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“千行万业”“千门万户”都是AI

的内容数据，计算机视觉、自然语言交互、深度学习等先进AI技术能使VR设备提供逼真的沉浸感和交互性。此外，AI还能为VR设备提供内容创作维度的降本增效，帮助相关企业提高生产力。产业端，一方面头部企业新品Visionpro将于2024年H1上市，承接AI模型和生成式AI在用户侧的部署，创造新的用户需求；另一方面IDC预测VR头显设备市场将在2024年增长46.8%到1250万台左右，到2027年突破3000万台大关。图：全球VR设备出货量（万台）（信息来源：IDC、西南证券）整体AI技术在软件娱乐应用和硬件设备手机、电脑、VR设备乃至于穿戴设备、智能座舱等均有海量更新，产业趋势确定性高，2024年或将成为应用爆发元年。二、中游模型：数据要素X政策发布，大模型迭代有望加速 12月15日，《“数据要素x”三年行动计划（2024-2026年）》（征求意见稿）发布，提出需要充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，提出到2026年底，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景。培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍，场内交易规模大幅提升等。征求意见稿详细罗列了数据要素的赋能重点行业，包括医疗健康、智能制造、智能农业等12个数据量多、需求强劲、落地可行性强的行业和场景。数据要素赋能行业专用AI大模型的发展：AI大模型训练可以分为两大阶段，一是通用能力培养，二是行业能力培养。AI大模型本质上可以看作人脑仿生学发明，因此AI大模型的训练也可以用人的求学成才之路来比拟，通用能力培养可以视为小学到高中期间的通识教育、行业能力培养可以视为进入大学选择专业以后的“深造”。大模型针对特定应用场景和行业需求进行模型优化。在这个过程中需要的是海量的数据，以支撑大模型参数量的指数级增长。近期更新的Gemini大模型参数规模已经达到万亿水平。随着数据要素的快速发展，产业上下游将进入快速发展期，科创100ETF（588190）配置机遇凸显。图：大模型参数量呈现指数级增长（信息来源：中信证券）数据要素将实现对经济发展的显著“乘数效应”。数据作为新型生产要素，构建了数字化、网络化、智能化基础，其可复制、非消耗、边际成本等于零等特征，突破了自然资源对经济增长的制约，为经济转型升级提供了源源不断的动力。数据作为AI大产业、尤其是中游模型端必不可少的基础设施和原材料，将在模型迭代中扮演不可或缺的角色。三、上游芯片：重磅芯片问世，算力催化再临 12月14日，“人工智能无所不在（AI Everywhere），创芯无所不及”主题发布会举行，酷睿Ultra处理器发布，在计算性能、功耗和能耗方面均有明显提升，目标2024-2025年两年内可以搭载1亿台AI电脑出货，具备节省云端大模型租赁费用、无需从云端到本地的传输提升AI处理速度、使用本地私有数据运行等诸多优势。此外，专为生成式AI定制的第五代至强（Xeon）数据中心处理器推出，处理20亿参数以下的大语言模型延迟低于100ms，能够微调参数量超200亿的大语言模型，AI推理性能相较上代提高42%，通用性能提升21%，每瓦特性能平均提升36%，实现降本增效。半导体市场维度，全球半导体销售额连续八个月实现环比增长，复苏态势明显。据半导体产业协会数据，10月份全球半导体销售额约为466亿美元，同比下降0.7%，环比增长3.9%，连续八个月实现环比增长。图：2000-2023全球半导体销售额月度变化情况图：2015-2023中国半导体销售额月度变化情况（信息来源：中原证券） 2023年10月我国半导体销售额为139亿美元，同比下降2.5%，环比增长6.1%，连续八个月实现环比正增长。半导体海内外市场复苏态势明显。展望未来，主流机构全球半导体市场预测2024年将实现9%以上的正增长。在AI大产业趋势的拉动下，包括处理器、存储、逻辑等芯片的出货量有望大幅提升，对相关企业的业绩形成支撑。图：主流机构全球半导体市场预测（信息来源：招商证券）工具选择上，在AI大产业链下游软硬件应用、中游大模型迭代、上游算力芯片供给侧或政策面催化出新的背景下，其景气度有望蔓延至半导体、消费电子、计算机、医药、机械设备等多个科技创新赛道。科创100ETF（588190）跟踪的科创100指数布局科创板中小市值个股，有望分享AI产业趋势兑现的红利，中长期配置价值凸显。风险提示尊敬的投资者：投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示：一、依据投资对象的不同，基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、特殊类型产品风险揭示：请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF（交易型开放式基金）投资的特有风险。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、以上基金由银华基金依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站【http://eid.csrc.gov.cn/fund/】和基金管理人网站【www.yhfund.com.cn】进行了公开披露。中国证监会对基金的注册，并不表明其对基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于基金没有风险。

