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            創(chuàng)澤機器人
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            騰訊出品:2024年十大科技應(yīng)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(yīng)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(yù)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(xué)家的概念正在成為現(xiàn)實。AI在科學(xué)研究、醫(yī)療、教育等L域的應(yīng)用正在加速。

            (1)通用人工智能(AGI)的進(jìn)展:報告預(yù)測,AI技術(shù)正朝著通用人工智能邁進(jìn),這意味著AI將能夠執(zhí)行多種任務(wù),具備更廣泛的應(yīng)用能力。AGI的發(fā)展將使AI成為新生產(chǎn)力,對經(jīng)濟(jì)和社會產(chǎn)生深遠(yuǎn)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(yīng)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(xué)家:報告提到,AI將能夠在科學(xué)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(xué)家的生產(chǎn)力。AI科學(xué)家有望在特定L域協(xié)助或主動完成某些任務(wù),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(fēng)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(shè)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(wù)器資源,并增強用戶隱私保護(hù)。

            (6)AI與科學(xué)研究的結(jié)合:AI將通過理論探索、實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析等方向為科學(xué)發(fā)現(xiàn)提供動力。特別是在基因科學(xué)L域,AI將幫助科學(xué)家預(yù)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(xué)習(xí)(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(yīng)用:報告預(yù)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(jìn)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(fù)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(wù)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(fù)雜的任務(wù)。

            (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(xùn)練和分析決策速率,使得機器人能夠更快地學(xué)習(xí)和適應(yīng)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(jìn)一步推動這一技術(shù)的進(jìn)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(jìn)步,人形機器人將能夠更準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境并執(zhí)行復(fù)雜的動作。

            (6)自主學(xué)習(xí)和自進(jìn)化能力:報告提到,機器人將具備更強的自主學(xué)習(xí)和自進(jìn)化能力,能夠在遇到新任務(wù)時快速適應(yīng)和學(xué)習(xí),無需額外的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練。

            (7)行業(yè)應(yīng)用的拓展:報告預(yù)測,人形機器人將在工業(yè)、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療、教育等多個L域得到應(yīng)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(yù)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(yīng)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(xué),特別是在基因檢測、分析、預(yù)測和調(diào)控方面。報告提到了AI在基因組學(xué)、生物制藥和個性化醫(yī)療中的應(yīng)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(yīng)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(jìn)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(yīng)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(luò)覆蓋方面的作用,以及它如何改變應(yīng)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(yīng)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(biāo)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(jì)發(fā)展。報告由騰訊集團(tuán)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(yīng)用趨勢



            產(chǎn)業(yè)大模型應(yīng)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(yīng)用、評價標(biāo)準(zhǔn)、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(xiàn)力量

            ICRA 自然語義引導(dǎo)的機器人技能操作

            使用自然語言推理目標(biāo)場景,實現(xiàn)在給定初始場景和目標(biāo)場景的情況下即可學(xué)習(xí)執(zhí)行復(fù)雜的操作任務(wù),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(shè)計

            要立足場景正向設(shè)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(yīng)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(jìn)入家庭

            中國公共服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)鏈研究報告2023-市場規(guī)模總量提升較快,企業(yè)總量增速放緩

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

            中國服務(wù)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(wù),持續(xù)拓展下游細(xì)分賽道;業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新,多場景融合,實現(xiàn)實現(xiàn)一個服務(wù)機器人可以完成在多場景下完成工作

            中國服務(wù)機器人行業(yè)發(fā)展目前面臨的潛在風(fēng)險

            新科技的出現(xiàn)可能會對傳統(tǒng)服務(wù)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(wù)可能會導(dǎo)致人才供給不足等風(fēng)險;行業(yè)內(nèi)公司經(jīng)營模式相似度過G

            中國服務(wù)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(yīng)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(wù)機器人廠商也會造成市場的惡意競價

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

            服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)迎來向好拐點 增長空間巨大

            進(jìn)入2023年后服務(wù)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(wù)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(dǎo)進(jìn)展情況報告(第十三期)20230414

            中原證券參與輔導(dǎo)工作的人員為G巖,趙巖,鄒堅貞,胡殿軍,李雅璇,開展輔導(dǎo)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(dá)掃描幀的佳位姿后,后端根據(jù)掃描幀間的位姿關(guān)系進(jìn)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(dá)或視覺傳感器的SLAM算法是核心

            環(huán)境感知模塊的基礎(chǔ)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(jìn)行自主探索和導(dǎo)航
            資料獲取
            行業(yè)動態(tài)
            == 資訊 ==
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