凤凰网科技讯 10月23日，2023中美青年创客大赛总决赛颁奖仪式暨大赛十周年纪念活动10月19日于清华大学举办。 本届大赛鼓励中美青年创客在探索气候变化、环境教育、公共卫生、清洁能源以及危机应对过程中，更注重数字化技术的应用，推出兼具社会意义和产业价值的全新作品，助力全球可持续发展。今年,大赛共吸引了来自800余所院校的1万余名选手提交了2000余件充满创意的作品。 来自上海赛区的交大E谷团队和他们的“基于英特尔计算平台的自动驾驶缩微车整车在环仿真控制系统”颁发了主赛道·英特尔特别奖，由中美两国青年组成的Oralfly和他们的“O-fly: 高速无死角粒子喷射口腔护理智能解决方案”颁发主赛道·中美青年合作优胜奖。 英特尔公司副总裁、英特尔中国区公司事务总经理周兵为获奖选手颁奖 陈杰与王锐共同为获奖选手颁奖 中美青年创客大赛是激发创新思维和展示实践能力的舞台，它鼓励青年人关注人类未来福祉，积极探索科技、社会、可持续发展等方面的创新应用，并通过竞赛形式促进中美青年创客文化建设。今年，英特尔再次承办大赛，支持青年创客开放合作、大胆创新，运用数字化技术解决可持续发展的挑战，积极推动中美青年文化交流。 英特尔为本次大赛提供包括硬件平台、软件工具和相关培训在内的系统化、多方位的资源投入，鼓励参赛者使用智能化、网络化为代表的现代数字技术。为帮助参赛者高效完成作品，英特尔提供了数字化开发套件、显卡等硬件。 在本次活动中，英特尔宣布将进一步深化合作，支持教育部在教师培训、基础教育、高等教育、职业教育、教育数字化转型等多方面实施一系列项目和活动，助力中国教育的发展。

10月18日，河南省安阳市，2023中国国际汉字文化创意设计大赛获奖作品展开幕式暨颁奖仪式现场。 　　10月18日，2023中国国际汉字文化创意设计大赛获奖作品展在安阳开展。 　　据介绍，本次大赛分为命题创作组和自由创作组，于今年4月14日开始征稿，得到了全国各地高等院校、文化事业单位、文化创意企业的积极参与，共收到作品1409件，包括产品设计、服饰设计、书籍绘本、字体字库设计、数字文创等。经过评审，最终评出命题创作组一等奖2名、二等奖5名、三等奖10名、入围奖30名，评出自由创作组一等奖2名、二等奖10名、三等奖40名、入围奖100名。独具创意的获奖作品兼具实用性和设计性，展现了汉字文化不断创新发展的强大生命力。 　　本次大赛由中国文字博物馆、清华大学美术学院、南京艺术学院主办，安阳市字苑文化产业开发中心承办。新华网发（王克伟 摄） 10月18日，河南省安阳市，游客在参观展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在参观展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在拍摄展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在拍摄展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在参观展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在参观展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在参观展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在参观展出的作品。 10月18日，河南省安阳市，游客在参观展出的作品。

  十月中旬，吉林省白城市镇赉县秋意浓，莫莫格湿地迎来秋季候鸟迁徙高峰。金叶、碧水、蓝天伴随着候鸟的鸣唱，构成五彩斑斓的童话世界。 上千只白鹤在莫莫格湿地停歇觅食。   白鹤、灰鹤、大雁、野鸭等候鸟在莫莫格湿地、二龙涛河流域等地聚集，数量已达数万只。这一壮观场景吸引众多摄影爱好者和观鸟爱好者前来观赏和拍摄。 上千只灰鹤在莫莫格湿地聚集停歇。   莫莫格湿地是吉林省最大的湿地保留地，也是众多候鸟的繁殖地、停歇地。每年秋季，大量的候鸟会经此进行季节性迁徙。 镇赉县秋季候鸟迁徙迎来高峰期，白鹤、灰鹤、大雁、野鸭等候鸟在镇赉县二龙涛河流域聚集，数量已达到数万只。   据观察，这次迁徙高峰中，数千只白鹤、东方白鹳、灰鹤、小天鹅等镇赉的“老朋友”如约而至。其中，豆雁、绿翅鸭、灰鹤等珍稀鸟类数量众多，为莫莫格湿地增添了更多的生机和活力。这些珍稀鸟类的出现，也表明莫莫格湿地生态环境得到了进一步的改善和保护。 大雁云集。   莫莫格国家级自然保护区工作人员介绍，已有一批“护飞”志愿者参与到保护工作中，他们协助监测鸟类数量和种群分布情况，并为游客提供相关知识和建议。 镇赉县二龙涛河湿地候鸟云集。   镇赉县湿地管理部门表示，他们将继续加强生态保护工作，为候鸟提供更好的栖息环境。同时，他们也将加强巡查和管理，确保游客在观赏候鸟的同时，不干扰它们的正常生活。（黄维、潘晟昱、蒋民）

凤凰网科技讯 10月23日，华为集团官方账号发布声明表示，“网传‘华为将发射1万枚6G移动低轨卫星’纯属造谣，造谣者毫无根据，无事生非，在多个平台、账号推送相同信息扩散，请勿信勿传，果断举报。”

快科技10月23日消息，根据洛图科技（RUNTO）发布的最新的全球电视ODM工厂季度出货报告。 报告显示，2023年第三季度，全球电视代工市场整体（含长虹、康佳、创维、海信四家自有工厂）出货总量为2944.5万台，较2022年同期增长8.9%；年度累计出货总量7964.8万台，同比增长9.6%。 统计范围内，2023年第三季度，前十家专业电视ODM代工厂（不含四家品牌自有工厂）的合并出货量占到整体全球代工市场的71%。 工厂之间的分化在第三季度仍然较大，其中，拥有核心面板资源的MOKA（茂佳）以及海外区域增长带动下的AMTC（兆驰）出货增幅均超过20%，涨幅居前列；KTC（康冠）和Express Luck（彩迅）增幅也接近20%。 而Foxconn（富士康）的出货量几乎拦腰折半，富士康Q3出货量为125万台，在专业代工厂中排名第八，同比大幅下降48.3%。 富士康今年前三季度累计出货同比下降超30%，其客户基本就是SONY和Sharp，结构过于集中导致工厂缺乏弹性。 2023Q3 全球专业电视ODM工厂出货排名 进入2023年，SONY和Sharp两大品牌的全球出货均大幅下滑达两位数。

【环球时报综合报道】日前，纽约市政府用AI模拟市长亚当斯的声音打电话来呼吁市民参加活动。《纽约时报》20日报道称，AI版的亚当斯更有语言天赋，不仅能说西班牙语，还能说普通话。 “现在民众能够用他们的语言听到我的声音。”亚当斯说。然而，一些人担心，亚当斯的声音可能会被用来传播虚假信息。“监控技术监督项目”执行董事卡恩成功做了一条整蛊消息，模仿亚当斯用“精灵语”向纽约人打招呼。 AI技术正在进入各个领域。22日，日本“netoraba”网站报道日本公司启用AI艺人做宣传大使的消息，引发讨论。 “Netoraba”网站称，日本饮料公司伊藤园近日在其绿茶广告中起用AI艺人，日本网民纷纷评论称，“不说的话看不出是AI”“今后也许再也不需要艺人拍摄广告”。伊藤园负责人对媒体表示，选择AI艺人有好有坏。一方面，AI艺人能更高效地变换出广告需要的不同年龄段的容貌，从十几岁到四十几岁都能轻松“表演”。但另一方面，AI不是大众所熟知的明星，在宣传产品或者企业形象时没法给人留下很深的印象，而且，AI生成的人脸可能存在侵权等风险。（严格）

