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          激蕩2023:數智化千帆競發,未來何處發力?

          2024-01-08 09:49
          商業秀
          關注

                        文|鄭久宇    編|楊肖若出品商業秀

          去年此時,科技圈幾乎都沉浸在AIGC元年帶來的技術新浪潮之中,如今從AI技術當前發展階段來看,AIGC的確給很多社交玩法以及商業模式帶來了新的啟發。這一年,「商業秀」和旗下的視頻欄目「一覽弘觀」也做了很多和數字化、智能化以及AI大模型相關的圖文和視頻,來記錄這個被AI影響和推動變革的商業時代。

          本期我們推出第一篇科技行業總結,主題是——激蕩2023:數智化時代千帆競發,未來何處發力?“千帆競發”,基本概括了2023年這一年來國內外科技企業的競爭態勢;何處發力,主要指的是這些AI技術和大模型,到底能在哪些具體領域和場景落地、開花和結果。如果展望2024年及未來科技行業發展的十年,數字化和智能化依然是很重要的主線。

          數字化層面,我們應該更關注數據要素全產業鏈,公共數據及企業數據的價值顯現,以及數據交易對數據價值的提振;智能化層面,應該關注 AI 視頻,以及AI賦能端側帶來的產業機遇。

          01挖掘數據的乘數價值

          在我國,數字經濟已經成為發展最快、創新最活躍、輻射最廣的經濟活動。根據中國信通院統計,2022年我國數字經濟規模達到了50.2萬億元,同比增加約4.7萬億元占到GDP比重的41.5%,可見它對咱們國家經濟的重要。2023年3月,中共中央、國務院印發《黨和國家機構改革方案》,部署組建國家數據局,負責協調推進數據基礎制度建設,統籌數據資源整合共享和開發利用,統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等,由國家發展和改革委員會管理。

          10月25日,國家數據局正式揭牌。國家數據局局長劉烈宏提出“數據要素×”行動,推動數據在不同場景中發揮出千姿百態的乘數效應。隨后的2023年下半年,上海、福建、廣西、廣東、無錫、海南等多地區密集出臺數據要素市場發展的相關政策,進一步明確數據要素產業的發展目標,完善當地數據要素市場基礎制度體系建設。而就在2024年1月初,國家數據局等17部門聯合正式印發《“數據要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》,正是為了推動數據在不同場景中發揮乘數效應。

          來源:國家數據局

          眾所周知,數據要素作為生產要素之一,其投入生產的途徑可以概括為三次價值釋放的過程。其中,數據要素的第三次價值釋放是流通賦能,也就是讓數據流通到更需要的地方,讓不同來源的優質數據在新的業務需求和場景中匯聚融合,實現雙贏、甚至多贏的價值利用。此外,數據流通可以打破“數據孤島”,滿足數據供需雙方的價值需求,而數據交易是實現數據要素三次價值的重要手段。

          數據要素的三次價值釋放。來源:中國信通院

          未來,如果想要實現數據要素的三次價值,就必須通過數據交易。畢竟,數據的交易流通能進一步釋放數據要素的價值。在政策的推動下,全國多地加入數據交易鏈,啟動“可信通”計劃,實現“一地掛牌、全網互認”,推動全國多層次數據要素市場實現互聯互通。而隨著國際數據產品掛牌數交所,我國數據交易也進一步邁向國際化。如今政策已經提供了足夠多的支持,接下來就要看各行各業如何去加速數據價值的釋放。

          對于企業而言,在利用數據進行商業價值的進一步挖掘層面依然面臨著一些挑戰。

          首先,企業應用大數據分析最大的挑戰是存儲、分析和數據的維護,這需要專業的團隊;其次,數據整合仍是當今企業面臨的挑戰,一是數據收集的來源多,很難整合到同一個數據庫中,二是數據具有時效性、變化快,這就要求企業要有一個強大的收集系統;再次,大數據的安全性一直是不可避開的挑戰。尤其是在AI時代,數據安全成為一個更復雜的課題。

          02全球AI大模型“千帆競發”

          自2023年3月以來,隨著以ChatGPT為代表的生成式AI引發新一輪科技浪潮,國內有超過20家的互聯網企業競相推出大模型。據不完全統計,國內10億以上參數規模的大模型已發布了79個。到7月6日的2023世界人工智能大會,更可謂“百模爭流”,甚至形成了“千模大戰”之勢,可與當年互聯網發展時期的“千團大戰”相媲美。同時,國內監管也跟上發展的步伐。2023年5月23日,國家互聯網信息辦公室2023年第12次室務會會議審議通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》。

          2023年7月,國家網信辦等七部門聯合公布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》(下稱“暫行辦法”),自2023年8月15日起施行!稌盒修k法》提出對生成式人工智能服務實行包容審慎和分類分級監管,明確了提供和使用生成式人工智能服務的總體要求,提出了促進生成式人工智能技術發展的具體措