金融界2023-12-29

百度CTO王海峰宣布：文心一言用户规模超1亿

8日举行的第十届WAVE SUMMIT深度学习开发者大会上，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰宣布了一项令人振奋的消息：文心一言用户规模已突破1亿。这一里程碑式的成就标志着百度在人工智能领域取得了重要进展。王海峰在题为《文心加飞桨，翩然赴星河》的主旨演讲中分享了飞桨和文心的最新成果。他回顾了百度过去五年在人工智能技术和产业趋势方面的前瞻判断，以及技术创新和产业实践的方向。他表示，深度学习框架是智能时代的操作系统，而飞桨作为百度自主研发的产业级深度学习开源开放平台，在持续技术创新和赋能产业的发展历程中，也在不断升级和完善。文心一言作为百度自主研发的知识增强大语言模型，自2019年发布以来，经过近四年的积累和技术迭代，于今年3月在全球科技大厂中率先发布。10月，文心一言的基础模型升级到4.0，理解、生成、逻辑和记忆四大人工智能基础能力全面提升。据了解，文心大模型4.0过去两个多月整体效果又提升了32%。王海峰透露，文心一言用户规模已突破1亿，自8月31日获准开放对公众提供服务以来，文心一言的用户提问量一路上扬，基本与文心大模型的效果提升同步。越来越多的用户在信任和使用文心一言，这充分证明了百度在人工智能领域的技术实力和市场竞争力。在演讲的最后，王海峰表示：“五载十届，我们与所有开发者一起，踔厉奋发，笃行不怠。愿继续与所有开发者携手并肩，在飞桨和文心的支持下，共赴通用人工智能的星辰大海！”

金融界2023-12-29

北京大学取得基于稀疏编码的深度学习网络结构搜索的图像识别方法专利，使得图像识别的性能优异

，北京大学取得一项名为“基于稀疏编码的深度学习网络结构搜索的图像识别方法“，授权公告号CN111967528B，申请日期为2020年8月。专利摘要显示，本发明公布了一种基于稀疏编码的深度学习网络结构搜索的图像识别方法，将基于梯度的可微分网络模型结构进行优化，构造用于在原始高维空间经压缩后映射的低维空间上进行结构搜索的网络模型，再通过稀疏编码技术使得压缩后的低维空间的解对应于原始空间的稀疏解，搜索时优化的网络模型结构即为重训练时的结构，应用于搜索‑重训练两阶段图像识别以及搜索‑重训练合并一阶段图像识别。本发明在搜索阶段的网络即具有稀疏性，在搜索训练阶段最终收敛的结构即为最终搜到的结构，网络结构搜索更加高效合理，使得图像识别的性能优异。

金融界2023-12-28

百度：基于文心一言的应用已超过4000款

在百度WAVE SUMMIT+深度学习开发者大会2023上，百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜宣布，自今年8月百度发布文心一言新开发范式以来，截止目前，基于文心一言的应用已突破4000款，涵盖各种各样的领域和场景当中。