库克访华 凤凰网科技讯 北京时间10月23日，据《环球时报》报道，苹果公司主要代工商富士康目前正在接受大陆税务部门、自然资源部门的调查。其实，苹果在此之前已经逐步降低对富士康的依赖，把更多订单交给一家大陆公司：立讯精密。 许多苹果用户可能并不了解立讯或其董事长王来春，但他们手中可能拥有该公司制造的产品。立讯与其他苹果代工商一起生产AirPods耳机、Apple Watch手表和最近发布的iPhone 15手机，其中包括最高端的iPhone Pro Max机型。而且，立讯还是苹果首款混合现实头戴设备Vision Pro的组装商。Vision Pro是苹果的下一款重磅产品，将于明年面向消费者发售。 上周三，库克出人意料地参观了立讯在上海附近的Apple Watch生产工厂，称赞了立讯在制造苹果最先进产品方面所做的工作。库克在微博上发布的视频显示，库克与王来春交谈，并微笑着点头，还观看了立讯为工厂供电的太阳能电池板。 库克在微博里称赞立讯 “我们与立讯合作已有十多年，现在他们正在生产一些我们最先进的产品，包括实现碳中和的Apple Watch系列和iPhone 15 Pro Max等。而且，立讯将在2030年实现Apple产品生产的碳中和。感谢王来春女士和她的团队与我们携手践行对保护地球的承诺。”库克在微博上表示。 其实，早在2017年，库克就已经访问了立讯位于昆山的AirPods工厂。当时，双方的合作关系刚刚起步。那时，库克就对立讯的制造工艺赞不绝口。“他们超一流的工厂，将了不起的精良工艺和细思融入AirPods的制造。董事长王来春女士打造了以人为本的卓越文化。我们很高兴可以跟他们合作！”库克表示。 立讯的崛起 目前，苹果的大部分手机依旧在中国大陆生产。尽管苹果一直试图实现生产的多元化，但是很可能需要花费多年时间才能实现，其中一个原因就是王来春等中国大陆CEO都很擅长满足苹果的需求。 说到王来春，她和富士康的渊源颇深。1988年，当富士康在深圳开设工厂时，王来春是第一批被雇佣的工人之一。她从人工将零件插入电路板等机械生产工作开始，在富士康工作了10年，并成长为团队负责人。 图3：王来春(右)与库克 1998年，王来春开始独立创业。她和哥哥一起开了一家工厂，生产电线和电视机外壳等产品。据立讯员工回忆，王来春非常欣赏富士康创始人郭台铭，在与员工交谈时喜欢引用他的话，特别是在最初几年。与此同时，富士康也是立讯的最大客户，在电子产品产业链上的地位也比立讯高出一个档次。立讯在2010年上市时的招股说明书中称，该公司前三年约有一半的营业收入来自富士康。 上市后不久，王来春就和她的哥哥王来胜开启了收购狂潮。立讯因为并购扩张稳准狠，被人冠以“八爪章鱼”的绰号，其中一项新收购交易就是为苹果iPad生产连接线。 与苹果结缘 立讯称，王来春曾使用她最喜欢的格言来形容立讯与苹果的关系：“与凤凰同飞的必是俊鸟。” 在确立了公司在缆线和连接器领域的领导地位后，立讯开始进军耳机、相机模组等邻近产品。2016年，一次收购帮助立讯获得了耳机生产方面的专业知识，帮助它获得了AirPods订单。苹果无线耳机需要复杂的制造技术，才能将数百个组件整合到一个狭小空间里。 立讯 苹果派出工程师帮助立讯生产耳机，发现这家代工商不但可以生产AirPods，而且良率还很高。王来春精通苹果产品，可以轻松说出MacBook型号及其充电接口的细节。 “苹果的严格要求对立讯产生了深远影响，”王来春在库克2017年访问工厂期间表示，“多年来，我们一直紧紧跟随苹果的脚步，这种一致性推动了立讯的增长和繁荣。” 立讯能够跻身苹果顶级供应商的行列还得益于另外一桩收购。2020年，该公司从中国台湾地区组装商纬创手中收购了后者在大陆的iPhone制造工厂。 富士康“失宠” 很长时间以来，富士康的郑州工厂一直主导着苹果的iPhone组装业务，这让郑州得到了“iPhone之城”的称号。但是，分析师指出，立讯已开始承接富士康无法完成的苹果订单，目前正在蚕食富士康的苹果业务份额。 来自苹果供应商的知情人士透露，过去几年，包括富士康在内的苹果台湾供应商对于苹果业务的低利润率和所需的巨额资本投资感到不满。从苹果角度讲，过于依赖一家代工商也存在风险。 于是，苹果开始更多地依赖立讯。立讯的年报显示，去年，该公司最大客户为其贡献了73%以上的营收。立讯没有明确指明这个最大客户就是苹果。 不过，立讯对于苹果的过于依赖也引起了投资者的一些担忧，因为该公司在组装业务上的利润率同样很低。去年，立讯净利润仅占总收入的4%左右。立讯在上周晚些时候公布业绩数据称，第三季度营收同比下降8.5%，不过利润有所增长。立讯股价较三年前的峰值已下跌了近一半。 王来春已表示，立讯不应该过于依赖少数几个大客户，并已开始收购和投资电动汽车制造商的供应商。今年8月，她对投资者表示，立讯的目标是成为与知名汽车制造商直接合作的全球顶级汽车零部件供应商之一。 尽管如此，苹果与立讯的关系还是越来越紧密。天风国际证券知名分析师郭明錤表示，立讯正在为苹果2024年推出的高端iPhone处理业内人士所说的“新产品导入”(NPI)工作。新产品导入指的是苹果与其代工商合作，将产品设计和原型转化为详细的制造计划的过程。在此之前，新产品导入工作几乎被富士康垄断了。 而且，立讯也已经开始准备组装苹果下一代虚拟现实头戴设备。郭明錤预计，苹果新一代头显可能会在2027年量产。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

IT之家 10 月 23 日消息，美国高速公路损失数据研究所（HDLI）发布了 2022 年的汽车盗窃率报告，揭示了一个有趣的事实：在美国，特斯拉 Model 3 AWD 是被盗最少的汽车。 HDLI 的报告列出了每一种车型的相对索赔频率（RCF）得分，这个得分是基于每种车型的投保数量和被盗索赔数量的比例。根据 HDLI 的数据，特斯拉 Model 3 AWD 是 RCF 得分最低的车型。 HDLI 的报告中有一张表格，显示了特斯拉 Model 3 AWD 的 RCF 得分为 3，只有 3 起索赔。紧随其后的是特斯拉 Model Y AWD，RCF 得分为 3，有 5 起索赔。其他特斯拉车型也名列前茅，例如特斯拉 Model X AWD（RCF 得分为 8，有 2 起索赔）、特斯拉 Model 3 RWD（RCF 得分为 9，有 6 起索赔）和特斯拉 Model S AWD（RCF 得分为 15，有 4 起索赔）。 相反，最容易被偷的车型是道奇挑战者 SRT 地狱猫，RCF 得分高达 6,128，有 196 起索赔。其次是道奇 Charger HEMI，RCF 得分为 2,197，有 712 起索赔。本田 CR-V 4WD 的 RCF 得分为 409，而且有高达 1,141 起索赔。 特斯拉电动汽车的 RCF 得分低可能有多重原因，而且特斯拉电动汽车本身就很难被偷。每一辆特斯拉都能够连接互联网，所以很容易追踪这些车辆，其安全功能如 PIN to Drive 也使得没有车主凭证的人很难驾驶特斯拉。 IT之家注意到，2019 年 4 月，当时一辆加拿大租赁公司的特斯拉 Model S 被客户租走后运往国外，这辆车在意大利转机时被国际刑警组织和意大利警方合作成功找回。在整个过程中，Model S 的车主都能够追踪到这辆车的位置，即使它在海上。

10月23日，寒武纪-U（688256.SH，股价108.44元，市值451.76亿元）股价由涨转跌，收盘跌20%，报108.4元/股。 23日下午，《每日经济新闻》记者以投资者身份致电寒武纪董秘办，对于股价跌停的原因，接线工作人员回应称，股价可能受到市场多重综合因素的影响，公司经营方面没有应披露而未披露的信息。 2023年上半年，寒武纪实现营收1.14亿元，同比下降了33.37%；归母净利润亏损5.45亿元。对于营收下滑的原因，寒武纪方面在半年报中解释称，受供应链影响，公司调整销售策略，优先服务毛利较高、信用较好的客户，造成了本期营业收入有所下降。 每日经济新闻

　　金黄色的稻田层层叠叠。岑记华摄 　　又到一年丰收时节，广西贵港市港北稻田里的稻谷已陆续成熟，微风轻拂，金黄色的稻田层层叠叠，一浪接着一浪，美不胜收。 　　连日来，港北区的稻农们抢抓农时，组织收割机加紧收割，确保成熟一片、收割一片、颗粒归仓。据统计，港北区今年晚稻种植13.89万亩，产量预计达5.6万吨。（王勇 苏蕊花 蒙钊钧） 　　“稻海”如画，田园如诗。邹庆林摄 　　沉甸甸的谷穗。何广应摄 　　稻农在组织收割机收割水稻。岑记华摄 　　稻农正在打包刚收割的稻谷。蒙钊钧摄 　　稻农正在打包刚收割的稻谷。蒙钊钧摄 　　学生到稻田基地开展研学活动。何广应摄 　　“稻海”如画，田园如诗。邹庆林摄

