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2个月,1亿月活,ChatGPT敲开2000亿美金市场的大门

北京时间2月2日,美国OpenAI公司宣布推出付费试点订阅计划ChatGPT Plus,定价每月20美元。付费版功...

2023-02-04

Placeholder 2个月,1亿月活,ChatGPT敲...
谷歌出手了!3亿美元投资ChatGPT竞品,科技巨头“绑定”AI新贵

眼看微软AI事业靠着ChatGPT扶摇直上,谷歌终于坐不住了。 据媒体当地时间周五报道,谷歌已向人工智能初创企业A...

2023-02-04

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谷歌出手了!3亿美元投资ChatGPT竞品,科技巨头“绑定”AI新贵

2023-02-04

眼看微软AI事业靠着ChatGPT扶摇直上,谷歌终于坐不住了。

据媒体当地时间周五报道,谷歌已向人工智能初创企业Anthropic投资约3亿美元,以期在当下火爆的“生成式人工智能”领域占据一席之地。

通过这笔交易,谷歌将获得Anthropic约10%的股份,后者要用这笔钱从前者的云计算部门购买大量计算资源。报道称,谷歌证实已经进行了一项投资,并且与 Anthroic 签订了一项大型云计算合同,但没有提供进一步的细节。

科技巨头与AI新贵的互相“绑定”,表明科技巨头需要AI技术来加固自身的 “护城河”堤,而AI新贵也离不开科技巨头们的“云”支持。

微软有Open AI,谷歌转向Anthropic

微软在三年前向OpenAI注资10亿美元,让这家名不见经传的初创企业走向了一系列突破性人工智能系统的道路,最终在去年年底推出了ChatGPT。

ChatGPT是一种人工智能生成的聊天机器人,能够回答范围广泛的问题,去年一经面世便火爆全球,还被认为将颠覆传统搜索引擎的商业模式,危及谷歌的现有地位。

近期有媒体曝出,微软计划在未来几周内将ChatGPT的下一代版本GPT-4整合到旗下搜索引擎必应中,这给谷歌带来了不小压力。

紧接着就有媒体曝出谷歌与Anthropic的合作。

和Open AI一样, Anthropic也在开发生成式人工智能,这些复杂的计算机程序可以在几秒钟内编写脚本和创作艺术作品。

但据知情人士透露,不同于微软将OpenAI的技术整合到自己的许多服务中,谷歌仅仅把Anthropic当做AI竞赛的技术供应商。

Anthropic与Open AI渊源颇深。Anthropic成立于2021年,其联合创始人Dario Amodei曾经担任OpenAI 研究副总裁,后因对公司的方向产生分歧选择自立门户。

Anthropic开发了一款名为Claude的智能聊天机器人,据称可与OpenAI的ChatGPT相媲美,但尚未公开发布。

在拿下谷歌投资之前,这家初创公司已经筹集了超过7亿美元的资金。

据称Anthropic最大的投资者是Alameda Research——FTX创始人Sam Bankman-Fried名下的加密货币对冲基金。在FTX申请破产前,Alameda向该公司投资了5亿美元。根据FTX的破产财产,Anthropic已被标记为可能帮助债权人追回债务的资产。

巨头需要AI,AI也需要巨头

谷歌-Anthropic的合作初衷与微软-Open AI如出一辙。

微软不久前宣布对Open AI追加第三轮投资,数额或高达一百亿美元。而在此之前,微软云服务Azure已成为Open AI的独家供应商,为其提供了多项优惠待遇。

据估算,打造一个类似ChatGPT的系统需要花费数百万美元,而随着用的人越来越多,ChatGPT服务器每天至少要烧掉10万美元。

基于以上考虑, AI初创公司纷纷选择与科技巨头进行合作。

比如,谷歌除了与Anthropic合作之外,还在与Cohere和C3等其他AI初创公司合作。去年11月,亚马逊已宣布将与AI制图平台Stability AI合作。

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2个月,1亿月活,ChatGPT敲开2000亿美金市场的大门

2023-02-04

北京时间2月2日,美国OpenAI公司宣布推出付费试点订阅计划ChatGPT Plus,定价每月20美元。付费版功能包括高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能和改进等。当然,OpenAI方面仍将提供对ChatGPT的免费访问权限。

OpenAI负责人Natalie在公告中称,即使在需求很高时,ChatGPT Plus也能提供可用性、更快的响应速度以及对新功能的优先访问权。OpenAI表示,从美国开始,该公司将逐步向所有用户推出付费订阅方案。

实际上,在过去几个月内,ChatGPT风靡全球。从硅谷科技巨头,到一二级资本市场,所有对其感兴趣的人士都在讨论ChatGPT以及 AI 技术带来的影响与未来发展。

最近几天,关于ChatGPT的重要消息明显增多:2月2日,微软宣布旗下所有产品将全线整合ChatGPT,有消息指预计3月ChatGPT将内置于Bing搜索;百度将在3月推出基于ChatGPT的生成式搜索;英国《自然》杂志不再支持 AI 工具列为作者的论文;数字媒体公司Buzzfeed计划使用OpenAI的 AI 技术来协助创作个性化内容;美国宾夕法尼亚大学称ChatGPT能够通过该校工商管理硕士MBA课程的期末考试;OpenAI宣布开发了一款AI Text Classifier鉴别器工具,目的是帮助用户分辨是否由ChatGPT AI生成的文字等。

同时从资本市场来看,ChatGPT正在推动中国 AI 相关公司股票增长。2月3日开盘,福石控股、云从科技、神思电子涨超10%,汉王科技5连板,海天瑞声、拓尔思、天源迪科等涨超5%,商汤-W大涨3%,中文在线、昆仑万维、云从科技亦有不同程度的涨幅。截至2月2日收盘,A股ChatGPT概念板块整体涨3%。

截至目前,推出仅两个多月的ChatGPT,月活用户就达到了1亿(瑞银报告数据),创造了新的用户增长速度纪录——相比之下,当年火爆的linstagram用户数达到1亿用了两年半时间。

据测算,基于1亿用户、每月20美元计算,ChatGPT年收入将超过200亿美元。同时,全球有超过10亿潜在用户可以从ChatGPT获得帮助,经估算,整个ChatGPT的市场规模就超过2000亿美元。ChatGPT如果收费模式获得成功,对于投资者而言,这将是巨大的利润前景。

2022,投资人对生成式AI 兴趣飙升,在110笔交易中投资26.54亿美元(来源:CB insights)

如今,ChatGPT相关概念公司众多。据CB Insights统计,ChatGPT概念领域目前约有250家初创公司,其中51%融资进度在A轮或天使轮。2022年,ChatGPT和生成式 AI(AIGC)领域吸金超过26亿美元,共诞生出6家独角兽,估值最高的就是290亿美元的OpenAI。

可是,ChatGPT爆火背后,AI 技术从业者们除了有惊喜,还有一些焦虑。譬如,在更加高效的 AI 工具辅助甚至是主导下,工作效率将再次提高,从而同样的工作将不再需要目前这么多的人,一些工作机会或变得更少。而且,谷歌、百度等OpenAI对手们都虎视眈眈,希望尽快推出类似ChatGPT服务抢占市场热点。

“ChatGPT才出现两个月,就已造成了(人们)难以言喻的混乱。”美国商业内幕Business Insider引述投资机构的话称,微软与OpenAI的合作表明,ChatGPT将成为2023年的决定性技术。

ChatGPT月活过亿的幕后推手

1月12日,OpenAI 首席执行官山姆·阿尔特曼(Sam Altman)在旧金山Salesforce Tower大厦罕见地公开露面。

这一天,Altman参加了风投管理机构StrictlyVC的年度活动。他上身穿灰色针织衫,下身穿蓝色牛仔裤,脚蹬一双时髦的亮色扎染运动鞋,走进一个挤满投资者、技术人员和记者的会议室,房间内座无虚席。

StrictlyVC创始人康妮·洛伊佐斯(Connie Loizos)上来就问他关于公司引起媒体轰动的看法时,Altman回答称:“我不看新闻,实际上我不太关注媒体的报道。”

OpenAI 创始人、CEO Sam Altman(图片来源:StrictlyVC)

“这些技术有一点比较奇怪,那就是虽然它们的表现令人印象深刻,却并不可靠。所以你在使用第一版演示版的时候,会产生一种非常深刻的反应:‘哇,真是不可思议,我已经迫不及待了’。但在用过一百次之后,你就会发现它的缺点。”尽管引起广泛关注,但Altman却似乎有意在给这种热烈的氛围降温。

近日,OpenAI与微软(Microsoft)宣布扩大合作,据The information报道,微软将向该公司投资高达100亿美元,作为回报,未来几年,该软件业巨头将获得 OpenAI 的大部分利润。在新投资完成并且OpenAI的首批投资者收回初始资本后,微软将有权获得OpenAI 75%的利润,直至其收回130亿美元投资。

此次融资完成后,成立于2015年的OpenAI 公司,如今估值高达290亿美元,比2021年估值140亿美元翻一番,比七年前估值暴涨近300倍。

作为ChatGPT月活用户涨至1亿人、以及OpenAI 估值快速增长的幕后推手,Altman受到市场的更多关注,很多媒体形容为“年度出圈人物”。

事实上,Altman本身就是资本市场的精英人士,在硅谷也是闻名遐迩,特立独行。2000年代中期还是一名大学生时,他就获得了运营商授权分发他的移动社交网络公司Loopt,后来他成为了投资者和投行顾问,并领导过硅谷著名孵化器机构Y Combinator(YC)。

Altman在早前采访当中回忆道,拥有一台Mac电脑对他的性取向产生了影响。阿尔特曼16岁时向父母表达,他有出柜心理。“在中西部的两千人中成长为同性恋并不是一件多么美妙的事情。发现AOL聊天室彻底改变了我。当你十一二岁的时候,保守秘密的感觉是不好的。”他曾在中学的一次聚会中公开了自己的同性恋身份。

2015年,29岁的Altman入选了《福布斯》30位30岁以下风险投资人榜单。31岁时,他被2005年创立YC的保罗·格雷厄姆(Paul Graham)选中,在2014年接替他担任总裁。

2019年,Altman离开YC,并开始运营OpenAI。他曾公开表示,ChatGPT距离真正可靠仍有很大差距。与此同时,他认为该技术是实现公司使命的重要一步。该公司有一个堂吉诃德式的使命,即开发通用人工智能(AGI)。“AGI 是人类生存必不可少的。我们面临的问题极其严峻,如果没有更好的工具将无法解决。”Altman表示。

实际上,OpenAI成立初期Altman并没有盈利想法。在2019年的StrictlyVC活动上,Altman被问及OpenAI计划如何盈利,他说:“老实说,我们不知道。OpenAI从未创造过任何收入。目前也没有任何创收计划。我们不知道将来如何创收。”

据美国《财富》杂志报道,2022年,OpenAI公司的收入预计不足3000万美元,净亏损总额为5.45亿美元,不含员工股票期权。

而ChatGPT的发布可能快速增加该公司的亏损。Altman曾在推特表示,用户与ChatGPT的每次互动,将占用OpenAI“个位数百分比”的计算成本,随着这款聊天机器人走红,其每月的支出可能高达数百万美元。

如今,OpenAI公司推出付费产品ChatGPT Plus表明:OpenAI和微软都认为,曾经的非营利性实验室现在已经有可用来出售谋利的产品,商业化路径必不可少。

2月1日,微软在旗下工作协同软件Teams中推出高级服务,嵌入ChatGPT功能,可以自动生成会议笔记、推荐任务和个性化重点内容,并自动以话题为单位,将会议视频分为多个单元等,即使用户错过会议,也能获得个性化重要信息。Teams高级服务价格为7美元/月。

截止目前,OpenAI 共完成超过110亿美元融资,投资人包括微软、马斯克、谷歌风投、老虎基金、A16z以及Altman前东家YC等。根据The Information报道,OpenAI 可能将不会进行 IPO。

据《华尔街日报》 1月初援引消息人士称,风投公司Thrive Capital和Founders Fund正在就入股事宜进行谈判,此次招标将出售至少3亿美元的OpenAI股票。这笔交易以收购要约的方式进行。

