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近一年ai市场融资情况

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以下是近一年 AI 市场融资的一些情况:

  • 生成式 AI 现在的收入总计约为 30 亿美元,SaaS 市场花了近十年才达到此收入水平,而生成式 AI 在第一年就达成。同时,融资分配不均匀,基础模型获得了较大的融资轮,应用层则刚刚开始。
  • Genspark 在种子轮融资中获得 6000 万美元(约合人民币 4.35 亿元),投后估值达 2.6 亿美元(约合人民币 18.87 亿元),资金将用于进一步开发和推广其 AI 搜索产品。
  • 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司:
    • Cyera 于 2024 年 4 月 9 日完成 3 亿美元 C 轮融资,估值 14 亿美元,主营 AI 数据安全平台。
    • Celestial AI 于 2024 年 3 月 27 日完成 1.75 亿美元 C 轮融资,用于 AI 存储和计算的光互连技术平台。
    • FundGuard 于 2024 年 3 月 25 日完成 1 亿美元 C 轮融资,是 AI 投资会计系统。
    • Zephyr AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.11 亿美元 A 轮融资,用于 AI 药物发现和精准医疗。
    • Together AI 于 2024 年 3 月 13 日完成 1.06 亿美元 A 轮融资,涉及 AI 基础设施和开源生成。
    • Glean 于 2024 年 2 月 27 日完成 2.03 亿美元 D 轮融资,是 AI 驱动企业搜索。
    • Figure 于 2024 年 2 月 24 日完成 6.75 亿美元 B 轮融资,主营 AI 机器人。

信息来源:Techcrunch

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参考资料

红杉 AI Ascent 2024 会议

[title]红杉AI Ascent 2024会议[heading2]《[生成式AI一年营收走完SaaS十年的路;未来软件替代服务,数万亿可能仅是起点](http[heading3]Sonya Huang生成式AI现在的收入总计大约为30亿美元。与风投公司和云提供商通过AI生成的增量收入相比,这还不算什么。将30亿美元放在背景下看,SaaS市场花了近十年的时间才达到这个收入水平,而生成式AI在第一年就达到了这个水平。这一变革的速度和幅度非常清楚地表明,生成型AI是来了就不会走的,而且AI的客户需求不仅限于一两个应用,它无处不在。我确信每个人都知道ChatGPT有多少用户,但当你查看许多AI应用的收入和使用数字时,无论是消费者公司还是企业公司,初创公司还是老牌企业,许多AI产品实际上都在与客户产生共鸣,并开始在各个行业找到产品市场契合点。因此,我们发现开始出现的用例多样性真的很令人兴奋。至少过去一年中融资环境中最令我惊讶的一点是融资的分配有多么不均匀。如果你认为生成型AI是一个分层蛋糕,底层是基础模型,上面是开发工具和基础设施,最上面是应用。一年前,我们预期由于基础层的新兴技术,应用层将会出现寒武纪爆发。相反,我们实际发现新公司的形成和资本以一种倒置的模式形成。越来越多的基础模型正在出现,并获得了非常大的融资轮。而应用层似乎才刚刚开始。Sequoia的合伙人David去年提出了一个发人深思的问题,他的文章《AI的2000亿美元问题》。如果你看看公司现在投入到GPU上的金额。我们仅去年就在Nvidia的GPU上花费了大约500亿美元。每个人都认为,如果你建造它,他们就会来,AI是梦想的领域。

近期热门融资 AI 产品速递 1 st|Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord...

