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    騰訊出品:2024年十大科技應用趨勢

    來源:騰訊     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/1/25   主題:其他 [加盟]

    2024年數(shù)字科技前沿應用趨勢的報告,由騰訊發(fā)布。報告涵蓋了多個L域,包括G性能計算、人工智能、機器人技術(shù)、基因計算、數(shù)字交互引擎、腦機接口、沉浸式媒體、星地直連通信、eVTOL(電動垂直起降飛行器)、虛擬電廠等。以下是報告的核心內(nèi)容概要:

    一、G性能計算:報告討論了G性能計算(HPC)的發(fā)展趨勢,包括CPU+GPU的2.0架構(gòu)升級,以及量子計算、云計算和邊緣計算的融合。強調(diào)了計算能效的重要性,并預測了G性能計算市場的未來增長。

    二、人工智能:報告指出,人工智能(AI)正朝著通用AI(AGI)發(fā)展,多模態(tài)智能體和AI科學家的概念正在成為現(xiàn)實。AI在科學研究、醫(yī)療、教育等L域的應用正在加速。

    (1)通用人工智能(AGI)的進展:報告預測,AI技術(shù)正朝著通用人工智能邁進,這意味著AI將能夠執(zhí)行多種任務,具備更廣泛的應用能力。AGI的發(fā)展將使AI成為新生產(chǎn)力,對經(jīng)濟和社會產(chǎn)生深遠影響。

    (2)多模態(tài)智能體:AI技術(shù)將從單一的文本、圖像、視頻(2D和3D)擴展到聲、光、電等多模態(tài),實現(xiàn)跨模態(tài)遷移。這將推動AI應用的廣度,使其能夠更好地理解和生成多模態(tài)內(nèi)容。

    (3)AI科學家:報告提到,AI將能夠在科學研究中扮演重要角色,通過自動化和優(yōu)化研究過程,提G科學家的生產(chǎn)力。AI科學家有望在特定L域協(xié)助或主動完成某些任務,甚至在某些情況下超越人類。

    (4)AI治理:隨著AI能力的增強,確保AI技術(shù)的安全、公平和可解釋性變得尤為重要。報告強調(diào)了建立跨國風險緩解政策和推動AI倫理研究的重要性。

    (5)端側(cè)大模型:AI推理將越來越多地在端側(cè)設備上運行,如手機、PC、耳機等,這將提G數(shù)據(jù)處理效率,節(jié)省云端服務器資源,并增強用戶隱私保護。

    (6)AI與科學研究的結(jié)合:AI將通過理論探索、實驗設計、數(shù)據(jù)分析等方向為科學發(fā)現(xiàn)提供動力。特別是在基因科學L域,AI將幫助科學家預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),優(yōu)化藥物研發(fā)過程。

    (7)AI對齊技術(shù):為了確保AI與人類價值觀和倫理原則相一致,報告提到了多種技術(shù)和治理措施,如人類反饋的強化學習(RLHF)、憲法AI(Constitutional AI)等,以構(gòu)建更加安全可靠的大模型。

    (8)AI在行業(yè)中的應用:報告預測,AI將在各個行業(yè)中發(fā)揮更大的作用,特別是在醫(yī)療、教育、交通、能源等L域,AI將推動這些行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。

    這些趨勢表明,AI技術(shù)將繼續(xù)快速發(fā)展,并在各個L域中扮演越來越重要的角色。同時,隨著AI技術(shù)的成熟,如何確保其安全、公平和符合倫理將成為一個重要的議題。

    三、機器人技術(shù):報告強調(diào)了人形機器人的發(fā)展,特別是在集成人工智能、G端制造和新材料技術(shù)方面。人形機器人有望成為繼計算機、智能手機之后的顛覆性產(chǎn)品。

    (1)人形機器人的智能化:報告指出,人形機器人將集成人工智能、G端制造和新材料等先進技術(shù),成為繼計算機、智能手機之后的顛覆性產(chǎn)品。這些機器人將具備更G級的感知、決策和執(zhí)行能力,能夠在復雜環(huán)境中更好地與人類互動。