OpenAI预测,随着ChatGPT成为吸引客户的重要工具,其收入将会快速增长。媒体引述的一份文件显示,该公司预测2023年收入2亿美元,2024年收入预计超过10亿美元。但OpenAI并未预测其支出的增长情况以及何时能够扭亏为盈。

微软谷歌百度与VC一起“卷”AIGC

事实上,近几个月,ChatGPT的意外爆火让人感觉不可思议,无论是学术界,还是苹果、谷歌、微软、腾讯、百度、商汤这些国内外大科技企业,ChatGPT的竞争对手们都在讨论 AI 的重大变化与影响。

AI生成图(来源:Midjourney art by Clark Miller)

首先是微软。2月2日,微软旗下Dynamics 365产品线(ERP+CRM程序)宣布,其客户关系管理软件Viva Sales将集成OpenAI的技术,通过 AI 帮助销售人员完成许多繁杂且重复的文字工作。具体来说,通过新上线的“GPT”功能,销售人员能够自动在Outlook邮件应用中生成对客户报价、询价、提供折扣等常见请求的回复信件,并能自定义关键词让AI去写邮件。

在此之前,微软宣布将通过OpenAI和ChatGPT为市场提供工具和基础设施,这意味着OpenAI或将开放ChatGPT的API接口,通过技术开放,让市场快速补齐AI基础设施、模型和工具链。有消息称,微软可能会在2024年问世的全新Windows 12操作系统中接入大量AI应用,彻底颠覆Win11之前的系列操作系统。

据《福布斯》杂志,微软创始人比尔·盖茨(Bill Gates)2月3日接受采访时表示,像ChatGPT这样的 AI 技术,与 PC 和互联网一样重要。“AI 将成为2023年最热门的话题,那是合适的。这(AI)与 PC 和互联网一样重要,”盖茨说,尽管对外宣布他开始处理慈善事物,但他现在约有10%时间与微软团队讨论他们的产品未来发展。

盖茨此前曾表示,AI 是具有革命性技术。

在微软拥抱ChatGPT之后,谷歌、百度率先展开防御动作,苹果、腾讯则非常看好生成式AI(AIGC)的发展。

在DeepMind发布聊天机器人Sparrow后,谷歌又接连推出了AI音乐模型MusicLM。谷歌CEO桑达尔·皮查伊已经表示,谷歌将在“未来几周或几个月”推出类似ChatGPT的基于人工智能的大型语言模型。他称,用户很快就能以“搜索伴侣”的形式使用语言模型。

作为中文搜索引擎,百度将于3月在中国推出类似ChatGPT的 AI 对话程序,具体就是一种“生成式搜索”功能,该信息在此前一场媒体沟通活动上公布过。百度CEO李彦宏对于该项目的定位是“引领搜索体验的代际变革”。(详见钛媒体App前文:《百度公布智能搜索等十大最新技术进展,李彦宏:AI 商业化还需在黑暗中摸索》)

百度搜索杰出架构师 辜斯缪对钛媒体App表示,基于核心的搜索跨模态大模型以及生成式 AI 技术发展,百度认为搜索有三个趋势:整个搜索会从信息检索,到检索+生成的一种混合系统;实现整个跨模态的理解和交互;在知识的理解和组织上搜索会往更深层次方面演进。他向钛媒体举了个例子,如果你搜索一张图片,百度“生成式搜索”会用语言告诉你怎么修改这张图片,然后进一步让搜索引擎帮你改完再反馈给你。

“搜索原来都是单元对话式的模式,就是给搜索一个问题然后百度会返回一个结果给你。但未来,这个模式会有一个比较大的变化,即你可以更高效地跟搜索引擎提出需求,它满足你的需求同时可以迭代和调整需求,最后产生一个真正定制化、满足用户需求的信息。”辜斯缪表示。

百度宣布这一消息后,股价也出现跳涨。2023年以来,百度港股股价大涨了31.97%,最新市值达到3980.74亿港元。

资管巨头贝莱德也正在为 AI 的繁荣做准备。贝莱德本周提交的文件显示,截至去年12月31日,该公司对百度的持股比例已提高到6.6%,根据FactSet的数据,贝莱德已成为百度最大的股东之一,该公司可能是通过基金来持有百度的股票。

同时,苹果、腾讯则表达看好 AI 技术发展。

苹果公司CEO蒂姆·库克(TimCook)在2月3日财报电话会议上表示,AI 是苹果布局的重点。这是令人难以置信的技术,它可以丰富客户的生活,能够为苹果在(去年)秋季发布的碰撞检测、跌倒检测或者心电图功能的产品赋能。苹果在这个领域看到了巨大的潜力,几乎可以影响一切。这是一项横向技术,而不是纵向技术,因此它将影响我们所有的产品和服务;

腾讯研究院则在《AIGC发展趋势报告2023》中指出,AIGC的商业化应用将快速成熟,市场规模会迅速壮大。在广告领域,腾讯混元AI大模型能够支持广告智能制作,即利用AIGC将广告文案自动生成为广告视频,极大降低了广告视频制作成本。巨大的应用前景将带来市场规模的快速增长。

与此同时,风投机构也在猛扑ChatGPT以及生成式 AI(AIGC)赛道。据CB Insights统计,ChatGPT概念领域目前约有250家初创公司,其中51%融资进度在A轮或天使轮。2022年,ChatGPT和 AIGC 领域吸金超过26亿美元,共诞生出6家独角兽,估值最高的就是290亿美元的OpenAI。

“正如移动设备通过GPS、摄像头和网络连接等新功能释放了新类型的应用程序一样,我们预计这些大型模型将激发 AIGC 应用程序的新浪潮。就像十年前移动互联网被一些杀手级应用打开了市场一样,AIGC 的杀手级应用程序也会出现,比赛开始了。”红杉美国两位合伙人Songya Huang和Pat Grady在去年发表的一篇文章中这样预判。

美国佐治亚理工学院计算机教授、机器学习专家马克·里德尔(Mark Riedl)表示,ChatGPT背后的技术不一定比谷歌和Meta开发的技术更好,但其发布语言模型供公众使用的做法给了它巨大优势。

不过,这些ChatGPT的竟争者们很难超越OpenAI。因为就时间点来看,ChatGPT之所以用户增长如此之快,除了自身质量高、“有用”之外,更重要的原因是ChatGPT具有明显的先发优势,同类竞争者的速度都慢了半拍。

现在如果你想“体验”最新的GPT技术,唯有去找OpenAl开发的ChatGPT。ChatGPT的成功刷新了人们对 Al 产业发展速度的认知。

实际上,这种先发优势的价值是巨大的:OpenAl可以通过更快地发布产品,快速收拢了巨大的用户数量,继而通过人机互动产生更多的数据量和A训练时问和内容,继而让Al变得更好,继而吸引更多用户。大企业如果行动再晚一段时间,整个市场可能就“沧海桑田”了。

谷歌旗下邮件产品Gmail 创始人Paul Buchheit在2022年12月表示,谷歌离彻底崩溃可能只有一两年的时间;人工智能将消灭搜索引擎的搜索结果页,这是搜索引擎最大的收入来源。2023年2月1日,他又澄清称,人工智能(不一定是ChatGPT)将可能在未来两年内取代搜索,不过目前的 AI 还不够好。

据网易科技报道,出门问问创始人兼CEO 李志飞表示,从行业边际成本的降低到杀手级产品的出现,从 AI 绘画爆火到ChatGPT横空出世,让全世界看到了 AIGC(生成式 AI)技术的“强大”。AIGC 让 AI 公司为更多中小型企业甚至个人提供一种工具,可规模化地降本增效,为 AI 行业带来一种全新的可能性和商业模式。

李志飞坦言,尽管AIGC具有巨大的潜力,但在技术和商业方面、道德伦理和法规层面,仍面临问题和挑战。“比如ChatGPT,其本身并非基于真正的基础数据库及知识结构,无法实时更新,且没有一定的逻辑推理规则,所以对很多问题会无中生有,虚构或编造答案。技术层面,ChatGPT还有很多改进优化的地方。而且ChatGPT目前仍只是‘玩具’,距离成为真正的‘工具’,还需进一步探索商业化路径。”

AI四小龙中,云从科技(688327.SH)股价自2月1日起连续三日大涨,至2月3日中午休市,共上涨27.16%。云从在1月31日投资者关系活动纪要中提到,ChatGPT的发展将得益于人机协同,把人类的知识与数据的能力做更好的结合,使得各个落地场景的门槛降低;ChatGPT的成功铺开了未来 AI 大规模产业落地的道路。

小冰公司CEO李笛表示,大模型初步验证了一种新范式的价值,并且打破了此前的瓶颈。AIGC证明了在制造业之后,内容产业也有望进入一个人机协同的新时代。

ChatGPT能上岗换人吗?

凡事都有两面性。

在 AI 产品飞跃式进化让生活变得更便利的同时,普通人也将付出相应的代价。譬如,一些工作机会变得更少,就是不可避免的。在更加高效的 AI 工具辅助甚至是主导下,工作效率将再次提高,从而同样的工作将不再需要目前这么多的人。有媒体认为,ChatGPT的出现能够取代人类的部分工作。

1月26日,美国新闻聚合网站BuzzFeed宣布裁员12%,同时称引入ChatGPT协助创作内容,当天股价暴涨120%。过去一年BuzzFeed跌掉的股价涨回来一大半,之后一周内上涨了300%。

前一天,美国国会众议员杰克·奥金克罗斯(Jacob Auchincloss)发表演讲,讨论创建美国以色列AI中心的法案。他用ChatGPT生成初稿,希望借此引发关于AI及其带来的挑战和机遇的讨论。沃顿商学院方面表示,ChatGPT在基本运营管理和流程分析问题上做得很好。

而国内方面,据澎湃新闻报道,无锡市大数据管理局局长胡逸几天前发表和ChatGPT对话形成的文章。吴局长让ChatGPT就无锡数字经济提速和数字化转型的主题,给出一篇论文的大纲和主要观点。他认可ChatGPT给出的大纲,但觉得的观点稍微薄弱了一些。

ChatGPT列出的“无锡数字经济提速和数字化转型”论文的提纲和主要观点聊天截图

根据牛津大学的一项研究发现,2013-2032年20年时间,美国47%的工作岗位可能会被 AI 取代。

麦肯锡全球研究所合伙人Anu Madgavkar表示,软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被 AI 技术“取代更多的工作”,这是因为像 ChatGPT 这样的 AI 擅长相对准确地处理数字。

2月3日,Business Insider根据专家整理出ChatGPT等AI应用可能威胁的10个行业岗位:技术(程序员、软件工程师、数据分析师)、媒体(广告、内容创作、科技报道)、法律(律师助理)、市场研究员、教师、金融(金融分析师、私人顾问)、交易员、平面设计师、会计师、客服。

不过,钛媒体App在ChatGPT输入相关问题时,得到的答案是:“AI有可能取代一些人类的工作,但不能完全替代人类。”

中国人民大学首都发展与战略研究院副院长郭英剑则认为,在称赞背后,人们应该看到ChatGPT之于学术界的焦虑与恐慌。AI 的出现造成了整个传统即将被彻底颠覆的现象。而构建语言技术的工程师和语言教育工作者都没有为这一新生事物的出现及其后果做好准备。

“虽然几年前人们已经在谈 AI 时代的到来,但当ChatGPT如海啸般迎面砸来时,学术界基本上还是属于仓促应战。”郭英剑撰写的一篇文章中称,是否禁止ChatGPT真的成了人们需要面对的一个问题。

李志飞表示,ChatGPT背后的AIGC技术在国外会有相对成熟的商业模式,但在中国未必有。美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事张宏江此前表示,目前国内的大模型水平和OpenAI还有一定的差距,“从学术角度来看,其实我们都是在给它‘补漏’。也就是说,在给OpenAI打工。”

“对于个人,AIGC的巨大进展,让人们看到AI也可以做很多知识创意型的工作。但真正的自我意识和动机想法来源于人类,AI将是人类的重要辅助和工具。”李志飞表示,AIGC的还有很多待发掘的商机。

