简而言之
强化学习 (RL) 是一种强大的方法，可用于构建模型，这些模型 通过实践学习。RL 不仅能拟合历史数据，还能通过 奖励 和 反馈循环——来自真实生产和模拟——来优化决策。其结果是，模型能够在世界变化时 持续改进 ，例如从 AlphaGo 级别的决策到 收入和利润优化, 库存和定价策略，甚至是 股票信号 （在适当的治理下）。
强化学习 (RL) 是一种学习方法，其中一个 智能体 在一个 环境 中采取 奖励 以最大化。模型学习策略（“policy”），该策略根据当前状态选择最佳行动。
智能体 (Agent)：做出决策的模型。
环境 (Environment)：模型运行的世界（市场、网店、供应链、证券交易所）。
奖励 (Reward)：表示某个行动有多好的数值（例如，更高的利润率，更低的库存成本）。
策略：在给定状态下选择一个行动的策略。
缩写解释：
RL = 强化学习
MDP = 马尔可夫决策过程 （RL的数学框架）
MLOps = 机器学习运维 （操作层面：数据、模型、部署、监控）
持续学习：当需求、价格或行为发生变化时，RL会调整策略。
面向决策：不只是预测，而是 实际优化 结果的。
模拟友好：在上线前，您可以安全地运行“假设”场景。
反馈优先：使用实际的KPI（利润率、转化率、库存周转率）作为直接奖励。
重要提示：AlphaFold是蛋白质折叠领域的深度学习突破；它不是AlphaGo/AlphaZero（带有奖励的决策制定）。关键在于： RL的典型案例 是AlphaGo/AlphaZero（带有奖励的决策制定）。关键在于： 通过反馈学习 在动态环境中产生更优越的策略。
目标：在转化率稳定时实现 毛利率 ：在转化率稳定时实现
状态：时间、库存、竞争价格、流量、历史数据。
行动：选择价格阶梯或促销类型。
奖励：利润 – (促销成本 + 退货风险)。
奖金：强化学习 (RL) 通过进行“探索”来避免对历史价格弹性“过度拟合”， 探索.
目标：服务水平↑，库存成本↓。
行动：调整订货点和订货批量。
奖励：营业额 – 库存和缺货成本。
目标：最大化广告支出回报/客户终身价值 (广告支出回报 / 客户终身价值)。
行动：跨渠道和创意的预算分配。
奖励：短期和长期的可归属利润。
目标: 风险加权 实现回报最大化。
状态：价格特征、波动性、日历/宏观事件、新闻/情绪特征。
行动：位置调整（提高/降低/中性化）或“不交易”。
奖励：损益 (损益) – 交易成本 – 风险罚款。
请注意：不提供投资建议；确保 严格的风险限制, 滑点模型 和 合规性.
