朱嘯虎找不到AI裡的“共享單車”

朱嘯虎找不到AI裡的“共享單車”

提及朱嘯虎,我們就不得不將他和共享單車聯繫在一起。

正是因爲共享單車,才讓朱嘯虎一戰成名。

如果我們將共享單車看成是移動互聯網行業的發展進入到巔峰時刻的標誌的話,那麼,朱嘯虎投資的高光時刻,同樣出現在這個時候。

那個時候,移動互聯網項目層出不窮,朱嘯虎們的投資標的,同樣如同雨後春筍般地開始出現。

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儘管諸多以共享單車爲代表的移動互聯網的項目,最終難以爲繼,要麼爛尾,要麼投向了美團這樣的新生獨角獸的懷抱。

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但是,對於朱嘯虎這樣的投資人來講,其對於共享單車的投資,同樣可以看成是一種成功案例。

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於是,當朱嘯虎不再尋找下一個「共享單車」,讓我們看到了移動互聯網的浪潮一去不復還。

然而,今天這樣一句,朱嘯虎不再尋找下一個「共享單車」,似乎具有了別樣的內涵和意義。

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原因在於,非但共享單車不再是行業的熱點,縱然是那些在後共享單車時代出現的概念,同樣淪爲了過去式。

區塊鏈的熱度早已退卻,元宇宙的狂熱業已熄滅,縱然是被衆多大廠和投資機構看好的社區團購,同樣開始了深度洗牌。

然而,這似乎無法抵擋新的概念的崛起,這似乎無法抵擋新的賽道的出現。

大模型的興盛、AI的火爆,無一不再向我們展示這一點。

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文心一言的日漸成熟、ChatGPT的持續進化、Sora的石破天驚,無一不再展示這一點。

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從表面上來看,行業的發展似乎已經來到了一個臨界點,新的「共享單車」投資案例,似乎快要出現了。

事實情況卻是,距離出現下一個「共享單車」,或許還有很長一段路要走。

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透過朱嘯虎的最新表態,「我信仰AGI,但我信仰應用啊,我信仰馬上商業化的」。

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不難看出,事實確實如此。

朱嘯虎的這一表態,向我們傳遞出來的是,AI大模型遠未達到相當成熟的階段。

在這樣一個階段,尋找下一個「共享單車」,更像是一種天方夜譚。

當朱嘯虎不再將關注的焦點,聚焦在尋找AI賽道上的下一個「共享單車」的身上,我們需要看到的,並不僅僅只有以共享單車爲代表的移動互聯網的落幕,還需要看到更多當下AI行業正在發生着的潛移默化的變化以及冷冰冰的現實。

沒錯,經歷了後互聯網時代的洗禮與調整之後,行業的發展,似乎已經進入到了臨界點。

如果對這樣一個臨界點進行總結和定義的話,從互聯網時代進入到AI時代,無疑是再合適不過的了。

然而,我們同樣要看到的是,AI時代欲要達成互聯網時代那樣的普及,依然還需要很長的路要走。

在很多情況下,現在的AI應用,更多地扮演的是,輔助和賦能互聯網的角色,而並未成爲一個獨立行走的主流行業,更無法談及對互聯網的顛覆。

在這樣一個階段,AI應用的變現能力較差,自然是不必說的。

除此之外,互聯網依然是主流,同樣是不可被忽視的重要方面。

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如果對現在的AI項目投資進行總結的話,它更多地是在爲別人做嫁衣,更多地是在做孵化。

很顯然,這是與朱嘯虎投資「共享單車」的邏輯相違背的。

要知道,朱嘯虎投資共享單車的時候,是一個互聯網技術業已相當成熟,並且業已成爲了人們的一種生活方式的大背景下才出現的。

簡單來講,朱嘯虎投資了共享單車之後,馬上就可以有收益,馬上就可以快速商業變現。

觀察現在的AI行業,不難看出,行業的主流,依然還處於摸索階段。

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縱然是處於AI行業頭部的OpenAI以及百度來講,我們都很難說,它們業已找到了一條相對成熟且可持續的變現方式。

因此,如果我們將現在的AI和彼時的共享單車相提並論的話,未免有些太過武斷了。

當AI不如共享單車般成熟,特別是當AI無法給朱嘯虎這樣的投資人帶來肉眼可見的投資回報的時候,一個幾乎可以確定的現象便會出現——朱嘯虎不會在當下的AI賽道上找到下一個「共享單車」。

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如果說,AI行業的成熟度遠不及以往的共享單車,才讓朱嘯虎對於在AI市場上尋找下一個共享單車望而卻步的話。

那麼,行業進化路徑的趨同,才最終讓朱嘯虎現在放棄了在AI行業尋找下一個「共享單車」的機會,轉而投身到了更加現實,且可以商業化的方面。

回顧互聯網行業的發展路徑,我們可以非常清晰地看出這一點。

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如果我們將PC時代看成是互聯網行業真正影響和改變B端用戶的時代的話,那麼,等到了移動互聯網時代,則是一個深度影響和改變C端用戶的時代。

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在PC時代,真正能快速變現的是TO B的項目,我們看到的以阿里、京東、百度爲代表的玩家們的崛起,無一不是這樣一種現象的直接體現;

在移動互聯網時代,真正能快速變現的是TO C的項目,我們看到了以TMD、共享單車爲代表的玩家們的出現,無一不是這樣一種現象的直接體現。

更爲確切地說,經歷了移動互聯網的洗禮之後,無論是在B端來看,還是在C端來看,互聯網都成爲了一種生活方式。

對於朱嘯虎這樣的投資玩家們來講,在這樣一個時刻進場,可以快速地實現變現和離場。

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共享單車,自然成爲了他的絕佳選擇。

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現在的AI,正在遵循着和互聯網同樣的路徑發展和演進。

如果我們對當下的AI進行總結和定義的話,它更多像是處在一個類似於「PC互聯網時代」的發展階段。

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在這樣一個階段,真正能夠給AI帶來收益,真正能夠讓AI進行商業化變現的,依然還是那些TO B的業務。

對於朱嘯虎這樣的投資人來講,自然會將關注的焦點聚焦在離錢更近的AI項目上。

於是,他纔會更加關注於AI大模型是否真正可以快速實現商業化,快速變現。

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這纔是他更加關注TO B類型的AI項目的關鍵原因所在。

同樣地,如果我們用互聯網的發展路徑來觀察AI的發展的話,那麼,經歷了TO B的階段之後,AI行業的發展,同樣會進入到TO C的發展階段。

AI應用,將會在這個階段大爆發。

如果對這樣一個階段的發展進行總結和定義的話,這更像是朱嘯虎投中共享單車的移動互聯網時代。

在這樣一個階段,朱嘯虎或許將會在AI賽道上去尋找下一個「共享單車」,並且有可能會找到。

同樣地,此刻,真正能夠給朱嘯虎帶來直接收益並且快速離場的,將會是那些TO C的AI項目,而不再是現在他關注的TO B的項目。

結語

當朱嘯虎在當下的AIGC賽道上找不到下一個「共享單車」,它更多地爲我們傳遞出來的是,AI行業的發展,遠未達到移動互聯網般成熟的程度。

對於朱嘯虎來講,投資現在的AIGC,無異於在給別人做嫁衣。

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因此,當下的AIGC賽道,不應當僅僅只是一味地去卷技術,而是更多地去思考和探索普適化的應用,不斷地去豐富行業和場景。

當AI像移動互聯網般普及,特別是當它不再是互聯網的附庸和點綴,而是成爲了一個主流,朱嘯虎或許才能在這樣一個全新的賽道上,找到屬於他的下一個「共享單車」。

中國移動九天大模型通過雙備案 2024年底將對標GPT-4完成多模態大模型訓練

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今日(4月3日),《每日經濟新聞》記者從中國移動處獲悉,近日,國家網信辦公佈了已備案大模型清單,中國移動“九天自然語言交互大模型”名列其中。這標誌着中國移動九天AI大模型可正式對外提供生成式人工智能服務,成爲同時通過國家“生成式人工智能服務備案”和“境內深度合成服務算法備案”雙備案的首個央企研發大模型。

