FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

AI技术助力制造业智能跃迁：创新奇智的实践与探索

易出错。而AI系统则可以通过机器学习和深度学习技术，自动学习和优化生产过程，大大提高了生产效率和产品质量。” 创新奇智CTO张发恩在交谈过程中认为，人工智能技术在工业领域的应用可以提高生产效率、降低生产成本、保证产品质量。通过该技术的应用对生产过程中产生的大量数据进行分析，挖掘出潜在的生产规律和优化方案，从而提高生产效率。尤其是工业大模型的落地，可以提供更准确的数据和预测结果，帮助企业更好地进行决策和规划。同时，通过深度学习等技术的应用，工业垂直大模型可以从海量数据中挖掘出隐藏的规律和趋势，为企业提供更全面、准确的信息支持。就在近日，通过结合多年企业智能化转型领域的经验和这期间所积累的工业大数据，创新奇智在对开源免费大模型进行知识蒸馏（主要是通过将一个大的模型知识迁移到一个小模型上）的基础上，设计了适合工业场景的大模型神经网络结构，然后通过预训练、指令微调、人类反馈强化学习，研发形成了工业大模型AInno-15B。张发恩向金融界透露，工业大模型 AInno-15B 的发布，标志着创新奇智在人工智能领域技术积累的质变。这款超过150亿参数量的模型，以其行业化、轻量化、多模态等特点，为工业生产的各个环节提供了基于生成式 AI 的自动化解决方案。其中，AInno-15B 的大模型架构在数据处理和分析方面的能力为工业生产提供了强大的支持。以「ChatBI」为例，用户可以使用自然语言向大模型提问，大模型能够搜索数据，自动生成 SQL 语句归纳信息进行判断进行文字总结，并生成图表再进行可视化。这一技术的应用，也意味着人工智能技术能够帮助企业快速处理大量复杂的生产数据，提高决策效率。同时，通过对数据库中的数据进行深度分析，工业大模型可以为用户提供详尽的分析结果，帮助企业更好地理解生产过程中出现的问题，从而采取有效的措施进行改进。 “我国工业产业曾长期处于大而不强，由于缺乏人工智能的赋能，拥有占地面积数十万平、使用昂贵设备的工厂在中国工业领域并不常见。”张发恩说道，“因此，建设占地空间小、设备数量少、自动化柔性强的高智能化工厂，大模型是未来的主要解决方案。通过智能体间的文本交互，降低容错性和建设产线时间，加快智能化产线的建设和工业品的普及，将是提升我国工业产业发生质变的重要手段。” 人工智能技术，全人类共享是趋势从与张发恩的探讨中可察觉出，随着我国工业制造业从无到有，直至今日在国际产业链中占据重要地位，人工智能技术赋能工业制造业已成为我国未来在该领域提升核心竞争力、冲击产业链上游的“必经之路”。但要想真正将这条路走通，借鉴国外先进技术与理念也必不可少。张发恩对金融界表示，随着科技的进步和自动化技术的普及，中国的劳动力成本逐渐上升。而一些发达国家已经实现了高度自动化生产，不再需要大量的劳动力投入。这使得中国制造业面临来自其他国家的竞争压力，特别是一些发展中国家通过吸引外国投资和提供廉价劳动力来提高自己的竞争力。因此，中国制造业必须依靠技术进步和创新来提高生产效率和降低成本，以保持竞争优势。与此同时，在这一过程中借鉴外国先进经验技术在这个过程中扮演着重要的角色，可以帮助我国人工智能产业了解国际前沿的发展趋势和应用场景，从而指导我们的研究方向和创新思路。通过学习和吸收国外先进的技术和应用，可以提高自身的技术水平和竞争力，为国内企业的发展提供有力支撑。 “人工智能技术的发展已经进入了一个新的阶段，其中最重要的特征之一是其全人类共享的本质。这一点可以通过谷歌发布的《Attention Is All You Need》论文为例。尽管这篇论文是用英文写的，但它的核心内容可以被全世界的研究人员和工程师轻松理解和掌握。就像微积分一样，虽然牛顿是其发明者，但中国人也能够很好地应用它。因此，我们可以得出结论，今天人工智能技术最核心是全人类共享的。”张发恩说道。因此，我国人工智能技术的发展虽然不可能一帆风顺。特别是在芯片和算力层面，国外的技术限制可能会对人工智能技术的发展造成一定的影响。例如，某些高端芯片可能只能由少数几个国家或公司生产，这导致了市场上供应的不足和高昂的价格。此外，在某些地区，由于基础设施和技术条件的限制，人工智能技术的普及和应用也可能受到一定的制约。但是，张发恩也表示，我们必须清楚地认识到这些限制只是战术问题，而不是战略问题。换句话说，这些问题可以通过技术创新和国际合作来解决。随着全球科技水平的提高和交流的加强，我们有理由相信，芯片和算力的供应将变得更加充足和可持续。同时，各国政府和企业也应该加大对人工智能技术的研究和投资力度，推动其在更广泛的地区得到应用和发展。

