年轻的互联网成瘾者经历了大脑化学成分的改变，这可能导致更多的成瘾行为，研究表明。

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这项发表在《PLOS精神健康》的研究回顾了先前使用功能性磁共振成像（fMRI）检查患有互联网成瘾的人的大脑区域是如何相互作用的。

他们发现这些效应在年轻人的大脑中的多个神经网络中都是显而易见的，并且在参与者休息时，大脑部分活动增加。 与此同时，大脑活跃思维部分的功能性连接总体上减少，这是负责记忆和决策制定的大脑执行控制网络。 研究发现，这些改变导致了青少年的成瘾行为和倾向，以及与心理健康、发展、智力能力和身体协调有关的行为变化。

研究人员回顾了2013年至2023年间涉及237名年龄在10至19岁之间且被正式诊断为互联网成瘾的青少年的12项先前研究。 根据今年的一项调查，几乎一半的英国青少年表示他们觉得对社交媒体上瘾。

该研究的首席作者、伦敦大学学院大蒙德街儿童健康研究所（GOS ICH）的硕士研究生Max Chang表示：“青春期是一个重要的发育阶段，人们在这个阶段经历生物学、认知和个性上的显著变化。 结果，大脑在这个时期对互联网成瘾引起的冲动特别容易，比如强迫性使用互联网、对鼠标或键盘的使用以及消费媒体的渴望。” “我们研究的结果显示，这可能导致潜在的消极行为和发展性变化，可能影响青少年的生活。 例如，他们可能难以维持关系和社交活动，会就在线活动撒谎，经常不规律进食，睡眠受到干扰。”

Chang补充说，他希望这些发现展示“互联网成瘾如何在青少年期间改变大脑网络之间的连接”，从而可以有效治疗早期互联网成瘾的迹象。

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他补充说：“临床医生可能会针对某些大脑区域开具处方或建议心理治疗或家庭治疗以针对互联网成瘾的关键症状。”

该研究论文的联合作者、也是GOS ICH的高级作者Irene Lee表示：“互联网有一定的优势是毋庸置疑的。 但是，当它开始影响我们的日常生活时，这是一个问题。

“我们建议年轻人为他们的日常互联网使用设定合理的时间限制，并确保他们意识到花太多时间在线对心理和社交方面的影响。”

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在本周的通讯中: 全能的“微定向”让群众倾向于某种方式投票一直被夸大，但如今社交媒体已经发生变化-政党也随之调整

你听说过一个关于一个醉汉寻找他的钥匙的笑话吗？在路灯下来回走了很久，在地板上搜寻，他的朋友问他在哪里掉了。

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他指着对面一片黑暗的地方。“为什么你不在那里找呢？”他的朋友问。他耸了耸肩。“因为这里有光。”好笑。每个人都笑了。让我们谈谈在线政治广告。《卫报》的吉姆·沃特森解释说：“微定向”不再是一个概念：
不要指望在这次大选中看到像剑桥分析那样由个人数据驱动的微定向政治广告：这一策略如今被许多人认为是无效的“幌子”，并且在社交媒体平台上被越来越多地阻止。数字战略家汤姆·爱德蒙兹表示，Facebook已禁止政治运动使用许多在过去的竞选中采用的策略。“针对500人的广告运作不赚钱，只会让他们获得大量负面评价，”他说。
人们害怕微定向，因为在不同人群中针对上千种不同的信息可能对民主产生有害影响：如果你可以将成千上万种不同信息定向到不同的人口统计，那么整个国家谈话的概念就开始瓦解。然而，实际上发生的是它并没有真正起作用。最终，与剑桥分析等公司的最大竞争对手是Facebook本身。当社交网络的广告工具允许你简单地将所有定位决策交给Facebook时，花费巨资对个别选民进行详细剖析并针对他们进行微定向已经没有太大意义。该社交网络允许广告商设定“绩效目标”（例如销售、点击或注册），设定支出限制，然后坐下来看着它去做任何它认为最大化回报的事情。该公司甚至会选择最佳的文字和图片组合来增加你成功的机会。