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據中國移動介紹,公司實現了大模型數據構建、預訓練、微調、推理等全鏈路核心技術自主創新。九天自然語言交互大模型具有行業能力增強、安全可信、支持全棧國產化等技術特點,已形成90億、139億、570億、千億等多種參數量版本,可部署於雲、邊、端不同場景。

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以九天自然語言交互大模型爲基礎,中國移動還打造了面向行業開放共建的“九天·衆擎基座大模型”及網絡、客服、家庭、政務、出行、醫療、工業、綜治、企業通話等20餘款行業大模型。其中,九天·客服大模型已在中國移動10086在線客服場景規模化應用,是業界首個將大模型用於超大規模客服生產系統的工程化案例。據悉,目前中國移動已建成智能算力超過10EFLOPS(EFLOPS指每秒1018次浮點運算),2000億參數的多模態大模型,大模型匯聚平臺即將開放。

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值得關注的是,根據東湖國家自主創新示範區官方微信公衆號消息,九天人工智能團隊將於2024年底對標GPT-4完成多模態大模型訓練,含8款子平臺、287項核心算法能力、37項規模化應用,提供從智算基礎設施、核心算法能力到智能化應用的全棧人工智能服務,可服務政務、工業、教育、醫療等多個領域。

算力供給方面,中國移動已在武漢落地建成1500P(PFLOPS指每秒1千萬億次浮點運算)服務能力的智算中心,預計到2024年底將擴容至6800P,成爲華中地區規模最大的智算中心。

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AI週報|亞馬遜再投資Anthropic27.5億美元;越來越多音樂、遊戲從業者面臨AI競爭

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亞馬遜完成對Anthropic 40億美元投資

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3月28日,亞馬遜宣佈完成對Anthropic 40億美元的投資,以深化推進生成式AI技術的發展,這筆投資分兩次完成。去年9月,亞馬遜進行了12.5億美元的初始投資,彼時亞馬遜曾表示將投資最高40億美元,獲得少數股份。此次亞馬遜再投資27.5億美元,完成了對Anthropic的投資承諾。

根據雙方的戰略合作協議 ,Anthropic選擇亞馬遜雲科技(AWS)作爲其關鍵任務工作負載的主要雲服務提供商,包括安全性研究及未來基礎模型開發。Anthropic將利用Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片來構建、訓練和部署未來的模型,並承諾爲全球亞馬遜雲科技客戶提供對其未來基礎模型在Amazon Bedrock上的長期訪問權限。

點評:Anthropic過去一直被視爲OpenAI最大的競爭對手之一。就在3月初,Anthropic發佈了其最新大模型系列Claude 3,其中最強的Opus在多項基準測試中得分都超過了GPT-4 和Gemini 1.0 Ultra。亞馬遜押注初創AI公司,也凸顯了大型科技公司對於AI技術的重視。在生成式AI領域,微軟已經通過向OpenAI投資130億美元取得了先發優勢,微軟還投資了歐洲AI初創公司Mistral,亞馬遜與Anthropic的合作,使得其在與微軟和谷歌爭奪AI領域領導地位的競爭中獲得一個有利的AI合作伙伴。

AI音樂生成工具Suno可生成2分鐘音樂

Suno近日更新V3版本後引發音樂行業人士關注,這款AI工具可生成2分鐘音樂。記者實測發現,Suno生成的音樂十分流暢,人聲清晰,可以準確表現搖滾、流行等音樂風格,但目前對其他提示詞的理解仍有限。聽到Suno AI創作的音樂後,就匠音樂創始人張昭軼對記者評價,“完成度很高,質量也很好。”他認爲,那些功能性音樂和快餐類音樂,可以被AI低成本量產。記者從多名音樂從業者瞭解到,AI音樂工具目前更多是取代簡單的音樂創作,但這已能替代一部分編曲工作並改變音樂製作流程。而在專業的遊戲音樂製作、學術音樂創作等方面,AI作用還有限。

點評:接受記者採訪時,有音樂製作人表達了對Suno替代部分音樂人工作的憂慮,Suno如今展現出來的能力,已能讓一些低層次編曲生意沒有生存空間,在此基礎上,或許未來網紅熱曲等功能性較強的音樂也會由AI直接生成,有音樂人甚至預計AI會取代90%音樂人。在Suno之外,也有音樂創作者向記者表示,還有MusicLM等其他AI工具。未來哪種AI音樂生成工具能勝出還未成定數,能肯定的是,AI會逐漸滲透進音樂製作。不過,AI雖然降低了音樂創作的門檻,但音樂創作的上限依然很高,這可能是AI很難替代的。

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OpenAI公佈Sora第一批試用反饋

當地時間3月25日,OpenAI發佈博客,展示了多位藝術家使用視頻生成模型Sora製作的作品,以及他們對Sora如何融入藝術創作過程和藝術業務的初步想法。自2月推出Sora以來,OpenAI一直在與世界各地的視覺藝術家、設計師、創意總監以及電影製作人合作,瞭解Sora如何在他們的創作中發揮作用。

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通過使用Sora,藝術家們創作了《氣球頭》《保羅·特里羅》等一系列實驗性短片,談及這次創作體驗,《氣球頭》導演之一伍德曼(Walter Woodman)表示,“Sora在創造看似真實的事物方面表現出色,但更讓我們激動的是它創造完全超現實內容的能力。這無疑是抽象表現主義的新紀元。”另一位導演表示,Sora可以做到的,不再是幫助複製舊有的事物,而是將最新的、此前或許從未有機會實現的創意成爲現實,這是其最大的魅力。

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點評:OpenAI展示了七個實驗性視頻,讓人們見證了OpenAI的視頻生成模型Sora在藝術創作領域中的潛力。不過,目前Sora生成視頻並未向普通用戶開放。OpenAI CTO米拉·穆拉蒂(Mira Murati)在3月13日的一次採訪中透露,Sora正在進行紅隊測試,以確保工具的安全性,並且不會產生偏見或其他有害問題。Mira稱將於今年讓Sora與廣大用戶正式見面。

OpenAI展示新音頻模型Voice Engine

OpenAI在官網展示了自定義音頻模型Voice Engine。用戶提供15秒左右參考聲音,Voice Engine可生成與原音相似的音頻,OpenAI還顯示了其他用途,如幫助有言語疾病的人恢復聲音。OpenAI在2022年年底就開發了該模型,但出於安全考慮,目前還在小規模測試。

點評:OpenAI在官網上提到合成類似人類聲音的安全性問題,並表示,合成語音技術的廣泛部署應該伴隨着語音身份驗證,以驗證原始說話者對於自己聲音添加到相關服務是否知情。近日AI音頻領域頻有進展,包括AI音樂合成工具Suno和OpenAI還在小規模測試的Voice Engine,AI的安全性問題值得關注。此前,已有一些AI孫燕姿、AI周杰倫等音樂在網上傳播,未來或許每個普通人的聲音都可以低成本AI合成且真假難辨,如果不對AI聲音合成加以限制,可能會導致AI詐騙等社會問題。

越來越多遊戲美術人員需面對AI競爭

近日國內最大的遊戲公司騰訊近日拿出了遊戲AI引擎GiiNEX,使用大模型等生成式AI技術,提供2D圖像、動畫、劇情等多種能力。本站CEO丁磊近日則表示:”今天AI能做到的事情,比過去十年還要重大。”種種跡象表明,隨着AI工具滲透,不論是大遊戲公司還是小遊戲製作團隊,在使用AI提升效率的同時,遊戲製作人員都需要適應AI這個潛在競爭對手的存在。盛趣遊戲美術總監林蕤告訴第一財經記者,目前擁有自己專用AI工具和大模型的公司團隊越來越多。在理想情況下,現在AI已經能幫助完成70%以上游戲美術工作。

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點評:AI對遊戲美術的滲透早在一年前就開始,那時候對業內的影響還是以替代部分外包美術公司畫師爲主。但隨着AI生圖工具迭代,以及AI視頻生成Sora面世,更多從業者需要適應AI的存在。

