出来。系统自动推送学习任务、跟踪进度、生成分析报告。专家团队全程陪伴,企业从咨询、定制到上线、运维都能无缝衔接。某制造企业负责人坦言:“以前一年做一次大考,现在每月都能动态掌握全员安全力,管理效率提升了不止一倍。”
AI不是冷冰冰的技术,而是让每个人都能被看见、被激发的"助推器"。它让安全培训从"合规任务"变成了"能力成长",让管理者从"拍脑袋"变成"有据可依"。
当然,AI不是万能钥匙。企业要想真正实现智能升级,离不开管理层的重视、团队的配合和持续的优化。但可以肯定的是,AI已经让岗位通识培训迈出了决定性的一步。
如果你也在为安全培训的低效苦恼,不妨来体验一下AI驱动的全员安全力提升系统。也许,下一个"事半功倍"的故事,就会发生在你的企业里。
如需了解更多或预约演示,欢迎联系:
作为负责安全生产的企业领导人,您一定深有感触:员工安全能力参差不齐,却缺乏科学的评估和提升手段;培训内容千篇一律,难以满足不同岗位的实际需求;投入了大量培训资源,但员工学习积极性不高、培训效果难以量化;各类考核频繁进行,但员工的实际成长和能力提升却难以准确把握…这些问题,一直是很多企业的"老大难"。
AI时代,这些难题都将迎刃而解!现在由AI驱动的《员工安全生产能力智能评估系统》已经研发成功,它能为每个岗位快速构建专属的安全力模型(可搭配查询企业RAG智能知识库[1]辅助生成),为每位员工建立安全力档案;能基于能力模型进行自适应评估并识别员工短板,自动规划学习路径;能智能生成个性化的多媒体微课,让每个人都能获得"量身定制"的提升方案,实现"精准培训";能实时追踪学习过程,准确衡量培训效果,帮助管理者精准掌握每位员工的进步情况;能全程数据留痕,既方便管理也便于追溯,让企业安全培训真正走向科学化、精准化、高效化的新阶段……更令人振奋的是,AI驱动的《员工安全生产能力智能评估系统》有望将培训资源、工作效率、培训效果提升10倍以上[2]!
[1]RAG智能知识库为赠送功能;同时前10家正式定购本系统的用户将加赠企业AI应用开发系统(含RAG智能知识库,以及助手类应用、智能体类应用开发等功能)。
[2]经微信公众号《周周向上》(ID:zhouzhouxiangshang)的数据对比,效率提升高达60倍,详见后文。
让我们一起深入了解这套系统如何运用AI的力量,彻底破解传统安全培训的难题,为企业带来前所未有的培训体验和管理价值!
图:《员工安全生产能力智能评估系统》首页
《员工安全生产能力智能评估系统》通过深度融合AI技术,精心打造了"能力建模—内容生成—智能评估—精准培训—全流程档案"五大环节的智能闭环,每一个环节都凝聚着我们对安全培训难点、痛点、堵点的深刻思考,构建出高度自适应、可持续进化的培训生态,为破解安全教育培训老大难带来了智能化的解决方案!这不仅是一套培训系统,更是为管理层量身打造的"降本增效工具"。
让我们来看它如何帮助企业实现以下突破:
该系统的核心创新点主要有:
岗位专属能力建模
一键建立并生成岗位专属安全生产能力模型并自动配置自适应算法结构与知识图谱,自动融合行业知识与企业信息,精准刻画岗位安全力画像。
以往需要多行业专家团队长期协作、反复论证才能完成的能力建模,如今可利用AI大模型丰富的知识储备和强大的生成能力高效自动完成,极大降低人力和时间成本,让"岗位有标准、能力有依据",员工成长路径清晰,企业培训更有针对性。
以下是系统智能生成的两个一线岗位安全力模型(其中可以看到部分关键能力或知识会反复出现,正是我们依据安全意识提升经验法则调教的结果):
图:某制药公司一线岗位的安全力模型结构(部分)
图:某制造公司一线岗位的安全力模型结构(部分)
智能生成题库与课程库