金融界2023-10-02

2023 AI给游戏行业带来了哪些新机会？

辑单元，我们也叫它AI。第二个是“深度学习”阶段。比如，游戏《永劫无间》里是高运动性、全3D的游戏环境，怎么能让NPC机器人对手和人一样有出色的表现？我们用了强化学习的方法来驱动高对抗性、高拟人性的竞技机器人。简单来说，就是让游戏里的NPC在战斗机制和玩法上更像人。比如说在《王者荣耀》《英雄联盟》中，让人机操控的英雄和我们操控得一样灵动、有战略和战术。或者说AlphaGo，实际上也是典型的深度学习的对抗型机器人代表，它用强化学习的手段，在围棋盘上拥有和人类一样的竞技能力。游戏《王者荣耀》。图片来源：王者荣耀官网第三个阶段追求的是NPC的言行举止像人。语言是人工智能最难的部分。在生成式人工智能出现后，我们开始有能力在游戏里面打造有性格、有目的、有自己行为模式的，更拟人、更人格化的NPC。《逆水寒》就是这一游戏玩法的典型代表。NPC开始有自己的目的、情绪、性格，他能够自如地和玩家对话，甚至还能跟你产生一段恩爱情仇。每个玩家和NPC的体验都不一样，并且是无法预置和编码。总结一下，AI在NPC方面的应用分为三个阶段，第一个阶段是传统的行为树或状态机、偏编码的人工智能。第二个阶段是引入深度学习、强化学习的偏对抗和决策型的机器人。第三个阶段生成式大语言模型出现后，像《逆水寒》智能NPC这样的人格化机器人。我们可能正处在“暴风雨”之下，接下来市场里会出现更多明星级的游戏，我们的生产关系也会迎来更剧烈的变化、冲击。但我们比较乐观，相信这其中有很多新的机会。羊老师：补充一点，在刚才提到的三步里，第二步中AI除了做好对抗型机器人，还利用了大数据帮助我们去了解游戏。比如Dota2有会员系统，它会通过大数据推荐在游戏过程中应该学的技能、选的天赋和买的道具，对玩家帮助很大。范铭望：有个问题想请教无锋老师。一些玩家在跟AI培养了感情之后，后来上线的时候发现这个NPC不记得自己跟他的对话了，非常失落。我不知道未来技术能不能帮助AI更好地记住跟人的交互，这方面有什么最新的研究成果或者说技术的路径吗？无锋：这肯定是可以做的。长期记忆、更细腻的情感分析、安全性，这些是AI应用赛道上比拼的硬实力，这也是我们Funmangic想做的，有情感、情绪和灵魂的NPC社会和AI社交的游戏体验。但它背后的取舍，无非是我们是否有足够多调试的关键词，有足够的算力和足够好、足够大的模型，能真正做到工程化落地。当然我个人会更有野心一点，觉得通用人工智能会更快地来临，人工智能和AI有机会把有灵魂、有人格的NPC和社会带到游玩体验里。虽然它仍然是 “缸中之脑” （一个经典的思想实验，想要探究如果大脑所体验到的世界其实是计算机制造的一种虚拟现实，则此大脑能否意识到自己生活在虚拟现实之中），不会像《西部世界》一样，从火车上走下来，就能物理地参与到小镇的游玩中去。《西部世界》剧照。图片来源：豆瓣电影但如今人工智能已经能突破图灵测试了，你可能比较难区分和你交流的是人还是AI。更长远的意义在于，AI未来可能具有长期的记忆、细腻的情感，成为同样有人格化和灵魂化的存在，这些是我们从业者想要做得更好的点。白芷：像GPT等通用型AI，更偏工具类，很难在情感上和用户产生由浅及深的联系。我们希望用游戏化的形式去做AI社交，创建有灵魂的AI虚拟角色，去陪伴用户，它确实有一定的实用性，但是它能够更多有情感的呼应，可以让一些社恐、内向的人，可以携带自己用AI创造的NPC去社交。目前市面上的产品，大多围绕着文字去做。那我们在有3D虚拟形象时，也希望NPC能够言行一致，行为模式和对话系统背后是同一套的LLM （Large Language Model ）大语言模型。这样的话，NPC跟玩家发生交互的过程中，可以持续学习及训练，有一套更加自洽的逻辑。如此一来，它可能在虚拟世界里就是一个有灵魂的AI了。关于长记忆，我们内部讨论过很多次。我们认为长记忆其实是一个数字生命的必要前提。它要能根据用户的亲密度去展开7天以上的记忆。我们希望用户再来到这个虚拟世界或产品时，NPC还拥有一年前、五年前甚至十年前的记忆，能够记住那些跟玩家真正相关的有特殊纪念意义瞬间，甚至可能会跟玩家的现实生活有一定的关联。无锋：刚才我讲到人工智能是一个“缸中之脑”，其实在游戏里并不是。传统意义上的大语言模型是认知模型，有很多的知识和常识，是个概率预测的模型，但它没有对错的概念，它不知道物理世界的正确和错误，也没有物理的规则。但是在游戏世界，我们把决策模型和决策因子引入到认知模型的训练当中，就能让认知和决策互补，让它们在充分数字化的世界里互相训练。