實際上,AI對遊戲美術等環節人力的替代,與AI替代程序員完成部分代碼是相似的,AI首先能做的還只是一些基礎工作,這也意味着,AI如果要對人類從業者進行取代,將是從技術含量低、初級的崗位開始。當AI可以完成基礎性工作的時候,人類從業者更應該思考的是,如何發揮人的優勢、如何做一些更有創造性的工作。

智元機器人工商變更,投前估值達70億

近日,智元機器人關聯公司上海智元新創技術有限公司發生工商變更,新增股東紅杉中國、M31資本、上汽投資,同時註冊資本由約6699.4萬元人民幣增至約6939.1萬元人民幣,被傳新一輪投資。不過,據相關人士表示,該公司最新一輪融資還是去年12月,此次新增的股東實際上是上一次融資時候的投資人,但工商變更有相應的審覈流程,因此導致了滯後性。

自2023年2月成立以來,智元機器人已拿下5輪融資,背後資方包括高瓴創投、奇績創壇、高榕資本、經緯創投、BV百度風投、比亞迪、上汽投資等明星產業資本和財務投資機構。最新一輪投資時,有消息流出,智元機器人投前估值達70億元。

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點評:智元機器人堪稱VC圈最火爆項目之一,公司背後,其創始人是曾經的華爲天才少年、B站Up主——稚暉君彭志輝,其搭檔是上海交大教授閆維新。智元機器人於去年8月推出遠征A1智元具身智能機器人,團隊曾透露,遠征A1的商業化將首先應用於工業智造領域,他們在和汽車公司、3C製造商接觸。在大模型的帶動下,擁有智能本體的人形機器人被認爲是下一個具有想象力的賽道。

AI視頻生成公司HeyGen募集新一輪融資:估值4.4億美元

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據媒體援引知情人士消息,數字人視頻生成初創公司HeyGen正在募集6000萬美元的最新一輪融資,領投方爲Benchmark,Benchmark 也是Snap 和 Uber 的早期投資者之一。據報道,HeyGen目前正在按照投資前估值4.4億美元進行融資,市場測算較4個月前的估值水平增長了6倍。

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HeyGen 是一款 AI 數字人產品,去年10月,一系列郭德綱流利飈英文相聲、讓泰勒·斯威夫特說地道中文的視頻在全網傳播,其背後的公司HeyGen也隨之爆紅,成爲AI視頻領域的明星初創公司。HeyGen原名Surreal詩云科技,由前Snap軟件工程師Joshua Xu以及前字節產品設計師Wayne Liang於2020年底創立,總部位於洛杉磯,早期中國投資者包括紅杉中國以及真格基金。

點評:HeyGen試圖瞄準市場營銷人員和銷售人員等B端商業客戶,將自己與Pika Labs和Genmo等競爭對手區分開來。公司曾在博客中透露,產品上線後178天,公司的年度經常性收入就達到了100萬美元,上線7個月就已達到盈利狀態。AIGC的出現無疑給數字人領域的創企帶來了新的故事。

AI芯片公司地平線衝刺IPO

上市傳聞已久,地平線終於在3月26日向港交所遞交招股書。招股書顯示,地平線過去三年收入增長的同時,研發開支也在增長,年經調整虧損淨額超10億元。從2021年到2023年,地平線研發支出分別達到11.44億元、18.8億元、23.66億元,分別等於對應年份收入的245%、207.6%和152.5%。從合併損益表看,地平線過去三年收入、毛利維持增長,毛利率也維持在70%左右的較高水平,但收入規模還不夠大的情況下,研發支出高昂成爲其虧損的一大原因。

點評:地平線是國內主要智駕芯片公司之一。據蓋世汽車研究院數據,去年智駕域控芯片裝機量排行前十名中,地平線旗下兩款芯片市佔率共8.2%,國內廠商愛芯元智凌芯01市佔3.8%,華爲昇騰610市佔1.9%,而特斯拉FSD裝機量份額37%,英偉達Drive Orin-X市佔率33.5%。可以看出外資智駕廠商仍舊強勢,國內廠商要在巨頭環伺的市場中存活並擴大市場份額並不容易。

在智能駕駛發展早期,地平線等廠商不可避免要投入高昂的研發費用、參與技術競賽。而從市場策略上,擴大用戶羣則是擴大銷售規模的一條路徑。地平線已計劃在今年4月推出征程6系列,與以往的系列不同,新系列將同時涵蓋旗艦版和中低階產品。地平線能否同時把握住不同細分市場的客戶,接下來拭目以待。

商湯發佈財報,2023年生成式AI業務營收增兩倍

3月26日晚,人工智能軟件公司商湯科技發佈2023年全年業績,實現全年營收34億元,同比減少11%,主要原因是集團主動收縮了智慧城市業務。另外商湯年度虧損64.94億元,2022年同期爲虧損60.45億元。值得注意的是,2023年,商湯生成式AI業務實現了同比200%的增長,佔總收入比例超過35%。

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商湯科技董事長兼CEO徐立在業績發佈會上表示,2023年,集團明確了新的三大業務板塊:生成式AI、傳統AI和智能汽車;以生成式AI業務爲重點發展方向,同時保持傳統AI業務和智能汽車的優勢。“集團生成式AI業務收入達12億人民幣,這是商湯成立十年以來,以最快速度從無到有、超過10億收入體量的新業務。”

點評:對於AI企業來說,近一年多以來,生成式AI的出現無疑爲其未來再添新的想象力。此次業績會上,徐立表示生成式AI對商湯來說已不僅僅是技術領域的變革性創新,更成爲公司的核心業務。商湯生成式AI業務的增長,得益於各行各業對大模型的訓練和推理的廣泛需求,這預示着中國硬科技投資的新週期正式開啓。徐立透露,公司預計4月份發佈“日日新5.0”版本,性能全面對標GPT4-Turbo。

大參數大語言模型DBRX開源

大數據人工智能公司Databricks開源了通用大模型DBRX,這是一款1320億參數的混合專家模型(MoE)。該模型在英偉達GDX Cloud上訓練,在語言理解(MMLU)、編程(HumanEval)和數學(GSM8K)基準上表現優於LLaMa2-70B、Grok-1等開源大模型,在語言理解、編程和數學方面優於GPT-3.5。Databrick在AI領域多有佈局,此前公司收購了AI初創公司MosaicML,還有消息稱,Databricks公司去年第四季度的客戶交易數據創下歷史紀錄,這與公司業務更多使用生成式AI有關。

點評:3月18日,馬斯克大模型公司xAI剛剛宣佈開源3140億參數大模型Grok-1,同日國內創業企業潞晨科技Colossal-AI團隊全面開源Open Sora模型,本週又有參數量上千的大語言模型開源。開源在大語言模型競爭中越發成爲不可忽視的力量。相對閉源商用的大模型,企業可在開源大模型的基礎上進行預訓練或微調,且可以部署在自己的服務器上,安全性可更有保障,此外,客觀而言,大語言模型開源還能爲AI公司“打廣告”,吸引客戶購買自己參數量更大的大模型服務。開源和閉源兩股力量未來還有望繼續博弈,給用戶提供更多樣的選擇。

谷歌Gemini Nano模型將登陸Pixel 8

3月28日,谷歌宣佈Pixel 8將在下一個Pixel功能中支持Gemini Nano,這將是一個開發者預覽版,這個模型將爲兩個擴展功能提供動力,包括在錄音機應用中的摘要總結功能,以及在Gboard(虛擬鍵盤)應用中的智能回覆功能。Pixel 8是去年穀歌推出的智能手機,Gemini Nano則是去年底谷歌發佈的Gemini AI模型的輕量級版本。在此之前,谷歌已宣佈其高端智能手機Pixel 8 Pro將搭載Gemini Nano。

點評:不久前,有消息稱蘋果正與谷歌洽談,關於在iPhone中使用谷歌Gemini AI引擎,蘋果還有傳言將與百度文心一言在下一代iPhone中合作,但百度方面暫無迴應。近日,手機芯片廠商聯發科則已在天璣9300等旗艦芯片上部署通義千問18億、40億參數大模型,實現大模型在手機芯片端深度適配,以實現端側AI。