    (2)大模型嵌入:通過將大語言模型(LLM)嵌入機器人本體,可以顯著提升機器人的環(huán)境感知、任務分解、規(guī)劃流程以及與環(huán)境交互的能力。這種集成使得機器人能夠更好地理解和執(zhí)行復雜的任務。

    (3)云邊結(jié)合的分布式計算平臺:云邊結(jié)合的計算平臺將強化機器人的訓練和分析決策速率,使得機器人能夠更快地學習和適應新環(huán)境。

    (4)靈巧手技術(shù):報告強調(diào)了靈巧手技術(shù)的發(fā)展,這將增強人形機器人的微操作和近操作能力。多感知、多自由度功能融合以及微型驅(qū)動器的產(chǎn)業(yè)化將進一步推動這一技術(shù)的進步。

    (5)機器人視覺和運動控制:隨著視覺-語言大模型和運動控制技術(shù)的進步,人形機器人將能夠更準確地感知周圍環(huán)境并執(zhí)行復雜的動作。

    (6)自主學習和自進化能力:報告提到,機器人將具備更強的自主學習和自進化能力,能夠在遇到新任務時快速適應和學習,無需額外的數(shù)據(jù)和訓練。

    (7)行業(yè)應用的拓展:報告預測,人形機器人將在工業(yè)、服務業(yè)、醫(yī)療、教育等多個L域得到應用,特別是在關(guān)鍵技術(shù)突破方面,如打造人形機器人的“大腦”和“小腦”、突破“肢體”關(guān)鍵技術(shù)等。

    (8)政策和市場支持:國家政策的支持和市場規(guī)模的預測顯示,人形機器人市場有望在未來幾年內(nèi)實現(xiàn)顯著增長,這將為機器人技術(shù)的發(fā)展提供強大的推動力。

    這些趨勢表明,機器人技術(shù)正朝著更加智能化、自主化和人性化的方向發(fā)展,未來將在多個L域?qū)崿F(xiàn)廣泛應用,同時也會面臨技術(shù)、倫理和社會等方面的挑戰(zhàn)。

    四、基因計算:AI與基因計算的結(jié)合正在幫助我們更好地理解生命科學,特別是在基因檢測、分析、預測和調(diào)控方面。報告提到了AI在基因組學、生物制藥和個性化醫(yī)療中的應用。

    五、數(shù)字交互引擎:報告討論了數(shù)字交互引擎在游戲、文旅、汽車、工業(yè)等L域的應用,以及它如何推動數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展。

    六、腦機接口:報告探討了腦機接口(BCI)在醫(yī)療、軍事、教育和人機交互等L域的潛力,以及它如何促進人腦與人工智能的和諧共生。

    七、沉浸式媒體:報告提到了3D、全真在場的新世界,以及腦機接口在醫(yī)療和交互革命中的應用。

    八、星地直連通信:報告強調(diào)了衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)在推動泛在網(wǎng)絡覆蓋方面的作用,以及它如何改變應急方式和出行模式。

    九、eVTOL:報告討論了電動垂直起降飛行器(eVTOL)的發(fā)展,包括其在城市空中交通、區(qū)域客運、快遞等L域的應用前景。

    十、虛擬電廠:報告探討了虛擬電廠在能源變革中的作用,特別是在新能源消納、電力電子化和碳中和目標實現(xiàn)中的關(guān)鍵角色。

    報告還提到了這些技術(shù)L域的挑戰(zhàn)和機遇,以及它們?nèi)绾斡绊懳磥淼纳鐣徒?jīng)濟發(fā)展。報告由騰訊集團的多位專家和顧問共同撰寫,旨在為行業(yè)提供前瞻性的洞見。


    附件:騰訊出品:2024年十大科技應用趨勢



    產(chǎn)業(yè)大模型應用白皮書2023:融入產(chǎn)業(yè)、賦能未來,探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景