这也是为什么，我觉得通用人工智能和游戏一定是先结合、先落地、先发展的，因为它可以同时把决策能力和认知能力放在一起，这一点是传统单一的语言模型做不到的。羊老师：AI不应该比我们正常人记忆力更好吗？为什么会担心AI的长记忆问题？无锋：其实它有不同的含义。现在大语言模型，其实记忆力非常好，它几乎把我们人类所有的文明知识都记在里面了，这是一个层面的记忆，这个记忆跟个体无关。但是在海量的记忆里，刚才白芷说的两个人之间的发生的事，如果放在基础模型里去训练的话，它会被海量的人类历史知识淹没。它不是一个可以从基础模型里的角度解决的问题，而是需要从中间件和上层应用的角度去解决。羊老师：是因为它本身不具备情感，所以当它要找正确答案时，会被他储存的大量信息迷惑住？无锋：对，如果你想要这个信息在语言模型里能被记起来，需要用大量数据训练它，但个体的数据和整体的数据不是一个量级。 02 “AI纺织机”如何让游戏行业发生“工业革命”？范铭望：我们今年也看到了《倩女幽魂》《逆水寒》等游戏围绕AI衍生出一系列新玩法。此外，《蛋仔派对》采用了AIGC技术来降低用户创作门槛。目前在游戏行业，出现了越来越多UGC内容玩法的时长，超过游戏内置的主玩法时长的情况。各位怎么看待 AI技术对游戏行业的生产力供给产生了哪些冲击和影响？白芷：《蛋仔派对》它是一款休闲轻度的角色扮演类社交游戏，也是网易历史以来DAU最高的产品，近期月活跃用户破了一个亿。它的UGC内容生态跟AI有比较深度的结合，形成了用户共创的内容生态。游戏《蛋仔派对》。图片来源：蛋仔派对官网这个游戏有个突出的特点，就是门槛低。用户无论会不会玩游戏，都可以参与到《蛋仔派对》中去。游戏提供了UGC创作的工具，会玩游戏的玩家可以自创地图，不太会玩游戏的玩家可以去体验其他玩家创造的地图。玩家制作的地图。图片来源：蛋仔派对官网《蛋仔派对》在迭代UGC地图编辑功能的过程中，也新增了AI辅助地图创作的功能。它本身创作人数是千万量级，每周更新UGC的地图就达百万级。未来可能有越来越多创作者愿意去用AI辅助创作。羊老师：可能还有一个意义，如果没有AI，UGC永远是UGC，PGC永远是PGC。 AI进去后，UGC门槛就下来了。AI加入后，PGC可以不产出内容，只提供“可能性”。更多作者可以借由开发者提供的内容，利用AI更容易地创作UCG内容。现在的UGC内容是中心化的，一些人创作，更多人只是游玩。而AI加入后，创作门槛降低，用户可以自行解决对游戏的需求，而不是坐等有能力的作者做出自己喜欢的内容。范铭望：对于游戏从业者来讲，尤其是原画师（原画是动画、电子游戏制作过程中由手绘的描述角色关键造型、动作的画，用于加工后期作品），他们会怎么看AI工具及越来越多AIGC机制嵌入到游戏中的趋势？无锋：这是个特别有意思的话题。深一点看，这是生产关系的变化 ——玩家从纯粹的消费者身份，往创作者去转变。游戏行业中的创作者，确实会受到冲击。这种生产关系的变化，特别像第一次工业革命，珍妮纺织机把纺织工人替代掉的时候。虽然纺织机代表着先进的生产力，但是当时珍妮纺织机被成千上万失业的纺织工人愤怒地砸毁、烧掉。画师没法把AI烧掉，但这个冲击的确是在发生的。我们可以看到，AI绘画第一次参加比赛时，画师社区就有不小的反弹。前段时间，《奥本海默》电影上映时，好莱坞的编剧和演员在罢工、游行、抵制AI创作。对于从业者而言，这个变化肯定是把双刃剑，它到底是个工具还是在取代人类？回想珍妮纺织机，它取代的是体力工人，但是谁也没想到，现在AI取代的第一波人竟然是脑力劳动工作者。但这并不意味着完全被取代，而是大家一起来适应它。比如画师也要学习AI创作，学习模型的训练。范铭望：在未来的艺术、创意创作的工作过程中，现有的岗位会不会随着AIGC技术的发展而发生迭代和演变？羊老师：现在我们可能会觉得AI会和写字、画画的人抢工作，但到未来，肯定会出现新职业。以后可能有 AI训练师之类的职位，然后这个职位可能也需要专业细分。我最近回学校，发现很多环材专业的同学读完研究生、博士之后，都开始做“码农”。未来读艺术的同学可能变成AI训练师，但不是说成为AI工作者后就没有办法再画画了。我对这问题比较乐观。人为了更好的生活可能会选择反抗，后来就会接受，然后改变自己。范铭望：也就是说，AI作为生产力供给和生产力关系的彻底变革的因素，最终可能会变成一个基建，融入到各行各业的发展中去。白芷：生产力、生产工具的变革能给人类带来整体往前的动力。人类就是擅长使用工具，从钻木取火到使用手机，现在甚至用GPT完成一些基础工作。AI是一种新的工具，只要用好它，就会拥有更舒适的工作和生活状态。范铭望：AI技术的应用对于你们团队或游戏公司本身来讲，会不会产生一些影响？比如会改变你们公司本身的形态、组织文化，或者说产能效率会变化？