美国芯片法案遭遇现实挑战,缺少6.7万名熟练工人

文章来源:腾讯科技

划重点
① 美国《芯片法案》成功吸引了包括台积电在内的领先芯片制造商在美国本土建立新工厂,促进了约4500亿美元的私人投资,显著提升了美国在全球半导体产业中的竞争力。
② 面对美国半导体行业约6.7万熟练工人的短缺问题,NIIT等机构与社区学院和大学合作,为学生提供了进入半导体行业的职业道路,并帮助他们掌握必要的专业技能。


③ 美国政府通过《芯片法案》提供了近300亿美元的补贴和250亿美元的贷款,以及税收减免等激励措施,确保了半导体制造业的长期稳定发展,并鼓励了企业在美国本土进行投资。
④ 《芯片法案》不仅关注短期投资,更着眼于长期就业机会的创造。该法案有望创造数十万个长期且有潜力改变生活的工作岗位。

图片来源:由GPTNB生成

腾讯科技讯 国外媒体近日撰文指出,在全球化的浪潮中,半导体产业的战略地位愈发显著。美国通过《芯片法案》(CHIPS Act,全称为《促进半导体生产激励法案》),力图重振本土半导体制造业,但却面临人才短缺的严峻挑战。以下为文章全文:

得益于美国芯片法案的资助,台积电正在美国亚利桑那州建设一座新工厂。但它也面临着与许多竞争对手相同的问题——严重的人才短缺,美国政府官员和教育工作者正在努力扭转这一局面。

自美国总统拜登签署《芯片法案》以来,近两年时间已经过去,该法案致力于重振美国的半导体产业。至今,所取得的成果令人瞩目。到目前为止,美国商务部已宣布了近300亿美元的补贴和额外的250亿美元贷款给领先的芯片制造商,以及慷慨的税收减免,以给该行业带来额外的推动力。这吸引了惊人的4500亿美元的私人投资,以及从俄亥俄州到亚利桑那州的主要新工厂的发展。

但据专家透露,随着《芯片法案》迈入新的发展阶段,众多规划中的项目逐步启动之际,企业正面临一个严峻挑战:半导体工厂缺乏足够的专业人才来满足运营需求。

美国曾是全球半导体制造业的领头羊,但随着时间推移,这一地位受到了挑战。长期以来,美国将芯片制造的熟练劳动力外包给亚洲,导致本国在这一领域的专业人才数量急剧减少。据领先的半导体贸易组织评估,美国目前面临约67000名熟练工人的短缺,这占到了《芯片法案》预计到2030年创造的新工作岗位的58%。面对这一人才缺口,联邦官员、非营利组织和教育工作者正积极寻求解决方案,以应对美国制造业长期衰退带来的影响。

美国创新与技术研究所(NIIT)的总裁兼CEO迈克·鲁索(Mike Russo)表示:“一个像我们这样的经济体,不能没有一个强大的制造业部门。它是创新的基础。如果想保持领先,就必须不断创新。”

回顾20世纪70年代,在商业半导体行业的初期,美国是全球人才的聚集地。德州仪器、美光等美国公司曾是全球最大的创新者,吸引了众多顶尖工程人才,并在美国国内生产了大量芯片。然而,商业模式在随后几十年中发生变化,许多顶级芯片设计公司,如英伟达、英特尔和AMD等,虽然继续在美国进行芯片设计,但随着制造业的日益复杂和专业化,这些公司开始将先进芯片的生产外包给亚洲,尤其是台积电,该公司目前生产了全球92%的尖端芯片,这些芯片被广泛应用于先进的人工智能和计算领域。

