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尽管业界对生成式 AI 充满期待,但其在内容供应链(CSC) 中的落地速度未达预期。截至 2024 年底,仅 50% 的组 织达成了 AI 采用目标,仍有较大差距。 尽管挑战重重,组织对生成式 AI 的信心却持续攀升。相 比去年,近三分之二(64%)的组织对生成式 AI 的影响 力更有信心。84% 的组织仍坚信,生成式 AI 能够高效驱 动个性化体验的规模化生产与交付。

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人工智能作为第四次科技革命,已经进入2.0时代。人工智能概念于1956年被提出,AI产业的第一轮爆发源自2012年,2012年AlexNet模 型问世开启了CNN在图像识别的应用,2015年机器识别图像的准确率首次超过人(错误率低于4%),开启了计算机视觉技术在各行各业 的应用。但是,人工智能1.0时代面临着模型碎片化,AI泛化能力不足等问题。2017年Google Brain团队提出Transformer架构,奠定了 大模型领域的主流算法基础,从2018年开始大模型迅速流行,2018年谷歌团队的模型参数首次过亿,到2022年模型参数达到5400亿,模 型参数呈现指数级增长,“预训练+微调”的大模型有效解决了1.0时代AI泛化能力不足的问题。新一代AI技术有望开始全新一轮的技术 创新周期。

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工业大数据是指在工业领域中,围绕智能制造模式,以数据采集集成、分析处理、服务应用为主的各类经济活动所产生的数据的总称,包括从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、制造、采购、供应、库存、售后服务、运维等整个产品全生命周期各个环节产生的数据。

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当前,智能硬件市场竞争不断深化,智能硬件厂商需要强化“内生外引”战略,分阶段、分层次构筑以战略、资源、经营、圈层影响、私域留存和潜客转化等能力为主的竞争壁垒,获取长期竞争优势和稳定超额利润,吸引资本加码布局。一方面,企业深挖自身潜力,充分发挥企业内生关键力量作用,以综合性战略布局、多元化资源供给和数字化经营模式,打造“内生”优势。另一方面,建设与维护用户资产对智能硬件品牌至关重要,全域经营成为提升“外引力”突破口。“外引力”构筑路径从公域布局、私域的搭建和运营等方向切入。具备公私域联动能力的第三方服务商,能有效帮助品牌建设用户资产,逐步夯实品牌护城河,对吸引投资人关注并进而获取投资大有裨益。

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作为全球规模最大的教育市场之一,中国教育市场营收可达约三千亿美元。在中国,高质量民办教育产品和服务拥有庞大需求,过去也曾为各教育细分板块的发展提供关键机遇。

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泛在电力物联网是物联网技术与我国电力系统深度融合而成的能源信息交互网络。具体来说,泛在物联是指任何时间、任何地点、任何人、任何物之间的信息连接和数据交互,是物联技术在电力行业的具体表现形式和应用落地。在国家“十三五”能源规划和新电改政策的推动下,我国建设“三型两网、世界一流”的能源互联网战略路径已逐步清晰。

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工业机器人:面向工业领域,应用于生产过程和环境的机器人。从用途来看,包括分拣机器人、焊接机器人、切割机器人等。 服务机器人:在用于“非制造”的前提下,可以代替或辅助人类完成某项工作,或可以为人类生活提供方便的机械。包括家用服务机器人、医疗服务机器人、公共服务机器人和特种机器人等。

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有些策略种类的命名是基于策略的表现形式,基于原始信号的触发机制,也可归为上述两类。例如,高频交易、多因子 模型。 风控:贯穿始终,以最终获得统计意义上的收益。

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据德勤会计师事务所在《全球健康产业展望》报告中预计,全球医疗保健支出将继续增加,2017- 2022年间,每年将以5.4%的速度增长,从7.724万亿美元增加到10.059万亿美元。其中,像人口寿命的持续攀升、慢性病流行率的增加,如何让民众享受负担得起的、高质量的医疗保健,对于不同国家而言,都是挑战。

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用电量作为终端需求,是支撑电网进行长期投资的根源,尽管我国用电量增速放缓,但预计增长趋势仍将延续,有望支撑电网年均投资维持在 5000 亿以上的规模;但受基建增速、新能源发展、电网自身规划等影响,年度间投资规模可能有所波动。电网公司盈利模式清晰,资产质量可靠性高,产业链中处于强势地位,业务经营建议首选电网运营。短期风险主要来自于电价下调影响电网经营表现,中长期风险来自于市场化的冲击,如果无法探索出适应市场化的模式,经营活力会逐步下降。

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