[title]近期热门融资AI产品速递1 st|Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord...[heading1]#2.Genspark:通过Sparkpages来满足用户个性化的搜索需求此外,Genspark的AI代理团队专门处理特定类型的信息和查询,确保每次搜索都能提供高效且准确的结果。4、融资情况Genspark在种子轮融资中获得了6000万美元(约合人民币4.35亿元),投后估值达到2.6亿美元(约合人民币18.87亿元)。这笔资金将用于进一步开发和推广其AI搜索产品。体验链接:https://www.genspark.ai

2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)

[title]2024年美国融资金额超过1亿美元的AI公司(截止2024.10.15)|项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Cyera|2024-04-09|3|C|14|AI数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel||<br>|Celestial AI|2024-03-27|1.75|C||用于AI存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners||<br>|FundGuard|2024-03-25|1|C|4|AI投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8||<br>|Zephyr AI|2024-03-13|1.11|A||AI药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll||<br>|Together AI|2024-03-13|1.06|A|12|AI基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital||<br>|Glean|2024-02-27|2.03|D|22|AI驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures||<br>|Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软||信息来源:Techcrunch

其他人在问
你能帮我找到这篇报告吗?他的名字是《InfoQ:中国AI Agent应用研究报告2024》
以下是为您找到的《InfoQ:中国 AI Agent 应用研究报告 2024》的链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b
2024-10-31
有什么好用的作图AI
以下为您介绍一些好用的作图 AI 工具: 对于绘制 CAD 图,有以下工具和插件: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注等。 Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化等。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。但使用这些工具通常需要一定 CAD 知识和技能,初学者建议先学习基本 3D 建模技巧。 对于图生图产品,主要有: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等生成相似图像,但存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过描述性文本生成序列图等。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建架构图功能。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
2024-10-31
google ai studio
生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 其应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段,通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,得到一个“基础模型”。在应用阶段,基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具,如 Vertex AI(端到端机器学习开发平台,帮助构建、部署和管理机器学习模型)、Model Garden(平台,可发现 Google 的基础和第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道)。
2024-10-31
AI创建角色的指令
以下是关于 AI 创建角色的一些信息: 在 c.ai 这个 AI 角色扮演对话平台中,创建角色的功能非常简洁,主要依赖用户编写的 Description(基础信息)和 Definition(复杂背景),并且已经支持上传声音片段实现语言克隆。 在筑梦岛中,创建梦中人(捏崽)需要用户提供各类信息,其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息;创建梦屋(拉群)则允许用户添加多个 AI 角色创建一个群聊。 在游戏开发中,如 Arrowmancer 这款 RPG 游戏,具有 AI 创造的角色,以实现几乎无限的新游戏玩法。还有游戏开发公司使用 AI 让玩家创建自己的游戏内角色形象,相比让玩家从零开始上传自己的内容,通过 AI 生成内容更安全,因为可避免创造冒犯性内容,同时让玩家有更强的归属感。 在使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计时,为获得最佳结果,可能需要尝试不同的权重组合并根据产出调整 Prompt。
2024-10-31
AI制作音乐的工具和案例
以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例: :无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 :生成歌词、旋律、鼓点等,并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 :AI 驱动的音乐制作平台,使用 AI 创作歌词、节拍和人声,然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 :人工智能创作情感背景音乐。 :简化的音乐创作工具,帮助您为视频和播客创作音乐。 :为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 :高质量音乐和音效,所有内容都包含版权。 :世界上第一个动态音乐引擎。 (被 Shutterstock 收购):为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 :您的虚拟音乐工作室。 :即时制作音乐,与世界分享。 :智能乐谱。 :由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 (被 Apple 收购):音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 :下一代音乐制作人。