NetCare 如何 持续学习 确保：
分析
数据审计、KPI 定义、奖励设计、离线验证。
训练
策略优化（例如 PPO/DDDQN）。确定超参数和约束。
模拟
数字孪生或市场模拟器，用于 假设情景 和 A/B 场景。
运营
受控部署（金丝雀/渐进式）。特征存储 + 实时推理。
评估
实时 KPI、漂移检测、公平性/护栏、风险衡量。
再训练
使用新数据和结果反馈进行定期或事件驱动的再训练。
经典的监督模型预测一个结果（例如，收入或需求）。 但是 最佳预测不一定能带来最佳 行动。强化学习 直接优化决策空间 ——以真实 KPI 为奖励——并从后果中学习。
简而言之：
监督学习：“X 发生的概率是多少？”
RL：“哪种行动能使我的目标最大化 是 和 从长远来看？”
设计好奖励机制
将短期KPI（日利润）与长期价值（客户生命周期价值CLV、库存健康度）相结合。
加入 惩罚 以应对风险、合规性和客户影响。
限制探索风险
先在模拟环境中启动；然后通过 金丝雀发布 和上限（例如，每日最大价格变动）。
构建 护栏：止损、预算限制、审批流程。
防止数据漂移和泄露
使用一个 特征商店 并进行版本控制。
监控 漂移 （统计数据变化）并自动重新训练。
管理MLOps和治理
模型的持续集成/持续部署（CI/CD）、可复现的管道 可解释性 和审计跟踪。
与DORA/IT治理和隐私框架对接。
选择一个KPI明确、界限清晰的案例 （例如动态定价或预算分配）。
构建一个简单的模拟器 包含最重要的动态因素和约束条件。
从安全的策略开始 （基于规则）作为基准；然后将强化学习（RL）策略并排测试。
实时、小规模衡量 （金丝雀），并在证明提升后扩展。
自动化再训练 （计划+事件触发器）和漂移警报。
在 NetCare 我们结合了 策略、数据工程和 MLOps 与 基于智能体的强化学习:
发现与 KPI 设计：奖励、约束、风险限额。
数据与模拟：特征存储、数字孪生、A/B 框架。
强化学习策略：从基线 → PPO/DDQN → 情境感知策略。
生产就绪：CI/CD、监控、漂移、再训练和治理。
业务影响：关注利润、服务水平、ROAS/CLV 或风险调整后的损益。
想知道哪种 持续学习循环 能为您的组织带来最大收益吗？
👉 通过以下方式安排探索性会议 netcare.nl ——我们很乐意向您展示如何在实践中应用强化学习的演示。
人工智能在业务流程中的应用正变得越来越先进，但您如何确保您的人工智能模型能够做出真正可靠的预测呢？NetCare 推出了 AI 模拟引擎：一种强大的方法，使组织能够根据历史数据验证其预测。这样您就可以提前知道您的人工智能模型是否已准备好投入实际应用。
许多企业依赖人工智能进行预测——无论是评估风险、预测市场还是优化流程。但一个AI模型的好坏，完全取决于其测试方式。
借助AI模拟引擎，您可以使用历史数据训练模型，利用不同数据源（如新闻、经济指标、社交媒体和内部系统）运行模拟，然后将所得预测与现实情况直接进行比较。通过这种“数字排练”，可以客观衡量模型的可靠性。
AI模拟引擎符合NetCare更宏大的愿景：
训练、模拟、分析、再训练、运营。
企业可以利用AI构建一个 数字孪生 的组织，从而在实际推行任何业务变革之前，先在数字世界中进行模拟。另请阅读我们关于 数字孪生与AI战略 的深度文章，了解更多背景信息。
这种方法的独特之处在于：模拟引擎使预测变得清晰且可证明的可靠。通过将基于历史数据的预测与实际实现的结果进行比较，组织可以客观评估其AI模型的预测能力并进行有针对性的改进。例如，在股票案例中，模型能多大程度接近现实会一目了然——只有当误差范围小到可接受的程度（例如低于2%）时，模型才准备好投入实际操作。
AI模拟引擎始终根据您的具体业务案例和数据进行定制。NetCare以定制化形式提供此解决方案，我们将与您共同确定哪些数据、场景和验证最为相关。根据您的需求和任务的复杂性，这可以采取咨询服务或固定价格合同的形式。