但是Facebook的帮助也有限。例如，如果您正在为特定候选人创建广告，您应该将时间和金钱投入到哪些人群：可能会赢的人，还是肯定会输的人？如果你说后者，你可能会成为保守党的一员。从我们的报道中可以看到：
该策略在该党内被称为“80/20”方法，即它将所有开支集中在2019年失去的80个席位和接近赢得的20个席位上。
自1月以来，在Facebook上的广告支出报告显示，该党的一半以上支出流向了这些选区。我们开始监控Meta广告支出，以了解报道中提到的“80/20策略”是否被持续实施。从选举前两年提出这样的方案与在选举仅剩一个月时坚守这一方案是两回事。

但是，和醉汉找钥匙一样，Facebook不太可能是事情真相所在。对于国家的大部分地区来说，曾经在公共社交网络上进行的对话已经转移到私人渠道，在Meta自己的WhatsApp的带领下。留在Facebook上的内容被AI生成出的垃圾淹没，并在一个旨在推广来自“朋友和家人”的内容的算法调整之后与现实脱节-在Threads上更是如此，这是Meta的Twitter克隆版，它积极且公开地对所有类型的政治内容进行贬低。

在TikTok上有更多的对话，但很难进行覆盖。《观察家》审视了数字活动，但对于TikTok，被迫专注于党派自己的官方信息源：
TikTok是免费的-政治人物或政党不允许付费广告-但并不容易：社交媒体团队需要更加努力地说服这个以神秘著称的算法自然地将他们的内容浮现在用户的手机上，这更有可能是因为更多人喜欢、分享、评论或转发视频。对于预算有限、敏捷的小型政党来说，TikTok将感觉像是要取得所有的东西：观看量、参与度以及最终发现他们是谁的人。知道该如何做的创作者们认为工党有了一个更好的开端。

在TikTok上正在进行一场选举讨论。事实上，有很多讨论，该平台经过精心策划的算法供稿让每个人口统计都有他们自己独特的对话。但是从外部观察几乎不可能，除非采取诸如统计标签为“Sunak”的视频的观看次数等强制性技术。

对于WhatsApp上的讨论来说情况更糟。由于端到端加密和稀疏的公共“频道”，通过数据新闻追踪选举对话是一条死胡同。

然后还有人工智能。有一种持久的怀疑是AI系统的崛起将对这场选举产生某种影响，但同样，我们被迫去光明。在Twitter上病毒式传播的Deepfake视频，当前名为X的平台非常明显（到目前为止还没有出现）。摇摆不定的选民与ChatGPT进行对话以确定他们应该在何处投票是看不见的，如果它真的在发生的话。

在英国，这些问题在很大程度上感觉是学术性的。除了一些个性驱动的地方选举外，最终结果似乎比我生命中的任何时候都更加成为定局。但随着美国在五个月后投票，同样的问题将被提出-答案可能是硬币投向哪一边的关键。

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一个由知名人工智能公司的现任和前任员工组成的团体在周二发布了一封公开信，警告该行业缺乏安全监督，并呼吁加强对吹哨人员的保护。

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这封公开信呼吁”关于人工智能的警告权”，是一个由该行业内部员工发出的关于AI危险性的最公开声明之一。来自OpenAI的11名现任和前任员工签署了这封信，谷歌DeepMind的两名现任或前任员工也签署了这封信，其中有一位曾在Anthropic工作。

“AI公司拥有大量有关其系统能力和局限性、其保护措施的充分性以及不同类型伤害风险水平的非公开信息。然而，它们目前只有弱弱的义务将这些信息中的一些与政府分享，与民间社会则没有任何义务。我们认为它们无法指望自愿分享这些信息。” 公开信中写道。

OpenAI在一份声明中为其做法辩护，称公司拥有报告公司问题的渠道，直到有适当的保障措施才发布新技术。谷歌没有立即回应置评请求。

“我们为提供最先进和最安全的AI系统的良好纪录感到自豪，相信我们的科学方法可以解决风险问题。我们认为，鉴于这项技术的重要性，严格的辩论至关重要，我们将继续与全球各地的政府、民间社会和其他社区进行交流。” 一位OpenAI发言人说道。