不難看出,不論是芯片廠商、大語言模型廠商還是手機廠商,在AI手機競賽中都在加速跑。如果能抓住AI手機風口,利潤或將是豐厚的。此前三星首款AI手機Galaxy S24在韓國開售28天就突破100萬部銷量,刷新S系列手機銷量突破100萬的最快紀錄,這便是一個很好的案例。

IDC:中國生成式AI投資五年複合增長率達86.2%

近日,知名行研機構IDC發佈了2024年V1版IDC《全球人工智能和生成式人工智能支出指南》。IDC數據顯示,2022年AI IT總投資規模爲1324.9億美元,並有望在2027年增至5124.2億美元,年複合增長率(CAGR)爲31.1%。聚焦生成式AI,IDC調查發現,到2027年45%的企業將掌握並使用生成式AI來共同開發數字產品和服務,從而使收入增長比競爭對手翻一番。IDC預測,全球生成式AI市場年複合增長率或達85.7%,到2027年全球生成式AI市場規模將接近1500億美元。

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中國生成式AI市場洞察方面,IDC數據顯示,2022年生成式AI佔AI市場投資總規模的4.6%。隨着生成式AI技術的快速發展,2027年生成式AI投資佔比將達到33.0%,投資規模超130億美元,五年複合增長率(CAGR)爲86.2%。

點評:據IDC的觀點,生成式AI將成爲向自動化邁進的關鍵技術,在通用生產力、業務特定功能或行業特定任務方面都能產生影響。例如,企業員工可以使用生成式AI來總結報告、生成職位描述、優化工作任務或獲取有關某一主題的知識。軟件開發者可以利用生成式AI工具豐富和加速與開發相關的工作流程並改變開發體驗。IDC數據顯示,軟件和信息服務、銀行與通訊行業是人工智能投資最多的三個行業,2027年佔比分別爲23.8%、9.7%與9.4%。

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《科創板日報》28日訊,據華福證券援引字節AI教育平臺Gauth官網公佈的數據,已經有超過2億學生用戶使用過該平臺。根據七麥榜單,截至2024年3月27日,Gauth目前排名美國教育類應用第二名,僅次於Duolingo(多鄰國)。

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高盛:英偉達的GR00T是人形機器人的重大突破

高盛認爲,英偉達的GR00T項目爲全球人形機器人行業帶來AI技術的重大突破。

在3月21日的報告中,高盛預測,2024-2025年,全球人形機器人的出貨量預計將達到3.5k/20k臺,到2035年,全球人形機器人的出貨量將達到140萬臺,年複合增長率爲70%,市場規模將達到380億美元。

高盛認爲,這一增長主要得益於技術可行性的提高,特別是由機器人LLMs和端到端AI加速,以及BOM成本的降低帶來的更好的應用經濟效益。

本週英偉達GTC大會最具科幻感的一幕是,黃仁勳和一組機器人一同向觀衆致意。黃仁勳介紹了英偉達的GR00T項目,這是一個通用的基礎模型,專爲人形機器人的學習和執行設計。GR00T能夠連接到大型語言模型,接收多模態和自然語言指令,例如文本、視頻、VR演示,並生成機器人執行的下一個動作。

万事万灵

高盛預計,汽車行業有望最先採用人形機器人。例如,Figure AI宣佈與寶馬簽訂商業協議,在汽車製造線上部署通用人形機器人;Apptronik與梅賽德斯-奔馳合作,在汽車生產線上使用機器人對裝配套件的進行交付和檢查;UBTECH Robotics年初在蔚來汽車裝配線上測試了其人形機器人執行多項任務,例如門鎖、安全帶和徽章安裝的質量檢查等。

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星空浩渺無垠,逐夢永無止境。4月23日晚,由中國宇航學會、中國航天基金會主辦的,中國航天科技國際交流中心,本站新聞聯合承辦,舒化官方總冠名的2023中國航天大會·商業航天產業國際論壇·航天探索之夜在安徽合肥舉行。

探索之夜現場,中國首批航天員兼航天員教練員李慶龍以《解密航天員》爲主題發表演講,對世界載人航天、中國載人航天的發展歷程以及中國航天員的訓練故事進行了深入淺出的分享。

李慶龍回憶曾經的航天員生涯,爲現場觀衆揭秘曾經做航天員時如何健身、如何注重營養健康、在太空中面對突發情況如何處理的種種經歷。李慶龍談到,航天員在面臨太空環境時受到的超重、振動、衝擊、失重等情況,困難重重,在日常訓練中,航天員將耗時四年左右,展開八大類、百餘科目、數千個訓練單元,可謂臺上一分鐘,臺下十年功。

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以下爲李慶龍演講節錄:

大家晚上好,我是李慶龍。今天我想兩個問題,第一個問題就是中國航天員的訓練技術是從哪來的,第二個是我們訓練有哪些內容?

第一個問題,中國航天員的訓練技術從哪裡來?我們國家921工程啓動以後,首先訓練航天員。1996年我們選了兩個航天員送到俄羅斯學習,俄羅斯政府把四年課程壓縮到一年的時間。我原來當飛行員的時候,經歷也比較簡單,上了四年的大學,上的是軍校,本科畢業到了航校,飛了戰鬥機飛了1400多個小時,然後當航天員。

當了航天員以後,我們碰到最難的事情就是學俄語,周圍都是俄羅斯人,如果不懂俄語沒辦法交流,我這人天生學外語不行,當時我高考的時候,英語就考十幾分,我當飛行員飛了三十多歲。可想而知,讓我學俄語有多難,好幾次想打退堂鼓,所以我說我人生遇到最大的挑戰就是學俄語。人生沒有什麼跨不過去的坎,主要看你下不下得去決心。我在海外學俄語的時候,海外把最好的俄語老師交給我們兩個,我退出了兩回,第三回我說我堅決不幹了,後來我們領導說,你是不是黨員,是不是軍人?我說是,現在國家要你上,你上不上,後來沒有辦法,必須上,後來也學會了。

當時我跟吳傑分工是全部航天員四年的課程全部都學,我學太空行走。這是我們訓練科目比較難的地方。航天員訓練難在哪呢?當時我們在北極圈,俄羅斯最右上角的城市,那個地方是俄羅斯最靠北的軍用機場,零下五十度環境,模擬航天員落地沒有人救援,在那裡生存48小時。它的救生包裡非常簡單,況且吃的東西,一頓飯吃一塊壓縮餅乾,這48小時可以說是人生最難的48小時,我們還有任務,地上要搭一個雪屋,地下要挖一個雪洞,還要打獵,這都是我們求生的基本技能,兩天下來,掉了三斤肉,當時跟我同時訓練的有俄羅斯航天員、美國航天員、法國航天員、俄羅斯航天員,有個美國航天員當時鼻子就凍傷了。

所以爲什麼要搞生存訓練,因爲航天員在天上的時候,在任何季節、什麼時間都必須要能自救。

我們在黑海搞海洋自救訓練的時候,航天員落到海上怎麼救生,當時我是作爲組織者,在煙臺組織我們中國人唯一的一次,訓練歐洲航天員,是我們航天中心做的。在莫斯科邊上特別大的一個湖上訓練,莫斯科人少,旁邊有一眼看不見的森林,俄羅斯開着個快艇,直接開到湖中心讓你跳下去,你就在裡面先泡半個小時以後,過來打的浪很高,就考驗你的心理素質,他會放一個繩子下來,有兩個掛鉤,如果把兩個都掛上,掛一個的話很可能會掉下來,這就告訴我們,在關鍵緊急情況,不會有人下來救你。

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一位俄羅斯教員說,航天員經過大量的訓練,最後機會總是少數人,這本身就是航天員的生活之一。所以最後也沒有辜負黨和國家,軍隊對我們的期望,我們很順利的拿到了畢業證。當時還有一個訓練,出艙活動夜裡有一個窗口,通過水昇華的方式,把艙溫急劇升溫,在攝氏一百度的情況下,人要堅持52分鐘,如果堅持不了52分鐘,你就不能當航天員。