大模型公司智谱AI，一举宣布了年内融资额：25亿元人民币。 如此数额，什么概念？刷新了国内大模型创业公司的累计融资额，估值超过百亿。 这家成立4年的公司，已经成为国产大模型最具吸金力、最具价值认可的公司。 在百模大战来到见真章的“生成式AI第二阶段”，领头羊智谱的融资进展，是否也是行业马太效应显现的证明？ 被看好的公司会获得更多的资源，没有证明自我价值的公司则面临洗牌和无缘下一阶段竞速。 从创业公司的维度来说，这更像是大模型创业的上半场尾声，格局分水岭已现，生态座次开始分明。 为什么是智谱？ 在弄清国产大模型融资强者为什么是智谱之前，我们先溯本求源，知其来处。 在此之前，它大概属于圈内知名，圈外无名的状态。 智谱AI，成立于2019年6月，由清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）的技术成功转化而来。 核心团队成员几乎都是清华血脉，其中，CEO张鹏毕业于清华大学计算机系，是清华大学2018创新领军工程博士。 在KEG实验室时，团队主要进行研究如何把机器学习、数据挖掘、知识图谱等应用到工程实践中，并且从2017年开始训练AI模型。 到了智谱成立一周年那天，恰巧OpenAI发布了GPT-3。 从那时候起，智谱公司上下开始全情投入大语言预训练模型的研发。在大模型的道路上，OpenAI选择了GPT，谷歌选择了BERT，而智谱选择了GLM（General Language Model）。 种瓜得瓜，后来几乎所有的故事都围绕智谱独特的GLM预训练架构展开： 2022年，智谱和清华合作研发了双语千亿大模型GLM-130B，把它作为基座，开始打造大模型平台及产品矩阵。 2023年，智谱动作非常频繁，从推出对话模型ChatGLM同时开源单卡版模型ChatGLM-6B起，相继视觉模型Visual-6B、代码模型代码模型CodeGeeX2、数学模型MathGLM、多模态模型CogVLM-17B、Agent模型AgentLM系列，并且统统开源。 今年8月31日，智谱基于中英双语对话模型ChatGLM2的生成式AI助手“智谱清言”，成为了首批11家通过备案飞入寻常百姓家的大模型产品。 可以说，这几年来，智谱在大模型领域主要做的事情很明晰，就是一手夯实地基（基座模型），然后在地基上搭建各种模态和功用的建筑。 值得一提的是，智谱从雏形时期就能用B端服务能力养活自己，这是这家公司面对“大模型花钱如流水”的公认现实不仅不畏手畏脚，还频繁研发推出新模型新产品的底气。 当然这不是唯一原因。 除了服务能力和与之伴随的营收能力，智谱还拥有过硬的人才队伍和技术实力。 上面已经提到，智谱脱胎于清华，而“清华系”已经成为这个领域一种颇具威望的标签。 究其原因是清华计算机系投身大模型研究较早，有着长期经验，培育了许多人才——现在市场上叫得上名字的玩家，以智谱为代表，以及如月之暗面、深言科技、一流科技、百川智能、面壁智能、衔远科技、生数科技等，都是清华血脉。 他们所发表论文的被引用数、所发布模型的可验能力，都是对这个“公认标签”有力证明。 而且据公开资料，智谱是唯一全内资国产自研的大模型企业。 这样的公司底色，让智谱在“模型安全、数据安全、内容安全”不绝于耳的讨论和争议声中，有着自己的准备和策略。 据悉，为配合国产GPU发展，智谱现在在落地GLM通用语言模型国产芯片适配计划。 具体来说，就是和国产算力芯片厂商一起合作做模型算法适配，在算法端推理端适配国产芯片，目前可适配的国产芯片已有近10种。 融了这么多钱，接下来做什么？ 上述的成绩单和独特性，或许成为了智谱一路备受看好、脱颖而出的关键原因。 但因为备受看好，积累了足够资本的智谱也表明了构建更长远竞争力的决心。 在10个月内狂揽25亿人民币融资后，智谱AI官方表态： 上述融资将用于基座大模型的进一步研发，更好地支撑行业生态，与合作伙伴一同高速发展。 核心归结起来就两大方面： 一是做大做强做坚实大模型底座。 二是拓展生态和朋友圈。 既要有深度，也要有广度。 首先，做大做强大模型底座，“进一步研发”基座大模型。 目前智谱视为底座的大模型，是发布于2021年的双语双向稠密模型GLM-130B，拥有1300亿参数。 当时受技术、数据、算力等诸多限制，训练这个参数量的大模型足够令人头秃，但成果很显著，GLM-130B的部分表现优于GPT-3以及PaLM。 不过时至今日，数据、模态增长带来的需求，昔年1300亿参数的庞然大物好像有些不够看了。 量子位得到的最新消息是，这周五（10月27日），智谱将有新动作——发布新一代基座大模型。 其次，拓展生态和朋友圈。 落实到具体行动上，应该绕不开智谱一以贯之的准则：持续开源。 这家公司一直是大模型领域最开放的玩家之一，早在前ChatGPT时代，它就和百度（ERNIE2.0）、阿里（AliceMind）、智源（清源CPM）、澜舟（孟子大模型）等一起，走透明、开放的态度。 现在翻看智谱早期的GLM报告，里面就有“我们邀请大家加入它的开放社区，推动大规模预训练模型的发展”的字样。现在，这家公司仍在用开源的方式，和开发者、行业用户交个朋友。 这个习惯延续到现在。 结合目前的数据，可以更清楚地看待智谱对开源的坚持，收获了什么阶段性结果： 开发者社区，ChatGLM-6B上线四周后抱抱脸趋势榜第一，累计超1000万下载，GitHub揽星5w+。 另一边，智谱公司官网上罗列着共建生态的合作伙伴，“69个国家，1000+个研究机构”。此外，量子位得到求证，其客户数量超过1000家，共建开源生态的在200-300家之间。 大模型生态一旦建立，就能更好地整合大模型基础层、中间层和应用层的资资源，进行优化配置，达到健康交互、协同进化的效果。 在这之中，基座大模型凭借基础性、通用性，位列大模型生态的核心地位。想明白这一点，就不难理解智谱致力于拓展生态和朋友圈的优势和必要性了。 大模型创业，步入分水岭时刻 去年十一月底，OpenAI给世界送来了ChatGPT。紧接着，大模型技术趋势以前所未有的速度掀起一波又一波的高潮。 直观数据是惊人的，呈现速度也是惊人的。 上亿的用户活跃度、十数亿的收入、百亿的估值……大模型不讲武德地强势席卷世界，所有人都在观望、探索，思考这个人工智能技术能够探索多广阔的边界，其支撑的产品又能如何发挥技术之力？ 于是，国外有OpenAI、Anthropic这样的先驱者，国内也有了智谱AI、MiniMax这类百亿独角兽。 珠玉在前，技术和工程方面的部分问题无法快进和跳过，再明星的阵容、再天文数字的融资，只要走大模型的路，就必须亲自经历。 挑战十分严峻，但挑战者前赴后继，乐在其中。 △图源红杉 今时今日，几乎一年过去，我们见证了大模型技术的发展，也见证了创新和竞争如何塑造着这个领域。 更可以清晰看到的是，巨头完成初步卡位，创业公司开始洗牌，第一阶段格局初现。 没错，一家公司做不完大模型能力内的所有事，但通用大模型的门票就这么有限，没有能力拿到的玩家，开始分流：要么走向专用，做行业模型；要么放弃模型层创业，开始站在别家模型的肩膀上，走向中间层、应用层…… 大模型创业，正在进入分水岭时刻。 从今往后，关于大模型创业的融资进展，很可能比起现在会越来越聚集。动辄数亿数十亿的资金将继续聚集到“已经不差钱”公司。 行业的马太效应正在加剧。资本总量有限，越有价值的公司会被更加好看，最好最多的资源被送到最有潜力的那匹马手中。 资本市场上，贵的公司唯一的缺点就是贵，便宜的公司唯一的优点就是便宜。 大模型创业的上半场，即将结束。 — 完 —

