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中信海直：公司目前主要根据市场需求确定具体航线，并主要以包机形式运行

证券之星2023-03-28

光庭信息：目前公司暂未与小马智行有业务合作

投资者：投资者互动时效麻烦提高一下！真无人驾驶小马智行“出租车”开始载客！在北京亦庄示范应用！贵司有无和小马智行合作？光庭信息董秘：答：尊敬的投资者，感谢您的关注。目前公司暂未与小马智行有业务合作。谢谢！投资者：公司如有意在自研车载操作软件平台开发出基于ChatGPT技术的虚拟人来完善用户的互动与娱乐性就要把握资本市场免费大受众广告效应！多募投的资金正好可以发布通告布局这块！光庭信息董秘：答：尊敬的投资者，感谢您的关注的建议。关于募集资金的使用，公司将严格遵守相关法律法规。谢谢! 投资者：董秘，您好！请问贵公司技术人员日常工作中会使用chatGPT完善汽车代码吗？AI工具嵌套在超级工厂平台内，是否有落地可能？光庭信息董秘：尊敬的投资者，感谢您的关注。科技引领创新，公司鼓励和支持使用恰当的工具提高日常工作效率。谢谢！光庭信息2022三季报显示，公司主营收入3.25亿元，同比上升17.16%；归母净利润-194.03万元，同比下降104.6%；扣非净利润-1137.49万元，同比下降131.43%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入1.29亿元，同比上升18.83%；单季度归母净利润-652.68万元，同比下降136.52%；单季度扣非净利润-967.96万元，同比下降168.94%；负债率6.99%，投资收益-273.81万元，财务费用-1934.85万元，毛利率33.38%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，增持评级1家。近3个月融资净流入197.06万，融资余额增加；融券净流出15.88万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，光庭信息（301221）行业内竞争力的护城河较差，盈利能力一般，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2星，好价格指标2.5星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）光庭信息（301221）主营业务：为汽车零部件供应商和汽车整车制造商提供专业汽车电子软件定制化开发和软件技术服务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-03-28

涛涛车业：公司自有厂房和办公大楼的土地所有权为公司所有，公司租赁房屋的土地所有权证非公司所有

业。感谢您的关注。投资者：请问公司在无人驾驶领域是否有技术研发和专利？是否有智能驾驶产品进入市场？涛涛车业董秘：回复：您好！公司是一家绿色智能出行制造商，以电动自行车为例，产品采用智能的电池锁换电电池设计及智能电池BMS软件保护系统、IOT技术、汽车级别的“CAN”通讯、“OTA”远程控制技术、精准的GPS定位等。具体表现包括：手机蓝牙控制电源锁开合；电池底座通过模块化设计嵌装在车架上，方便安装，有利于降低制造成本；汽车级别的“CAN”通讯、“OTA”远程控制、GPS定位等，增强了产品的科技感及实用性。目前，公司在无人驾驶领域暂无技术研发和专利。详情请参阅招股说明书，感谢您的关注。涛涛车业2022年报显示，公司主营收入17.66亿元，同比下降12.49%；归母净利润2.06亿元，同比下降15.0%；扣非净利润2.05亿元，同比下降8.77%；负债率43.58%，投资收益-1019.88万元，财务费用-1501.3万元，毛利率35.75%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入1491.63万，融资余额增加；融券净流入0.0，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，C涛涛（301345）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力良好，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标2星，综合指标2星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）涛涛车业（301345）主营业务：户外休闲娱乐兼具短途交通代步功能的汽动车、电动车及其配件、用品研发、生产和销售。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-03-27