对人工智能潜在危害的担忧已存在数十年，但近年来AI的繁荣加剧了这些恐惧，使监管机构不得不赶紧跟上技术进步的步伐。尽管AI公司公开表示承诺安全开发技术，研究人员和员工警告称，随着AI工具加剧现有社会危害或创造全新危害，缺乏监督。

本周二来自当前和前AI公司员工的公开信首次被《纽约时报》报道，呼吁增加对决定发表安全顾虑的先进AI公司员工的保护。该信呼吁对透明度和问责制的四项原则做出承诺，其中包括公司不会强迫员工签署任何禁止发表与风险有关的AI问题的贬低言论的非诋毁协议，以及为员工匿名向董事会分享顾虑建立机制。

“在这些公司没有有效政府监督的情况下，现任和前任员工是为数不多可以向公众追责的人。然而，广泛的保密协议阻止我们表达关切，除非是向那些可能未能解决这些问题的公司。” 该信称。

OpenAI等公司还采取了积极的手段，阻止员工自由谈论他们的工作，据Vox报道，上周OpenAI要求离职员工签署极具限制性的非诋毁和保密文件，否则将失去所有已归属股权。OpenAI的首席执行官Sam Altman在报道后道歉，表示将更改员工离职程序。

这封公开信发布之后，两名OpenAI的顶尖员工，联合创始人Ilya Sutskever和关键安全研究员Jan Leike，上个月辞职。在他离职后，Leike声称OpenAI放弃了”安全文化”，转而追求”闪亮产品”。

周二的公开信呼应了Leike之前的一些言论，表示公司并未展示透明运营的义务。

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在ASMS 2024上，全球生命科学分析技术领军企业SCIEX与Mass Analytica合作推出人工智能定量（AI quant）软件。{ width=60% }

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AI quant利用人工智能和机器学习的能力来处理数据，仅需短短时间即可产生见解，节省操作人员的时间并提高生产效率。AI quant将能够处理SCIEX 7500+系统和ZenoTOF 7600系统的数据，并与Echo MS+系统兼容。

“当您的决定依赖于大量复杂数据时，时间至关重要。该软件具有许多令人振奋的功能，其中包括具有智能片段选择算法的高分辨率MS/MS分析。该软件解决方案可以自动预测片段，然后根据背景噪声实证优化组合，同时调整提取离子色谱图（XIC）宽度以获得最佳信噪比。”SCIEX软件与信息学产品线高级总监Beth Hazell表示。

AI quant软件学习并探索每项分析的深度，捕获重要联系并以偏好格式呈现数据。这可以消除工作流程和方法开发中耗时的步骤，使科学家能够生成可操作见解，同时减少数据处理和方法开发的大部分负担。AI quant将SCIEX OS软件生态系统扩展到提供客户全面的定量软件解决方案，服务于高通量和常规工作流程。

“SCIEX系统产生的数据量丰富，充满信息，但通常只有很小一部分在手动处理过程中可以使用。AI quant软件可以最大限度地利用数据，将其转化为可用于获取客户端点的信息，同时最小化人为干预。这是一个简化的解决方案，将质谱数据转化为可定制的端点，如清除率，体内PK等。”Mass Analytica首席执行官Ismael Zamora博士表示。

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TickLab，由具有远见卓识的首席技术官Yasir Albayati创立，处于金融领域创新的前沿，专注于将先进的去中心化人工智能应用于金融领域。{ width=50% }

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我们的公司作为一个量化对冲基金，专注于加密货币、股票和外汇市场。通过推出我们尖端的Quantitative Decentralised AI Hedge Fund，我们向投资者提供了在微秒速度上利用市场波动的无与伦比的机会。
在TickLab，我们致力于通过单击即可利用我们的量化对冲基金资源的力量。这种便捷的访问方式确保我们的客户可以将我们先进的金融工具无缝整合到他们的投资策略中。

我们创新的核心是E.D.I.T.H.，这是由TickLab.IO精心开发和训练的AI语言模型。与ChatGPT、Bard或Grok等其他AI模型不同，E.D.I.T.H.专为金融和房地产行业设计。它提供全面的服务，包括财务分析、投资建议、投资组合管理、市场预测、房地产洞察、监管合规和风险管理。利用丰富的金融和房地产数据，E.D.I.T.H.提供准确和相关的信息，使其成为这些领域专业人士不可或缺的工具。

