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未来产业变革和技术创新的焦点

Answer

未来产业变革和技术创新的焦点主要体现在以下几个方面:

AI 行业

  • 大型语言模型(LLM)面临模型能力提升、算力算法与数据协同、以评测为中心的体系构建以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。解决这些问题有助于推动 LLM 技术的有效应用和商业化进程。
  • 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,也是 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。
    • 大型基座模型能力的优化与提升,通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力,推动在高价值领域应用,同时优化模型效率和运行成本。
    • 推进世界模型与物理世界融合,构建具备空间智能的世界模型,促进机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展。
    • 实现 AI 的多模态融合,整合多模态数据提升内容生成的多样性与质量,创造全新应用场景。

新工业革命: 生物技术与人工智能结合,如在医疗保健领域,COVID 已激发生物制药和医疗保健行业的新一波创新。

科技变革与投资

  • 2024 年正处于一场历史性的科技革命之中,AI 革命预计到 2030 年对 GDP 的贡献将超过以往任何一次革命,这场革命是多种科技融合的产物。
  • 回顾历史,第二次工业革命使电力成为主要动力,信息革命由互联网诞生起始,如今正处于移动互联网尾声,向智能革命迈进。
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References

展望2025,AI行业有哪些创新机会? | 峰瑞报告

无论是OpenAI o1的长思考,还是Anthropic的自动化提示工程,本质都是通过延长推理时间和增加成本,来换取更高的首次通过率(pass@1)和更少的用户输入。综上所述,大型语言模型(LLM)的产品化面临着模型能力提升,算力、算法与数据的协同,以评测为中心的体系构建,以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。深入研究并解决这些问题,将有助于推动LLM技术的有效应用和商业化进程。▎行业后续的发展要点业界普遍认为,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。这一年或将标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出的重要一步。在技术突破和产业发展的推动下,AI领域有望开启效率提升与价值释放的探索之路,为未来的稳健商业化奠定基础。1、大型基座模型能力的优化与提升通过创新的训练与推理技术,大幅强化复杂推理和自我迭代能力,推动大模型在科学研究、编程等高价值领域的深入应用。同时,围绕模型效率和运行成本的优化,为大模型的广泛普及和商业化奠定技术基础,进一步加速行业创新与跨领域融合。2、世界模型与物理世界融合的推进致力于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,并进一步融入物理世界,推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域的发展。这类技术不仅提升了AI对环境的感知与推理能力,还加强了其执行任务的实际操作能力,为未来人机交互带来更多可能性。3、AI的多模态融合通过整合文本、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的应用场景。

新工业革命:生物技术×人工智能

半个世纪前,我们在战争结束数十年后看到了现代工业革命。它[开始于](https://www.history.com/news/world-war-ii-innovations)战争期间或紧随其后的[进步](https://www.nationalww2museum.org/war/articles/scientific-and-technological-advances-world-war-ii),包括在医疗保健领域——如流感疫苗、青霉素的商业生产和输血——到技术进步,如喷气发动机、雷达、微波以及电子计算(最著名的是ENIAC,世界上首批通用计算机之一)。但在1970年代,大规模制造和生产自动化的创新——例如家用物品、汽车等——导致了最近的一次工业革命,并伴随着半导体、电子、计算、[人工智能](https://a16z.com/2016/06/10/ai-deep-learning-machines/)等后来的进步。与二战一样,COVID已经成为全球系统的一次残酷警醒和打击。这种疾病的大规模死亡和恐怖,以及我们适应和改进对它的响应的能力,将激发——[已经激发](https://a16z.com/2021/01/08/time-to-heal-16-trends-driving-future-bio-healthcare/)——生物制药和医疗保健行业的新一波创新、新的活力和活力。世界现在看到了工程在医疗保健中的承诺的为什么和如何;只需举例如何迅速地以及我们以何种方式[开发](https://future.com/podcasts/moderna-covid-vaccine-mrna-technology/)了mRNA[疫苗](https://a16z.com/tag/vaccines/)的例子。

