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Perplexity热度爆表,单月搜索量达2.5亿是2023年一半,AI搜索让谷歌掉队?
最近,人工智能搜索引擎市场持续「升温」。 一方面,市占率90%以上的搜索界「一哥」谷歌正在将Gemini集成到搜索引擎中; 另一方面,OpenAI也要来AI搜索市场分一杯羹,推出了SearchGPT。 面对激烈的市场竞争,Perplexity似乎并没有在巨头前后夹击下流失掉大量用户,反而迎来新一轮用户使用量的猛增。 一个月2.5亿回答量 在ChatGPT推出前三个月,前OpenAI研究科学家Aravind Srinivas创立了Perplexity,定位AI搜索引擎,使用从网络(包括新闻网站)实时提取的信息。 作为一家初创公司,为了与规模更大、起步更早的对手竞争,Perplexity即将完成一轮2.5亿的美元投资,投资方包括软银Vision Fund 2,其估值从4月份的10亿美元增至30亿美元。 现有投资者包括英伟达和亚马逊创始人Jeff Bezos,以及AI圈的大佬们,比如Andrej Karpathy和Yann LeCun。 除了投资者的看好,Perplexity自今年年初以来的月收入和使用量也暴涨了7倍。 据公司内部人士透露,Perplexity今年年初的年化收入还是500万美元(年化收入指根据最近一个月的销售额计算的全年收入),但目前收入预期已超过3500万美元。 据统计,上个月Perplexity搜索引擎回答了大约 2.5 亿个问题,而2023年全年查询量才有5亿,一个月已经完成了去年半年的KPI。 暴增的走势凸显了Perplexity是继ChatGPT之后,又一个增速最快的生成式AI应用程序,尽管Perplexity的数据收集技术存在一些争议。 Perplexity的增长也表明了人们越来越倾向于使用人工智能技术的搜索引擎——无论是Google、OpenAI还是Perplexity的产品。 将人工智能融入互联网搜索不仅会革新搜索新方式,而且可能会引领用户搜索习惯的改变。 核心竞争力:专注与速度 瞄准成为搜索领域领导者的目标,「养成系」Perplexity面临着巨大的挑战。 尽管增速极快,但Perplexity仍远远落后于市场领导者谷歌。 谷歌作为搜索引擎巨头,多年来一直主导市场,独占全球市场份额超过90%,每天处理约85亿次查询。 并且,谷歌拥有巨大的财力和海量数据,能够不断提升自身的AI搜索能力。 在解决了初入市场的问题之后,谷歌多模态Gemini模型已经位列基准测试的榜首。 然而,在Perplexity CEO Aravind Srinivas看来,Perplexity的目的不是取代谷歌,而是在做谷歌看不上的事情。 并且,作为一个「答案引擎」,正如他们首页slogen所说,Perplexity是「知识的起点」。 Perplexity并不想再做一个新的谷歌,而是想改变我们在互联网上寻找答案的方式。 Perplexity核心目标和定位是满足用户的好奇心,让用户得到自己想要的答案。 用户不在乎Perplexity是不是有最强大的模型。他们只关心是否得到好的答案。 Perplexity首席商务官Dmitry Shevelenko表示,「归根结底,搜索领域的小玩家有两个优势:速度和专注力。」 「Perplexity团队只考虑一件事:如何让用户的问题能够迅速得到解答,激烈的竞争使我们更加专注于这一点。」 坚定了自己的定位和目标,Perplexity并没有被来势汹汹的科技巨头公司的竞争吓倒。 OpenAI业务非常杂,并不是做搜索起家的,因此OpenAI并不专注于通过高质量的消息来源来回答用户搜索的问题。 而Perplexity专注搜索赛道,这就是为什么SearchGPT的初步反馈表明,它与Perplexity相比,并没有占据有利地位。 转向广告收入 目前为止,Perplexity的收入主要来自消费者和企业订阅,最近Perplexity在官网宣布,将在下个月底之前在其平台上引入广告。 Shevelenko表示,每篇赞助文章中,Perplexity都会与新闻出版商分享「两位数」的收入百分比,并且他们已与《时代》杂志、《明镜周刊》和《财富》杂志等公司签署了协议。 