亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

2024年，人工智能領域最引人注目的進展之一便是交互型多模態大模型的快速發展。這些模型通過整合文本、音頻、圖像、視頻等多種模態的輸入輸出，實現了更為自然和高效的人類-機器交互。OpenAI的GPT-4o和谷歌的Gemini等模型，以其卓越的多模態理解和生成能力，成為行業的領跑者。

交互型多模態大模型的應用前景廣闊，其在教育、醫療健康、辦公、游戲、情感陪伴等多個領域的應用，預示著一場全新的行業升級。在教育領域，AI教師能夠提供個性化的學習支持；在醫療健康領域，智能助手能夠輔助醫生進行診斷和治療；而在家庭環境中，智能家居系統能夠提供更加便捷和舒適的生活體驗。 隨著技術的成熟，交互型多模態大模型的商業模式也日益清晰。一方面，通過提供API接口，大模型可以作為基礎服務被廣泛應用于各類應用程序中；另一方面，集成到操作系統中的大模型，有望成為新一代的超級入口，為用戶提供一站式的智能服務。但這一過程中也伴隨著數據隱私、倫理道德等方面的挑戰，需要行業內外共同努力，制定相應的規范和標準。 交互型多模態大模型的出現，標志著人機交互進入了一個新的時代。未來，我們有望看到更多的人形機器人、智能座艙、智能家居等應用，它們將無縫融入我們的日常生活，提供前所未有的便利和體驗。這也對技術提供商提出了更高的要求，不僅要追求技術的創新和突破，更要關注產品的社會價值和倫理責任。

02報告內容

AIGC是利用人工智能技術生成內容的新型生產方式

　　如艾瑞數智于2023年8月發布的AIGC（AI-Generated Content）相關報告中基于對國內產學研各界的解讀匯總，目前可將AIGC概括為：“利用人工智能技術（生成式AI路徑）生成內容的新型內容生產方式”。概念自2022年11月30日，OpenAI發布ChatGPT并免費試用后快速引發熱議。AIGC是人類逐漸實現信息數字化后，建立計算機對不同模態信息的理解與轉換，及計算機可進一步通過人類語言與人進行溝通的一次跨越式技術進步，為技術的未來發展與應用提供了構想的方向。 　

近年來，學術界在大規模深度神經網絡、多模態人工智能方面的探索表明大模型具備易擴展性，能夠實現跨模態的知識沉淀。去年亮相的Stable Diffusion以及ChatGPT成功商業化也證明了以大模型為基礎模型，通過對基礎大模型進行業務封裝可以較好滿足多個行業需求。 本次調研旨在使大家對AIGC行業建立一定了解。政策方面，國外/國內政府對該行業既有扶持也有監管。目前AIGC主要應用在桌面辦公，電商，游戲娛樂與影視行業，計算任務主要圍繞圖片和文本生成展開。雖計算任務相較傳統判別模型有一定挑戰性，但巨大的市場潛力也吸引了全球AI芯片廠商的目光。 本報告將從市場和技術路徑兩方面對隱私計算行業展開分析。

老齡化、醫療資源不足、影像缺口使醫生面臨很大壓力，由此政策支持國產醫學影像設備和AI產品的落地應用，當前已有70個AI醫學影像產品獲得了三類證。在經歷一段發展后，AI醫學影像產品來到了優化 階段，根據億歐預測，2023年人工智能醫學影像的市場規模為24億元。

AI醫學影像等醫療人工智能已進入變局，產品種類增多，但研發投入與收益不一定匹配。產品生命周期管理成為企業成敗關鍵，包括科研基礎、臨床評價、商業落地和生態格局。企業應理性、謹慎、綜合評估產品未來市場空間，避免時間和資金浪費。 梳理AI醫學影像企業七個生態路線。即 （1）構建手術機器人+人工智能醫學影像生態路線； （2）構建醫療信息化+人工智能醫學影像生態路線； （3）構建診療一體化+人工智能醫學影像生態路線； （4） 構建人工智能醫學影像出海的生態路線； （5）構建人工智能醫學影像產品進入醫保的生態路線； （6） 構建消費者端人工智能醫學影像生態路線； （7）構建便攜設備+人工智能醫學影像生態路線