          施,還規定了安全評估、算法備案、投訴舉報等制度,明確了法律責任!稌盒修k法》的出臺,有利于規范AI大模型的商用環境,推進AI大模型在各領域的應用落地。通過審批上線、向全社會開放后的大模型將在更嚴格的監管環境下運行,同時也需要滿足更多的合規性和安全性要求。截止2023年11月底,我國有20余家AI大模型已備案,多家宣布要面向全社會開放部分功能的服務。

          其中8月31日,首批8家通過備案的AI大模型包括百度的“文心一言”、百川智能的大模型、商湯科技的“商湯商量SenseChat”、抖音的“云雀大模型”、智譜AI的“GLM大模型”、中科院的“紫東太初大模型”等。9月20日,360公司的“360 智腦”也獲批開放。

          自2023年11月4日以來,國內共11家公司的AI大模型產品獲批,包括網易有道的“子曰”教育大模型、面壁智能的“面壁露卡 Luca”、昆侖萬維的“天工”大模型、美團的“美團模型”、知乎的“知海圖AI”模型、金山辦公的“WPS AI”、螞蟻集團的“百靈大模型”以及360公司的“奇元大模型”等。隨著國內各大廠商的AI大模型完成備案,我國的AI大模型應用有望進入加速落地期。

          這也意味著,整個行業卷到了落地應用階段。尤其是首批向公眾開放的大模型產品,會在用戶拉新方面占據一定先發優勢,同時隨著To C落地場景的開放,大模型產品在商業化想象空間上也被放大。麥肯錫《生成式人工智能的經濟潛力:下一波生產力浪潮》報告顯示,如果將分析的63種生成式AI應用于各行各業,將為全球經濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長,而且這一預測還未將所有的生成式AI應用計算在內。

          有分析稱,如果將尚未研究的應用計算在內,生成式AI所產生的經濟影響可能會翻倍。對于中國的大模型而言,在經歷了備案合規后,2024年也將迎來落地應用、百花齊放的最好時代。放眼海外,2023年11月7日,OpenAI召開了首屆開發者大會,數據顯示,ChatGPT目前每周有超過1億活躍用戶,有約200萬開發者使用API等進行開發,與超過92%的財富500強公司合作。

          OpenAI 與谷歌相繼推出新品,GPT-4 Turbo提速減價,降低使用成本。與GPT-4相比,GPT-4 Turbo輸入token價格降低了3倍,輸出token價格降低了2倍,綜合費率比GPT-4便宜了超過2.75倍。同時,GPT3.5 Turbo在16k的成本也降低了。

          推出GPT-4 Turbo,六大方面實現更新。在開發者大會上,OpenAI推出了全新的GPT-4 Turbo模型,并在上下文長度、新模態等六個方面實現了更新,讓OpenAI的產品在性能大幅提升的同時降低了使用門檻,版權盾的引入還提升了用戶使用產品的安全性。2023年12月6日,谷歌CEO官宣了Gemini 1.0版的正式上線。

          Gemini大模型是原生多模態大模型,目前Gemini1.0有三個不同的版本:Gemini Ultra:規模最大、能力最強,用于處理高度復雜的任務;Gemini Pro:在各種任務上擴展的最佳模型,適用于多任務;Gemini Nano:用于端側(on-device)任務的最高效模型,適用于特定任務。

          此外,根據谷歌自身對Gemini Ultra版本的測試,Gemini Ultra的測試結果大幅提升,其中在MMLU(大規模多任務語言理解數據集)中的得分率高達90.0%,首次超越了人類專家。在開放模態中,國產大模型在自然語言處理、機器翻譯、智能客服、智能推薦等各領域得到了廣泛應用。但大多數模型依然聚焦在對話、問答、寫作、代碼和圖片的生成層面上。

          如果說,過去的一年,國產大模型一直處于追趕ChatGPT的狀態。那么接下來,追趕的節奏恐怕要加快一些,并且還需要針對不同場景進行定制化開發和應用。因為,2024年也是國內大模型走向商業落地的關鍵一年。

          03AI+視頻領域競爭加劇

          如今,AI視頻領域競爭正在進入白熱化階段。Runway在不到一年的時間內相繼推出了Gen-1。近期,RunwayGen-2也發布更新,生成視頻的清晰度可達到4K,視頻質量明顯提升。而Meta在2023年11月,Meta就一連解鎖兩個重磅研究Emu Video和Emu Edit,為此前發布的多模態模型Emu的變體。

          其中,Emu Video是一種基于擴散模型的文本到視頻生成方法,能夠基于文本生成512x512的4秒高分辨率視頻,在生成質量和文本忠實度上表現較好。經過Emu Video處理過的視頻,具有高度的風格化,當圖像動起來、添加運動之后,一切變得如此栩栩如生;Emu Edit可以僅僅基于文本指令就對圖像進行編輯,通過識別和生成任務,編輯得格外精確。

          Emu Edit對于指令遵循得如此精準,以至于能確保輸入圖像中與指令無關的像素保持不變。這兩個新研究的發布,讓Meta的多模態模型性能大幅提升,在AI視頻領域刻下新的里程碑。2023年11月29日,美國AI初創公司PikaLabs發布了重磅產品Pika1。

