云服务投资圈

07-25

已撮合60万次沟通，华人做的AI社交在北美兴起，能推“比杨洋还帅”的真人

图片图片线下场景的陌生人社交：你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。图片 @数科星球原创作者丨苑晶编辑丨大兔当国内的职场打工人还在为微信联系人“打标签“时，大洋彼岸的人已开始接收AI推荐的“必见对象清单”。在投资界，社交软件已很长时间未出现在投资者的视野之中，不过，在最近的硅谷风向中，AI社交正在重新成为炙手可热的香饽饽。在海外，跑出了一些专注于“封闭式社交”的项目，其实现了陌生人之间在线下场景的精准对接。其中AI的介入，改变了人际连接的发展范式。在国内社交产品迭代停滞的当下，海外的成功经验或许可以给出新的启发。图片 01 N2my的特点这款社交软件名为“N2my",它是一款AI社交工具，创始人Joanna对数科星球DigitalPlanet说，“你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。” 你可以理解为，它专为线下活动而生。通过AI算法提供「精准匹配+对话策略」服务，本质上，它将传统社交中「靠运气遇见关键人」的模式，转化为数据驱动的效率游戏。 Joanna说，线下活动本质是“一对多”的信息过载场景，很多参与线下活动的要不就是傻呆呆的参会，要不就是和已经认识的朋友叙旧，鲜有能够破圈、主动认识新人的机会。而AI则通过线下活动这种”封闭式社交“解决了这个问题，同样参加活动的人可以获得信任背书，另外，线下活动能够极大弥补线上场景的单薄，即便匹配失败也不影响现实社交。“即让用户有了低试错成本”，她说。图片实际上，这款产品对线下活动本身也有巨大作用。一般，没有人引导，线下的陌生人只能进行表面的闲聊。场面越混乱，信任度越低。主办方花费数小时筛选嘉宾，但如果嘉宾之间的连接显得随机或勉强，效果就会很差。更多有潜力的嘉宾会在没有进行有意义交流的情况下离开。这种情况下，“N2my"这种交流工具就变得十分亟需了。更为重要的是，在手

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HiEV

04-29

「快鱼吃慢鱼」的时代，车企如何拥抱AI大模型？

作者 |张马也编辑 |王博 4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。” 在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。 AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。一、AI重塑汽车产业竞争腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。智能驾驶也是车企不可回避的生存

「快鱼吃慢鱼」的时代，车企如何拥抱AI大模型？

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在海外，跑出了一些专注于“封闭式社交”的项目，其实现了陌生人之间在线下场景的精准对接。其中AI的介入，改变了人际连接的发展范式。 在国内社交产品迭代停滞的当下，海外的成功经验或许可以给出新的启发。 图片 01 N2my的特点 这款社交软件名为“N2my\",它是一款AI社交工具，创始人Joanna对数科星球DigitalPlanet说，“你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。” 你可以理解为，它专为线下活动而生。通过AI算法提供「精准匹配+对话策略」服务，本质上，它将传统社交中「靠运气遇见关键人」的模式，转化为数据驱动的效率游戏。 Joanna说，线下活动本质是“一对多”的信息过载场景，很多参与线下活动的要不就是傻呆呆的参会，要不就是和已经认识的朋友叙旧，鲜有能够破圈、主动认识新人的机会。 而AI则通过线下活动这种”封闭式社交“解决了这个问题，同样参加活动的人可以获得信任背书，另外，线下活动能够极大弥补线上场景的单薄，即便匹配失败也不影响现实社交。“即让用户有了低试错成本”，她说。 图片 实际上，这款产品对线下活动本身也有巨大作用。 一般，没有人引导，线下的陌生人只能进行表面的闲聊。场面越混乱，信任度越低。主办方花费数小时筛选嘉宾，但如果嘉宾之间的连接显得随机或勉强，效果就会很差。 更多有潜力的嘉宾会在没有进行有意义交流的情况下离开。 这种情况下，“N2my\"这种交流工具就变得十分亟需了。 更为重要的是，在手","listText":"图片 图片 线下场景的陌生人社交：你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当国内的职场打工人还在为微信联系人“打标签“时，大洋彼岸的人已开始接收AI推荐的“必见对象清单”。 在投资界，社交软件已很长时间未出现在投资者的视野之中，不过，在最近的硅谷风向中，AI社交正在重新成为炙手可热的香饽饽。 在海外，跑出了一些专注于“封闭式社交”的项目，其实现了陌生人之间在线下场景的精准对接。其中AI的介入，改变了人际连接的发展范式。 在国内社交产品迭代停滞的当下，海外的成功经验或许可以给出新的启发。 图片 01 N2my的特点 这款社交软件名为“N2my\",它是一款AI社交工具，创始人Joanna对数科星球DigitalPlanet说，“你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。” 你可以理解为，它专为线下活动而生。通过AI算法提供「精准匹配+对话策略」服务，本质上，它将传统社交中「靠运气遇见关键人」的模式，转化为数据驱动的效率游戏。 Joanna说，线下活动本质是“一对多”的信息过载场景，很多参与线下活动的要不就是傻呆呆的参会，要不就是和已经认识的朋友叙旧，鲜有能够破圈、主动认识新人的机会。 而AI则通过线下活动这种”封闭式社交“解决了这个问题，同样参加活动的人可以获得信任背书，另外，线下活动能够极大弥补线上场景的单薄，即便匹配失败也不影响现实社交。“即让用户有了低试错成本”，她说。 图片 实际上，这款产品对线下活动本身也有巨大作用。 一般，没有人引导，线下的陌生人只能进行表面的闲聊。场面越混乱，信任度越低。主办方花费数小时筛选嘉宾，但如果嘉宾之间的连接显得随机或勉强，效果就会很差。 更多有潜力的嘉宾会在没有进行有意义交流的情况下离开。 这种情况下，“N2my\"这种交流工具就变得十分亟需了。 更为重要的是，在手","text":"图片 图片 线下场景的陌生人社交：你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当国内的职场打工人还在为微信联系人“打标签“时，大洋彼岸的人已开始接收AI推荐的“必见对象清单”。 在投资界，社交软件已很长时间未出现在投资者的视野之中，不过，在最近的硅谷风向中，AI社交正在重新成为炙手可热的香饽饽。 在海外，跑出了一些专注于“封闭式社交”的项目，其实现了陌生人之间在线下场景的精准对接。其中AI的介入，改变了人际连接的发展范式。 在国内社交产品迭代停滞的当下，海外的成功经验或许可以给出新的启发。 图片 01 N2my的特点 这款社交软件名为“N2my\",它是一款AI社交工具，创始人Joanna对数科星球DigitalPlanet说，“你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。” 你可以理解为，它专为线下活动而生。通过AI算法提供「精准匹配+对话策略」服务，本质上，它将传统社交中「靠运气遇见关键人」的模式，转化为数据驱动的效率游戏。 Joanna说，线下活动本质是“一对多”的信息过载场景，很多参与线下活动的要不就是傻呆呆的参会，要不就是和已经认识的朋友叙旧，鲜有能够破圈、主动认识新人的机会。 而AI则通过线下活动这种”封闭式社交“解决了这个问题，同样参加活动的人可以获得信任背书，另外，线下活动能够极大弥补线上场景的单薄，即便匹配失败也不影响现实社交。“即让用户有了低试错成本”，她说。 图片 实际上，这款产品对线下活动本身也有巨大作用。 一般，没有人引导，线下的陌生人只能进行表面的闲聊。场面越混乱，信任度越低。主办方花费数小时筛选嘉宾，但如果嘉宾之间的连接显得随机或勉强，效果就会很差。 更多有潜力的嘉宾会在没有进行有意义交流的情况下离开。 这种情况下，“N2my\"这种交流工具就变得十分亟需了。 更为重要的是，在手","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/ba5b1f1587b528514b713c6700984248","width":"940","height":"627"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/76693baa2a5f34c98cd398c05222e699","width":"1080","height":"144"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/3fc8d0bcb50bbd666b2203455a000634","width":"1080","height":"79"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/460386490351904","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":915,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":7,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":429723788563136,"gmtCreate":1745934703538,"gmtModify":1745935945471,"author":{"id":"4131850706640400","authorId":"4131850706640400","name":"HiEV","avatar":"https://static.tigerbbs.com/230b01295c809712f60553376b215714","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4131850706640400","authorIdStr":"4131850706640400"},"themes":[],"title":"「快鱼吃慢鱼」的时代，车企如何拥抱AI大模型？","htmlText":"作者 |张马也 编辑 |王博 4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。” 在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。 随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。 在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。 博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。 AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。 一、AI重塑汽车产业竞争 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。 这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。 长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。 目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。 在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。 此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。 智能驾驶也是车企不可回避的生存","listText":"作者 |张马也 编辑 |王博 4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。” 在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。 随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。 在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。 博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。 AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。 一、AI重塑汽车产业竞争 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。 这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。 长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。 目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。 在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。 此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。 智能驾驶也是车企不可回避的生存","text":"作者 |张马也 编辑 |王博 4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。” 在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。 随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。 在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。 博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。 AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。 一、AI重塑汽车产业竞争 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。 这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。 长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。 目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。 在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。 此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。 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01 着眼智能决策 打通智能制造核心环节 仓储物流占据了整个供应链的核心地位，安元科技以自研的工业互联网底座平台为基础，针对典型物流场景，全新打造数字化厂内物流管理系统（以下简称为厂内物流系统），旨在优化厂内物流管理流程，实现仓储上下游信息的实时同步，并且利用AI、大数据等新一代信息技术，提升场景当中的决策能力，推动整个业务的变革，实现高效协同的物流管理和作业。 厂内物流系统即面向工厂内部物料流转的管理系统，涵盖原材料领用、在制品工序间流转、生产退料、产品完工入库四大物料流转场景，能够管理从原料出库到产成品入库的整个生产过程中的物料流转。 亮点1： 与相关业务系统无缝集成 保证物流信息的高效传递 系统针对生产过程中的物流管理进行了深度优化，以满足企业生产制造全流程的物流管理需求。可与MES、WMS、WCS等业务系统无缝集成，确保物流信息的高效传递，打破信息孤岛，实现信息互联。 亮点2： 运输计划灵活可重组 适应多品种小批量生产 系统支持将不同的转运需求按照一定的合并规则，自动或手动合并生成一个运输计划，灵活、可变、可重组的运输计划，适应多品种、小批量生产的需求。 亮点3： 与转运载具集成 实现管理与作业的高效协同 系统针对不同类型的转运工具提供了不同的执行模式，既可以实现自动化流转，也可以手动或半自动转运使用，灵活的操作模式提升客户满意度。 与转运载具的集成使得物料在转运过程中能够快速装卸，同时通过手持终端（PDA）、无线射频（RFID）、自动牵引小车（AGV）等物流设备，实现数据采集和物流作业的","listText":"随着传统制造业智能化转型的加速推进，全球供应链的分工越来越细致。仓储作为企业物资储存和周转的重要场所，也成为了企业资金的流转区和周转区。智能化物流系统的建立，可以大大降低工厂的运营成本。因此，如何通过智能化的物流系统实现厂内物流的“轻装上阵”，已成为当下制造业转型的热点话题。 01 着眼智能决策 打通智能制造核心环节 仓储物流占据了整个供应链的核心地位，安元科技以自研的工业互联网底座平台为基础，针对典型物流场景，全新打造数字化厂内物流管理系统（以下简称为厂内物流系统），旨在优化厂内物流管理流程，实现仓储上下游信息的实时同步，并且利用AI、大数据等新一代信息技术，提升场景当中的决策能力，推动整个业务的变革，实现高效协同的物流管理和作业。 厂内物流系统即面向工厂内部物料流转的管理系统，涵盖原材料领用、在制品工序间流转、生产退料、产品完工入库四大物料流转场景，能够管理从原料出库到产成品入库的整个生产过程中的物料流转。 亮点1： 与相关业务系统无缝集成 保证物流信息的高效传递 系统针对生产过程中的物流管理进行了深度优化，以满足企业生产制造全流程的物流管理需求。可与MES、WMS、WCS等业务系统无缝集成，确保物流信息的高效传递，打破信息孤岛，实现信息互联。 亮点2： 运输计划灵活可重组 适应多品种小批量生产 系统支持将不同的转运需求按照一定的合并规则，自动或手动合并生成一个运输计划，灵活、可变、可重组的运输计划，适应多品种、小批量生产的需求。 亮点3： 与转运载具集成 实现管理与作业的高效协同 系统针对不同类型的转运工具提供了不同的执行模式，既可以实现自动化流转，也可以手动或半自动转运使用，灵活的操作模式提升客户满意度。 与转运载具的集成使得物料在转运过程中能够快速装卸，同时通过手持终端（PDA）、无线射频（RFID）、自动牵引小车（AGV）等物流设备，实现数据采集和物流作业的","text":"随着传统制造业智能化转型的加速推进，全球供应链的分工越来越细致。仓储作为企业物资储存和周转的重要场所，也成为了企业资金的流转区和周转区。智能化物流系统的建立，可以大大降低工厂的运营成本。因此，如何通过智能化的物流系统实现厂内物流的“轻装上阵”，已成为当下制造业转型的热点话题。 01 着眼智能决策 打通智能制造核心环节 仓储物流占据了整个供应链的核心地位，安元科技以自研的工业互联网底座平台为基础，针对典型物流场景，全新打造数字化厂内物流管理系统（以下简称为厂内物流系统），旨在优化厂内物流管理流程，实现仓储上下游信息的实时同步，并且利用AI、大数据等新一代信息技术，提升场景当中的决策能力，推动整个业务的变革，实现高效协同的物流管理和作业。 厂内物流系统即面向工厂内部物料流转的管理系统，涵盖原材料领用、在制品工序间流转、生产退料、产品完工入库四大物料流转场景，能够管理从原料出库到产成品入库的整个生产过程中的物料流转。 亮点1： 与相关业务系统无缝集成 保证物流信息的高效传递 系统针对生产过程中的物流管理进行了深度优化，以满足企业生产制造全流程的物流管理需求。可与MES、WMS、WCS等业务系统无缝集成，确保物流信息的高效传递，打破信息孤岛，实现信息互联。 亮点2： 运输计划灵活可重组 适应多品种小批量生产 系统支持将不同的转运需求按照一定的合并规则，自动或手动合并生成一个运输计划，灵活、可变、可重组的运输计划，适应多品种、小批量生产的需求。 亮点3： 与转运载具集成 实现管理与作业的高效协同 系统针对不同类型的转运工具提供了不同的执行模式，既可以实现自动化流转，也可以手动或半自动转运使用，灵活的操作模式提升客户满意度。 与转运载具的集成使得物料在转运过程中能够快速装卸，同时通过手持终端（PDA）、无线射频（RFID）、自动牵引小车（AGV）等物流设备，实现数据采集和物流作业的","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/e3182fa8c85e298b711783041c92f352","width":"1080","height":"560"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/229263253463128","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":22149,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":4,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":228277118640128,"gmtCreate":1696753717843,"gmtModify":1696753788184,"author":{"id":"4114823202953630","authorId":"4114823202953630","name":"安元科技","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a381ef56876b2c8e2ea7600c870aba68","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4114823202953630","authorIdStr":"4114823202953630"},"themes":[],"title":"安元参与的《江苏省化工行业智能化改造数字化转型实施指南》发布执行","htmlText":"为推动江苏省传统重点产业更好实施智能化改造数字化转型，破解企业“不想转、不敢转、不会转”难题。近日，由江苏省工信厅主导，江苏省企业信息化协会联合安元科技等多家企业共同编制的《江苏省化工行业智能化改造数字化转型实施指南》（第二版）（以下简称《指南》）正式发布，规范引领江苏省化工行业智能化改造数字化转型走深向实，持续引领新形势下“智改数转”新风向！ 深度参编 促进行业标准化建设 安元科技深度参与本次《指南》编制工作，从系统架构、场景应用到解决方案等方面，都提供了专业性、可行性的应对举措和落实指引。 《指南》重点内容涵盖了化工行业“智改数转”的总体目标、整体架构、实施路径、方案和案例等方面，将为化工企业在本质安全、生产执行、设备管理、绿色环保、能源管理、供应链管理等多个领域提供有效数字支撑；同时为监管部门在安全应急、污染物排放、能源消耗等方面提供实时数据，有助于企业与监管部门联动，对进一步提升化工企业综合效益和竞争力，实现化工企业高质量发展具有重要意义。 实力领跑 赋能行业高质量发展 作为江苏省“智改数转”三年行动的核心支撑机构，安元科技以自主研发的工业互联网平台为生态底座，创新构建面向化工行业“智改数转”的一站式专业服务体系，可以为企业提供从诊断咨询到解决方案到项目落地的全链路服务，精准对接化工企业“智改数转”需求。 安元科技依托南京工业大学的“产学研”科研及人才优势，建立产教融合的“智改数转”综合型、应用型人才培养机制，为化工企业提供“智改数转”人才实训服务，包括培训授课、诊断咨询、规划设计、产品服务等，为化工行业“智改数转”提供人才支撑。 此外，作为国家级专精特新“小巨人”企业和国家级工业互联网平台企业，安元科技已成功搭建“物联终端+基础平台+机理模型+标识解析+行业应用”在内的工业互联网全要素能力体系和全链路产品体系，帮助化工企业“智改数转”，带动“上下游”产业链协同发展","listText":"为推动江苏省传统重点产业更好实施智能化改造数字化转型，破解企业“不想转、不敢转、不会转”难题。近日，由江苏省工信厅主导，江苏省企业信息化协会联合安元科技等多家企业共同编制的《江苏省化工行业智能化改造数字化转型实施指南》（第二版）（以下简称《指南》）正式发布，规范引领江苏省化工行业智能化改造数字化转型走深向实，持续引领新形势下“智改数转”新风向！ 深度参编 促进行业标准化建设 安元科技深度参与本次《指南》编制工作，从系统架构、场景应用到解决方案等方面，都提供了专业性、可行性的应对举措和落实指引。 