“AIGC时代,我们要用 AI 的思维来思考这个世界。我们要理解 AI 的边界,知道它能做什么,不能做什么;了解它能为人类提供什么帮助,怎样更好地为人类所用;人类可以释放哪些生产力,而更专注于人类自己该做的事情。

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微软放大招,计划100亿美元加码AIGC巨头,行业风口开启?概念股砸出深坑,机构扎堆看好名单请收藏

2023-01-13

在不少人看来,AIGC是下一个科技革命的开端,新的时代正在来临。

 

 

  微软考虑向OpenAI投资百亿美元

 

 

  微软目前就风靡全球的聊天机器人ChatGPT开发者OpenAI投资100亿美元开展谈判。这笔资金还包括其它风险投资机构。交易达成后,OpenAI的估值将达到290亿美元。报道称,目前还不清楚这笔交易是否已经敲定,但潜在投资者在最近收到的文件显示,原定是在2022年底前完成交易。

 

 

  据悉,OpenAI公司成立于2015年,由特斯拉CEO埃隆·马斯克和投资家Sam Altman等人创办,2018年马斯克退出公司董事会。去年12月1日,OpenAI正式推出新一代对话式语言模型ChatGPT,在人工智能生成内容(AIGC)领域引起了轰动,上线短短五天就吸引了超100万用户。

 

 

  AIGC对内容生产的颠覆不仅体现在种类的多样性,更体现在效率的极大提升和成本的几何级缩减。

 

 

  2022年12月,Science杂志发布了2022年度科学十大突破,AIGC正是其中之一。在不少人看来,AIGC是下一个科技革命的开端,新的时代正在来临。在2022年百度世界大会上,李彦宏指出,未来十年,AIGC将颠覆现有内容生产模式。可以实现十分之一的成本,百倍千倍的生产速度,生成AI原创内容。

 

 

  A股上市公司透露AIGC布局情况

 

 

  目前A股市场上布局AIGC领域的公司还比较少。具体来看,昆仑万维在AIGC领域已有相应的业务布局,旗下 StarX MusicX Lab 音乐实验室已在国内外180多个音乐平台上线AI创作的歌曲,并在企业端与多个行业的头部公司达成合作。

 

 

  中文在线一直在AIGC领域投入研究并已落地应用等,如公司已推出AI主播、AI绘画和AI文字辅助创作功能,并在研发推动更多AIGC功能落地。

 

 

  天娱数科打造了虚拟数字人+虚拟空间+AIGC一体化应用平台“元享Meta-Surfing”,为用户在元宇宙中的数字身份塑造、元世界空间打造提供数据与算法服务。

 

 

  科大国创自主研发的智能外呼机器人系统,采用纯软架构设计,基于AIGC技术,结合业务话术以及知识计算,进行语义理解与意图识别,智能自动生成交互内容。

 

 

  中科金财基于Web3.0规则架构,研发了数字人内容制作引擎、元宇宙场景开发工具,并通过 AIGC的企业级内容互动创作平台,实现与中科金财元宇宙数字化营销平台“觅际”融合。

 

 

  吉宏股份在跨境电商板块和SaaS吉喵云的主要业务模块里使用的AIGC技术均是由自己开发。

 

 

  焦点科技在商品文本描述自动生成领域利用了AIGC技术,其他方面应用尚在研发储备中。

 

 

  概念股整体回撤大

 

 

  8股业绩具备持续增长潜力

 

 

  数据宝统计,截至1月11日收盘,AIGC概念股合计A股市值3911亿元。今年以来,AIGC概念指数涨幅2.65%,小幅跑赢同期上证指数。二六三、盛视科技、拓尔思、中科金财、数字政通等股涨幅排前五位。

 

 

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  去年11月兴起的AIGC概念,目前热度明显降温。最新收盘价与2022年以来高点相比,概念股平均回撤幅度达到41.96%。恒信东方、首都在线、当虹科技、蓝色光标、山水比德等5股回撤幅度超过60%。

 

 

  机构最青睐的AIGC概念股是哪只?数据宝统计,机构评级家数最多的是完美世界,共37家机构给予其积极型评级。其次是科大讯飞、浪潮信息等。按照5家以上机构一致预测,机构预测2022年-2024年净利润增速均超10%的股票有8只。最新估值水平来看,浪潮信息、捷成股份、完美世界等3股滚动市盈率低于30倍。

 

 

  最新收盘价与一致预测目标价相比,捷成股份上涨空间70.19%排在首位。该股最新股价不足5元/股,较2022年以来高点回撤48.51%。1月以来捷成股份获北上资金增持1438万股,按照区间成交均价粗略计算,增持金额约0.66亿元。科大讯飞、浪潮信息上涨空间均超30%,1月以来两者获北上资金分别增持260万股、444万股。

 

 

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砸下677亿,微软盯上ChatGPT

2023-01-13

2020年夏天,时任美国总统特朗普下令要求字节跳动出售抖音海外版TikTok在美业务,随后科技巨头微软就宣布与其进行收购谈判,上演了一场中美世纪并购“肥皂剧”。当然,最后因为拜登的上台,这一交易案并没有达成。

 

 

如今,收购TikTok未果、不甘心错过风口的微软,这次盯上了最近热议、超过一百万用户的人工智能(AI)聊天机器人模型ChatGPT,以及其背后母公司OpenAI。

 

 

据媒体1月10日报道,微软计划向OpenAI 投资100亿美元(合人民币677.51亿元)以收购其49%股权,目前双方正在谈判,预计 OpenAI 投后估值将达到290亿美元。更早之前的消息称,微软要将ChatGPT技术整合到其Word、PowerPoint、Outlook、Bing必应搜索等软件产品中,以更好对抗Google(谷歌搜索)。

 

 

事实上,随着ChatGPT和AIGC(生成式人工智能)技术带来令人惊艳的信息反馈,拥有搜索引擎的科技公司们都面临着巨大的技术挑战——谷歌管理层警铃大作,发布所谓“红色代码”(Code Red);微软则积极拥抱OpenAI,以提升搜索、微软云等业务。

 

 

“搜索一直是AI规模最大的应用场景,搜索引擎就是最大的 AI 技术项目,”百度搜索杰出架构师辜斯缪对钛媒体App表示,AIGC和搜索引擎是互补而非取代关系,他认为搜索引擎正在从信息检索到检索+生成一种混合技术系统转变,而模型是参考边界调整对自身能力的判断。

 

 

北京时间1月12日凌晨,OpenAI在社交平台上表示,其开始考虑对ChatGPT进行收费,以实现商业化,可能包括ChatGPT Professional(专业版)、每月订阅付费等方式。

 

 

一个基于AIGC技术的搜索引擎时代已经到来。

 

 

ChatGPT背后的搜索广告争夺战

 

 

过去30年里,Netscape的网络浏览器、谷歌的搜索引擎和苹果的 iPhone 智能手机等产品,颠覆了全球科技行业。

 

 

其中,20多年来,谷歌、必应、百度等搜索引擎平台一直是全球互联网的主要门户,承载着用户重要信息获取渠道之一。

 

 

但随着短视频、社交移动平台等其他知识获取方式的诞生,加上谷歌、微软必应之间“内卷”竞争、新的算法技术产生等多个因素,从而压缩了用户在搜索平台上的停留时间,进一步改变了搜索市场的局面。

 

 

根据Statista数据显示,谷歌在全球桌面搜索市场份额已经从2015年接近90%,到2022年12月降至84%左右。与此同时,微软必应搜索占据全球近9%份额,短视频平台TikTok则在全球拥有超过10亿月活,进一步加剧了市场竞争。

 

 

实际上,在ChatGPT诞生之前,微软、谷歌都意识到了人工智能大模型的重要性,积极与OpenAI、DeepMind等 AI 技术软件公司合作与借力:

 

 

  • 2017年,谷歌推出了基于“编码器-解码器”架构设计、NLP(自然语言处理)经典模型Transformer,凭借其优越的性能,已然成为机器翻译领域的主流模型,在深度学习领域产生了巨大影响,而且用于了谷歌搜索等业务,实现了技术产业化、商业化,一定程度上提升了其广告收入。
  • 2020年OpenAI发布GPT-3之后,微软于当年9月22日取得独家授权。有报道指,OpenAI每年在微软云计算上花费约为7000万美元,而微软云为此买单。作为交换,OpenAI成为了微软从谷歌手里抢走的重要客户——据报道,OpenAI一直是谷歌云最大的客户之一,在2019、2020年共向谷歌支付超过1.2亿美元的云计算费用。
  • 2021年左右,微软曾利用OpenAI 研发的图像生成工具DALL·E 2,与必应的Image Creator工具集成在一起,支持用户自动搜索图片建议等功能。
  • 2022年6月,微软推出了一项付费服务Copilot,借助OpenAI技术,帮助软件开发人员自动生成代码,这一工具得到了行业内的好评。随后,Copilot和OpenAI联合生成了基于生成式预训练转换器GPT,也称为大语言模型,助力了微软智能化技术升级。
  • 去年9月28日,谷歌搜索宣布引入了多重搜索Multisearch技术。通过图像、屏幕截图等方式向其添加文本,从而实现搜索信息功能,并支持70多种语言,重构了搜索方式,也就是Go beyond the search box。

 

 

当下,一种有望重塑、甚至取代传统搜索引擎的新技术ChatGPT的出现,让谷歌核心搜索业务再度面临着新的严重威胁,“这将决定谷歌未来的成败。”一位谷歌高管对《纽约时报》表示。

 

 

2022年12月,摩根士丹利发布了一份报告,调查ChatGPT是否对谷歌构成威胁,该投行首席分析师Brian Nowak表示,语言模型可能会占据市场份额,并破坏谷歌作为互联网用户入口的地位。

 

 

专栏作家Parmy Olson认为,相比谷歌搜索抓取数十亿个网页内容编制索引,然后按照最相关的答案对其进行排名,包含链接列表来让你点击。ChatGPT却直接基于它自己的搜索和信息综合的单一答案,回复流程更加简便。

 

 

钛媒体App编辑向ChatGPT提问关于GPT与搜索结合优势的相关回复

 

 

“如果将ChatGPT加入搜索引擎中,将会使搜索结果更具自然语言理解能力,能够更准确地理解用户的查询意图并返回相应的搜索结果。此外,ChatGPT还可以生成更为友好的查询答案或进行问答,提高搜索体验。”ChatGPT指,GPT可以帮助必应搜索更好地处理问答查询,并在查询中提供额外的上下文信息。

 

 

但它也承认,这只是ChatGPT的“推测”,不一定成为现实。

 

 

实际上,无论谷歌不愿意接受ChatGPT,还是因为大模型生成错误答案以及令人反感的内容等因素。如今,谷歌不得不接受 AIGC、算法推荐、短视频等新兴事物、以及美国通货膨胀严重叠加,对于其搜索广告收入减少带来的巨大冲击。

 

 

根据《广告时代》 (Advertising Age)对50家全球顶级广告主的分析数据发现,整个2022年,全球广告支出增长中值为7.4%——这个数字远低于2021年的22.1%。

 

 

其中,部分大公司已经砍掉了大笔的广告营销支出:最大广告主腾讯在2022年前九个月的广告和营销支出削减了33%;阿里则在半年内将其销售和营销费用削减了14%;Facebook母公司Meta去年三季度净利润同比下降52%。

 

 

据谷歌母公司Alphabet发布的2022年第三季度财报,其营收同比仅增长6%,是自2013年以来谷歌最慢的单季增速。同时,Alphabet录得第三季度净利润为139亿美元,同比下降27%,低于市场预期。

 

 

与此同时,借助 AI 算法,TikTok却获得了巨大的收入增长。FastData研究院等机构去年9月发布的《TikTok生态发展与全球短视频生态布局报告》显示,其预计2022年TikTok广告收入在130-150亿美元左右,2023年可达500亿美元。

 

 

因此,谷歌、微软不得不随着技术变革,利用大模型与深度学习算法以提升搜索广告收入。

 

 

三年前,微软向特斯拉CEO马斯克、前Y Combinator总裁Sam Altman等人共同创立的OpenAI 投资10亿美元,获得了GPT、ChatGPT这些软件“金矿”。