信息量极大！有把握实现5%经济增长目标，重磅会议探讨人才红利、限购松绑、产业链转移、ChatGPT等话题

他认为，今后二三十年，中国应该抓住类似无人驾驶的新能源汽车、家政服务的人型机器人、提供数字秘书服务功能的智能终端等符合未来产业发展方向的整机产品，使之成为世界性的、具有万亿美元级别的耐用消费品。　　“在这些领域，中国有的跟跑、有的并跑，还有的领跑全球。要积极进行前瞻性布局、主动出击，围绕这些重点产业形成一批具有全球竞争力的产业链集群。”黄奇帆说。　　数字经济占GDP超过40％，保持10％高位增速　　国务院发展研究中心市场经济研究所所长王微在论坛分享，全球新一轮技术革命方兴未艾，特别是以数字技术为核心的信息技术革命正在实现群体突破和加快广泛深度应用。　　2022年中国数字经济规模超过50万亿，占GDP比重超过40％，继续保持在10％的高位增长速度，成为稳定经济增长的关键动力。　　其中，中国数字产业化规模达到7.5万亿，不断催生新产业新业态新模式，向全球高端产业链迈进；产业数字化进程持续加快，规模达到31.7万亿。工业、农业、服务业数字化水平不断提升。　　周鸿祎预计GPT6到GPT8人工智能将会产生意识　　三六零集团创始人周鸿祎表示，中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间，目前GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国企业应当坚持长期主义精神，迎头赶上。　　周鸿祎预计，GPT6到GPT8人工智能将会产生意识，变成新的物种。未来，人工智能大语言模型有可能实现自我进化，自动更新系统和自我升级，或者指数级进化能力，人类将会面临不可预知的安全挑战。　　5、产业链　　蔡昉：保护创新的破坏性，过剩产能应该被淘汰　　中国社会科学院国家高端智库首席专家蔡昉指出，科技创新是一项具有复杂相关性的事情，创新不易而且具有破坏性，对于创新者同样可能会造成伤害，我们需要制定相关的机制来应对创新的发展举措，同时学会包容创新失败。　　蔡昉指出，创新要拥抱创造性破坏，意味着过剩产能应该被淘汰、传统技术应该被替代，企业也应该允许退出，甚至过时的岗位也可以淘汰。但人要得到社会保护，因此可以覆盖居民全生命周期的社会福利体系是形成创造性破坏重要保障机制。　　郑永年：三个条件避免陷入中等技术陷阱　　香港中文大学（深圳）教授郑永年就如何实现高质量发展分享观点指出，要想实现高质量发展，关键是要避免陷入中等技术陷阱。“国际环境的复杂多变更要求我们要大力发展技术这个第一生产力。” 　　如何跨越中等技术陷阱？郑永年提出需要满足三个条件。第一，要有一大批能够有从事基础科研的大学和机构；第二，要有能够把基础科研转化为应用技术的企业和机构，包括国企和民企；第三，必须要拥有能够支撑基础科研和技术转化的金融力量。“没有这三个条件很难发展技术。”郑永年指出。　　黄奇帆：产业转移是多重因素结果，从长远看未必是坏事　　黄奇帆指出，一些产业看上去有“孔雀东南飞”的迹象，转移到了东南亚等地区。