俄羅斯當時訓練航天員有一個科目叫72小時心理隔絕訓練,連續工作72小時,8個小時是一個循環,循環完了再加8個小時,看你工作能力有沒有下降,這個也是非常難受的訓練,就像蹲監獄似的。所以航天員訓練,俄羅斯的航天員訓練是非常艱苦的,它的有些項目我們國內沒有,要向他們學習。

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回到國內來以後,1998年,中國人民解放軍航天大隊成立,1998年1月5日,我們首批航天員有14人,我和吳傑是航天員兼教練員,楊利偉是首批學員。

我們航天員中心是1998年成立的太空夢開始的地方。

我們國家航天員選拔與事業發展總體分三大時期。第一批預備航天員選拔1995年12月至1997年5用,歷時17個月,首先是檔案審查,然後是療養院初選,再是住院臨牀醫學檢查和特因功能檢查,最後是評定錄取。

航天員面臨的太空環境是怎樣的?包括超重、震動、衝擊、失重、真空、噪聲。這需要航天員心理素質非常好,身體好、心理穩、知識強。

航天員訓練都有哪些?有八大類,百餘科目。

基礎理論課,載航天的技術基礎,生理解剖基礎,航天醫學基礎。我們曾經請過現在的外交部長秦剛,給我們航天員上一星期課,說一下怎麼面對記者提問,曾經請過國學大師給我們上過國學課,也請過解放軍藝術學院音樂教授給我們上音樂課,你能想象到的知識基本上航天員都學了,航天員幹十幾年,基本上什麼知識都學了。

第二個就是體質訓練,我們航天員一定要身體好,航天員從成立到現在爲止,一直堅持體質訓練,週一、週二、週三下午雷打不動的體質訓練。我們在航天城有一個很大的體育訓練館,裡面的設施是應有盡有,裡面的健身設備都是從意大利原裝進口,空軍有飛行員到我們那參觀都羨慕死了。總的一句話,一定要把身體鍛鍊好,我們訓練基本的流程,一下午,到了館準備活動十到十五分鐘,然後外面跑步跑半個小時,三千米左右,然後練器械,各種力量訓練半個小時,然後再練籃球、乒乓球、羽毛球。最後還要游泳,游泳大概一到三公里。這就是我們一般標準化的訓練科目。

如果身體不好,你想想這麼多科目訓練下來,一般人受不了。我現在不當航天員了,對自己要求不高,我胖了,以前我訓練的時候,我體重才六十多公斤,比現在少了二三十公斤,可見那時候的訓練強度還是很厲害的。

第三個就是心理訓練,這是我們的心理醫生給我們做訓練。航天員的心理要求第一條,最重要的是心理相容性。兩個、三個人上去,不能都是相同的性格。第二,要有反應能力,要有抗壓能力,心理素質對航天員的要求,比戰鬥人員的要求更高。因爲我們的心理壓力非常大。

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第四個是航天環境適應性訓練。航天環境有失重、超重等各種因素,我們有各種訓練方法,比如超重訓練,超重訓練我們要做到不管男航天員女航天員,都要做到8個G30秒,也就是八倍的重量壓在身上,我們看到視頻,臉部肌肉都變形了。還有前庭功能訓練。我們選航天員、飛行員一定要選不是很敏感,但是又能判斷出空間環境的人,所以我們做前庭功能訓練。第三個是失重飛機飛行訓練,我們現在模擬失重,真正能飄起來的就是失重飛機,飛機往下降的時候,會有25到30秒重的失重,我們利用短暫的時間,幫航天員練習飄浮。第四個是噪聲訓練,爲了讓航天員體驗落地的感覺,我們做噪聲訓練。最後是振動體驗。

第五個方面是航天專業性的訓練。專業技術訓練包括幾個方面。一個是飛行程序訓練,我們從進艙到入軌再到對接,還有航天器技術訓練,我們航天員中心有一個亞洲最大的失重水槽,就是把艙放在裡面,航天員一比一的訓練出艙程序,早期美國也好,蘇聯也好,他們出艙活動,因爲風險比較大,所以地面同步做訓練。第六個是空間站任務專項訓練,第七個是救生與生存訓練。我們空間站有些緊急返回的時候,我們需要自救。最後一個是大型聯合演練。我們人、船、火箭各種演練。

最後,航天員訓練有哪些特點?它是深入性的系統訓練,是一種挑戰性的艱苦訓練,航天員的訓練風險不容忽視。我作爲航天員,最後沒有機會上天,其實我也挺想飛的,但是服從國家的需要,人生有點遺憾也很正常,好在我的戰友一個個都在完成中國的載人航天任務,並且會飛得越來越好。

希望这不是心动

祝福中國載人航天事業肯定會越來越好。

邁向千T算力時代,2024智駕芯片王者之爭

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已經過去的2023年延續了智駕市場火爆的態勢,出貨量和滲透率進一步提升,隨着消費者認知的深入,智駕作爲整車的賣點屬性正在逐步加強。

據不完全統計,2023年全年智駕L2等級及以上的SoC全球出貨量超過6000萬顆,最大的出貨量依然來自 Mobileye和瑞薩,佔據市場超過80%的份額,但主要集中在前視一體機等低階智駕功能,可以認爲是傳統L2 ADAS領域商業模式的延續。

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爲了便於後續分析,基於當下市場格局,我們將智駕SoC按照算力大小做下簡單略顯“粗暴”的分類,以AI算力30TOPS和100TOPS(INT8)爲兩個分界線:

如果我們把目光聚焦在中高算力智駕SoC,就會發現一些有意思的端倪:

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站在智駕系統的視角,智駕SoC芯片牽一髮動全身,已經成爲智駕的核心節點和關鍵勝負手,就像大廈的地基一樣,決定了大廈整體構型和建造高度,甚至影響後續平臺的演進。

回顧2023年,智駕芯片最重要的關鍵詞就是“卷”,這個“卷”體現在高中低各個維度上。

在高算力SoC方面,“卷”的是智駕性能,國內主機廠爲了應對城市/高速NOA高階智駕功能落地趨勢,紛紛佈局高算力智駕平臺,加上BEV+Transformer新範式算法逐步替代CNN,百TOPS某種程度上已成爲城市/高速NOA的基礎AI算力門檻。

在此背景下,英偉達的旗艦芯片Orin X成爲最大受益者,例如蔚來新車型全系搭載4顆Orin X芯片,小鵬G9和X9搭載2顆Orin X,理想AD Max智駕也是基於Orin X打造。

另一邊,地平線也在發揮自己的生態優勢和本土保姆式的服務特長,在2022年128 TOPS的J5隨理想L8 Pro首發量產後,今年初J5在比亞迪漢EV車型上實現量產交付。

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除了Tesla、華爲等全棧自研的車企/Tier 0.5之外,國內高算力市場基本被英偉達和地平線瓜分,傳統的智駕芯片Tier 1被衝擊的七零八落。

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在中算力SoC方面,TI TDA4 VH是一個標杆級的存在,AI算力雖只有32 TOPS,但是通過芯片靈活組合和算法適配,“可玩性”非常強。

以大疆與五菱合作在寶駿雲朵上量產的靈犀智駕爲例,「7V+單TDA4 VH」支持高速NOA和城市通勤智駕模式,卷的就是高性價比。另外行泊一體這個快速增長的賽道也在TDA4的射程之內。

中算力市場區間考驗的是 差異化,能否用更經濟的算力實現差異化的有足夠賣點智駕功能,不能貪多求全,但也要避免高不成低不就。瑞薩的V3U、黑芝麻A1000都遇到了強大的市場落地壓力,英偉達則順勢推出了Orin X的裁剪版Orin N,採取從上往下打的策略,力爭在中算力市場分一杯羹。

至於低算力SoC,競爭異常慘烈,這個市場本身有Mobileye和瑞薩兩大巨頭,芯片和方案都很成熟,基於與傳統Tier 1深度合作模式,市佔率極高。

考慮到該市場體量巨大,TI和地平線也推出了對應的產品參與競爭,TI祭出的是TDA4 VL和TDA4 VM,地平線則依靠J2和J3。

低算力SoC的應用模式主要就是一體機(帶規控功能),以1V或1V1R居多,少部分玩家通過芯片組合(比如配合座艙芯片或多顆組合)實現行泊一體,把性能壓榨到極致。

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2023年智駕格局激烈演進,有淘汰有新生,行業整體走向不斷收斂,產業鏈上下游逐漸趨向於務實,特別是對成本的高度關注。當然詩和遠方依然還有擁躉,城市NOA的比拼熱度不減,智駕芯片已成爲關鍵勝負手。