          在Pika1.0中,通過文字就能夠生成非常貼近且生動的視頻。不僅如此,使用圖片、視頻還可以對它們進行“再加工”,可以根據已有的素材直接擴展視頻,生成不同高寬比的內容,還能夠支持對于視頻的實時編輯和修改等,幾乎對標Runway家族現有的所有功能,現已開啟申請試用。

          Pika1.0核心功能首先包括文生視頻,即語意理解能力、生成視頻的連貫性和清晰度表現較好。時長方面,目前生成視頻的時長為3s,暫落后于競品Runway,Runway在8月的更新中將生成視頻最高時長從4秒延長至18秒。

          回到國內,多個AI視頻工具也取得了重要進展。比如字節團隊推出視頻生成新方法PixelDance,可在生成視頻中實現較好的動態性;并計劃在未來數個月內推出產品;Stablilityai推出視頻生成工具StableVideoDiffusion,支持文本到視頻、圖像到視頻生成;2023年12月5日,美圖發布了MiracleVision4.0版本,將于今年1月開始逐漸支持美圖旗下各產品,主推AI設計與AI視頻兩大能力。

          可見,AI生成內容競爭已經開始從文本和圖片生成,轉向了視頻生成。隨著技術突破,AI視頻生成技術將在短視頻、短劇等行業帶來更多新的可能性。

          04AI+PC及智能駕駛成重要的落地場景

          隨著AI大模型面向行業應用多點開花,金融、交通、醫療等重點領域廠商紛紛發布行業大模型,推進 了AI 大模型在行業端的賦能落地。而AI 賦能終端,端側應用遍地開花,AIPC及智能駕駛也成為重要場景。比如多家手機廠商將AI大模型引入端側,AI+PC多方面適配。

          相較于云側,AI大模型在端側的應用具有較低的時延性,且本地部署還能夠更好地保障數據的安全性。在手機端,各大智能手機廠商紛紛將大模型引入智能手機,AI端側應用也遍地開花。比如榮耀Magic6官宣搭載自研的7B端側AI大模型;小米升級小愛大模型,表示目前手機端側已經初步跑通;華為宣布手機系統接入盤古大模型,開啟內置大模型的語音助手小藝的眾測,vivo、oppo也紛紛官宣自研大模型,表示推進自研大模型在端側的應用。

          電腦端,在2023年度Tech World大會上,聯想集團展示了首款AI PC,并表示AI PC將是能夠創建本地知識庫,運行個人大模型,支持人工智能計算,運用自然交互的更強大、更具創造能力的智能生產力工具。聯想集團與英特爾公司、愛奇藝三方還簽署了合作備忘錄,將在AIPC領域展開深度合作。PC與AI大模型在多方面都具有很好的適配性,將會是AI大模型在端側應用的核心落地成果。

          智能駕駛是AI大模型在端側應用的重要場景。比如特斯拉推出全新的端到端AI自動駕駛系統,并在2023年11月提出已開始向員工推出全自動駕駛(FSD)V12版本。馬斯克在此前的試駕直播中表示,FSD Beta V12是有史以來第一個端到端AI自動駕駛系統(Full AI End-to-End),從頭到尾都是通過AI實現,沒有編程,沒有程序員寫一行代碼來識別道路、行人等概念,全部交給了神經網絡自己思考。

          而且,V12的C++代碼只有2000行,而V11有30萬行。2023年11月底,鴻蒙智行首款轎車智界S7正式發布。智界S7率先實現HarmonyOS 4上車,在個性玩法、高效性、智慧能力、流暢性、安全隱私等各方面再次突破;車載智慧助手小藝擁有華為盤古大模型加持,成為可靠的私人用車顧問;智界S7搭載持續進化的HUAWEI ADS 2.0高階智能駕駛系統,還在業界首發泊車代駕功能,解決用戶多處痛點難點。

          如今,很多車企都把精力放在了智能駕駛上,智能化成為一家車企最核心的競爭力之一,而智能駕駛的成熟和落地,不僅依賴高效的算力、完善的算法模型和大量高質量、安全無偏差的數據,還需要科技企業的跨界助力。2023年,隨著汽車圈+科技圈的組合不斷增加,接下來合作共贏才是智能駕駛規模性落地的最佳出路。

          結語數智化是未來發展的主線 

          進入2024年以及接下來的五年,科技行業依然要把握數字化和智能化主線。數字化層面,要挖掘數據要素全產業鏈、公共數據運營、企業數據價值顯性、數據交易所互聯互通以及國際數據產品掛牌帶來的機遇;而智能化層面,要關注新模型推出對 AI 產業鏈需求的整體提振、AI 視頻領域的突破對AIGC帶來的影響、國內 AI 大模型的加速落地,以及 AIPC和智能駕駛產業鏈的機遇等。

                 原文標題 : 激蕩2023:數智化千帆競發,未來何處發力?

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