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2024年全球AI行业应用趋势年度报告

2024年全球AI行业应用趋势年度报告

过去一年,AI的快速发展在各个层面上都带来了深刻变化。无论是行业从业人员还是普通用户,都深刻感受到人工智能的影响与变革。从产业链角度来看,基础层、技术层、应用层全面爆发;在垂直行业应用方面,AI技术已经广泛渗透到医疗、金融、制造、自动驾驶等关键行业领域;在具体应用场景上,从助手类产品、图片生成、音乐创作到视频生成、陪伴类产品、搜索类产品等,均呈现出爆发式的增长,用户数量迅速攀升。全年AI领域的投资规模突破了4000亿元人民币,全球首部AI监管法案今年在欧盟也已生效。
英特尔-工业人工智能白皮书2025年版:边缘AI驱动,助力新质生产力

英特尔-工业人工智能白皮书2025年版:边缘AI驱动,助力新质生产力

人工智能 (AI) 技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮,通用大模型的出现让 AI 技术从专用化迈向了通用化。AI 技术正在步入工业领域的千行百业,帮助企业实现从传统的劳动密集型、资源密集型企业,向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级,打造依托于人工智能、大数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。
消费电子行业分析:AI终端新品迭出,重塑创新趋势

消费电子行业分析:AI终端新品迭出,重塑创新趋势

AI 终端新品迭出,创新趋势明确。2024 年末 AI 创新加速,有望带动终端需求复苏。OpenAI 12 天直播发布,推出完整版 o1、o3 模型、文生成视频模型 Sora Turbo;苹果发布 iOS18.2,重点更新 Apple Intelligence;火山引擎冬季 Force 原动力大会上,豆包视觉理解模型首次亮相并升级了豆包主力通用模型。我们预计,2025 年将迎来端侧 AI 创新元年,进一步提振消费电子产品需求,驱动 SoC、存储、PCB、声学等硬件升规升配。
汽车电子行业专题报告:智驾加速下沉,产业链全面受益

汽车电子行业专题报告:智驾加速下沉,产业链全面受益

智驾芯片:上游核心环节,国产厂商加速追赶。截止 2024 年 11 月,英伟达在中国智驾域控芯片装机量以 53%的市场份额断崖式领先于其他智驾芯片厂商,主要为搭载在中高端车型的 Orin-X。随着智驾功能逐步下沉至中低端车型,以中国本土厂商地平线及黑芝麻智能的征程 6E/M 及武当C1200 系列为代表的追求极致性价比产品的成本优势逐渐体现,并预计将充分受益于智驾下沉趋势获得更多的市场份额,同时英伟达也推出了更有性价比的 Orin-N 以保持自身在智驾域控芯片的市场地位,目前比亚迪已在 20 款车型中分别定点了征程 6E/M 及英伟达 Orin-N 的智驾系统。我们认为 2025 年各厂商将为争夺中低端车型的增量市场在产品之间展开新一轮交锋。
AI算力产业研究:美国对华AI限制加剧,自主可控大势所趋

AI算力产业研究:美国对华AI限制加剧,自主可控大势所趋

2019年以来,中美贸易摩擦持续加剧,导致国内科技产业的投资策略发生显著的变化。2024年10月,美国商务部要求台积电从11月11日起,停止向中国大陆客户供应7nm及更先进工艺的AI芯片。12月2日,美国商务部工业与安全局(BIS)公布了对中国半导体出口管制措施新规则,将140家中国半导体相关公司列入“实体清单”。在特朗普2.0时代,美国对华在高科技领域的制裁、限制或将持续。
AI液冷行业研究报告:液冷进入新纪元

AI液冷行业研究报告:液冷进入新纪元

算力快速发展带动散热需求提升,政策导向明确驱动液冷成为标配。伴随算力需求快速发展,处理器计算能力快速提升的同时功耗也显著提升,传统风冷已难以满足散热需求,需要更高换热效率、更节能的液冷技术来满足高功率散热需求。传统风冷的 PUE 值基本在 1.5-1.6,而液冷能够将 PUE 值做到 1.2 甚至更低。2019 年以来国内政策导向明确建设新型绿色数据中心,明确要求 PUE 值要做到 1.3 以下,液冷技术路径有望深度受益。 AI 领域蓬勃发展,液冷市场需求未来可期。液冷技术作为一种高效散热解决方案,近年来在数据中心、高性能计算(HPC)和电子设备等高能耗领域中得到了广泛应用。与传统的风冷系统相比,液冷通过冷却液直接传导和转移热量,实现了更出色的散热效果,能够有效支持高密度、高功率设备的稳定运行,并满足日益增长的计算需求和设备的散热要求。根据 IDC 统计预测,全球 AI 服务器市场规模将从 2022 年的 195 亿美元增长至 2026 年的 347 亿美元,复合年增长率达 17.3%;2023 至 2028 年间,中国液冷服务器市场规模年复合增长率将达到 47.6%,预计到 2028 年市场规模将增至 102 亿美元。
2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告

2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告

AI大模型是指拥有亿级以上参数的深度学习模型,从应用场景角度可分为通用大模型和垂直大模型,其中垂直大模型又可以分为行业大模型和垂直场景大模型。通用大模型,聚焦基础层和技术攻关;垂直大模型,聚焦垂直领域解决方案,在通用大模型基础上开发行业和场景专用模型,面向政务、金融、医疗、教育、交通等垂直行业和营销、客服、运营等通用场景。
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