大模型-零帕网

思必驰是一家国内专业的对话式人工智能平台型企业。公司以“沟通万物、打理万事”为使命，基于公司自主研发的全链路智能对话系统定制开发平台和人工智能语音芯片，围绕“云+芯”进行布局，提供软硬件结合的人工智能技术与产品服务，实现普适的智能人机信息交互。在智能家电、智能汽车、消费电子等物联网领域，以及以数字政企类客户为主的生产、生活和社会治理领域（涵盖金融服务、交通物流、地产酒店、政务民生、医疗健康等行业场景），公司提供智能人机交互软件产品、软硬一体化人工智能产品以及对话式人工智能技术服务。[NeadPa

大模型赋能汽车，智能驾驶迎来蜕变时刻软件端：大模型正逐步应用于智能驾驶算法，首先在感知算法上，BEV + Transformer架构有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建；其次在规控算法上，有望提升其泛化能力，优化在复杂场景下的表现硬件端：随着智驾SoC、激光雷达等产品的逐步成熟，智驾硬件BOM成本的降幅有望达50%；政策端，工信部已表态支持L3及以上级别的自动驾驶功能商业化应用。上述因素均为高阶智驾功能的落地扫清障碍根据各公司产品发布会，2023H2，小鹏、理想、赛力斯等主

基于大模型的NLP范式：随着chatGPT等数十亿、数百亿甚至千亿规模大模型的提出，将各任务统一为生成式自然语言理解框架，基于大模型通用语义理解，再根据Prompt、指令微调（Instruction Finetuning）等实现各任务的zero-shot、few-shot结果

随着各项人工智能技术的不断发展，具备与物理世界交互的强大潜力的智能机器人成为学界和业界的重要研究赛道。其中Google依托其在AI领域强大的研究团队，丰厚的多领域研究成果，引领着近年来机器人模型的发展。Google Deepmind在2023年6月和7月发布了其最新研究成果，具备“自我完善”能力的“RoboCat”和融合大语言模型能力的VLA模型“RT-2”，机器人智能化进一步加速，有望掀起新一轮AI革命。

智慧交通和智慧物联双轮驱动，龙头深耕产业持续成长。千方科技是国内智慧交通、智慧物联领域龙头，以助力交通、物联行业数字化、智能化转型为使命，依托自身在相关业务领域覆盖、云边端全栈式技术、全要素数据及全生命周期服务等方面的核心优势，提供全域交通数字化解决方案。立足中国，面向全球，智能物联行业领导者优势地位凸显。全资子公司宇视科技在全球市场居于领先地位，曾在 ReID 的三榜、KITTI 和 ICDAR 等榜单均获得过全球冠军，获得视频分析方法及装置方面的浙江省省优秀专利奖。AI 大时代的“弄潮儿”，

9 月 1 日，网信办发布第二批境内深度合成服务算法备案信息，百度文心、抖音云雀、京东言犀、腾讯混元助手等通过备案。我们认为，兼具技术、人才和场景优势的头部互联网企业有望成为国内大模型领域的重要玩家。其中，得益于在 AI 领域长期投入的先发优势以及完备的自研布局，百度、阿里暂居第一梯队，腾讯、字节加速追赶。展望后续，我们认为，核心技术的突破和模型能力的提升是各大厂商短期竞争的关键，而应用场景的落地和模型生态的建设则将成为中长期的发展壁垒。我们看好头部互联网企业在通用大模型领域的竞争优势，以及大模

在2021 TESLA AI DAY将引入Transformer进行大规模的无监督学习。2022年后国内公司跟进。特斯拉从安装在汽车周围的八个摄像头的视频中用传统的ResNet提取图像特征，并使用Transformer、CNN、3D卷积中的一种或者多种组合完成跨时间的图像融合，实现基于2D图像形成具有3D信息输出。毫末智行的AI团队正在逐步将基于Transformer的感知算法应用到实际的道路感知问题，如车道线检测、障碍物检测、可行驶区域分割、红绿灯检测&识别、道路交通标志检测、点云检测

AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。AI Agent 和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的，用户 prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而 AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。和传统的 RPA相比，RPA 只能在给定的情况条件下，根据程序内预设好的流程来进行工作的处理，而 AI

人工智能的落地已经发展到一定阶段，向前一步的瓶颈在于某一厂商往往不具备足够的可用于模型训练的数据资源，且缺乏充足的算力，很难将偏通用的AI模型落地到企业场景中。行业参与者面对这些挑战推出多项举措，包括自动化机器学习、联邦学习、提供云端算力等，其中大模型是现阶段解决这些挑战的重要途径之一。

大模型涌现，ChatGPT 开启 AI 未来时刻。人工智能是引领未来的新兴战略性技术，自 19 世纪 50 年代诞生以来，相关理论和技术持续演进，近十余年得益于深度学习算法的突破、算力设备性能不断提升与海量数据的持续积累，人工智能得以大范围地从实验室研究走向产业实践。2017 年 Transformer 架构推出，创新提出注意力机制，有效提升了自然语言处理任务的精度和质量，计算效率和资源利用率亦明显改善，成为了当前自然语言领域的主流模型架构。2022 年 11 月，美国初创企业 OpenAI 推

公司是行业领先的人工智能软件公司。公司前瞻性投资并运营国内最大的 AI 专用基础设施 SenseCore 大装置，助其在 AI 2.0转型升级中赢得算力先发优势，并已在基座大模型研发和生成式AI 应用方面取得显著成果。“日日新”体系基座大模型InternLM-123B、InternLM-20B 近期发布，评测成绩达到业界领先水平，有望成为支撑下游行业模型和应用开发的基础平台；生成式 AI 产品族商量、秒画、如影等各具特色、使用场景广泛。在首批获得监管备案后，公司的基座大模型和生成式 AI 应用将

数据成为生产要素，成为数字经济时代的“石油”。数据已成为新型生产要素，具有劳动工具和劳动对象的双重属性。数据要素市场的目标是实现数据要素的市场化配置，其目的是建立以市场为基础的调配机制，实现数据的流动价值或在流动中产生价值。数据要素市场可以归结为数据采集、存储、加工、流通、分析和生态保障六大模块，主要通过业务贯通、数智决策和流通赋能三条途径实现自身价值。国家工业信息安全发展研究中心数据显示，我国 2021 年数据要素市场规模达 815 亿元，预计“十四五”期间年均增长率达 25%，有望在 202