以下是关于智能驾驶行业现状的相关信息：
2024 年，在 AI 领域中，智能驾驶表现突出。国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，机构态度更谨慎，马太效应明显，资本更倾向热点和高成熟度赛道。智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，多家企业成功 IPO 为市场注入信心与活力。
从 AI 行业影响力图谱来看，智能驾驶处于第一梯队，对 AI 技术有紧密需求和强伴生性。AI 技术在不同行业的渗透和变革力受多种因素影响，行业的数据基础和用户需求是关键因素。
在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式。以智能驾驶作类比，Copilot 类似于辅助驾驶，AI Agent 可视作自动驾驶。当下，Copilot 类型的应用成为大厂重点布局方向，而 AI Agent 类型的应用面临较大挑战和不确定性。
回顾2024年，放眼世界，AI仍旧是最强吸金赛道。据统计，国内AI行业融资总金额增加，但事件数同比下降，反应了机构更加谨慎的理性态度；同时马太效应越发明显，资本更青睐热点赛道和高成熟度赛道。在各细分赛道中，智能驾驶独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，且多家企业的成功IPO为市场注入了巨大信心与活力。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道也迎来了投资总额的增长，调研统计结果显示，机构对技术难度更高、壁垒更强、更晚达到TPF（Technology-Product Fit）的赛道展现出更强兴趣。在政策方面，由于政府对AI技术本身及其在各行业落地的长期关注，尤其积极推进AI原生行业发展，北京、上海、武汉等城市已经出台一系列政策，吸引AI相关的人才聚集与企业落地。同时，国家队的频繁出手投资体现出政策的鼓励与支持。2024年度AI十大趋势报告2023十大前沿科技趋势报告|多行文本|标签|备注|附件||-|-|-|-||2022十大前沿科技趋势报告|年度趋势||||2021十大前沿科技趋势报告|年度趋势|||
报告中，量子位智库将AI渗透行业的关键归纳为3类情景、9大因素，以解码行业发展背后不变的规律。以下图所示的8个代表行业为例：从AI行业影响力图谱可以看出，当前阶段，AI对各行业的渗透及引发的变革，呈现出较为清晰的三个生态位：第一梯队中的智能驾驶和具身智能行业对AI技术具有紧密需求和强伴生性，显示出强关联。第二梯队包括营销、游戏行业、影视行业和智能硬件。前三者通过AI技术实现生产降本增效、深度整合工作流；智能硬件行业有望通过AI技术推动行业升级。第三梯队涵盖了教育和医疗基础行业。这些行业在政策支持下积极拥抱AI技术，同时对安全可控性有更高要求。总体而言，AI技术在不同行业的渗透和变革力受到多种因素的影响，其中，行业的数据基础和用户需求或成关键因素。
对于ToC类AI应用的创业公司来说，初期的市场定位、产品定义和商业模式设计尤为关键。我们欢迎有想法的团队及早与我们交流探讨，共同寻找AI时代的ToC应用破局之道。▎Copilot or AI Agent——不同的道路在AI应用领域，Copilot和AI Agent是两种主要的技术实现方式。Copilot旨在增强用户能力，如辅助编写代码或处理文档。AI Agent的核心在于替用户执行任务，如预订行程或者赋能财务决策。如果以智能驾驶作类比，Copilot类似于辅助驾驶，辅助用户操作并提供建议，但最终决策权仍在用户手中。AI Agent可以视作自动驾驶，用户只需设定目标，Agent便能自主完成整个流程。在AI应用创业的早期阶段，团队如何在Copilot和AI Agent之间进行选择？这是一个综合考量产品定位、技术路线和用户需求的关键决策。当下，Copilot类型的应用成为大厂的重点布局方向。比如，在编程应用方向，Microsoft开发的GitHub Copilot，协助用户编程，提升用户生产力。但是创业公司也能在这一领域找到机会，在特定领域崭露头角。比如，2022年创立的Anysphere公司推出AI编程应用Cursor.ai，带来新的交互方式以及对整个程序文件全局补全代码的能力，估值已达25亿美金。相比之下，AI Agent类型的应用面临更大的挑战和不确定性。例如，美国公司Cognition Labs推出的产品Devin，试图通过读取产品需求文档自动生成完整可执行的程序代码。尽管这一方向充满想象力，但实现难度极高。一方面，当前大模型在逻辑推理和执行任务上的能力尚无法完全支撑这一目标；另一方面，普通用户是否能够清晰、结构化地表达需求本身就是一个未解的难题。