人工智能技術(shù)進(jìn)化出七大核心能力，實現(xiàn)從“解放四肢”到“解放大腦”的升級
第一階段AI以邏輯推理為主，AI能力主要聚焦決策和認(rèn)知；第二階段AI注重概率統(tǒng)計的建模、學(xué)習(xí)和計算，AI能力開始聚焦感知、認(rèn)知和決策；
第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，注重大模型的建設(shè)，AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行；第四階段則聚焦執(zhí)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié)，開始注重人機交互協(xié)作，注重人類對人工智能的反饋訓(xùn)練。
當(dāng)下正處于第四階段，這一階段從2020年開始，代表性事件是GPT-3的發(fā)布，突破了以往模型在自然語言處理領(lǐng)域的限制，為語言模型的進(jìn)一步
發(fā)展提供了強有力的基礎(chǔ)，也為實現(xiàn)智能化的語言交互和人機對話打開了全新的可能性，是人工智能發(fā)展的一個關(guān)鍵節(jié)點。
數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開源生態(tài)成為推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模高于開源大模型
提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測模型，以及對未來AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言，報告對AI產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展持樂觀態(tài)度，并認(rèn)為AI將深刻影響社會生產(chǎn)力和人類生活的各個方面
生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束，有著更為流暢和高效的人機 交互模式，減少了重復(fù)性的任務(wù)負(fù)擔(dān)，實現(xiàn)生產(chǎn)力解放
面對行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場景的融合,幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)價值,是AI在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的首要挑戰(zhàn)
挑選了5個典型案例進(jìn)行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時代的機遇,評估中小企業(yè)當(dāng)前智能化的現(xiàn)狀,找出智能化過程中遇到的痛點, 給出中小企業(yè)應(yīng)對 AI 時代的路徑建議
金融行業(yè)中不少細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)先者已經(jīng)開始將生成式人工智能引入業(yè)務(wù)實踐,其卓越的內(nèi)容理解和創(chuàng)造能力將對金融服務(wù)行業(yè)不同細(xì)分賽道帶來極大的效能提升
將煤礦和非煤礦山智能化標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)納入同一體系，通盤考慮、統(tǒng)籌規(guī)劃，注重大數(shù)據(jù)、人工智能、機器人等新技術(shù)與傳統(tǒng)礦山行業(yè)深度融合
核心的智能調(diào)度模塊預(yù)計提升整體生產(chǎn)效率 10~30%,按照 1000mt/a 生產(chǎn)規(guī)模計算,每年可多 開采 100~300 萬 t 原煤,年經(jīng)濟效益預(yù)計大于 3 億元
打造具有安全可靠,無人值守,實時預(yù)警能力的智慧物 流系統(tǒng);實現(xiàn)預(yù)付款,貨場和市場數(shù)據(jù)管理,調(diào)度指揮,結(jié)算和報表管理信息化, 配套集裝箱車號識別系統(tǒng)集成以及新鐵運聯(lián)貨票應(yīng)用信息系統(tǒng)集成
適用于零下-40℃ 的圖像型智能火災(zāi)探測技術(shù)應(yīng)用在極嚴(yán)寒地區(qū)的輸煤系統(tǒng)火災(zāi)多梯級早期報警,解決了傳統(tǒng)火災(zāi)探測設(shè)備難以解決的火災(zāi)早期預(yù)警問題
項目將有人駕駛車輛與無人駕駛車輛統(tǒng)一納入到一個平臺下進(jìn)行調(diào)度管 理，其無人駕駛與有人駕駛車輛數(shù)據(jù)可以互聯(lián)互通，通過多源數(shù)據(jù)融合感知