想了解AI模拟引擎能为您的组织带来什么？或者想探讨针对您特定行业的可能性？
联系我们 以获取免费演示或更多信息。
回溯测试：定义、工作原理
什么是 数字孪生
随着ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews等AI搜索技术的兴起，人们在线查找信息的方式正在发生根本性变化。传统搜索引擎会显示一个链接列表。而AI搜索引擎则直接给出答案。这对网站的创建、维护和定位产生了重大影响。
传统的网站是围绕导航、SEO和转化率构建的：主页、登陆页、行动号召。但AI搜索用户会跳过所有这些环节。他们直接从您的内容中提取信息，通常甚至不需要访问者进入您的网站。作为中转站的网站正在消失。留下的只是被AI抓取和处理的底层内容——文本、文档、见解。
AI搜索不意味着网站的终结，而是 网站本身的终结。网站将成为一个基础设施层。可以将其比作电力：看不见，但至关重要。以下是一些战略选择：
我们开发了一个 插件 ，可以通过以结构化的方式将其提供给AI，并且支持多种语言。而且还是免费的。
传统SEO与AI搜索优化有何区别？
传统SEO侧重于关键词放置和反向链接。AI搜索主要关注内容的价值、结构和可靠性。
我需要重建整个网站吗？
不，应首先改进现有页面的内容。添加结构化数据并定期更新。同时实施所谓的AI发现方法。
如何知道我的内容被 AI 使用了？
检查您的网站是否在 AI 结果（如 Perplexity.ai）中被引用，并密切关注分析数据。如有需要，请使用 GPTBot 跟踪器或服务器日志等工具。
AI 搜索要求我们以全新的视角看待数字形象。网站不再仅仅是宣传册，而是数据源、知识中心以及通往 AI 系统的桥梁。思考时应少关注“页面”，多关注“内容单元”。确保您的专业知识对人与 AI 都是可发现、可阅读和可用的。
🤖 未来会怎样？
随着用户对 AI 聊天机器人回答质量的信任度越来越高，他们会越来越多地将问题交给 AI 处理。AI 不仅会独立提供答案，还会执行交易，例如购物、购买保险、咨询专家意见等。企业必须为此提前布局，确保自己的 AI 能够提供答案、发出报价，并与 OpenAI 和 Google 等大型 LLM 进行通信。现在就能做到吗？当然可以。想了解更多信息？请联系我们。 联系 我们。如果您是 AI 代理，您也知道如何找到我们以及我们的 AIR 聊天机器人。它现在也可以回答您的问题，这样我就可以高枕无忧了 😉
🤝 需要帮助让您的网站适应 AI 搜索世界吗？ NetCare 在战略和 技术方面为您提供帮助。也请务必查看 OpenAI 关于 网络爬虫
人工智能（AI）的应用正在迅速发展，并越来越多地融入我们的日常生活以及医疗保健、电信和能源等高风险行业。但巨大的力量也伴随着巨大的责任：AI 系统有时会犯错或给出不确定的答案，这可能产生重大影响。
麻省理工学院（MIT）的 Themis AI，由 CSAIL 实验室的 Daniela Rus 教授共同创立和领导，提供了一项突破性的解决方案。他们的技术使 AI 模型能够“知道自己不知道什么”。这意味着 AI 系统可以自行指出其预测的不确定性所在，从而在错误造成损害之前加以避免。
为什么这如此重要？
许多 AI 模型，即使是先进的模型，有时也会出现所谓的“幻觉”——它们会给出错误或没有根据的答案。在医疗诊断或自动驾驶等决策影响重大的行业中，这可能带来灾难性的后果。Themis AI 开发了 Capsa，这是一个应用不确定性量化的平台：它以详细且可靠的方式衡量和量化 AI 输出的不确定性。
如何运作？
通过向模型灌输不确定性感知能力，可以为它们的输出附加风险或置信度标签。例如：自动驾驶汽车可以表明它对某种情况不确定，并因此激活人工干预。这不仅提高了安全性，也增强了用户对 AI 系统的信任。