这里面有多重因素：　　一是美国贸易战，很多产业转移到东南亚，目的是为了取得原产地认证，规避关税壁垒。　　二是东南亚一些国家的综合要素成本短期内的确有一定比较优势。　　三是东南亚一些国家如越南加入了不少自由贸易协定，自己也采取了很多力度比中国还大的税收优惠措施。　　四是RCEP生效后，利用原产地累加规则，一些企业即使搬到东南亚了，也可以免关税进入中国内地市场，即实现“在东南亚、为中国”。　　黄奇帆分析，从长远来看，这种现象未必是坏事：一是转移出去的不少产业是中国自己的民营企业，出于规避关税壁垒的考虑，适当调整布局，无可厚非。　　二是目前转移出去的企业多以服装鞋帽等对关税壁垒比较敏感的低附加值产品为主。中国主力出口的机电产品等具有一定科技含量的产品，关税壁垒不会形成大的影响。　　三是随着东南亚这些国家经济增长，一些跨国公司在东南亚开展布局，也是合理的，自然也会带动原来在中国的配套企业跟着走出去。　　四是RCEP产业转移的目的地基本上是RCEP成员国。中国大市场叠加RCEP大市场、中国的双循环叠加RCEP大循环将深刻改变世界产业链供应链版图。　　五是应对当前的全球产业链供应链调整，更为重要的是要把握产业链布局的主动权。　　6、绿色发展　　施耐德赵国华：电气化是实现去碳的唯一方法　　施耐德电气董事长、首席执行官赵国华表示，互联网改变了我们的生活，物联网将万物互联，数字化意味着将有更高层次的效率，而电气化是实现去碳的唯一方法，数字化与电气化的结合等于可持续化的未来。赵国华认为，GDP与能源使用紧密相连，想要发展就需要能源；如今正在重新改变能源结构，目前70％-80％的能源投资进入清洁能源。　　蚂蚁集团董事长井贤栋：降低数字化的门槛加速中小企业数字化升级　　蚂蚁集团董事长兼首席执行官井贤栋认为，关键点在于降低数字化的门槛，从而加速中小企业数字化升级。目前，成本门槛、技术门槛、安全门槛等问题限制了中小企业转型的速度，真正在深度做数字转型的中小企业只有9％。　　宁高宁：碳关税并不会促进碳减排反而会带来新一轮贸易战　　第十三届全国政协常委、中国中化控股有限责任公司原董事长宁高宁谈及当前绿色发展与绿色转型表示，如果把碳作为税收因素加入国际贸易理论，碳关税并不会促进碳减排，反而会带来新一轮的贸易战。2022年全球碳的消耗量还是在增长的，实现碳减排目标还是很艰巨的，我们离目标还很远，所以大家还需要努力。　　刘世锦：应对气候变化，关键是尽早启动各个相关领域的创新进程　　国务院发展研究中心原副主任、中国发展研究基金会副理事长刘世锦在论坛指出，应对气候变化，从根本上来讲，还是要通过创新来打破约束条件，因为工业革命以后，发展主要是由若干次大的技术创新所带动，创新打破了原有的发展约束，拓展了新的增长空间。　　“创新如果进入一个可持续的轨道，成本下降可以相当快，而且随着竞争的加剧，价格下降，不少产品的绿色溢价已经是由正转负了，这方面典型的案例就是光伏发电。” 刘世锦称，其实其他清洁能源也正在呈现出类似的特点，所以通过创新，我们对人类命运气候变化的前景还是应该有信心的，但这个信心不能是空的，关键是要尽早启动各个相关领域的创新进程。