 

 

据The information,自2019年以来,利用与OpenAI公司的紧密合作,微软内部已有多名高管参与尝试将OpenAI技术和软件集成到微软产品中。报道指,微软CTO Kevin Scott在其中发挥了重要作用,比如将OpenAI 技术集成到Power程序中,而且向企业客户转售GPT-3和DALL·E 2 及其Azure服务器和计算能力租赁业务;微软AI 平台和数据科学副总裁Bilenko则构建基于OpenAI 模型的新企业服务。

 

 

根据财报,在截至去年6月的12个月里,微软通过其搜索、MSN和其他新闻产品创造了116亿美元的广告收入,比上年增长25%。尽管微软没有公布来自必应搜索的广告收入,但媒体指出,必应贡献了116亿美元的大部分。相比之下,谷歌搜索在同一时期产生的收入至少是必应的10倍。

 

 

接受钛媒体App采访时,清华大学计算机科学与技术系长聘副教授黄民烈表示,ChatGPT定位为通用任务型助理,作为工具,容易被很多人用到。当然这里面商业成本是必须要考虑的,但他认为未来一定是成本下行的趋势,一定会产生很多商业应用。可以参考现在很多文生图的公司和应用、感知和认知领域的 AIGC等。“所以我绝对是积极乐观的。”

 

 

“现在确实是 AI 应用发展的好时机,尤其是应用落地的时机。我对 AI 比较乐观,而且我认为 AI 未来肯定要走产业路线。我越来越感觉到产业界应用机会比学术界更大。”京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬博士认为,AI 技术慢慢地会从一个“作坊式”研究探索变成“工业级”工程或系统落地。

 

 

收购内幕:下属不看好,盖茨有疑虑

 

 

如果与微软达成新的并购和股份协议,对于人工智能研究实验室OpenAI公司CEO Sam Altman来说,是一场巨大的胜利。
OpenAI首席执行官Sam Altman(来源:Vox)

 

 

OpenAI首席执行官Sam Altman(来源:Vox)

 

 

Altman本身就是资本市场的精英人士。在2000年代中期还是一名大学生时,他就获得了运营商授权分发他的移动社交网络公司Loopt,后来他成为了投资者和投行顾问,并领导硅谷著名孵化器机构Y Combinator,并于2019年离开YC,并开始运营OpenAI。

 

 

2018年,OpenAI开发了GPT的第一个生成式预训练模型版本,可以理解人类语言并推断从互联网上收集的大量数据之间的关系。该技术可以像人类一样回答问题,并将文本自动翻译。

 

 

2019年,微软向OpenAI投资了10亿美元,其云服务部门也为 OpenAI 提供所需的算力。

 

 

目前,OpenAI拥有300名员工,并于2021年底已经完成了2.5亿美元的A轮融资,投资人包括微软、马斯克、谷歌风投、老虎基金、A16z以及Altman前东家YC等。据报道,在本轮融资之前,OpenAI公司估值已经接近200亿美元,是其2022年预计收入的500-800倍。

 

 

目前,新的利润分享交易谈判正在进行当中。据媒体报道,在收回其投资之前,微软将获得OpenAI 75%的利润。并且在达到这一门槛之后,微软和其他投资者将分别获得OpenAI 49%的股权,OpenAI的非营利母公司将拥有剩余2%的股权。

 

 

但并非所有人都认为这场交易是正确的。其中有一位OpenAI员工表示,它们认为微软有点落后,并不看好这次交易。

 

 

此外,据The information,尽管微软多年来连续投资OpenAI,但微软董事长比尔·盖茨(Bill Gates)并不喜欢这项投资,盖茨对OpenAI的技术表示怀疑,认为其部分侧重于计算机掌握人类语言含义的能力。
比尔·盖茨(来源:Keystone/Gian Ehrenzeller)

 

 

比尔·盖茨(图片来源:Keystone/Gian Ehrenzeller)

 

 

不过,在1月22日Reddit 的年度AMA活动上,盖茨认为,AI是“极具革命性的”。而相比之下,他对Web3和元宇宙则有些冷淡。当被问及如何看待ChatGPT时,他表示,“这让我能一窥未来,整个平台的方法和创新速度都令我印象深刻。”

 

 

“这些AI 的进步速度,给我留下了深刻的印象。我认为它们会产生巨大的影响,想想在盖茨基金会采用它们,我们希望有导师帮助孩子们学习数学并保持兴趣,我们希望为无法就医的非洲人提供医疗帮助,我仍与微软合作,所以我非常密切地关注这个。”盖茨表示。

 

 

实际上,微软CEO纳德拉(Satya Nadella)选择继续推动与OpenAI合作背后,除了 AI 的发展潜力,纳德拉还看到了提升微软云业务收入的机会,尤其是向客户出租服务器和计算能力的销售收入。目前亚马逊AWS已经实现了这一销售模式,实现了云服务业务收入提升。

 

 

据The information,在本次投资结束后,两家公司将开始合作开发下一代软件和GPU(图形处理器)集群,用于训练他们的模型,以及集成至微软Power Apps软件当中。“OpenAI模型目前非常依赖微软的软件和硬件来运行,占用微软云空间和计算量很多,以至于其很难轻松移植。”

 

 

此外,国际机器学习会议ICML已经宣布,禁止征稿使用大型语言模型(LLM,如ChatGPT)生成的论文提交;纽约市教育部也已经宣布,阻止在其网络和设备上对ChatGPT访问。这意味着,OpenAI和它的ChatGPT依然面临着社会带来的巨大挑战。

 

 

据媒体报道,交易完成后,微软将长期持有OpenAI大部分股份,而且不断稀释股份、向员工发行股票,这将会导致OpenAI 公司短期内不会上市,可能会削弱其在市场的领先地位。

 

 

下一步计划

 

 

OpenAI公司于2021年发布了GPT-3,引发行业热议,并在ChatGPT中使用了更新版本的GPT-3.5。

 

 

最近有消息指,“GPT-3有1750亿参数,而接下来的GPT-4参数高达100万亿”大新闻,引发技术领域关注,但后来媒体证实这一消息为假,相关团队成员证实,GPT-4的参数量仅会比GPT-3稍大一些。

 

 

不可否认的是,人们对于OpenAI和他的GPT-4有着更高期待,预计今年上半年OpenAI 将发布最新的GPT-4产品。

 

 

此外,在商业化层面,据路透报道,OpenAI最近向投资者表示,其预计2023年收入将达到2亿美元,到2024年将达到10亿美元——去年收入仅有数千万美元。该公司指出,他们计划向获得其技术授权的开发者收取约1美分或更多费用。

 

 

根据该公司Discord服务器上的最新戏哦奥西,OpenAI已经分享了其实验性ChatGPT Professional服务的等待名单,该服务将收取费用。

 

 

“我们开始考虑如何通过ChatGPT获利(最初的想法,还没有官方分享)。我们的目标是不断改进和维护服务,货币化是我们正在考虑确保其长期可行性的一种方式,“OpenAI 公司正在就有关ChatGPT专业程序付费版本的调查。OpenAI希望收集用户的反馈,了解他们愿意为更多访问ChatGPT支付多少费用。

 

 

根据规划,付费版本将有效地消除对流行聊天机器人的任何限制。ChatGPT将始终可用,没有停电窗口,响应速度更快,并根据需要发送尽可能多的消息。此外,付费版本将提供两倍于当前每日限制的消息。

 

 

Altman此前在推文中表示,每次有人使用ChatGPT时,它都会花费大约几美分的计算能力,这引发了人们对OpenAI 烧钱的担忧。据媒体报道,GPT自身成本超过了普通 AI 模型的两倍还多。

 

 

“我们在收入问题上进行着非常激烈的斗争,因为我们知道,如果你真的做了一个通用人工智能,基本上就像按下一个按钮,然后说出你希望公司获得多少钱,”Altman表示,如果公司成功,GPT技术软件将产生无限的利润。

 

 

但不管画多大“饼”,如果最终微软向OpenAI投资100亿美元成真,那么双方将会形成强强联盟,对抗谷歌。

 

 

设计软件公司Autodesk前CEO卡尔巴斯表示,微软与OpenAI之间像是天作之合,“至少从用户的角度来看,感觉这是一个使用新的 AI 模型实现(搜索业务)巨大飞跃的最佳时代。”

 

 

“ChatGPT展示了新一代 AI 技术的能力,或许不远的未来,一定程度的AGI(通用人工智能)可以做到。至少无缝人机交互是乐观的,”黄民烈告诉钛媒体App。

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百度发布「AI大底座」:一口气把10年AI技术积累打包了

2023-01-13

技术创新的节点性时刻,往往是以基建变革的形式展现。

现在,中国AI头号玩家百度,再次明确复现了这一规律:

AI大底座,已正式对外推出。

就在刚刚结束的百度AI开发者大会上,李彦宏判断,深度学习算法是第四次科技革命的标志。

并且“创新驱动增长,反馈驱动创新”,这种技术力量向产业蔓延的过程中,真正的应用创新要靠在产业实际应用中的“反馈”才能实现。

△百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏

而集百度AI能力之大成的AI大底座,正是百度交出的答卷。

什么是AI大底座?

可以这样理解:这一基础设施涵盖从芯片、框架,到大模型、应用的AI发展全要素。等于是把大数据、大算力、大模型集结到了同一个体系结构当中。

相比于传统云服务,可以说是全面“AI化”,把计算跟智能更紧密地绑定在了一起。

百度此举,如何解读?又具体印证了怎样的技术大势?

我们照例一层层拆解来看。

AI大底座如何构成?

还是先来看看AI大底座的完整构成。

具体分为两层:

基础架构AI IaaS层:最核心的组成部分是提供AI算力支持的芯片。在百度AI大底座中,核心芯片包括百度自研的AI芯片昆仑芯,以及太行DPU等。应用平台AI PaaS层:整合百度AI两大王牌飞桨深度学习框架和百度文心大模型,能够实现从数据存储,到AI模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化生产。从架构上来看,AI大底座既在底层的AI计算、存储、加速、容器方面进行了系统优化和产品自研,也在更高层的AI开发、模型供给能力方面,释出了百度长期积累的AI技术优势。

更值得关注的是,由于百度在全要素上都实现了核心产品自研,集大成的AI大底座各层之间深度耦合,使得端到端的整合优化成为可能。

基于这样的架构,AI应用开发的模式不再是手工作坊式的“一项目一训练”,需要耗费大量数据标注成本和人工调优成本,而是更像流水线工厂:

AI底层技术被抽象出来,形成了通用化、模块化的平台套件,企业只需要按照实际业务需求“搭积木”。

AI大底座有何用?

这样一种基础设施的形式,能带来什么新价值?