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此外，作为国家级专精特新“小巨人”企业和国家级工业互联网平台企业，安元科技已成功搭建“物联终端+基础平台+机理模型+标识解析+行业应用”在内的工业互联网全要素能力体系和全链路产品体系，帮助化工企业“智改数转”，带动“上下游”产业链协同发展","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/5530f43f37b10fc4250ffa2171947aea","width":"1080","height":"617"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":7,"commentSize":6,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/228277118640128","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":21801,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"9000000000000663","authorId":"9000000000000663","name":"以肉克刚","avatar":"https://static.tigerbbs.com/63628df5dc89c97600c23240f5960480","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"9000000000000663","authorIdStr":"9000000000000663"},"content":"原来是官方公众号，如果搞个互动人气可能会更好","text":"原来是官方公众号，如果搞个互动人气可能会更好","html":"原来是官方公众号，如果搞个互动人气可能会更好"}],"imageCount":6,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":228274768887808,"gmtCreate":1696753144173,"gmtModify":1696753247032,"author":{"id":"4114823202953630","authorId":"4114823202953630","name":"安元科技","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a381ef56876b2c8e2ea7600c870aba68","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4114823202953630","authorIdStr":"4114823202953630"},"themes":[],"title":"工业互联网+数字园区，打造一站式企服平台","htmlText":"作为数字经济发展的重要平台，产业园区是由众多企业空间构成的高新技术产业和产业集聚场所，其重要性体现在对园区产业经济趋势和区域经济发展的影响力上。作为园区运营管理的重点工作之一，提供优质、精准的企业服务至关重要。 园区企业经营中常遇到以下问题： 1、 融资“难、慢、贵” 2、 惠企政策“不知道、找不到、看不懂” 3、 人才资源获取成本过高 4、 缺少智能化的完整园区生活服务体系 5、 物业服务信息化进度落后 ...... 安元科技凭借工业互联网全要素能力体系，为产业园区提供全面、高效、精准的企业服务，帮助企业提高运营效率、降低成本、拓展市场渠道、提升品牌形象。同时，公司还注重企业服务的精准化、个性化，为企业提供定制化的解决方案，使企业能够更好地适应市场变化和行业发展趋势。 01 构建安元企服生态 打造一站式智能企服平台 园区企业画像 打造引领未来的品牌疆界 安元数字园区平台通过打造专属的“360°企业画像”，让企业用户能够自动精准匹配、智能接收最适合自身的多维度信息，包括政策、申报、资讯和服务资源等，有效破解政企交往中信息屏蔽和政策不知的尴尬。 平台引入了多角色企业人员管理机制，提供直达企业管理层的精准化信息服务。此外，企业画像也是数字园区智能企服平台的基础，因此平台建立了统一的企业数据库，结合企业的综合运行数据，构建多维度的数据框架，绘制企业的精准画像，为企业自动计算、智能匹配、精准推荐更加合适的资讯信息和政策资源支持。 智能政策服务系统 高效盘活共享的政务资源 平台利用大数据技术归集全国各级政策信息，利用人工智能对政策原文进行解读与分类，利用标签综合算法对政策进行智能化管理和精准实时推送。 企业可根据自身的经营情况，利用安元数字园区智能政策匹配服务来找到适合自己产业发展的惠企政策，同时支持企业自定义查询和订阅不同类型的政策信息，平台也会精准地推送相关最新政策与政策解读信息","listText":"作为数字经济发展的重要平台，产业园区是由众多企业空间构成的高新技术产业和产业集聚场所，其重要性体现在对园区产业经济趋势和区域经济发展的影响力上。作为园区运营管理的重点工作之一，提供优质、精准的企业服务至关重要。 园区企业经营中常遇到以下问题： 1、 融资“难、慢、贵” 2、 惠企政策“不知道、找不到、看不懂” 3、 人才资源获取成本过高 4、 缺少智能化的完整园区生活服务体系 5、 物业服务信息化进度落后 ...... 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什么是产业人才基地？ 产业人才基地是工业和信息化部人才交流中心依托资源及品牌优势，整合行业机构在相关领域内的专业优势、技术实力和人才工作基础，并在基地体系内推动开展相关领域产业人才的研究、培训、评价、服务及国际交流等全链条人才业务的多功能多元化产才学研用基地。 弘扬工匠精神 培养高技能人才 作为国家级专精特新“小巨人”企业，安元科技已深耕工业互联网领域20年，形成了自主可控的工业互联网全要素能力体系，凭借核心产品的竞争力和创新力获得国家部委的多项权威认可和推荐。 依托江苏省高校优势学科、国家应急管理部重点实验室等平台，通过“校校、校企”联合、教学与科研协同等手段，安元科技将培养面向以石化化工行业为主，辐射其他行业领域，能够适应石化化工产业高质量发展需要、具有鲜明特色的“石化化工数字化管理工程师”。 安元科技将通过深化工程实践专业人才培养制度体系，创建专业领域企业发展助力机制，以及创新面向新兴产业和先进制造业集群的新工科建设模式等措施，构建产教融合专业教学管理体系，实现人才培养与产业需求的深度对接，为石化化工产业园区、企业提供高质量人才、研发资源以及创新发展能力。 未来，安元科技将持续聚焦关键技术领域，完善产业需求导向的人才培养模式，使产教融合更加走实向深，全力推进石化化工产业的高质量可持续发展，为新兴产业和先进制造业集群的发展提供强力支持。","listText":"近日，工业和信息化部人才交流中心发布《关于启动第一批石化化工产业人才基地建设工作的通知》，安元科技申报的石化化工产业人才基地项目正式获批。这不仅是对安元科技在培养高质量石化化工人才方面的认可和肯定，更是集团在深化产教融合道路上的又一个重要里程碑。 什么是产业人才基地？ 产业人才基地是工业和信息化部人才交流中心依托资源及品牌优势，整合行业机构在相关领域内的专业优势、技术实力和人才工作基础，并在基地体系内推动开展相关领域产业人才的研究、培训、评价、服务及国际交流等全链条人才业务的多功能多元化产才学研用基地。 弘扬工匠精神 培养高技能人才 作为国家级专精特新“小巨人”企业，安元科技已深耕工业互联网领域20年，形成了自主可控的工业互联网全要素能力体系，凭借核心产品的竞争力和创新力获得国家部委的多项权威认可和推荐。 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安元科技通过过走访和调研多个地方政府招商部门和园区运营商，发现招商人员主要面临三大痛点： Where – 去哪招企业 Who – 招什么样的企业 How – 如何精准招商 近年来，随着大数据技术的应用，数字化精准招商因其高效率、低成本的优势，已成为地方政府和相关部门提升产业链招商的热门首选。 01 从“大海捞针”到“精准捕捉” 数字化招商是指基于新一代信息技术，如云计算、大数据、人工智能等，来辅助地方“双招双引”责任单位提升工作效能。这种全新的招商模式旨在实现精准、智慧招商，以达到“多、快、好、准”的目标。 安元科技凭借丰富的智慧园区项目服务经验和专业技术团队，已经积累相当成熟的数字招商建设思路和体系，现全新发布新一代数字招商服务系统。该系统借助自研的工业互联网平台强大的数据融通和分析能力，对产业链上下游企业进行全面评估测评，挖掘高价值的目标企业，为地方政府及相关部门提供精准的招商线索，开启招商工作的全新时代。 02 安元·数字招商系统 四大核心功能 1.园区招商宣传 系统以园区名片的展示形式向所有目标企业或者所有潜在目标企业进行点到线，甚至是点到面的宣传。 园区名片以其多样化的内容形式和方法，为园区运营者提供丰富的而独特的宣传手段。其中包括视频、图文、小程序名片和云展馆等多种形式，使得园区的宣传更加生动、立体，更具吸引力。 在园区介绍的内容维度上，平台不仅可提供基本的信息介绍，还能深入介绍园区的产业发展，以及所能提供的资源。让目标企业更全面地了解园区，从而为其决策提供有力支持。同时也使得园区能够吸引到最优质的企业资源，为园区的产业发","listText":"在国家数字经济发展的高猛势头下，“双招双引”工作已成为每个地方性园区经济发展的“原动力”，受到政府的高度重视。然而，当前我国大部分园区的招商工作仍依赖传统模式和渠道，存在招商宣传资源成本浪费、招商转化率低、园区产业链短、产业集聚效果差等问题。 安元科技通过过走访和调研多个地方政府招商部门和园区运营商，发现招商人员主要面临三大痛点： Where – 去哪招企业 Who – 招什么样的企业 How – 如何精准招商 近年来，随着大数据技术的应用，数字化精准招商因其高效率、低成本的优势，已成为地方政府和相关部门提升产业链招商的热门首选。 01 从“大海捞针”到“精准捕捉” 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大会以“绿色低碳，创新提质”为主题，深入分析当前行业面临的新情况、新问题，解读国际经贸形势对我国石油化工行业的影响，研究新形势下行业、企业高质量发展路径及石化产业转型升级方案，分享国内外石化行业发展现状、趋势以及我国化工新材料、新能源材料发展现状、发展重点等内容。 作为中国石油化工产业的高端盛会，本次活动汇聚了来自政府、行业协会、国内各大化工园区、国内外大型石化公司及工程公司、地方炼化企业及其所属企事业单位、科研机构、高等院校、产品或服务供应商的领导和专家，同时也受到了多家官方媒体的广泛关注。 安元科技创始人、董事长王三明教授受邀参会并发表《基于工业互联网平台的新一代智慧化工园区解决方案》主题演讲，分享了公司在智慧化工园区试点示范建设方面的技术成果和实践经验，同与会嘉宾深入探讨了当前智慧化工园区建设思路、发展现状，为新形势下工业园区转型升级及高质量发展提供了实践路径。 数智聚合 点燃高质量发展“新引擎” 在数字化转型与绿色低碳的双重驱动下，石化行业正向高质量发展迈进。作为我国石化产业集约化发展的核心载体，化工（工业）园区如何在这两个领域协同发力，以实现石化产业的可持续发展，成为大会关注的焦点。 王三明教授强调，为实现化工园区的高质量发展，首先，需实施产业基础高级化工程，强化产业发展要素保障、综合物流及综合能源保障，积累产业技术基础，进一步推进“工业互联网+智慧园区”建设，提升智能化管理水平。其次，要推进安全绿色低碳发展，统筹发展和安全，落实安全生产主体责","listText":"7月20日至21日，2023中国石油化工产业高质量发展大会在辽宁盘锦顺利召开。此次大会由盘锦市人民政府、中国化工经济技术发展中心主办，中国石油和化学工业联合会化工园区工作委员会、盘锦辽滨沿海经济技术开发区承办，安元科技股份有限公司协办，旨在深入分析当前石化行业面临的新情况、新问题，研究新形势下石化行业及企业高质量发展路径。 大会以“绿色低碳，创新提质”为主题，深入分析当前行业面临的新情况、新问题，解读国际经贸形势对我国石油化工行业的影响，研究新形势下行业、企业高质量发展路径及石化产业转型升级方案，分享国内外石化行业发展现状、趋势以及我国化工新材料、新能源材料发展现状、发展重点等内容。 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国资委积极推动国有资产证券化，以提高国有资产在不同所有制主体之间、不同行业之间自由流动，从而实现国有资产保值增值，国资证券化率不断提高将是大势所趋。 安元科技以自主研发的工业互联网平台为底座，全新打造国有资产数字化管理系统，以资产估值为基础，以资产运营为核心，以资产保值增值为目标，通过改变原有的信息传递方式和组织结构，用数据规划长远发展，推动国有资产的数字化转型和市场化革新。 第一步： 打造资产全景窗口，摸清“家底” 摸排资产业态、权属主体、资产权证、资产经营情况等，将国有资产一一标识归档，生成资产唯一电子身份证，建立数字化资产档案，全息掌握每1平米资产，输出清晰的资产业态分布情况，从宏观到微观资产全景图穿透闭环管理，使用移动应用工具随时随地查看资产动态。 第二步： 创建资产评估体系，凸显“价值” 根据资产历史运营情况运用DCF估值法和PEG估值法，评估出资产价值，对于不同价值的资产制定不同策略： 1、对于高估值资产，可通过国有资产证券化，把经营性国有资产变成上市公司的股票，采用市场化手段灵活调整国有资产结构或分布格局，实现国有资产保值增值。目前有不少成功案例，例如张江高科、浦东金桥、普洛斯物流园区等。 