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让美国制造业重塑吸引力

随着半导体制造业的外迁,美国在这一领域的人才储备正逐渐枯竭。这种人才流失的现象,部分是由于技术教育和公共职业教育的长期衰退所加剧的。美国经济已经从以制造业为主转向以服务业为主。“过去,学校里有各种车间课程,学生可以选择学习电气、机械、金属加工、木工等,这是美国公共教育的一部分,”迈鲁索回忆道。他曾是芯片制造商GlobalFoundries的政府关系总监,也是半导体行业的长期劳工倡导者。“但这些课程已经不复存在,导致了基础技术人才的流失,这些人才本可以被培养进入更自动化和与半导体行业相关的领域,”他说。

许多原本由硬件工程和制造业提供的工作岗位,现在更多地被高级STEM(科学、技术、工程和数学)学位的需求所取代。英特尔在2023年的一份报告中指出:“像英特尔这样的公司,过去依赖社区学院的学生来填补工厂技术人员的岗位,但随着对STEM教育和研究的投资增加,对技术培训的重视逐渐减弱。”

教育系统在近年来已经将大量资金投入到先进的STEM教育中,这在一定程度上使得学生远离了半导体行业所需的技能基础和技术教育。“我们必须让半导体制造业再次变得吸引人,”一位起草芯片法案的官员强调。

整个行业目前正共同努力实现这一目标,包括教育工作者、政策制定者和非营利组织。许多事情的成功与否取决于新创造的半导体制造工作岗位是否安全、可持续,并且得到美国政府对行业的有力支持。获得美国政府补贴的主要制造商都已同意一系列广泛的条款,确保他们将长期维持在美国的生产基地,并为培训和发展劳动力做出贡献。

“这将需要多年的努力–建立项目、建立联系、建立利益相关者群体,激发中学生对半导体行业的兴趣,”该官员表示。“这是我们必须做的工作。我们将会实现目标,但这需要巨大的努力。”

美国政府官员坚持认为,芯片法案创造的数万个制造业工作岗位将是稳定的,并且不会受到企业为了节省劳动力成本而将生产外包到海外的影响。但历史上,其他行业在获得政府大量援助后仍然转移到海外,导致过去50年中,包括汽车和电子行业在内的领域失去了数百万制造业工作岗位,给美国经济带来了严重打击,造成大规模失业,并严重削弱了供应链。

芯片法案的批评者对此持怀疑态度:他们认为,并非所有由半导体公司创造的工作都适合没有高级学位的工人。他们质疑,如果没有重大的技术发展,半导体行业是否能够继续支持就业增长,同时行业的自动化趋势可能会削弱政府对大量芯片制造工作岗位的承诺,正如国际和平基金会的卡内基所指出的。

官员们回应说,芯片法案的资金附带了严格的条款,要求接受资金的公司长期留在美国,并且制造业工作岗位将因半导体在商业、娱乐和国家安全中的至关重要的作用而得到保护。

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新的职业道路

在鲁索的领导下,美国创新与技术研究所已经建立了一个庞大的培训和学徒计划网络,致力于缩小半导体行业的劳动力缺口。鲁索称,这个非营利组织与17个州的80多个地方和区域学徒计划建立了合作关系,在最近一年半的时间里,已经吸引了近5000名学生参与到有偿的劳动力培训计划中。他们还与社区学院和大学进行合作,确保学生们被鼓励去考虑将半导体行业作为他们职业发展的一种可行选择,并为他们提供正确的指导。

鲁索强调,目前半导体行业急需的许多技能并不要求博士学位,甚至不需要大学学位,而是可以通过高中教育加上适当的专业培训来掌握的。“我们战略的一部分确实是要提升这些学生,将他们与在这些战略性的半导体行业领域中可以应用的基础、转化技能相连接,”他说。

受益于芯片法案资金的公司也在为工人培训做出贡献。例如,英特尔获得的85亿美元赠款中,有5000万美元专门用于劳动力培训,这增加了该公司在过去五年中已经投入的2.5亿美元用于吸引新员工的资金。“如果看看这些公司的承诺……我们的钱直接用于劳动力。这是一个全面的努力,”一位负责芯片法案的美国政府官员说。(编译/无忌)