利用机器学习和深度学习的力量
在TickLab，我们创新的方法深深根植于机器学习（ML）和深度学习（DL）的先进能力中。我们的量化对冲基金利用这些技术分析大量数据，识别传统金融分析方法看不见的模式和趋势。通过利用复杂的ML算法，我们可以高精度地预测市场波动，从而使我们能够在最佳时间执行交易。
深度学习，是ML的一个子集，在我们的数据分析和决策过程中扮演关键角色。我们的深度学习模型旨在处理复杂的数据集，从历史数据中学习，以对未来市场行为做出明智的预测。这使我们能够创建适应不断变化的市场条件的强大交易策略。

人工智能：金融的未来
人工智能（AI）是TickLab运营的支柱。我们的AI系统旨在执行传统上需要人类智能进行的任务，如分析市场趋势、管理投资组合和提供投资建议。通过自动化这些流程，我们不仅提高了效率，还减少了人为错误的可能性。
我们基于AI的方法不仅局限于简单的自动化。我们开发不断学习和改进的智能系统，确保我们的对冲基金始终走在时代潮流的前沿。这种动态学习能力使我们能够完善我们的策略并在快节奏的金融世界保持竞争优势。

通过先进的API进行连接
我们精密的API与我们的量化自动交易系统无缝连接，确保客户可以充分利用我们基于AI的解决方案的全部潜力。
通过与我们的API集成，客户可以访问实时数据和分析，使他们能够迅速而高效地做出知情的投资决策。这种集成确保我们先进的交易算法具有可访问性和易用性，使投资者能够最大化他们的回报。

在TickLab，我们不仅跟上了金融的未来；我们引领着潮流。加入我们这个激动人心的旅程，今天就体验投资和金融分析的未来。

关注TickLab.IO的Twitter，并访问他们的网站和Medium以获取更多相关信息。
作者：Yasir Albayati，XLAB Research创始人，TickLab所有者。

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Qlik的先进数据，分析和人工智能解决方案支持UNFCCC实现从减缓到立即、数据驱动的行动
全球数据集成、分析和人工智能（AI）领导者Qlik®今天宣布与联合国气候变化框架公约（UNFCCC）达成了扩展伙伴关系。{ width=60% }

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这一合作旨在增强UNFCCC加速气候变化谈判的能力，使其更加专注于数据驱动的行动。利用Qlik的先进数据集成、分析和AI解决方案，UNFCCC将更好地管理庞大的全球数据集，协助各国在其气候政策和战略的道路上增加雄心。
Qlik的技术将管理和协调大量全球数据，这些数据在跨境时往往在质量和背景上存在差异。这一方法将帮助UNFCCC改进其分析方法，从而提供更好的报告，制定有意义且可操作的气候政策。这一合作为未来探索利用AI和非结构化数据以增强气候危机理解奠定了基础。
这一合作将利用Qlik的先进数据集成、分析和AI解决方案通过以下行动支持UNFCCC的气候倡议：
数据集成：Qlik的应用将与UNFCCC的数据系统相结合，提供统一的数据访问和分析平台。
公共仪表盘：开发互动式仪表板，向公众展示透明且准确的气候数据。
能力建设：向UNFCCC工作人员提供课程，增强数据素养和Qlik产品的使用。
AI集成：持续将AI和能力建设分析纳入UNFCCC的分析应用。
UNFCCC的数据整合能力将得到增强，有助于规范多样化的数据来源，促进更具连贯性和全面性的气候政策。此外，该合作还将引入前沿AI工具进行持续分析，实现更快的反应时间和更精确的决策制定。
UNFCCC的数据科学家Joaquim Barris表示：“与Qlik合作使我们能够通过利用先进的数据集成和AI能力，在气候行动方面迈出重要的一步。这一合作将使我们能够采取更为立即、数据驱动的行动，并更好地了解我们的外交、政治和气候数据。 我们对探索AI在分析各类数据，包括非结构化数据方面的潜力尤为兴奋。Qlik对数据和分析基础的关注使其成为开发AI潜力的理想合作伙伴。”
Qlik的加入将提升UNFCCC规范多样化数据来源的能力，促进更具连贯性和全面性的气候政策。该合作还将引入尖端AI工具进行持续分析，实现更快的反应时间和更精确的决策制定。
Qlik.org可持续发展和社会包容性副总裁、执行总监Julie Kae表示：“我们很荣幸能支持UNFCCC在应对气候变化的使命中。通过整合我们的数据和AI解决方案，我们旨在为UNFCCC提供协助各国实施有效且及时气候政策所需的工具。”她补充道：“我们对数据完整性和切实成果的关注与UNFCCC的目标完美契合，期待一次成功的合作，推动有意义的气候行动。”
展望未来，Qlik-UNFCCC的合作旨在不断发展，整合先进的AI、分析和数据技术，以应对新兴的气候挑战。未来项目将探索非结构化数据的创新用途，并进一步加强及时的气候分析。这一合作预计将推动全球气候政策和行动的显著进步，强调数据驱动决策制定的重要性。有关Qlik的AI解决方案如何将您的数据转化为业务成果的更多信息，请访问qlik.com。