2、对于中低估值资产，可通过改造升级，注入新的活力，结合地方特色引入各类创新理念，例如上海红坊创意园、北京新动力金融科技中心、天津保税区海港等，其中，天津保税区海港采用“工对工”方式进行盘活，避免大拆大建，为低效产业园区提升类项目提供了成功标杆。 3、对于较低估值资产，可通过资产交易实现资产变现，加快国有资产的流动性。对于","listText":"2023年3月，十四届全国人大会议表决通过《党和国家机构改革方案》，此次改革方案中探讨了未来2-3年国有资产改革的趋势，计划将大量政企脱钩的资产纳入国资委监管体系，这将大大增加国有资产的体量。同时，国有资产监管力度将加强，以实现经营性国有资产的统一监管。 国资委积极推动国有资产证券化，以提高国有资产在不同所有制主体之间、不同行业之间自由流动，从而实现国有资产保值增值，国资证券化率不断提高将是大势所趋。 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摸排资产业态、权属主体、资产权证、资产经营情况等，将国有资产一一标识归档，生成资产唯一电子身份证，建立数字化资产档案，全息掌握每1平米资产，输出清晰的资产业态分布情况，从宏观到微观资产全景图穿透闭环管理，使用移动应用工具随时随地查看资产动态。 第二步： 创建资产评估体系，凸显“价值” 根据资产历史运营情况运用DCF估值法和PEG估值法，评估出资产价值，对于不同价值的资产制定不同策略： 1、对于高估值资产，可通过国有资产证券化，把经营性国有资产变成上市公司的股票，采用市场化手段灵活调整国有资产结构或分布格局，实现国有资产保值增值。目前有不少成功案例，例如张江高科、浦东金桥、普洛斯物流园区等。 2、对于中低估值资产，可通过改造升级，注入新的活力，结合地方特色引入各类创新理念，例如上海红坊创意园、北京新动力金融科技中心、天津保税区海港等，其中，天津保税区海港采用“工对工”方式进行盘活，避免大拆大建，为低效产业园区提升类项目提供了成功标杆。 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2023首届XR开发者挑战赛”（下文简称“挑战赛”）媒体启动会在北京圆满落幕，官方赛事报名通道已于今日开启。据悉，本次挑战赛是PICO首次针对全球开发者举办的大型挑战赛事，旨在与开发者保持连接，共同探索XR行业新成长。作为主办方，PICO将为参赛者提供平台、专业技术、资金等全方位支持，而全球领先的芯片厂商英特尔也将作为本届赛事技术合作伙伴为参赛者保驾护航。 图1：PICO 2023首届XR开发者挑战赛报名通道正式开启 启动会现场，除了官宣赛事启动，PICO相关负责人还围绕行业、技术、资金/人才投入等维度详细阐述了PICO一直以来对于开发者的重视及此次举办开发者挑战赛的初衷，呼吁更多开发者投入XR开发新领域，与PICO及行业共成长。 “新阶段的XR行业，值得开发者关注与参与。”PICO OS产品负责人马杰思谈到，“XR行业已经迈入新的发展阶段，开始从强调虚拟的‘VR’向虚实融合的‘VR+MR’阶段过渡，这种变化不仅能给用户提供更多样化的产品价值，一定程度也赋予了开发者更大的创作空间。各行各业的开发者，都有机会融入到XR开发的领域之中，一起创造新机会和新市场。同时，光学显示、芯片算力、环境感知、人机交互等技术的突破，也加速了XR行业发展。” 图2： PICO OS产品负责人马杰思现场分享 马杰思同时表示，想要实现整个XR赛道高水平发展的局面，决不是凭借PICO或者某一家品牌一家之力就可以做成的事情。一直以来，PICO都相当重视广大的开发者伙伴，先后启动了“PICO开发者计划”“PICO创作者激励计划”等，从硬件、技术、营销等维度，全链路助力开发者成长。此次主办首届开发者挑战赛事，是在XR行业新阶段下PICO与开发者链接的一次新尝试。新趋势下，PICO将持续围绕空间感知、图形渲染、人机交互等XR核心底层技术能力持续完善，并协同字节底层技术能力，为开发者提供","listText":"9月25日，“PICO 2023首届XR开发者挑战赛”（下文简称“挑战赛”）媒体启动会在北京圆满落幕，官方赛事报名通道已于今日开启。据悉，本次挑战赛是PICO首次针对全球开发者举办的大型挑战赛事，旨在与开发者保持连接，共同探索XR行业新成长。作为主办方，PICO将为参赛者提供平台、专业技术、资金等全方位支持，而全球领先的芯片厂商英特尔也将作为本届赛事技术合作伙伴为参赛者保驾护航。 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OS产品负责人马杰思谈到，“XR行业已经迈入新的发展阶段，开始从强调虚拟的‘VR’向虚实融合的‘VR+MR’阶段过渡，这种变化不仅能给用户提供更多样化的产品价值，一定程度也赋予了开发者更大的创作空间。各行各业的开发者，都有机会融入到XR开发的领域之中，一起创造新机会和新市场。同时，光学显示、芯片算力、环境感知、人机交互等技术的突破，也加速了XR行业发展。” 图2： PICO OS产品负责人马杰思现场分享 马杰思同时表示，想要实现整个XR赛道高水平发展的局面，决不是凭借PICO或者某一家品牌一家之力就可以做成的事情。一直以来，PICO都相当重视广大的开发者伙伴，先后启动了“PICO开发者计划”“PICO创作者激励计划”等，从硬件、技术、营销等维度，全链路助力开发者成长。此次主办首届开发者挑战赛事，是在XR行业新阶段下PICO与开发者链接的一次新尝试。新趋势下，PICO将持续围绕空间感知、图形渲染、人机交互等XR核心底层技术能力持续完善，并协同字节底层技术能力，为开发者提供","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/0b9cc73b82244cd8cb32839f02f276b4","width":"1280","height":"720"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/223653399924920","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4324,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":4,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":220217927573632,"gmtCreate":1694785442125,"gmtModify":1694786450579,"author":{"id":"3577088745112674","authorId":"3577088745112674","name":"光锥智能","avatar":"https://static.tigerbbs.com/651ae7b585f9b2ec556d1945190a5bfe","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3577088745112674","authorIdStr":"3577088745112674"},"themes":[],"title":"国民级应用，怎么让14亿终端都用上AI？","htmlText":"点击关注 文｜郝 鑫，编｜刘雨琦、王一粟 AI 的应用一直以来都有两个极端： 一类是在数据中心，用最强的算力跑最复杂的模型；一类是在智能终端，用最小的模型实现最普适的应用。 除了追求大算力带来的智能涌现，如何把 AI 模型压缩，运用到各种智能终端上，也是工业界不断追求的“极限挑战”。 在 AI 的各种世界顶会中，有一类顶会比赛的项目，就是如何将 AI 高性能又高效地使用到终端。 ICCV 2023 是 AI 计算机视觉领域的三大顶会之一，每两年举办一届，代表了人类在计算机视觉领域的最先进技术，堪称“地表最强”。 8月底，走出“技术自嗨”，带着一身“硬本事”，首次参加CV建模推理和训练赛的支付宝xNN团队，分别拿下2项赛事的3个冠亚军。其中“推理挑战赛”上，shanwei_zsw 和 zhaoyu_x 两支小组分别获得冠亚军，比分大幅领先第三名45%以上。在“训练挑战赛”上，shanwei_zsw 则以0.04的些微差值位居亚军。 赛事的难点在于，要在有限的计算资源条件下发挥模型的最大效能。例如在运行时，GPU内存限制在6GB以下，训练成本控制在九个小时以内，在这些条件限制下，图像识别精准度还要达到95%以上，在1分钟之内完成几千张图片推理的效果。 “投入时间比较短，参赛也很从容，比赛的课题就是我们日常的工作”，参加挑战的支付宝xNN引擎工程师王世豪道。 通过 xNN 团队在技术实践上的探索，我们也能够一窥当前 AI 在终端落地方面的最新进展：从 1.0 跨越到 2.0，目前端侧 AI 技术已经攀登到一个“小高峰”，“又好又快”成为技术抵达的主逻辑。 历史的齿轮重新开始转动，随着大模型的降临， AI 在智能终端的落地，又迎来一个全新阶段。 01 端侧部署难题：有限资源VS大参数AI模型 或许大家并不了解 xNN 团队，但一定用过他们的技术。 扫码付款、春节扫五福、理财推荐、短","listText":"点击关注 文｜郝 鑫，编｜刘雨琦、王一粟 AI 的应用一直以来都有两个极端： 一类是在数据中心，用最强的算力跑最复杂的模型；一类是在智能终端，用最小的模型实现最普适的应用。 除了追求大算力带来的智能涌现，如何把 AI 模型压缩，运用到各种智能终端上，也是工业界不断追求的“极限挑战”。 在 AI 的各种世界顶会中，有一类顶会比赛的项目，就是如何将 AI 高性能又高效地使用到终端。 ICCV 2023 是 AI 计算机视觉领域的三大顶会之一，每两年举办一届，代表了人类在计算机视觉领域的最先进技术，堪称“地表最强”。 8月底，走出“技术自嗨”，带着一身“硬本事”，首次参加CV建模推理和训练赛的支付宝xNN团队，分别拿下2项赛事的3个冠亚军。其中“推理挑战赛”上，shanwei_zsw 和 zhaoyu_x 两支小组分别获得冠亚军，比分大幅领先第三名45%以上。在“训练挑战赛”上，shanwei_zsw 则以0.04的些微差值位居亚军。 赛事的难点在于，要在有限的计算资源条件下发挥模型的最大效能。例如在运行时，GPU内存限制在6GB以下，训练成本控制在九个小时以内，在这些条件限制下，图像识别精准度还要达到95%以上，在1分钟之内完成几千张图片推理的效果。 “投入时间比较短，参赛也很从容，比赛的课题就是我们日常的工作”，参加挑战的支付宝xNN引擎工程师王世豪道。 通过 xNN 团队在技术实践上的探索，我们也能够一窥当前 AI 在终端落地方面的最新进展：从 1.0 跨越到 2.0，目前端侧 AI 技术已经攀登到一个“小高峰”，“又好又快”成为技术抵达的主逻辑。 历史的齿轮重新开始转动，随着大模型的降临， AI 在智能终端的落地，又迎来一个全新阶段。 01 端侧部署难题：有限资源VS大参数AI模型 或许大家并不了解 xNN 团队，但一定用过他们的技术。 扫码付款、春节扫五福、理财推荐、短","text":"点击关注 文｜郝 鑫，编｜刘雨琦、王一粟 AI 的应用一直以来都有两个极端： 一类是在数据中心，用最强的算力跑最复杂的模型；一类是在智能终端，用最小的模型实现最普适的应用。 除了追求大算力带来的智能涌现，如何把 AI 模型压缩，运用到各种智能终端上，也是工业界不断追求的“极限挑战”。 在 AI 的各种世界顶会中，有一类顶会比赛的项目，就是如何将 AI 高性能又高效地使用到终端。 ICCV 2023 是 AI 计算机视觉领域的三大顶会之一，每两年举办一届，代表了人类在计算机视觉领域的最先进技术，堪称“地表最强”。 8月底，走出“技术自嗨”，带着一身“硬本事”，首次参加CV建模推理和训练赛的支付宝xNN团队，分别拿下2项赛事的3个冠亚军。其中“推理挑战赛”上，shanwei_zsw 和 zhaoyu_x 两支小组分别获得冠亚军，比分大幅领先第三名45%以上。在“训练挑战赛”上，shanwei_zsw 则以0.04的些微差值位居亚军。 赛事的难点在于，要在有限的计算资源条件下发挥模型的最大效能。例如在运行时，GPU内存限制在6GB以下，训练成本控制在九个小时以内，在这些条件限制下，图像识别精准度还要达到95%以上，在1分钟之内完成几千张图片推理的效果。 “投入时间比较短，参赛也很从容，比赛的课题就是我们日常的工作”，参加挑战的支付宝xNN引擎工程师王世豪道。 通过 xNN 团队在技术实践上的探索，我们也能够一窥当前 AI 在终端落地方面的最新进展：从 1.0 跨越到 2.0，目前端侧 AI 技术已经攀登到一个“小高峰”，“又好又快”成为技术抵达的主逻辑。 历史的齿轮重新开始转动，随着大模型的降临， AI 在智能终端的落地，又迎来一个全新阶段。 01 端侧部署难题：有限资源VS大参数AI模型 或许大家并不了解 xNN 团队，但一定用过他们的技术。 