金融界2023-03-26

李彦宏：买别人芯片太贵了，一万美元一片，我们两万人民币就做下来了

务品牌萝卜快跑，李彦宏说，百度拼命做大无人驾驶的规模，其实也是为了反馈。“只有单量足够多，才能遇到别人遇不到的技术问题，遇到这些问题你才能够解决它，解决这些问题就产生了创新”。

金融界2023-03-19

美股开盘：道指跌逾百点银行股多下跌第一共和银行跌18％

扩区工作，还将探索打通从经开区到机场的无人驾驶运营线路，实现京津冀干线物流商业化运营。

金融界2023-03-17

晚间公告全知道：蓝色光标目前尚未正式接入GPT-4，回天新材控股股东之一致行动人章锋被拘留

智能签订《合作框架协议》，共同出资设立无人驾驶航空器运营的合资公司，目的在于依托公司目前已运营的天山天池等景区及现有景区品牌影响力和示范带动性，开展低空游览项目。　　江淮汽车：投资设立钇威科技子公司　　江淮汽车公告，拟联合安庆新能源投资发展有限公司、钇威科技核心团队持股平台，以及龙蟠科技、巨一科技、合肥蔚来产业发展股权投资合伙企业等5家战略投资者，共同成立钇威汽车科技有限公司。钇威科技注册资本人民币10亿元，公司以自有资金出资人民币4亿元，占比40％。　　步长制药：控股子公司签订临床试验服务合同　　步长制药公告，与博纳西亚医药签订《临床试验服务合同》，委托博纳西亚医药进行“BC001联合紫杉醇对比安慰剂紫杉醇治疗经一线标准治疗失败的晚期胃癌或胃食管交界处腺癌的随机、双盲、平行对照Ⅲ期研究”的临床试验技术服务工作。　　博汇股份：公司部分生产装置复产　　博汇股份公告，3月3日，公司40万吨/年环保芳烃油生产装置已完成法定检验工作，经各项生产准备后，结合有关政府部门要求，该装置于3月15日起全面有序恢复生产。　　亚太药业：盐酸特拉唑嗪片通过仿制药一致性评价　　亚太药业公告，公司于近日收到国家药监局核准签发的关于盐酸特拉唑嗪片的《药品补充申请批准通知书》，公司盐酸特拉唑嗪片通过仿制药质量和疗效一致性评价。盐酸特拉唑嗪片口服给药适用于轻度或中度高血压治疗。　　圆通速递：2月快递产品收入39.54亿元同比增长53.48％　　圆通速递公告，2月快递产品收入39.54亿元，同比增长53.48％；业务完成量15.59亿票，同比增长61.2％。　　亨通光电：拟分拆控股子公司亨通海洋光网至境内证券交易所上市　　亨通光电公告，拟分拆控股子公司亨通海洋光网至境内证券交易所上市，2021年度亨通海洋光网的净利润占亨通光电净利润低于10％，本次分拆上市亨通海洋光网拟增发不低于10％的股份。本次分拆上市不会导致公司丧失对亨通海洋光网的控制权。　　申通快递：2月快递服务业务收入29.68亿元同比增长58.81％　　申通快递公告，2月快递服务业务收入29.68亿元，同比增长58.81％；完成业务量12.29亿票，同比增长70.04％。　　网宿科技：子公司拟2000万美元认购TrueBinding发行的优先股　　网宿科技公告，公司拟对全资子公司Quantil Investment增资，增资后由Quantil Investment以现金出资2000万美元认购TrueBinding发行的393.38万股优先股。交易完成后，Quantil Investment合计持有TrueBinding3.47％的股权。目前，TrueBinding针对阿尔茨海默症的药物TB006已完成临床I期及临床IIA期试验，从临床数据来看，TB006在治疗/缓解阿尔茨海默症的疗效上达到预期效果。　　君实生物：JS010注射液的临床试验申请获得批准　　君实生物公告，JS010注射液的临床试验申请获得批准。JS010为公司自主研发的重组人源化抗CGRP单克隆抗体注射液，主要用于成人偏头痛的预防性治疗。　　【停复牌】　　ST森源：股票3月21日开市起撤销其他风险警示，20日停牌一天　　ST森源公告，股票自2023年3月21日（星期二）开市起撤销其他风险警示，股票简称变更为“森源电气”。