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OpenAI 6个月赚34亿美元!年化收入直接翻倍,却遭CTO揭底:ChatGPT与免费模型差距不大

【导读】过去6个月,OpenAI年化收入翻倍,达到34亿美元,这表明这家ChatGPT开发商的业务正在加速增长。尽管OpenAI在LLM赛道依然遥遥领先,但越来越多性能相近的竞争者的出现,让从业者开始怀疑OpenAI的先发优势是否还能长久维持下去,再加上首席技术官最新的采访发言,似乎暗示OpenAI失去了「护城河」。


根据硅谷最富盛名的付费科技媒体The Information的独家报道,自12月以来,OpenAI的年化收入翻了一番,达到34亿美元,其中大部分收入来自OpenAI的订阅和API访问(32亿美元)。

这表明这家ChatGPT开发商的业务正在加速增长。

周一,OpenAI任命美国最大的邻里社交APP Nextdoor的前首席执行官 Sarah Friar担任其首席财务官,它还任命了Twitter和Instagram的前产品开发负责人Kevin Weil担任新的首席产品官。

硅谷的许多人猜测,此次招聘是在为未来的首次公开募股(IPO)做准备。

周二,OpenAI首席技术官Mira Murati在旧金山举行的《财富》最具影响力女性晚宴上,回应了「IPO传闻」,称此次招聘意味着公司将「进入下一阶段」,她还回击了马斯克称其与苹果的合作是「间谍软件」的言论。

但是,在这位女高管的一段发言中,透露了这样一个讯息,她声称「OpenAI实验室的人工智能模型并不比公开的模型先进多少」,这似乎并不利于建立投资者信心。

在激烈的竞争之下,OpenAI的先发优势还能持续多久?

OpenAI快速增长的收入来源

年化收入是指过去一个月的收入乘以12,2023年底,OpenAI的年化收入为16亿美元,去年夏天约为10亿美元。

这种快速增长反映了OpenAI的对话AI和聊天机器人已经融入到企业和个人的工作中。

OpenAI最近一次员工股份出售时的估值约为860亿美元。最新的营收数据表明,OpenAI估值约为未来营收的25倍,处于私人人工智能初创公司最近融资的较低端。

根据标普全球市场情报公司的数据,这也略高于AI芯片制造商英伟达在公开市场上的股价估值。

OpenAI的大部分收入都来自订阅其聊天机器人以及让软件开发人员通过应用程序编程接口访问其模型所收取的费用。

微软通常会从OpenAI销售的一些AI模型中抽成,因为这些模型在微软的云上运行。

微软还向自己的Azure云客户销售OpenAI模型,OpenAI也可以从中获得一部分收入。

奥特曼告诉员工,OpenAI此项进账大约为2亿美元,约占微软从该业务中获得收入的20%。

初创公司的财务损失规模虽然无法得知,但已经相当可观。

苹果本周的消息是,它将把ChatGPT整合到其产品中,这可能会进一步提升OpenAI的发展。尽管该交易的具体条款尚不清楚,包括苹果是否向OpenAI支付任何费用。

与此同时,OpenAI计划推出一系列新产品,包括搜索引擎、视频生成模型和能够在用户计算机上执行操作的AI软件,这可能进一步提升收入。

一位OpenAI女发言人表示,财务细节「不准确」,但没有详细说明。

这种收入率使得ChatGPT开发商遥遥领先于其竞争对手。

例如,去年秋季,竞争对手Anthropic告诉投资者,其年收入达到1亿美元,计划在2024年年底前实现超过8.5亿美元的年收入。

而OpenAI在加拿大的竞争对手Cohere在四月份仅实现了2200万美元的年收入。

OpenAI CTO最新采访

出生于阿尔巴尼亚的Mira Murati是构建OpenAI未来的最有影响力的领导者之一。

她在旧金山举行的《财富》最具影响力女性晚宴上,与《财富》杂志自由编辑一起讨论了一系列话题,包括苹果的合作伙伴关系、安全和隐私问题,以及她是如何发现自己对人工智能的热爱等。

