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电子行业2024年中期策略:AI供需两旺铸就科技新趋势

AI智能终端革新趋势:步入2024年,随着多家品牌竞相推出集成AI技术的个人电脑(AI PC)与智能手机(AI手机),AI在终端设备的应用加速落地,不仅激发了用户的换机热潮,更引领了终端产品的全面升级浪潮。据预测,至2027年,生成式AI手机的市场渗透率将攀升至43%,其总量将从2023年的百万级规模激增至惊人的12.3亿部。这一变革不仅体现在软件层面的智能跃进,更驱动了包括PCB设计、散热系统、电池续航等硬件配置的全面升级。同时,AI PC预计在2025年达到37%的市场渗透率,标志着其成为市场主流,而到2027年,将有60%的PC配备端侧AI功能,关键组件如内存、闪存、电池、散热系统及传感器等亦将伴随处理器同步升级,实现显著性能提升。

国产AI大模型应用报告

继2022年11月,OpenAI发布旗下AI聊天机器人应用ChatGPT后,大模型逐渐走入公众视野。2023年被视为中国大模型的发展元年。这一年里,中国本土厂商、各大科技巨头、科研院所、初创公司都纷纷下场,部署自己的大模型。从优化算法全面追赶头部大模型水平到创新应用落地全面开花,国产AI正待走出一条属于自己独特节奏的发展之路。 本报告将回顾国产AI大模型的发展历程,分析当前国产大模型落地应用的数据表现,结合赛道头部和特色产品案例,帮助用户读者更好地把握国产AI大模型的发展现状和未来趋势。

2024大模型十大趋势:走进“机器外脑”时代

继ChatGPT开启大语言模型引领的新一轮人工智能革命以来,我们持续见证了人工智能领域技术的加速迭代,在过去的一年里众多公司如Google、Midjourney、Adobe以及Inflection等,都推出了创新的模型和产品,标志着大模型技术的成熟和大规模应用的开始。今年2月,Sora的出现再次震撼了技术界,预示着我们可能很快就会见证更多令人兴奋的技术突破。过去半年,我们以日为单位更新“AI每日动态”,这可以充分反映出来,AI技术的发展日新月异,以日来统计的话也是毫不过分的。
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中国智能网联汽车自动驾驶仿真测试白皮书(2023版)

随着通信、人工智能、自动控制等技术的不断进步,智能网联汽车已成为汽车行业发展的新趋势。然而,随着汽车智能网联功能的逐渐丰富,其面临的测试挑战也日益凸显,恶劣的气象交通、多样的驾驶任务、复杂的电磁环境等都为智能网联汽车测试评价提出了新的挑战。特别是智能网联汽车测试评价对象已从传统的人、车二元独立系统转变为人-车-路-云强耦合系统,传统的实车测试方式在测试成本、耗时、安全性等方面已难以完全满足智能网联汽车测试验证需求。在此背景下,通过构建高置信数字模型在虚拟环境中对整车或子系统功能及性能进行仿真测试已成为智能网联汽车性能验证的重要支柱。

从2024世界人工智能大会看AI产业投资方向

7 月 4 日至 6 日,2024 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行,此次大会的主题为“以共商促共享,以善治促善智”。截至 7 月 6 日下午 2 点,大会线下参观人数突破 30 万人次,全网流量突破 10 亿,比上届增长了 90%,均创历史新高。本次大会的展览面积超过了 5.2 万平方米,500 余家知名企业和超过 1500项人工智能展品参展,50 余款新品首发首秀,均创历史新高。本次大会主要展示了人形机器人、大模型、算力和智能驾驶四个 AI 产业投资方向。

人工智能行业大语言模型技术发展研究报告(2024年)

人工智能作为引领新一轮科技产业革命的战略性技术和新质生产力重要驱动力,正在引发经济、社会、文化等领域的变革和重塑,2023 年以来,以 ChatGPT、GPT-4 为代表的大模型技术的出台,因其强大的内容生成及多轮对话能力,引发全球新一轮人工智能创新热潮,随着大模型技术演进、产品迭代日新月异,成为科技产业发展强劲动能。本报告总结梳理大语言模型技术能力进展和应用情况,并对未来发展方向予以展望,以期为产业界提供参考。