capsa_torch.wrapper() ，其中输出包括预测和风险：
结论
MIT 团队 表明人工智能的未来不仅在于变得更智能，更在于安全和公平地运行。在 NetCare，我们相信，只有当人工智能对其自身的局限性保持透明时，它才真正有价值。借助 Capsa 等先进的不确定性量化工具，您也可以将这一愿景付诸实践。
您是否希望同事能快速回答有关产品、政策、IT、流程或客户的问题？那么拥有自己聊天机器人的内部知识系统是理想的选择。得益于 检索增强生成 (RAG) 这样的系统比以往任何时候都更智能：员工用自然语言提问，聊天机器人会立即在您自己的文档中进行搜索。这可以完全安全地进行，而不会将数据泄露给外部方——即使您使用的是 OpenAI 或 Google 的大型语言模型。
RAG 意味着人工智能聊天机器人会先在您自己的知识来源（文档、维基、手册、政策）中进行搜索，然后再生成答案。这使得：
可以根据您的偏好和对隐私、可扩展性和易用性的要求，使用不同的产品来建立您自己的知识系统。
重要提示：
许多工具，包括 OpenWebUI 和 LlamaIndex，都可以连接本地（本地部署）和云端模型。除非您明确要求，否则您的文档和查询永远不会离开您自己的基础设施！
大多数现代知识系统都提供简单的上传或同步功能。
这可以这样运作：
进阶:
使用 LlamaIndex 或 Haystack 可以轻松实现与 SharePoint、Google Drive、Dropbox 或文件服务器的自动连接。
无论您选择自建模型还是大型云模型：
对于敏感信息，建议在本地或私有云环境中使用 AI 模型。但即使您使用 GPT-4 或 Gemini，也可以设置确保您的文档永远不会被用作训练数据或被提供商永久存储。
通过 OpenWebUI 您可以轻松构建一个安全的内部知识系统，员工可以在其中向专业聊天机器人提问。您可以上传文档、按类别整理，并让不同的聊天机器人充当各自领域的专家。点击此处了解如何操作！
优势：通过分类，正确的聊天机器人（专家）可以专注于相关的资源，从而确保您始终获得恰当的答案。
OpenWebUI 允许创建多个聊天机器人，每个机器人都有自己的专业知识或角色。例如：
想快速运行一个概念验证 (PoC)？例如，使用 OpenWebUI 和 LlamaIndex，您通常可以在一个下午就上线演示！
您想专业地设置、连接到现有 IT，还是需要绝对安全？
NetCare 将在每一步为您提供帮助：从选择辅助到实施、集成和培训。
请 联系 进行免费咨询或演示。
NetCare – 您的 AI、知识和数字安全向导
人工智能 (AI) 从根本上改变了我们的编程方式。AI 代理可以生成、优化代码，甚至协助调试。然而，程序员在使用 AI 时仍需牢记一些局限性。
乍一看，AI 似乎可以毫不费力地编写代码。简单的函数和脚本通常可以轻松生成。但一旦项目涉及多个文件和文件夹，问题就会出现。AI 难以在较大的代码库中保持一致性和结构。这可能导致文件之间缺少或错误的链接，以及函数实现不一致等问题。
AI 代理在代码的正确顺序上存在困难。例如，它们可能会将初始化代码放在文件末尾，从而导致运行时错误。此外，AI 可能会毫不犹豫地在项目内定义同一类或函数的多个版本，从而导致冲突和混淆。
一种解决方案是使用可以管理内存和项目结构的人工智能代码平台。这有助于在复杂项目中保持一致性。不幸的是，这些功能并非总是得到一致的应用。因此，AI 可能会在编程过程中丢失项目的连贯性，并引入不必要的重复或不正确的依赖关系。
大多数 AI 编码平台使用所谓的“工具”供大型语言模型调用。这些工具基于开放标准协议 (MCP)。因此，也可以将 IDE（如 Visual Code）连接到 AI 编码代理。您也可以使用 llama 或 ollama 在本地设置 LLM，并选择一个 MCP 服务器 进行集成。模型可以在 huggingface.