马斯克将OpenAI聊天机器人技术集成到iPhone描述为「令人毛骨悚然的间谍软件」,他表示自己将禁止公司员工使用任何操作系统中包含该技术的苹果设备,例如iPhone和Mac。

Murati为她的公司辩护:「这是他的观点,显然我不这么认为,我们非常关注用户的隐私和产品的安全。」

但是,Murati在谈及OpenAI模型能力时的一段发言引起了网友的注意——

「Mira Murati表示OpenAI实验室的人工智能模型并不比公开的模型先进多少。」

在我们的实验室里,有一些非常强大的模型。其实,它们与公众免费使用的模型差距并不大。这是一种与以往完全不同的技术推广方式。这是一个很好的机会,因为它让人们能够参与进来,并对这些技术的能力和风险有更直观的了解,从而为先进AI的到来做好准备。显然,这其中蕴含着巨大的机会。现在,我们经常谈论风险是正常的,因为它们确实非常重要,但如果我们不相信这些机会是巨大的,我们也不会去做这件事。

那么,这是否意味着OpenAI失去护城河?其先发优势是否还能持续?

OpenAI的先发优势还能持续多久?

随着OpenAI、Anthropic、Google和Meta Platforms等公司竞相推出更快、更便宜或更准确的LLM,许多开发者认为,这些LLM在性能方面开始趋于一致。

现在,来自金融和人力资源咨询公司Kruze Consulting的最新独家数据支持了这些说法。

在…



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快手「可灵」爆火:海外AI圈巨震,中国版Sora一号难求

短短一年后,AI 生成的「吃面条」已经如此自然流畅?这让全球网友都感受到了亿点点震撼。

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图源:https://x.com/CharaspowerAI/status/1799494388462063632

右侧的这些生成视频,都来自快手刚刚推出的文生视频大模型「可灵」(Kling)。


不是预发布、不是纯 Demo 合集,而是直接开放测试的产品级应用,人人都能申请。而且,可灵支持生成最长 2 分钟、30fps 的 1080P 视频,主打从头脑风暴到可发布作品的「一键转化」。(官网地址:https://kling.kuaishou.com/)

最早一批用上的用户已经「真香」:

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图源:https://x.com/op7418/status/1799047146089619589

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图源:https://weibo.com/7714861068/Oig1Qm8Or?refer_flag=1001030103_

500 人上限的交流群,很快就满员了,满屏都是 tql:

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还没用上的外国友人只能干着急,在社交媒体发「求求了」:

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不夸张地说,可灵现在是「一号难求」:

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消息传到硅谷创投圈,更是引发了一场热议。

Stability AI 前 CEO Emad Mostaque 表示:「中国的 AI 技术有自己的优势。」

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图源:https://x.com/EMostaque/status/1799133463003684918

YC CEO 也在 X 平台转发了可灵生成的 Demo:

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就图中这个「吃汉堡」的案例而言, 在相同的提示词下,可灵的生成效果确实比 Sora 更生动、真实:

Prompt:Une personne tapant son meilleur croc dans son hamburger

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视频地址:https://x.com/AngryTomtweets/status/1799787209651859910

……

完整内容戳这里



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老美格局Close,国产半导体迎风起

文章来源:头部科技
文丨俊俊

图片来源:由GPTNB生成

AI 人工智能时代,中美 “军备竞赛”已跃然纸上。

6 月 12 日消息,据知情人士爆料称,美国拜登政府正在考虑进一步限制中国获得用于人工智能(AI)的芯片技术,这次把目标锁定在了一种刚刚进入市场的,用于制造尖端芯片的全环栅极晶体管(Gate-all-around,GAA)新硬件技术。