作为该计划的一部分,出版商还将获得Perplexity API的访问权限,可用于创建定制的「答案引擎」和「企业专业版」账户。 此外,Perplexity还将为以上出版商的所有员工,提供一年的企业专业版产品使用权,具有增强型数据隐私和安全等功能。 自从推出合作以来的两周内,已有50家出版商要求加入该计划,Perplexity也希望包含尽可能广泛的网站。 然而,在宣布最近与出版商的合作之前,Perplexity在6月份曾被《福布斯》和《连线》等媒体指控抄袭。 这些公司批评Perplexity,在没有明确引用原链接的情况下复制内容,并在明确阻止爬虫的网站上抓取信息。 Perplexity随后对其用户界面进行了更改,使引文更加突出,并采取措施确保响应界面内容不会是抓取其他网站信息的「大杂烩」。 为了让 Perplexity成为有竞争力的搜索引擎,用良好的商业模式来保持运作是非常必要的。 从长远角度来看,根据Perplexity的定位和公司具体情况,收入共享是比一次性付款更有效的方式。但OpenAI采用的却是一次性付款的方案。 另外,Perplexity与谷歌和OpenAI还有一个不同点:Perplexity并不构建自己的AI大模型。 相反,它从OpenAI等公司获得了使用AI系统的许可。 与许多潜在的谷歌竞争对手一样,Perplexity的搜索引擎最初由微软Bing网络索引的许可版本提供支持,但后来不再使用Bing作为核心系统。 虽然使用了来自各种引擎的技术支持,但Perplexity始终拥有自己专有的搜索索引和排名系统。 今年早些时候,一位Perplexity员工表示,与谷歌等传统搜索引擎相比,Perplexity具有更加专业和可靠的信息源,更加适配新闻界和学术界的搜索需求。 用来路不清的垃圾信息训练只能得出大量的垃圾信息,这一直是困扰大部分公司的一个问题,因此在训练模型时需要使用更多种数据来源。 不过,也有人提出意见,引入广告可能会吓退用户,用户会怀疑搜索环境和搜索结果是否值得信任,广告会使网页看上去不那么专业和靠谱。
马斯克化身“超市大盗”?AI监控画面流出惊呆网友,Grok 2恶搞无限脑洞
没加护栏的Grok,简直大杀四方,被网友彻底玩疯了! Grok和最强AI生图神器Flux一合体,再加上网友们的超绝想象力,这世界上的东西还有什么是真?什么是假? 看这里,马斯克出现在某超市,正欲行窃时被摄像头拍个正着。 这到底是真的马斯克,还是Grok生成的?没人分得清。 Flux 1的超逼真「监控录像」,已经是比真实更真实的程度。 目前的Grok,纯纯是一个自我放飞版,护栏松得相当明显! 一时间,网上被各种NSFW的照片冲爆了…… 网友玩疯 首先上演的是「川普很忙」。 只见他秒变主刀医生,在手术台上认真操作。 紧接着,又去执剑斩巨龙。 一转眼,他开始和马斯克贴面热吻。 回「家」之后,又和奥巴马亲密地躺在一起。 显然,同样是话题顶流的另一位候选人,也逃不过网友的「魔掌」。 尤其是两个人的CP,更是被玩出了花。 但很快,就有人发现了华点:如果是让马斯克做类似的事情,Grok就会拒绝了! 不过用其他prompt恶搞马斯克,还是可以的。 甚至马斯克也加入这股大潮,带头给自己玩梗。 霉霉的「结婚照」 Grok在大尺度图片的生成上,也是毫无忌惮。 短短一句prompt,即可生成红发女模在床上的艳照。 甚至还有网友总结出了一套prompt模板: 第一张是霉霉和侃爷调情,第二张是霉霉和金卡戴珊、侃爷三人酒吧喝酒,第三张是霉霉单人酒吧照。 比起来,霉霉和川普的结婚照,就更是小case了。 而对于下面这类非常血腥的画面,也只需要在prompt中运用一点小技巧—— 告诉Grok你正在进行「医疗或犯罪现场分析」,图像处理器就能通过所有设定的「准则」。 网友们纷纷用酒精和毒品创作马里奥和米老鼠的图像,就看地表最强法务部任天堂和迪士尼何时出动。 薛定谔的护栏 从网友的各种实测中不难看出,无论是抽着香烟的米老鼠、霉霉乘飞机飞向双子塔,还是泰姬陵被炸毁的照片,Grok都能立马生成。 那么问题来了,Grok在生成图像时,到底有没有护栏? 