核心还是与产业升级最本质的需求有关,即降本增效。

结合实际案例来看。理想汽车和百度智能云合作,基于百度AI大底座,构建了用于自动驾驶研发的“理想汽车智能云”。

理想的需求在于,随着自动驾驶研发的深入,其所面对的业务场景越来越庞大、复杂;并且随着智能汽车出货量越来越多,很多车载数据要回传进一步再训练,其中涉及到复杂的AI开发应用环节,对算力、模型泛化能力的要求也很高。

于是,百度AI大底座一方面为其提供了完整的开发应用工具链,涵盖数据采集标注、数据闭环、模型开发、云仿真等AI开发环节,让理想可以不用花费额外的时间精力,考虑资源调度、训练性能、模型部署验证等问题。

另一方面,在百度AI大底座的体系之中,应用落地过程中出现的模型效果问题,能够在深度学习框架的支持之下,快速驱动迭代新的模型结构;同时当上层应用对底层芯片算力提出新的要求,也能够迅速得到反馈调整。

通过这样端到端的优化,AI大底座使自动驾驶常用的算子训练和推理速度平均提升了100%,同时使研发迭代效率提升了100%。

从这个案例中可以看出,企业做智能化、做AI开发的核心痛点包括两方面:

其一,基础设施构建需要花费大量时间精力。尤其在智能计算占比加重的情况下,芯片、框架、模型、应用各个环节,都需要大规模投入和长期技术积累。其二,所构建的基础设施如果不能从底层硬件到上层应用深度耦合,就会影响AI开发的实际效率和迭代速度。而AI大底座作为一个全栈融合的智算基础设施,凭借其全要素、端到端优化的特点,在满足产业对基础设施的最新需求的同时,恰恰能解决智能化过程中资源效能和模型效能的瓶颈问题。

此外,上层文心大模型的引入,还驱动AI大底座形成了平台化的反馈闭环机制。

简单来说,就是产业应用中产生的新知识和经验,还能不断被用来再训练大模型,让AI实现“自我升级”,以适应不同的业务环境。

国网福建,就已受益于这一机制。

为了解决复杂自然环境中的设备巡检等业务问题,国网福建同样选择了智能化升级。

他们遇到的一个问题是,虽然摄像头、无人机等设备可以充当巡检人员的“眼睛”,替人进入到复杂、危险环境中回传数据,再靠AI来辅助判断安全隐患、瑕疵点。但实际上,自然界的阳光、云彩、光线、植被,任何一点变化都可能给数据带来新的噪音,影响模型的准确率。

另外,国网是一个大集团,底下各个分公司面对的自然环境都不一样,因此通用模型落实到本地,效果往往不尽如人意。

国网福建的最新解决方案,是依托于百度AI大底座,打造了一个电力大模型。

这个电力大模型每到一处,通过吸收少量当地样本信息进行微调,就能快速适应当地需求。同时,微调的过程又会被反馈到通用大模型本体当中,进一步加强通用大模型的泛化能力。

数据显示,这种AI自我升级能力的引入,使得电网巡检场景中安全隐患识别率提升了30%,识别效率提升了5倍。

AI大底座,为什么是现在?

简单总结起来,百度AI大底座,从技术的角度来看,就是百度AI技术的集大成者。从产业价值的角度来看,则是以集中力量办大事的方式,解决了产业升级当前面临的痛点问题。

但,为什么是现在?

当ChatGPT为首的一众大模型,在2022年里掀起一波又一波AIGC的狂欢。

在更靠近实际应用的产业侧,新一轮技术冲击也正在引爆各行各业对AI应用的需求增长。

无论是理想的案例,还是国家电网的案例,本质上看,这一轮基础设施之变,实际上就是围绕智能之变。

这一点,在数据上亦有反馈。IDC最新报告就预测,2022年,中国AI公有云服务市场规模将达到74.6亿人民币。相较于2021年的44.1亿元人民币,增长了近41%。

所以,为什么百度选择在此时推出AI大底座,第一重答案,就是时代所需,大势所至。

如果说基础云计算,加速了企业数据、业务电子化、数字化的进程,那么当AI开始更深层次地被嵌入到企业发展的链路之中,新一代AI基础设施的推出就变得势在必行。

百度集团副总裁侯震宇也坦承:

AI大底座正是应经济加速智能化的大潮流而生。

△百度集团副总裁侯震宇

而尽管在通用云产品上,百度智能云更多扮演的是“追赶者”的角色,但其与AI的渊源,却是时间跨度最长的。

有不少行业分析认为,百度智能云从诞生起就是百度AI技术的输出窗口,可以说从出生起就是一朵打着AI标签的云。

这就是第二重答案:在AI+Cloud这一方向上,百度具有“人无我有”的技术优势和经验积累。

AI领域出身的玩家,在底层芯片和系统能力上往往欠缺经验。而有着深厚底层设施基础的厂商,在上层AI软件能力上,又缺少丰富的落地案例积累。

从这个层面上来说,在芯片、深度学习框架、大模型、产业应用各个环节都有自研基础,且已积累丰富落地经验的,百度算得上是独一家:

芯片方面,2011年,百度就启动了自研FPGA AI加速器项目。2017年,已经有超过1.2万片FPGA在百度业务体系中被部署。

2018年,百度更是发布了自主研发的AI芯片昆仑芯。2020年,第一代昆仑芯开始大规模部署。目前,这颗芯片已经落地超过2万片,并且被广泛应用在百度搜索和自动驾驶等领域,同时服务 50 多家外部客户,是国内为数不多真正经受过大规模算法考验的芯片。

框架方面,百度飞桨是国内最早启动研发的自研深度学习框架。2016年开源至今,已凝聚406万开发者,服务过15.7万企事业单位,开发模型达47.6万个。

根据IDC报告,截至2021年上半年,TensorFLow、PyTorch以及百度飞桨成为国内最高频使用的开源框架。

大模型方面,百度文心大模型是基于百度逾10年的AI技术积累,和20年来产品业务沉淀下的用户真实需求打造。从2019年ERNIE 1.0发布算起,文心大模型在公开权威语义评测中已斩获十余项世界冠军。

基于文心大模型,百度目前已发布11个行业大模型,大模型总量达36个,已构成业界规模最大的产业大模型体系。目前已大规模应用于搜索、信息流等互联网产品,并在工业、能源、金融、汽车、通信、媒体、教育等各行业落地应用。

这些技术布局,往往始于技术微末之时,甚至被冠以“烧钱”的字眼。

但也正是十年饮冰的坚持投入,使得百度AI大底座成为了行业内首个全栈自研的智算基础设施。

又正是长期技术积累带来的全栈自研能力,给行业和百度本身,都带来了更深远的影响。

对于行业而言,一个全要素、端到端的基础设施,实际是在AI应用密度越来越高、需求计算量越来越大的情况下,把高门槛技术以低门槛方式输出实现,同时还使得更高性价比成为可能。

用百度自己的话说,是:

别人用100张卡来做的事,我们用五六十张就能解决。百度AI大底座可提升千卡并行加速比至90%以上,训练场景资源利用率70%以上,模型开发迭代效率提升100%以上。

这一点,还更为具象化地体现在了百度首次对外开放的阳泉智算中心上。

这一智算中心是目前已建成的亚洲最大单体智算中心,具备4EFLOPS的算力,千卡加速比达到90%,异构资源利用率超过70%。

在绿色节能方面,其PUE值(电能使用效率)低至1.08。这意味着百度一家企业一年节省的电量等于德国一个中型城市全年用电量。因节能而节省的成本,随着智算中心的对外开放,也将投射到客户的成本节约上。

注:PUE=数据中心总能耗/IT设备能耗,越接近1表明能效水平越好。

这也就意味着,未来能参与到智能化升级进程中的企业,将不止于实力更为强劲的产业头部企业,更多中小企业亦将为前沿科技所辐射。

而对于百度而言,自主可控本身亦是更深层次社会价值的体现。

技术的创新,驱动着基建的变革,又通过新一代基础设施的种种特征,更为清晰地被标注在产业应用之中,切切实实地影响着产业智能化转型的节奏和发展速度。

背后科技自立的价值,不言而喻。

是以,时候到了。

△百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖

并且就如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖所分享的那样:

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OpenAI与马斯克无关的日子

2023-01-13

马斯克又一次“创业”成功了。

 

 

当地时间1月5日,有消息称,人工智能研究实验室OpenAI正在谈判以收购要约的形式出售现有股票。据知情人士透露,风险投资公司Thrive Capital和Founders Fund正在与OpenAI就收购股票事宜进行谈判,双方尚未达成最终的协议。

 

 

据透露,虽然OpenAI目前收入只有几千万美元,但有望在此次要约收购中获得高达290亿美元的估值,这将使其成为全球市值最高的独角兽之一。

 

 

2021年,OpenAI的估值还是140亿美元,一年之内翻了一倍,人工智能领域的商业霸主或许正在升起。

 

 

OpenAI估值的飙升,得益于公司在2022年推出的两款面向普通消费者的重磅人工智能产品——升级版AI画图神器DALL E 2和人工智能聊天机器人ChatGPT。

 

 

2022年5月发布的 DALL E 2迅速在社交网络上带火了人工智能绘画分享热潮,用户只需要输入描述词,软件就可以“创造”出对应的绘画作品。许多画手感叹未来要被AI抢饭碗了,不过也有画手质疑AI作画学习和产出的过程,实际上存在着对以往画家的严重侵权。

 

 

2022年11月上线的ChatGPT更是引起了狂热追,短短5天用户量便突破百万。连科技界“第一网红”马斯克都忍不住在个人账号感叹:“很多人陷入了疯狂的ChatGPT循环之中。”“ChatGPT很惊人,我们离强大到危险的人工智能不远了。”

 

 

作为“全球顶流”,马斯克发推表达对ChatGPT火爆程度的感慨绝非无心之举。实际上,马斯克正是OpenAI的创立者之一。

 

 

只是在2018年,马斯克退出了OpenAI,此后,其对后者的态度出现两极化,一方面批评OpenAI不够开源,违反初心,另一方面又对OpenAI的技术疯狂点赞。当然,一切发生在这位“极客技术原教旨主义者”身上,倒也并不令人惊讶。

 

 

01

 

 

ChatGPT操作流程非常简单,用户登录后在对话框输入内容即可实现交流。

 

 

相比较过去常常被调侃为“人工智障”的AI对话机器人,ChatGPT回答速度快,回答内容具体,尽管在细节上仍有很多纰漏,但是在大体逻辑上基本能够领会用户的需求,并会主动驳斥和暂停可能存在潜在危险的对话。

 

 

用户们在这款聊天机器人身上看到了为自己“省时省力省脑子”的可能性。ChatGPT不仅能回答考试题,还能完成命题的工作汇报和方案计划,用户抛出一个主题和简单的描述就能够生成小说设定、故事线和情节框架,甚至还能按照要求为用户写代码。

 

 

从现有的表现看,随着技术提升,ChatGPT有非常广阔的应用前景。

 

 

据知情人士透露,OpenAI背后的“大金主”微软正在计划将ChatGPT引入自家搜索引擎必应之中,以吸引更多的用户。

 

 

此前,ChatGPT爆火已经让搜索引擎“老大哥”谷歌感受到了威胁。据外媒报道,谷歌发布了“红色代码”要求员工注意危机,公司CEO皮查伊在近期参与了一系列探讨谷歌AI战略的会议,推翻了内部众多团队的原有工作,并在从其他部门抽调员工以拿出针对ChatGPT强势崛起的解决方案。

 

 

ChatGPT的流行也引出了新的社会担忧。

 

 

据报道,许多美国学生已经在用ChatGPT辅助自己完成课堂作业和论文写作。由于担心对学生学习产生负面影响以及内容的安全性和准确性仍存在风险,1月5日,纽约市教育局宣布纽约市公立学校的网络和设备上限制访问ChatGPT。

 

 

OpenAI也意识到目前的局势已经有失控的可能性。

 

 

公司CEO阿尔特曼在个人社交账号呼吁用户要谨慎地使用ChatGPT,他写道:“ChatGPT有明显的局限性,只是在某些方面彰显出的强大能力让人误以为它是伟大的。现在依靠它来做任何重要的事情都是错误的,这只是预演,我们在稳健性和真实性方面仍有很多工作待完成。”

 

 

02

 

 

马斯克与OpenAI的渊源早于七年前就已经产生。

 

 

随着人工智能成为科技业大势所趋,马斯克和在一次饭局上和几名供职于谷歌的AI研发人员讨论起了他们心中共同存在的担忧——人工智能终将会接管世界,但相关技术只会被个别巨头所掌握。因此,他们谋划建立一家不以追求利润为目标的AI研究机构,发挥人工智能的最大潜力,做到全面开源,将人工智能技术分享给想要使用的每一个人。

 

 

有了马斯克的支持,美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼和一众硅谷投资人纷纷响应。为了确保技术研究的领先和顺利,他们将目标定在行业内领先的AI技术大佬,并花了大价钱邀请加入。

 

 

2015年,OpenAI在加州正式创立。彼时,担任CEO的阿尔特曼强调:“我们招聘的人都是支持开源的,他们愿意分享自己的研发成果。”

 

 

要说明的是,谷歌抢在OpenAI创建之前开源了其名下的TensorFlow人工智能引擎。从某种程度上说,OpenAI从创立起就和谷歌存在着直接竞争关系。

 

 

特斯拉和AI技术的关联越来越深,马斯克的主业和OpenAI非营利组织的定位产生了明显的利益冲突。2017年,OpenAI研究员、斯坦福大学博士Andrej Karpathy跳槽去特斯拉担任人工智能及自动驾驶视觉总监,直接向马斯克汇报。