    白皮書分為五個主要部分,涵蓋了產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展、應用、評價標準、中國實踐案例以及未來的展望與挑戰(zhàn);探討產(chǎn)業(yè)大模型的發(fā)展前景,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展貢獻力量

    ICRA 自然語義引導的機器人技能操作

    使用自然語言推理目標場景,實現(xiàn)在給定初始場景和目標場景的情況下即可學習執(zhí)行復雜的操作任務,機器人的語義指令集的拓展提供了新的參考思路

    人形機器人的落地思考-場景聚焦明確產(chǎn)品形態(tài)考慮成本設計

    要立足場景正向設計產(chǎn)品從場景出發(fā)解決問題;續(xù)航能力將是制約人形機器人應用和發(fā)展的又一個重要因素;需要做到萬元級別的成本才有可能大面積進入家庭

    中國公共服務機器人產(chǎn)業(yè)鏈研究報告2023-市場規(guī)?偭刻嵘^快,企業(yè)總量增速放緩

    服務機器人的市場規(guī)模在2019年后快速增長,預計到2025年CAGR將達到近65%;人形機器人會是未來公共服務機器人主要形態(tài),軟件升級引L硬件發(fā)展

    中國服務機器人行業(yè)未來的主要發(fā)展趨勢

    商業(yè)模式創(chuàng)新,打造一體化服務,持續(xù)拓展下游細分賽道;業(yè)務模式創(chuàng)新,多場景融合,實現(xiàn)實現(xiàn)一個服務機器人可以完成在多場景下完成工作

    中國服務機器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的潛在風險

    新科技的出現(xiàn)可能會對傳統(tǒng)服務機器人廠商造成 一些沖擊;優(yōu)秀畢業(yè)生行業(yè)是軟件和信息服務可能會導致人才供給不足等風險;行業(yè)內(nèi)公司經(jīng)營模式相似度過G

    中國服務機器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的主要挑戰(zhàn)

    收入和研發(fā)費用的比例均超過了5%;國產(chǎn)機器人推廣應用面臨新場景拓展慢的挑戰(zhàn);代理商分銷的方式可以有效的幫助服務機器人廠商也會造成市場的惡意競價

    服務機器人在中國市場短期迎來向好拐點 需求增長

    在已使用或計劃使用服務機器人的企業(yè)中,酒旅,金融服務,餐飲快消行業(yè)滲透率G,均超過20%;2023年6月我國服務機器人產(chǎn)量為662658臺,同比增長40%

    服務機器人產(chǎn)業(yè)迎來向好拐點 增長空間巨大

    進入2023年后服務機器人產(chǎn)量同比增長47.6%,結(jié)束了連續(xù)12個月的同比下滑;人工智能技術(shù)的突破也將給服務機器人從語音,視覺,決策,控制四個方面帶來賦能

    創(chuàng)澤上市輔導進展情況報告(第十三期)20230414

    中原證券參與輔導工作的人員為G巖,趙巖,鄒堅貞,胡殿軍,李雅璇,開展輔導的方式主要包括持續(xù)關(guān)注相關(guān)行業(yè)L域熱點信息

    環(huán)境感知的核心SLAM算法基本結(jié)構(gòu)可分為前端和后端

    算法在前端完成占據(jù)柵格地圖的構(gòu)建,得出激光雷達掃描幀的佳位姿后,后端根據(jù)掃描幀間的位姿關(guān)系進行全局的地圖優(yōu)化,得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的佳位姿

    環(huán)境感知模塊中基于激光雷達或視覺傳感器的SLAM算法是核心

    環(huán)境感知模塊的基礎硬件是各類不同的傳感器,收集不同的測量信息,SLAM算法用于融合收集的信息數(shù)據(jù),機器人可以在未知環(huán)境中進行自主探索和導航
    資料獲取
    行業(yè)動態(tài)
    == 資訊 ==
    產(chǎn)業(yè)大模型應用白皮書2023:融入產(chǎn)業(yè)、
    騰訊出品:2024年十大科技應用趨勢
    人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展九大要點
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