金融界2023-03-17

禾赛科技从自研芯片到突破交付难题

本高、生产方式落后。禾赛科技通过开发无人驾驶高线数激光雷达积累了高性能激光雷达的核心技术，并预判行业终局中激光雷达的高性能、低成本化和高可靠性会是机器人和量产车ADAS市场最重要的核心能力，高性能、低成本、高可靠性的关键途径是芯片化。于是率先提出了芯片化方向，将激光雷达的发展推上了摩尔定律的轨道。为此，禾赛科技成立芯片部门，根据产品上积累的系统需求定义芯片参数，自主设计芯片。科研投入实现“不设上限”的原则，在2019年、2020年和2021 年，禾赛的研发费用投入分别为1.498亿元、2.297亿元和3.684亿元，分别占同期净营收的43.0%、55.3%和51.1%。依托自主创新，禾赛科技逐步打破了激光雷达行业的技术瓶颈，在芯片研制方面取得了巨大成果。2020年9月，搭载禾赛第一代自研芯片的产品，中距激光雷达XT32正式开始面向广义机器人市场交付；2022年9月，搭载禾赛第二代自研芯片的产品，面向ADAS前装量产市场的半固态激光雷达AT128单月交付量超过1万台；2022年11月，搭载禾赛第三代自研芯片的产品，纯固态补盲激光雷达FT120正式发布，并将于2023年下半年开始交付。根据弗若斯特沙利文的报告，禾赛科技在2022年总共为ADAS客户交付了约62000台激光雷达，这使其成为为ADAS客户交付最多激光雷达（不包括16通道或更少的低端激光雷达）的企业。凭借技术创新和过硬的品质，禾赛科技赢得了更大的国际市场，得到了世界的尊重，业务遍及全球40多个国家、90多个城市。根据Yole Intelligence 发布的《2022 年汽车与工业领域激光雷达应用报告》显示，禾赛科技在全球车载激光雷达领域总营收第一；在全球L4自动驾驶激光雷达市占率第一，产品已经覆盖国内外几乎所有头部L4自动驾驶公司；在全球ADAS激光雷达定点数量第一，斩获了截至目前全球27%的前装定点数量。目前，禾赛科技已经建立了完善的创新体系，这不仅为其自身发展构建了一个强大的技术“蓄水池”，也让中国制造在激烈的全球竞争中多了一份话语权。来源：金色财经

金色财经2023-03-17

西域旅游：拟与亿航智能签订合作框架协议

智能签订《合作框架协议》，共同出资设立无人驾驶航空器运营的合资公司，目的在于依托公司目前已运营的天山天池等景区及现有景区品牌影响力和示范带动性，开展低空游览项目。