白芷：从游戏研发角度，今年年初，很多原画同学用几条线勾勒成草图，就可以很快生成一些概念设定了。文案同学也开始用关键词生成一些自己脑海里构建的世界观图景，这是美术的方面。至于3D美术及自动编程领域，我们从2月到9月一直在尝试，但离能呈现在玩家面前、可工业化还是有一定差距。无锋：从技术的角度来讲，我抱着最大的热情在参与这件事情。刚刚讲了那么多工具，包括辅助创作，以前其实是降本增效的议题。AI来了之后，它从降本增效的本质，到有机会连接到UGC和用户创作，成为桥梁。第二点，我刚刚提到珍妮纺织机，它也不是开始就定型了，也经历了从人力到水力再到蒸汽、电气的阶段。我们现在觉得这个“AI纺织机”还不够好，我们也会想各种各样的办法让它变得更好，改善研发流程和生产关系，最后会达到用户共创的理想生态。羊老师：补充一个发现，我们一直在讨论AI加入到整个创作流程后会不会引发对从业者的冲击，但《逆水寒》没有导致任何这样的反应。我分析，首先因为它不是提前生成的AI （比如我们之前提到的最早游戏里只能做简单动作的NPC），玩家不会觉得任何人在这个工作流程里面偷懒，反而能够感受到有很多辛苦的码农为游戏体验付出了很多，比如大数据以及创意内容层面。是不是只要是临场生成的AI，就是对职场没有攻击性的AI？或者说能够让玩家来参与创作的AI，包括对话创作，就能解决我们在市场里观察到的AI导致的一些问题？无锋：特别同意。不管是编剧，还是之前的 “NO AI”（禁止AI）的运动，都像在做一场零和的事情。比如有个卡牌游戏的卡面，它原来是人手绘的，我可能花好几个648元（648元是不少手游单次充值的上限）才拿到，现在你告诉我AI生成，可能就消耗了点电力，消费者便难以接受。 2023年5月，好莱坞的罢工行动。图片来源：美国全国公共广播电台《逆水寒》实际上提供了一种新的游戏体验，是以前通过静态的方式无法提供的。无论是对于消费者还是创作者，他们都在接触全新的东西。羊老师：无锋老师说的挺有启发。我甚至能想象到，当玩家对AI的认知逐渐定型，我作为文案策划，对一些回答的关键词进行更有创意、差异化的包装，能够让玩家惊叹“还能说出这样的话”，能够进一步提升游戏体验。实际上，我们做这一切是为了游戏服务，而不是为了AI这个概念服务，我觉得这就是非零和的操作。另外，像刚才我们说的AI训练师，在这样一个工作中，其实我们更好地去为每个场景中的NPC设定好它的语言框架，也是有工作量的，也是能够被认知的，玩家们也能感受到策划们背后的辛勤劳动，我觉得这都是非零和博弈的很好的启发。范铭望：刚刚提到的内容，我想到一个非常接近的概念，叫做无限游戏。传统意义上游戏都是有明确界限的。在一个零和的竞争关系里，我们去争输赢或者去比名次，这是很多重竞技的游戏类型框架。但是当引入AI，更多NPC加入到游戏生态后，我们确实感受到游戏玩法在逐步地从有限游戏向无限游戏发展。不少人说《逆水寒》是个 “超级缝合怪”，很难解释它的核心玩法到底是什么，每个人在这个生态里能够获得他想要的乐趣。游戏正在成为一个越来越有包容感的平台或者世界，每一个玩家，包括NPC，它的独特性和个性都获得了充分的尊重。这也是刚刚提到的 “AI向善” 的那一面。我们也看到这一两年来涌现出了大量围绕着AI结合游戏玩法的创新。从玩家角度，AI加入到游戏之后，带来哪些新的内容体验上的变化和挑战？无锋：《逆水寒》算是比较早期的很好实例，它扫清了一些迷雾，比如，玩家到底会不会在手机上和NPC聊天？这一过程到底有多少障碍？这条技术线有没有事实上的一些壁垒？《逆水寒》也吃了AI和游戏结合的红利。大家都在焦虑《西部世界》会不会很快就成为现实。《逆水寒》一方面开创了新的游戏体验，能够在智能体（人工智能领域的概念，指能自主活动的软件或者硬件实体）的小社会中和不是脚本写死的NPC自由交流，甚至玩家还能和NPC产生爱恨情仇：有些玩家会去调戏逆小寒，然后会跟她订婚，有长线的情感交流，也会因为被NPC忘了而伤心难过，然后产出同人文、视频在网上流传。这些体验是大家早就有所期盼的，不管是电影《头部玩家》，还是《西部世界》这样的电视剧，都是一个预先的表达。当产品能够提供击破体验的黄金线之后，它自身就会产生很好的营销效果。 03 AI对游戏发行及分发带来了什么影响？范铭望：羊老师拥有丰富的海内外游戏发行经验。从发行的角度或者从市场端来讲，你认为AI对整个游戏的发行是不是也带来了影响？羊老师：我们可以从买量以及游戏发行两方面来看。一方面，AI在买量上有很多的应用。简单地说，买量可以拆分为用什么投放（即素材），以及怎么做投放（即途径）。对于素材而言，人们现在把卖点输入进大模型，就可以生成各种各样的AI视频、AI的banner图，简化工作流程。