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Talkdesk全球数据显示，部署生成式人工智能与改善核心呼叫中心能力（如更快的响应时间）之间存在关联关系
Talkdesk全球呼叫中心关键绩效指标（KPI）基准报告显示人工智能（AI）与呼叫中心绩效之间的相关性，在2023年以及自生成式人工智能（GenAI）改变客户体验（CX）行业以来的六个月数据。{ width=60% }

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2023年入站呼叫量激增21%，然而数据表明AI帮助组织保持服务水平，更快地与客户互动，并使代理人的角色更轻松。该报告帮助呼叫中心领导者将其中心绩效与各行业、地区和公司规模的同行进行比较，并确定改善CX的方法。
Talkdesk®，Inc.是一家为各种规模的企业提供人工智能（AI）驱动的客户体验（CX）技术的全球供应商，今天发布了最新的年度Talkdesk全球呼叫中心关键绩效指标（KPI）基准报告。该报告在2024年拉斯维加斯客户联系周宣布，措施五项传统呼叫中心绩效指标，并表明在2023年入站呼叫激增的背景下，AI有助于组织提高接听速度，保持服务水平等
从2023年横跨各行业、公司规模和地点收集的专有全球数据旨在帮助呼叫中心领导者成功应对行业变化，特别是Generative AI（GenAI）对呼叫中心运营和CX交付的影响。此外，该报告包含了自Talkdesk在整个呼叫中心平台上部署GenAI以来的六个月数据，包括其旗舰Talkdesk CX Cloud™和行业体验云。
虽然自2018年以来的AI创新者，但GenAI在2023年彻底改变了呼叫中心格局。该报告将帮助呼叫中心领导者将其绩效与同行进行比较，并了解如何最佳实施AI和GenAI解决方案，以在核心呼叫中心职能方面取得优异表现。
KPI基准指标揭示随着呼叫量增加，AI提供了改善接听速度和服务水平的途径。
2023年，Talkdesk客户的总入站呼叫增加了21%，达到3.9亿。随着AI使用量不断增加的积极前景，接听速度显着提高 - 下降13%，平均为8.7秒 - 服务水平略有提高，达到75.61%。尽管在2023年，招聘和流失是挑战，但由AI驱动的自助服务解决方案帮助处理了部分大量电话，尽管劳动力短缺。这些结果表明AI正在使组织能够更快地与客户互动。
人类代理人在呼叫中心中仍然至关重要。
代理人的作用仍然至关重要。随着入站电话量达到超过3.9亿，平均通话时间约为2分钟50秒，数据暗示人类代理人可能会专注处理更复杂的问题和更希望由人类解决其问题的客户。
行业特定的呼叫中心解决方案与更高的服务水平相关。
尽管平均服务水平从2022年至2023年保持不变（2022年为75.4%，2023年为75.6%），但一些行业实现了更高的服务水平，其中包括零售和消费品（RCG）为78.5%。部署像适用于零售、银行和医疗保健的Talkdesk Autopilot等行业定制解决方案的组织可以加速通过AI进行的呼叫中心改革。数据表明，由于这些定制解决方案，行业可以更好地处理特定于垂直领域的CX查询。
要探索更多利用AI和自动化工具在呼叫中心中取得成功的组织的数据结果和示例 - 包括超过90%的服务水平 - 在此下载2024年Talkdesk全球呼叫中心KPI基准报告。
支持的报价
Talkdesk首席营销官内维尔•莱策里奇（Neville Letzerich）表示：“呼叫中心KPI基准帮助中心经理确定最佳实践，对业务进行批判性评估，并实施变革以更具竞争力。AI采用与传统呼叫中心KPI绩效之间的相关性使决策者能够明智投资符合其目标的技术解决方案，并确保他们能跟上AI在行业标准上的步伐。”
Talkdesk客户成功高级副总裁克伦德尔•基尔（Crendal Kear）评论道：“随着呼叫中心经理在一个根本性变化、竞争日益激烈的环境中操作，基准KPI数据是无价的，以了解他们的中心运营如何衡量标准。我们的客户有不同的目标，但我们认为从集体经验中学习是重要的，因为它揭示了优先考虑成功的机会，这对于内部反思而言可能不会浮出水面。”
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Talkdesk全球数据显示部署生成式人工智能与更快的响应时间等改进的核心联系中心能力相关
Talkdesk全球联系中心关键绩效指标（KPI）基准报告显示了人工智能（AI）与2023年联系中心绩效之间的关系，并包括自生成式人工智能（GenAI）改变客户体验（CX）行业以来的六个月数据。{ width=60% }