金融界2023-03-17

李开复最新万字演讲：AI 2.0是绝对不能错过的一次革命

类，并创造了显著的价值，开始有机器人、无人驾驶的出现。过去七八年，这一直是很振奋人心的事情。但是AI 1.0也遇到了瓶颈，大多数行业想利用 AI，需要花费巨大的成本来收集和标注数据，而这些数据集和诸多模型各成“孤岛”缺乏纵效，不能跨领域使用。很多公司本来很兴奋，老板听到了AI很好，决定要做，做了一年没有结果，再往后就不做了。很多AI公司说帮助赋能了A，助力了B，给各个商业公司创造价值，但很难赚到钱，因为成本高。这也是为什么大部分的AI 1.0企业投入大笔研发经费，但仍然长年亏损。还有一个小问题是，AI 1.0被说的很神奇，但感觉又没有那么智能，像是人工的简单替代，只是用在识别声音、识别英文或者中文等上，或者帮银行降低坏账率，但没有跨领域的认知。所以AI 1.0的智慧有一定瓶颈。除此之外，AI 1.0缺少像互联网时代的Windows和Android一样的规模化能力，来降低应用开发的门槛，打造完善生态链。几年下来，AI 1.0尚未真正实现商业上的成功。在AI 1.0时代，我们也投了第四范式等几家公司，共计10家优秀的AI独角兽企业。现在AI 2.0时代来了，这是AI迄今为止最重要的一个时代。 AI 2.0 时代第一个现象级应用在我的畅销书《AI·未来》里提到：“在人工智能时代，数据是新的石油，谁的数据多，谁就占了大的优势”。世界上最多的数据就是文字、图片、视频，比如从医学的影片到蛋白质到所有交通信息等，为了让这些数据能够跨领域使用，一些研究员想了一个非常巧妙的方法，让AI去收集全世界的数据，然后自己教自己，教一段时间后形成一个模型——基础大模型（Foundation Model），这个基础模型就是全世界的数据训练出来的。但不是完全从0-1的过程，它有一定的基础，这个基础可以是中文、常识、多领域认知。比如一个正在上一年级的6岁孩子，他已经有一些基础知识，可以自主阅读，读漫画书、三国演义等，只是深度不够，但如果你跟他讲三国时代，他说，“我记得”“以前我看过这个漫画”“知道曹操是谁”……就是这样一个过程。 AI 2.0基础模型有几个特别重要的特征：第一、不用人工标注，可以阅读海量文本；第二、规模非常大，做这个模型需要几千张GPU来训练，现在只有大厂还有拿到巨额融资的企业才能做；第三、它通过微调等方式适配和执行五花八门的任务，真正有望实现平台化的效应，进而探索商业化的应用创新机会。基础大模型需要超级巨量数据和超级算力，未来 2-3年，只要全世界的数据能储存起来，一定有科研机构会突破，做出来最伟大的基础模型。总之，AI 2.0的巨大跃迁之处在于，它克服了前者单领域、多模型的限制。一旦有了这个巨大的模型，相关的新应用也会出现，银行、保险公司、制造行业，甚至机器人、无人驾驶等，未来都可以通过这个大模型，提高公司的效率，降低成本。 AI 2.0 时代的第一个现象级应用是生成式 AI（Generative AI），也就是国内流行的AIGC。生成式 AI 能够实现无需标注的自监督学习，AI 将从“辅助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面将被重新设计改写。打个比方，想象让AI读一本书的前9章之后，“猜测”第10章，再让AI对比真正的内容，读过上千万本书后，模型不断优化和迭代。以这样的方式，AI 变得越来越精准，最终形成适用不同领域的基础大模型。 AI 2.0模型不仅可以学习文本和图像数据，还可以从语音、视频、自动化硬件传感器数据，甚至DNA或蛋白质信息等多模态数据中学习，建构机器超强大脑的运行能力。甚至不止于生成，而逐步达到具有预测、决策、探索等更高级别的认知智能。所以，AI 2.0 不仅仅是个红极一时的高能聊天工具，也不仅仅是图文创作的AIGC生成程序，如今看到的应用都还只是 AI 2.0 能力的开端，不该限制了人们对 AI 2.0 未来潜力的想象。所有的应用都会被重写一遍——三个阶段应用 AI 2.0 的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段：第一阶段人机协同，生产力工具将会首先实现升级，所有使用者界面将被重新设计：文档工具不再是逐字输入，而是用户告诉AI想要什么样的文章；绘图软件不再需要用户动手，通过文字的描述就可以实现。