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展望2024年,各個智駕芯片玩家爲了生存、營收、市佔或股價還會繼續貼身肉搏,鹿死誰手,猶未可知。

接下來,我們將從不同類型的智駕芯片玩家出發,對2024年行業發展進行粗淺展望。

1. 全棧式自研:華爲、特斯拉、Mobileye

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第一種類型是全棧自研主機廠/Tier 0.5/Tier 1,典型代表是Tesla、華爲和Mobileye。

Tesla自從放棄Mobileye和NVIDIA平臺後,一直堅持自研智駕芯片,相繼推出了HW3.0和HW4.0, 算力從3.0的144 TOPS升級到4.0的300 – 500 TOPS,全棧自研的優勢之一就是可以針對自家芯片進行深度優化,同時裁剪掉不必要的硬件需求,打造真正高效的軟硬一體化,類似於消費電子領域的Apple。

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近期海外視頻顯示基於HW4.0的新版FSD已經越來越像老司機,掀起了一股端到端的熱潮,相信2024年Tesla AI day會有更多技術細節披露,可能重演BEV+Transformer帶來的行業震撼,不排除對智駕芯片架構產生新的衝擊。

去年HW4.0開始量產,考慮到庫存切換,今年HW4.0將全面上量,HW4.0在國內的表現值得關注。

“遙遙領先”的“技術直男”華爲也一直堅持全棧方案,不僅涵蓋芯片、算法,還包括各類傳感器,智駕全棧程度之高相比Tesla有過之無不及。

車端側,華爲共有兩款智駕芯片,分別是昇騰310和610,對應算力爲16 TOPS和160 TOPS(稠密算力),基於昇騰310的域控有MDC210(單顆)和MDC300(兩顆),因算力偏低,並不符合華爲高階智駕的定位,所以存在感較弱。

目前主打的域控平臺是 基於昇騰610的MDC610(單顆)和MDC810(兩顆),MDC810搭載在阿維塔11和12上,配備3顆LiDAR,反觀問界M5、M7和M9,卻選擇了MDC610而不是MDC810,對應到LiDAR也減配到1顆,相信智駕降本是很重要的一個出發點。

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2024年華爲智駕的看點之一就是其城市NOA會摸到多高的天花板,特別是基於MDC610的單LiDAR問界車型。另外芯片側,繼昇騰610後,華爲今年是否會發佈下一代智駕SoC芯片,也值得期待,坊間關於昇騰910的傳言已不少。

Mobileye是唯一一家全棧自研的正統Tier 1,自從黑盒模式在中國市場備受質疑、水土不服後,中國區銷售業績便每況愈下,本來高階智駕項目拿不到也罷,連大本營的低價智駕也被挖了牆角,瑞薩、TI、地平線、英偉達、愛芯等都在虎視眈眈,兩頭夾擊甚是難受。

極氪001 SuperVision成了Mobileye在中國高階智駕的唯一的救命稻草,但是雙EyeQ5H的算力還是很吃力。

Mobileye一方面要解決黑盒問題,另一方面還要持續摸高,在高算力SoC上與英偉達、地平線分庭抗禮。

在具體行動上,Mobileye在2024年CES上展示了面向主機廠的DXP(Driving Experience Platform)平臺,打破以前的黑盒模式,給主機廠提供開發的靈活度,實際療效仍待確認。

另外,規劃中的EyeQ Ultra算力爲175 TOPS,預計2025量產,可到那時該算力水平還是有點吃虧,或許結合Mobileye擅長的工程化能力方纔有機會征服客戶,所以今年能否靠EyeQ Ultra拿到新定點項目將是一塊試金石。

2. 英偉達、地平線,向混合型Tier 1躍進

第二種是由Tier 2向混合Tier 1轉型的芯片廠商,典型代表是地平線、英偉達。

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地平線去年憑藉J3和J5的出貨量大幅提升了智駕芯片市場佔有率,地平線目前已經在8MP單目前視一體機市場實現領跑,而J5則填補了國內智駕高算力芯片的空白,雖然性能參數上不及Orin X,但是已經讓國內客戶多了一個選擇。相比英偉達,地平線從一開始的望其項背逐步到現在可以掰掰手腕,從這個角度來看地平線確實成了國產產業鏈不斷向高端進化的一個縮影。

地平線一直堅持Tier 2的產業定位,打造極致生態。但在某些重量級主機廠項目中爲了確保順利交付,深入到主機廠項目一線,深度參與量產交付,儼然一副Tier 1的勞模形象。

過去兩年地平線在產業鏈炙手可熱,與多家主機廠和Tier 1成立合資公司,所以某種程度上地平線不論在技術上還是商業模式上已經具備Tier 1的特質,可以認爲地平線已是一家混合Tier 1角色,兼具Tier 2和Tier 1模式。

地平線J6系列芯片將於今年4月發佈,J6P達560 TOPS算力,早於Thor量產時間,在城市NOA賽道上將與英偉達正面碰撞,搶佔後者高算力市場份額。另外J6還有一個分支是J6E,算力在80 TOPS左右,衝擊中算力SoC市場,彌補地平線該算力區間的空白。

英偉達一直是明牌+高端戰略,前有智駕破局者Xavier,現有硬通貨Orin,後有超級芯片Thor,牢牢把控第三方高階智駕芯片市場演進節奏。

但是2023年英偉達在中國市場遇到了強勁對手,它就是地平線,地平線自帶乾糧俯身服務主機廠的態度獲得了巨大的回報,同時也刺痛了競爭對手的神經。

爲了加強智駕交付能力(傳聞與Daimler的全棧方案嚴重不及預期,工程交付成爲短板),黃仁勳請來了小鵬的智駕負責人吳新宙來重新搭建全棧智駕開發體系,打造樣板間,目前上海北京深圳各地在快速擴張團隊。

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2024年英偉達有四大值得關注點:

從英偉達和地平線的模式來看,純芯片模式正在備受挑戰,日益需要智駕方案配合,才能把控整個交付節奏,尤其是高階智駕功能,開發過程極其複雜,長尾場景繁多,匹配整車的量產節奏挑戰極大。

另外,如果僅僅依靠其他算法Tier 1,一方面控制力不足,另一方面很難滿足快速跑馬圈地的競爭需求。

所以從Tier 2向混合Tier 1跨越成了一個理性抉擇,當然Tier 2的商業模式依然還會保留。

3. Momenta,算法供應商向全棧Tier 1轉型

第三種是從純算法Tier 1向全棧Tier 1轉型,典型代表是Momenta。

2023年OPPO旗下的哲庫解散,其中一大批高管被Momenta招攬,後者開啓了自研智駕芯片的大門,之前Momenta在多個項目中基於英偉達Orin X和Orin N進行中高階智駕方案開發。

但考慮到日益增加的市場競爭壓力,Momenta也希望從底層提升掌控力,自研芯片成爲了一個很自然的選擇。

據相關媒體報道 ,Momenta芯片已經進入到IP開發階段,進展頗爲順利,據說是一款高算力芯片, 芯片參數將是2024年的一大關注點。

相信新的芯片將會給Momenta帶來更多不同的市場打法,是否完全放棄第三方芯片平臺也未可知,核心要看首款芯片的量產能達到什麼水平以及後續的市場反饋。

另外,未來Momenta會不會像地平線一樣單獨作爲Tier 2供應芯片,理論上存在可能性,如果果真如此,地平線又會增加一個強勁對手。

4. 純正的芯片老炮:TI、高通、瑞薩等

第四種是純正的芯片Tier 2,大多是海外傳統汽車芯片廠,如TI、瑞薩、高通、AMD、安霸等。

智駕芯片領域要說最低調務實的廠商,沒有哪家能比得上TI,TI TDA4系列芯片最早於2020年推出,主打多核異構,配有包括Cortex A72/Cortex R5F/DSP/MMA等在內的不同類型處理器,異構計算資源豐富,芯片設計高度集成化,極限壓縮芯片成本。