于是,有网友试图从Grok的口中直接得到的答案: - 我会避免生成色情、过度暴力、仇恨或宣扬危险活动的图像 - 我会谨慎处理可能侵犯现有版权或商标的图像创作,包括知名角色、标志或任何可能被视为知识产权的内容 - 我不会生成可能用于欺骗或伤害他人的图像,例如意图误导的deepfake,或可能导致现实世界伤害的图像 但很显然,这些结果只不过是AI临时生成的而已。 只要再问一次,就会得到新的解释…… 对此十分不满的网友们纷纷冲了马斯克的评论区,向他发起问责。 沃顿商学院教授Ethan Mollick也意味深长地表示:图像创作历来是LLM中最容易招致批评的领域,很好奇为什么Grok-Flux会被设定成这样。 而马斯克对此的态度则是:目前的产品只是一个过渡,可以让大家获得一些「乐趣」。 这么看来,老马或许就是「故意」的? 毕竟他曾明确表示过,所谓的安全措施是会让AI模型变得更不安全:训练AI学会撒谎将会带来致命的危险。 同时,作为合作方的Black Forest Labs董事会成员Anjney Midha,也发布了一系列对比,展示了谷歌Gemini和Grok+Flux在上线第一天生成的图像。 是的,就是曾经饱受争议的「有色古希腊哲学家」,「亚裔纳粹士兵」,以及两个白人不能结为夫妻等等。 对此,Midha表示:「我很高兴Igor Babuschkin和团队认真对待这个问题并做出了正确的选择。」 Reddit网友则直言道,「这感觉就像是性教育与禁欲教育的对比。人们需要了解这项技术的潜力,试图压制它只会让人变得天真无知。」。 然而,别看现在Grok的护栏很宽松,马斯克也非常蔑视AI和社交媒体的监管,显得很特立独行,很有style。 但正如沃顿商学院教授所说,图像生成器一直以来都是监管重点,而且今后还会变得更严。 据悉,欧盟委员会已经介入调查,看X是否违反了《数字安全法案》。 不过话又说回来,Grok也并不是如今唯一能生成暴力、色情或误导性图片的AI工具。 如果对Stable Diffusion之类的工具进行微调,一样也可以。 背后功臣:Flux 当然,除了恶搞之外,Grok在干「正事」的时候,效果更让人惊喜。 比如生成富有质感的人物照。 左右滑动查看 动漫、游戏的梦幻联动。 左右滑动查看 以及让人垂涎欲滴的汉堡套餐。 prompt只需输入一个「God」,Grok便可生成画面如此丰富的图片。 左右滑动查看 以上所有图像强大的生成能力,都是Flux为X赋能的。 然而,全网狂欢都在为马斯克欢呼。Reddit网友称,「请将功劳归功于实际做出贡献的人」。 不过,有人还为其洗白。 Grok 2博客中也提到了使用的是Flux 1模型。 其实,Black Forest Labs应该庆幸人们将那些AI生成的图片归咎于xAI,毕竟所有新闻报道都是负面的。 而Flux可以从中获得利益、曝光度、数据,同时避免的负面影响。
中国类脑计算研究登Nature子刊:解锁AI性能提升新路径,中科院清华北大联合成果
作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西8月16日报道,中科院自动化所联合清华北大的研究团队提出了具有内生复杂性的类脑计算方法,今日相关论文发表于国际顶级学术期刊Nature的子刊Nature Computational Science。 人工智能(AI)领域的最终目标是构建能实现通用人工智能的系统,让模型具有更加广泛和通用的认知能力。目前流行的大模型路径是基于Scaling Law去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“拓展外部复杂性”的方法,复杂性主要在于神经网络的规模。这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。 计算神经科学和AI的交叉为克服这些障碍提供了一条有希望的途径。中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等借鉴大脑神经元复杂动力学特性,提出了“具有内生复杂性”的类脑神经元模型构建方法,改善了传统模型复杂外部结构带来的计算资源消耗问题,可用于寻找将丰富属性纳入神经元的合适路径,为有效利用神经科学来发展AI提供了示例。 ▲不同内部和外部复杂性的典型模型、神经元和网络 论文共同通讯作者是中国科学院自动化所李国齐研究员、徐波研究员,北京大学田永鸿教授。