同时还有消息称,美国还将限制高带宽内存(HBM)技术的对华出口。

AAG

全环绕栅极 (GAA) 是一种晶体管架构。
为了克服FinFET的平面架构局限性,GAA 采用 FinFET 设计并将其侧向转动,使通道是水平,而不是垂直,以更复杂的3D架构方式堆栈,预计电流通道将全部四个侧面,而不是三个方向的栅极包围,从而减少漏电流。
由于包裹所有这些通道的形状,它被称为全环绕栅极(GAA)。
GAA晶体管技术如此被置于台面,主要是其能进一步提升晶体管密度,四面环绕栅极的环绕通道也可以更好地控制晶体管开关,同时支持晶体管缩放,具有更低的可变性、更高的性能和更低的功耗
但该技术目前仅用于最尖端的工艺节点。

目前,只有三星在其 3nm 节点上生产了这项技术。
英特尔将在其 Intel 20A 节点中采用 GAA,台积电则计划在 2nm 制程上采用 GAA 技术。

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三星专有的GAA FET“MBCFET”(出处:Samsung Semiconductor)
据三星称,MBCFET的推出有望“节省50%的功率,提高30%的性能,并减少45%的面积”
消息称,英伟达、英特尔、AMD等公司及其制造合作伙伴台积电、三星电子都希望在明年开始大规模生产采用GAA设计的半导体。


完整内容请访问原文链接

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无人机+卫星通信+红外夜视:仰望U8「越野玩家版」展示三大黑科技

凭借易四方、云辇-P 等前沿技术,可城市可越野,全场景、多路况的多功能定位,仰望 U8 打破了以往传统燃油硬派越野车的场景限制,带来了全场景、多路况适配的驾控性和舒适性。这款车从曝光到上市一直受到人们的关注,也已经创造了百万级 SUV 的交付记录。


作为一款前所未有的产品,仰望 U8 的原地掉头、浮水等技术和能力早已经火出圈,是经常被谈论的话题。但与此同时,它搭载的很多智能化技术却经常被忽略。

近日,我们近距离体验了一下仰望 U8 越野玩家版的领先智能化能力。

车载无人机

仰望 U8「越野玩家版」在上个月的北京车展上正式上市,售价为 109.8 万起。这款车型采用 2.0T 发动机+易四方四轮四电机,以及云辇-P 智能液压车身控制系统,CLTC 纯电续航为 180km,综合续航 1000km,和此前的版本一样,拥有原地掉头、浮水模式等驾驶模式。

它还突出了三个特殊能力:车载无人机、卫星通信和红外夜视系统。

三大特殊能力

在新版本车型上,比亚迪和大疆联合开发,首创了深度融合的车载无人机系统。在硬件层面,其包含了定制款的大疆无人机和比亚迪研发的车载机舱。在软件层面,两方联手根据越野车的实际工作场景开发了专属策略,不仅可以使用专属手柄,也可以直接在手机、车机中控屏上进行全部操作。

无人机

U8 越野玩家版的无人机舱中储备了三块电池,可以自动快速充换电。在使用时,车载无人机可以实现一键起飞、一键返航。无人机起飞后默认处于自动伴飞模式,拍摄过程中可以实现智能运镜。

无人机

为了解决越野穿越过程中可能会遇到的通信保障问题,比亚迪与中国电信(天通卫星通讯)合作,为仰望 U8 越野玩家版标配了车载卫星通信。该功能可以在沙漠、隔壁等无人区环境中实现双向实时卫星通话,或双向发送短信。

为了应对越野中的极限场景,卫星通信模块采用了车规级标准,工作温度覆盖-40℃到 85℃,卫星通信时天线对星的仰角也达到正负 70 度,可以全姿态自动对星,进行快速连接。

卫星通信

比亚迪表示,该卫星通信模块可以在汽车行驶中使用,也可以作为热点通过 WiFi 把信号分享给手机进行通话,特殊情况下还可以拆下来离开车辆使用。当车辆的安全气囊弹出后,卫星通讯也会即刻联动救援中心。