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2023年入站电话量激增21%，但数据表明AI帮助组织保持服务水平，更快地与客户互动，并简化代理商的角色。该报告有助于联系中心领导者比较他们的中心绩效与不同行业、地区和公司规模的同行，并找出改善CX的方法。
全球各种规模的企业提供基于人工智能的客户体验（CX）技术的Talkdesk® Inc.今天发布了其最新的年度Talkdesk全球联系中心关键绩效指标（KPI）基准报告。本周在2024年的拉斯维加斯客户联系周上宣布，该报告衡量了2023年入站电话量激增的情况下，AI如何帮助组织提高应答速度、保持服务水平等。
从2023年跨各行业、公司规模和地点收集的专有全球数据旨在帮助联系中心领导者成功应对行业变化，尤其是生成式人工智能（GenAI）对联系中心运营和CX交付的影响。此外，该报告包含了Talkdesk在整个联系中心平台中部署GenAI（包括旗舰Talkdesk CX Cloud™和行业体验云）六个月的数据。
虽然Talkdesk自2018年以来一直是人工智能创新者，但GenAI在2023年彻底改变了联系中心的格局。该报告将帮助联系中心领导者比较他们的绩效并了解如何最佳应用AI和GenAI解决方案以在核心联系中心能力方面取得成功。
KPI基准指标中的见解揭示了联系中心绩效和成功机会，关键发现包括：
随着呼叫量增加，KPI指标显示AI提供了改进应答速度和服务水平的途径。
2023年Talkdesk客户的总入站呼叫量增加了21%，达到3.9亿。在AI使用不断增多的积极展望中，应答速度显著提高，平均为8.7秒，服务水平略有提高，达到75.61%。尽管2023年招聘和离职是挑战，但由AI驱动的自助服务解决方案帮助处理了大量电话，尽管劳动力短缺。这些结果表明AI使组织能够更快地与客户互动。
人类代理商仍然对联系中心至关重要。
代理商的作用仍然至关重要。随着入站电话量超过3.9亿，平均通话时间约为2分50秒，数据表明人类代理商可能将专注于处理更复杂的问题和更希望由人类解决其查询而不是AI的客户。
行业特定联系中心解决方案与更高的服务水平相关。
尽管平均服务水平从2022年到2023年保持不变（2022年为75.4%，2023年为75.6%），但一些行业实现了更高的服务水平，包括零售和消费品行业（RCG）为78.5%。部署像Talkdesk Autopilot for Retail、Banking、Healthcare这样的行业定制解决方案的组织可以加速通过AI实现的联系中心转型。数据意味着由于这些定制解决方案，行业可以更好地解决特定于垂直行业的CX查询。
要探索更多利用AI和自动化工具在联系中心取得成功的组织案例以及超过90%的服务水平结果，请在此处下载2024年Talkdesk全球联系中心KPI基准报告。
支持性引用
Talkdesk的首席营销官Neville Letzerich表示：“联系中心KPI基准帮助中心经理确定最佳实践，关键评估他们的业务，并实施变革以更具竞争力。AI采用与传统联系中心KPI绩效之间的相关性使决策者能够明智地投资符合其目标的技术解决方案，并确保他们跟上AI在行业标准上的步伐。”
Talkdesk的客户成功高级副总裁Crendal Kear评论道：“随着联系中心经理在一个日新月异、竞争日益激烈的环境中运营，基准KPI数据对于了解他们中心运营如何达到目标至关重要。我们的客户有不同的目标，但我们相信从集体经验中学习的重要性，因为它揭示了可能在内部反思中不会浮出水面的优先处理成功的机会。”
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NAVEE,一家微移动解决方案的先驱，自豪地宣布将在2024年MicroMobility Europe（MME）大会上首次推出NAVEE Captain AI模块。{ width=60% }