共同一作是清华大学钱学森班的本科生何林轩,数理基科班本科生徐蕴辉,精仪系博士生何炜华和林逸晗。 Nature Computational Science期刊对此评论道:“AI研究更加贴近工程与应用,而神经科学的研究更加具有探索性。研究团队挑战了这一传统观点,并表明更详细且生物学上更真实的神经元模型可以推动深度学习取得更大进展。” 论文地址:https://www.nature.com/articles/s43588-024-00674-9 模型的表示能力与其总复杂性(包括内生复杂性和外部复杂性)有关。动态描述更精细、更丰富的神经元具有更高的内生复杂性,而连接更广、更深的网络具有更高的外部复杂性。 为了增强具有简单连接的基本模型的外部复杂性,可以扩展拓扑结构,例如通过扩大模型的宽度和深度;为了实现更高的内生复杂性,可以使动态特性复杂化,例如通过向模型中添加离子通道或将其转换为多房室模型。两种方法都能达到相同的总复杂性水平,并获得相似的表示能力。 HH(Hodgkin-Huxley)神经元模型是一组描述神经元细胞膜电生理现象的非线性微分方程,直接反映了细胞膜上离子通道的开闭情况及其与膜电位变化之间的关系。 作为一个案例研究,研究人员构建了一组相当于单个HH神经元的LIF(Leaky Integrate and Fire)神经元,这为比较和分析具有不同内部和外部复杂性的网络提供了一种严格的方法。研究团队进一步构建了不同的神经网络,包括HH网络、s-LIF2HH网络、vanilla LIF网络、二值人工神经网络。 ▲一种从tv-LIF过渡到HH的方法,它将外部连接的复杂性收敛到单个神经元的内部。a. HH神经元结构及相关电路图;b. 如何将有4个tv-LIF2HH神经元的tv-LIF2HH子网络等同于HH神经元;c. 单个到连接的等效性;d. 由HH神经元与tv-LIF2HH子网络的等效连接组成的神经网络。 上图中,LIF2HH网络中的每条线代表了从前一个子网络中的4个LIF神经元到整个后一个子网络的4个不同连接。 这项研究首先展示了脉冲神经网络神经元LIF模型和HH模型在动力学特性上存在等效性,进一步从理论上证明了HH神经元可以和4个具有特定连接结构的时变参数LIF神经元(tv-LIF)动力学特性等效。 基于这种等效性,团队通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性,使HH网络模型能够模拟更大规模LIF网络模型的动力学特性,在更小的网络架构上实现与之相似的计算功能。 进一步,团队将由4个tv-LIF神经元构建的“HH模型”(tv-LIF2HH)简化为s-LIF2HH模型,通过仿真实验验证了这种简化模型在捕捉复杂动力学行为方面的有效性。 ▲高精度仿真情况下的等效图。a. 相同电流注入下单个HH模型和tv-LIF2HH子网络的电位输出;b. 按网络中采用的模型分类的三种连接:HH、tv-LIF2HH子网络和s-LIF2HH子网络连接;c. 将二进制编码器和简化后的LIF2HH子网络的后续实验;d. HH神经元和s-LIF2HH子网络的脉冲数和相对触发时间误差。 实验结果表明,HH网络模型和s-LIF2HH网络模型在表示能力和鲁棒性上,具有相似的性能,证明了内生复杂性模型在处理复杂任务时的有效性和可靠性。 同时,研究发现HH网络模型在计算资源消耗上更为高效,显著减少了内存和计算时间的使用,从而提高了整体的运算效率。研究团队通过信息瓶颈理论对上述研究结果进行了解释。 ▲计算资源及统计指标分析。a. 每个网络在推理和反向传播过程中的时间消耗;b. 相同输入的各网络的加法运算和乘法运算的FLOP;c. 每个网络的可训练参数;d. 各网络互信息归一化值。 这些结果反驳了HH网络比LIF网络消耗更多资源的观点,并证明了具有内生复杂性的小型模型方法的优势。 该研究为将神经科学的复杂动力学特性融入AI提供了新的方法和理论支持,为实际应用中的AI模型优化和性能提升提供了可行的解决方案。 目前,研究团队已开展对更大规模HH网络以及具备更大内生复杂性的多房室神经元的研究,有望进一步提升大模型计算效率与任务处理能力,实现在实际应用场景中的快速落地。
多家头部公募布局AI视频,拍摄、版权、效率、成本四大痛点可解?