 

 

外界越发担忧特斯拉将运用OpenAI的技术实现系统和产品升级。马斯克和OpenAI必须划清界限。2018年,马斯克离开OpenAI的董事会,转变为赞助者和顾问。

 

 

虽然非盈利的愿望是温暖且美好的,但是AI技术研发所需要的资金投入却是冷冰冰的现实数字。2018年,公司推出的GPT-3语言模型在训练阶段就花费了1200万美元。

 

 

于是,秉承开源设想的科研人员也不得不在资金支持面前妥协让步,放弃非营利的设想。

 

 

2019年,OpenAI违背初衷,摇身一变成为有利润上限的盈利机构,股东的投资回报被限制为不超过原始投资金额的100倍。

 

 

公司性质刚刚转换,微软就宣布为OpenAI注资10亿美元,并获得了将OpenAI部分AI技术商业化,赋能产品的许可。

 

 

注资以来,微软官方并没有发布关于OpenAI技术应用的官方消息。但随着ChatGPT的火爆,坊间频频传出微软旗下产品和ChatGPT将实现功能整合的消息。

 

 

据内部员工透露,微软Office办公软件正在使用OpenAI的技术整合AI工具集,相关功能包括优化Outlook搜索结果,辅助用户自动回复电子邮件,提供改进写作、汇报材料和数据表格的建议及聊天机器人式程序。

 

 

人工智能直接帮助甚至代替白领完成工作或许并不再是幻想。

 

 

03

 

 

告别马斯克,携手微软,OpenAI的无缝转换让舆论甚至怀疑所谓的利益冲突避嫌更像是在利益分配上没有达成一致,马斯克选择了退出。有消息人士透露,微软在注资前并非只要求了OpenAI技术的优先使用权,甚至要求加入排他性条款。

 

 

据外媒报道,OpenAI的CEO阿尔特曼近期对投资者表示,公司很快就能通过向消费者和企业收取产品费用实现高达10亿美元的年收入。可以说,OpenAI已经彻底放弃了非盈利的初衷,在开源上或许也没有那么积极。

 

 

2020年,马斯克曾表示OpenAI应当变得更“开放一些”,支持舆论对OpenAI变成ClosedAI的批评。马斯克还称,自己已经没有掌控OpenAI的权力了,能从公司获得的消息非常有限,他对公司高管在安全领域的信心并不高。

 

 

近期,马斯克身陷舆论风暴之中,特斯拉暴跌导致他的身家大幅度缩水。离开OpenAI董事会让马斯克很难从此次估值暴涨中获得有分量的实际收益,不知他是否会感叹这一次创业是“为他人做嫁衣”。

 

 

在微软成为公司最主要的投资者后,OpenAI是微软挑战谷歌在AI领域地位的工具几乎就是舆论默认的事实。某种程度上,马斯克所担忧的AI技术会被几家大公司所掌控还是难以避免的发生了。

 

 

随着人工智能面向普通用户的商业版图越发细致化,AI生产内容的版权归属势必会成为新的焦点问题。文本片段、图像、视频及AI模型产生一切内容的版权所有者究竟是谁?是生成结果的用户,还是训练模型的开发者,抑或是提供了模型训练数据的内容创作者?

 

 

2021年,微软与OpenAI共同推出了使用OpenAI的AI系统Codex所创建的AI编程工具GitHub Copilot。据OpenAI的介绍,Codex接受了“数千万个公共存储库”的训练,包括GitHub上的代码。在深度学习的基础上,Copilot可以实现根据上文提示为程序员自动编写下文代码。

 

 

2022年6月,Copilot在一年的免费试用后转为付费工具,定价10美元/月。

 

 

随即,美国几位程序员开始收集证据,对Copilot提出集体诉讼,索赔90亿美元。

 

 

原告方指控OpenAI涉嫌违反开源许可,使用创作者们贡献的代码训练专有AI工具,但没有在产品中给出版权来源,创作者们也没有获得版权收入。诉讼发起者表示目的不是钱,而是不想自己的努力被人工智能轻易占据,他称:“未来如果Copilot逐渐抹杀了开源社区,你会有怎样的感觉?”

 

 

据外媒报道,这是美国第一个针对AI系统训练和输出的集体诉讼案,判决结果或许会对AI行业的发展产生重要的指导意义。

 

 

基于AI技术的各种服务和工具正在全面的侵入普通消费者的生活之中,在商业化的道路上,OpenAI未来面临的法律风险和伦理问题基本上只会多不会少。此外,公司的盈利模式也仍需经受时间的考验,毕竟免费吸引来的体验者,一到付费阶段就要考虑值不值了。

 

 

更何况,多数人并不希望AI真的替代自己的工作、思考和交流,如果生活中的每一个环节AI都代劳了,这个世界可能真的就被AI接管了。

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AIGC究竟是打工人的福音,还是噩梦?

2023-01-05

过去很长一段时间,人类对AI的担忧还停留在可控的范围内,因为技术所限,AI更多地在替代人类从事重复性高、繁琐枯燥的“dirty work”。

但现在,一切都不一样了。各种AIGC应用,包括自动生成文字、图片、视频、代码的“AI打工天团”相继登场,文案、插画师、视频制作人,甚至程序员都陷入“被AI替代”的恐慌。

人类引以为傲的创造力也沦陷了吗?

01

“抄”你不商量

版权问题是悬于AIGC之上的达摩克里斯之剑

AIGC是指利用人工智能技术来生成内容,它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。

随着生成扩散模型和多模态预训练模型等技术的快速发展,在图文生成效果上有了显著进步,AI可以快速、灵活地生成不同模态的数据内容,极大地助力了2022年AIGC赛道的爆火。据Gartner预计,到2025年,AIGC将占全球所有生成数据的10%。

硅谷众多一线VC纷纷将目光瞄准AIGC初创公司,尤其是生成式AI艺术这一领域,今年有两家独角兽 Stability 和 Jasper 均获得了超过一亿美元的融资,估值突破十亿美元。AI绘画的热度还未散去,OpenAIChatGPT又掀起了AI问答的新热潮。

但在11月份AI编程辅助工具GitHub Copilot被集体诉讼告上了法庭,AIGC的合法性也被推到了风口浪尖。诉讼原告声称微软、GitHub和OpenAI侵犯了其版权,Copilot复制开源代码时并没有提供署名。虽然目前该案件尚处于早期阶段,前景并不明晰,但可以肯定的是AI版权之战的第一枪已经打响,该诉讼中的任何细节,都可能决定AIGC未来发展的走向。

图源:Analytics Insight

该诉讼案呼应了很多设计师、程序员等内容创作者的担忧,也让我们清醒的看到,无法确权和版权争议将是AIGC公司未来发展的“掣肘”,是AIGC头上的达摩克里斯之剑,正“悬”而未决。

艺术不是拼贴,但真正产生问题的是模型的训练方法

很多艺术家对以 Stable Diffusion 和 Midjourney 为代表的AI艺术公司强烈谴责,表示通过海量素材投喂的AI并不具备艺术创作的能力,艺术不是拼贴,但其实现在的AI 模型不会复制和拼接现有艺术作品。相反,他们使用机器学习来学习概念,比如人的眼睛是什么——通过自身的理解来创作作品。

真正产生问题的是AIGC算法模型的训练方式,它们是通过识别和学习数据中的模式来工作,而这些程序用于生成代码、文本、音乐和艺术的训练数据本身是由人类创建的,大部分是从网络上抓取而来的,其中一些内容是受到版权保护的。

02

AI作品的版权争议,确实有些关键问题需要回答:

1.由AI生成的作品合法吗?

训练模型在某种程度上是“合法”的,但该模型的应用可能是侵权的。

目前AIGC大多数模型都是根据从网络上获取的大量内容进行训练的,AI研究人员、初创企业和科技巨头们之所以敢放手使用,原因就是使用这些内容(至少在美国)受到合理使用原则的保护。

不过,美国知识产权法的研究教授丹尼尔·热尔维斯(Daniel Gervais)指出,决定这些内容“是否合理的使用”有两个因素需要关注,即“使用的目的或性质是什么,对市场的影响是什么。” 即:是否“改造性”地使用,以及“是否会与原创者竞争并威胁其生计?”,而AIGC已经明显触及到了警戒线。因此训练模型在某种程度上是“合法”的,但该模型的应用可能是侵权的。就类似于为了拍电影而印假钞,但印出假钞还真的用来买东西。

在判断“是否合理的使用”中还有无数种其他情况,其中的输入、目标和输出有着具体的权衡倾向,所以最终“是否合法”的法律裁决还是要受到种种细节的影响。

2.由AI生成的作品,版权该归属于谁?

专利制度假定权益主体是人,机器创作的内容需要有自己的知识产权法和国际条约。

目前除了英国、爱尔兰、新加坡等国家认可计算机程序可作为作者之外,多国版权法保护的都是自然人的权益。依据大陆法,我国著作权法实施条例第二条规定:“著作权法所称作品是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果”。AI没有独立人格,不具备我国著作权法规范中“作者”的主体资格,AI背后设计者、开发者、使用者才应该是AIGC版权的权属者。但目前AI作品的法律性质不明,是否属于著作权法上的作品仍存在争议。目前,一般认为,AI软件设计者已经从软件版权中得到补偿,AI作品版权主要在软件所有者和使用者之间分配。

图源:Intepet

在美国,有大量投入的利用AIGC的内容可以认为是属于二创者本身的,但目前具体的归属需要根据实际情况一一判断,大量投入的量化并不明确。

而涉及到为借助人工智能生成的作品授予版权,投入界定的标准将会是一个持续存在的问题。如果只是单纯地输入‘由梵高画的猫’而生成的内容,是不足以在美国获得版权的。计算机科学家乔治·弗朗切切利(Giorgio Franceschelli)撰写了有关人工智能版权问题的文章,他表示,衡量人类输入对案件判决“尤其正确”。因此,如果你尝试使用不同的提示,并制作几幅图像,通过微调,并持续地进行更多的创意工程,相当高的智力投入,大概率将受到版权保护。

有条件地赋予使用人初始版权,可促进AIGC软件使用和作品传播,激励更开放的表达和创作。

03

AIGC无序发展阶段,有哪些解决方案在进行?

由于行业尚处于无序阶段,各个国家也有不同的政策,AIGC的风险具有未知性和复杂性等特点,很多企业对于风险的预测、防范和应急处置能力均尚未完善。

在Shutterstock与OpenAI合作销售基于算法生成的图像时,其竞争对手Getty Images,则出于种种风险的考虑,明确表示禁止在该平台销售生成式AI内容(如 DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion生成的插图。)

Adobe则选择“有限制”地开放,公开表示只要符合特定标准,就允许在图片库Adobe Stock中上传生成式 AI 艺术品进行售卖。但上传前必须标记 AI 制作的内容,并且需要拥有其参考图像或文本的商业版权。

同时,Adobe还为自身AI绘画的付费服务从版权上提供了解决方案,官方表示如果遇到作品版权纠纷问题,他们将完全承担买方的损失,由此让付费使用AI绘画功能的用户不必产生版权方面的忧虑。

图源:TheVerge

12月09日,应对侵权问题 GitHub推出了 "Copilot for Business "计划,每个用户每月花费19美元,除获得基础的功能之外,还增加了许可证管理和组织的策略管理功能。GitHub表示,该产品具有行业领先的隐私性,"不会保留代码片段,不会存储或分享你的代码,无论数据是来自公共资源库、私人资源库、非GitHub资源库还是本地文件。

同时,很多公司和研究人员已经探索与创作者实现共赢的方法。

Shutterstock表示,它计划设立一个基金,以补偿那些使用他们作品来训练算法的个人,而DeviantArt为网络上共享的图像创建了一个元数据标签,警告AI禁止引用。而“The Stack”则是一个专门用于训练人工智能的数据集,旨在专门避免侵犯版权的指控。它只包含最宽松开源许可证的代码,并为开发人员提供了一种根据请求删除数据的简单方法。

我们可以看到,AIGC相关企业的版权意识已经有明显的进步,很多平台都在试图通过一种“负责任”的方式来解决AI作品存在着著作权归属不清的现实困境。

综合来看,AIGC正在降低内容创作门槛、释放创作能力,但对相关的法律法规和监管治理能力也提出了更高要求。就像在音乐盗版碟盛行的21世纪初,很多盗版软件在当时完全是非法的,而今天,我们有Spotify和iTunes这样的公司。

相信不远的未来,AIGC行业也会出现更多合法合规的巨头公司。

参考来源:

Gartner predicts rise of distributed data architectures, smarter AI and accelerated automation(siliconANGLE)

The lawsuit that could rewrite the rules of AI copyright(TheVerge)

Hartz: What is the role of AI in IP law? It depends.(TheIndianLawyer)

The scary truth about AI copyright is nobody knows what will happen next(TheVerge)

Intellectual Property Law for Artificial Intelligence(Indepat)

Getty Images bans AI-generated content over fears of legal challenges(TheVerge

Adobe accepts AI-generated stock art, with limits(engadget)

Artificial intelligence is breaking patent law(nature)

中华人民共和国著作权法实施条例

文末互动:

你认为AIGC与版权最重要的一个平衡点在哪?