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该大会将于6月5日至6日在阿姆斯特丹举行，这是全球最大的小型车辆会议，此次突破性创新标志着城市出行迈出了重要的一步，提供了一套旨在增强骑行者安全和运营效率的尖端功能。

MicroMobility Europe 2024为NAVEE提供了展示智能城市出行愿景的理想平台。在展会上，与会者将见证NAVEE Captain AI模块的首次亮相，以及创新的D系列滑板车和三款独特设计的电动自行车，每款都旨在满足不同的性能需求。

智能检测：
先进的传感器实时检测停车区域、行人和人行道，提供更高水平的环境感知能力。

仪表摄像头：
配备仪表摄像头，模块在骑行过程中记录和捕获异常情况，为事故文档提供有价值的洞察和证据。

模块化设计：
NAVEE Captain采用模块化设计，便于与D系列滑板车无缝集成。这种多功能性确保了易于安装和适应各种运营场景。

兼容性：
为与D系列滑板车无缝集成而设计的NAVEE Captain AI模块确保用户体验无需担心兼容性问题。

对于共享车队运营商，NAVEE的模块化设计提供了出色的灵活性和成本效益。从转向指示器到显示器和无线充电等每个组件，都可以轻松更换和调整以满足特定的运营需求，降低维护成本并优化车队性能。

NAVEE致力于通过提供优先考虑安全、效率和可持续性的创新解决方案来塑造城市出行的未来。通过引入NAVEE Captain AI模块，他们正在彻底改变微移动领域，为骑行者和运营商提供先进技术和无与伦比的便利。

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三年期，预计规模数亿美元的战略合作伙伴关系将专注于创建创新的行业解决方案，为企业和社会带来变革性成果。{ width=60% }

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日立集团将将微软云、Azure Open AI 服务、Dynamics 365、Copilot for Microsoft 365 和 GitHub Copilot嵌入其Lumada解决方案中，以加速Lumada业务增长，并提高其27万名员工的生产力。日立将培训超过50,000名“GenAI专业人员”的高级人工智能技能。作为该合作伙伴关系的一部分，日立将将微软提供的培训融入日立的培训计划。

日立株式会社（TSE:6501）和微软公司宣布，未来三年将达成一项规模数十亿美元的合作协议，将加速通过生成式人工智能实现社会创新。通过这一战略联盟，日立将推动Lumada业务的增长，在2024财年预计其收入将达到2.65万亿日元（189亿美元）*1，同时将提高日立集团27万名员工的运营效率和生产率。

具体而言，日立将微软云、Azure Open AI 服务、Dynamics 365、Copilot for Microsoft 365 和 GitHub Copilot嵌入Lumada解决方案，为能源、移动和其他行业提供创新解决方案，为企业和社会带来更好的成果。此外，两家公司将推动联合项目，解决迫切的业务需求，如加强云服务、增强安全性，以及减少数据中心的环境足迹，随着生成式人工智能的广泛使用，这些领域正在成为越来越受关注的领域。