AI自动、批量生成 高质量题库和课程库,内容分层、形式多样,极大提升培训资源的丰富性和针对性。以往内容开发、评估设计等复杂工作需多行业专家协作,如今系统可高效自动完成,显著降低管理和员工负担,提升培训效率和员工参与度。
多重保障生成内容质量
系统采用多重措施,实现了资源数量、内容质量、效率效果的协同跃升,保障AI按照人类意图工作,保障生成的内容专业准确、贴合实际,让管理层用得放心、推得安心,员工学得扎实。
图:某安全力模型的知识图谱结构(部分)
我们已在这些保障措施下执行了近千次的生成质量测试,AI表现理想,其专业知识与能力大体与中高级安全顾问相当甚至更好。但必须提醒的是:AI与人一样可能会犯错,用户企业依然需要严格审核并对最终结果负责。
自适应评估与个性化学习路径
系统根据员工能力水平、岗位需求等多维数据,采用自适应算法动态调整评估难度,为每一次评估出具自适应评估报告并生成个性化学习路径,帮助管理层高效发现短板、补齐短板,员工获得个性化成长体验,培训成效可量化。
图:某安全力模型的自适应算法结构(部分)
一人一档与全流程留痕
系统为每位员工自动创建专属安全力档案,评估、学习、成长全流程留痕,满足合规与审 计要求,管理层轻松应对监管,员工成长可见。
图:某学员的安全力档案(部分)
效率提升与自动化管理
内容、评估、推送、审核等环节高度自动化,支持批量操作。极大提升组织效率,释放管理人力。
极简体验与多终端适配
员工端流程极简,支持从微信会话、公众号菜单直接访问,支持PC、平板、手机等多终端,随时随地碎片化学习。不仅大幅提升员工参与度和满意度,管理层也可实时监控学习进度和成效。
图:学员可在手机端启动评估
独立部署与数据安全
采用专用云服务器独立部署,支持本地化部署,所有数据在企业自有环境流转,满足数据安全和合规要求。管理层无后顾之忧,企业数据自主可控。
可扩展可定制的系统架构
系统架构灵活,便于企业按需定制和持续升级。满足不同规模、组织结构企业的多样化需求。
灵活的AI大模型底座架构
系统支持灵活更换底层AI大模型。这意味着随着AI技术的快速发展,系统的智能化程度、理解能力、生成质量等都将同步提升,确保企业始终享有最先进的AI能力加持。
这些突破性的创新,不仅极大提升了系统的应用价值,也让企业真正实现"以人为本、因岗施教、持续成长"的安全力提升目标。
这套AI驱动的《员工安全生产能力智能评估系统》不仅是培训工具,更是企业安全管理智能化升级的"中枢引擎",甚至是企业走进AI时代的"第一步"!
让我们走进几个典型场景,看看AI驱动的《员工安全生产能力智能评估系统》如何让安全培训变得更加智能、高效!
可以说,从员工入职、持续发展到转岗转行,从日常培训到安全文化建设,系统都能提供全方位的智能支持:
以上每一个场景都充分展现了系统的智能化优势,让安全培训不再是单一、枯燥的任务,而是富有成效的持续提升过程。
无论您的企业处于哪个发展阶段,面临什么样的培训需求,这套AI驱动的《员工安全生产能力智能评估系统》都能为您提供专业、高效的解决方案!
让我们用数据对比来看一下智能化系统到底提升了多少工作效率!
在传统方式下,为某特定岗位开发胜任力评估和培训所需的内容,通常需要以"日"计乃至"月"计(以下为经验数据,不含现场调研时间):
根据以上经验数据,采用传统方式用时13个工作日+(100小时以上),另需投入1-2名专业人员协同工作,且很难做到为每个岗位的每个知识点编制内容(实际上,即便是同一个知识点,在不同岗位中的实际侧重也该是不同的)。
而使用AI驱动的《员工安全生产能力智能评估系统》,同样的工作可缩短至"分钟"计(以下为实测数据):
根据以上实测数据,使用本系统完成同样工作仅需100分钟!且仅需1名管理员启动任务,其余均在后台自动完成,几乎不影响管理员其他工作,如此计算其工作效率提升何止10倍(高达60倍)!