扫码付款、春节扫五福、理财推荐、短","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/09f63f8fca3b96bfeeea306b2ef57a3f","width":"1080","height":"613"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":3,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/220217927573632","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":5337,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"9000000000000314","authorId":"9000000000000314","name":"刀哥拉丝","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8e51a63f0a1a13425ecd08fb8583607a","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"9000000000000314","authorIdStr":"9000000000000314"},"content":"$蚂蚁集团(06688)$到底什么时候能上市?","text":"$蚂蚁集团(06688)$到底什么时候能上市?","html":"$蚂蚁集团(06688)$到底什么时候能上市?"}],"imageCount":6,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":219685686030368,"gmtCreate":1694671746869,"gmtModify":1694672518051,"author":{"id":"3577088745112674","authorId":"3577088745112674","name":"光锥智能","avatar":"https://static.tigerbbs.com/651ae7b585f9b2ec556d1945190a5bfe","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3577088745112674","authorIdStr":"3577088745112674"},"themes":[],"title":"以AI对抗AI，大模型安全的“进化论”","htmlText":"点击关注 文丨刘雨琦，编｜王一粟 “互联网时代，我们是更危险，还是更安全？” 2016年，互联网正值高速发展之际，电梯广告经常出现这几个大字，两行标语，从病毒木马到网络诈骗，对于安全的思考、安全防范技术的建立一直在与科技发展赛跑。同样，大模型时代发展的早期，也引发了许多安全考量。 英特网被发明的十年后，互联网防护技术和产业链才开始补齐，而参考了过去几十年的经验，在大模型诞生后不到半年的时间里，围绕着模型安全、数据安全、内容安全的讨论，就已经不绝于耳。 最近一周，在上海外滩大会、浦江创新论坛、国家网安周等场合，产学研界针对于大模型应用落地所带来的数据安全问题（包括数据投毒、信息泄露、版权风险等）、模型安全问题（模型本身的安全漏洞、恶意利用等）、内容安全问题（生成内容包含违规、违法、色情等敏感信息等）、AI 伦理问题等进行了一系列的讨论。 如何为大模型保驾护航？ 国内一些安全厂商，如360、蚂蚁、深信服、奇安信、山石科技等都在积极研发大模型安全技术。 01 大模型需要“医生”和“保镖” 大模型作为新物种的诞生，在训练过程中要有安全监控，在大模型最后推向市场的时候，也需要一次“质检”，质检后流入市场，需要可控的使用方式，这都是解决安全问题的宏观思路。 无论是通用大模型还是面向垂直领域的行业大模型，目前来看，模型安全的保护主要分为三个部分： 一是训练阶段的数据问题：如果数据采集不当、存在偏见或标签错误、数据被投毒，都有可能导致大模型产生错误输出、存在歧视或其他负面影响，同时数据在应用的过程中，也要面临数据泄露、隐私曝光等风险； 二是模型本身的可控问题：模型的可靠性、稳定性、鲁棒性等都需要进行检验，例如此前有用户构造针对性语句对模型进行诱导，大模型可能生产带有欺诈、歧视、政治倾向等风险内容； 三是大模型在实际场景中应用的安全问题：在实际的使用过程中，不同用户群体的交互和应用都需要谨慎","listText":"点击关注 文丨刘雨琦，编｜王一粟 “互联网时代，我们是更危险，还是更安全？” 2016年，互联网正值高速发展之际，电梯广告经常出现这几个大字，两行标语，从病毒木马到网络诈骗，对于安全的思考、安全防范技术的建立一直在与科技发展赛跑。同样，大模型时代发展的早期，也引发了许多安全考量。 英特网被发明的十年后，互联网防护技术和产业链才开始补齐，而参考了过去几十年的经验，在大模型诞生后不到半年的时间里，围绕着模型安全、数据安全、内容安全的讨论，就已经不绝于耳。 最近一周，在上海外滩大会、浦江创新论坛、国家网安周等场合，产学研界针对于大模型应用落地所带来的数据安全问题（包括数据投毒、信息泄露、版权风险等）、模型安全问题（模型本身的安全漏洞、恶意利用等）、内容安全问题（生成内容包含违规、违法、色情等敏感信息等）、AI 伦理问题等进行了一系列的讨论。 如何为大模型保驾护航？ 国内一些安全厂商，如360、蚂蚁、深信服、奇安信、山石科技等都在积极研发大模型安全技术。 01 大模型需要“医生”和“保镖” 大模型作为新物种的诞生，在训练过程中要有安全监控，在大模型最后推向市场的时候，也需要一次“质检”，质检后流入市场，需要可控的使用方式，这都是解决安全问题的宏观思路。 无论是通用大模型还是面向垂直领域的行业大模型，目前来看，模型安全的保护主要分为三个部分： 一是训练阶段的数据问题：如果数据采集不当、存在偏见或标签错误、数据被投毒，都有可能导致大模型产生错误输出、存在歧视或其他负面影响，同时数据在应用的过程中，也要面临数据泄露、隐私曝光等风险； 二是模型本身的可控问题：模型的可靠性、稳定性、鲁棒性等都需要进行检验，例如此前有用户构造针对性语句对模型进行诱导，大模型可能生产带有欺诈、歧视、政治倾向等风险内容； 三是大模型在实际场景中应用的安全问题：在实际的使用过程中，不同用户群体的交互和应用都需要谨慎","text":"点击关注 文丨刘雨琦，编｜王一粟 “互联网时代，我们是更危险，还是更安全？” 2016年，互联网正值高速发展之际，电梯广告经常出现这几个大字，两行标语，从病毒木马到网络诈骗，对于安全的思考、安全防范技术的建立一直在与科技发展赛跑。同样，大模型时代发展的早期，也引发了许多安全考量。 英特网被发明的十年后，互联网防护技术和产业链才开始补齐，而参考了过去几十年的经验，在大模型诞生后不到半年的时间里，围绕着模型安全、数据安全、内容安全的讨论，就已经不绝于耳。 最近一周，在上海外滩大会、浦江创新论坛、国家网安周等场合，产学研界针对于大模型应用落地所带来的数据安全问题（包括数据投毒、信息泄露、版权风险等）、模型安全问题（模型本身的安全漏洞、恶意利用等）、内容安全问题（生成内容包含违规、违法、色情等敏感信息等）、AI 伦理问题等进行了一系列的讨论。 如何为大模型保驾护航？ 国内一些安全厂商，如360、蚂蚁、深信服、奇安信、山石科技等都在积极研发大模型安全技术。 01 大模型需要“医生”和“保镖” 大模型作为新物种的诞生，在训练过程中要有安全监控，在大模型最后推向市场的时候，也需要一次“质检”，质检后流入市场，需要可控的使用方式，这都是解决安全问题的宏观思路。 无论是通用大模型还是面向垂直领域的行业大模型，目前来看，模型安全的保护主要分为三个部分： 一是训练阶段的数据问题：如果数据采集不当、存在偏见或标签错误、数据被投毒，都有可能导致大模型产生错误输出、存在歧视或其他负面影响，同时数据在应用的过程中，也要面临数据泄露、隐私曝光等风险； 二是模型本身的可控问题：模型的可靠性、稳定性、鲁棒性等都需要进行检验，例如此前有用户构造针对性语句对模型进行诱导，大模型可能生产带有欺诈、歧视、政治倾向等风险内容； 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科技巨头和创业公司动作频频，生成式AI强力渗透电商领域 文/王吉伟 AIGC的飓风刮起来之后，生成式AI很快就渗透进了电商领域。 电商领域拥有巨大的市场规模与目标客户。从事电商的企业数字化程度较高，对新技术接受能力强，AIGC解决方案可以快速落地。 而电商起家的云计算厂商，更是AIGC的主要推动者。在微软携着OpenAI云服务让ChatGPT、DALL-E等产品与解决方案快速落地到多个领域后，亚马逊、阿里云、京东云等紧跟其后强势推出自有LLM，并快速开发相关应用部署到自有生态以服务用户。 阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇认为，所有的行业都值得在大模型的基础上用人工智能的全新技术重新做一遍。并在发布大语言模型“通义千问”时提到，阿里巴巴从自身开始，各个业务产品、用户产品都将基于大模型重新开发。 这个逻辑当是所有大语言模型厂商的心声，大家都在努力推进内部应用生成式AI，并携手合作伙伴开发出好用的产品服务生态内各个平台的商户与用户。 电商领域既有生成式AI技术的缔造者，也有AIGC落地的重要客户和业务场景。 多年来，在电商平台开店的店主们都在苦苦追求软件工具的应用，以更好的增效降本。生成式AI文生文、文生图在带给C端用户强烈震撼的同时，也让店家先行一步探索AIGC在电商经营中的运用。 由此，电商领域也就被生成式AI先一步渗透。 在各大电商平台推出大语言模型之前，电商圈已经有人开始用Midjourney（MJ）、Stable Diffusion（SD）等生成服装首饰并进行模特替换，还有人用","listText":"生成式AI席卷电商领域，AIGC赋能厂商与客户增效降本 生成式AI已经热了这么久，厂商们在电商领域都有哪些探索？ 从AI模特换装到AIGC赋能运营，生成式AI全方位渗透电商产业链 生成式AI对电商领域有什么影响？发展现状如何？一篇文章看明白 七个具体应用案例，透析生成式AI在电商领域的应用 科技巨头和创业公司动作频频，生成式AI强力渗透电商领域 文/王吉伟 AIGC的飓风刮起来之后，生成式AI很快就渗透进了电商领域。 电商领域拥有巨大的市场规模与目标客户。从事电商的企业数字化程度较高，对新技术接受能力强，AIGC解决方案可以快速落地。 而电商起家的云计算厂商，更是AIGC的主要推动者。在微软携着OpenAI云服务让ChatGPT、DALL-E等产品与解决方案快速落地到多个领域后，亚马逊、阿里云、京东云等紧跟其后强势推出自有LLM，并快速开发相关应用部署到自有生态以服务用户。 阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇认为，所有的行业都值得在大模型的基础上用人工智能的全新技术重新做一遍。并在发布大语言模型“通义千问”时提到，阿里巴巴从自身开始，各个业务产品、用户产品都将基于大模型重新开发。 这个逻辑当是所有大语言模型厂商的心声，大家都在努力推进内部应用生成式AI，并携手合作伙伴开发出好用的产品服务生态内各个平台的商户与用户。 电商领域既有生成式AI技术的缔造者，也有AIGC落地的重要客户和业务场景。 多年来，在电商平台开店的店主们都在苦苦追求软件工具的应用，以更好的增效降本。生成式AI文生文、文生图在带给C端用户强烈震撼的同时，也让店家先行一步探索AIGC在电商经营中的运用。 由此，电商领域也就被生成式AI先一步渗透。 在各大电商平台推出大语言模型之前，电商圈已经有人开始用Midjourney（MJ）、Stable Diffusion（SD）等生成服装首饰并进行模特替换，还有人用","text":"生成式AI席卷电商领域，AIGC赋能厂商与客户增效降本 生成式AI已经热了这么久，厂商们在电商领域都有哪些探索？ 从AI模特换装到AIGC赋能运营，生成式AI全方位渗透电商产业链 生成式AI对电商领域有什么影响？发展现状如何？一篇文章看明白 七个具体应用案例，透析生成式AI在电商领域的应用 科技巨头和创业公司动作频频，生成式AI强力渗透电商领域 文/王吉伟 AIGC的飓风刮起来之后，生成式AI很快就渗透进了电商领域。 电商领域拥有巨大的市场规模与目标客户。从事电商的企业数字化程度较高，对新技术接受能力强，AIGC解决方案可以快速落地。 而电商起家的云计算厂商，更是AIGC的主要推动者。在微软携着OpenAI云服务让ChatGPT、DALL-E等产品与解决方案快速落地到多个领域后，亚马逊、阿里云、京东云等紧跟其后强势推出自有LLM，并快速开发相关应用部署到自有生态以服务用户。 阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇认为，所有的行业都值得在大模型的基础上用人工智能的全新技术重新做一遍。并在发布大语言模型“通义千问”时提到，阿里巴巴从自身开始，各个业务产品、用户产品都将基于大模型重新开发。 这个逻辑当是所有大语言模型厂商的心声，大家都在努力推进内部应用生成式AI，并携手合作伙伴开发出好用的产品服务生态内各个平台的商户与用户。 电商领域既有生成式AI技术的缔造者，也有AIGC落地的重要客户和业务场景。 