金融界2023-12-28

百度CTO王海峰：文心一言用户数已突破1亿

在百度WAVE SUMMIT+深度学习开发者大会2023上，百度首席技术官王海峰宣布，目前文心一言的用户累计数量已经超过1个亿。

金融界2023-12-28

Smart Chain引领我们通往未来数字世界

理、机器学习、数据分析和挖掘以及最新的深度学习技术，其中深度学习模块从数据、算法和模型方面提供多种性能优化方案，提供精细粒度的调度与部署，精确支持到单台节点的特定TPU、GPU、CPU、内存等AI计算资源的独享与共享，让开发者专注自身的专业领域高效开发。第一阶段测试开发中的目标：支持x86集群架构，多节点算力并网上链支持10万级别用户端的算力资源的分配、回收以及任务调度用户端可应用常用深度学习和推理框架支持单TPU资源的精细分配 NVMe+RDMA 高带宽低延时混闪存储在软件资源层，Smart Chain将集成Caffe、Darknet、MXNet、ONNX、PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等常用深度学习框架，以及Mnist、MS-COCO、ImageNet等常用深度学习数据集，为开发者提供软硬融合的解决方案。 Smart Chain的算力云和边缘计算要实现高效的分布式AI计算，对硬件节点的TPU、GPU、CPU、内存、带宽和网络延迟的性能要求极高，考虑到全球复杂的网络环境，边缘计算也必须考虑在内。Smart Chain由服务器集群组成数据中心节点，同时由海量分散的个人设备组成边缘节点，目标实现极限能效比的超算网络。 Smart Chain让元宇宙更智能目前游戏世界中的非玩家角色(NPC)是不可缺少的，同时也是愚钝的，无论是路人、杂兵、BOSS和剧情推动角色，他们只能按照程式设定给与反馈，非生命物件的物理互动也相当初级，人机对战策略和大规模战略逻辑更是单调低能，虚拟世界在极其有限的范围框架内运转。我们试想一个由Smart Chain算力矩阵和策略场驱动的元宇宙集合，无限量低成本的AI算力让整个世界不断进行深度学习自我成长： NPC将越来越聪明，甚至具备独立人格，拥有真实情感反馈，逐步“觉醒”；大规模AI策略千变万化，无需过多人工调试和干预；物理碰撞、损毁和互动愈发接近真实甚至能够形成不同平行宇宙(生态项目)物理规律的自洽演变。这才是充满生机和惊奇的多彩世界，AI算力的无限输出，不亚于现实世界的核聚变理想，但实现难度远低于核聚变，Smart Chain通过构建全球最大的算力集群，进行低延迟高速的按需输出，组成分布式超算网络，这即是技术和思想的超前突破，也是区块链碳中和的伟大实践。未来随着科技的不断进步，计算能力的不断提升，Smart Chain分布式超算公链打造成一个人人可以参与共建、利益共享的开放体系，共同打造人工智能+Web3+5G时代的基础设施，从而推动人类科技的发展。欢迎大家与Smart Chain一同启程，去探索数据算力新世界！来源：金色财经