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :一个云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。 :使用 AI 创作音乐和语音。 :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 :通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变你的歌唱声音。 :为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面,Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例,该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型,它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程,在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外,bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力,执行各种操作的准确度超过 99.99%。
2024-10-31
Notion AI 软件
Notion AI 相关信息如下: Notion CEO 表示,Notion AI 的进展较快。早期对 GPT3 作用轻视,看到 GPT4 能力后想法转变,认为其能改变与计算机的交互模式。之后团队全身心投入 AI 项目,需结合已有积木,招聘人才并让内部人员形成共同信念。 Notion 更多从计算、内容或文本角度思考,认为若更多人能创造性使用软件情况会不同。Notion 的诞生源于一篇论文,初衷是创造能让人们灵活调整和定制的软件,后来转变为提供各种 blocks 构建模板让用户上手即用。 除数据库外,Notion 本身有 AI 相关功能,团队很早就与 OpenAI 和 Anthropic 合作集成 AI 能力,Notion AI 里有 Q&A 功能,能基于个人/组织的知识库回答问题,类似之前的 Coze Bot,只是信息源不同。
2024-10-31
近期融资的ai行业上市公司
以下是近期融资的 AI 行业上市公司的相关信息: Celestial AI 融资 1 亿美元,用于使用基于光的互连传输数据。 Zenarate 融资 1500 万美元,是提供 AI 模拟培训平台的公司。 Augmedics 获得 8250 万美元,用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术。 CalypsoAI 筹集了 2300 万美元,用于生成 AI 模型的护栏。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Weka|20240513|1.4|E|16|AI 原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners, 高通创投, Nvidia, 日立创投| |CoreWeave|20240501|11|C|190|GPU 基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue, Fidelity, Altimeter Capital, Magnetar Capital| |Scale AI|202405|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel, Tiger Global, Spark Capital, 亚马逊| |Blaize|20240429|1.06|D||AI 边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡, 富兰克林邓普顿, Bess Ventures| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| 近期热门融资 AI 产品速递 1 st : You.com 已完成多轮融资,包括来自 Salesforce CEO Marc Benioff 的 2000 万美元资金和 4500 万美元的募资。目前,You.com 用户数量稳定增长,已超过 10 万。体验链接:www.you.com
2024-10-28
今年AI融资情况
以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |EvenUp|20241008|1.35|D|10|AI 法律科技|应用|法律|贝恩资本风险投资,SignalFire,Lightspeed| |Poolside|20241002|5|B|30|AI 软件开发平台|模型|编程|贝恩资本风险投资,Redpoint,StepStone,Nvidia| |OpenAI|20241002|66||1570|大模型|模型|大模型|Thrive Capital,Tiger Global,软银|有史以来规模最大的一轮融资| |KoBold Metals|202410|4.915|||AI 矿产勘探|应用|科研|本轮投资者未披露,过往投资者包括 Bond,Andreessen Horowitz| |Glean|20240910|2.6|E|45|企业搜索|应用|企业服务|不详|估值增长 87.5%| |Safe Superintelligence|20240904|10||40|安全大模型|模型|大模型|Andreessen Horowitz,Sequoia,DST Global| |Magic|20240829|3.2|C||AI 编码|应用|编程|CapitalG,Sequoia,Jane Street Capital|今年的第二轮巨额融资| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst,Kleiner Perkins,Greenoaks| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金,M Ventures,淡马锡,Tyche Partners| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软| |Weka|20240513|1.4|E|16|AI 原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners,高通创投,Nvidia,日立创投| |CoreWeave|20240501|11|C|190|GPU 基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue,Fidelity,Altimeter Capital,Magnetar Capital| |Scale AI|202405|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel,Tiger Global,Spark Capital,亚马逊| |Blaize|20240429|1.06|D||AI 边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡,富兰克林邓普顿,Bess Ventures| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund,Ramp 联合创始人 Eric Glyman,Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison,DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners| 信息来源:Techcrunch