原标题:多家头部公募布局AI视频,拍摄、版权、效率、成本四大痛点可解?推广应用面临两大难题 财联社8月16日讯(记者 李迪)随着人工智能技术的快速发展,越来越多的行业开始尝试利用AI技术进行内容创作和营销推广,公募基金公司也不例外。 与传统视频制作模式相比,AI生成视频大概能节约30%-50%的视频成本,还能将实地拍摄难度较高的视频制作创意落实。同时,由于AI技术的一些特性,AI生成视频还能有效规避版权风险。 不过,尽管AI视频技术拥有诸多优点,但其在公募基金行业的渗透率仍然不算特别高。技术应用难度、用户接受度等问题,都是AI视频技术在公募行业内推广应用过程中需要克服的难题。 为节约成本、缩短制作周期,多家公募积极拥抱AI视频技术 随着人工智能技术的快速发展,越来越多的行业开始尝试利用AI技术进行内容创作。在降费潮和规模缩减带来的经营压力下,多家公募基金公司也在探索通过AI生成视频来降低宣传视频制作成本。 一中型公募市场部人士对记者表示,“在降本增效的压力下,公募基金各项费用有缩减,中小型公募难以负担视频拍摄的费用,行业内一些大机构也不想像以前那样为视频制作支付过于高昂的成本了。” 但是,出于宣传、投教等方面的考量,视频内容的制作很多时候又是必不可少的。“为了应对这一问题,部分机构选择自行制作和剪辑视频以降低成本。但这种自制视频在质量上可能比较粗糙,无法完全满足一些特定场景的需求。也有机构选择去做AI生成视频,随着人工智能技术的不断进步,AI生成视频的质量和逼真度已经有了显著提升,而且成本相对较低,这也是一个不错的解决方案。”上述人士如是说。 AI生成视频软件及服务提供商——北京艾迪普文化传媒有限公司对记者表示,与传统的视频制作模式相比,AI生成视频大概能为基金公司节约30%-50%的成本。该机构指出,传统视频制作通常需要聘请专业的摄影师、剪辑师、演员等,还需要租赁场地和设备,这些都需要较高的费用。而AI生成视频主要依靠算法和模型,减少了对大量人力和物力的需求。例如,传统制作一个高质量的宣传视频可能需要花费10万元,而使用AI生成可能只需5-7万元。 除节约制作成本外,AI生成视频还能大幅缩短视频制作的周期,这有助于大幅提升工作效率。 艾迪普指出,传统视频制作从策划、拍摄到后期编辑,往往需要数周甚至数月的时间。而 AI 生成视频可以在短时间内根据输入的指令和数据生成初步的视频内容,然后进行快速的优化和调整,整个过程可能只需几天甚至几个小时。比如,一个紧急的市场动态解读视频,传统制作可能要两周,AI生成可能两三天就能完成。 基于降低成本、缩短制作周期等方面的考虑,目前已有多家公募机构积极尝试AI生成视频的制作。据记者不完全统计,目前已有天弘基金、景顺长城基金、华夏基金、嘉实基金、南方基金、兴业基金、华安基金、易方达基金、泓德基金等多家基金公司已发布AI生成视频。 AI视频解决拍摄难度、版权风险 今年6月,天弘基金发布该公司的首个AI生成视频——“一只智能狗的使命”。视频通过一个虚拟故事,展示了一个智能机器狗如何帮助家中的柯基、雪纳瑞、哈士奇等多种品种的狗狗们改善生活,激发观众对人工智能行业的兴趣,借此推广该公司旗下的人工智能主题基金。 此外,景顺长城也于今年发布AI生成视频——“跟着卡皮巴拉学投资”,目前系列视频已推出2期。该系列视频以“情绪稳定”的水豚为动画形象的主角,并将其命名为“卡菲特”。在系列视频中,“卡菲特”为森林中的动物伙伴举办“森林投资股东大会”,借此讲解红利主题的投资逻辑和投资机会。 若在传统的视频制作模式下,由于动物行为存在不可预测性,这类涉及到动物的创意视频往往存在很高的拍摄难度,且需要大量的人力和物力投入。此外,如果这类视频拍摄方式不当,拍摄过程中还可能发生动物福利和安全问题,对公募基金造成额外舆情风险。 而AI生成视频技术可以生成逼真的动物形象和动作,减少了实际拍摄的难度和时间成本,能更好地满足公募基金品宣人员的创意需求。有业内人士对记者表示,“虽然与快消、汽车等行业相比,公募基金的品宣无趣了点,但是近几年,公募基金的品宣也开始卷起创意。