滴滴正在加速回归增长轨道。曾被公司内外寄予厚望的滴滴自动驾驶，也需要尽快适应新的环境。 滴滴已经在朝着这一方向努力。今年4月，滴滴举办自动驾驶开放日活动，展示首款自动驾驶概念车DiDi Neuron、联合研发的滴滴北曜Beta激光雷达，以及自研三域融合计算平台Orca虎鲸，还公布了自动驾驶货运业务KargoBot的进展。 开放日上，滴滴CTO、自动驾驶CEO张博等业务条线高管悉数亮相，滴滴董事长兼CEO程维也出现在活动现场，足见滴滴对这块业务的重视。 对于滴滴自动驾驶再度“上路”，外界也报以期待。 首先伸出橄榄枝的是与滴滴长期合作的广汽集团。10月12日，广汽集团发布公告称，将由旗下子公司与广州开发区投资集团有限公司联手，向滴滴自动驾驶投资1.49亿美元（约合人民币11亿元），用于推进技术研发、产品应用以及产业链开放合作等。 五天后，KargoBot宣布升级为创业公司“卡尔动力”，并独立经营。知情人士称，卡尔动力已获得鄂尔多斯集团及其他机构超4.5亿元投资，将加速自动驾驶解决方案在干线物流领域的规模化应用。 滴滴成立于2012年，2016年就开始研究自动驾驶。过去七年，滴滴自动驾驶逐渐完成软硬件全栈布局，覆盖高精地图、车辆改装、云控与车联网、车路协同、信息安全等多个垂直领域，并在北京、上海和广州等多个地区拿到自动驾驶公开道路测试牌照。 2019年8月，滴滴自动驾驶部门升级为独立公司，随后启动融资。截至2021年5月，这家公司累计融资11亿美元，主要投资者包括软银愿景基金、IDG资本、广汽集团等知名机构和企业。 然而，2021年下半年，滴滴各项业务纷纷放慢脚步。过去两年，滴滴自动驾驶低调前行，除了团队规模扩充至近1000人外，车辆和算法也在不断迭代，并在北京、上海、广州、苏州等地运营着超200辆自动驾驶车。 如今，滴滴在APP重新上架、恢复新用户注册后，正在收复失地；自动驾驶业务也更频繁地出现在聚光灯下，并公布新的发展目标。 半年前的自动驾驶开放日上，滴滴除了公布新车、新硬件和业务进展外，还透露首款Robotaxi将于2025年接入滴滴共享出行网络，与其他网约车一起混合派单。如今，广汽集团等股东的注资，为滴滴实现这一愿景增添筹码。 不过，与2021年之前相比，国内自动驾驶赛道已经发生显著变化：以特斯拉、蔚小理为代表的造车新势力，已经将高级辅助驾驶能力作为量产车型的标配；丰田、通用、上汽、比亚迪等传统玩家，也在通过自研、合资、投资等方式，尽快补齐这方面的短板。在通往自动驾驶的道路上，车企的战略选择余地要比两年前大得多。 在此情况下，滴滴除了通过自动驾驶日“秀肌肉”外，更需要主动拥抱车企，与合作方共同推动技术和产品的落地。这家曾经的自动驾驶明星公司，需要尽快回到舞台中央。 滴滴做自动驾驶，具备与特斯拉相仿的海量出行场景优势。 行驶在全球各地的百万辆电动车，是特斯拉作为车企切入自动驾驶领域的根基之一。截至目前，特斯拉FSD（完全自动驾驶）功能已经部署在数十万辆车上，累计测试里程超8亿公里，远超其他车企。 尽管距离真正的自动驾驶相去甚远，但丰富多样的行驶场景、快速增加的测试里程，让FSD不到三年就迭代了十几个版本，理论性能和实际表现不断提升。特斯拉CEO马斯克宣称，今年晚些时候有望实现L4~L5级别的自动驾驶。 与之类似，每天穿行在大街小巷的滴滴网约车，同样能够积累规模庞大、种类繁多的出行场景，为滴滴探索自动驾驶提供根基。 滴滴每天完成数千万次网约车出行，司机驾驶动作和车辆轨迹等行驶信息上传至平台，拥有丰富的出行场景，除了占比99%的普通交通状况外，还覆盖了1%的长尾场景，比如猫狗冲上路面、摩托车闯红灯等。在此基础上，滴滴进行了大量自动驾驶仿真训练，以应对复杂多变的城市交通状况。 早在2021年4月，滴滴自动驾驶车就实现了白天夜晚连续行驶5小时，无需人工接管；无论是城市街道还是高速路段，均能应对不同交通状况。 不过，在自动驾驶技术路径上，滴滴并没有效仿特斯拉完全依赖摄像头的纯视觉方案，而是采用更主流的“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”融合方案。 马斯克一直希望以纯视觉方式实现低成本的自动驾驶，特斯拉最新款Model 3移除了所有雷达。今年8月更新的FSD V12版本，已经可以只依靠车载摄像头和神经网络工作。 不过，车载摄像头的感知能力弱于激光雷达，面对复杂路况和意外情况，更容易判断错误；特斯拉已发生多起与自动驾驶功能有关的致死车祸。 相比之下，以激光雷达为核心的融合方案性能更强、精度更高，逐渐成为行业主流。根据公开数据，截至今年第三季度，已有36家中国车企选用激光雷达，预计发布106款搭载这一硬件的车型。 但激光雷达融合方案的高昂成本，也让企业难以承受。要想降低成本，尽可能提高核心部件的自研自产比例是关键。以蔚来为例，它在今年9月发布自主研发的激光雷达主控芯片“杨戬”，预计可使单车激光雷达成本下降数百元。 滴滴同样重视自动驾驶系统的性价比。2021年4月，滴滴发布自动驾驶硬件平台“双子星”。相比上一代平台，“双子星”传感器数量和芯片算力等指标大幅提升，但整体造价保持不变。 两年后，滴滴又发布两款自动驾驶核心硬件：“北曜Beta”激光雷达和三域融合计算平台“Orca虎鲸”。这两款硬件除了进一步提高各项性能指标外，还显著降低了成本。 以Orca虎鲸为例，它将智能驾驶域、智能座舱域和网联域三域融集成至一体，相比上一代硬件，成本下降88%，整车空间体积减小74%，核心元器件数量减少61%，线束数量减少33%。这让车辆后备箱能够多容纳一个20寸行李箱，整车装配人效比提升7倍。 按照滴滴规划，它将通过与各大主机厂的合作，实现自动驾驶技术大规模落地。软件算法、激光雷达、计算平台等软硬件全栈自研能力，有助于滴滴不断降低自动驾驶系统的前装成本，从而拉低终端车型售价、加速推广普及。 滴滴自动驾驶主要面向两个场景：载人和载货。其中，无需司机、甚至无需方向盘的Robotaxi，作为网约车的运力补充，能大幅降低车辆运营成本。 目前，国内外多家科技公司都在探索Robotaxi。国内的百度萝卜快跑、文远知行、小马智行等Robotaxi服务已在特定区域内试运营，而大洋彼岸的Waymo、Cruise等公司更进一步，已经在旧金山实现全天候、全区域的付费运营。 滴滴对于Robotaxi早有布局。2020年6月，它在上海启动面向公众的自动驾驶车辆测试。2021年递交招股书时，滴滴将自动驾驶列为四大核心战略板块之一，并先后与沃尔沃、广汽埃安等车企合作，联手研发无人驾驶车辆，计划“全速推进量产全无人驾驶新能源车”。 然而，直到今年，滴滴重新出发，自动驾驶才获得新的发展契机。 滴滴自动驾驶概念车DiDi Neuron 今年4月的自动驾驶开放日上，滴滴自动驾驶概念车DiDi Neuron亮相。这是一辆为L4和L5级别自动驾驶而生的概念车，配备21枚摄像头、8颗激光雷达和6颗毫米波雷达，取消了驾驶位，甚至在车内安装了机械手臂，可帮助乘客搬运行李。 超高规格的硬件配置，未来风格的内外设计，意味着DiDi Neuron短时间内很难走进现实。与车企合作，将自动驾驶能力输出到定制车型中，是更加务实的选择。 滴滴自动驾驶COO孟醒此前表示，将与车企共同定义和量产无人驾驶新能源网约车，已经在Robotaxi产品定义、车型平台选择及座舱与智驾系统开发等方面合作，首款车型将于2025年接入滴滴共享出行网络。 与其他Robotaxi公司相比，滴滴的独特优势之一是用户服务和车辆运营能力。每天约3000个国内出行订单，让滴滴在上述两个方面积累了丰富经验，而这一能力也可以被应用于Robotaxi领域。 在用户侧，Robotaxi当前的一大痛点是，乘客必须在固定位置上下车，而非像网约车、出租车那样随时随地用车。根据测算，滴滴网约车站点密度相当于自动驾驶的150倍。滴滴正试图打破站点束缚，让自动驾驶车在任意路段均可根据具体交通情况停车。 而在车辆端，滴滴希望让自动驾驶车白天上路接单，晚上回到运维中心“慧桔港”，进行充电、维修保养、清洗等工作。目前，滴滴Robotaxi车辆运营全流程自动化率已达到90%。 此外滴滴的出行网络，也能有效解决自动驾驶的冷启动问题，通过自动驾驶车和司机网络结合的方式，提供服务。 除了Robotaxi，滴滴也在推进货运自动驾驶，于2021年启动KargoBot项目。KargoBot的首个落地场景是煤炭、钢铁、矿石等大宗商品运输，这类商品占全国货运总量的近一半，能够为KargoBot提供足够广阔的潜在市场空间。 与无需司机的L4级载客自动驾驶相比，KargoBot采用“司机+自动驾驶”混合编队方案。KargoBot货车编队包含一辆有人驾驶的L2级货车，以及多辆无人驾驶的L4级货车，能够高效处置常规和复杂货运场景，在降低人工成本的同时，提高安全性和可靠性。 目前，KargoBot已进行超100万公里测试。根据KargoBot测算，与单车智能方案相比，混合编队方案的复杂场景处理能力提升50倍，核心安全指标提升20倍。 截至今年4月，KargoBot已拥有超100辆自动驾驶卡车，在天津和内蒙古之间展开常态化试运营，累计物流收入超1亿元。在升级为卡尔动力公司后，这家公司迅速获得超4.5亿元投资，发展前景和商业潜力得到外界认可。 不过，滴滴此刻重新发力自动驾驶，必须适应新的市场环境，设定新的愿景。 2021年之前，国内自动驾驶行业的话语权主要掌握在互联网大公司手中。滴滴、百度、阿里等公司各有优势，也愿意在自动驾驶领域投入重金，在人才、技术、产品、测试规模、外部合作等方面显著领先其他玩家。 相比之下，彼时国内新能源浪潮方兴未艾，各大车企忙于三电技术研发和车型电动化升级，无暇顾及更遥远的自动驾驶；蔚小理等造车新势力仍在产能爬坡，生存压力极大，也无力大规模布局。 到了2023年，自动驾驶赛道出现了许多新的玩家。除了滴滴、百度等互联网公司持续投入外，特斯拉、蔚小理等新能源车企在解决产能问题后，开始有了更多资金和资源探索自动驾驶技术。具备L2级自动驾驶特征的高级辅助导航技术，逐渐在中高端车型普及。 跑得最远的当属特斯拉。不断迭代的FSD给特斯拉带来丰厚利润，也推动自动驾驶技术逐渐成为新能源车型的标配。在国内市场，蔚小理穿越“产能地狱”，销量稳步上涨，有了更多余裕投入自动驾驶；第二梯队的阿维塔、极狐、智己、问界等品牌，也纷纷涉足这一领域。 就连一直不关心自动驾驶的比亚迪，也开始改弦更张。在2022年的财报交流会上，比亚迪掌门王传福称“无人驾驶是虚头巴脑的东西”；但到了今年7月，比亚迪高阶智能驾驶辅助系统正式亮相，今年底将具备高速公路NOA（自动驾驶导航）能力，明年第一季度将上线城市NOA。 严格来说，特斯拉、比亚迪、蔚小理等车企远未跨过自动驾驶的门槛，相关功能仅具备L2~L3级能力。他们的技术和产品并非最先进，但胜在成本合理，能够直接加装于在售车型，易于大规模普及。 相比之下，互联网公司的L4自动驾驶服务仍然停留在测试和小规模运营阶段。今年5月，阿里达摩院自动驾驶业务转入菜鸟，基本退出竞争；百度和滴滴成为为数不多仍在持续投入自动驾驶的互联网大公司。 不过，互联网公司仍然是自动驾驶领域的主要玩家。以百度为例，其旗下Robotaxi服务萝卜快跑已进入北京、上海、深圳、武汉和重庆五座城市，订单总量突破400万单。 相比之下，滴滴自动驾驶的商业化步伐略慢一些，但在海量出行场景、全栈技术自研、用户服务、车辆管理等方面，也有自己的独特优势。广汽集团等新老股东的注资，也反映出外界对于滴滴自动驾驶的长期看好。 滴滴自动驾驶“一号位”张博在2016年估计，L4级自动驾驶技术大约需要十年，才能逐步走进生活；滴滴自动驾驶希望成为一家世界领先的规模化、商业化、掌握L4级技术的科技公司。以此推算，未来三四年，滴滴自动驾驶应当进入快速发展期。 另一方面，滴滴的基本盘也在加速回暖。根据滴滴财报，2023年第一季度和第二季度，中国出行业务的日均订单量分别为2820万和2940万单，全年有望稳定在2900 万单以上。 在整个集团止跌回升后，滴滴自动驾驶也站在了新的起点上。它有望获得来自滴滴及其他投资方的更多资金和资源支持，朝着2016年设定的十年目标前进。怎样在更加激烈的竞争中发挥自身优势，建立差异化壁垒，将是滴滴自动驾驶“重启”之后的新课题。