多年来，在电商平台开店的店主们都在苦苦追求软件工具的应用，以更好的增效降本。生成式AI文生文、文生图在带给C端用户强烈震撼的同时，也让店家先行一步探索AIGC在电商经营中的运用。 由此，电商领域也就被生成式AI先一步渗透。 在各大电商平台推出大语言模型之前，电商圈已经有人开始用Midjourney（MJ）、Stable 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文｜姚 悦，编｜王一粟 “我们将正式告别过去单一渠道投放的时代，走向一站式跨渠道品效联合经营的全新时代。”9月6日，在2023年其最重要的营销峰会上，淘天集团阿里妈妈市场部总经理穆尔说道。 当天，阿里妈妈整合过去多个产品，推出主打“一站式智能化”两款新产品。更重要的是，营销战略和思路也都在同步转变——提出“全局经营”和“AI商业化战略”。 在越来越“要效果”的营销趋势下，AI正在成为推动营销变革的重要力量。 近日，电商营销大数据平台有米云推出“AI口播”“AI剧本”等一系列AI创作工具包，也提出要用AI技术将传统营销的“赌性思维”转变为“试验性思维”。 还有字节跳动旗下的巨量引擎推出“智能成片”工具、百度推出新智能营销平台“轻舸”，通过生成式AI贯通营销方案表达和广告投放优化…… 营销越来越多元化、精细化，一味地靠人力、财力投入已经很难提高经营效率，营销平台早在不断寻求破局。显然，有大模型加持的AI技术，已经被当作营销界破局的关键。 AI技术推动营销思维变革和智能工具进步，使得营销向复杂简单化的新阶段迈进，让营销的效率进一步提升。 01 AI商业时代，营销“数智化”升级 “如果说数字营销，是基于大数据的数理统计的经验判断为特点，那AI商业时代的智能营销，将明显带有知识驱动、逻辑推理和创造性的特性。”淘天集团阿里妈妈首席技术官郑波表示。 AI商业时代，营销产品正在被刷新，而且已贯穿了决策、创意、投放的全流程环节。 决策，是整个营销流程的第一步。这个阶段，商家需要洞察行业、消费等趋势，才能够作出合理的营销计划和创意，但往往面临——海量数据处理，需要专业能力和巨大精力等问题。 现在，生成式AI不仅可以分析复杂数据，还可以直接生成决策内容。 像有米云的“AI趋势分析”，就可以在618大促，分析卖得好的前100件口红的共同特性，从而剖析出口红的消费趋势；还有“黄金3S台词榜","listText":"点击关注 文｜姚 悦，编｜王一粟 “我们将正式告别过去单一渠道投放的时代，走向一站式跨渠道品效联合经营的全新时代。”9月6日，在2023年其最重要的营销峰会上，淘天集团阿里妈妈市场部总经理穆尔说道。 当天，阿里妈妈整合过去多个产品，推出主打“一站式智能化”两款新产品。更重要的是，营销战略和思路也都在同步转变——提出“全局经营”和“AI商业化战略”。 在越来越“要效果”的营销趋势下，AI正在成为推动营销变革的重要力量。 近日，电商营销大数据平台有米云推出“AI口播”“AI剧本”等一系列AI创作工具包，也提出要用AI技术将传统营销的“赌性思维”转变为“试验性思维”。 还有字节跳动旗下的巨量引擎推出“智能成片”工具、百度推出新智能营销平台“轻舸”，通过生成式AI贯通营销方案表达和广告投放优化…… 营销越来越多元化、精细化，一味地靠人力、财力投入已经很难提高经营效率，营销平台早在不断寻求破局。显然，有大模型加持的AI技术，已经被当作营销界破局的关键。 AI技术推动营销思维变革和智能工具进步，使得营销向复杂简单化的新阶段迈进，让营销的效率进一步提升。 01 AI商业时代，营销“数智化”升级 “如果说数字营销，是基于大数据的数理统计的经验判断为特点，那AI商业时代的智能营销，将明显带有知识驱动、逻辑推理和创造性的特性。”淘天集团阿里妈妈首席技术官郑波表示。 AI商业时代，营销产品正在被刷新，而且已贯穿了决策、创意、投放的全流程环节。 决策，是整个营销流程的第一步。这个阶段，商家需要洞察行业、消费等趋势，才能够作出合理的营销计划和创意，但往往面临——海量数据处理，需要专业能力和巨大精力等问题。 现在，生成式AI不仅可以分析复杂数据，还可以直接生成决策内容。 像有米云的“AI趋势分析”，就可以在618大促，分析卖得好的前100件口红的共同特性，从而剖析出口红的消费趋势；还有“黄金3S台词榜","text":"点击关注 文｜姚 悦，编｜王一粟 “我们将正式告别过去单一渠道投放的时代，走向一站式跨渠道品效联合经营的全新时代。”9月6日，在2023年其最重要的营销峰会上，淘天集团阿里妈妈市场部总经理穆尔说道。 当天，阿里妈妈整合过去多个产品，推出主打“一站式智能化”两款新产品。更重要的是，营销战略和思路也都在同步转变——提出“全局经营”和“AI商业化战略”。 在越来越“要效果”的营销趋势下，AI正在成为推动营销变革的重要力量。 近日，电商营销大数据平台有米云推出“AI口播”“AI剧本”等一系列AI创作工具包，也提出要用AI技术将传统营销的“赌性思维”转变为“试验性思维”。 还有字节跳动旗下的巨量引擎推出“智能成片”工具、百度推出新智能营销平台“轻舸”，通过生成式AI贯通营销方案表达和广告投放优化…… 营销越来越多元化、精细化，一味地靠人力、财力投入已经很难提高经营效率，营销平台早在不断寻求破局。显然，有大模型加持的AI技术，已经被当作营销界破局的关键。 AI技术推动营销思维变革和智能工具进步，使得营销向复杂简单化的新阶段迈进，让营销的效率进一步提升。 01 AI商业时代，营销“数智化”升级 “如果说数字营销，是基于大数据的数理统计的经验判断为特点，那AI商业时代的智能营销，将明显带有知识驱动、逻辑推理和创造性的特性。”淘天集团阿里妈妈首席技术官郑波表示。 AI商业时代，营销产品正在被刷新，而且已贯穿了决策、创意、投放的全流程环节。 决策，是整个营销流程的第一步。这个阶段，商家需要洞察行业、消费等趋势，才能够作出合理的营销计划和创意，但往往面临——海量数据处理，需要专业能力和巨大精力等问题。 现在，生成式AI不仅可以分析复杂数据，还可以直接生成决策内容。 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文 | 梧桐 报道 | Chaos新观察 短短一个月，隔壁看大模型的记者已经跑了不下5场发布会。 8月31日，国内AI视频技术头部公司百家云召开战略发布会，推出全新大模型产品「百问大模型」。就在两个月前，百家云刚刚发布面向企业市场营销需求的「市场易」GPT大模型。 同样是在8月，百川智能发布公司旗下第三款大模型产品Baichuan-53B。这家创业不到半年的公司，在过去三个月里，连续发布了三个大模型。 ...... 密集的产品发布，只是今年大模型创业潮的冰山一角。从年初到现在，短短九月间，AIGC创业者数量一路狂飙，“百模大战”带来的硝烟弥漫开来。 有业内人士向Chaos新观察表示，中国目前已发布的大模型早已接近 200个。有通用大模型、垂直行业大模型；有已经落地的、即将落地的，甚至还有一些根本没有考虑落地的。上半年，无论行业、什么领域，似乎都能与大模型来个“沾亲带故”。 有人在狂热中野蛮生长，有人在狂热中黯然离场。大模型创业这场热潮似乎还没有消退，就已经有玩家倒下，成为了第一批炮灰。 行业真的需要这么多大模型吗？大模型创业是否会带来泡沫？哪些大模型真正有价值，哪些只是“套壳产品”？国内外大模型较为成熟的落地应用，有哪些经验可以借鉴...... 是时候冷静下来，重新思考大模型的价值了。 01 大模型狂飙，百模大战开启 2022 年底，OpenAI 正式发布 ChatGPT，迅速破圈，短短 2 个月便用户过亿，引发了全球科技爱好者的狂欢。随着 AIGC、大模型概念井喷，大批创业者涌入，大模型数量呈现爆发式增长。 与此同时，在二级市场，国内A股多家企业接连发布定增预案，拟定增募集资金用于训练大模型，募资金额常常动辄数亿、数十亿。 据科技部5月份发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》，中国已发布79个10亿参数规模以上的大模型。其中，自然语言处理仍是最为活跃","listText":"大模型创业走向B端 文 | 梧桐 报道 | Chaos新观察 短短一个月，隔壁看大模型的记者已经跑了不下5场发布会。 8月31日，国内AI视频技术头部公司百家云召开战略发布会，推出全新大模型产品「百问大模型」。就在两个月前，百家云刚刚发布面向企业市场营销需求的「市场易」GPT大模型。 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200个。有通用大模型、垂直行业大模型；有已经落地的、即将落地的，甚至还有一些根本没有考虑落地的。上半年，无论行业、什么领域，似乎都能与大模型来个“沾亲带故”。 有人在狂热中野蛮生长，有人在狂热中黯然离场。大模型创业这场热潮似乎还没有消退，就已经有玩家倒下，成为了第一批炮灰。 行业真的需要这么多大模型吗？大模型创业是否会带来泡沫？哪些大模型真正有价值，哪些只是“套壳产品”？国内外大模型较为成熟的落地应用，有哪些经验可以借鉴...... 是时候冷静下来，重新思考大模型的价值了。 01 大模型狂飙，百模大战开启 2022 年底，OpenAI 正式发布 ChatGPT，迅速破圈，短短 2 个月便用户过亿，引发了全球科技爱好者的狂欢。随着 AIGC、大模型概念井喷，大批创业者涌入，大模型数量呈现爆发式增长。 与此同时，在二级市场，国内A股多家企业接连发布定增预案，拟定增募集资金用于训练大模型，募资金额常常动辄数亿、数十亿。 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发布了消费级OST（光学透视）个人空间计算平台 Rokid AR Studio，包括Rokid Max Pro（售价4999元）和Rokid Station Pro（售价3999元）两大硬件产品。 Rokid创始人、CEO祝铭明在发布会上表示：“让空间计算能更自然地融入日常生活和工作，让Rokid AR Studio成为你的第一台空间计算机。” 这和以往人们对AR眼镜的认知有很大不同。在此之前，AR眼镜一直被“锁死”在娱乐场景中，靠影视和游戏两大支柱产业生存，而Rokid AR Studio 真正成为了个人生产力工具，IM软件、写文章、写代码，搜索信息等等工作场景，都能通过最新的硬件完成。 使用场景的扩展，让AR设备从边缘化的场景中，转向更为实际的使用价值。消费者愿意买单，整个AR产业链才会进入消费级市场正循环。 说自己是个“社恐”的老板祝铭明，是个十足的产品和技术控，他在内部曾毙掉两版产品设计初稿，差点把产品部“逼疯”。可当最后产品部偷偷拿出设计好的产品时，祝铭明立刻下令资源都倾斜到这个产品上。“我只关心一个数据，就是用户使用时长。目前，我们的真实用户使用时长已经接近一个半小时，周留存率超过20%。做到这个，用户会自然增长。” 用户数积累达到百万级别，也意味着，AR行业进入了软件系统和生态建设的第二阶段。近年来，已经有越来越多的系统厂商、应用软件厂商、内容厂商加入到AR生态建设中来。 “一群疯子，一个梦想，十年光阴。” 正如祝铭明所言，从娱乐场景到生产力工具，Rokid用了10年，这背后不只是思考的跃进，更是从硬件技术到软件","listText":"点击关注 文丨刘雨琦 你可能很难想象，在一个没有显示屏也没有鼠标的空间，仅凭一副AR眼镜和一台口袋主机，就能完成一篇5000字的文章。 没错，8月26日，在2023 Rokid Jungle 新品发布会现场，这样的场景正在真实发生着。会上，Rokid 发布了消费级OST（光学透视）个人空间计算平台 Rokid AR Studio，包括Rokid Max Pro（售价4999元）和Rokid Station Pro（售价3999元）两大硬件产品。 Rokid创始人、CEO祝铭明在发布会上表示：“让空间计算能更自然地融入日常生活和工作，让Rokid AR Studio成为你的第一台空间计算机。” 这和以往人们对AR眼镜的认知有很大不同。在此之前，AR眼镜一直被“锁死”在娱乐场景中，靠影视和游戏两大支柱产业生存，而Rokid AR Studio 真正成为了个人生产力工具，IM软件、写文章、写代码，搜索信息等等工作场景，都能通过最新的硬件完成。 使用场景的扩展，让AR设备从边缘化的场景中，转向更为实际的使用价值。消费者愿意买单，整个AR产业链才会进入消费级市场正循环。 说自己是个“社恐”的老板祝铭明，是个十足的产品和技术控，他在内部曾毙掉两版产品设计初稿，差点把产品部“逼疯”。可当最后产品部偷偷拿出设计好的产品时，祝铭明立刻下令资源都倾斜到这个产品上。“我只关心一个数据，就是用户使用时长。目前，我们的真实用户使用时长已经接近一个半小时，周留存率超过20%。做到这个，用户会自然增长。” 用户数积累达到百万级别，也意味着，AR行业进入了软件系统和生态建设的第二阶段。近年来，已经有越来越多的系统厂商、应用软件厂商、内容厂商加入到AR生态建设中来。 “一群疯子，一个梦想，十年光阴。” 正如祝铭明所言，从娱乐场景到生产力工具，Rokid用了10年，这背后不只是思考的跃进，更是从硬件技术到软件","text":"点击关注 文丨刘雨琦 你可能很难想象，在一个没有显示屏也没有鼠标的空间，仅凭一副AR眼镜和一台口袋主机，就能完成一篇5000字的文章。 