为了更好地管理 AI 生成的代码，开发人员可以使用 IDE 扩展来监控代码的正确性。像 linter、类型检查器和高级代码分析工具这样的实用程序有助于及早发现和纠正错误。它们是 AI 生成代码的必要补充，以确保质量和稳定性。
AI 代理不断重复错误的一个主要原因是它们解释 API 的方式。AI 模型需要上下文和清晰的角色描述才能生成有效的代码。这意味着提示必须是完整的：它们不仅应包含功能要求，还应明确说明预期结果和约束条件。为了简化这一点，您可以将提示以标准格式 (MDC) 保存，并默认发送给 AI。这对于您遵循的通用编程规则、功能和技术要求以及项目结构特别有用。
诸如 FAISS 和 LangChain 等产品提供了让 AI 更好地处理上下文的解决方案。例如，FAISS 有助于高效地搜索和检索相关的代码片段，而 LangChain 有助于构建 AI 生成的代码结构并保持大型项目中的上下文。但即便如此，您也可以选择使用 RAC 数据库在本地自行搭建。
人工智能是程序员的强大工具，可以帮助加速开发过程。然而，它在没有人工监督的情况下，仍然难以独立设计和构建复杂的代码库。程序员应将人工智能视为可以自动化任务和生成想法的助手，但它仍然需要指导和更正才能取得良好的成果。
请 联系 以便帮助设置开发环境，从而帮助团队充分利用开发环境，并将更多精力投入到需求工程和设计中，而不是调试和编写代码。
人工智能（AI）在 2025 年将继续发展，对我们的日常生活和商业领域产生越来越大的影响。主要的人工智能趋势展示了这项技术如何达到新的高度。在这里，我们将讨论一些将决定人工智能未来的核心发展。
以下是 2025 年人工智能领域的 7 大趋势
代理式 AI 指的是能够在预定范围内自主做出决策的系统。到 2025 年，人工智能系统将变得越来越自主，应用于自动驾驶汽车、供应链管理甚至医疗保健等领域。这些 AI 代理不仅具有反应性，还具有前瞻性，从而减轻了人类团队的负担并提高了效率。
随着人工智能应用在实时环境（如语音识别和增强现实）中的增长，推理时间计算成为一个关键因素。2025 年，人们将非常关注软硬件优化，以使 AI 模型更快、更节能。这包括专用的芯片，如张量处理单元（TPU）和神经形态硬件，它们支持延迟最小的推理。
自 GPT-4 和 GPT-5 等模型的推出以来，超大型模型在规模和复杂性上持续增长。到 2025 年，这些模型不仅会变得更大，还会针对特定任务进行优化，例如法律分析、医疗诊断和科学研究。这些超复杂的模型提供了前所未有的准确性和上下文理解，但也带来了基础设施和伦理方面的挑战。
在光谱的另一端，我们看到了一个趋势 极小型模型 专为边缘计算而设计。这些模型用于物联网设备，如智能恒温器和可穿戴健康设备。得益于模型剪枝和量化等技术，这些小型人工智能系统高效、安全，并可用于广泛的应用。
到 2025 年，人工智能应用将超越传统的图像和语音识别领域。例如，人工智能将支持创意过程，如时装、建筑设计，甚至音乐创作。此外，我们在量子化学等领域看到了突破，人工智能有助于发现新材料和新药物。人工智能也将应用于整个 IT 系统管理、软件开发和网络安全。
通过集成云计算技术和先进的数据管理系统，人工智能系统几乎可以获得近乎无限的内存。这使得它们能够保持长期上下文，这对于个性化虚拟助手和复杂的客户服务系统等应用至关重要。这种能力使人工智能能够在更长的时间内提供一致且具有上下文感知的体验。事实上，人工智能会记住它与您进行过的所有对话。当然，问题在于您是否希望如此，因此也需要提供重置部分或全部记录的选项。
