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Ai产业链

回答

人工智能产业链包括以下四个部分：

  1. 基础层：主要涵盖算力、算法和数据。算力为人工智能的运行提供计算能力支持；算法是实现人工智能功能的核心逻辑；数据则是训练和优化模型的基础。
  2. 框架层：指用于模型开发的深度学习框架和工具，有助于提高模型开发的效率和质量。
  3. 模型层：主要是大模型等技术和产品，是实现各种人工智能应用的关键。
  4. 应用层：将人工智能技术应用于行业场景，如医疗保健、工业生产、金融服务等领域。

近年来，我国人工智能产业发展迅速，在技术创新、产品创造和行业应用方面都取得了显著成果，形成了庞大的市场规模。同时，以大模型为代表的新技术不断迭代，产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，但也亟需完善人工智能产业标准体系。

以下是一些关于 AI 训练模型的相关信息： |排名|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |-|-|-|-|-| |1|prolific.com|AI 训练模型|1818|0.075| |2|Appen|AI 训练模型|357|0.223| |3|ai.google|AI 训练模型|248|-0.139| |4|Llama 2|AI 训练模型|222|-0.475| |5|火山方舟|AI 训练模型|190|-0.526| |6|Roboflow|AI 训练模型|129|-0.189| |7|魔搭社区-阿里达摩院|AI 训练模型|107|0.103| |8|Lightning AI|AI 训练模型|92|-0.308| |9|scale AI|AI 训练模型|47.6|-0.025| |10|modular|AI 训练模型|33|-0.276|

此外，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

国家人工智能产业综合标准化体系建设指南.pdf

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速和实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，将对赋能新型工业化、加快建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层等4个部分，其中，基础层主要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善人工智能产业标准体系。

新工业革命：生物技术×人工智能

[title]新工业革命：生物技术×人工智能[heading2]科技与生物科技的二战时刻我们今天正站在这个转折点上。直到现在，医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的，更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在，我们正处于一个革命的起点，[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健，它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。（关于在生物学中应用AI的讨论经常出现的问题或挑战，我在[此处](https://a16z.com/2018/02/28/black-box-problem-ai-healthcare/)解决了医疗保健中AI的“黑箱”问题；并在[此处](https://a16z.com/2021/06/15/ai-is-too-dumb-for-now-2/)解决了我们获取智能[与“愚蠢”]AI的需求问题。）[heading4]但现在，我们正处于一个革命的起点，AI正在使生物制药和医疗保健产业化，并且它被应用到从药物设计和诊

AI训练模型 Top10

|Will's GenAI产品数据AI训练模型_排行|Will's GenAI产品数据AI训练模型_产品名|Will's GenAI产品数据AI训练模型_分类aiwatch.ai|Will's GenAI产品数据AI训练模型_6月访问量（万Visit）|相对5月变化|<br>|-|-|-|-|-|<br>|1|prolific.com|AI训练模型|1818|0.075|<br>|2|Appen|AI训练模型|357|0.223|<br>|3|ai.google|AI训练模型|248|-0.139|<br>|4|Llama 2|AI训练模型|222|-0.475|<br>|5|火山方舟|AI训练模型|190|-0.526|<br>|6|Roboflow|AI训练模型|129|-0.189|<br>|7|魔搭社区-阿里达摩院|AI训练模型|107|0.103|<br>|8|Lightning AI|AI训练模型|92|-0.308|<br>|9|scale AI|AI训练模型|47.6|-0.025|<br>|10|modular|AI训练模型|33|-0.276|

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2024-12-21
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2024-12-20
有没有能根据哼唱，出伴奏的AI
以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。
2024-12-20
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
AI产业或者说AI产业链条上都有哪些事情可以做
AI 产业链大致可分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。 在基础设施层，布局投入的确定性最强，但入行资源门槛较高，涉及海量资金投入，未来更多由“国家队”承担重任，普通人可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层当前处于技术爆炸时刻，迭代速度极快。对于规模不大的团队或个人，需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层是一片广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用更是稀少，对于普通个体和小团队，强烈推荐重点布局，拥有巨大发展空间。 据 SensorTower 统计，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，图像和视频类 AI 应用占据主导，对话机器人类别排名第二。北美和欧洲是主要消费市场，这是中国 AI 公司积极出海的重要原因。 美国红杉资本指出，AI 供应链分为六层，各层盈利能力不同。芯片代工厂和芯片设计商是主要赢家，云厂商是供应链核心承载方，处于重金投入阶段，是整个供应链的“链主”，AI 模型开发商目前面临亏损，应用服务商市场规模有限。行业格局方面，头部阵营基本稳定。
2024-12-05
Ai产业链上中下游
人工智能产业链通常包括以下四个部分： 1. 基础层：主要涵盖算力、算法和数据。算力为人工智能的运行提供计算能力支持；算法是实现人工智能功能的核心方法；数据则是训练和优化模型的基础。 2. 框架层：指用于模型开发的深度学习框架和工具，有助于提高模型开发的效率和质量。 3. 模型层：主要包括大模型等技术和产品，是人工智能实现各种应用的关键。 4. 应用层：指人工智能技术在行业场景的应用，应用场景横向划分主要分为 ToC（面向消费者）和 ToB（面向企业）。ToC 端能带来的数据飞轮效应，可能是在 AI 早期决胜的关键。同时，下游提供者指集成了人工智能模型的人工智能系统，包括通用人工智能系统的提供者。 近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成了庞大的市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，不过也亟需完善人工智能产业标准体系。前 Google 创始人 Eric Schmidt 认为未来会是多个垂直模型或者多个垂直助理，包括各种高价值、专业化的 AI 系统，因为很多高价值、特定领域的工作流程特别且必须依赖于丰富的专有数据集。
2024-10-03
请选择一个产业，比如手机、汽车、石油化工等产业，围绕行业传感器的技术原理和应用，进行背景概况、传感器分类、发展历程、智能传感器、产业链结构、应用领域、发展趋势和展望等要点完成调研分析报告和PPT。
很抱歉，目前知识库中没有您所需的关于特定产业（如手机、汽车、石油化工等）中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路，您可以据此进行进一步的资料收集和研究： 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性，阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型，如压力传感器、温度传感器、位置传感器等，并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段，从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势，如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节，包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域，如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势，如微型化、集成化、智能化、无线化等，并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。
2024-09-06
网商银行产业链金融模型
以下是为您整合的关于网商银行产业链金融模型的相关信息： 在金融服务业中，生成式 AI 的应用方面：新进入者可能会先使用公开的金融数据优化模型，最终使用自身收集的数据；现有参与者如银行等可利用专有数据，但往往过于保守，这给新进入者带来竞争优势。同时，新的 AI 模型输出需尽可能准确，人类常作为最终验证环节。 企业大模型方面：会免费提供从通用大模型蒸馏出来的基础大模型，结合数据工场、知识工场和模型工场三套开发平台，以及 Agent 应用开发框架，可训练出多个场景化大模型。例如天津某银行为满足金融需求，用通用大模型训练了几个专用大模型。
2024-08-18