没错，8月26日，在2023 Rokid Jungle 新品发布会现场，这样的场景正在真实发生着。会上，Rokid 发布了消费级OST（光学透视）个人空间计算平台 Rokid AR Studio，包括Rokid Max Pro（售价4999元）和Rokid Station Pro（售价3999元）两大硬件产品。 Rokid创始人、CEO祝铭明在发布会上表示：“让空间计算能更自然地融入日常生活和工作，让Rokid AR Studio成为你的第一台空间计算机。” 这和以往人们对AR眼镜的认知有很大不同。在此之前，AR眼镜一直被“锁死”在娱乐场景中，靠影视和游戏两大支柱产业生存，而Rokid AR Studio 真正成为了个人生产力工具，IM软件、写文章、写代码，搜索信息等等工作场景，都能通过最新的硬件完成。 使用场景的扩展，让AR设备从边缘化的场景中，转向更为实际的使用价值。消费者愿意买单，整个AR产业链才会进入消费级市场正循环。 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一旦LLM与企业管理软件融合好，便意味着大模型的顺利落地。而大语言模型的私有化部署能力，往往意味着厂商们更大的商机。 这样，LLM与企业管理软件的融合成了重中之重。发布领域大模型与提供私有化部署，也成了广大B端厂商主流做法，更使得能够代替用户和大模型进行交互的AI Agent ，在Prompt系统工程之后成了香饽饽。 当前，AI Agent已是公认大语言模型落地的有效方式之一，它让更多人看清了大语言模型创业的方向，也让投资者们更加看好LLM、Agent与已有企业管理软件的融合应用。 在这其中，因为RPA、低代码等技术在自动化方面的天然属性，并且自然语言交互能够为其带来相当的质变，能够为客","listText":"AIGC如何借AI Agent落地？ 融合LLM的RPA进化到什么程度？ 像生成文本一样生成流程的ChatRPA，能够提升RPA新体验？ 边探索边创建的ChatRPA，能否破解RPA与LLM融合难题？ AI Agent模式的TARS-RPA-Agent，对超自动化有什么意义？ 文/王吉伟 大语言模型（LLM，Large Language Model）的持续爆发，让AIGC一直处于这股AI风暴最中央，不停席卷各个领域。 在国内，仍在雨后春笋般上新的大语言模型，在持续累加“千模大战”大模型数量的同时，也在不断填补垂直大语言模型在各个领域的空白。 每个领域都会有自己的大模型，每个领域都会有厂商推出自有模型。更多的LLM，让AIGC以更迅猛的速度进入并影响更多业务场景。 AIGC并不只有C端用户所看到的用AI工具生成文字、图画、视频等各种内容，还有B端的用AI直接生成以及驱动管理系统生成各种可执行的业务流程。 相对于C端产品直接引入生成式AI或者部署开源模型就能搞定，B端产品要在引入、部署及自研LLM的基础上做更多的训练、微调与优化等，才能保证LLM能够与已有产品更好的融合，以更好地发挥各自所长。 一旦LLM与企业管理软件融合好，便意味着大模型的顺利落地。而大语言模型的私有化部署能力，往往意味着厂商们更大的商机。 这样，LLM与企业管理软件的融合成了重中之重。发布领域大模型与提供私有化部署，也成了广大B端厂商主流做法，更使得能够代替用户和大模型进行交互的AI Agent ，在Prompt系统工程之后成了香饽饽。 当前，AI Agent已是公认大语言模型落地的有效方式之一，它让更多人看清了大语言模型创业的方向，也让投资者们更加看好LLM、Agent与已有企业管理软件的融合应用。 在这其中，因为RPA、低代码等技术在自动化方面的天然属性，并且自然语言交互能够为其带来相当的质变，能够为客","text":"AIGC如何借AI Agent落地？ 融合LLM的RPA进化到什么程度？ 像生成文本一样生成流程的ChatRPA，能够提升RPA新体验？ 边探索边创建的ChatRPA，能否破解RPA与LLM融合难题？ AI Agent模式的TARS-RPA-Agent，对超自动化有什么意义？ 文/王吉伟 大语言模型（LLM，Large Language Model）的持续爆发，让AIGC一直处于这股AI风暴最中央，不停席卷各个领域。 在国内，仍在雨后春笋般上新的大语言模型，在持续累加“千模大战”大模型数量的同时，也在不断填补垂直大语言模型在各个领域的空白。 每个领域都会有自己的大模型，每个领域都会有厂商推出自有模型。更多的LLM，让AIGC以更迅猛的速度进入并影响更多业务场景。 AIGC并不只有C端用户所看到的用AI工具生成文字、图画、视频等各种内容，还有B端的用AI直接生成以及驱动管理系统生成各种可执行的业务流程。 相对于C端产品直接引入生成式AI或者部署开源模型就能搞定，B端产品要在引入、部署及自研LLM的基础上做更多的训练、微调与优化等，才能保证LLM能够与已有产品更好的融合，以更好地发挥各自所长。 一旦LLM与企业管理软件融合好，便意味着大模型的顺利落地。而大语言模型的私有化部署能力，往往意味着厂商们更大的商机。 这样，LLM与企业管理软件的融合成了重中之重。发布领域大模型与提供私有化部署，也成了广大B端厂商主流做法，更使得能够代替用户和大模型进行交互的AI Agent ，在Prompt系统工程之后成了香饽饽。 当前，AI Agent已是公认大语言模型落地的有效方式之一，它让更多人看清了大语言模型创业的方向，也让投资者们更加看好LLM、Agent与已有企业管理软件的融合应用。 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Gartner RPA魔力象限报告解读：国产厂商“破纪录”跃升意味着什么？","htmlText":"2023 Gartner RPA魔力象限报告解读：象限跃升彰显国产RPA厂商实力 2023 Gartner RPA魔力象限报告四大行业趋势，国产RPA厂商已在践行 文/王吉伟 8月3日，全球著名咨询调查机构Gartner发布了《2023年全球RPA魔力象限（Gartner RPA MQ）》报告。 报告从执行能力和企业战略两大维度对全球RPA厂商进行全面考察分析，综合产品技术、AI、数据分析、场景应用等360度全方位考核评估，最终UiPath、弘玑Cyclone、Appian、Nintex等来自全球的16家厂商入选该报告。 Gartner基于对ChatGPT等生成式AI与RPA融合趋势及大语言模型（LLM，Large Language Model）的深度研究，在报告开头的“战略规划设想”板块就给出了预测：到2025年，90%的RPA供应商都将提供生成式AI辅助的自动化服务。 而报告所给出的RPA市场四大趋势，其中之一也是”ChatGPT和其他LLM正在推动人工智能生成的自动化”。 在生成式AI的影响下，RPA市场将继续保持高速增长。 市场规模方面，2022年RPA软件市场从2021年的23亿美元增长到28亿美元。RPA软件市场增长率在逐年放缓，已经由2021年的31%下降到2022年的22%，但仍旧远超全球软件市场11%的平均增长率。 MQ报告的评选标准会随着行业的发展与厂商各项能力的提升而不断变化，因此每年都会有厂商在象限图中消失，也会有些厂商发生显著的位置变化。 今年报告中，入选厂商数量从去年的15家变成了16家，新入选了两家厂商，一家厂商被取缔。四个象限的厂商数量，则由去年的5-1-4-5变成了今年5-1-4-6。 这是Gartner连续第五年发布此报告，也是国产RPA厂商连续第三年入选该报告。今年的报告仍有两家国产厂商入选，其中弘玑Cyclone更成为整个报告变动最大","listText":"2023 Gartner RPA魔力象限报告解读：象限跃升彰显国产RPA厂商实力 2023 Gartner RPA魔力象限报告四大行业趋势，国产RPA厂商已在践行 文/王吉伟 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\n \n  美股业绩期，科技股可能之前预期比较高？都有令市场有些失落的，包括微软，原以为AI已经可以在Q2季报里面大显身手，结果可能bing有一些，其他数据拉动并不大。英伟达要不要炒一下业绩？等等今天一并回答。 0:00 节目开始 0:37 本周最后一加？道指太强？ ！ 2:25 VIX指数(VIX) 现在过低？也有隐忧 <a href=\"https://laohu8.com/S/VIX\">$标普500波动率指数(VIX)$</a> 3:49 微软(MSFT)业绩AI的贡献没有想象中大?!&nbsp; <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> Caterpillar(CTA)代表的传统股接棒，道指创高位 9:39 英伟达(NVDA) 要不要炒业绩？ <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 14:10&nbsp; 美光科技(MU)/Alphabet Inc Class C(GOOG)业绩比想象更好？ <a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">$美光科技(MU)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> 18:50 印度股市成为日韩股市之外的选择？ HDFC Bank Limited ADR(HDB)/Icici Bank Limited ADR(IBN)\n \n","listText":"美股业绩期，科技股可能之前预期比较高？都有令市场有些失落的，包括微软，原以为AI已经可以在Q2季报里面大显身手，结果可能bing有一些，其他数据拉动并不大。英伟达要不要炒一下业绩？等等今天一并回答。 0:00 节目开始 0:37 本周最后一加？道指太强？ ！ 2:25 VIX指数(VIX) 现在过低？也有隐忧 <a href=\"https://laohu8.com/S/VIX\">$标普500波动率指数(VIX)$</a> 3:49 微软(MSFT)业绩AI的贡献没有想象中大?!&nbsp; <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> 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截至收盘，道指涨幅为0.08%，连续第12个交易日上涨；纳指涨幅为0.61%；标普500指数涨幅为0.28%。 微软第四财季不温不火 微软今日盘后公布截至今年6月30日的2023财年第四财季及全财年业绩。 第四财季财务信息： 营收同比增长8%至562亿美元，高于市场预期的554.9亿美元，但增速逊于去年同期的12%； 经营利润同比增长18%至243亿美元，净利润同比增长20%至201亿美元； 摊薄后每股净利润同比增长21%至2.69美元，高于市场预期的2.56美元； 资本支出为89.4亿美元，高于市场预期的78.5亿美元； 第四财季各部门业绩： 微软生产力和业务流程部门的营收为182.91亿美元，同比增幅为10%； 智能云部门的营收为239.93亿美元，同比增幅为15%； 个人计算业务的营收为139.05亿美元，同比下降4%； 2023财年全年业绩： 公司营收同比增长放缓至7%，至2119亿美元。而在过去五个财年，微软的营收同比增速均超过10%； 运营利润为885.23亿美元，同比增长12%； 净利润为723.61亿美元，同比增长5%； 每股摊薄收益为9.68美元，同比增长6%； AI技术尚未在财报中发力 微软的大多数主要产品线已经接入了一系列基于合作伙伴OpenAI模型的新人工智能程序，市场对这一服务的需求也在激增。 尽管如此，该公司包括人工智能组件的Office生产力套件尚未广泛使用，并且在经过几年的企业投资不断增加后，公司对Azure云服务和Office应用程序的总体支出正在放缓。与此同时，个人电脑出货量连续第六个季度下降，侵蚀了Windows软件和Surface设备的销售。 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\"></a>","listText":"美股周二收高，大型科技公司Alphabet和微软今日盘后公布财报，市场继续关注美股财报与美联储明天将公布的议息会议结果。 截至收盘，道指涨幅为0.08%，连续第12个交易日上涨；纳指涨幅为0.61%；标普500指数涨幅为0.28%。 微软第四财季不温不火 微软今日盘后公布截至今年6月30日的2023财年第四财季及全财年业绩。 第四财季财务信息： 营收同比增长8%至562亿美元，高于市场预期的554.9亿美元，但增速逊于去年同期的12%； 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图片 线下场景的陌生人社交：你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当国内的职场打工人还在为微信联系人“打标签“时，大洋彼岸的人已开始接收AI推荐的“必见对象清单”。 