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新一輪AI下的人機關系:人類生活中的 AI

來源:財新智庫      編輯:創澤      時間:2024/12/7      主題:其他   [加盟]

2024 年 7 月,OpenAI 公司向公眾披露了其對 AI 發展階段的界定標準,以幫助人們更清晰地理解 AI 的安全和未來發展。

結合文本、語音、圖像等多模態能力的大模型不僅改變了人機交互方式,還催生了新的“工種”——智能體。

業界通常認為,AI 智能體是指具有自主性、反應性、交互性等特征的智能“代理”,能夠自主理解、規劃決策并執行復雜任 務。其核心在于自主性的增強,即能夠d立完成某項工作,無需人類進行過多的審核校正,可以顯著降低時間、金錢 等成本。對于人來說,這將J大程度地解放生產力,助力創新和提升效率。特別是通過在個人智能終端或邊緣設備 (如電腦、手機、平板、頭顯乃至汽車)上運行 AI 大模型壓縮技術,通過自然交互接收指令并執行推理,形成個人智 能體(Agent)。

在這些搭載了智能體的設備上,AI 大模型能夠依據個人旅行記錄、購物偏好等信息,更好地進行推理并采取行動;它甚至可以根據用戶的思維模式和行為頻率預測下一個任務,并主動提出建議、自主尋找解決方案, 促使人機之間形成更佳的協同關系。終,智能化系統將逐漸具備自主決策和行動能力,不僅能提供建議,更能代 表人類行動和自主處理信息——人與機器之間的界限將被重新界定。



新一輪AI的特質:引領了生成式 AI 的新范式

強大的生成能力使 AI 能夠在沒有直接人類指令的情況下創作出全新的作品;便利的自然語言交互;廣泛的應用場景可以在醫療診斷、金融分析和技術故障排查等領域 發揮重要作用

人工智能技術的發展歷經了 七個階段共四輪發展浪潮

起步發展期(1943-1960 年);黃金時代(1960-1974 年);第一次寒冬(1974-1980 年);再次繁榮(1980-1987 年);第二次寒冬(1987-1993 年);深化發展(1993-2015 年)

人形機器人產品分兩大陣營:體能型和智能型

體能型和智能型,聚焦兩大商業化落地場景的方向;體能型以美國波士頓動力的Atlas,特斯拉Optimus為代表;智能型以香港Hanson Robotics的Sophia以及英國Engineered Arts的Ameca為代表

具身智能發展報告(2024年):概念內涵,演進歷程,技術體系,應用潛力與可能影響

厘清具身智能的概念內涵、演進歷程、技術體系,通過梳理當前具身智能技術發展現狀,研判分析 具身智能應用潛力與可能影響,提出面臨的問題挑戰,展望思維智 能和行動智能融合的未來發展趨勢

智能世界2030報告(2024版):醫,食, 住,行,城市,企業,能源,數字可信八個維度在下一個十年的展望

通過對“醫”、“食”、 “住”、“行”、“城市”、“企業”、“能源”、“數字可信”八個維度在下一個十年的展望,來嘗試 描繪智能世界 2030 的美好圖景,智能 世界擁有無限可能

國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南:標準成果的比例達到 60%以上,,標準50 項以上,企業超過 1000 家

性關鍵技術和應用開發類計劃項目形成 標準成果的比例達到 60%以上,標準與產業科技創新的聯 動水平持續提升,新制定國家標準和行業標準50 項以上

全球95+家人形機器人企業深度調研:基本概述,融資情況,人形機器人產品及參數,產品迭代及商業化進展,產品參數和商業化進展對比

人形市場對比分析、國內人形創企對比分析、人形公司基本概述、融資情況、人形機器人產品及參數、產品迭代及商業化進展、眾人形機器人產品參數和商業化進展對比、人形機器人領域核心技術

2024中國存力發展報告:存力,未來經濟的“超級發動機”

深入分析了全球存儲行業的現狀與格局。可以說,存儲行業的“強者恒強”趨勢十分明顯;未來全球數據量將以每年超過30%的速度增長

先進安全應急裝備推廣目錄(工業領域2024版) 工信廳安全函〔2024〕377號

安全監測智 能布控球 危險作業安 全監測預警 設備及系統 人員定位監 測預警系統 有限空間數 據采集預警 裝備 工業聲紋監 測設備 無線無源超 聲波測厚設 備

“新質生產力”成長投資系列八:中國科技產業鏈估值,跨國比較與中國實踐

科技板塊市值權重有較大提升空間, 部分估值已具備優勢;隨著近年持續向創新驅動轉 型,盈利相對優勢提升,中國科技股投資性價比突出

汽車-低空經濟蓄勢待發-基建先行-商業化運營在即,2026年有望突破10000億元

2023年中國低空經濟規模突破5000億元,2026年有望突破10000億元。低空經濟存在 三層萬億空間,第一層是低空飛行活動牽引,第二層是低空空域管理與開發利用帶動

視頻大模型奇點時刻加速到來-視頻大模型迎來Sora時刻

視頻生成模型算法主要由基于SD逐幀生成和基于時空Patches兩種范式構成,是效率與效益的比拼;Sora訓練算力需求是GPT-4的4.5倍,而推理算力需求接近GPT-4的400倍
 
資料獲取
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» 人形機器人行業深度報告:驅動因素、現狀及
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== 機器人推薦 ==
 
迎賓講解服務機器人

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智能消毒機器人

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