人工智能 第5页

AI应用之人机交互专题报告:AI人机交互,系统,模型与新商业

LLM 驱动的多模态人机交互方式引领新一轮生产力革命。Agent 或改变端侧操作系统的生态,重塑商业模式。苹果将受益于 APPLE Intelligence 支持的 Siri 带来的新生态,软件收入逻辑或迎来颠覆。谷歌将受益于 Agent 重塑人机交互模式后带来的搜索调用量增长,以及交互闭环中谷歌应用全家桶的流量增长。微软 Copilot依托于 Windows 系统及 Office 套件,变现进度较快。 人机交互方式的变革,显著降低 AI 应用门槛,可能带来新一轮生产力革命。由 LLM 驱动的多模态交互方式,大幅提升了自然语言理解能力,加入视觉感知能力,是对人机交互方式的又一次颠覆。我们认为,AI 应用门槛将随着人机交互方式的简化而降低,从而引领新一轮生产力革命。
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欧洲AI法案对国内企业出海影响分析

欧盟《人工智能法案》对高风险 AI 系统的严格监管为我国出海企业带来了显著的机遇和挑战。法规要求企业在技术标准、数据隐私保护和算法透明性方面达到更高的标准,同时促使企业进行技术创新,提升国际市场准入和品牌形象。高风险 AI 系统的合规认证和持续监控对医疗、金融、人力资源、法律服务和关键基础设施管理等多个行业产生深远影响。尽管面临高额研发成本和时间压力,企业通过加强国际合作、积极参与标准制定以及优化市场策略,有望在全球市场中占据领先地位。未来,政策支持与产业环境优化将进一步推动企业在技术和合规管理方面的发展,实现长远的竞争优势。

AI行业更新报告:大模型“开源、轻量、端侧”化,视频与语音加速落地

继续看好 AI 技术发展对内容产业的推动作用。随着 AI 大模型开源化、轻量化,以及视频和语音等模态的快速进步,部分应用场景有望发生变化,可沿如下思路进行布局:1)游戏等应用改造,推荐吉比特、恺英网络、完美世界、美图公司,受益标的腾讯控股、网易、快手、巨人网络;2)教育赛道,受益标的南方传媒、皖新传媒、世纪天鸿;3)情感陪伴与社交,受益标的昆仑万维、盛天网络。 大模型侧:开源能力快速提升,轻量化趋势显著。2024 年以来,大模型发展呈现三大趋势:1)开源模型发展,能力快速接近闭源产品水平;2)“轻量化”,模型“性价比”快速提升;3)端侧模型发展,AI 硬件已经开始布局。这些都意味着 AI 大模型的发展在向着落地可行方向进发。

AI芯片的基础关键参数分析

算力是衡量计算机处理信息能力的重要指标,其中AI算力专注于AI应用,常见单位为TOPS和TFLOPS,通过GPU、ASIC、FPGA等专用芯片提供算法模型训练和推理。算力精度作为衡量算力水平的一种方式,其中FP16、FP32应用于模型训练,FP16、INT8应用于模型推理。 AI芯片通常采用GPU和ASIC架构。GPU因其在运算和并行任务处理上的优势成为AI计算中的关键组件,它的算力和显存、带宽决定了GPU的运算能力。GPU的核心可分为CudaCore、Tensor Core等;Tensor Core是增强AI计算的核心,相较于并行计算表现卓越的Cuda Core,它更专注于深度学习领域,通过优化矩阵运算来加速AI深度学习的训练和推理任务,其中Nvidia Volta Tensor Core架构较Pascal架构(Cuda Core) 的AI吞吐量增加了12倍。此外,TPU作为ASIC的一种专为机器学习设计的AI芯片,相比于CPU、GPU,其在机器学习任务中的高能效脱颖而出,其中TPU v1在神经网络性能上最大可达同时期CPU的71倍、GPU的2.7倍。

2024汽车行业AI大模型TOP10分析报告

文心一言:百度发布文心一言4.0Turbo,其底座包括算力层、架构层、工具层和应用层。文心大模型在汽车行业的应用包括与吉利合作落地的知识增强的汽车行业大模型,以及应用于提升百度自动驾驶感知算法。 华为云盘古大模型:华为发布盘古大模型5.0,包含不同参数规格的模型,以适配不同的业务场景。华为云盘古大模型自动驾驶解决方案包括数据生成、自动标注、模型训练、云端仿真、虚实结合仿真、数据闭环等一系列能力,通过数智融合架构打破数据、AI资源管理边界,实现数据加速、算法加速和算力加速。

立讯精密研究报告:AI赋能催化果链成长,通讯、汽车业务持续拓展

AI 服务器东风正盛,立讯产品扶摇而起。1)全球数字化转型的浪潮中,通信行业迎来新的发展机遇,而服务器作为算力的核心载体,其市场需求也随着 AI 应用的迭代快速增长,同时,散热、高速线缆等上游产品需求也持续升温。2)公司相关产品涵盖铜连接、光连接、散热模块、通讯射频、服务器组装及电源模块等领域,有望在未来保持增长态势,成为业绩发展的重要驱动力。 汽车业务蓬勃发展,全方位打造一流 Tier1。1)新能源汽车市场持续增长,未来方向趋于电动化、智能化、网联化,有望促进线束、连接器、域控制器等需求持续释放,公司相关产品技术积累深厚,有望充分受益;2)公司同广汽、奇瑞等汽车大厂深度合作,Tier 1 业务有望持续迅猛扩张。

