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2023年行业大模型标准与能力架构研究报告

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简介：
本报告深入分析了2023年行业大模型的发展趋势、技术挑战及未来前景，并提出了标准化和架构建设建议。 单位：腾讯云计算（北京）有限责任公司、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所

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  • 2023年行业大模型标准与能力架构研究报告
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    本报告深入分析了2023年行业大模型的发展趋势、技术挑战及未来前景，并提出了标准化和架构建设建议。 单位：腾讯云计算（北京）有限责任公司、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所
     
  • 行业大模型标准体系与能力架构研究报告——来源：腾讯云计算（北京）有限责任公司与中国信通院云大所
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    该报告由腾讯云计算和中国信通院联合发布，深入探讨了行业大模型的标准体系及能力架构，为推动行业的技术发展提供了重要参考。 企业通过基于行业大模型构建专属模型，能够使自身数据发挥更大效用，并且以更低的成本进行训练和推理，同时更容易实现模型优化，从而更高效地提供精准服务。我们希望此次的研究报告能为行业大模型的发展提供更多帮助，为其技术与应用提供更强有力的支持，满足企业和市场的需要。
     
  • 2023年ChatGPT类AIGC生成式大模型产业生态研究报告
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    本报告深入分析了2023年ChatGPT及其他AI生成内容技术的发展趋势、市场格局与应用场景，为业界提供全面洞察。 ChatGPT开启AIGC产业生态新时代（50页研究报告）
     
  • 2023年流程挖掘行业研究报告.pdf
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    本报告深入分析了2023年全球及中国流程挖掘行业的现状、趋势与前景。通过详实的数据和案例研究，探讨市场机遇与挑战，并对未来发展做出预测。 流程挖掘行业发展报告（2023） 流程挖掘是一种融合数据挖掘、机器学习及过程建模与分析的新兴学科。它基于业务系统事件日志，从实际操作中提取关键信息并揭示企业运作的真实情况，从而帮助诊断和改善现有流程中的问题，助力企业的效率提升。 在数字化转型的大背景下，企业内部各项活动组合形成的流程对于解决信息化时代各业务系统的复杂交织、数据孤岛等问题至关重要。随着云计算、大数据及人工智能等技术的快速发展，适应不同需求的新产品不断涌现，为推动企业进一步实现流程的数字化转型提供了支持条件。 行业发展基石： 1. 政策环境不断完善：为了确保流程挖掘技术的有效应用和发展，需要得到企业的高层设计和政策指导。 2. 流程价值凸显：通过应用流程挖掘技术来揭示业务中的潜在价值，并提高运营效率与竞争力，为企业带来更大的经济效益。 3. 技术迭代支持：随着数字化工具的发展，为流程挖掘提供了所需的技术支撑。 核心能力： 1. 发现新流程：利用自动化手段识别企业的现有操作模式并发掘其潜力； 2. 合规性审查：确保业务过程遵循相应的法律法规和行业标准； 3. 性能评估：通过深入分析来提升工作效率及优化流程设计； 4. 改进措施制定：针对发现的问题提出改进方案，以提高整个组织的运作效能。 推动企业数字化转型： 1. 深化变革进程：借助于技术的进步加速推进企业的业务流程现代化。 2. 市场机会增加：全球范围内对这类解决方案的需求上升为国内市场带来了新的发展契机。 3. 工具选择多样化：随着各类专用工具和平台的不断推出，企业可以更加灵活地挑选适合自身需求的产品。 面对挑战： 1. 应用效果评估困难：将流程挖掘成果融入现有的管理体系中仍需探索； 2. 产品差异化不足：市场上许多解决方案在功能上相似度较高，难以区分优劣； 3. 技术障碍亟待解决：需要突破技术限制以提高分析和应用水平。 未来趋势展望： 1. 积累优势资源：流程挖掘将继续发展其独特的优势。 2. 巨大的市场潜力：该领域有着广阔的发展前景。 3. 完善的生态系统建设：行业内的合作与交流将更加密切，共同促进整个行业的健康可持续发展。
     