凤凰网科技讯 10月20日，日前，美团与Agoda宣布达成深度合作，双方将在供应链管理、产品资源、技术、数字科技、人工智能、市场营销等方面开展更多创新性合作，为中国游客预订海外酒店提供更优服务。 ▲Agoda首席执行官Omri Morgenshtern（左）与美团高级副总裁张川（右） 总部位于新加坡的Agoda，目前在全球拥有超过390万家住宿商家。通过此次合作，Agoda将提供给美团丰富、优质的海外酒店资源，以及极具市场竞争力的价格，为中国出境游用户提供更多“又好又省”的选择。此外，双方会进一步加深在人工智能领域的合作探索，助力海外酒店提升线上经营效率，增加综合收益。后续，围绕新年、暑期、国庆等出境游旺季，双方也将推出更多联合营销活动。 今年暑期，双方基于AIGC等前瞻技术的落地应用进行联合创新。美团通过Agoda海量的酒店基础信息，为超过3000家海外酒店提供了展示酒店特色亮点的人工智能视频。同时，Agoda与美团携手在全球上千个热门目的地推出“华人优选”酒店，为中国用户甄选了语言、支付等方面更为便捷的酒店。通过助力商户用户两端，激发出境市场活力，双方业务达成共赢。暑期，美团境外住宿也创下单日预订间夜的历史新高。 Agoda首席执行官Omri Morgenshtern表示：“我们期待在中国市场和美团更深入的合作。希望能结合两个品牌在各自领域的优势，共同为中国用户提供更优质的产品和旅游服务。同时，我们相信本次合作能够进一步激发中国出境游市场的活力。” 2023年，中国出境游市场复苏明显，美团境外住宿业务增长迅速。2023年1-10月，美团的境外住宿订单较2019年全年增长数倍，港澳、东南亚、日韩等地预订量较高。 美团高级副总裁张川表示：“作为一家以科技驱动的零售企业，美团近年来也在加大境外酒旅业务布局，以助力用户生活更好。期待美团与Agoda的互通共享，在为用户提供更优服务的同时，助力海外酒店提质增效，进一步推动行业的长期发展。”