金色财经2023-12-28

Smart Chain引领我们通往未来数字世界

理、机器学习、数据分析和挖掘以及最新的深度学习技术，其中深度学习模块从数据、算法和模型方面提供多种性能优化方案，提供精细粒度的调度与部署，精确支持到单台节点的特定TPU、GPU、CPU、内存等AI计算资源的独享与共享，让开发者专注自身的专业领域高效开发。第一阶段测试开发中的目标：支持x86集群架构，多节点算力并网上链支持10万级别用户端的算力资源的分配、回收以及任务调度用户端可应用常用深度学习和推理框架支持单TPU资源的精细分配 NVMe+RDMA 高带宽低延时混闪存储在软件资源层，Smart Chain将集成Caffe、Darknet、MXNet、ONNX、PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等常用深度学习框架，以及Mnist、MS-COCO、ImageNet等常用深度学习数据集，为开发者提供软硬融合的解决方案。 Smart Chain的算力云和边缘计算要实现高效的分布式AI计算，对硬件节点的TPU、GPU、CPU、内存、带宽和网络延迟的性能要求极高，考虑到全球复杂的网络环境，边缘计算也必须考虑在内。Smart Chain由服务器集群组成数据中心节点，同时由海量分散的个人设备组成边缘节点，目标实现极限能效比的超算网络。 Smart Chain让元宇宙更智能目前游戏世界中的非玩家角色(NPC)是不可缺少的，同时也是愚钝的，无论是路人、杂兵、BOSS和剧情推动角色，他们只能按照程式设定给与反馈，非生命物件的物理互动也相当初级，人机对战策略和大规模战略逻辑更是单调低能，虚拟世界在极其有限的范围框架内运转。我们试想一个由Smart Chain算力矩阵和策略场驱动的元宇宙集合，无限量低成本的AI算力让整个世界不断进行深度学习自我成长： NPC将越来越聪明，甚至具备独立人格，拥有真实情感反馈，逐步“觉醒” 大规模AI策略千变万化，无需过多人工调试和干预；物理碰撞、损毁和互动愈发接近真实甚至能够形成不同平行宇宙(生态项目)物理规律的自洽演变。这才是充满生机和惊奇的多彩世界，AI算力的无限输出，不亚于现实世界的核聚变理想，但实现难度远低于核聚变，Smart Chain通过构建全球最大的算力集群，进行低延迟高速的按需输出，组成分布式超算网络，这即是技术和思想的超前突破，也是区块链碳中和的伟大实践。未来随着科技的不断进步，计算能力的不断提升，Smart Chain分布式超算公链打造成一个人人可以参与共建、利益共享的开放体系，共同打造人工智能+Web3+5G时代的基础设施，从而推动人类科技的发展。欢迎大家与Smart Chain一同启程，去探索数据算力新世界！来源：金色财经

金色财经2023-12-28

Smart Chain引领我们通往未来数字世界

理、机器学习、数据分析和挖掘以及最新的深度学习技术，其中深度学习模块从数据、算法和模型方面提供多种性能优化方案，提供精细粒度的调度与部署，精确支持到单台节点的特定TPU、GPU、CPU、内存等AI计算资源的独享与共享，让开发者专注自身的专业领域高效开发。第一阶段测试开发中的目标：支持x86集群架构，多节点算力并网上链支持10万级别用户端的算力资源的分配、回收以及任务调度用户端可应用常用深度学习和推理框架支持单TPU资源的精细分配 NVMe+RDMA 高带宽低延时混闪存储在软件资源层，Smart Chain将集成Caffe、Darknet、MXNet、ONNX、PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlow等常用深度学习框架，以及Mnist、MS-COCO、ImageNet等常用深度学习数据集，为开发者提供软硬融合的解决方案。 Smart Chain的算力云和边缘计算要实现高效的分布式AI计算，对硬件节点的TPU、GPU、CPU、内存、带宽和网络延迟的性能要求极高，考虑到全球复杂的网络环境，边缘计算也必须考虑在内。Smart Chain由服务器集群组成数据中心节点，同时由海量分散的个人设备组成边缘节点，目标实现极限能效比的超算网络。 Smart Chain让元宇宙更智能目前游戏世界中的非玩家角色(NPC)是不可缺少的，同时也是愚钝的，无论是路人、杂兵、BOSS和剧情推动角色，他们只能按照程式设定给与反馈，非生命物件的物理互动也相当初级，人机对战策略和大规模战略逻辑更是单调低能，虚拟世界在极其有限的范围框架内运转。我们试想一个由Smart Chain算力矩阵和策略场驱动的元宇宙集合，无限量低成本的AI算力让整个世界不断进行深度学习自我成长： NPC将越来越聪明，甚至具备独立人格，拥有真实情感反馈，逐步“觉醒”；大规模AI策略千变万化，无需过多人工调试和干预；物理碰撞、损毁和互动愈发接近真实甚至能够形成不同平行宇宙(生态项目)物理规律的自洽演变。这才是充满生机和惊奇的多彩世界，AI算力的无限输出，不亚于现实世界的核聚变理想，但实现难度远低于核聚变，Smart Chain通过构建全球最大的算力集群，进行低延迟高速的按需输出，组成分布式超算网络，这即是技术和思想的超前突破，也是区块链碳中和的伟大实践。未来随着科技的不断进步，计算能力的不断提升，Smart Chain分布式超算公链打造成一个人人可以参与共建、利益共享的开放体系，共同打造人工智能+Web3+5G时代的基础设施，从而推动人类科技的发展。欢迎大家与Smart Chain一同启程，去探索数据算力新世界！来源：金色财经