  • 2023年知识图谱与大模型融合实践研究报告.pdf
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    本报告深入探讨了2023年知识图谱与大模型技术的融合趋势及应用实践，分析两者结合的优势，并提供行业案例和未来展望。 为推进知识图谱与大模型在企业级的落地应用，并分析其融合技术路径，《研究报告》从这两项技术面临的瓶颈出发，深入探讨了它们的主要特征、擅长场景及核心能力，同时对比了各自的优劣势。通过此研究，报告进一步讨论了二者融合的技术演化层面、互补性以及知识库建设的可能性和潜在收益。 《研究报告》还详细分析了知识图谱与大模型融合的技术路径及其关键技术，并建立了评测体系以评估实际系统性能。结果显示，融合后的系统在处理速度、准确性及功能多样性方面均有显著提升。此外，《报告》通过梳理11个领域内的实践案例，总结出技术挑战和发展前景。 《研究报告》强调了知识图谱与大模型作为信息技术关键组成部分的重要性，并指出它们的结合预示着企业智能化进程的新阶段。尽管在撰写时因技术快速发展及作者学识限制可能存在不足之处，《报告》依然提供了丰富的案例分析和深入的技术探讨，对业界具有很高的实用价值。 总的来说，《研究报告》为理解知识图谱与大模型融合现状及其未来趋势提供了一个全面视角，并为企业和研究者在实际应用和技术发展中提供了重要参考。
     
  • AIGC行业研究报告：2023年或为AIGC转折之年
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    本报告深入分析了AIGC（人工智能生成内容）行业的现状与趋势，预测2023年将成为该领域发展的关键节点。报告探讨技术进步、市场机遇及挑战，并展望未来前景。 GAN（生成对抗网络）、CLIP（对比语言-图像预训练模型）和Diffusion是AIGC（AI生成内容）发展的三大核心模型。目前，AIGC的生成技术正在从简单的降本增效阶段向创造额外价值转型，例如提供绘画创作素材等应用领域。跨模态/多模态内容成为未来的关键发展节点。 在具体应用场景方面： 1. 文本生成：文本交互被视为未来的主流发展方向。 2. 音频生成：AI编曲是音频生成中的一个快速成长赛道。 3. 图像生成：虽然目前技术尚难达到稳定可靠的高质量图像输出，但潜力巨大。 4. 视频生成：跨模态视频内容的创造被认为是具有中高发展潜力的应用场景之一。 5. 跨模态转换（如文本到视频）仍处于早期的技术尝试阶段。 6. 策略生成：国内游戏厂商普遍有内部开发或外部测试的需求，策略生成技术在此领域应用广泛。 7. 虚拟人生成：当前重点在于虚拟人物的视频内容创作。 中国AIGC产业目前尚处发展初期，在底层技术研发方面与国际先进水平相比仍存在较大差距。国内市场中最早兴起的是AI写作和语音合成模块，而虚拟人的概念虽然刚刚起步但技术上仍有待提升空间。许多国内厂商正在通过内容布局来寻求突破，并且多数企业当前的商业模式尚未成熟，主要依靠免费引流策略吸引用户。 此外，在AIGC市场的主要客户群体仍以B端为主导的情况下，相关企业的议价能力相对较弱。
     
  • 新华社研究院：2023年人工智能大模型体验报告3.0.pdf
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    这份报告由新华社研究院发布，全面评估了2023年国内外人工智能大模型的发展状况与用户体验，深入分析技术趋势和应用前景。 当前科技领域中的人工智能大模型发展已成为推动技术进步的关键力量。新华社研究院发布的《2023人工智能大模型体验报告3.0》详细分析了市场上主流大模型产品的发展现状、竞争格局以及技术进展情况。报告显示，在激烈的市场竞争和技术不断更新的背景下，这些产品的迭代速度极快。 以ChatGPT系列为例，其在1.0版本中就已展现出领先地位，特别是最新发布的ChatGPT4表现最佳，紧随其后的是ChatGPT3.5。此外，国内厂商百度文心一言也在整体市场中占据重要位置。从1.0到3.0的测评过程中，新的竞争者如澜舟科技孟子和字节跳动豆包也开始崭露头角。 报告还揭示了大模型产品在迭代过程中的诸多挑战。尽管性能不断提升，但这些模型也面临着不稳定性的问题，例如GPT4在初期上线时回答质量下降及一致性问题等。技术虽迅速发展，但是“幻觉”现象和推理错误依然存在局限性。此外，安全问题成为重要关注点，在训练、线上服务以及测试环节中需要加强合规能力。 随着市场需求的变化，大模型的应用场景也在不断扩展，从最初的对话工具逐步深入到内容创作及行业应用领域。为了更好地评估这些产品的性能，评测体系经历了多次升级。报告强调了获取客观和真实的产品结果的重要性，并通过测评向用户反馈实际体验以推动产品进步。 新的评测体系将采取多维度全面考察的方式，涵盖数据准确性、模型稳定性和算法效率等方面进行全面评估，既注重客观数据的精准性又兼顾用户体验的真实性。这一策略旨在立体展现模型性能，避免单一指标偏颇，并强调以用户为中心的原则来确保产品的优质体验得以真实体现。 人工智能大模型的发展已成为业界关注焦点。技术飞速进步、市场竞争加剧及新厂商不断涌入推动了整个行业的快速发展。然而，在此过程中仍需面对稳定性、安全性和适应性等挑战。完善评测体系是促进产品持续改进的重要因素之一。未来的市场竞争将更加激烈，能够迅速适应市场变化并引领技术变革的公司将拥有更大的发展空间。
     