这是投放买量方面发生的变化。途径不是游戏行业在做，是流量主在做，如Google，他们一直在用自己的AI算法来优化广告投放逻辑。数据好了，广告主才会继续投流。数据分析方面，如今有了大模型，人们会了解得更多、更透彻，比如“打篮球的用户可能会更喜欢打魔兽世界”，这一认知是之前靠数据很难获得的。大数据、大模型帮大家进一步细化用户人群。然后在游戏发行方面，《逆水寒》是临场生成的AI，玩家们不反感，就说明我们一直担心的游戏口碑问题得到了解决。如果有个游戏粗暴地使用AI，然后导致业内画师或其他职能的人觉得这游戏不尊重人的劳动，那它带出来的话题也会影响玩家对游戏的观感。很多游戏从业者一直都在规避这一问题。 04 AI社交游戏，会影响现实中的社交关系吗？范铭望：以往我们在给玩家推荐朋友的时候，都是用的社交关系去维系社交的推荐算法。不知道AI技术引进后，整个游戏内部的关系分发会否出现新的变化？白芷：我们内部有一套自己的社交网络算法，它的原理是基于价值流网络的实体价值评估算法。该算法将个体之间的互动看做是一种价值认同关系，在考虑互动行为的同时，也会关注个体特征。在社交网络中，算法会对实体之间的价值进行协同评价，为游戏化激励体系提供底层支撑。我们希望AI可以不断地构筑新内容，让人与人的关系通过内容升温，甚至建立长期的亲密关系。我们也希望亲密度有数值量化的指标，可以把双方喜欢的内容记录下来。我们的OpenRank算法也可以反哺到现实社交关系，可以在两人聊天的时候抛一个梗，这个梗可能是从算法里抽取，跟两人都相关的。在这个层面，基于社交网络的机器学习能够更好地从关系中抽取一个实体特征，然后在高维空间进行相似度的匹配。我们会通过算法构筑更多看似萍水相逢，却能跟你聊得来的人。范铭望：浅显地理解一下，无论是OpenRank算法还是Funmangic运用的新AI驱动算法，事实上都是帮助提取玩家在游戏内部留存的社交资产，然后通过这种提取，帮助两个陌生玩家或者不同背景的玩家建立交流。所以听起来，技术再一次扮演了促进的作用，是吗？白芷：对，直白讲这是一种 “人工智能算法红娘” ，只不过游戏里的社交不只是1V1的，还可能就因为一种兴趣爱好就聚在一起。无锋：在偏社交和语言的游戏里，语言模型天然有互补作用。不管是长期记忆还是个人的兴趣爱好，都变成了可理解、可概括、可复盘和抽象的数据。语言模型和生成式模型给我们带来了全新的机会，让我们更好地利用这些数据。范铭望：刚刚提到的这个功能，让我想到了美剧《黑镜》里面有一集是每个人的社交资产都是被量化的，这些资产可能悬浮于头顶，可以作为社交货币流通。从这一点展开，将有更多关于个人特征、性格的数据被游戏或各种形态的产品多终端记录下来，它会不会能够真正反哺到游戏以外的社交中？抽象一点来说，虚拟游戏世界里面沉淀下来的社交资产，最终会不会反过来塑造真实世界中的关系？羊老师：你说到AI收集这些数据然后反哺到现实生活时，我脑子里没有好的画面，全是别人伪造了我，然后跟我爸妈要钱之类的。关于后半部分的“电子社交行为会不会反哺到现实社交”，我认为没有AI，这个事情也在发生，尤其像《倩女幽魂》《逆水寒》这样社交性非常强的游戏，每年促成了不少姻缘。我有几个现实生活中的好兄弟，当时也是从魔兽的公会里慢慢发展的，这个倒是一直在发生。我这个时候不那么支持AI了，我感觉虚拟世界能够为我们做的好事情差不多了，能够帮我们交朋友、找对象和在闲暇之余找到玩伴，如果把自己审视得更透彻一点，能够想象的事情好像都不是太棒。白芷：我觉得羊老师的观点有点局限。举个例子，比如带有林志玲声音的导航，体验就会比纯粹的机器人声要好。人工智能加入到线上产品过程中，本身是既可以有功能，又可以提供情绪价值的。我们做一个AI助手、AI管家，他可能就是小闹钟、备忘录，在你玩得忘记时间时告诉你有什么正事。这个过程中，AI是集娱乐、实用性和情绪价值于一体的。第二，在没有人工智能时，线上虚拟产品确实已经承载了线下交友甚至找对象的桥梁功能。如果在这个产品里有一个比较好的引导模式，把它的功能性、情绪价值跟线上线下联通，就能做一个更好的助手。只要我们把羊老师想的那种风险规避掉，不往那个方向做，总有更好的地方。无锋：我对这方面的看法稍微中立一点，但也会偏乐观。第一，不管我们乐不乐意，这件事情都已经发生了，抖音早已知道你的喜好，在上一代的互联网革命里面，我们的隐私就已是个被关注的话题，如今隐私问题在AI世界里会变得更加敏感，更应该被关注。实际上这方面不管是工程标准和政策标准都挺高的，尤其是如果要把产品发行到欧洲，要面临极其严格的隐私标准和法律法规。第二点就是说情绪价值，现在技术对于人类情绪上的探索和支持是远远不够的。羊老师可能是自己非常自洽，不需要AI的帮助。