在这一阶段，人类仍与AI保持协作，筛选和纠正AI创作的内容，避免谬误和灾难发生。比如，苹果有名的广告“Think Different”，这个设计花了几千万美元，但如果用AI 2.0的工具，跟AI说，“我要一个黑白经典背景”“让世界最受尊重的名人戴上苹果产品”“讲一句乔布斯的名言”，输进去后广告就出来了，只要暗示是苹果产品就可以。第二阶段局部自动，容错度高的应用和行业将率先实现AI自动化，例如广告投放、电子商务、搜索引擎、游戏制作等。第三阶段是全程自动，AI将变得完全自动化并可在任何地方使用，在不容出错的领域出现突破，AI医生、AI教师等应用成为可能。我们可以感受到，创造的过程、用户体验、产品、商业模式都不一样了，使用者也不一样了，过去是谁重复性的工作干得最好，就能够胜出，得到最高的认可、薪水和社会地位。现在是谁最能够深度了解品牌需求，用户需求，能够用非常好的语言描述出他想要的东西，然后让AI来生成。所有的应用都会被重写一遍。生产力工具的升级是一个巨大的机会，用语言生成图片可以把时间从一小时缩短到几秒钟，把150美元的成本降到8美分，这些例子是真实的。很多人认为生成式AI的商业前景还太小，是因为金融分析师没有考虑到AI 2.0的收费模式是不一样的。有报告说，一个搜索要增加3美分，靠广告盈利模式会赔很多钱。短期可能是这样的，长期来看3美分的成本也会降下来。未来AI可以根据用户问什么问题、按照答案的含金量来收费，所以这个商业模式是会变的。AI 2.0将在六大领域加速点燃商业潜能，进入提升生产力的应用井喷期，这里有很多机会。所有的应用都会被重写一遍，生产力应用即将进入井喷期第一个领域是，AI 2.0 +电商/广告。 AI 1.0和AI 2.0都有个特色，就是可以“千人千面”，每个人看到同一个产品，它的描述和图片可以完全不一样。所以，AI 2.0时代，电商及广告将更为AI大数据驱动，能够做到实时测试和动态调整，甚至把几分钟前的社会热点融入广告内容，最大程度提高转化率。下面两张图是我自己做的，当时我是要见某个化妆品公司的CEO，我跟他说你的使用者是“千人千面的”。不同肤色的人群、不同群体的消费者，对化妆品的需求是不一样的。我们针对每个消费者的认知开发，让AI画出和写出不同的东西，这里的每个字每个图都是AI生成的。另一个广告是关于特斯拉。我最喜欢的老电影是《回到未来》，里面的那辆车很酷，当时我就想以后一定要买，特斯拉就应该推这样的广告给我，最大程度地触动我，我从十几岁就想要这样一辆车，现在不但有了，而且我买得起。或者有人崇拜马斯克，就会收到这样一个英雄站在车旁的广告。这些都是AI大概了解我的想法后生成的图片或文字。抖音为什么火？虽然抖音更多的视频是人拍的，但这些视频用AI推荐引擎精准地推给每个用户，所以每个人看到的是不一样的，这就是“千人千面”。所以，AI 2.0可以针对不同受众量身定制和实时生成内容，真正实现“千人千面”的营销。第二个领域是，AI 2.0 + 影视/娱乐。 AI可以根据大众的喜好定制电视和短视频内容，使其创作的内容更容易吸引大众的眼球，获得更好的收视率和口碑。AI +多模态的创作，将成为下一世代的娱乐主流，AI辅助创作会逐步形成全新的创意产业生态价值链。第三个领域是，AI 2.0 + 搜索引擎。未来的搜索引擎将由传统的检索模式，变成“提问-回答”的模式。下一代的对话式搜索引擎，将成为全球科技巨头角逐的“AI 2.0 圣杯”，当今搜索广告商业模式也将迎来变革。但由于人们对搜索结果有“精准”的期待，如今的技术要做好问答式搜索还需要很多进步。第四个领域是，AI 2.0 + 元宇宙/游戏。 AI 2.0将大大降低游戏和元宇宙等虚拟世界的内容生成的成本。例如AI可以成为实时聊天伴侣，增强互动的乐趣，提高娱乐性，激励用户参与，最大化游戏时长。 GPT很早之前的应用就是玩文字游戏，还有元宇宙，最近不太火了，其中一个原因就是产生元宇宙内容价格昂贵，但AI 2.0可以使成本大大下降，推动元宇宙发展。第五个领域是，AI 2.0 +金融。更快、更准确、更智能的内容生产方式，将大幅度提高财经新闻和市场研究分析的及时性与产出量。但由于财经内容的严肃性，人工进行事实核查和验证仍不可或缺。AI 还可以将金融信息的生产和金融产品的上线自动化，提高金融机构信息流及交易量的效率和质量。第六个领域是，AI 2.0 +医疗。 