2024-10-28
gpt4多少钱一年
ChatGPT4 的价格为 20 美元一个月。目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本,GPT3.5 免费,只要拥有账号就能使用。但 GPT3.5 的智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4,可升级到 PLUS 套餐,其收费标准为 20 美元一个月。此外,GPT4 还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐即可。
2024-08-16
我是一名小学一年级的学生,人工智能可以用什么办法帮助我学习古诗?
人工智能可以通过多种方式帮助一年级的小学生学习古诗,以下是一些例子: 1. 通过自然语言处理技术:人工智能可以通过自然语言处理技术,理解和解释古诗的含义和背景。这可以帮助一年级的小学生更好地理解古诗的内容和意义。 2. 通过机器学习技术:人工智能可以通过机器学习技术,对大量的古诗进行分析和学习,从而提高自己的古诗理解和解释能力。这可以帮助一年级的小学生更好地学习和理解古诗。 3. 通过语音识别技术:人工智能可以通过语音识别技术,将古诗朗诵出来,帮助一年级的小学生更好地记忆和理解古诗。 4. 通过图像识别技术:人工智能可以通过图像识别技术,将古诗中的场景和人物呈现出来,帮助一年级的小学生更好地理解古诗的内容和意义。 5. 通过智能辅导系统:人工智能可以通过智能辅导系统,为一年级的小学生提供个性化的辅导和指导,帮助他们更好地学习和理解古诗。 总之,人工智能可以通过多种方式帮助一年级的小学生学习古诗,提高他们的学习兴趣和能力。
2024-05-30
请你描述一下AI的发展情况
AI 的发展情况如下: AI 技术的发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的重大突破: 1. 1956 年人工智能被提出。 2. 1997 年深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 3. 2016 年 AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 4. 2020 年 GPT3 发布。 5. 2022 年 DALLE 发布。 6. 2023 年 GPT4 发布。 从图灵测试之后,科学家们就努力让机器变得更聪明。人工智能从一个小小的想法发展至今,已经能帮人们做很多事情,技术的变革也越来越快。
2024-10-25
针对现阶段我国AI发展情况,实体企业面临的机会和挑战有哪些?
现阶段我国 AI 发展情况下,实体企业面临的机会和挑战如下: 机会: 1. 提高工作效率:如在编程、自动化任务处理和内容创作等方面,AI 能够快速完成复杂任务。 2. 创新业务模式:企业领导者可利用 AI 提高工作效率,将更多精力投入创新和战略规划。 3. 拓展市场边界:通过提示词工程优化 AI 输出,提升市场竞争力。 挑战: 1. 岗位替代风险:部分技术岗位如系统管理员、数字营销文案撰写等可能受到 AI 的冲击。 2. 伦理考量:包括数据隐私和安全、算法公平性、透明度和可解释性、人机协作以及社会影响等方面。 3. 适应新技术环境:企业需要不断调整和适应 AI 带来的工作方式和业务模式的变化。 同时,在国际上,如欧洲国家,要成为 AI 超级大国,需创造良好环境,应对包括物理伤害、国家安全、心理健康等风险,解决伦理挑战,建立公众信任,以充分发挥 AI 的优势。
2024-10-20
AI在科研领域中的应用有哪些,以及国内外情况对比
AI 在科研领域中的应用广泛,特别是在医疗健康方面: 抗癌方面:AI 能够提前诊断胰腺癌,如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面:通过筛查大量化合物,发现高效的药物候选物,其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面:例如在帕金森病的研究中,利用神经网络分析患者体液中的生物标志物,可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法:如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比: 在医疗 AI 领域,中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%,中国约 7%。美国医生独立行医,有独立决策权,议价能力和意愿较强;中国政府和医院集采议价能力强,采购流程复杂。此外,由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题,中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中,“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”,机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。
2024-10-18
ai未来发展情况会怎么样
AI 的未来发展前景令人振奋,同时也伴随着新的挑战和责任。以下是一些可能的发展情况: 能力持续提升:未来的 AI 系统可能具备更强的理解力、创造力和推理能力,进一步扩展应用范围和深度。 超级个性化:能更深入理解客户需求和偏好,提供高度定制的产品和服务。 预测性决策:通过分析数据和复杂模式做出更准确预测,辅助企业战略规划。 自动创新:具备独立创新设计能力,加速产品开发周期。 智能流程优化:自动识别和优化企业内部复杂流程,提高运营效率。 应用场景不断扩展: 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和流量,缓解拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,包括无人机送货。 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 面临的挑战: 资金投入:预计会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型。 计算压力:政府和大型科技公司承受计算需求压力,逼近电网极限。 社会影响:如对选举的潜在影响,需要谨慎对待。 总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值,各方势力竞争激烈,未来将不断突破界限、挑战极限,甚至重新定义一些熟悉的词汇。
2024-10-17
最新AI情况
AI 正在普及并快速发展,我们在日常生活中的很多方面都能与之互动,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等。当前 AI 前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,涵盖模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,包含强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,有量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 技术发展历程如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
2024-09-27