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

回顾2021,正值疫情初年,我曾撰写了一篇《[未来已来/后疫情时代的美股科技趋势投资指南](https://www.indigox.me/the-future-is-already-here/)》探讨未来的到来。在那时,泰勒·科文,一位著名经济学家,在2010年提出了“大停滞时代”的概念,认为人类科技进步已陷入停滞。然而,仅仅十年后的2022年11月,我在文章中援引科文的观点,指出新的变革已经开始。在短短一年内,我们见证了mRNA疫苗的问世、苹果M1芯片的发布、火箭的回收利用,以及GPT-3的诞生,这些都预示着科技大停滞的终结。2024年,根据ARK Invest发布的“[Big Idea 2024](https://www.ark-invest.com/big-ideas-2024?ref=indigox.me)”报告,我们正处于一场历史性的科技革命之中。自第一次工业革命以来,每一次革命都对人类社会的GDP增长做出了巨大贡献,而今天,我们正在经历的AI革命,预计到2030年将对GDP的贡献超过以往任何一次革命。这场革命不仅仅是关于AI,它是多种科技融合的产物,包括机器人技术、生物科技、新的制造技术及金融技术,都在AI的推动下同步变革。回望过去,第二次工业革命花费了60年时间,让电力成为工业产品的主要动力。而信息革命,起始于80年代的互联网诞生,到iPhone推动移动互联网普及,标志着互联网技术的广泛应用。现在,我们正处于移动互联网的尾声,向着智能革命迈进。