AI能够快速精准分析患者的整体健康状况，吸纳所有数据、生物特征、体检、病史和个人模型预测，成为医生们的得力助手，大幅加速科学诊断和治疗决策。借助AI能够进行更有的放矢的药物研发，实现个性化的医疗分诊和诊疗方案，推动“个性化医学”的到来。巨头垄断和信息造假隐患 AI 2.0背后一个很大的挑战是计算量，ChatGPT大大提升了对算力的需求。所以今年为什么那些做AI平台的，或者做基础模型的公司，需要花几亿美元买机器，因为这个是很大的需求，很大的机会，也是很大的挑战。在这样的背景下，资金实力雄厚的科技巨头将有垄断优势，导致创业公司和学术界很难做出有竞争力的模型。现阶段，AI 2.0并不能做到完全正确。AI还无法保存全世界的数据，只能通过压缩形成抽象的概念，因此会出现“一本正经地胡说八道”的现象。更重要的是，AI目前还无法分辨真伪和辨别是非，比如跟AI说现在想做一个广告，让父母买玻璃碴给刚出生的婴儿吃；比如刚才的化妆品广告，AI说里面含有人参、珍珠等成分，但其实没有。如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果。可以想象，曾影响干扰美国选举的“剑桥分析”丑闻，如果发生在AI 2.0的时代，将会给社会造成更大的伤害。这些都是防不胜防的，机器有时候也会做出伤害人的事。还有一些技术性问题，比如模型太大，开发者怎么针对应用快速做API，怎么确保应用合法合规等。 OpenAI的CEO也曾说，“ChatGPT虽然酷，却是个糟透了的产品”。未来要想不犯错，还需要有一些新的发明跟软件来降低犯错的概率，否则它会一直犯错。我们要研究怎么做才能让AI乖乖听话。下一个阶段是AI不犯错，可以自动用在各种领域，这个称为AI 3.0时代，更长远的未来。我们看好的投资机会 Deep Tech VC创新工场2012年已开始挖掘AI赛道，现在迎向AI 2.0的拐点，创新工场主要关注三大方向：第一是，AI 2.0 智能应用。 AI 2.0应用将会迎来遍地开花的阶段，包括各行各业的垂类AI助理、元宇宙应用等之前做不出的应用都会出现。除了新的应用，很多现在已有的应用都可以被重新改写，比如搜索引擎、内容创造、广告营销，AI 2.0将革新用户体验，创造出全新的商业模式，蕴含非常巨大的想象空间。第二个是AI 2.0平台。 AI 2.0平台将会加速新一代AI 2.0应用的研发和商业化，创新工场看好具有战略高度的AI 2.0平台公司，推动AI 2.0的生态循环和良性竞争。第三个是AI基础设施。除了应用和平台之外，支持AI模型运维、管理、训练的基础设施，也是创新工场重点关注的，包含支撑AI 2.0巨型模型训练的AI芯片公司，以及那些能够加速、降低成本和简化AI训练的AI 2.0基础设施的创新技术型企业。在AI 1.0时代，我们投出了10家独角兽。今天的AI 2.0，我们已经开始布局，投资了一些公司，美图是最快应用AI 2.0的公司，还有创新奇智也在探索AI 2.0＋制造。比较非常自豪的就是投资了澜舟科技，他们做出了孟子大模型。AI基础设施公司投资了潞晨科技。创新工场的独特之处是可以到处看创业者，看看谁要发英雄帖、朋友圈。我们也关注AI领域谁的论文写得最好。跟其他VC不一样的点是，我们可以自己做“塔尖孵化”，“用科技投资＋全面赋能”的模式帮助科技创业者做大做强。我们预测平台公司将诞生，但不会很多，因为门槛很高，但如果他们把基础大模型做好，把中间层工具做好，会造福整个做应用的行业。很多人会说，AI 2.0会不可避免加剧失业风险。毫无疑问，最具创造力的顶尖人才将会乘上A1 2.0的东风，全面提升生产力和效率。但随之而来的是重复性的工作将会被AI 2.0接替，这些岗位上的人不得不寻求职业的转变与技能的升级，其中包含高比例的白领岗位，亟需进入到更需要发挥创造价值的行业。但AI 2.0 并不意味着通用人工智能（AGI）就此到来。人类有很多与生俱来的关键能力，诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等，这些尚未被破解的深层次能力，是 AI 2.0 也无法全盘复制的。最后一句话，来自硅谷顶级投资人对这个领域的预测：这个市场的潜在规模难以把握 ——它将介于所有软件和所有人类的努力之间。来源：金色财经

金色财经2023-03-17

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