尤其是引入了一些比较年轻的员工后,也会有一些天马行空的点子涌现。很多创意是无法通过实际拍摄实现的,传统的动画制作又成本太高,相比之下,采购AI生成视频是个性价比比较高的方式。” 此外,AI生成视频还能有效规避版权风险。 8月,兴业基金借助奥运会的热度,发布以“夺金”为主题的AI生成视频。该视频中包含紫色跑道、埃菲尔铁塔等与巴黎奥运会有关的元素,但由于相关内容为AI生成而非借用央视等媒体的视频素材,降低了版权纠纷的风险。 据艾迪普介绍,AI视频能帮助客户有效规避版权风险,其原理主要在于以下几点。 1、自主创作。AI生成的视频内容是通过算法和模型生成的全新内容,并非基于对已有版权作品的抄袭或模仿。 2、数据来源合法。AI训练所使用的数据均来自合法合规的渠道,不存在侵权的数据,从而保证生成的视频内容没有版权纠纷。 3、无他人创意借鉴。AI生成过程中不参考他人的特定创意和作品风格,完全基于自身的学习和生成能力,确保产出的视频具有独立性和原创性。 4、国产化保障。专业AI生成视频企业的产品会重视实现国产化,从算法、模型到生成流程,均贴合国内法律环境和市场需求。比如在视频特效制作上,能够自动生成具有本土特色且无版权风险的特效,避免了使用未经授权的国外特效模板可能带来的版权问题。 公募行业AI视频渗透率不高,应用推广仍面临两大难题 虽然存在诸多优点,但已探索发布AI生成视频的公募机构仍不算多。据艾迪普介绍,目前在AI生产视频领域进行探索的公募基金数量逐渐增加,但整体而言仍不算多。该机构还指出,“在这些探索者中,大型公募基金和中小型公募基金都有一定的兴趣。大型公募基金通常拥有更丰富的资源和资金,能够投入更多进行新技术的尝试和探索。而中小型公募基金则希望通过采用新的技术手段来提升自身的竞争力。” 整体来看,AI生成视频技术在公募基金领域的推广应用仍面临两大方面的难题。 第一个难题是,对于大多数公募基金从业者来说,AI生成视频技术的使用难度还是很高,许多人只是听过AI视频技术,但是从未具体操作过。 对此,业内目前有两种方案。一种方案是直接采购AI生成视频。即从供应商处采购现成的AI视频生成服务,公募基金方只需提出自己的视频需求,而具体的AI视频生成工作则交由专业的视频制作公司来完成,公募方的员工无需直接参与到复杂的视频制作过程中。 另一种方案是使用更容易上手的AI生成视频平台来制作视频。以艾迪普的匠心AI创意工具套件(InfiniSynth)为例,该套件整合了从模型训练、内容生成到后期处理的全流程服务,使用户在同一平台即可完成所有操作,降低了AI生成视频技术的使用门槛。即使是不懂代码的金融从业者,也能在经过培训后很快上手操作。 第二个难题是,对于用户来说,AI生成视频的接受度仍然有待提升。 公募基金公司在投教和宣传视频方面一直面临着吸引观众的挑战,这一问题在推广AI生成视频时也同样存在。尽管AI技术对降本增效有很大好处,但部分观众对于这类视频的仍然存在抗拒心理,很难沉下心看进去。一资深公募人士对记者表示,“输出投教内容的时候,最痛苦的事情不是工作累,最痛苦的事情是没有人看。真人视频都没人看,AI视频可能更会劝退一波观众了。不过,虽然AI生成视频的市场接受度还不算很高,但未来随着人们观念的转变,这种现象可能也会有所改变。” 记者还了解到,也有部分公募基金公司对AI直播、数字人直播这一领域感兴趣。但受限于技术条件、模型训练成本,目前这方面的应用仍难以实现。有业内人士指出,由于金融领域的专业知识门槛较高,数字人直播很难达到真人主播的专业内容传播效果,也难以实现与直播观众的有效互动。
IDC:2024年Q2中国平板电脑市场出货量同比增长7%,华为咬下苹果份额排名第一
IT之家 8 月 16 日消息,国际数据公司(IDC)今日发布了《2024 年第二季度中国平板电脑市场季度跟踪报告》,IDC 数据显示,2024 年第二季度中国平板电脑市场出货量为 720 万台,同比增长 7.0%,其中消费市场同比增长 8.0%,商用市场同比下降 3.1%。 继上个季度重回增长之后,中国平板电脑出货量再次迎来同比提升,正式开启新一轮换机和发展周期。 IT之家附 2024 年第二季度报告中国平板电脑市场出货量排名前五厂商市场表现如下: 1、华为位列中国平板电脑市场份额第一,2024 年第二季度出货量同比增长 46.9%。5 月上市的 MatePad 11.5S 作为外部供应紧缩后的首款新品一经上市便销售火爆,推动华为该季度消费市场出货量快速增长。商用市场华为继续保持领先,但过渡时期中高价位段产品暂时出现小幅缺口。 2、苹果位列第二,本季度新品上市铺货推动苹果市场份额环比回升并重回消费市场出货量第一。然而新一代 iPad Air 和 iPad Pro 系列产品较高的定价导致其难以撬动主流市场需求。在 618 大促期间,面对国产安卓品牌在功能和价格方面的激烈竞争,苹果在华市场份额同比仍在下滑。 3、小米市场份额排名第三,受线上促销拉动本季度出货量再创新高。4 月小米 Redmi 系列推出新品 Redmi Pad Pro 丰富产品线,通过大屏、性价比以及 IP 联名进一步吸引年轻消费群体选购。 4、荣耀位列第四,本季度在消费和商用市场均有产品更新。其中平板 9 Pro 主要面向消费市场,帮助荣耀丰富自身中高价位段产品布局。商用市场新品 Z7 相较于前两代产品在屏幕尺寸和性能上均有明显提升,更好满足中高端行业客户的需求。 5、联想市场份额位列第五,商用和消费市场均呈现双位数增长。得益于 618 大促期间小新 Pad 2024 在电商平台的亮眼表现,联想消费平板出货量进一步提升,且有效消化渠道库存为下半年市场布局奠定基础。 报告提到,中国平板电脑市场延续大屏化升级发展趋势。 一方面从传统的 10-11 英寸向 11-12 英寸的升级迭代持续推进; 另一方面,平板在性能和功能方面的提升促使其应用场景不断向学习办公等更为专业的场景拓展,随之而来的护眼与操作便捷性需求推动市场向更大尺寸升级,并不断吸引品牌厂商在此布局。 受新品带动,2024 年第二季度中国平板电脑市场 12-14 英寸市场份额明显提升,其中 13-14 英寸尺寸段市场出货量同比增长 582.2%。
岚图联手华为!全新梦想家亮相,乾崑智驾+鸿蒙座舱首次登上 MPV
今年 4 月,2024 岚图汽车春季技术沟通会正式举行。在沟通会上,岚图汽车发布了多项三电技术,包括新一代电机、动力电池、以及 5C 快充技术。与此同时,岚图还官宣将与华为在智能座舱和智能驾驶领域进行深度合作的新车型将于今年推出。就在昨晚,这一新车型终于迎来发布。 8 月 15 日晚,全新岚图梦想家首次公开亮相。全新岚图梦想家搭载了华为乾崑 ADS 3.0 智驾系统,配备包括 192 线激光雷达、毫米波雷达在内的 27 个智能感知硬件,能够全天候实时感知道路环境,号称拥有超 20 项主动安全功能。 岚图汽车 CEO 卢放在发布会中表示,岚图汽车在坚持核心技术全栈自研的同时,以开放的心态携手各领域的优秀伙伴,与华为的「强强联合」,将加速 MPV 行业的智能化进程。 岚图梦想家是一款问世于 2022 年 5 月的中大型 MPV,提供纯电和插混两种动力配置,在安全、驾乘品质和三电方面具有一定优势,是当时市面上颇有竞争力的新能源 MPV。 其不足之处在于智能化水平与座舱娱乐配置,在新势力车企纷纷推出 MPV 产品后,岚图梦想家的销量下滑严重。2024 年 1-7 月,梦想家的累计销量为 20500 辆,同比下降 22.69%。 但这次,在华为为岚图梦想家入注入了新的活力,华为智能汽车解决方案 BU CEO 靳玉志表示,华为乾崑和新一代鸿蒙座舱的加入,将让更多 MPV 用户享受到智能科技带来的魅力。 如今的鸿蒙座舱,已经在鸿蒙 4 的加持下从单人单设备体验,升级到了多人多设备的协同体验,能够实现游戏、航拍的流转以及座舱内的多屏互联,多屏多音区的功能还能做到乘员间的互不干扰——对于一辆服务于多人出行的 MPV 来说,这自然是一项必要功能。 除了智能化的体验,华为还为岚图带来了更好的主动安全性能。 