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ai如何变革文化传媒游戏行业的生产关系与生产资料
AI 正在对文化传媒游戏行业的生产关系和生产资料带来多方面的变革: 1. 生成式 AI 为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型,并协助关卡设计,在营销中也有望取代部分传统内容。其应用已拓展至网页、室内和景观设计等领域,只要涉及创造性内容生成,AI 都可能成为流程的一部分甚至颠覆整个流程。 2. 游戏行业中,学会有效使用生成式 AI 将成为一项有市场价值的技能。懂得与 AI 工具最有效、最协同地合作的艺术家会变得稀缺,使用生成式 AI 进行生产艺术作品面临连贯性和风格统一等挑战。 3. 降低门槛将导致更大的冒险和创造性的探索,进入游戏开发的新“黄金时代”,更低的准入门槛将促使更具创新性和创造性的游戏大量涌现。 4. AI 辅助“微型游戏工作室”的崛起,配备生成式 AI 工具和服务,由 1 或 2 名员工组成的“微型工作室”能生产更多具有商业可行性的游戏。 5. 在 AIGC 的新世界,游戏开发变得更简单,互联网浪潮推动游戏产业分工成熟,门槛降低,GPT 等技术使编程等基础工作被替代,内容生产效率提高,想象力和热情成为新的杠杆力。
2024-12-19
如何深入领会AI给高等教育模式带来历史性的大变革
AI 给高等教育模式带来的历史性大变革可以从以下几个方面深入领会: 一、面临的挑战 1. 生产力的颠覆性进步促使当前教育体系发生巨大变革,例如以往耗时一小时的编纂单词表工作,AI 可能在 5 10 秒内完成。 2. 未来可能不再教授如用键盘打字等内容,语音互动和脑机接口或成为主流。 3. 大部分人尚未意识到这一代父母和教育者将面临前所未有的挑战,需要重新思考教育的目的、方法、内容和人才筛选标准。 二、存在的问题 1. 当下教育体系存在明显惯性,政策更新滞后,导致教育与技术发展脱节。 2. 技术快速发展与劳动市场需求不匹配,加剧技能差距,影响社会经济结构和个体心理。 3. 全球教育资源分配不均,加剧教育不平等,关系到全球生产力和长远发展。 三、AI 在教育中的应用 1. 个性化学习平台:通过算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断难点,提供个性化建议和资源,如 Knewton 平台。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术自动批改作文和开放性答案题,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 总之,我们正站在新的十字路口,必须找到与 AI 相应的教育模式,期望变革不仅是技术创新,更能推进教育公平、普及和人才培养模式革新,服务于全人类的持续进步与发展。同时,要解决利用 AI 减少教育差距、避免造成新的不平等问题,教育不仅是知识传授,更是激发创新、批判思维和人类价值观的关键领域。
2024-08-07
今日2月13日的AI产业资讯
以下是 2 月 13 日的 AI 产业资讯: 在巴黎 AI 峰会上,斯坦福教授李飞飞强调当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化,探讨现代 AI 的三大支柱:感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到,“数据是让神经网络真正活起来的关键”,呼吁以人为本的 AI,维护尊严、增强能力、促进社区发展,构建健康的 AI 生态系统。另附《全球 AI 竞争白热化:巴黎峰会上,欧盟宣布 2000 亿欧元追赶,美国:全球技术规则听我的》。 推理模型代表了一种新范式,专注于解决复杂、多步骤的问题。与传统模型不同,推理模型通过思考输入意图,逐步提供答案,擅长解谜和高级数学等挑战性任务。然而,其成本高昂且容易出错,适用场景有限。DeepSeek 推出的多种变体(如 R1Zero 和 R1Distill)展示了不同的训练策略和性能表现。 来自社区伙伴 Hua 的投稿,手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1(671B)模型的完整部署流程,包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index,聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务,并从职业(occupation)和具体工作任务(task)两个维度,量化 AI 对劳动力市场的影响。 DeepSeekR1 的火爆现象背后,企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力,改变了信息获取方式,从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”,大幅提升工作效率。同时,DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断,让国内大模型能力迅速提升。 中美 AI 创业者的闭门讨论聚焦于 DeepSeekR1 的技术创新与行业趋势。DeepSeek 以其混合专家模型和强化学习优化推理能力,显著降低了成本,推动 AI 应用的普及。与传统模型不同,DeepSeek 将用户体验置于核心,未来的 AI 产品不再局限于语言交互,而是向更广泛的垂直应用扩展。 雪佬精心撰写了一份超详细的 AI 配音工具教程,历时 10 小时,专为新手设计,涵盖剪映、DubbingX、海螺 AI 三大主流配音工具的全流程实操指南。文章不仅讲解了音频导入、AI 音色克隆、文本朗读、语速调整、情绪选择、背景音优化等核心功能,还分享了进阶骚操作,如克隆自己的声音并更换成影视角色音色,让 AI 配音更具个性化和专业感。此外,文章还介绍了多语种 AI 朗读、自动歌词生成、音效匹配、语音克隆等功能,让 AI 配音真正做到“零门槛、全自动”。
2025-02-13
ai产业链上市公司有哪些
以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 产业链上市公司(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| ||||||||||| |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| |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| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst, Kleiner Perkins, Greenoaks| |Groq|20240805|6.4|D|30|AI 芯片|基础设施|芯片|贝莱德, Type One Ventures, Verdure Capital Management, Neuberger Berman| |DevRev|202408|1|A|11|AI 支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures, Mayfield, Param Hansa Values| |Abnormal Security|202408|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management, Menlo Ventures, Greylock, Insight Partners| |Harvey|20240723|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia| |Skild AI|20240709|3|A|15|机器人技术|应用|机器人|Lightspeed Venture Partners, Coatue, Bezos Expeditions, Sequoia, Menlo Ventures, General Catalyst| |Hebbia|20240708|1.3||7|生成式 AI 搜索|应用|企业服务|Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Index Ventures, Google Ventures| |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| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint, Lightspeed Venture Partners, USV, IVP, Spark Capital| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures, Celesta Capital, Pledge Ventures, Mayfield, DNS Capital| 信息来源:Techcrunch
2025-01-21
地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的Ai工具
以下是一些可以用于地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的 AI 工具: 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 在审核规划平面图方面: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型。 2. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-10
AI产业链
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)。 上游基础设施层布局投入确定性强,但涉及海量资金,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”担当重任,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 中游技术层处于技术爆炸期,迭代速度快,技术迭代风险高。基础通用大模型研发烧钱,竞争激烈,非巨无霸公司不建议考虑。 下游应用层是广阔蓝海,尽管从业者增加,涌现出一些产品,但成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,发展空间巨大。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15)有: |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| ||||||||||| |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|| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint,Lightspeed Venture Partners,USV,IVP,Spark Capital|| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures,Celesta Capital,Pledge Ventures,Mayfield,DNS Capital|| 信息来源:Techcrunch
2024-12-31
目前的AI插件产业实践有哪些,需要收费的又有哪些
目前的 AI 插件产业实践中,以开发 AI Share Card 插件为例: 技术方案:将模板生成功能设计为固定的代码组件,让大模型专注于内容总结的功能。若用户需要其他模板,可通过增加更多模板选项或自定义模板代码功能实现。 对 AI 大模型的要求:处理纯文本总结任务,仅需 13B 或更小参数的模型,加上精调的提示词就能产生很好结果。 AI API 服务的选型要求: 较长的上下文窗口,因为内容总结类任务需要较大的上下文长度。 响应速度要快、并发支持要高,以在多人使用插件时保持良好性能表现。 免费或尽量低价,以减少模型 token 费用。例如选用的 GLM4flash(截至 202412,长达 128k 的上下文窗口,完全免费的调用价格,200 RPM 高并发支持)。 需要收费的 AI 插件因具体应用和服务提供商而异,常见的收费方式包括按使用量计费、订阅制等。但像上述提到的 GLM4flash 在特定时间内是免费的。
2024-12-28
我想要一些关于AI的研究报告,技术、产业、产品方面都可以
以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告: 《》:Kimi 发布视觉思考模型 k1,在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造,原生支持端到端图像理解和思维链技术,并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》:由量子位智库发布,聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律,对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇,探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况,包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业,展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构,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),详细内容参见图 5 和图 6。 此外,还有以下相关的课件和内容供您参考: 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】:https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02:2023 年年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI:https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01:安克创新的 AI 实践分析:https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】
2024-12-24