这不仅大幅节省了时间成本和人力成本,更使企业能够快速响应安全培训需求,及时应对安全风险。与传统安全培训模式相比,投资回报十分显著!
以上数据充分证明,本系统不仅是效率工具,更是安全管理的效果倍增器!
在研发过程中,我们始终坚持"专业引领、开放合作"的理念。研发总师周永峰先生(微信公众号:《周周向上》,ID:zhouzhouxiangshang)拥有AI大模型全栈开发、项目管理、安全/环保咨询等多重专业背景,曾主导开发过SaaS版本的《全员安全教育培训信息系统》和数百门安全教育培训专业课程。
更加重要的是,在研发过程中与多位资深专家保持了紧密的合作,其中既有在安全管理领域深耕多年的著名专家,也有AI大模型领域排名十分靠前的技术大咖,形成了跨领域、跨专业、优势互补的协作网络,确保了系统在安全管理实践中的专业性、实用性,大幅提升了系统的智能化水平。
正是这样专业的团队保障,让我们有信心为企业提供长期、稳定、可靠的技术支持和服务保障。我们深知,企业的安全管理之路任重而道远,需要持续的努力和创新。
回顾过去,我们看到了企业安全管理面临的挑战;站在当下,我们看到了AI技术带来的突破性机遇。全新的《员工安全生产能力智能评估系统》正是顺应时代潮流,以AI赋能安全管理的创新之作。它不仅能帮助企业大幅提升培训效率、降低管理成本,更能为企业打造可持续发展的安全管理体系。
现在,让我们一起行动起来!您可以通过以下方式,亲身体验系统的强大功能,探索适合贵企业的 智能化升级方案:
安全管理智能化转型,刻不容缓。让我们携手同行,用科技的力量,共同守护企业的安全与发展!
DeepSeek这波全球出圈,其影响远远不止技术层面,更多的可能是在社会层面。
1、世界广泛认可的DS让技术人员欣喜万分(周周向上.AI之前研究出来的一项技术也得到了印证,原来在大尺寸模型中不仅是work的,而且会有那么炸裂的效果)。DS证明了在资源受限下的某些路径可行,而且能大有作为。
2、而开源了的DS正在让所有人无门槛的使用目前蓝星最强大的AI之一,引发对AI和未来的深度思考,进而加速推进文明的进程…在这个层面的影响简直不可估量。
这才是人类科技树的正确点法…DS应该与其他璀璨的AI先行者们一起,记入AI发展史乃至人类文明史。
DS,YYDS~
DeepSeek被封神已毋庸置疑,但各路营销号们似乎混淆了一些东西…
比如,训练成本557.6万刀,此数字出自V3的技术报告,应该指的是V3模型,并不是爆火的那个R1模型(也就是自带长思维链的那个推理模型),并且是按照租卡方式折算出来的(跟自己购卡成本不同),也只是正式在卡上跑的成本(不包含前期很多投入)…
请注意:这已经非常了不起了,相信大部分公司就算拿到了所有数据,在1000万刀以内恐怕也做不出来DS同样的效果…
DS在这波里已经很神了,尤其是给伙伴们证实了一条可以走得通的新路径,也就是即便在算力受限的情况下,通过打磨算法和数据,也能做出来非常好的东西。
DS,YYDS~
本部分阐述了目前我们可以对外提供的服务,欢迎联系:
周永峰先生是AI大模型全栈工程师、解决方案专家、美国PMI认证项目经理。
周永峰先生在AI大模型领域拥有丰富经验,对AI大模型业态和主流产品十分熟悉,擅长AI大模型技术研发、智能应用开发和提供AI大模型解决方案。现已在多个研发专项上实现了技术创新或技术突破,并成功开发垂域文本大模型、垂域多模态大模型以及十余款智能化工具/应用,所提供的AI大模型解决方案已帮助多个组织实现了降本增效和业绩增长。
周永峰先生曾在以下组织担任要职: