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计算机行业周观察:阿里推出ChatGPT语音助手,华为云盘古大模型深耕“AI+行业”.pdf

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简介:
本期报告聚焦近期计算机行业的动态,重点分析阿里巴巴推出的ChatGPT语音助手和华为云盘古大模型在AI+行业领域的应用进展。 计算机行业的周观点主要聚焦于人工智能的最新发展,尤其是阿里版ChatGPT语音助手及华为云盘古大模型的应用。 首先,阿里版ChatGPT语音助手在智能音箱领域带来了重大升级。传统智能音箱只能通过简单的命令进行响应,而接入了大型语言模型后,这些设备能够理解更复杂的指令,并支持多轮对话和自然流畅的语言反馈,大大提升了用户体验。这表明AI技术将更加深入地融入智能家居系统中,未来智能音箱可能成为家庭中的重要交互中心,连接各种硬件与软件生态系统的节点。因此,在智能家居产业链上的相关企业可能会从中受益并推动行业创新。 其次,华为云的盘古大模型则着眼于“AI+行业”的结合,尤其是在工业领域的应用上表现出巨大潜力。目前市场上大部分人工智能的应用集中在消费者端,但B2B市场的潜在价值同样不可小觑。通过定制化的行业解决方案,如在制造业中使用的大规模语言模型可以提高生产效率并降低运营成本。因此,在华为产业链中的企业以及拥有丰富行业数据积累的公司可能会抓住这一机遇,并从中获得竞争优势。 上周计算机板块整体表现强劲,涨幅超过大盘平均水平且交易量上升,反映了市场对该行业的关注正在增加。然而值得注意的是,当前整个行业的估值水平已经高于历史平均值,投资者应该谨慎对待潜在的风险因素。对于未来投资方向而言,“大安全”(如信创和信息安全)以及“数字化转型”(包括电力IT、医疗IT及证券IT等细分领域)将是主要的两条主线,并有望在未来政策推动和技术进步中取得持续增长。 风险方面则涵盖了疫情反复、经济复苏不及预期、财政支出恢复缓慢等因素,同时相关政策落地延迟、数据要素市场建设进度低于预期以及行业竞争加剧等问题也可能影响相关企业的经营状况和市场表现。随着大型语言模型在各个领域的广泛渗透,AI技术预计将会为各行各业带来深远的变革与商业机遇。 综上所述,在人工智能技术创新不断推进及各行业深度融合的大背景下,投资者应密切关注其动态变化,并合理评估潜在风险进行理性投资决策。

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    本期报告聚焦近期计算机行业的动态,重点分析阿里巴巴推出的ChatGPT语音助手和华为云盘古大模型在AI+行业领域的应用进展。 计算机行业的周观点主要聚焦于人工智能的最新发展,尤其是阿里版ChatGPT语音助手及华为云盘古大模型的应用。 首先,阿里版ChatGPT语音助手在智能音箱领域带来了重大升级。传统智能音箱只能通过简单的命令进行响应,而接入了大型语言模型后,这些设备能够理解更复杂的指令,并支持多轮对话和自然流畅的语言反馈,大大提升了用户体验。这表明AI技术将更加深入地融入智能家居系统中,未来智能音箱可能成为家庭中的重要交互中心,连接各种硬件与软件生态系统的节点。因此,在智能家居产业链上的相关企业可能会从中受益并推动行业创新。 其次,华为云的盘古大模型则着眼于“AI+行业”的结合,尤其是在工业领域的应用上表现出巨大潜力。目前市场上大部分人工智能的应用集中在消费者端,但B2B市场的潜在价值同样不可小觑。通过定制化的行业解决方案,如在制造业中使用的大规模语言模型可以提高生产效率并降低运营成本。因此,在华为产业链中的企业以及拥有丰富行业数据积累的公司可能会抓住这一机遇,并从中获得竞争优势。 上周计算机板块整体表现强劲,涨幅超过大盘平均水平且交易量上升,反映了市场对该行业的关注正在增加。然而值得注意的是,当前整个行业的估值水平已经高于历史平均值,投资者应该谨慎对待潜在的风险因素。对于未来投资方向而言,“大安全”(如信创和信息安全)以及“数字化转型”(包括电力IT、医疗IT及证券IT等细分领域)将是主要的两条主线,并有望在未来政策推动和技术进步中取得持续增长。 风险方面则涵盖了疫情反复、经济复苏不及预期、财政支出恢复缓慢等因素,同时相关政策落地延迟、数据要素市场建设进度低于预期以及行业竞争加剧等问题也可能影响相关企业的经营状况和市场表现。随着大型语言模型在各个领域的广泛渗透,AI技术预计将会为各行各业带来深远的变革与商业机遇。 综上所述,在人工智能技术创新不断推进及各行业深度融合的大背景下,投资者应密切关注其动态变化,并合理评估潜在风险进行理性投资决策。
  • 专题报告:解析——启航,AI应用落地
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    本报告深入剖析华为盘古大模型的发展与技术特色,探讨其在推动人工智能实际应用中的作用和前景,助力企业把握AI产业机遇。 传统AI模型在商业化落地过程中面临诸多挑战,主要原因是应用场景复杂且多样,并采用“作坊式”的开发模式。在这种模式下,每个场景都需要独立构建一个模型,这导致数据质量差、样本量小以及精度不高的问题出现。此外,不同行业和应用领域对AI的需求各异且碎片化严重,需要进行定制化的开发与改造。 理论上讲,AI算法能够显著提升产品和服务的价值。然而,在实际开发过程中由于存在大量复杂因素,不同的应用场景往往需要独立的架构设计及调参工作,导致效率低下。“小作坊式”的AI研发模式在一定程度上限制了生产力的发展。 为了克服这些挑战,“盘古大模型”提出了一个包含L0-L1-L2三个阶段的进化路径。其中: - L0基础层包括五个核心的大模型:首个千亿级生成与理解中文NLP(自然语言处理)的大模型,拥有30亿参数以上的CV(计算机视觉)大模型、具备跨模态理解和生成能力的多模态大模型,专注于解决各种科学问题的计算科学大模型以及基于图网络融合技术构建的Graph(图论)大模型。 - L1阶段是在L0基础上导入特定行业数据进行训练后形成的专业化行业大模型; - 最终在L2阶段则进一步结合具体应用场景开发出最终的应用推理模型。 这种分层进化路径旨在通过基础通用能力与垂直领域定制相结合的方式,提高AI技术的实际应用效率和效果。
  • :赋能工AI解决方案
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    简介:华为盘古大模型是针对工业领域的先进AI解决方案,旨在通过深度学习和大数据技术提升制造业效率与智能化水平。 2023年4月8日,在萧山人工智能大模型技术高峰论坛上,华为云AI首席科学家田奇发表了演讲,指出“AI+科学计算”是当前AI发展的重要趋势,并认为“AI for Industries”将是未来人工智能发展的新爆发点。 自2021年4月盘古基础大模型发布以来,该平台涵盖了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和科学计算等多个领域的大模型。随着技术的发展,华为相继推出了包括气象预报、药物分子研究以及海浪预测在内的多个实际应用案例,并在煤矿综采、主运输系统及作业场景中得到了广泛应用。此外,在货车故障轨旁图像检测系统的应用场景也十分广泛。 除了上述的应用层面之外,华为还积极布局了模型框架和芯片技术两大领域:ModelArts平台的推出加速了大模型训练与推理的速度;而自主研发的昇腾310和910等AI专用处理器则为这些应用提供了强大的计算能力支持。 盘古系列基础模型包括CV、NLP及科学计算三大类。在工业质检、物流仓库监控以及时尚辅助设计等领域,CV大模型的应用十分广泛;而在智能文档搜索、ERP系统智能化改造以及小语种语言处理等方面,则更多地依赖于NLP技术的进步;而针对气象预报和海浪预测等场景的挑战,华为则推出了专门用于科学计算的大规模预训练模型。
  • 电子报:OpenAI重要文生视频AISora,继续聚焦AI链.pdf
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    本报告深入分析了OpenAI最新发布的文生视频AI大模型Sora,并探讨其对电子行业特别是AI产业链的影响和潜在应用前景。 ### 电子行业周报核心知识点解析 #### 一、OpenAI发布文生视频AI大模型Sora的意义与影响 - **重要性与技术创新**:2024年2月15日,OpenAI正式推出了名为Sora的人工智能文生视频大模型。该模型能够根据自然语言提示生成高质量的长达60秒的连续视频片段,并支持静态图像转视频、视频扩展、缺失帧填充以及多段视频过渡等功能。 - **技术创新亮点**:Sora生成的视频具备高度的真实感,包括复杂的物理特性如飘逸的毛发和水波纹等现象。 - **行业里程碑**:该模型发布标志着AI技术在理解和模拟真实世界场景方面取得了重大突破,并被认为是迈向通用人工智能(AGI)的重要一步。 #### 二、Sora对相关产业的影响 - **AI芯片需求增长**:文生视频大模型的推出将推动高性能AI芯片的需求增加,以支持其训练数据处理。 - **高性能存储器市场需求上升**:为了满足大量训练和存储需求,如HBM等高性能存储器市场将迎来新的发展机会。 - **服务器与光模块需求提升**:大规模训练任务需要更多的计算资源,因此对服务器及光模块的需求也将显著增加。 #### 三、ARM第三财季业绩分析及其影响 - **业绩表现**:2024年第三季度,ARM公司营收达到8.24亿美元,同比增长13.81%。 - **业务结构变化**:IP授权收入增长了18.4%,主要得益于AI相关芯片的增加;版税收入则增长了10.6%,这归因于智能手机市场的复苏和V9架构的应用推广。 - **市场前景**:ARM作为全球领先的半导体知识产权提供商,其业绩的增长预示着下游半导体行业特别是AI芯片、PC及手机CPU以及汽车电子等领域的积极发展。 #### 四、电子行业市场表现与投资建议 - **市场表现**:2024年2月4日至8日期间,电子行业的整体表现良好,并且在细分领域如半导体、元器件和化学品等方面尤为突出。 - **投资策略**: - **AI创新驱动**:重点关注算力芯片供应商如寒武纪与海光信息等;以及光模块制造商源杰科技及长光华芯等。 - **周期筑底的高弹性板块**:关注存储器厂商兆易创新和东芯股份,模拟电路提供商圣邦股份、艾为电子等。 - **上游供应链国产替代预期**:半导体设备和材料企业中船特气与华特气体等值得关注。 - **汽车电子领域投资机会**:随着电动化及智能化趋势的发展,MCU(微控制器)以及功率器件相关公司如国芯科技、宏微科技等将是重点。 #### 五、风险提示 - **下游需求波动**:市场需求的不确定性可能影响到行业的整体业绩。 - **国际贸易摩擦**:国际关系的变化可能会对供应链稳定性及成本产生不利影响。 - **国产替代进展**:国内企业在某些关键技术领域的自主可控能力发展速度存在一定的不确定性和挑战。 OpenAI推出的文生视频AI大模型Sora不仅展示了人工智能技术的重大突破,同时也为相关产业带来了新的增长动力。ARM的强劲业绩则进一步验证了下游半导体市场的积极发展趋势。对于投资者而言,把握这些行业动态并结合具体的投资策略进行布局将是关键。
  • ChatGPT与制造:AI力制造升级.pdf
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    本PDF探讨了如何利用ChatGPT等AI大模型推动制造业转型升级,涵盖智能化生产、供应链优化及企业决策支持等方面。 ChatGPT+制造报告探讨了AI大模型如何赋能制造业升级的问题。生成式AI将赋予工业智能化制造更大发展潜力、更强劲增长动能以及更广阔的应用场景。该报告从三个方面分析了生成式AI在工业研发设计、生产制造和管理服务领域的应用。 首先,在工业研发设计领域,生成式AI能够与CAD(计算机辅助设计)、EDA(电子设计自动化)及CAE(计算机辅助工程)等软件融合,并连接云计算数据库,更好地调用已有的设计模块。这不仅提升了研发效率和开发精度,还促进了全球工厂之间的协作能力以及工作效能的优化。 其次,在工业生产制造领域,自然语言处理工具ChatGPT能够使机器像人类一样进行交流并执行任务。随着生成式AI的发展,制造业正在向智能化与数字化转型迈进。西门子将ChatGPT技术与其现有的自然语言交互系统相结合,实现了更加流畅的操作者和系统的沟通;宝马公司则通过英伟达Omniverse平台,在虚拟环境中优化生产线、机器人及物流系统的布局,并加强全球工厂之间的联系以提高服务效率。 最后,在工业管理与服务领域,生成式AI凭借其强大的通用性有望成为最容易突破的应用场景之一。微软推出的Dynamics 365 Copilot和Microsoft 365 Copilot产品显著提高了用户在经营管理软件上的工作效率;而国内的第四范式也推出了企业级4Paradigm SageGPT, 将大型生成式语言模型与垂直领域专业知识相结合,实现了多模态及Copolit能力。旷视科技则开始探索视觉大模型在仓储物流领域的应用潜力。 总体而言,报告认为生成式AI将极大地促进工业智能化制造的发展,并对其未来前景表示乐观态度。
  • 式之式.md
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    本文介绍了行为型设计模式中的观察者模式,详细讲解了其定义、应用场景以及如何实现。适合软件开发人员阅读和学习。 观察者模式是一种行为型设计模式,它定义了对象之间的一对多依赖关系,使得当一个对象的状态发生变化时,所有依赖于它的对象都能够得到通知并自动更新。在该模式中,被观察的对象称为主题(Subject),而那些依赖主题的对象则被称为观察者(Observer)。这种模式可以用来实现事件处理系统、实时系统和发布订阅系统的开发。 在观察者模式中,主要包含以下几种角色: 1. **Subject(主题)**:定义了注册、移除及通知观察者的接口。实际应用中的类通常维护一个观察者的列表,并在状态改变时调用它们的更新方法。 2. **ConcreteSubject(具体主题)**:实现Subject接口,保存具体的对象信息,在其状态发生变化时会通知所有订阅者。 3. **Observer(观察者)**:定义了与Subject通信的方法,以便当被观察者的状态发生变动时能够进行自我更新。这是模式的核心部分,其中声明的更新方法在主题的状态改变后会被调用。 4. **ConcreteObserver(具体观察者)**:实现Observer接口,并提供具体的更新逻辑。 通过使用UML类图可以清晰地表示这些角色之间的关系和各自的职责。例如,在示例代码中定义了Subject和Observer接口,以及它们的具体实现类,如WeatherStation、TemperatureDisplay 和 WeatherConditionDisplay 类。 关键知识点包括: - 观察者模式允许对象在不知道其他对象的情况下进行通信。 - 具体主题负责维护一个观察者的列表,并且会在状态变化时通知所有订阅的观察者。 - 观察者只需要注册到具体主题中,实现更新接口,在被通知后会自动调用其自身的方法来响应这些变更。 - 可以随时添加或移除观察者,这使得绑定是动态的。 - 当主题的状态改变时,所有的观察者都会收到通知,并根据各自的逻辑进行相应的操作。 - 主题与具体观察者的耦合度较低,有助于系统的维护工作。 使用该模式可以减少组件之间的依赖性。当一个对象内部状态发生变更时,它能自动地让所有订阅的其他对象更新自身以反映新的状况。这种设计在图形用户界面、事件处理系统和框架开发中非常有用,并且适用于需要保持松散耦合关系的各种场景。 然而,在观察者众多并且频繁触发更新的情况下可能会导致性能问题,因为这会引发大量的通知广播及状态同步操作。因此,在实际应用时需权衡具体需求与潜在的效率损失之间的平衡点。