但我接触到的一些社恐，对他们来说用来自我了解的工具远远不够，我觉得AI有机会在这扮演一个从未有过的支持者的角色。范铭望：确实我们也看到了利用AI帮助弱势人群交流的工具，比如说通过听障或者是聋哑人士的声音片段，拟合和生成他们真实讲话的声音状态，就能够帮助他们更好地去发声。我相信像这样向善的应用，在未来各种社交产品、游戏形态中，能够尽可能地去掉每个人的原生差异，让每一个人在社交中，尤其在虚拟世界中，都可以更自在地选择自己想要的形态去表达自我。这是我觉得AI能发挥它最大价值的地方。羊老师：我有一个问题， AI社交是不是社交？因为我是其实挺内向的，需要有人来接管我，才能在舒适状态多说一点话。我觉得AI很难完成这个工作。那跟AI社交是不是社交？或者说，“仿生人梦不梦见电子羊不重要”，白老师想让我们梦见仿生人？白芷：我希望通过AI社交这个产品，把AI做成人与人之间情感和思想交流的破冰工具，希望把AI社交定位成一种桥梁，而不是完全替代。范铭望：白芷在游戏里应该有做特殊的设置，对不对？AI与玩家、玩家与玩家、AI跟AI之间，他们到底是明确区分的还是混在一起的？白芷：我们还是有明确区分的，会区分清楚真正的羊老师还是羊老师托管的AI分身。人终究还是一个碳基生物，要吃饭、吃饱、睡觉，也要有线下相应该有的各种生活。 05 当生产供给、分发方式和内容因AI变化时，会给游戏行业带来哪些新机会？范铭望：我们今天沿着生产力的供给、内容和分发的方式，讨论了AI对游戏行业的影响。很早的时候，我们在内部曾做过一张图，讨论过整个数字内容的演变。丰叔之前也在高能量的节目中从信息数据化的角度，探讨与互联网相关的商业模式。从今天这个节点来看，当生产供给、分发方式和内容维度这三个变量都在AI的影响下同时发生变化时，会给游戏行业带来哪些新的机会和新的内容产品形态？白芷：我把这个新的机会概括成数字文化的拓展。人工智能确实促进了内容生产及用户共创。比如，《蛋仔派对》借助UGC地图编辑器，激励玩家制作一些与公益环保、文化传承、航天科普等相关的内容。《蛋仔派对》也会联合“爱海洋”这种专项基金，举办公益活动。其实游戏可以结合人工智能，变成寓教于乐且有社会价值的产品。游戏中有角色扮演的部分，如果把教育跟游戏结合，有人扮演老师，有人扮演学生，也能起到学习知识的效果。无锋：我听到过一句话：“所有的SaaS服务都会被AI重写”。再看宽一点，我觉得所有的专业性和工作门槛都会降低，我特别看好Copilot （人工智能辅助工具）。AI会帮我们更容易地去画画、设计游戏关卡、创作剧情等。我们要做的Funmangic 有点像社交领域的Copilot 。AI让社交的门槛更低，让人们更愿意开口，更愿意互相交流、共同完成一个目标。羊老师：我来说点科幻的，如果我们把生产力当作供给，把内容当作产出的话，另一个相似的讲供给、产出的就是能源。让能源的供给和产出达到最高的平衡就是永动机。AIGC最终呈现结果可能达不到，但在科幻维度可以实现内容永动机。永动机的概念就是只要有需求，就可以供给。我想要什么样的内容AI都可以给我供给，而且它会自己无限迭代。可能我想看个奇怪的东西，比如说一群长得像可乐瓶的福瑞（英文单词furry的音译，一般用来指代毛茸茸的、拟人化的动物角色）在踢足球，之后这个奇怪的东西变成了生产力供给的内容，不再奇怪，然后会刺激更多产出，这产出又回过头来变成供给。到那时候，AI游戏就会变成工业流水线生产的东西，创作者做的游戏又变成一种奢侈品，就像现在的手工包包。范铭望：事实上白芷在创立Funmangic时，定位就是生产供给、分发方式和内容这三者交叉的一种新产品形态。不知道白老师你怎么去定义你们现在在做的这件事情？难点在哪里？白芷：我们依旧是想以游戏的形式驱动AI社交。从生产力供给的维度，除了我们自己产出的优质内容，也希望通过人工智能和我们自研的AI引擎，实现用户共创。从内容维度，我们希望产品既能提供1V1的陪伴，也能让玩家跟其他人交朋友、社交或者发展亲密关系，或者是在内容领域上有更好的展现。分发方面，我们希望人工智能网络的分发算法能够更好地服务虚拟线上社交，让玩游戏的和不玩游戏的用户都找到舒适的生态。我们也希望把之前相应的积累应用到Funmangic里，探索出一个新的产品形态。范铭望：其实无论从技术的角度、玩家的体验还是分发关系的变化， “人”才是目的。 AIGC技术成熟可能会让个性化、差异化、互动性强的游戏体验成为现实。每个人虽然打开的是同一个游戏，但玩法、故事、体验、情感都不相同。每个人可能都不只是玩家，还是创造者，在其中创造新的故事、玩法和游戏内容。我们非常期待看到一个包容无限可能性，包容每个人个性和需求的平台产品出现。来源：金色财经