高通公司研究:端侧AI的“真正王者”

1、高通业务情况及发展历程 • 高通以CDMA技术为基础研发了大量专利,并通过销售集成公司CDMA相关专利技术的芯片以及直接专利技术授权进行变现。公司业务中芯片业务QCT和授权业务QTL为公司贡献了99%以上的营收。QCT芯片业务中,手机芯片业务占比超过70%,是公司最主要的细分市场。• 高通发展历程可分为三个阶段:CDMA技术积累(1985-1999)、3G时代崛起(2000-2012)、立足移动芯片优势进行多场景拓展(2013-至今)。
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发展机遇与技术趋势探析:深圳“20+8”之智能机器人产业

近年来,深圳智能机器人产业发展迅速,产业规模稳步增长。2023年机器人产业链总产值为1787亿元,同比增长8.7%。同时,深圳还是2023年我国机器人产业投融资事件最多的城市。融资事件主要集中在服务机器人、工业机器人、机器人零部件、医疗机器人、人工智能等5大领域,新型核心零部件及人工智能中的机器视觉成为投资热门方向

大模型“引爆”行业新一轮变革:2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告

本报告由深圳前瞻产业研究院、首钢基金CANPLUS联合华为云共同撰写,并于2024年4月下旬正式联合发布。 报告显示,2023年我国AI大模型行业规模已达到147亿元。AI大模型的行业应用及技术进步能有效提升各行业生产要素的产出效率并提高了数据要素在生产要素组合中的地位。供给方面,当前AI大模型企业主要通过深化通用大模型能力或打造垂类行业大模型两种路径为下游行业提供AI大模型应用服务,商业模式则较为灵活且多元化;需求方面,企业需求特征表现为满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡,因此大部分的规模企业用户主要选择参数规模在100~200亿之间的AI大模型和本地化部署的落地方式。

从消费者体验的角度看AI对手机行业的影响

Counterpoint Research 将“GenAI 智能手机”定义为:利用大型预训练的生成式人工智能模型来创建原创内容或执行上下文感知任务的移动设备。此类设备具备多模态能力,能够处理文本、图像、语音和其他输入方式,以生成各种类型的内容输出,并提供流畅无缝的用户体验。 全球各主要手机厂商均已布局 AI 手机,刺激行业需求回暖。2024 年 Q2 全球智能手机市场实现连续三个季度的增长,出货量同比增长 12%,达 2.88 亿台。Canalys 预测 2024 年全球 AI 手机的渗透率将达到 16%,到 2028 年达到 54%。可以说具备生成式 AI 能力的智能手机正将手机行业推进一个新时代。

丝杠行业专题报告:如何看待齿轮和轮毂轴承厂商在丝杠赛道的竞争优势?

以特斯拉Optimus为例,单台人形机器人需要14个行星滚柱丝杠,单价约2,000元/个,单台价值量在2.8万元以上。横向对比机器人其他部件,行星滚柱丝杠占人形机器人价值量较高,盈利能力位居前列。主要原因在于丝杠、螺母和滚柱的加工精度决定丝杠整体传动精度,高精度、传动效率、寿命要求使得行星滚柱丝杠的螺纹加工工艺壁垒极高,精密行星滚柱丝杠市场被国外所垄断,国产化率低。随着未来磨削、硬车等工艺趋于成熟,行星滚柱丝杠制造成本有进一步下探空间。
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量化专题报告:StockFormer,基于Transformer的强化学习模型探究

强化学习通过训练智能体直接输出投资决策。强化学习是一种机器学习方法,通过与环境的交互来训练智能体,使其在不同状态下采取能够最大化累积奖励的行动。在强化学习中,智能体(Agent)通过与环境的互动不断学习,通过奖励和惩罚来调整其策略,以便在长期内获得最大回报。在股票市场中,强化学习可以通过市场状态的输入,不断调整交易策略,最大化长期的投资回报。强化学习在金融领域中的应用主要在状态输入,奖励函数及优化算法三个方面进行了创新。 SAC 强化学习加入多项改进以避免模型过拟合。在 SAC 中,价值网络是一个双 Q 网络(Double DQN),即使用两个独立的 Q 网络的同时对目标函数进行估计,在目标值计算时选择最小的一个,从而降低 Q 值的高估风险,防止模型陷入局部最优或者过拟合。此外,SAC 在策略优化过程中引入了熵正则化项,熵正则化项的引入使得策略在早期阶段保持一定的随机性,避免策略网络和价值网络的学习模式过于重合以陷入局部最优,从而提高整体的策略探索能力。对于熵正则项,SAC 还引入了自适应熵系数α,通过优化熵系数来自动调整策略的探索程度,使得模型能够根据当前的训练情况动态调整探索与开发的平衡。
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