此外,比亚迪在仰望 U8 越野玩家版上标配了远近红外夜视系统。它结合了当前业界主流的单远红外、单近红外技术,为用户带来了全天候,全场景的智能辅助系统。在识别前向人和动物的同时还具备碰撞预警功能,可以有效识别意外情况。

整车智能化,重新定义智能汽车

实际上,在仰望 U8 上,智能化的配置还有不少,包括但不限于比亚迪与高通联合定制的 4nm 5G 芯片、仰望 Link 智能网联系统、无边界五屏联动功能、全场景智能语音、智能随动座椅等待。

对于汽车的智能化,比亚迪有着独特的思考。在今年 1 月的比亚迪梦想日上,比亚迪提出整车智能战略——不同于目前行业把汽车智能化和智舱智驾画等号,比亚迪的智能化不止智舱智驾,而是统一融合,重新定义智能汽车。

比亚迪车辆

通过璇玑智能化架构,比亚迪实现了电动化与智能化的高效融合,让驾乘体验更安全、更高效,同时也更个性化。整车智能可实现实时捕捉内外部环境的变化,在毫秒之间将信息汇总反馈到单个「大脑」进行思考决策,迅速调节车辆状态,大幅提升驾乘安全性和舒适性。与此同时,整车智能让车更懂人,实现更多的个性化设置,做到千人千面。

比亚迪车辆

与此同时,比亚迪还推出行业首创双循环多模态 AI——璇玑 AI 大模型,首次将人工智能应用到车辆全领域。它拥有业界最庞大的数据底座、行业领先的样本量和高算力,覆盖了整车三百多个场景,赋予整车智能持续进化的能力。

比亚迪全球首创的易四方泊车是在整车智能的基础上,将易四方技术与智驾的泊车技术完美融合,结合四电机灵活平稳的控制能力,可以自动实现精准旋转入库,不管多难停的车位,都能「一把进」。

整车智能的实现一方面得益于比亚迪全栈自研、垂直整合带来的战略优势,另一方面也是比亚迪在电动化领域积累带来的质变。目前,比亚迪实现的智能化涵盖整车智能、智能驾驶、智能泊车、智能座舱等一系列技术。

作为国产豪华车的集大成之作,仰望 U8 的上市重新定义了硬派越野标准。现在,追求越野个性化和独特豪华品味的人群有了新的选择。



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深蓝G318配置超值,比硬派车多几分舒适比城市SUV多几分硬核

终于要等到深蓝G318的价格发布,6月13日,喜马拉雅冰山下来了一位“新来客”,深蓝把G318的上市发布会搬到了拉萨。与此同时,深蓝G318配置公布!简直没有给友商活路,硬派SUV圈子又来了一位“超级卷王”。