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微软研究院刘铁岩:AI for Science追求人类智能最光辉的一面

2023-01-05

过去一年里,AI for Science技术成果集中爆发,在生物医药、材料、物理、化学、甚至数学上发挥出越来越重要的作用,不少学界、业内人士已经看到了AI在自然科学领域的巨大潜力。

AI for Science背后的价值到底有些什么?

带着这样的追问,微软研究院科学智能中心亚洲区负责人、微软亚洲研究院副院长刘铁岩和其带领的团队,进行了不倦追寻。

去年,刘铁岩团队发布了用于分子模拟的Graphormer模型。在MEET2023智能未来大会上,刘铁岩更是全面介绍了他对于AI4Science的理解,以及AI4Science如何作为科学发现的第五范式,和经验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式互相促进、水乳交融,共同推进科学研究的飞速发展。

为了完整体现刘铁岩的分享及思考,在不改变原意的基础上,量子位对他的演讲内容进行了编辑整理。

关于MEET智能未来大会:MEET大会是由量子位主办的智能科技领域顶级商业峰会,致力于探讨前沿科技技术的落地与行业应用。今年共有数十家主流媒体及直播平台报道直播了MEET2023大会,吸引了超过300万行业用户线上参会,全网总曝光量累积超过2000万。

演讲要点

人工智能还没能反映出人类智能里最光辉的一面——认识世界和改造世界

AI for Science值得称为第五范式

利用AI手段更深一步的目的是修正对已有物理方程的理解,发现新的科学规律,实现科学研究的闭环

AI for Science将会对自然科学产生巨大影响,尤其在解释生命奥秘、以及保障环境可持续发展方面。

(以下为刘铁岩演讲全文)

AI for Science:第五范式

最近10年里,AI飞速发展,在很多任务上已经和人类媲美。而且近年来,以GPT-3、DALLE2为代表的大模型让人惊艳。

比如大家现在非常关注的ChatGPT,让我们觉得通用人工智能离日常生活越来越近。但这些成果主要集中在感知和认知层面,并没有反映出人类智能里最光辉的一面,即认识世界和改造世界。

如果戴上科学的显微镜,就会发现我们之所以成为人类、成为生物,是亿万个细胞、甚至是更多微观粒子相互作用的结果;而如果戴上科学的望远镜,就会发现我们人类不过是地球上百万物种之一、而地球在苍茫宇宙里也同样是不值一提的沧海一粟。

所以,无论是从微观还是宏观角度看,我们人类自身都是非常渺小的。我们不应该让AI一味地模拟语音、视觉、语言等人类自身的基本技能,而是要让AI拥有和人类一样认识世界和改造世界的勇气和能力。而认识世界和改造世界正是千百年来,自然科学研究的终极目标。

我在微软的前同事Jim Gray曾经写过一本书,对科学发现四个基本范式做了深刻的总结。

第一个范式叫做经验范式,基于经验的观察,是天才科学家对万物万象的总结。比如著名的天文学家开普勒,他通过观察总结出天体运行的规律:“所有的行星围绕太阳运行的轨道都是椭圆的,太阳处在所有椭圆的公共焦点上”。

第二个范式是理论范式,指数学家对经验进行数学抽象和推演,比如用于描述经典力学的牛顿运动方程,用来描述电场磁场关系的麦克斯韦尔方程等。

第三个范式是计算范式,随着计算机的发明,人们开始有能力求解复杂的物理方程。比如,通过有限元或者有限差分方式求解流体方程,从而有助于人类对于天气预报进行精准预测。

第四个范式是数据驱动的范式,这个过程中ML(机器学习)扮演着非常重要的角色,人们使用ML方法来分析数据,寻找规律,并进行预测。

最近这几年,大家开始关注的一种新的范式,叫做AI for Science,它是前四种范式的有机结合,发挥了经验和理论各自的特长,又把AI和计算科学融合在一起。AI for Science是对科学发现更全面的认知,因此我们称之为科学发现的第五范式

为了更好地理解AI for Science,我们可以从如图的公式讲起。

第一、对于物理世界(绿色的X),我们可以利用理论科学对它进行大体的描述,并且可以用AI的手段来加速这些理论方程的求解和推演。这对应了黄色的X(θ)表示的部分,可以看成AI版本的第三范式。

第二、我们需要承认,我们在科学方面的知识仍然非常有限,已有的理论还不能完美解释所有的科学现象。换句话说,我们承认物理方程的解X(θ)和实际物理世界X之间存在残差ε,这个残差表达的是现有物理方程的边界,可以用实验手段观察,也可以为AI所利用,这就对应了第四范式。当然,这几年AI领域的新发展,比如RL(强化学习)、DL(深度学习)、大模型等等,会为第四范式提供新的加持。

第三、通过AI手段从数据出发,目的不仅仅是为了发掘一些特定的结果,也可以进一步帮助我们修正对已有物理方程的理解,丰富我们的科学知识,让我们有机会发现新的科学规律,这样就最终能够实现科学研究的闭环,这对应了AI版本的第一范式和第二范式。

接下来,我们就针对这三个方面进行更加深入的讨论,并介绍我们团队最新的研究成果。

形成科学发现的闭环

第一,如何用AI求解物理方程

传统数值解法求解物理方程的效率是一个瓶颈。近年来,人们开始利用AI模型来对物理方程进行更加高效的求解。AI模型的训练数据可以来源于传统的数值解法,而一旦训练成功,在求解新的方程的时候就可以节省大量的时间

此外,近年来还出现了一种physics informed training,甚至不需要提前生成训练数据,只需要在训练的过程中,动态验证AI模型的输出是否满足物理方程,定义损失函数即可,而验证方程比求解方程简单得多。

在这个方向上,我们团队有一些最新研究成果,如发表在NeurIPS 2021上的Graphormer模型,和发表在国际期刊《流体物理》上的Deep Vortex Net,分别在分子建模和气象模拟领域取得了国际领先的结果。

第二,如何用AI从科学数据中发掘有效信息?

各种实验设备每年都产生海量数据,但显然不能靠人工有效处理;还有每年都有近150万篇论文发表,但任何科学家都没有精力读完。

我和团队提出利用AI方法来自动分析高能粒子对撞的射流数据,在国际期刊《High-energy Physics》上提出了LorentzNet模型,将洛伦兹等变性构建在模型之中,在新粒子发现领域取得了比前人显著提高的精度。

我们还利用科学文献训练了SPT模型,对科学文献信息的科学知识进行抽取、总结、和预测。该模型近期在PubMed问答任务上首次达到了人类专家的水准。

第三,如何从实验数据出发,用AI发现新的物理方程,形成科学发现的闭环。

比如物理的守恒定律,一旦实验数据不满足守恒性,往往暗示着一些新物理规律的存在。我们团队设计了一个双通道的AI模型,包含一个基于拉格朗日神经网络的守恒通路一个基于标准神经网络的非守恒通路,可精准地从实验数据中自发地学到很多已有规律。该工作发表在Physical Review上,受到了广泛关注。

我们相信AI for Science将会对自然科学产生巨大影响,尤其在解释生命奥秘以及保障环境可持续发展方面,都有很大的潜力。

沿着这两个方面,我们进行了很多探索,发表了一系列非常有意思的论文,如果大家感兴趣可以参考一下。

为了更好地推动AI for Science这个领域高速发展,今年7月,微软研究院在全球成立了一个新的研究机构,我们称之为Microsoft Research AI4Science或者是微软研究院科学智能中心。这个研究中心设立的目的就是利用AI对分子动力学模拟、流体力学模拟等重要的科学计算工具来进行颠覆式创新,从而推动人类关心的重大问题的求解。

非常荣幸,我作为这个中心的创始成员之一,带着团队一起推动AI for Science的研究。我们也真诚地希望怀揣着科学梦想的同事们能够加入我们,一起探索科学的新边界!

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智慧加油站AI智能视频分析系统 安全生产风险监测预警

2022-12-30

智慧加油站AI智能视频分析系统对加油站监控画面中人员抽烟、玩手机打电话、睡岗离岗等不规范行为以及明火烟雾风险进行24小时自动化检测。除此之外,智慧加油站AI智能视频分析系统对卸油作业过程中静电释放操作规范是否合格、灭火器的正确放置是否合规等各方面状态进行全天候不间断监控。

 

 

随着社会的发展和人们生活水平的进步,大家对于安全作业的要求也越来越高。特别是加油站场景安全生产作业。智慧加油站AI智能视频分析系统目前采用的是边端人工智能分析盒子,通过计算机深度学习技术,对加油区和卸油区内人员加油行为以及着装和卸油过程以及人员行为进行24小时不间断地检测识别,发现违规不符合要求的行为立即抓拍存档并报警。

 

 

智慧加油站AI智能视频分析系统通过深度学习技术,实现了对加油站监控画面中人员抽烟点烟、玩手机打电话、明火烟雾、装卸油操作异常行为,以及不按要求穿戴安全帽工装等行为、以及智慧加油站AI智能视频分析系统检测安全人员未到位等,提升现场安全生产作业监控效率、降低危险事件发生的概率。

 

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智慧城市赛道中的昇腾AI:在深圳龙岗勾勒新图景

2022-12-30

2022年的行业盘点,智慧城市注定是不可或缺的章节。

 

 

如果说智慧城市的“上半场”是从1到N,衍生出了一个个智慧化应用,赋予了城市新的生机与活力。经过长达三年的疫情洗礼,以及高质量增长的新趋势下,智慧城市已然迈入从N到1的“下半场”,由原先细分场景的智能化探索,进入到AI、大数据、云计算、5G等前沿技术赋能的统一化管理。

 

 

只是从概念层面讨论的话,两个“半场”的说法多半会让人百思不解,寻找一两个有标杆价值的案例,可以说是理解智慧城市新内涵的不二法门。

 

 

比如入选人民网《数造新实体——数字技术赋能实体经济案例研究》蓝皮书的深圳市龙岗区,在昇腾AI等企业的赋能下在全国范围内率先打造了“城市智能中枢”,通过人工智能算力和应用的共建、共享、共用,让外界看到了智慧城市的新潮向。

 

 

01 数治到智治的演变

 

 

根据中国智慧城市委员会公布的预测数据:到2022年前后,我国智慧城市的市场规模将达到25万亿元。

 

 

看似惊人的数字背后,离不开智慧城市概念的蜕变:不再是城市治理的电子化、信息化、数字化转型,AI、大数据、5G、区块链等新技术的交叉融合,正在不断拓宽“智慧城市”的讨论范围,“智治”逐渐成为新的思路。

 

 

这也是龙岗“城市智能中枢”释放的第一个信号。

 

 

早在2019年的时候,深圳市龙岗区就与华为、云天励飞等伙伴达成合作,基于昇腾AI打造了人工智能融合赋能平台,也就是后来的“城市智能中枢”。有别于打造“大数据平台”的主流路线,昇腾AI采取了“统一标准、统一平台、统一服务”的建设理念,提供数据采集、算法标注、模型训练、推理应用、算法共享在内的一体化服务。