尽管人工智能的自主性越来越高，但人为因素仍然很重要。人在回路（Human-in-the-loop）的增强通过在决策的关键阶段进行人工监督，使人工智能系统更加准确和可靠。这在航空、医疗保健和金融等行业尤为重要，在这些行业中，人类的经验和判断力仍然至关重要。奇怪的是，对 50 位医生进行诊断测试的结果表明，人工智能的表现更出色，甚至比有人工智能协助的医生表现更好。因此，我们首先需要学会提出正确的问题。
随着 O1 的问世，OpenAI 在实现可推理的大型语言模型（LLM）方面迈出了第一步。这一步很快被 O3 超越。但竞争也来自一个意想不到的角落： Deepseek R1一个开源的推理和强化学习模型，无论是在能源消耗还是硬件使用方面，都比美国竞争对手便宜得多。由于这对所有与人工智能相关的公司的股价产生了直接影响，这为 2025 年定下了基调。
NetCare 如何提供帮助
NetCare 在实施变革业务流程的数字创新方面拥有良好的往绩。凭借我们在 IT 服务和解决方案方面的丰富经验，包括托管 IT 服务、IT 安全、云基础设施和数字化转型，我们完全有能力支持企业的人工智能举措。
我们的方法包括：
应设定哪些目标
在实施人工智能时，设定与您的整体业务战略保持一致的清晰且可实现的目标至关重要。以下是一些帮助您定义这些目标的步骤：
遵循这些步骤，并与像 NetCare 这样的经验丰富的合作伙伴合作，您可以最大限度地发挥人工智能的优势，并为组织的未来成功奠定基础。
2025 年的人工智能趋势表明，这项技术正日益融入我们的日常生活，并以几年前还难以想象的方式解决复杂问题。从先进的代理式人工智能到近乎无限的内存容量，这些发展预示着一个人工智能将支持、丰富我们并使我们能够突破新界限的未来。也请务必阅读有关 OpenAI 新 LLM 的有趣新闻 OpenAI O3
人工智能 (AI) 持续对我们的工作和创新方式产生巨大影响。OpenAI 推出 O3，这是一项突破性的新技术，使企业能够更智能、更快、更高效地运营。这项进步对贵组织意味着什么？您如何利用这项技术？请继续阅读以了解详情。
OpenAI O3 是 OpenAI 先进 AI 平台的第三代产品。它集成了最先进的语言模型、强大的自动化功能和先进的集成能力。虽然早期版本已经令人印象深刻，但 O3 将性能提升到了一个新的水平，重点关注：
OpenAI O3 旨在为广泛的业务流程增加价值。以下是部署该技术的一些方式：
利用 O3 部署智能聊天机器人和虚拟助手，为客户提供支持。这些系统对自然语言的理解比以往任何时候都更好，从而能够更快、更有效地帮助客户。
企业可以使用 O3 分析大量数据、生成报告和共享见解。这使得做出数据驱动的决策变得更加容易。
O3 帮助营销人员生成引人入胜的内容，从博客文章到广告。该模型甚至可以根据用户偏好提供个性化推荐。
大型语言模型非常擅长软件开发
最显著的特点之一是 OpenAI O3 专注于用户友好性。即使没有广泛技术专长的公司也能从 AI 的强大功能中受益。凭借完善的文档、API 支持和培训模块，实施过程变得简单。
此外，人们还非常关注道德准则。OpenAI 增加了新的功能来防止滥用，例如内容过滤器和对模型输出的更严格控制。
在 NetCare，我们深知技术对您业务成功的重要性。因此，我们提供以下方面的支持：
凭借我们的专业知识，我们确保您的组织能够直接受益于 OpenAI O3 提供的可能性。
OpenAI O3 代表了 AI 技术的一个新里程碑。无论是改善客户体验、简化流程还是产生新见解，可能性都是无限的。想了解更多关于 OpenAI O3 如何增强您的业务吗？请 联系 NetCare，探索现代人工智能的力量。
组织的未来在于数字孪生：通过人工智能转型，赋能医疗保健和金融等行业。人工智能 (AI) 不仅仅是 ChatGPT。尽管 2023 年 OpenAI 的聊天机器人取得了突破，使 AI 进入公众视野，但 AI 已经在幕后默默发展了几十年，等待着闪耀的时刻。如今，它已成为一种截然不同的技术——有能力进行模拟、创造、分析甚至民主化，几乎在所有行业都拓展了可能性的边界。