十大全系标配诚意满分,30万级又硬又舒适硬派SUV
从发布的配置上来看,深蓝G318诚意满分,如果价格不超30万势必将颠覆硬派SUV市场。以十大全系标配为例,深蓝G318似乎在宣告“鱼和熊掌”我全都要。超级增程2.0让一升油可发3.63度电,金钟罩电池和348mm同级最高电池包离地间隙保证了电池安全,前双叉臂独立悬架和后五连杆独立悬架的硬派能力,R-EPS转向系统、前排座椅通风加热、IACC、540°全景影像(含行车记录仪功能)、Deepal OS生态升级+“显示增强”视觉体验(低蓝光莱茵认证)、全车五面双层隔音玻璃、ENC主动降噪技术则补齐了传统硬派舒适的软肋。
空悬魔毯CDC,前双叉臂后多连杆,行驶舒适性比肩理想L7
深蓝G318强势跻身30万级最值硬派SUV之列,不仅能带来城市SUV无法企及的户外性能,还能带来硬派车型难以比拟的舒适、空间和能耗优势,一台车的价格,两台车的价值。
在舒适性方面,30万以内带空悬、主动魔毯、CDC的硬派SUV,深蓝G318是独一份。再加上双叉臂与多连杆的悬架配置,R-EPS转向系统,营造出百万级豪车的驾乘体验,让每一次出行都充满惬意与享受。
全球首发ET全场景解决方案,复杂路况轻松驾驭,通过性不输豹5
为了能更轻松的驾驭复杂路况,深蓝G318 首发ET全场景解决方案,集成了 16 种驾驶模式,包括 5 种日常模式、5 种地形模式(涉水模式、雪地模式、崎岖模式、泥地模式、沙地模式)、3 种特殊场景(原地掉头、陡坡缓降、越野蠕行)、3 种能量管理模式,覆盖多种地形模式。
通过性方面,深蓝G318拥有行业顶级的硬核实力,在户外环境中尽显硬汉本色。搭载双电机全工况真四驱系统,动力响应迅捷,全时真四驱与扭矩无极分配功能,加之中央无级差速锁、磁吸式机械差速锁和ET全地形系统,让其在各种复杂路况下都能轻松征服。45000Nm/deg车身扭转刚度,户外穿越不怕车身变形。电池包最低离地间隙278mm、…



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苹果智能或只是务实?

这篇文章是由Enrique Dans撰写的,题为“苹果智能还是简单务实?”(Apple Intelligence or Simply Pragmatism?)。作


者在文章中探讨了苹果公司的发展历程以及其对人工智能(AI)的态度。
首先,作者提到了苹果公司创始人史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)对于技术和产品设计的追求。乔布斯一直强调用户体验,并将其作为苹果公司成功的关键因素之一。在过去几十年中,苹果公司在硬件、软件和服务方面都取得了巨大的成功,这也得益于他们对用户需求的深入理解。
然而,在人工智能领域,苹果公司似乎没有像其他科技巨头那样大力投资。相反,他们选择了一种务实的方法,即将AI技术应用到现有产品中,以提升用户体验。这一策略被称为“简单务实”,即在不牺牲用户体验的情况下,将人工智能技术融入到苹果公司的产品和服务中。
作者认为,苹果公司选择了这种务实方法是因为他们深谙用户需求,并且将其作为核心竞争优势。相比于其他科技巨头,他们更注重在现有产品上进行改进,而不是追求最先进的人工智能技术。这一策略也使得苹果公司能够保持稳定的增长和盈利能力。
然而,随着人工智能技术的不断发展,苹果公司是否会改变其务实方法?作者认为,这取决于市场需求以及用户对AI技术的接受程度。如果人们对于AI技术有更高的期待,那么苹果公司可能需要重新考虑他们的策略,并投入更多资源来开发和推广人工智能产品。
总之,苹果公司在人工智能领域采取了务实方法,将其应用到现有产品中,以提升用户体验。这种策略使得苹果公司能够保持稳定的增长和盈利能力,但随着市场需求的变化,他们是否会改变其务实方法还需要观察。
此外,作者还提到了苹果公司在人工智能领域的一些举措,如推出Siri语音助手、将AI技术应用到iPhone相机中等。这些举措都体现了苹果公司对于用户需求的深入理解,并且通过务实方法来提升产品和服务的质量。
最后,作者认为,苹果公司的人工智能策略是基于对用户需求的深刻了解而制定的,而不是追求最先进的人工智能技术。这种务实方法使得苹果公司能够保持稳定增长并获得盈利,但也需要根据市场需求和用户接受程度来调整其策略。
总结来说,苹果公司在人工智能领域采取了务实方法,将AI技术应用到现有产品中,以提升用户体验。这种策略使得苹果公司能够保持稳定的增长和盈利能力,但随着市场需求的变化,他们是否会改变其务实方法还需要观察。