  • 2023年人工智能企业研究报告（138页）.pdf
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    本报告深入分析了2023年全球及中国人工智能企业的现状与趋势，涵盖市场格局、技术创新和应用场景等多方面内容，为读者提供全面洞察。 【人工智能企业研究报告-2023】深入解析 在当今的信息技术革命浪潮中，人工智能(AI)已成为引领新时代的关键力量。从PC互联网、移动互联网到物联网、车联网，再到AI时代，每个阶段都有其独特的技术架构与商业逻辑，并且硬件层、软件层和应用层是这些时代的共同特征。 进入AI领域后，英伟达(NVIDIA)迅速崛起成为领头羊之一。该公司成功的关键在于其图形处理器(GPU)在大规模并行计算中的优势，特别是在处理非结构化数据及高计算需求的任务上表现突出。例如，在2012年谷歌大脑识别猫的实验中，从使用16,000个CPU核心减少到仅需64个GPU便能完成相同任务，这充分展示了GPU在AI计算中的效率提升。 英伟达不仅在硬件层面上占据重要地位，还积极布局软件生态系统。正如微软通过操作系统成为PC时代的主导者一样，英伟达也在探索如何构建适用于未来AI环境的操作系统以期掌控整个生态体系。安迪-比尔定律揭示了硬件进步与软件创新之间的关系——即随着硬件性能的提升，相应的软件也会消耗这些资源来提高自身功能，因此拥有操作系统意味着能够掌握利润的核心。 人工智能涵盖让机器模仿人类决策的各种方式和技术分支，包括但不限于机器学习、强化学习、监督学习、非监督学习和深度学习等。通过上述技术的应用，机器可以实现类似人的感知能力（如语音识别）、推理能力和记忆存储等功能，并广泛应用于不同行业解决方案中，例如基于大量数据训练的大型语言模型ChatGPT。 中国在人工智能应用层面上展现出了强大的实力与潜力；然而，在基础层尤其是芯片及算法领域仍存在差距。英伟达不仅保持了其GPU芯片领域的领先地位，还在自动驾驶、推荐系统和元宇宙等多个AI相关领域积极布局，并因此股价在过去一段时间内持续上涨，在2023年三月成为美国第五大上市公司。 对于投资者而言，理解人工智能技术的三个层次（基础层、技术层与应用层）有助于识别有潜力的人工智能企业。同时中国公司如科大讯飞等也受到英伟达发展的影响和挑战；尽管目前存在一定的代差，但中国的举国体制可能为追赶提供条件。 这份报告揭示了英伟达在AI时代的战略地位，并强调技术、硬件及软件对于推动人工智能发展的关键作用。然而，在商业策略分析方面仍有待深入探讨，当前主要关注点在于技术层面的研究与讨论。未来研究将更加注重多角度审视人工智能企业的发展态势，为投资者提供更为全面的信息参考和投资建议。
     