“日立一直在通过应用人工智能实现变革，以提高生产力，将在2024财年投入3000亿日元（21亿美元）1进行GenAI投资，以抓住新的增长机会。日立和微软已经在各种共同创作项目上展开合作，包括为制造和物流领域开发下一代数字解决方案2，以及为在Microsoft Teams上运行的领域扩展的元宇宙的开发，”日立总裁兼首席执行官小岛圭次说道，“在这项新协议下，我们很高兴进一步加速社会创新，扩大我们的社会基础设施领域的努力，如能源和移动，并应用生成式人工智能，以提高未来更为重要的一线工作人员的生产力。通过整合我们的能力，我们可以帮助解决客户和社会面临的问题，并为更可持续的未来做出贡献。”

“我们正在进入一个新的人工智能时代，承诺在每个角色和行业实现变革性的业务成果，”微软董事长兼首席执行官萨蒂亚·纳德拉说道，“我们与日立的扩展合作将汇集微软云的力量——包括Microsoft Copilot——和日立的行业专业知识，以提高27万名日立员工的生产力，并帮助解决客户面临的最大挑战，包括可持续性。”

日立的业务转型
日立的生成式人工智能中心3 与微软将共同改善日立集团内的操作效率和应用开发，采用Copilot for Microsoft 365 和 GitHub Copilot。日立还将利用Azure OpenAI服务增强其客户服务。作为日立的全球转型的一部分，日立将结合Azure OpenAI服务和GitHub Copilot的系统开发专业知识，以保持高质量并提高关键系统开发的生产力。日立的内部验证确认，当将其详细的系统设计知识与Microsoft Azure OpenAI服务和GitHub Copilot相结合时，应用程序源代码能够正确生成70-90%的时间，从而产生高质量的输出4。

日立铁路正在利用GenAI进行预测性维护，增强设备监控和精细化预测准确性。这种积极的方法可以防止故障，提高服务质量，减少运营费用，并增加安全性。例如，利用Microsoft Azure上的基于云的平台简化了数据可视化和分析，借助人工智能赋予数据驱动洞见，以数字化监控铁路基础设施。这些洞见被转化为供Network Rail参考的行动步骤，提升了对架空线预测性维护的决策制定。

开发创新的数字解决方案
日立正在通过整合生成式人工智能的能力来增强其Lumada解决方案。作为该计划的一部分，日立已经开始使用Microsoft的生成式人工智能应用于JP1云服务，这是JP1的SaaS版本，是其集成运营管理软件，拥有约2万客户。这将加快响应失败的时间，并为IT部门、金融和公共机构提供更好的运营效率。在之前进行的内部验证测试中，日立确认，通过使用生成的人工智能来响应警报并显示响应的基础，如手册等，操作员做出初始响应所需的时间减少了约三分之二。

此外，日立和微软还将支持能源转变，改进数字解决方案的访问性和数字化资产绩效管理、能源交易和风险管理，以减少停机时间并增加盈利能力。提高的计算能力和云基础设施对于扩展这些应用非常关键。日立能源的企业软件解决方案技术和其与微软的合作是优化能源网络的关键，从发电、通过输电和配电，最终提供可靠和可持续的能源给客户。

推动可持续增长的联合项目
包括GlobalLogic、日立数字服务和日立解决方案在内的多家日立集团公司为云提供各种数字工程、IT和托管服务以及应用服务。通过该合作伙伴关系的进一步开发工作将集中于增强这一广泛服务范围，以实现与微软的可持续创新目标。

随着人工智能对全球环境的二氧化碳排放的影响增加，日立和微软将开始朝着零碳方向努力，首先在欧洲展开一个数据中心项目，以减少环境影响。

加强数字技能和人才发展
日立将培训超过5万名GenAI专业人才。作为该合作伙伴关系的一部分，日立将将使用GitHub Copilot和Azure OpenAI服务获得高级软件开发技能的培训融入到该计划中，培养支持客户转型使用人工智能的GenAI专业人才。

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