前沿科技，数智经济 文丨刘雨琦 编丨王一粟 大风始于青萍之末，命运的偶然和必然经常会纵横交织在一起。 2019年，是整个人工智能历史上，最为晦暗的一年。继2016年AlphaGo打败李世石，2017年Tansformer架构横空出世使得技术大规模爆发，2018年的创业热潮之后。2019年，资本退潮、技术瓶颈期、场景难落地，开启了人工智能史上的“乱纪元”。 没有人知道通用人工智能何时到来，就像三体人不知道太阳会在何时升起。 那一年，大批AI公司陷入裁员风波、资金链断裂、产品难产，能坚持至今的，所剩寥寥。 但也正是在2019年，AI新的希望开始孕育：OpenAI在7月接受了微软的投资并与其深度合作，如今让世人震惊的GPT-3正是从那一年开始研发；国内最早树立AI战略的百度，从年初就开始进行了一次长达半年的人事调整，如今看来，重新排兵布阵，似乎是开启了长达4年的坚守期。 2019年，王海峰晋升为集团CTO，继续担任AI技术平台体系（AIG）和基础技术体系（TG）总负责人，两者是百度最重要的技术底座；沈抖晋升为高级副总裁，全面负责移动生态事业群，随后在2022年又调任至百度智能云，成为百度第二增长曲线的开拓者；而在2019年引进的一批新生力量中，何俊杰是唯一一名80后百度副总裁，先是负责投资并购和战略投资，后又被重用，负责沈抖空缺出来的移动生态事业群，实权更加在握。 时间来到了2023年，Transformer的能力在这一年终于由OpenAI打破了天花板，进阶到一个新的层次，技术的突破让OpenAI一举成为全世界最受瞩目的公司。微软盖过了谷歌的科技光辉。 在过去四年里，百度的核心业务形成了由沈抖领军智能云，何俊杰负责移动生态，王海峰压阵技术的三角结构，百度也终于结束了静默期，开始转守为攻，动作不断。 “重新把每个应用都做一遍”，是经历了半年蓄力后的第一次亮剑，如今的百度像一颗行星，即将遇到巨大的“技术引力场”，而彻底改变轨道。 大模型涌现前夜 2017年，谷歌在一篇名为《Attention Is All You Need》的论文中，提出了Transformer架构，以替代传统的RNN和CNN循环模型，论文中展示了Transformer的训练准确性高于之前所有模型，训练时间明显低于之前的模型，在训练集内容较少时训练效果也很好。 这之后，Transformer架构迅速被接受并应用在了NLP和CV领域，尤其在NLP领域，注意力机制让机器能够更准确地理解语义并生成，以及减少信息重复。 作为最早一批发现并跟进Transformer技术路线的公司，百度已经在NLP领域研究超过十年之久，并已经组成了一支由王海峰、吴甜、吴华等顶尖专家组建起来的精悍的NLP队伍。 王海峰 彼时，NLP团队成立的第一个重要任务，是打造百度翻译。王海峰将深度学习和神经网络大胆应用在翻译中，加强机器对上下文的理解，形成更流畅的译文。这一勇敢尝试也让百度翻译成为第一个支持200多种语种的翻译系统，甚至比Google还早了一年零3个月。 这也是大模型四大核心能力“理解、生成、逻辑、记忆”中，理解能力的雏形。 但王海峰觉得，NLP还不够。他专门跑到李彦宏办公室去做汇报，提出了下个“登陆的诺曼底”——语音识别。他的理由是，语音识别技术马上要到产业化的临界点，一旦突破很快就会大规模商用。 李彦宏凭借着自己对技术的判断，决定再次支持王海峰，陆续建立了与NLP部门平行的“语音识别部门”、“图像识别部门”和“知识图谱部门”。 王海峰的一通操作让很多百度的同学不解，“这些技术和百度现在的产品也没关系啊，一股脑创建这么多部门，是攒着过年么？” 彼时的王海峰，正是看到了搜索数据对于大模型形成逻辑有着非常强大的支撑。“百度有世界上最大的搜索引擎，搜索引擎不仅信息时效性很强，也有很高的准确率，可以构建最全的知识图谱”，王海峰曾在公开采访中解释道。 在打造文心一言之前，百度沉淀了拥有超过50亿实体、550亿事实的多元异构超大规模的知识图谱，能够通过语言、听觉、视觉等获得对世界的统一认知。其在2021年发布的知识增强大模型——ERNIE(文心)3.0，正是文心一言的前身，该项目由吴甜主要负责。 吴甜 又是2019年，百度文心1.0发布，在4年时间里迭代了3个版本。2022年11月，吴甜在公开峰会中同时公布了文心已经累计的11个行业大模型，涵盖电力、燃气、金融、航天等领域，产业生态初步形成。 这些，都为百度抢先发布文心一言做了伏笔和铺垫。3月16日，文心一言发布之后，百度再次回到镁光灯下，但比肯定更多的，是质疑。 “市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的”，李彦宏曾在采访里讲到，即便产品并未完全成熟，但仍然要发布的原因：“文心一言发布之后，无数的人，过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用”。 从技术的角度，大模型更是“越用越灵”的高速迭代。“内测的时候，员工问，文心一言怎么藏头诗写不好？我说等等吧，明后天估计就能学会了，结果第二天果然就能用了，大模型的进步也是一个不断学习的过程”，王海峰笑道。 在半年时间里，文心一言从3.0到3.5，再到4.0版本进行了三次迭代，据王海峰在会上介绍，文心一言用户规模已经达到4500万，开发者5.4万、场景4300个、应用825个、插件超过500个。 在NLP浇的水，施的肥，终于在2023年迎来了丰收，也正如李彦宏所讲，技术发展的路径，是“一生二、二生三、三生万物”的过程。 大模型背后的内功 通用人工智能爆发之后，云计算的关注度和企业重视程度到了顶峰，也随即来到了“iPhone时刻”。 大模型的出现，产生了巨大的算力缺口，云计算既为大模型提供云算力支撑，又是大模型落地企业的最佳着落点，无论是百度还是任何一家拥有大模型的企业，当大模型面世，下一步的重点便是推向市场，让企业用起来。 对于百度而言，这样的重担，落在了沈抖肩上。 沈抖 在百度的六大事业群负责人中，除了CTO王海峰，沈抖是唯一一个高级副总裁。虽然同为技术出身，但和王海峰的“工程师”角色不同，沈抖从加入百度开始，就一直在负责关键业务的增长。 加入百度的10年里，沈抖先后整合了广告投放系统，提高了系统变现能力；将搜索和feed信息流进行结合；整合了由搜索升级后的移动生态事业群，补齐了百度移动生态的版图。 如果说，王海峰打造了一把尖刀，那沈抖则是能利用这把尖刀，开拓疆土的先锋官，用李彦宏的话说是“敢打硬仗、能打胜仗”。 2022年5月，沈抖轮岗为百度智能云（ACG）事业群总裁。于百度而言，最开始并没有全力押注云计算，但也正是随着人工智能技术的不断发展，让百度意识到了云计算短板后，开始暗自发力，默默培养第二增长曲线。 由于没有先发优势，百度云过去10年的目标都十分明确，不和“老炮”们比拼IaaS层的规模化，而是通过PaaS＋SaaS与智能化能力的结合，打出差异化，并以小搏大地切入企业数字化。 2023百度世界大会上中，沈抖再次提出“云智一体”战略：“人工智能与云计算的深度结合是企业快速落地AI原生应用的关键。目前，百度集团所有应用和服务全部基于‘云智一体’技术架构运行在百度智能云上”。 据光锥智能观察，云智一体战略的核心在于，一方面，以百度智能云为依托，可以快速为企业提供整套的大模型服务；另一方面，大模型也推动着企业数字化的门槛变得更低。 在接手ACG后的5个月里，沈抖针对企业在大模型时代的核心需求，迅速整合出了“大模型服务超级工厂”——文心千帆，并按需求将用户分为五大类用户。 首先，针对算力资源所产生的需求缺口，千帆平台提供各类异构算力。比如在耗费最多训练环节，通过分布式并行训练和微秒级互联能力，千帆平台可以实现万卡集群训练加速比达到95%，有效训练时间占比达到96%，大幅降低客户算力和时间成本。 其次在模型层面，对于希望直接调用已有大模型的客户，企业可快速调用包括文心一言在内的多个大模型，同时千帆平台提供中文增强、性能增强、上下文增强等工具。据沈抖透露，目前千帆平台已经服务超过1万7千家客户。 针对有二次开发需求的客户，千帆平台为大模型提供再训练、微调、评估和部署等全生命周期工具链，业界最多的41个高质量行业数据集，并针对自身业务场景快速优化。 大会现场还进行了如何基于检索增强生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）框架，为三一重工快速开发知识问答应用的实操演示：只需在千帆AI原生应用工作台中选择预置的RAG框架，进行相应的参数配置等工作，就可以快速实现三一重工官网智能客服应用的开发与上线。 沈抖表示，搭建这样一个“小助手”，即使需要处理几千篇万字长文档，成本也只需几百块钱；而之后用户每次咨询，成本仅需几分钱。 一直以来，大型工业、制造业、农业都是数字化的深水区，核心原因就在于产业的复杂性导致了数字化的门槛高，难以落地。 但通过大模型，既降低了使用门槛，也降低了使用成本。不需要打造任何新系统，也不需要人工参与，是技术组件的一个更高级的应用方式，二者结合，也转起了云智一体的飞轮，逐步蓄力。 大模型的创新挑战 过去已成定局，未来却可以改变。 所有拥有了大模型的厂商，都发现了应用层的机会。微软在3月份就开始动刀包括Bing、Office、Windows系统在内的全线产品，阿里张勇讲道：“要用大模型把所有产品重做一遍”，然而这句话，说起来简单，做起来却是大模型时代最大的创新挑战。 AI如何重构应用？这不仅要业务能力，更需要想象力，面对一个新的AI时代，百度也将指挥棒交到了年轻人手里。 2022年5月之后，接替沈抖作为MEG事业群负责人的，是百度人才梯队建设计划中引入的80后副总裁——何俊杰。如果说沈抖是“硬战派”，那何俊杰就是名副其实的“少壮派”。正如任正非所说，要“让听到炮声的人指挥战斗”。 重构应用，是不破不立，对比来看，百度对自己，确实“下手特别狠”。 百度世界大会，围绕“生态”，何俊杰交出了“移动生态”、“内容生态”和“商业生态”的答卷。 其中，移动生态涵盖了“新搜索”、“新文库”、文心一言APP、百度电商“慧播星”等AI原生应用；内容生态层面，通过百度APP“AI编辑器”等一系列应用为创作者生态赋能；商业生态层面，推出AI Native营销平台“轻舸”。此外，何俊杰还公布了文心一言插件生态——“灵境矩阵”，现已全面开放。 百度所定义的新搜索，正是延续了2010年李彦宏提出的框计算的逻辑。具备极致满足、推荐激发和多轮交互三个特点。即用户搜索问题时，“不再给你一堆链接”，而是通过对内容的理解，生成文字、图片、动态图表等多模态答案；推荐激发则可以实时推荐用户关心的问题；在针对复杂需求时，多轮交互可以通过提示、调整等方式，满足用户个性化的搜索需求。 需求到匹配的过程，也称之为“端到端”搜索，但这会打破百度曾经赖以生存的竞价排名模式，广告收入也是一直以来百度最大的现金牛，自己革自己的命并不简单，百度后面还有一场硬仗要打。 AIGC的能力让一部分百度老应用有了新的活力，比如百度文档从内容检索工具升级为了内容生产工具、百度编辑器成为了内容生成工具；另一部分也探索了新的场景，比如百度轻舸通过AIGC一站式生成营销内容并智能投放，结合数字人生成平台“慧播星”帮助商家扩大营销范围和场景。 同时，随着大模型应用的逐步落地，百度也意识到凭借一己之力终究有限，无限的是合纵而连横。 这正是灵境矩阵的价值所在，这一平台大大降低了大模型插件开发的成本，让有创意、有想法的普通人，也能成为插件开发者。李彦宏表示，插件是一种特殊的AI原生应用，也是门槛最低，最容易上手的AI原生应用。 插件的特点在于“万能接口”，既可以连接搜索、小程序、内容平台也可以连接任何入口，这样“即插即用”的使用方式，能让开发者、创作者快速加入到生态中。 何俊杰透露，上线一个月，灵境矩阵已经收到2.7万个开发者注册申请，覆盖了20多个垂直领域，其中包括企业、机构和个人开发者。 一位百度内部人士告诉光锥智能：“应用层的大模型插件以灵境为主要平台，会放在文心一言和百度App中。千帆更偏底层调用，灵境更偏上层，甚至未来有可能在应用插件层面会替代千帆”。 结语 2016年，李彦宏曾说，百度离破产只有30天。“恐龙脚上踩到一个瓢，几个小时以后他的脑子才能反应过来。所以不管恐龙长到多大，都会灭绝”。 百度不想做恐龙，在意识层面，总是想着十步以外。 幸运的是，百度等到了新时代，度过了最艰难的时刻；不幸的是，在这个新时代的开端，任何费劲心力的抢跑，都会在漫长的竞争下显得微不足道。 但拿到了新的船票，至少是一个新的开始。

