车牌识别
在人工智能（AI）技术不断进步的今天，BERT模型成为了自然语言处理（NLP）领域一个重要的突破性进展。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型由Google于2018年发布，其设计旨在对上下文进行深度理解，从而提升文本理解、情感分析等多个关键任务的效果。这一切都让我们不禁思考：BERT模型如何整合进AI自动化系
在很多企业数字化转型项目中，真正能把“自动化”从规则走向智能的关键，是把表层文本、语音、图像等信号转化为机器可操作的语义表示。本文以“语义理解”为核心，从场景故事切入，拆解企业级AI自动化系统的架构、工程实现路径、运维观察点与商业落地的ROI，并对比主流平台与开源选项，给出可执行的采纳建议。
场景叙事：停车场的“听得懂”的自动化
想象一个园区停车场：摄像头做车牌识别，传感器检测车位，客服
导言：为什么生成式AI对自动化是实战级变革
在很多企业的自动化旅程中，传统的规则引擎和RPA负责重复性事务，产生了可预见的效率收益。但当系统需要处理非结构化信息、生成可读报告、或者与人类以对话方式协作时，生成式AI 提供了新的能力：从大段文本中抽取要点、将视频或图片内容转换为可操作的指令、乃至自动撰写决策建议。这篇文章面向不同读者：对初学者解释概念并用实际场景说明价值；对开发者剖析架构、集成模