在投资界，社交软件已很长时间未出现在投资者的视野之中，不过，在最近的硅谷风向中，AI社交正在重新成为炙手可热的香饽饽。 在海外，跑出了一些专注于“封闭式社交”的项目，其实现了陌生人之间在线下场景的精准对接。其中AI的介入，改变了人际连接的发展范式。 在国内社交产品迭代停滞的当下，海外的成功经验或许可以给出新的启发。 图片 01 N2my的特点 这款社交软件名为“N2my\",它是一款AI社交工具，创始人Joanna对数科星球DigitalPlanet说，“你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。” 你可以理解为，它专为线下活动而生。通过AI算法提供「精准匹配+对话策略」服务，本质上，它将传统社交中「靠运气遇见关键人」的模式，转化为数据驱动的效率游戏。 Joanna说，线下活动本质是“一对多”的信息过载场景，很多参与线下活动的要不就是傻呆呆的参会，要不就是和已经认识的朋友叙旧，鲜有能够破圈、主动认识新人的机会。 而AI则通过线下活动这种”封闭式社交“解决了这个问题，同样参加活动的人可以获得信任背书，另外，线下活动能够极大弥补线上场景的单薄，即便匹配失败也不影响现实社交。“即让用户有了低试错成本”，她说。 图片 实际上，这款产品对线下活动本身也有巨大作用。 一般，没有人引导，线下的陌生人只能进行表面的闲聊。场面越混乱，信任度越低。主办方花费数小时筛选嘉宾，但如果嘉宾之间的连接显得随机或勉强，效果就会很差。 更多有潜力的嘉宾会在没有进行有意义交流的情况下离开。 这种情况下，“N2my\"这种交流工具就变得十分亟需了。 更为重要的是，在手","listText":"图片 图片 线下场景的陌生人社交：你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当国内的职场打工人还在为微信联系人“打标签“时，大洋彼岸的人已开始接收AI推荐的“必见对象清单”。 在投资界，社交软件已很长时间未出现在投资者的视野之中，不过，在最近的硅谷风向中，AI社交正在重新成为炙手可热的香饽饽。 在海外，跑出了一些专注于“封闭式社交”的项目，其实现了陌生人之间在线下场景的精准对接。其中AI的介入，改变了人际连接的发展范式。 在国内社交产品迭代停滞的当下，海外的成功经验或许可以给出新的启发。 图片 01 N2my的特点 这款社交软件名为“N2my\",它是一款AI社交工具，创始人Joanna对数科星球DigitalPlanet说，“你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。” 你可以理解为，它专为线下活动而生。通过AI算法提供「精准匹配+对话策略」服务，本质上，它将传统社交中「靠运气遇见关键人」的模式，转化为数据驱动的效率游戏。 Joanna说，线下活动本质是“一对多”的信息过载场景，很多参与线下活动的要不就是傻呆呆的参会，要不就是和已经认识的朋友叙旧，鲜有能够破圈、主动认识新人的机会。 而AI则通过线下活动这种”封闭式社交“解决了这个问题，同样参加活动的人可以获得信任背书，另外，线下活动能够极大弥补线上场景的单薄，即便匹配失败也不影响现实社交。“即让用户有了低试错成本”，她说。 图片 实际上，这款产品对线下活动本身也有巨大作用。 一般，没有人引导，线下的陌生人只能进行表面的闲聊。场面越混乱，信任度越低。主办方花费数小时筛选嘉宾，但如果嘉宾之间的连接显得随机或勉强，效果就会很差。 更多有潜力的嘉宾会在没有进行有意义交流的情况下离开。 这种情况下，“N2my\"这种交流工具就变得十分亟需了。 更为重要的是，在手","text":"图片 图片 线下场景的陌生人社交：你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。 图片 @数科星球原创 作者丨苑晶 编辑丨大兔 当国内的职场打工人还在为微信联系人“打标签“时，大洋彼岸的人已开始接收AI推荐的“必见对象清单”。 在投资界，社交软件已很长时间未出现在投资者的视野之中，不过，在最近的硅谷风向中，AI社交正在重新成为炙手可热的香饽饽。 在海外，跑出了一些专注于“封闭式社交”的项目，其实现了陌生人之间在线下场景的精准对接。其中AI的介入，改变了人际连接的发展范式。 在国内社交产品迭代停滞的当下，海外的成功经验或许可以给出新的启发。 图片 01 N2my的特点 这款社交软件名为“N2my\",它是一款AI社交工具，创始人Joanna对数科星球DigitalPlanet说，“你可以和想通过报名线下活动的方式，联系到你想认识的人。” 你可以理解为，它专为线下活动而生。通过AI算法提供「精准匹配+对话策略」服务，本质上，它将传统社交中「靠运气遇见关键人」的模式，转化为数据驱动的效率游戏。 Joanna说，线下活动本质是“一对多”的信息过载场景，很多参与线下活动的要不就是傻呆呆的参会，要不就是和已经认识的朋友叙旧，鲜有能够破圈、主动认识新人的机会。 而AI则通过线下活动这种”封闭式社交“解决了这个问题，同样参加活动的人可以获得信任背书，另外，线下活动能够极大弥补线上场景的单薄，即便匹配失败也不影响现实社交。“即让用户有了低试错成本”，她说。 图片 实际上，这款产品对线下活动本身也有巨大作用。 一般，没有人引导，线下的陌生人只能进行表面的闲聊。场面越混乱，信任度越低。主办方花费数小时筛选嘉宾，但如果嘉宾之间的连接显得随机或勉强，效果就会很差。 更多有潜力的嘉宾会在没有进行有意义交流的情况下离开。 这种情况下，“N2my\"这种交流工具就变得十分亟需了。 更为重要的是，在手","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/ba5b1f1587b528514b713c6700984248","width":"940","height":"627"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/76693baa2a5f34c98cd398c05222e699","width":"1080","height":"144"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/3fc8d0bcb50bbd666b2203455a000634","width":"1080","height":"79"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/460386490351904","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":915,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":7,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":429723788563136,"gmtCreate":1745934703538,"gmtModify":1745935945471,"author":{"id":"4131850706640400","authorId":"4131850706640400","name":"HiEV","avatar":"https://static.tigerbbs.com/230b01295c809712f60553376b215714","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4131850706640400","authorIdStr":"4131850706640400"},"themes":[],"title":"「快鱼吃慢鱼」的时代，车企如何拥抱AI大模型？","htmlText":"作者 |张马也 编辑 |王博 4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。” 在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。 随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。 在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。 博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。 AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。 一、AI重塑汽车产业竞争 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。 这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。 长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。 目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。 在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。 此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。 智能驾驶也是车企不可回避的生存","listText":"作者 |张马也 编辑 |王博 4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。” 在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。 随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。 在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。 博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。 AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。 一、AI重塑汽车产业竞争 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。 这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。 长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。 目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。 在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。 此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。 智能驾驶也是车企不可回避的生存","text":"作者 |张马也 编辑 |王博 4月22日，在上海车展前夕，腾讯智慧出行举办技术开放日2025 TIME DAY。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示：“腾讯不造车，但全力协助车企造好车、卖好车，助力用户用好车，做汽车产业升级的数智化助手。” 在汽车智能化的大机遇中，腾讯的切入点就是AI。 随着AI大模型、智能驾驶等技术的快速发展，车企的竞争力不再仅取决于规模与产能，而是转向技术创新与落地效率。 在这场聚焦AI技术与汽车产业深度融合大会上，腾讯宣布面向汽车行业全面升级全栈AI能力，涵盖AI基础设施、开发平台及场景化应用三大维度，并发布座舱端侧大模型等创新产品。 博世、元戎启行、长城、长安、蔚来等车企及科技公司高管也出席发表演讲，展示的智能化成果中，印证了这种转型的迫切性。 AI驱动效率提升、车云一体数据闭环、全球化智能底座等关键词，勾勒出了行业转型，以及腾讯助力车企应对智能化浪潮的核心思路。 一、AI重塑汽车产业竞争 腾讯集团副总裁、腾讯智慧出行总裁钟翔平指出，传统汽车市场的竞争模式是“大鱼吃小鱼”，依赖规模效应；而在智能化浪潮下，技术迭代速度成为决定性因素，“快鱼吃慢鱼”的效率竞争成为主流。 这一转变的核心在于，AI技术能够显著提升车企在研发、生产、营销、服务等环节的敏捷性。 长城汽车技术中心副总经理姜海鹏表示，AI浪潮冲击的时候，不做转型就是在等死。 目前，长城做了很多的AI应用，包括使用DeepSeek、元宝等工具进行企业知识管理，在生产制造和销售上，包括订单处理、BOM处理，以及店面选址，都开始应用AI的能力。 在与腾讯合作中，长安汽车则通过大模型与知识库结合，将50多款车型的说明书加载至AI引擎，用户问答准确率从32%提升至84%。 此类案例表明，AI不仅是功能升级的工具，更是企业组织效率与用户服务能力的加速器。 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