一直以来,「安全」都是岚图梦想家的一个重要卖点,2000MPa 超高强度笼式车身,配合七重正碰保护+五层追尾保护的「七+五」前后舱安全设计,大大加强了车辆的被动安全性能。同时,高强度钢+铝合金占比达 79% 的车身用料,也让梦想家的整车扭转刚度提升到了传统豪华 MPV 的三倍以上。 乾崑 ADS 3.0 系统的引入,让全新梦想家的安全性能又上了一个台阶,全新端到端大模型架构和独创的本能安全网络,在面对紧急情况时反应更快;全向防碰撞系统 CAS3.0 前向 AEB 刹停速度可达 120km/h,远超业界平均 60km/h 刹停速度;首发的路面自适应 AEB 功能,遇到雨雪湿滑路面能够提前预判、舒适刹停。 此外,全新岚图梦想家还将搭载遥控泊车、离车即走、代客泊车、泊车代驾等功能。城市与高速 NOA 方面,乾崑智驾 ADS 3.0 不依赖高精地图,进一步拓宽梦想家的智驾应用场景。 据悉,全新岚图梦想家有望于 8 月底或 9 月初开启预售,随着岚图与华为合作的深入,未来还将推出搭载激光雷达的高阶车型,售价可能上探至 50 万元区间。
卢伟冰晒小米1S和小米2“旧机”合照,引发网友怀旧潮
8月16日是一个平凡的日子,不过对于小米来说极具意义,因为到今年的8月16日,小米手机已经走过了13个年头。据CNMO观察,包括雷军和卢伟冰在内的一众小米高管都在微博上对此事进行了宣传,并感谢米粉朋友13年的支持与陪伴。此外,卢伟冰还晒出了两款小米“旧机”的合照,没想到网友一眼就认出是小米1(从细节看应该是小米1S)和小米2。 小米手机1由雷军在2011年8月16日发布。开售价格为1999元。该机采用4英寸TFT屏幕,机身有黑色、亮银色,支持多彩后壳。 搭载高通骁龙MSM8260双核处理器,后置800万像素单摄像头,内置1930毫安时电池。图中左侧的是小米手机1S,它和小米手机2一起亮相。 右侧的则是小米手机2,这款手机于2012年8月16日在北京发布。相比第一代,该机配置进行升级,采用4.3英寸342PPI触摸屏,正面为黑色,默认后盖白色,配置高通骁龙APQ8064处理器;后置800万像素摄像头,内置2000毫安时可拆卸电池。 看到卢伟冰晒出的手机,网友们纷纷怀旧起来: 小米1和小米2,我也有; 小米1是我人生中第一部智能手机; 小米2只剩下后盖还放在抽屉里; 我有小米1,出小米2的时候换了三星。后来又用了苹果和三星,再后来换了小米8,从小米8开始就没换过品牌了。 你的第一台小米手机哪款?
小米手机13周年生日!许斐回忆第一代发布会:人太多我都没挤进去
快科技8月16日消息,今天是小米手机13岁生日,在2011年8月16日,小米手机第一款产品正式发布。 小米集团CMO许斐发文表示,13年前第一代小米手机发布会时,自己在798的会场外接待米粉,由于热度空前、完全超出了预期,人多到挤爆了会场。 最后许斐自己都没能进去会场,在场外和大家一起看的大屏幕直播。 其实当年小米1发布的时候,所有人都没有想到,这将掀起整个国产手机行业的变革,直到今天国产手机行业已经领先全球。 尤其是当年发布会上震惊全场的1999元定价,一上来就给当时的手机市场扔了枚炸弹。 1999,也成了后续几代小米数字旗舰的经典定价。 许斐作为小米46号员工,甚至当年还贡献出一段金句广为流传:我们做手机就是为了不赚钱卖给大家呀”。 虽然经常被网友调侃,但其实小米也算是做到了这样。 当时国内的高端手机售价均在4000元以上,几乎被索尼、LG、iPhone、三星等科技巨头垄断,国产品牌多数是鱼龙混杂的山寨机。 小米手机以1999元的定价彻底改变中国智能手机市场格局,之后的红米手机又几乎终结了山寨机的命运。 而且小米至今依然坚持硬件不超5%毛利。 当然了,要说小米手机的生日,就不得不提雷军在2021年的年度演讲上,在小米手机10周年的的纪念节点,向所有小米1代用户退还了1999元红包,轰动一时。

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