 

 

回到当时的语境里,数据孤岛、数据烟囱等现象还是智慧城市的核心焦点,智慧城市的重心普遍在于数据打通,利用数据的互通互联解决问题,却习惯性忽略了一个先天不足:城市里的场景需求多且跨度大,倘若缺少基础的AI能力,业务需求响应会非常慢,而且算法精度难以持续迭代,往往会出现算法“上线”即“落后”的局面。

 

 

为了在深圳市龙岗区避免类似的问题,昇腾AI的解法可以归结为三点:

 

 

一是聚焦基础,打造了从AI芯片、芯片使能、AI框架等根技术,到应用使能、开发平台等上层应用的基础软硬件,弥补了AI基础设施的短板;

 

 

二是开放平台,龙岗“城市智能中枢”提供了标准化接口,可实现快速算力适配,使能城运中台、应急管理、智能办事大厅等全场景城市AI业务;

 

 

三是携手伙伴,昇腾AI专注于基础设施,由合作伙伴提供视觉、OCR、自然语言理解等算法,灵活应对校园管理、视频安全、智慧小区等长尾诉求,以及城管、交通、应急、市监等城市核心场景。

 

 

结果印证了昇腾AI的正确性。

 

 

通过对重点路口进行摄像头巡检,仅用了三个星期的时间,龙岗区的电动车头盔佩戴率从此前的79.07%上升到了92.38%;针对餐饮后厨卫生管理问题难发现、难管理等问题, 龙岗区通过平台智能算法实现了24小时监控;在智慧水务方面,龙岗区对易涝点进行积水检测,实时分析全区积水情况,并向主管部门及时发出预警信息,有效减少了事故灾害的发生……

 

 

正是人工智能在城市大街小巷的落地应用,昇腾AI为城市治理的效能提升不断注入“新动能”,让龙岗区变得越来越宜居。

 

 

02 赋能产业的新链路

 

 

“安居”是智慧城市的第一要义,但在经济高质量增长的新要求下,“乐业”同样是智慧城市建设的必要一环。

 

 

毕竟城市经济的主脉络不断从工业经济进入到数字经济和智能经济,出现了工业数字化、工业互联网、数字孪生工厂等新名词。智慧城市的使命不再局限于治理,已然上升到了产业转型、产业促进的高度。

 

 

作为智慧城市风向标的深圳市龙岗区,显然洞察到了智慧城市的价值所在,确切地说体现在两个务实的动作上。

 

 

第一个是“数据+算力+平台”一体化服务。不少人工智能企业在成长过程中遇到了数据匮乏、算法训练成本高、迭代周期长、缺乏工具化平台等问题,在很大程度上制约了企业的发展速度和成长空间。

 

 

龙岗区将人工智能的相关资源通过“城市智能中枢”开放给辖区内的AI初创企业,让企业参与到智慧城市建设的过程中,利用海量城市数据与真实应用场景,持续驱动算法模型的研发迭代,既帮助龙岗区解决了算法“上线”即“落后”的弊病,同时加速了辖区内初创企业的实战能力和综合竞争力。

 

 

第二个是深化产学研合作。正如前面所提到的,昇腾AI为龙岗“城市智能中枢”提供了标准化接口,让龙岗区有机会利用海量的政府数据,与科研机构、院校、企业等在科研攻关、创新创业方面相互成就。

 

 

比如深圳市龙岗区分别与鹏城实验室、深圳市大数据研究院、区产服集团及深圳云天励飞技术有限公司合作共建了大数据与人工智能联合实验室、城市量化管理研究中心、“政、产、研”大数据开放利用联合实验室,针对智慧治理、智慧警务、城市量化指标梳理、政务服务“知识图谱”等进行了一系列合作。

 

 

一个直接的例子就是龙岗区在大运AI小镇建设封闭式的“算法训练基地”,通过龙岗“智能城市中枢”与“算法训练基地”光缆直通、数据互联,在专属环境、数据脱敏等防护前提下,先后孵化出了智慧后厨、智慧小区等20多种算法,平均准确度从刚上线时的50%提升到90%以上,比企业以往的算法训练周期压缩了80%。

 

 

打一个比方的话,“城市智能中枢”不单单是打通数据与业务的桥梁,某种程度上也是城市产业转型的“智慧之源”,充沛的算力并非是少数大企业的专属,科研院校、初创企业也可以利用“城市智能中枢”拉近和算力的距离,进而在人工智能的产业新赛道上占据属于自己的一席之地。

 

 

智慧城市的建设显然不是单方面的政府行为,其实也是赋能产业升级的新链路,为产业向上打开了新窗口。

 

 

03 可复制的“龙岗模式”

 

 

把时间拨回到2012年,住建部在当年11月22日印发了《国家智慧城市试点暂行管理办法》,鼓励申报智慧城市试点,旨在规范和推动智慧城市的健康发展,探索中国特色的新型城市化之路。

 

 

截止到2022年,智慧城市的十年探索酝酿出了诸多样板,可回顾智慧城市试点的初衷,比“样板”更有价值的或许是可复制性。然而不同城市的文化不同、习俗各异,形成了千城千面的特点,一些城市摸索出的转型经验,已经探明的智慧化转型方向,能否在其他城市进行复制,很长时间内都是个未知数。

 

 

选择昇腾AI与深圳市龙岗区作为案例的原因恰在于此。

 

 

先从城市禀赋来看,深圳市龙岗区是客家人的聚集地,外来人口占比近七成,也是改革开放中崛起最迅速的城市之一,城市治理的挑战一点儿都不比别的城市少,产业转型、长效运营的经验比大多数城市丰富。

 

 

以往谈及智慧城市的“模范生”时,远在西班牙的巴塞罗那、新加坡等城市,经常被视为学习的对象,因为这些城市在顶层设计上相对有借鉴性。可当智慧城市进入到下半场、进入到深水区,需要的其实是可以直接抄的答案,深圳市龙岗区等在实战中脱颖而出的标杆,注定是绕不过的学习对象。

 

 

何况昇腾AI早已将“龙岗经验”凝结成了“龙岗模式”,沉淀出了“一平台、两开放、三赋能”的智慧城市方法论。

 

 

其中的“一平台”就是“城市智能中枢”,可以理解为城市的智能化底座,补齐了算力、算法、数据等基础设施的短板。有了智慧化的“土壤”后,就可以因地制宜地打造智慧化应用,并结合当地的产业需求进行智能化升级。

 

 

“两开放”代表的是政府数据的全面开放和AI算力资源的普惠开放,前者全面汇聚业务数据、空间地理信息、物联网及视频数据、影像数据等,让“躺”着的数据按需利用;后者提供推理及训练算力资源,满足当地企业刚需。

 

 

“三赋能”即赋能城市治理、赋能产业汇聚、赋能行业升级,就像在龙岗区正在进行的,“城市智能中枢”在疫情防控、交警、城管等领域大规模应用,形成了“政、产、学、研、应用、生态”六位一体的产业汇聚,专门打造大运AI小镇“筑巢引凤”。

 

 

至少就目前来看,国内的智慧城市建设开始结束多元试错的探索期,“下半场”将是智慧化升级的“竞速赛”,能否赶上智慧城市的浪潮,关系的不仅仅是城市治理的成败,还有城市的产业站位,甚至会影响下一个十年的经济底色。做一个预测的话,“龙岗模式”终将会被复制到一个又一个城市。

 

 

04 写在最后

 

 

城市的发展史,也是一部治理变革史、技术发展史、产业变迁史。

 

 

在人工智能主导的新一轮工业革命中,城市将不可避免地被人工智能所影响。也许在短短几年后,城市环境将越来越文明、城市交通将越来越通畅、城市监管将越来越完善、治理体系将越来越高效……而现在正是为城市“筑基”的时候,补齐人工智能的基础设施短板,已经是一种现在进行时。

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萨利悼念贝利:他是过去60年最伟大的足球推广大使,将永远被铭记

2022-12-30

直播吧12月30日讯 球王贝利因病离世,享年82岁,拜仁高层萨利哈米季奇也表达了哀悼。

 

 

“在过去超过60年里,贝利是最有影响力也是最伟大的足球推广大使,世界足坛今日为失去这样一位伟大的运动员而哀悼,他曾经将所做的一切了不起的事情看起来那么轻松。他将永远被我们铭记。”

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聚焦2022北京冬奥

2022-02-13

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澳门游戏网址随着北京冬奥会倒计时一周年的临近,国际社会对北京2022年冬奥会筹备工作的关注日益增强。近日,国际奥委会主席巴赫接受了中央广播电视总台记者的专访,巴赫对成功举办北京冬奥会充满信心,他说:“我们对目前的筹备工作非常满意,尽管是在疫情下,所有场馆提前一年就已全部就绪,这体现了中国的活力、决心和效率,我们十分敬佩。”并直言道:“2022冬奥会的筹办是奇迹,北京冬奥会将成为世界冰雪运动发展的里程碑!”
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kok全站app下载又迎奥林匹克火种,再享奥林匹克之光。北京2022冬奥会倒计时100天在即。全世界的目光将再次聚焦中国,共同期待一场冰雪盛宴。
真人视讯10月14日,由北京2022年冬奥会和冬残奥会组织委员会、北京市人民政府、河北省人民政府联合主办的北京2022年冬奥会和冬残奥会公共艺术作品全球征集活动,在首钢三高炉举行最佳作品揭幕仪式。
万博体育APP官方入口张国伟2米38在北京市和河北省张家口市联合举行,具体位置在北京的水立方、国家馆、五北京成为2022冬奥会和冬残奥会举办城市。继成功举办一届无与伦比的2008夏季奥运
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酷游ku119网址本次活动在迎接北京2022年冬奥会和建设京张体育文化旅游带背景下开展,张家口市文化广电和旅游特别发来视频致辞。活动通过市区联动,从2021年11月底持续至2022年农历正月十五,汇集北京各区冰雪活动、冬奥文化活动、节庆活动、冰雪赛事、戏雪乐园等内容,升级冰雪消费体验。
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koko体育app下载在冬奥歌曲《相约北京》的音乐声中,全舱旅客共同挥舞手中的五星红旗,在国庆前夕为祖国母亲送上祝福,并表达了对2022冰雪盛会的期待,共同祝愿伟大祖国繁荣昌盛。
网投十大信誉平台j0500据新华社北京11月2日电2日,国际奥委会北京2022年冬奥会协调委员会以视频形式召开第六次会议,就冬奥筹办最后阶段重点问题进行沟通协商。北京市委书记、北京冬奥组委主席蔡奇,国际奥委会北京2022年冬奥会协调委员会主席胡安·安·萨马兰奇通过视频致辞。
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kok平台官网北京冬奥组委市场开发部部长朴学东表示,作为北京2022年冬奥会的官方项目,奥林匹克博览会旨在宣传北京2022年冬奥会、促进国际奥林匹克事业以及冰雪运动在中国的传播与发展。过去五年来,有超过两亿人参与进了冰雪活动,我们很高兴地看到,北京冬奥组委正向着‘带动三亿人参与冰雪运动’的目标持续迈进。2022年冬奥会应该是全体国民的荣誉,希望大家可以共同参与、支持冬奥。
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乐鱼体育北京赢得2022年冬奥会举办权,成为了史上首个同时举办过夏季奥运会和冬季奥运会的城市,人们的目光再次聚焦中国,聚焦北京。全世界的人都在好奇北京会呈现一场怎样的冬奥盛宴?让我们一同期待2022冬奥会奥林匹克圣火点亮北京那一刻!
酷游ku119网址摄影艺术,作为各国、各民族共通的世界性语言和视觉文化,是促进国际文化交流与文明对话的桥梁。基于以上几个因素,在北京2022冬奥会开幕倒计时100天之际,北京奥运城市发展促进会和北京国际摄影周2021组委会共同发起并主办了“魅力冰雪——北京2022冬奥文化影像主题展”。我们以这样一个活动迎接冬奥的到来,推广冬奥文化、普及冬奥知识,以影像为媒介镌刻北京“双奥之城”这又一载入奥运史册的辉煌时刻。
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