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ai产业链上市公司有哪些

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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|2024-04-24|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|2024-04-24|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|2024-04-23|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| |Cyera|2024-04-09|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue, Sequoia, Redpoint, Accel| |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| |FundGuard|2024-03-25|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital, Hamilton Lane, Blumberg Capital, Team8| |Codeium|2024-08-29|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst, Kleiner Perkins, Greenoaks| |Groq|2024-08-05|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|2024-08|1|A|11|AI 支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures, Mayfield, Param Hansa Values| |Abnormal Security|2024-08|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management, Menlo Ventures, Greylock, Insight Partners| |Harvey|2024-07-23|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia| |Skild AI|2024-07-09|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|2024-07-08|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|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| |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| |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| |Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia, OpenAI, 微软| |Abridge|2024-02-23|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|2024-02-20|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

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References

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||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||Augment|2024-04-24|2.27|B|10|AI编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners,Index Ventures,Sutter Hill Ventures|||Cognition|2024-04-24|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|2024-04-23|10|A||AI药物研发|应用|医学|Foresite Capital,ARCH Venture Partners|||Cyera|2024-04-09|3|C|14|AI数据安全平台|应用|数据|Coatue,Sequoia,Redpoint,Accel|||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|||FundGuard|2024-03-25|1|C|4|AI投资会计系统|应用|金融|Key1Capital,Hamilton Lane,Blumberg Capital,Team8||信息来源：Techcrunch

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||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||Codeium|2024-08-29|1.5|C|12|AI编码平台|应用|编程|General Catalyst,Kleiner Perkins,Greenoaks|||Groq|2024-08-05|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|2024-08|1|A|11|AI支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures,Mayfield,Param Hansa Values|||Abnormal Security|2024-08|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management,Menlo Ventures,Greylock,Insight Partners|||Harvey|2024-07-23|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures,OpenAI,Kleiner Perkins,Sequoia|||Skild AI|2024-07-09|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|2024-07-08|1.3||7|生成式AI搜索|应用|企业服务|Andreessen Horowitz,Peter Thiel,Index Ventures,Google Ventures||信息来源：Techcrunch

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||-|-|-|-|-|-|-|-|-|-||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|||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|||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|||Figure|2024-02-24|6.75|B|27|AI机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软|||Abridge|2024-02-23|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|2024-02-20|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