金色财经2023-09-30

Smart Lab宣布推出独家SMART SP智能机器人,颠覆市场传统交易

t Lab公司的迅速增长要归功于先进的深度学习技术、金融专业知识以及对未来交易的积极愿景的融合。该公司由AI专家、经验丰富的金融分析师和业内著名人士组成的充满活力的团队，利用人工智能AI的力量，为行业树立了高级交易解决方案的新标准。 Smart Lab公司计划推出Smart FX、Smart CM和Smart CC，以确保交易者可以信心十足地导航不同领域。这些产品代表了Smart Lab公司为满足今日动态市场中交易者多样化需求的承诺，提供创新解决方案。 Smart Lab公司诚邀交易社区和业界专家加入SMART SP机器人所带来的市场价差交易的未来。有关这一创新技术的详细信息以及Smart Lab公司的最新创新，请随时与我们的新闻室联系。来源：金色财经

金色财经2023-09-27

大数据板块持续活跃，易华录领涨，大数据产业ETF(516700)上涨1.42%

合计占比52.03%。大模型的背后是深度学习技术的快速发展和海量数据的支持，这些因素共同推动了AI技术的不断创新和进步。浙商证券认为，随着海外大厂在人工智能基础设施、模型算法和应用产品布局的不断推进，AI行业应用有望迎来爆发。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-09-26

科大讯飞涨近3%，大数据50ETF(516000)，云计算50ETF(516630)高开走弱

域，将开启商业化进程。大模型的背后是深度学习技术的快速发展和海量数据的支持，这些因素共同推动了AI技术的不断创新和进步。浙商证券认为，随着海外大厂在人工智能基础设施、模型算法和应用产品布局的不断推进，AI行业应用有望迎来爆发。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-09-26

展示高难度任务特斯拉发布首款人形机器人最新进展

.SH)等。中信证券指出，鉴于端到端深度学习框架逐步完善，算法泛化能力持续增强，市场可调取数据集持续增加，机器人识别交互及执行能力有望在数据快速量变的背景下加速实现质变；且随着控制端硬件规模化生产的扩大及实用性研发的深入有望加速人形机器人本体的落地应用。建议关注视觉/力学/IMU 传感器、位置编码器、控制系统、关节/灵巧手、芯片及算法上市（拟上市）公司：（1）传感：奥比中光、芯动联科、柯力传感、汉威科技、奥迪威、华依股份、明皜传感等（2）控制：博实股份、固高科技、峰岹科技、柏楚电子、鑫宏业等；（3）关节：拓普集团、三花智控、步科股份、鸣志电器、伟创电气、汇川技术、禾川科技、绿的谐波、双环传动、中大力德、丰立智能、昊志机电、秦川机床、恒立液压、鼎智科技、兆威机电、五洲新春等；（4）应用：小米集团、景业智能、博实股份、亿嘉和、申昊科技、埃斯顿、埃夫特、中科微至、海康机器等。

金融界2023-09-26

中邮证券：给予证通电子买入评级

出算力公共服务平台，满足图像图形渲染、深度学习、AR/VR、AI训练及推理等算力需求，有望加速数据中心订单效益的释放。2023年上半年，公司IDC及云计算业务实现营业收入4.51亿元，同比增长29.55%。　　华为开源鸿蒙生态繁荣发展，多地出台支持政策　　以OpenHarmony为代表的移动终端开源操作系统迅速推广，逐渐敞开“商业化应用”的大门，在产业链核心企业的引领下，诸如金融、能源、电力等新的产业高地已在蓄势。　　政策端：多地发布了开源鸿蒙相关支持政策，2023年4月，河北省政府出台了《加快河北省战略性新兴产业融合集群发展行动方案（2023-2027年）》，其中明确提出支持引导雄安新区等以建设“鸿蒙欧拉城市”为目标，围绕电子政务、金融、能源、交通等领域深化应用示范，引入鸿蒙欧拉生态产业上下游企业和创新研发机构，布局应用标准研究、感知设备、模组/开发板、开源OS研发等，加大算力、数据、场景等方面的支持，支持建设鸿蒙欧拉技术认证适配中心，打造鸿蒙欧拉产业生态。2023年7月，深圳市工业和信息化局印发了《深圳市推动开源鸿蒙欧拉产业创新发展行动计划（2023—2025年）》，提出要推动鸿蒙、欧拉比肩全球领先操作系统，深圳鸿蒙、欧拉产业主体超千家，全国在用设备规模达10亿台，同时打造一批鸿蒙、欧拉特色产业园区，且将推动实现鸿蒙、欧拉合作辐射金砖国家、“一带一路”国家和国际友城等。根据公司2023年9月11日在深交所互动易的回答，公司经营发展适用深圳市相关优惠政策。　　产业端：企查查信息显示，近日，鸿蒙生态服务（深圳）有限公司成立，注册资本100万元，经营范围包含技术服务、数据处理和存储支持服务、基于云平台的业务外包服务等，由深圳市投资控股有限公司旗下深圳湾科技发展有限公司全资持股。我们认为，该公司的成立体现了深圳市对于发展鸿蒙生态的重视。9月6日，第五届中国国际数字经济博览会在河北石家庄隆重开幕，公司作为云计算、安全支付、信息创新OpenHarmony领域的代表性企业受邀出席本次大会。会中公司安全支付事业部总经理、鸿蒙研究院院长程胜春受邀进行“鸿蒙生态企业助力雄安打造鸿蒙之城倡议书”签署，致力于携手社会各界力量共建雄安新区鸿蒙之城。在大会的数字雄安专题论坛中，OpenHarmony工作委员会委员、华为终端BG副总裁柳晓见发表了题为《携手OpenHarmony，助力雄安新区创新发展》的主旨演讲，分享了证通电子积极参与的雄安新区“一卡通”智慧生活标杆案例，肯定了证通电子在OpenHarmony赋能智慧城市创新发展方面所做的努力与贡献。　　卡位鸿蒙开源生态体系，推动多场景商业化落地　　公司在行业内率先基于OpenHarmony进行金融应用场景化建设，领航OpenHarmony金融生态发展。公司与华为早在2018年就达成了合作关系：2018年4月28日，公司总裁曾胜强一行到访华为技术有限公司，与华为公司共同签署《全面合作协议》，与华为在数据中心、智慧园区、智慧城市方面达成全面合作意向，共同推动证通电子在IDC及云计算、智慧城市业务的发展。　　公司深度赋能鸿蒙开源生态，于2021年9月加入　　OpenHarmony工作委员会成为B类捐赠人，2022年发布了搭载OpenHarmony3.1标准系统的金融服务智能终端ZT8669。2023年1月，公司与华为签署OpenHarmony生态使能合作协议，宣布将共同推动OpenHarmony生态的繁荣与发展。2023年4月，公司应势成立鸿蒙研究院，鸿蒙研究院通过对OpenHarmony基础底座能力的深度理解和行业适配，研究OpenHarmony操作系统的核心技术，包括分布式架构、多设备连接、安全性等方面，并在安全启动、多屏异显等方面取得了一定的技术突破，发布了符合金融级安全的物联网终　　端操作系统“SZZTSecOS”和智能终端操作系统发行版　　“LightBeeOS”，以适用于多种场景化金融需求，目前SZZTSecOS操作系统已经在公司多个产品上成功运用，装机量达数十万台，LightBeeOS在新疆银行“丝路通”助农金融终端场景落地。2023年8月，公司亮相华为开发者大会2023，展示了多款通过OpenHarmony兼容性认证的大型自助终端设备，覆盖金融、政务、警务等三大场景。我们认为，鸿蒙开源生态的繁荣发展需要多领域合作伙伴赋能，公司具备在金融、政务、石油石化、教育等垂直领域的卡位优势，有望在OpenHarmony行业发行版上持续发力，推动开源鸿蒙在多行业、多场景的商业化落地。　　投资建议与盈利预测　　公司在行业内率先基于OpenHarmony进行金融应用场景化建设，领航OpenHarmony金融生态发展，未来有望推动开源鸿蒙在多行业、多场景的商业化落地。预计公司2023-2025年的EPS分别为0.15、0.24、0.35元，当前股价对应的PE分别为68.53倍、42.20倍、28.59倍，首次覆盖，给予“买入”评级。　　风险提示　　数据中心运营成本增加风险；鸿蒙发行版研发不及预期风险；宏观经济波动风险；政策推进不及预期风险等。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，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2023-09-25