10月20日，由北京市经信局、北京市工商联指导，海淀区工商联（商会）、中国产业海外发展协会主办，中关村机器人产业创新发展有限公司、梅卡曼德（北京）机器人科技有限公司承办的“AI+机器人赋能智能制造全球论坛专场”活动成功举办。 活动现场，来自驻华大使馆、科研机构、专业智库、科技企业的代表分别从各自专业角度，对机器人产业的发展与国际合作进行主题分享，对机器人产业的发展提供新的启示。 智能物流的科技园地 新加坡驻华大使馆产业与投资处参赞、新加坡经济发展局（EDB）大中华区副司长蔡宗伦以《智能物流的科技园地》为主题分享了新加坡制造业的发展现状和大士超级港的建设规划，表示新加坡作为亚洲物流的重要枢纽之一，对借助先进技术进行产业转型方面有较大需求。他表示，希望通过三大总方针提升生产力，包括端到端的流程改造、与世界各地的创新解决方案供应商合作，以及通过职业再培训提升员工的技能和思维。 先进机器人技术在智能制造中的应用 清华大学机械工程系副教授、博士生导师徐静在《先进机器人技术在智能制造中的应用》报告中分享了机器人技术领域的前沿研究，结合本次活动主题介绍了工业机器人的工作机制、智能制造的内涵、机器人在智能制造中的作用和工业机器人面临的挑战，并表示目前正处于物理智能和知识智能融合的人工智能3.0时代，未来机器人将朝着提高产能、减少出错率的方向发展。 构建高能级创新平台，助力机器人产业高质量发展 中关村机器人产业创新发展有限公司副总裁刘晶晶在《构建高能级创新平台，助力机器人产业高质量发展》主题分享中介绍了公司主要工作内容包括搭建线上线下产业生态、解决产业共性技术攻关以及产业赋能，并表示会坚持“以场景驱动的平台赋能模式，围绕真实的产业发展和市场需求，倒逼技术迭代和突破”的工作理念，聚焦机器人领域，完善产业链、创新链、服务链，共创五大产业共性技术研发平台，推动传统产业转型与制造业升级。 人工智能——“触”碰未来的新范式 北京配天技术有限公司CTO郭涛发表了《人工智能——“触”碰未来的新范式》的主题报告并表示，作为国内最早一批研发机械臂的公司，公司产品具有高自主率的特点。目前机器人发展的核心痛点在于任务复杂度、变化适应性、任务自主性难以同时满足，补全短板后将在物流、制造、零售、医疗、餐饮等领域有更加丰富的应用场景。 多模态融合的智能机器人时代 北京思灵机器人科技有限责任公司合伙人陈尉在《连接人工智能与物理世界》中提到机器人产业链发展有创新企业涌现、机器人用途拓展、技术快速迭代的特点，面临产业链协同和工业器件集成发展的挑战和机遇，人形机器人应用于具体工业及消费场景还有较长时间。

近日，全国通用人工智能行业产教融合共同体筹备会在北京召开。会议由北京航空航天大学、中国电子技术标准化研究院、北京工业职业技术学院、北京市商汤科技开发有限公司共同主办，北京航空航天大学人工智能研究院承办，有来自北京、天津、广东、上海、山西、内蒙古、河南、甘肃等地的20多家院校及企业负责人共同参加共同体筹备会议。 共同体筹备会议合影 本次会议中，北京航空航天大学人工智能研究院书记金蓉，北京工业职业技术学院党委常委、副院长史运涛，对本次参加筹备会议的老师及专家表示欢迎，并分别对学校背景、人工智能人才培养的优势、合作能力展开介绍。 商汤科技数字政府研究院院长李森，在筹备会上对共同体的未来建设表达了期待：第一，要通过共同体的建设，加强校企联动、推进校企深度融合，实现高校与企业的优势互补、协同发展，引领我国人工智能领域科技创新；第二，中国拥有庞大的实体产业基础，并处于快速构建智慧化产业体系阶段，对于人工智能技术与行业应用的深度融合有着更庞大、更迫切、更具价值的实际需求，需要通过通用人工智能共同体的建设，把握技术趋势，推进技术应用实践和人才培养，为人工智能技术创新提供更为广阔的创新实践空间和人才储备。 共同体牵头单位领导致辞 北京航空航天大学数学信息与行为教育部重点实验室副主任郭炳晖就通用人工智能的技术与产业概况进行了主题分享，对通用人工智能的发展历程、通用人工智能技术及发展趋势、通用人工智能商业应用等方面进行了全面解读。他表示在通用人工智能的背景下，大模型的训练对算力支撑和人力投入提出了更高的要求，这也推进着高校的科研创新工作与产业科技公司的深入合作，未来高校人工智能领域的研究工作，可以着重开展理论研究、模型使用等方面。 北京航空航天大学郭炳晖教授作报告 中国电子技术标准化研究院培训中心主任吴东亚，对于中国电子技术标准化研究院的单位概况、项目情况、后续工作计划开展了分享，并对于数字技术工程师培育项目进行了分享，同时邀请共同体成员参与数字技术工程师项目，提供高质量的教学产品，共同推动国家产教融合落地。 中国电子技术标准化研究院培训中心吴东亚主任作报告 商汤科技院校业务总经理刘彬，对于共同体建设初衷、共同体筹备情况、建设目标、重点任务开展了介绍，并表示商汤正在与诸多学校搭建技术服务生态，与上下游企业构建相应产业生态，希望可以通过共同体这样的一个平台，把通用人工智能相关各类型机构聚集在一起，共同推进科技创新、技术应用和协同育人工作。 商汤科技院校业务总经理刘彬作报告 北京工业职业技术学院信息工程学院院长朱元忠，对于共同体章程进行了详细解读并组织研讨，各个学校及企业对于专业建设、资源库建设、标准制定、双导师培养、职业技能培训及鉴定、大赛组织、人才供需对接等专项工作开展交流。 北京工业职业技术学院信息工程学院院长朱元忠主持会议 经筹备会议商定及现场举手表决，全票通过并确定了全国通用人工智能行业产教融合共同体章程（草案），全国通用人工智能行业产教融合共同体正式成立，并确定在2023年10月28日举办共同体成立大会。未来，相信将在各成员的共同努力下，共同体必将引领我国通用人工智能发展，以人才协同培养、联合技术创新等途径，推动我国通用人工智能、生成式人工智能高质量发展。

IT之家 10 月 23 日消息，英伟达日前公布了一个名为 Eureka 的 AI 系统，该系统以 OpenAI 的 GPT-4 为基础，能够让机器人执行例如“转笔”、“开抽屉”、“拿剪刀”、“双手互传球”等 30 多种复杂动作。 IT之家经过查询得知，英伟达研究院主导开发了 Eureka，该 AI 系统可令开发者配合英伟达自家物理模拟软件 Isaac Gym 进行强化学习（reference learning）。 英伟达 AI 研究部门资深总监 Anima Anandkumar 认为，过去 10 年以来“强化式学习”虽然有所进展，但仍存在不少挑战，例如“奖赏设计”等环节，现在还停留在“试错”阶段。而目前英伟达公布的 Eureka，则是为执行困难的任务而设计，结合生成式 AI 与强化式学习算法，进行首次尝试。 Eureka 利用 GPT-4 生成出的“奖赏设计”方案可助力机器人的“试错（trial-and-error）”学习，并能够起到接替 80% 人类专家的任务，从而使机器人平均训练效率提升超过 50%。 据悉，在 Eureka 生成“奖赏设计”方案时，开发者不需要额外输入任务提示或撰写预定义的奖赏范本，再结合人工修正奖赏，最终使机器人动作更符合开发人员的意图。 该 AI 系统配合 Issac Gym 时，可利用 GPU 加速进行模拟，并针对大量批次的候选回馈快速评估品质，从而提升训练效率，并根据训练结果的作出统计摘要，从而改良“奖赏方案”，在提升机器人反应水平的同时，令 AI 系统适用的机器人类型更为广泛，例如“走兽型”（四足）、“人型（两足）”、“四轴飞行器”、手臂型等机器人都可以搭载 Eureka 系统。 ▲ 图源 英伟达 ▲ 图源 英伟达 英伟达将 Eureka 进行了“开源灵敏性标竿测试”，在评估 20 种任务训练结果后，得出了令人满意的结果。 据此，英伟达认为 Eureka 可实现灵巧的机器人控制，并为动画作者提供“生成逼真实体动作”的新方法。