全球港口无人驾驶行业独立市场研究:无人驾驶技术应用落地新范式, 引领全球港口物流行业可持续发展

全球不同机构对无人驾驶的系统化分级框架有所不同;我国综合各方经验,制定了更全面统一的评估框架,推动无人驾驶技术在全球范围内的稳健推广和应用 得益于于无人驾驶技术的日益成熟、企业用户的较强付费意愿以及政策的有力支持,无人驾驶商用车比乘用车迎来更早的商业化落地,并成功应用在港口、物流园区、矿区等相对封闭的场景中 港口场景因信息采集更容易、干扰物更少、路线复杂度较低、基建完善度更高,相比其他场景率先实现了无人驾驶技术的商业化

智能驾驶行业专题报告:政策与产业共振,车路协同产业加速

智能驾驶渗透率持续提升,高阶智驾迎来发展热潮。随着自动驾驶技术的成熟和商业化的加速,汽车的核心价值部件由体现动力和操作系统的传动系统转向体现自动驾驶水平的智能软件系统和处理芯片,在各项利好加持下,我国智能驾驶渗透率快速提速,2023 年 L2 级自动驾驶渗透率达到 47.3%,2024 年 1 至5 月突破 50%。工信部于 2024 年 6 月 4 日发布消息,九家企业入围智能驾驶试点,L3 级自动驾驶技术迎来发展热潮。以特斯拉 FSD 为代表的单车智能自动驾驶技术目前已在北美成功商业化推广,进入规模应用阶段。高阶智驾要实现商业化落地,需解决安全性、ODD 限制和经济性问题。

消费电子行业专题报告:AI大模型赋能手机终端,拥抱AI手机新机遇

算力持续强化为手机 AI 使用体验提升提供底层支撑,高通、联发科均在产品迭代上进行重点布局。NPU是实现手机AI功能的核心硬件,此外大模型的嵌入对手机内存容量、带宽、传输速率均提出了更高的要求,未来16GB可能成为手机内存的基本配置。对于目前AI手机主要的AI功能拍照、语音交互等,ISP、麦克风均会有所改进。由于AI手机的日常发热时长将长于此前的智能手机,散热也是AI手机需要重点关注的领域,目前主流AI手机均增加了均热板的面积,石墨烯散热材料有望在未来几年导入AI手机,进一步为端侧模型正常运行保驾护航。

智能驾驶专题分析:智驾革命,重塑价值新体系

智能化联合电动化正引领汽车产业转型,为中国汽车行业赋予全球竞争新优势。市场普遍认为电动化是汽车行业发展的主线,随着自动驾驶、智能座舱、车联网等技术的不断突破,智能化正成为电动化的接力棒。我们认为两者并非简单的线性发展关系,而是相互促进、共同演进的双螺旋结构。电动化为智能化提供了技术平台和物理基础,而智能化的发展又进一步推动电动化技术的广泛应用和快速迭代。中国正凭借其在科技领域的实力,对汽车产业的价值链和生态结构进行重塑。通过智能化的特色配置,不断增强其在全球汽车市场的竞争力。

人工智能行业新型智算中心专题报告:拉动全球电力消耗增长,液冷渗透率快速提升

能源测:智算中心电力消耗测算。1)单POD功率:以目前最常用的英伟达DGX H100计算集群(POD)为例,单POD(127节点)功率合计为1411.176kw,其中计算部分占比最高(为89.83%,即DGX H100服务器),其次为计算用交换机(为5.72%);2)单位算力能耗模型:以英伟达DGXH100服务器为例,假设利用率为80%,PUE为1.25,可知单台服务器对应智算中心功率消耗为11,112w,对应年度用电量为97,338KWh;TF32下单位petaFLOPS算力对应智算中心年度用电量为12,167 Kwh,FP16下单位petaFLOPS算力对应智算中心年度用电量为6,084 Kwh;3)对全球电力影响:根据华为GIV发布的《智能世界2030》预测,预计2030年全球AI算力将超过105ZFLOPS(FP16),对应每年638.82太瓦时用电量,以22年为基年,额外带来2.4%的全球用电增量。
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