金色财经2023-12-27

兰剑智能：12月21日接受机构调研，华宝基金、泰康基金等多家机构参与

定位、（SLM）导航等技术，在I算法、深度学习方面不断增加研发投入，将在机器人感知、交互、运动模块的定位、I算法方面重点进行研发。问：公司下游行业的情况？答：主要有新能源（含锂电池、光伏）、航空航天、石油化工、医药和烟草、零售等行业。问：同行业中各家公司都有什么区别？答：同行业公司在产品、业务方面侧重各有不同。我司在销售渠道、品牌、产品、技术研发与创新、成本控制、项目实施、售后服务等方面构筑起综合的核心优势。其中最为突出的竞争优势技术、成本。技术优势公司技术、产品的研发及创新以智能制造市场需求为导向；具备多行业拓展、持续获得大型客户优质订单的技术实力。成本优势公司已经形成全产品链的生产体系，具备明显的设计、加工、生产的成本控制优势。问：核心部件都外采吗？答：公司产品自研自产比例为80%以上。公司智能化软件系统、智能化的产品，基本实现自主生产；在电机、元器件等零部件领域进行外采。问：近两年毛利下降的原因？答：毛利率主要受行业、产品结构和市场竞争的影响，受新能源、农牧业等行业项目盈利性的影响，主营业务盈利性较上期有所下降；公司已经持续开拓烟草商业物流、航空航天等优势行业，将提升公司项目的整体营利性。问：公司在业内率先推出RaaS服务，人形机器人在成熟后是否可以拓展该业务？答：公司基于智能机器人提供储存、分拣的RaaS服务，已经广泛应用到工业、商业、服务业中；人形机器人技术会经历不同发展阶段，相关成熟技术将会在服务、工业等特殊场景中应用。兰剑智能（688557）主营业务：以智能物流机器人为核心的智慧物流系统的研发、设计、生产、销售及服务。兰剑智能2023年三季报显示，公司主营收入7.05亿元，同比上升15.36%；归母净利润6811.48万元，同比上升55.32%；扣非净利润5989.3万元，同比上升103.85%；其中2023年第三季度，公司单季度主营收入1.9亿元，同比上升5.1%；单季度归母净利润1508.64万元，同比上升19.56%；单季度扣非净利润1367.01万元，同比上升216.87%；负债率30.0%，投资收益204.63万元，财务费用-246.9万元，毛利率31.57%。该股最近90天内共有3家机构给出评级，买入评级3家。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流入1475.49万，融资余额增加；融券净流出26.39万，融券余额减少。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2023-12-26

张晓燕：大语言模型肯定会带来生产力飞跃，但一定要注意安全性、隐私性

议和展望。张晓燕表示，“通过更先进的深度学习技术，大语言模型肯定会实现更广泛的应用，技术上的难点、缺点肯定会得到克服，肯定会带来更多的生产力的飞跃。建议是在考虑这些机遇的时候一定要注意安全性、隐私性，建议加强不同行业之间的合作来提高技术的创新和应用。”

金融界2023-12-26

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