  • 度研究报告:AI+企服务力降本增效,“AI理”新时代来临.pdf
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    该报告深入分析了AI技术在企业服务领域的应用,探讨如何通过智能化手段实现成本控制与效率提升,并展望“AI助理”的广阔前景。 随着人工智能技术的快速发展以及大模型的不断推出,AI正在逐步深入各行各业,并在企业服务领域展现出巨大潜力。这种融合不仅有助于降低运营成本、提升工作效率,还能推动企业的数字化与智能化转型。 一、AI+ERP:企业资源规划的智能化升级 通过将AI融入ERP(企业资源规划)系统中,企业管理变得更加简洁高效: 1. 智能财务:自动化处理大量重复性高的财务工作,减轻人力资源负担,并在决策支持、流程优化和风险管理等方面提供智能服务。 2. 供应链管理:利用数据分析与操作改进供应链效率,加快响应速度并提高准确性。同时优化库存管理以降低运营成本。 3. 人力管理:革新从招聘到退休的全过程,实现人才匹配度提升及员工体验改善,确保人力资源策略紧密契合企业目标。 二、AI+CRM:客户关系管理智能化升级 在CRM(客户关系管理系统)中应用AI技术可帮助企业更精准地理解客户需求并提高营销效率: 1. 客户获取:深入分析用户行为以优化营销策略,减少人工成本并提升获客率。 2. 维系客户关系:改进传统客服模式提供全天候服务,并通过智能洞察力保证高效沟通。 3. 电商应用:助力自动化营销及个性化服务降低人力需求提高顾客忠诚度。 三、AI+OA:办公自动化的智能化革新 在OA(办公自动化)领域,AI技术改善了人机交互体验并使跨平台数据查询更加便捷: 1. 智能工作助手:快速匹配人员与应用程序,并简化协同工作的流程以提升工作效率。 2. 会议管理:改进会议组织和记录功能实现高效的信息管理和内容整理。 四、国内大厂的AI布局及企业服务 百度、阿里等科技巨头推出的大模型正加速推进AI在企业服务中的应用。结合AI+ERP、CRM与OA,为企业提供全面数字化转型机会。例如普联软件、金蝶国际和汉得信息等行业领军者有望在此轮变革中受益。 五、潜在风险 尽管前景光明,但依然存在海外技术限制、落地效果不及预期以及市场竞争加剧等挑战。企业需密切关注市场变化及时调整策略应对可能的风险。 综上所述,AI与企业服务的深度融合正以前所未有的速度重塑传统运营模式推动向更高效率更低成本方向发展。对于从业者而言掌握这些变革并利用AI提升自身竞争力将是未来成功的关键。
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    本手册详细介绍阿里云工业大脑解决方案,涵盖智能制造、质量控制和运营优化等多个领域,助力企业实现智能化转型升级。 《工业大脑解决方案手册》由阿里云编写,旨在为企业提供一套全面的智能化转型方案。该手册深入浅出地介绍了如何利用云计算、大数据及人工智能技术优化生产流程、提升产品质量与效率,并帮助企业构建自己的“工业大脑”,实现智能制造和数字化运营的目标。 此外,《手册》还分享了诸多成功案例以及具体实施步骤和技术细节,供不同规模的企业参考借鉴,助力其实现产业升级与发展。
  • 脑解决方案册.pdf
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    《阿里云工业大脑解决方案手册》提供了全面的智能制造与数据分析策略,帮助企业实现数字化转型和智能化升级。 《工业大脑解决方案手册》(阿里云)提供了一系列针对制造业的智能化升级方案,帮助企业实现生产过程中的数据采集、分析及优化,提升效率与质量。该手册详细介绍了如何利用云计算技术解决传统制造企业面临的挑战,并通过案例分享展示了实际应用效果。此外,还涵盖了从设备联网到智能决策支持系统的全面解决方案体系,助力企业在数字化转型中获得竞争优势。