  • 2022年智能座舱行业研究报告
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    本报告深入剖析了2022年智能座舱行业的现状与趋势，涵盖技术创新、市场竞争和用户需求变化等关键领域。 智能座舱或将成为汽车智能化趋势下最先迎来快速发展的方向之一，并具有广阔的市场空间。从硬件领域来看，诸如座舱芯片、域控制器、车载显示屏以及HUD（抬头显示）等细分市场的增长前景十分明确；而在软件方面，则为整个智能座舱行业开辟了新的蓝海，成为未来价值的核心所在，吸引着各类厂商积极布局。 本分析报告将围绕发展背景、产业格局及未来趋势等方面对智能座舱市场的机会与挑战进行深入探讨，并剖析其智能化进程如何影响供应链的结构和布局。该内容共包含33页PPT，预计阅读时间约为15分钟。 在汽车行业向更高级别的智能化迈进的大背景下，智能座舱正逐渐成为推动变革的关键领域之一，展现出巨大的市场潜力。它不再仅仅局限于传统的驾驶环境范畴内，而是不断演进为一个融合了智能化和个性化元素的“第三生活空间”，旨在提供给用户更加高效且充满科技感的独特体验。 构成智能座舱的核心要素包括硬件与软件两大板块。在硬件层面，随着域控制器技术的应用推广，“一芯多屏”模式逐渐成为主流趋势——即通过单一芯片控制多个显示屏的方式极大提升了整个系统的性能和价值；同时车载显示屏、HUD及各类传感器等均被视为当前市场上重要的增长点。而在软件方面，则以满足用户的多样化需求为目标，借助于汽车进入的“软件定义”的新时代，智能座舱正逐步发展成为一个新型的竞争焦点。 具体而言，在智能座舱的概念框架内，它包含了诸如座舱芯片、抬头显示装置、电子后视镜等硬件设备以及包括语音识别和人脸识别在内的多种交互技术。这些要素共同推动了人车关系从单纯的工具性向更为亲密的伙伴关系转变的过程，并且通过提供安全、舒适、娱乐及个性化体验来满足用户在驾驶过程中多样化的需求。 智能座舱的技术架构可以分为五个层级：首先是底层硬件设备，包括传感器与处理器等；其次是系统软件层处理基本任务；再往上是功能软件层负责实现各种智能驾驶功能和服务；接下来的服务层面则涵盖了诸如语音识别和数据安全的云服务内容；最后支撑层提供快速开发所需的工具和平台。这样的架构体系使得在线场景、算法模型训练及语音管理等功能得以顺利实施，并且可以通过OTA（空中下载）方式对系统进行软件更新，从而持续优化用户的使用体验。 回顾智能座舱的发展历程可以发现其经历了从电子座舱到智能助理再到人机共驾以及最后的智能移动空间四个阶段。目前行业正处于由智能助理向人机共驾过渡的关键时期，主要特征包括单芯片驱动多屏互动、多种交互方式（如语音、手势和生物识别）的应用普及、车联网技术的大规模推广等，并通过软件定义汽车的方式实现持续的功能升级。 随着这些技术和应用的不断进步与发展，智能座舱对整个供应链格局产生了深远的影响。新的产业链参与者正在逐渐崭露头角，传统制造商的角色也在逐步弱化；而专注于智能化领域的供应商则变得越来越重要。未来竞争的关键将在于产业两端——即前端创新能力和后端集成能力之间的比拼。 综上所述，《2022智能座舱行业研究报告》深入分析了作为汽车智能化趋势下关键方向之一的智能座舱，其市场规模、技术进步以及市场参与者的转变情况，并为投资者、制造商及相关从业者提供了宝贵的洞见与指导建议。
     
  • 中国IT基础架构行业研究报告.pdf
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    本报告全面分析了中国IT基础架构行业的现状、发展趋势及市场前景，为业内企业提供战略参考与决策支持。 《中国IT基础设施行业研究报告》涵盖了以下知识点的详细阐述： 1. IT基础设施定义与分类：报告对支撑企业信息系统运行的硬件（如计算机、存储设备、网络设备及数据中心）和软件资源进行了详尽介绍，包括操作系统、数据库管理系统等，并将IT基础设施细分为传统型和云基础架构两大类。 2. 产业链分析：从原材料供应商到终端用户，该部分深入剖析了中国IT基础设施行业的整个产业链结构及其价值流向与互动关系。 3. 市场发展历程回顾：报告概述了自市场形成初期至当前阶段的演变历程及各发展阶段的特点和规模变化情况。 4. 历史数据与未来预测：基于过往十年的数据统计，该研究对2014年至2023年中国IT基础设施市场的总容量及其细分领域（传统型与云基础架构）的发展趋势进行了量化分析，并给出了相应预测值。 5. 行业特征解析：报告详细阐述了中国IT市场快速成长、政府扶持政策以及行业集中度高等几项核心特点。 6. 未来发展趋势展望：针对接下来几年内，该报告重点讨论了“云端化”进程加速、“需求多样化”的现象及智能化建设等方面的发展趋势。 7. 市场增长驱动因素识别：从内部（如数字化转型的需求）到外部环境变化（比如政府政策、云计算的广泛应用），研究全面解析推动行业扩张的主要动力源。 8. 面临挑战分析：报告还指出了产品安全问题突出、用户接受度低以及市场竞争激烈等问题作为当前市场发展的主要障碍。 9. 竞争态势评估：通过市场份额分布、集中程度及进入壁垒等指标，该研究对中国IT基础设施领域的竞争状况进行了深入剖析。 10. 成功要素探讨：报告强调了品牌影响力、持续创新力、高水平的人才储备以及精准的客户定位和产品体系构建是企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键所在。 11. 代表性企业介绍：包括传统型与云基础架构服务提供商在内的多家中国企业被列为典型案例，如华为、浪潮信息等，并对其主要业务进行了简要概述。 12. 研究方法论及术语说明：报告最后介绍了沙利文研究院在研究过程中采用的方法学原则以及对关键概念的定义，确保了整个分析过程的专业性和准确性。