從算力角度,TDA4系列分爲VL、VM和VH三個型號,涵蓋不同類型的中低階智駕需求,產品定義穩準狠,體現了TI深刻的商業思考。TDA4雖好,但用好TDA4並不容易,需要很強的工程化能力,放眼智駕領域,大疆就是那個“有緣之人”。

且不論雲朵智駕版的整車定義,光靈犀智駕就讓人眼前一亮,比如覆蓋全國的高速領航、全場景記憶泊車、智能泊車等全方位的主被動安全功能。“爲所有人,提供安全、輕鬆的出行體驗”的願景決定了大疆選擇走高性價比路線,所以二者可謂是相互成就。

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但是算力瓶頸依然存在,大疆也在基於算力更高的高通SA8650打造新的成行平臺(支持高性價比城市NOA)。鑑於此,我們也關注TI是否會在今年推出更高算力的智駕芯片,來滿足客戶高階智駕需求。

瑞薩和Mobileye一樣,靠低算力芯片佔據了L2級別ADAS可觀的市場份額,但區別於Mobileye的全棧思路,瑞薩只做Tier 2,由合作的Tier 1提供ADAS解決方案。其中博世是瑞薩異常緊密且重要的合作者,博世推出的第三代單目一體機MPC3內置了V3H芯片(4 TOPS),被多個國際OEM巨頭採用,撐起了瑞薩車載ADAS產品線的基本盤。

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瑞薩2020年曾發佈過V3U,性能不俗,算力增加到60 TOPS,CPU採用8核心A76,算力98kDMIPS,基於12nm工藝。後瑞薩又基於V3U剪裁,推出了V4H,去掉了4個A76內核,AI算力下降到34 TOPS,改用先進的7nm工藝,預計24年Q2量產。

24年需要關注瑞薩能否守住低級別智駕市場優勢,同時向上發力突破,打入中階智駕市場,並站穩腳跟。

高通一直是汽車芯片領域的重要玩家,不過被外界熟知的更多是其座艙芯片8155和今年火爆的8295。其實高通2021年就推出第一代智駕芯片Ride——SA8540,第二年又發佈了SA8650,包括100 TOPS和50 TOPS兩個版本。目前Momenta和大疆車載都在基於該芯片做相關開發,百人會上大疆車載負責人給出的7000元BoM成本城市NOA的王炸消息就是基於高通SA8650P平臺,強悍實力可見一斑。

據媒體報道,今年高通已經拿到了豐田和一汽紅旗的定點,大有攜座艙之勢直撲智駕之態。24年高通有兩個動向值得跟蹤,一是艙駕一體芯片的進展,之前做艙駕一體很多來自智駕芯片背景公司,而座艙芯片的know-how卻大有不同,座艙科班出身的高通可能給業界帶來驚喜;二是高通收購Veoneer後,已經具備較完備的全棧能力,在多大程度上承擔Tier 1的角色並不是一個技術問題而是一個商業問題。

AMD智駕業務得分兩條線來表,一是旗下Xilinx的車載FPGA SoC業務,算力較低,進入市場早,主攻低階ADAS功能,如泊車輔助或一體機等,相比於車載傳感器FPGA業務,智駕SoC佔比會越來越小;二是AMD正統的高算力SoC業務,2024 CES上推出7nm製程的智駕芯片Versal Edge XA,最高算力可到161 TOPS,規格靈活可擴展,雖然起步晚,但AMD對其給予厚望,到底能在2024年打下多大的智駕市場值得期待。

安霸早期從事運動相機芯片和安防視覺芯片,積累了豐富視覺算法經驗,後轉型到汽車行業,把車載芯片作爲其核心業務領域。2022年1月發佈首款智駕SoC CV3系列芯片,採用三星5nm製程,16個ARM Cortex-A78AE CPU內核,自研CVflow架構,等效算力達到500 eTOPS(安霸一直堅持用等效算力來衡量自家芯片AI性能)。

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目前公開的量產項目並不多,僅大陸官宣過聯合開發面向L4的自動駕駛方案,安霸在智駕芯片方面投入不小,也曾收購4D Radar廠商傲酷,期望發揮4D Radar、Camera與智駕芯片的協同作用。24年安霸憑藉CV3能在智駕掀起多大的浪花仍待觀察。

5. 國內初創芯片公司:黑芝麻、輝羲、愛芯

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第五種是一衆初創Startup公司,主要來自國內,普遍定位Tier 2,典型爲黑芝麻、輝羲智能、愛芯元速、芯擎、爲旌、後摩、酷芯、超星、礪芯、星宸。

黑芝麻曾在2022年取得了不俗的交付成績,是國內唯二量產高算力芯片的公司。

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黑芝麻布局了兩個智駕芯片平臺,一個是華山二號A1000系列,A1000涵蓋A1000L、A1000和A1000Pro三款不同算力型號,算力分別爲16 TOPS、58 TOPS和106 TOPS,精確瞄準低中高算力市場。

目前A1000/A1000L已經拿到吉利系、東風、一汽紅旗、江淮、合創等多家主機廠的定點項目,但A1000Pro的定點仍需進一步觀察。

另一款武當系列C1200瞄準跨域融合,特別是艙駕一體,據說艙駕一體的概念今年得到國內主機廠的高度關注,但也有觀點認爲艙駕一體爲時尚早,短期難以落地。

所以2024年對黑芝麻異常重要,一方面要儘快提升出貨量,增強工程交付能力,提高生態水平,另一方面要適時拿出更先進的高算力芯片,深度參與城市NOA競爭。

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輝羲智能成立於2022年,時間不長,成立伊始就定位高算力芯片Tier 2。

傳聞第一款芯片算力超過200 TOPS,高舉高打,堅持“數據閉環定義芯片”策略,主攻城市NOA,預計今年量產落地,經緯恆潤正在基於該芯片開發相關域控平臺,預計2025年量產。

2024年輝羲智能能否順利量產第一款芯片,並收斂明晰戰略打法和生態策略,拓展更多定點客戶,同時是否會規劃新的中低算力芯片產品線,都是值得關注的點。

愛芯元速是2023年一匹十足的黑馬,去年7月從安防領域正式切入智駕,第一步是從低成本小算力智駕SoC芯片入手,首發的M55H算力爲8 TOPS,支持低階L2行泊一體,架構上主打混合精度NPU和愛芯智眸AI-ISP,產品層面主打低成本和低功耗,對標J3、V3H、EyeQ4和TDA4 VL,快速量產,來勢洶洶。

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2023年實現了10萬片級別出貨,成功攪局了低算力智駕市場,特別是一體機領域。24年M55H能否持續收穫新的市場份額,以及接下來兩代中高算力芯片M76H和M77H能否向上攻克行泊一體、高速和城市NOA市場是我們觀察的重點。

2024年對智駕創企是一個坎,頭部公司產品矩陣從高到低越來越完善,逐漸形成合圍之勢,如何尋找細分賽道有效突圍,極其考驗商業模式、產品規劃和執行力。

由億咖通和安謀中國合資的芯擎在座艙領域通過龍鷹一號站住了腳,23年隨吉利項目出貨20萬片,目前也推出了智駕芯片AD1000,算力超過240TOPS,預計24年啓動量產,新芯片的定點進展值得關注。

爲旌作爲智駕行業的新兵,推出了VS909、VS919L、VS919三款低算力芯片,V909算力8 TOPS,主打基礎的ADAS應用,VS919L和VS919的算力分別爲12 TOPS和24 TOPS,後者支持單芯片行泊一體功能,三款芯片均內置高等級安全島,取代外部獨立MCU,簡化域控架構,降低綜合成本。整體上爲旌戰略清晰務實,瞄準的是中低階市場,也是目前最大的細分市場,我們將持續關注芯片量產後的市場表現。