狹義來看，數據中臺是一套實現數據資產化和服務復用的工具;廣義來看，數據中臺是一套運用數據推動企業數字化轉型升級的機制和方法論。

數據中臺始于業務數據的沉淀積累，用于數據的收集、整合、分析及應用，循環往復，形成生態閉環。2021年數據中臺市場規模達到96.9億元。在供給側，行業的生態化合作趨勢明顯;在需求側，企業對數據中臺的關注點從中臺本身轉向了最終的數據變現能力。

行業集中度和成熟度持續上升，整體規模穩步增長，增速趨于平穩，預計將在2024年達到187.4億元。

當前數據中臺的行業集中度仍保持較低水平，行業的活躍參與者大致分為平臺生態廠商、解決方案廠商和獨立中臺廠商三類，行業格局由競爭轉向競合，以協同生態為核心，集眾所長，將成熟的技術方案與行業服務經驗結合，協同拓展應用解決方案的廣度和深度，深耕于金融、泛零售、政務、制造、工業等多行業應用場景。

云原生是當下最為確定的技術趨勢，存算分離、微服務、ServerLess等核心技術要素驅動數據中臺走向云原生。數智融合理念將AI算法模型植入數據治理，高質量數據反哺AI開發能力，讓數據和AI開發高效互通。泛中臺化趨勢明顯，業務場景需求的解決方案/產品趨于“中臺化”，以數據中臺為基礎的中臺體系不斷豐富。

機器視覺是AI工業質檢行業的基石

　　機器視覺為各行業集成應用和服務，其中包括了基于機器視覺發展的AI工業質檢行業。AI工業質檢技術作為機器視覺的應用層，其主要運用了機器視覺的算法庫、光學器件以及圖像傳感器。AI工業質檢已成為機器視覺在制造業的重要應用之一，推動中國制造業的智能化發展 　 　　02制造業人工智能解決方案市場規模上升，AI工業質檢行業發展向好 　 　　中國制造業人工智能解決方案的市場規模呈現快速增長的態勢，2017至2021年的年復合增長率為97.2%。云廠商、機器視覺廠商、AI創新技術廠商紛紛進入AI工業質檢賽道，已在AI工業質檢領域積累了多個細分領域案例。隨著AI工業質檢技術在各領域滲透率的不斷提高，制造業人工智能解決方案市場規模將持續上升，預計2021至2026年的年復合增長率為45.6%。當前中國AI工業質檢行業集中度較低，百度智能云、創新奇智、華為云、阿里云占據了41.5%的市場份額，AI工業質檢賽道仍有入場機會 　　03AI工業質檢覆蓋多個制造行業，為行業內企業降本增效 　 　　AI工業質檢主要涉及到產品外觀缺陷、尺寸、平整度、距離、校準、焊接、質量、彎曲度等檢測。AI工業質檢結合機器視覺和神經網絡算法，實現從人工設計特征和規則到AI從大量數據中自動學習的突破。AI工業質檢能夠根據成像環境和缺陷輕微變化自動調整閾值和算法，進而提高制造業企業的質檢效率，降低人力使用成本，幫助制造企業實現降本增效 　

IDC報告指出，中國人工智能基礎設施市場規模在2020年達到39.3億美元，同比增長26.8%。其中，AI服務器市場規模占整體人工智能基礎設施市場的87%以上。隨著AI算法突飛猛進的發展，越來越多的模型訓練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實施，算力是未來人工智能應用取得突破的決定性因素。IDC預計，中國人工智能服務器將保持高速增長，并將在2024年達到78.0億美元。