集微网消息，10月23日，在第八届上海FD-SOI论坛上，ST微控制器和数字IC事业部副总裁Philippe Magarshack以“FD-SOI的应用前景为题”发表演讲。 Philippe Magarshack指出，ST从2010年便开始进行FD-SOI技术的开发，除自主技术开发外，ST也和合作伙伴一起充分进行相关合作，以进行更好的投资和联合开发技术产品。 Philippe Magarshack表示，通过与合作伙伴共同开发，ST更好地实现了CMOS晶体管性能提升，同时拥有更低的成本、更低的功耗。2013年1月，ST推出了第一款FD-SOI产品，并随即进行了大量的晶圆厂投资从而推动工艺改善，包括12英寸以及不同晶圆尺寸的投资，提高FD-SOI产能。 Philippe Magarshack强调，FD-SOI的一个优点就是可以使用正向体偏置（FBB）提高性能，ST目前正在生产28nm 的FD-SOI技术，与28nm BULK工艺相比其可以实现15%的功耗降低。 ST官网资料显示，关于Bulk与FD-SOI工艺的对比，FD-SOI通过构造实现了比传统bulk技术更好的晶体管静电特性。掩埋式氧化物层降低了源极和漏极之间的寄生电容，并且有效地限制了从源极流向漏极的电子，显著降低性能下降的漏电流。 在bulk技术中，由于寄生电流泄漏和晶体管几何尺寸缩减会降低效率，体偏置非常有限。依靠FD-SOI中的晶体管结构及其超薄绝缘体层，偏置效率得到了显著的提升。此外，掩埋式氧化物的存在使偏置电压得以进一步增强，从而形成了对晶体管的突破性动态控制。 当基板的极化为正时，即正向体偏置 (FBB)，此时可以加快晶体管的切换速度。由此提供了一种能够优化性能和功耗的强大技术。易于实现的FBB可在晶体管操作期间动态调制，为设计者带来极大的灵活性，从而能在需要时更快地设计电路，并在性能要求较低的场景中实现节能。 下一步，ST将推出新的18nm FD-SOI工艺，Philippe Magarshack预计这项工艺将在汽车芯片行业大展拳脚。此外，在移动网络方面，相关研究表明，FD-SOI技术将能够满足未来6G应用中高达60~200千兆赫的高频需求，并提供更出色的噪声系数。 ST在FD-SOI官方介绍中，明确指出了该技术在模拟设计、功率效率、辐射抗扰度以及存储器性能等方面表现出的高效表现。 最后，Philippe Magarshack在谈及对中国市场的承诺时指出，ST在过去10年当中深耕中国市场，专注于为中国市场提供MCU、电源和ASIC芯片等。今年早些时候，ST还与三安光电携手在重庆共建一个碳化硅合资工厂。

前几天，腾讯整了件动静不小的事儿—— 给自家在深圳的总部大楼玻璃上贴了一些波点贴纸，贴出来的效果是这样子的。 可能会有朋友纳闷儿，贴这些到底有啥用？关键这波点也不美观，密密麻麻看得人密集恐惧症都要犯了。 但大家先别着急揣测，这次腾讯搞的这些，可不是啥 “ 行为艺术 ” ，而是实打实干公益事。 在这种玻璃墙附近，因为玻璃反光或者晚上开灯太透明，经常会发生鸟撞事故。 贴的这些波点膜，就是为了让鸟也能 “ 认出 ” 玻璃。 并且，腾讯这次给大楼贴膜的范围大概有 320 多平方米，是全国范围内改造面积最大互联网企业。 在整好自家的防鸟撞贴纸后，腾讯还 Cue 起了新浪问他们要不要考虑贴贴纸，做做防鸟撞措施。 没想到微博那边直接回了句 “ 只有 6 层，不必了。 ” 不过，给玻璃贴上大片大片的贴纸，就为了防止一两只鸟撞上来，难道不是妥妥的杀鸡用牛刀么。。。 小辣椒查了些资料，发现还真不是，因为每年因为撞玻璃死亡的鸟，可不是一个小数目。 这么说吧，在加拿大，每年因鸟撞死亡的鸟就多达 2500 万只。 美国这个数目就更多，每年有 3.65 亿 ~ 10 亿只鸟因鸟撞死亡，比它们国家的人口都多。 就在这个月月初，北美最大的一个会议中心就发生了一次大规模鸟撞事件，整栋大楼的墙大部分都是玻璃，大概有 1000 只鸟在这次事故中死掉了。 国内呢，虽然没有完整统计过一年因鸟撞死亡的鸟类数目，但保守估计这个数值也不会少。 因为光是我们的玻璃幕墙面积，就占到了全球的 85% 。 玻璃幕墙多了，在没啥保护措施的情况下，鸟撞的风险自然也就多了。 并且在这些因鸟撞死亡的鸟类中，还有不少是国家级保护动物。 在去年的一份全国防鸟撞报告中，就有志愿者们统计了近 700 栋建筑的鸟撞情况。 在鸟撞死亡的个体中，还有红喉歌鸲、红胁绣眼鸟这种国家二级保护野生鸟类。 另外，鸟撞事件在一年中通常会集中在一个时间段发生，这个时间段就是候鸟迁徙的时期。 全球有八大候鸟迁徙路线，其中三条都会经过中国，在我国境内，也还有三条迁飞路线。 每年来回两次迁徙，再加上我国还是玻璃幕墙占比还最多，鸟撞的风险不就上来了。 而现在国内外关于防鸟撞，其实也都已经有了不小的进展。 国外在这块儿起步早一点，上世纪八九十年代的时候，北美就开始对鸟撞事件进行系统性研究，他们也摸索出了一些防鸟撞的方法。 其中，花钱少见效快的就是贴防鸟撞贴纸了，不过这都属于是事后补救办法，并且也是治标不治本，时间久了磨损之后的效果就又会打折扣。 况且还有不少居民楼或者办公大楼压根儿都不愿意牺牲自己的采光，去贴贴纸防鸟撞。 于是，为了解决这个问题， 2011 年美国旧金山发布了一个 “ 鸟类安全建筑标准 ” 。 里面的主要内容呢，讲的大概是之前的建筑可以不做要求，但从 2011 年开始，建设的房屋外露玻璃不能超过一定的数值，并且窗户也得加一些磨砂质地的图案。 到 2020 年的时候，美国纽约直接立法了，还发布了个《 纽约鸟类友好建筑设计与建设要求指南 》，什么装置是危害鸟类的，什么对鸟类友好，在里面都写得明明白白。 还因此出现了不少奇奇怪怪的鸟类友好玻璃，比如紫外线反射材质的玻璃。 左边是人看到的，右边是鸟能看到的。 或者用陶瓷熔块玻璃或者磨砂半透明的玻璃。 除了美国之外，韩国、新加坡也都先后针对 “ 鸟类友好建筑 ” 做了相关立法。 所以在过去的这些年里，国外已经出现了不少鸟类友好型建筑。 就比如说芝加哥的Aqua Tower ，每层的玻璃外都设计了一个弧形阳台。 这样一来，有阳台影子的影响，玻璃就不会那么反光，鸟类也就不会看岔撞上去了。 类似的建筑还有韩国的Galleria Centercity 世纪城，西班牙的莫斯托莱斯社会服务中心等等。 国内在防鸟撞这块起步虽然比较晚，但也越来越被重视了。 2021 年，由昆山杜克大学牵头，广西科学院、山水自然保护中心等多家机构，就一起搞了个全国防鸟撞行动网络。 之后每年他们都会在全国进行鸟撞调研，并且也有招募志愿者一起行动。 除了这些公众组织外，国内这两年在这做得好的还有腾讯公益基金会，去年它和中国国家地理合作开发了个 “ 观鸟君 ” 的小程序。 在里面专门有个鸟撞专题，从了解到预防再到发现该如何解决，里面都有详细的指引。 就比如说详细列出了我们日常生活中，该怎么去做一些事去防止鸟撞。 像调整室内摆放，不要把植物放在床边，晚上开灯时及时拉上窗帘，不需用时就关灯等等。 它还贴心地搞了个防鸟撞贴纸图案的设计，教你在哪块玻璃贴，该怎么贴，怎么设计好看的图案…… 如果一不小心碰上鸟撞事件了，也可以在上面找到解决办法，比如上报信息，帮助完成防鸟撞网络建设，以及在救助鸟儿时的一些注意事项，并且还附上了救助中心的电话。 现在来看，虽然相较于国外的防鸟撞措施，国内确实还有很多地方值得完善，相关知识也需要进一步普及。 但作为普通人，我们在日常生活中也应该多关注一些相关知识，算是在自己的能力范围内为防鸟撞做一些贡献。 因为地球不单是人类的地球，探讨和其他动物共存，是人类一直以来都要面对的命题。 撰文：松鼠 编辑：江江 封面：焕妍