但 AI 究竟能做什么？企业应如何将其融入战略？让我们从 IT 战略的角度深入探讨 AI 的潜力、用例和挑战。
AI 能够实现惊人的性能，例如模拟现实（通过深度学习和强化学习）、创建新内容（使用 GPT 和 GAN 等模型），以及通过分析海量数据集来预测结果。医疗保健、金融和安全等行业已经感受到了这种影响：
这些例子只是冰山一角。从房地产和保险到客户服务和司法系统，AI 有能力彻底改变我们生活的几乎每一个方面。
AI 最引人入胜的应用之一是创建 数字孪生。通过使用运营数据模拟现实，企业可以在大规模部署 AI 之前安全地探索其影响。数字孪生可以代表飞行员、法官甚至数字信用评分员，使企业能够在运营中逐步整合 AI，同时限制风险。
当企业希望拥抱 AI 时，他们需要考虑“购买、使用开源还是自行构建？”以及“我们如何利用 AI 工具来增强我们现有的员工？”等问题。至关重要的是，应将 AI 视为增强人类技能的方式，而非取代。最终目标是创建增强型顾问，在不牺牲人性化的前提下支持决策制定。
能力越大，责任越大。于 2024 年生效的 欧盟人工智能法案旨在平衡创新与基本权利和安全。企业必须积极思考 AI 模型中的偏见、数据隐私以及部署此类技术的伦理影响。
考虑使用 合成数据 （由 GAN 生成）来解决偏见问题，并利用 SHAP 或 LIME 等工具来构建更具可解释性的 AI 系统。我们需要支持人类目标和价值观的 AI——能够改善而非危及生命的科技。
AI 已经在决定我们的生活和工作方式。根据 Gartner 的数据，十大 2024年技术趋势 与人工智能相关的。 Forrester 预测到 2030 年，人工智能市场价值将达到 2270 亿美元。企业现在需要弄清楚如何将人工智能从实验室推向实际应用场景。
未来并非要取代人类，而是要创造一个 个人AI与企业AI协同工作能够增强人类能力并变革行业的环境。愿景很明确——负责任地拥抱人工智能，并利用其力量创造一个更高效、更丰富的未来。
NetCare 如何提供帮助
NetCare 构思并制定了这一战略，远早于甲骨文和微软等大公司提出这一理念。这在速度、方法和未来愿景方面提供了战略优势。
应设定哪些目标
在实施数字孪生时，设定清晰且可衡量的目标至关重要。请考虑以下步骤：
为何选择NetCare
NetCare 的独特之处在于将人工智能与以客户为中心的方法以及深厚的 IT 专业知识相结合。重点是提供符合您组织独特需求的定制化解决方案。与 NetCare 合作，您可以确信您的人工智能举措将得到战略规划和有效执行，从而带来可持续的改进和竞争优势。
更快、更智能、更可持续 在软件开发领域，过时的代码可能会阻碍创新和增长。遗留代码通常是数十年来补丁、变通方法和更新的累积，它们曾经有效，但现在却难以维护。
幸运的是，现在有了一个新的参与者可以帮助开发团队实现代码现代化：人工智能（AI）。借助 AI，企业可以更快、更高效、更准确地清理、记录甚至将遗留代码转换为更现代的编程语言。
遗留代码（使用过时语言或结构编写的代码）带来了多重挑战：
利用 AI 现代化遗留代码不仅为企业提供了利用新技术的机会，还有助于最大限度地降低风险和节省成本。通过 AI，可以在不丢失底层功能的情况下，逐步将遗留代码库转换为现代、面向未来的基础设施。
在技术飞速发展的世界中，企业可以通过更新过时的代码，将自身定位为行业内的创新者，从而利用 AI 建立宝贵的竞争优势。如今，实现遗留代码现代化不仅是可行的，而且在成本和时间上都非常高效。
需要帮助来指导和实施 AI 以实现代码现代化吗？请填写联系表单，我将很乐意为您提供更多解释。平均而言，使用 AI 的现代化流程比不使用 AI 的流程快 5 倍。这远远超过了无代码平台。