东方国信：公司所处的行业目前高度景气，有国家政策的大力支持和推动

域有稳定的合作关系。公司自主研发的AI深度学习应用层产品，与华为昇思MindSpore（盘古大模型的底层AI框架）完成兼容认证，性能进一步提升，可高度满足客户需求。公司通过加入华为昇思MindSpore开源社区，未来将进一步深化社区合作，推动项目、产品生根发芽，通过更专业、更高效地合作共同推进行业应用落地。谢谢！以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，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2023-09-20

科创板50ETF(588080)：周期回暖，“新芯”向荣

大致可以分为三个阶段：2012年以前，深度学习尚未得到广泛应用，算力需求的增长遵循摩尔定律，大致每24个月翻一倍；2012年开始，深度学习模型开始成为主流算法，随着神经网络的层数和参数量的提升，算力需求迅速增长，大致每3.4个月翻一倍；而目前人工智能进入大模型时代，巨量参数模型进一步刺激了算力需求的增长，算力消耗翻倍时间缩短至2个月。AI大模型有望成为半导体产业需求端新的增长极。从销售数据上看，2023年Q2全球半导体销售额总计为1245亿美元，环比Q1增长4.7%，7月全球销售额432.2亿美元，环比增长2.3%，全球芯片销售额已连续五个月小幅上升；与此同时我国7月半导体销售额也实现了环比2.6%的增长。结合2022年Q4以来全球与国内智能手机销售业绩持续走阔来看，半导体行业的主动去库存周期即将结束，后续将进入被动去库存的复苏阶段。科创板50指数中半导体行业的权重占比接近50%，对于人工智能核心企业的权重配置也超过30%，明显高于其他宽基指数，有望充分受益于半导体库存周期向好，以及以AI技术突破为标志的新一轮全球科技创新风潮。截至9月12日，科创板50指数PE-TTM为39.5倍，处于6.79%历史分位，具有一定的配置价值。投资者布局科创板，易方达上证科创板50ETF（场内简称：科创板50ETF，代码：588080，联接基金A/C：011608/011609）！风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-09-19

新投资赛道：区块链 AI 底层有哪些机会？

需要大量的计算资源，尤其是在机器学习和深度学习领域。这些演算法处理大规模数据集时需要大量的计算能力，特别是对于大规模深度神经网络模型，如深度学习模型，需要大规模的计算资源来进行。图形处理器等计算资源最大规模计算能力而受到青睐，它们可以处理更大的数据集，训练较复杂的模型，并在较短的时间内完成任务，特别适用于支持涉及矩阵损伤的AI工作负载。这些挑战中，一些区块链项目试图解决人工智能领域面临的问题： Akash：中心化云端算力市场- Akash是一个去中心化云端算力市场，旨在将需要计算力的用户与提供闲置计算力的用户或供应商相匹配，降低成本并提高效率。 Gensyn：深度学习开放计算协议- Gensyn是一个去中心化的机器学习计算协议，旨在降低深度学习的成本，并鼓励知识和技术的共享，以推动AI技术的发展。 Bittensor：中心化的机器学习开放协议- Bittensor是一个机器学习开放协议，旨在通过区块链来促进AI技术的发展，使用户可以共享知识和技术，从而提高AI模型的效率。这些项目都试图解决AI领域面临的计算资源问题，为AI开发者提供更多的计算能力和资源，降低成本并加速创新。它们代表了区块链技术在AI领域的应用潜力。来源：金色财经

金色财经2023-09-19

24小时热点