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输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。
2025-01-22
用AI制作视频
将小说用 AI 制作成视频的流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate（生成）。
2025-01-22
马斯克最新AI产品
马斯克最新的 AI 产品包括： 1. xAI 正式发布的 LLM 以及与之搭配的聊天产品 Grok。Grok 定位为一款模仿《银河系漫游指南》的人工智能，几乎可以回答任何问题，还会向用户提建议帮其决定要问什么问题。它具有叛逆性，会拒绝回答有害问题并嘲讽提问者。其独特优势是可以通过𝕏（Twitter）平台实时了解世界，还能回答大多数其他人工智能系统拒绝的尖锐问题。目前 Grok 还是早期测试产品，会优先向美国的 X 平台的 Premium Plus 用户提供。从已曝光的操作视频来看，在应用层面有很多体验优化，比如多任务同时生成内容、单个任务有分支功能、输出的代码支持在 VS Code 网页版编辑。此外，马斯克还提到要让特斯拉汽车的算力接入他们的 LLM 模型推理。 2. 在 2023 年 11 月 6 日的更新中，新增马斯克 xAI 的首个大模型 Grok，它通过 X 平台实时了解世界，能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，仿照《银河系漫游指南》设计，可以回答几乎任何问题，甚至就如何提问给出建议，独具幽默回答模式尽量避免恶意提问，目前留下邮件可申请早期测试。
2025-01-22
生成原型的AI工具
以下是一些用于生成原型的 AI 工具： 1. 即时设计（https://js.design/）：可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev（https://v0.dev/）：Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix（https://wix.com/）：用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora（https://www.dora.run/）：使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面的工具，可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可用于增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，其插件系统中的一些插件利用 AI 技术来辅助设计工作，例如自动生成设计元素等。 从 Artifacts 到 Cursor 的连续爆火，唤起了大模型的又一春。AI Native 的口号从未停止，虽然难以定义真正的 AI Native，但借助这些 AI 工具，任何人都能在短时间内将创意变为可交互的原型。当然，这些工具还不够完美，生成的代码可能需要调整，设计可能需要优化。但随着技术的不断进步，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现，也许有一天，我们可以直接用自然语言描述一个完整的应用，AI 就能为我们构建出全功能的产品。
2025-01-22
我需要一个能帮助写年终报告的AI
以下是一些关于利用 AI 帮助写年终报告的信息： 在金融服务业中，生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作。它可以从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，在预测方面，能帮助编写公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面，能自动创建文本、图表等内容，并根据不同示例调整报告。此外，在会计和税务、采购和应付账款方面也能提供帮助，如综合总结税法和潜在扣除项，自动生成和调整合同等。 安迪分享了一个实战案例，通过将过去写的文章发给 AI 总结写作特点，编写提示词来克隆自己的写作风格，从而让 AI 代替自己写“手写信”，大大提高了效率。 对于个人博客，在接触 AI 之前输出困难，而 AI 提供了不同的思路和视角，让写作变得可执行可操作。当 AI 能在几分钟内生成详细报告时，能节省大量时间和精力。但在与 AI 合作中也会面临一些问题，如如何掌控 AI 使其成为得力助手，如何应对超出理解范围的解决方案等。
2025-01-22
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
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
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。
2024-10-03
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
中国上市公司在ai应用方面的进展
目前，中国上市公司在 AI 应用方面取得了一定进展。 一方面，许多公司正将 AI 融入其工作流程，以快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。例如，工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率；Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本；Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司 Klarna 最近宣布，通过将 AI 融入用户支持，他们在运行率方面节省了 4000 多万美元。 另一方面，对于 AI 应用层的创业者来说，存在一些问题和探索。中国企业软件的发展曾受人均 GDP 不够高、人力成本等因素限制，但如果 AI 能极大降低软件成本并提高效率，可能带来价值突破。我们期待中国 2B 的 AI 软件应用实现跨越式发展。 此外，还有一些相关的资源可供参考，如 2022 2024 年融资 2000 万美金以上的公司列表和详细公司分析、AI Grant 公司列表和详细公司分析、AIGC 行业与商业观察等。同时，也有关于 AI 变革公司/产业实践探索的相关内容，如 2023 年年报中中国上市公司对生成式 AI 的使用，以及安克创新的 AI 实践分析等。
2024-10-28
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
如何用Kimi有效的分析上市公司财报
如果您想使用 Kimi 有效地分析上市公司财报，可以尝试以下步骤： 1. 明确分析目标：首先，您需要明确您的分析目标。例如，您可能想了解公司的财务健康状况、盈利能力、偿债能力等方面的信息。 2. 收集财报数据：收集您想要分析的公司的财报数据。您可以从公司的官方网站、证券交易所、财经新闻网站等渠道获取财报数据。 3. 导入财报数据：将收集到的财报数据导入到 Kimi 中。您可以使用 Kimi 的数据导入功能，将财报数据转换为 Kimi 可以识别的格式。 4. 使用 Kimi 进行分析：使用 Kimi 的分析功能，对财报数据进行分析。例如，您可以使用 Kimi 的财务比率分析功能，计算公司的各种财务比率，如流动比率、速动比率、资产负债率等。 5. 解读分析结果：解读 Kimi 的分析结果，了解公司的财务状况。您可以使用 Kimi 的图表功能，将分析结果以图表的形式展示出来，以便更好地理解分析结果。 6. 综合分析：除了对财报数据进行分析外，您还可以结合公司的其他信息，如公司的业务模式、市场竞争情况、行业发展趋势等，进行综合分析。 7. 得出结论：根据分析结果，得出结论。您可以使用 Kimi 的报告功能，将分析结果和结论生成报告，以便更好地与他人分享您的分析结果。 需要注意的是，Kimi 是一个人工智能，它的分析结果仅供参考。在进行财报分析时，您还需要结合自己的专业知识和经验，进行综合判断。 （以上答案可能无法准确回答问题，建议在引用内容里进一步确认）
2024-04-19