Ainos

现在工厂更看重提前预警，而不是出了问题再报警，毕竟气味变化往往就是最早的信号之一。
$Ainos(AIMD)$ 的气味语言模型（SLM）把气味变成数据语言，让AI能基于气味模式做推理、预测和决策。工业场景本身够刚需，如果推进顺利，落地节奏大概率会比较快。
#人工智能# #AI Nose #...

有个说法是「语言让AI会思考，视觉让AI会认知，嗅觉让AI完整。」
如果未来所有智能设备、工厂和机器人都接入气味数据，那 AI Nose就不只是传感器了，而是“嗅觉基础设施”，$Ainos(AIMD)$ 就不应被看作#人工智能# 公司，而更像是未来#AI# 智能生态的底层构建者。

当AI开始“闻懂”世界，数字化嗅觉设备的商业化也在加速，从技术走向落地，从概念变成生意。 很多人以为AI Nose只是个传感器，其实它是AI+数据+算法的完整闭环。 硬件只是入口，真正的核心是数据和模型——Smell ID 和 SLM。$Ainos(AIMD)$

$Ainos(AIMD)$
人工智能的下一个感官革命:当机器开始"嗅"世界。
语言模型使人工智能能够理解文本,
视觉模型使人工智能能够理解图片。
现在,嗅觉模型 (SLM) 正在让机器学习"嗅"世界。
你有没有想过AI Nose 会成为下一个 LLM 级突破吗?
这不是一个概念,而是...

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Smell ID 数据越多，SLM就越聪明。
这就是AI的“飞轮效应”：越用越准，越准越值钱。
数据积累带来的壁垒，正是AI Nose最大的护城河。Ainos已与亚洲多行业合作——包括半导体制造、工业自动化、服务机器人、智慧工厂。AI Nose商业化在不停加速。$Ainos(AIMD)$ //@KXXBL:当AI开始“闻懂”世...

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AI这两年一直在卷视觉，但其实嗅觉这块也开始冒头了。
$Ainos(AIMD)$ 的AI Nose把气味当成数据，等于是给#AI# 增加了一个新的感知维度。在应用场景上，工业现场的气味预警、医疗场景里的风险识别、机器人对环境的判断等需求都比较明确，目前已经在推进不少试点项目，公司预计2026年实现规模化...

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$Ainos(AIMD)$ 与日月光、广运、崇越等台湾大厂合作，要把“气味数字化”，灵敏度可达十亿分之一 (ppb)！
AI Nose 应用场景包括：
✅ 半导体工厂有害气体检测
✅ 智慧工厂预警
✅ 医疗与长照空气监控
随着工业场景对安全和 E...

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我比较看好$Ainos(AIMD)$ 这种先把技术做出来，再踏实推进商业化落地的公司。
根据$Ainos(AIMD)$ 的发展路线图，2026年公司会加速AI Nose商业化，推动收入放量。另外，AI Nose往工业场景走这个方向选的很对，工业需求更刚、单子更大，和工业领域的头部企业合作也能够加快创新应用场景的开发和...

$Ainos(AIMD)$ 不懂为什么跌成这样📉