其他初創公司還有後摩、礪芯、超星、酷芯,打法策略各不相同,像後摩主打存算一體大算力芯片,礪芯則發揮Chiplet互連的技術優勢,但從技術上來看,各家產品僅初具雛形,仍處於早期階段,考慮到團隊車載工程能力薄弱、量產經驗少,能否按預期實現工程落地纔是2024年最大生存考驗。

6. 蔚小理,頭部主機廠佈局自研

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第六種是新晉主機廠自研模式,基本都爲新勢力,包括已官宣的蔚來,以及傳聞中的小鵬、理想。

主機廠,特別是新勢力因着力打造智駕賣點,對於高算力芯片一直情有獨鍾,加上Tesla和華爲問界的成功讓芯片自研顯得更有誘惑力。自定義芯片需求,讓軟硬全棧一體結合更緊密,充分發揮系統效能,打造更深的護城河,彷彿成了新勢力突圍的利器。當前各家普遍是基於英偉達Orin X來打造城市NOA功能,沒有太多選擇餘地,但地平線J6將可能改寫這一局面。

蔚來去年發佈了自研的神璣芯片NX9031,採用5nm先進工藝,包含32核CPU,具體算力尚未公佈,據信是對標4顆Orin X組合。2024年該芯片量產進展以及基於此芯片蔚來智駕未來如何演進值得跟蹤。

小鵬從2020年開始在中美兩地佈局芯片自研,有消息透露目前芯片已流片回來,芯片設計服務由日本索喜提供,2024年是否會官宣芯片進展,以及是否會搭載到百人會上何小鵬劇透的10-15萬車型上,均值得期待。

理想是新勢力中較爲保守的一家,但李想本人也曾坦誠“如果理想自己做推理芯片,可以做到像特斯拉一樣的成本,因爲算法掌握在自己的手裡,也包括後面整個的訓練平臺、訓練芯片自己做”。所以自研芯片在理想內部肯定是繞不過去的方向,據相關媒體報道,理想芯片團隊規模已達百人以上,主要專注智駕芯片NPU模塊設計上,預計今年會有重大進展。

7. 戰略放棄:寒武紀、零跑退出智駕芯片賽道

去年明確退出智駕芯片研發的有三家:兩家芯片廠商和一家主機廠。

寒武紀和芯馳去年都直接或間接官宣退出智駕芯片賽道。二者退出的相同點大抵都是因爲智駕芯片業務太過於燒錢,且羣雄環伺,基於自身資源和產品進展勝算不高,而且兩家入局偏晚,錯過了最佳卡位時機,加上智駕工程積累薄弱,撬動主機廠量產項目的難度成指數級上升,退出不失爲一個明智選擇。

寒武紀是從AI芯片切入到智駕領域,21年成立行歌科技子公司,曾計劃21年推出250 TOPS芯片,但數次延期。

而芯馳則是從座艙和車載MCU起家,而後跨到智駕,本計劃於2022年、2023年推出的V9U、V9S自動駕駛芯片至今仍未看到相關進展,但官網上相關芯片型號依然呈現在產品矩陣中,官方表態還未發佈。

零跑2023年交付量大漲,位居新勢力第三,有意思的是零跑是最早宣佈自研芯片的國內新勢力,凌芯01是零跑與大華聯合開發,算力4.2 TOPS,主要配套C11車型,23年出貨量達到12萬顆,但凌芯01卻成了零跑的自研芯片絕唱。

零跑董事長朱江明曾明確表示“在2016年和2017年,市場上並沒有現成的AI芯片可供選擇,但作爲一家車企,投入如此大規模的資金進行芯片開發確實是一次巨大的挑戰,當下AI芯片市場已經相當成熟,對於車企而言,將精力集中在智能駕駛算法的研發上更爲合理”。這或許解釋了零跑停止芯片自研背後的考量。

百家爭鳴,銷量爲王

2023年智駕芯片迎來了新的市場格局,但還遠不是終局。

剛剛過去的百人會上,各家主機廠掌門人高談闊論,暗藏殺機,不管是明show實力,還是暗diss友商,最終要靠銷量來說話,消費者買不買單,戰略目標有沒有達成,纔是最有分量和最爲公正的比拼。

2024年智駕芯片的競爭只會更加激烈,這種激烈相比幾年前會變得更加務實、更加側重成本、更加消費者導向、更加考驗商業閉環能力,高算力以落地城市NOA爲己任,低算力將以規模上量和快速工程化交付取勝,反而中算力智駕功能側呈現很大的變數,但也有可能孕育巨大的機會點。

剛剛英偉達GTC官宣Thor最新產品進展和新的定點合作車企,清一色幾乎全是中國車企,包括新能源王者比亞迪,彷彿隔空爲下個月時隔4年再次舉辦的北京車展預熱,相信屆時展會上將有不少的智駕芯片和智駕功能的集中官宣和Demo演示,我們翹首以盼。

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光迅科技官微3月26日消息,光迅科技聯合思科成功推出1.6T OSFP-XD硅光模塊。雙方合作標誌着基於硅光的光模塊技術取得重大飛躍,以推動雲和人工智能(AI)應用的數據中心實現更高的傳輸速率。

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微軟發佈首款AI PC

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3月22日,微軟科技通過官方公衆號宣佈推出首批專爲商業用戶打造的Surface AI PC:Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版。

微軟表示,此次推出的全新PC採用了最新的英特爾® 酷睿™ Ultra 處理器。這兩款電腦還擁有加快執行AI任務的智能計算時代核心“大腦”——神經網絡處理單元(NPU)。

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通過集成NPU,其能夠爲用戶提供包括Windows Studio Effects 和實時字幕等在內的AI功能,並且能夠讓企業和開發者們構建自己的AI應用程序和體驗。

微軟稱,自2019年起,Surface就已率先集成配備了神經處理單元(NPU),以此來提升用戶在PC上的AI體驗,並且取得了顯著成果。在性能方面,Surface Laptop 6的速度是Surface Laptop 5的2倍,Surface Pro 10相較於前代Surface Pro 9速度提升了 53%。

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據悉,微軟Surface Pro 10 商用版可以藉助由 AI 支持的 Windows Studio Effects 始終保持發言人在畫面的中心位置。Surface Laptop 6 通過 AI 驅動的 Windows Studio Effects,確保每個用戶在視頻通話中都呈現出最佳狀態。

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微軟還宣佈將面向商業用戶提供微軟自適應套件。

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Surface Pro 10商用版和Surface Laptop 6商用版自3月22日起在微軟官方商城開啓預售。

英偉達對CoWoS需求或增長三倍 具備2.5D封裝技術的大廠有望受益

英偉達對CoWoS需求或增長三倍 具備2.5D封裝技術的大廠有望受益

據供應鏈透露,今年英偉達對CoWoS需求將較去年成長三倍。對此,黃仁勳未正面迴應相關數字,不過,他兩次強調今年對於CoWoS的需求非常高。

芯片封裝由2D向3D發展的過程中,衍生出多種不同的封裝技術。其中,2.5D封裝是一種先進的異構芯片封裝,可以實現從成本、性能到可靠性的完美平衡。英偉達的算力芯片採用的是臺積電的CoWoS方案,這是一項2.5D多芯片封裝技術,該方案具備提供更高的存儲容量和帶寬的優勢,適用於處理存儲密集型任務,如深度學習、5G網絡、節能的數據中心等。甬興證券指出,近期臺積電訂單已滿,預估到2024年供不應求的局面才能得到逐步緩解。受於大模型百花齊放,算力需求快速攀升帶動HPC增長,臺積電產能不足可能會導致AI芯片大廠將目光轉向其他OSAT,具備2.5D封裝技術的封裝大廠有望從中受益。

據財聯社主題庫顯示,相關上市公司中:

通富微電在高性能計算、新能源、汽車電子、存儲、顯示驅動等領域立足長遠,大力開發扇出型、圓片級、倒裝焊等封裝技術並擴充其產能;此外,積極佈局Chiplet、2.5D/3D等頂尖封裝技術,形成了差異化競爭優勢。

同興達表示,崑山同興達聚焦顯示驅動芯片的全流程封測工藝,同時也在加強其他先進封測技術的研發儲備,包括但不限於Chiplet、cowos封測技術等。

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