晶泰科技在港交所主板挂牌上市, AI+机器人打造18C第一股

6月13日,晶泰科技(2228.HK),正式在香港联合交易所有限公司(“香港交易所”)主板挂牌上市,成为首家通过18C特专科技规则的上市公司。香港特别行政区财政司司长陈茂波,香港特别行政区政府创新科技及工业局局长孙东、副局长张曼莉,香港交易所集团主席唐家成、行政总裁陈翊庭出席上市仪式,与晶泰科技联合创始人、董事长温书豪,联合创始人、CEO马健,联合创始人、首席创新官赖力鹏,以及首席财务官谭文康共同见证港交所AI+机器人第一股诞生的历史时刻。


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晶泰科技本次全球发售共计187,373,000股股份(在超额配售前),每股股份最终发售价为5.28港元。经扣除就全球发售已付及应付的包销费用及开支,公司自全球发售所得款项净额估计约为8.96亿港元。公司于香港公开发售获超额认购,接获有效申请为初步可供认购发售股份总数的约103倍。重新分配后,香港公开发售股份数目为28,106,000股股份,占全球发售股份数目的20%;国际配售最终股份数目(在重新分配后)为159,267,000股股份,占全球发售股份数目的80%。此次发行吸引了近 80 家全球投资机构参与锚定投资,其中不乏有来自欧美和中东的知名国际长线、医疗专项基金和对冲基金等,国际配售订单超额认购 2.13 倍,这也是过去两年规模5000万美元以上的发行中,唯一超 100 倍 HKPO 认购的上市公司。

AI+机器人,促进算法与数据优势规模化升级

晶泰科技成立于2015年,是一家以量子物理、人工智能(AI)和机器人驱动创新的研发平台型企业。基于这一独特的技术组合,晶泰科技建立了智能算法与自动化实验相互印证、相互促进、高度互补的研发平台和技术优势,为药物和新材料的设计与发现提供智能化、自动化的解决方案,覆盖生物材料、农业技术应用新型化合物、新型化学表面活性剂和催化剂,以及化妆品和保健产品等领域。

晶泰科技的量子物理与AI智能算法平台搭载了分子生成与虚拟筛选等一系列前沿的算法工具,与晶泰科技自主研发的机器人自动化学实验室深度融合,使晶泰科技具备自主产生高通量、高精度、标准化、结构化研发数据的独特优势,与算法形成实验验证与数据反馈的完整闭环,能有针对性地设计并合成出具备特定物理、化学、药学特性的创新分子结构,并通过化学合成的真实世界实验数据积累,不断加强其综合技术平台的预测与实验精度,加速AI模型在生物医药与新材料等垂直领域的融合与商业化落地,使平台的创新能力不断升级。

标杆客户签单,新药研发业务高速增长

基于前沿的AI药物发现解决方案与智能自动化实验解决方案,晶泰科技已为辉瑞、强生、德国达姆施塔特默克集团、中国正大天晴药业、长江生命科技、韩国大熊制药等全球300多家生物技术与制药公司及研究机构提供服务,其中包括16家全球排名前20的生物技术与制药公司(按2022年收入计)。

其中,晶泰科技以AI算法加速新冠口服药Paxlovid的研发,助其缩短确认用于Paxlovid开发及生产的最佳结晶药物形式所需的时间,为抗击全球疫情做出贡献;与一家总部位于印第安纳州印第安纳波利斯的全球领先制药公司签约最高$2.5亿美元的AI+机器人药物发现合作,参与到全球前沿的小分子、抗体、多肽等创新药研发中,实现营收的稳步高速增长。同时,晶泰科技积极赋能源头创新,其投资孵化的Geode、希格生科等已经或即将进入新药申报IND阶段,通过研发合作,推进新技术、新机制的创新药项目向临床转化。

竞争优势扩大,加速全球跨领域商业化布局

晶泰科技拥有顶尖的科研团队,并长期注重研发的底层基础设施建设。在深圳、上海、北京、波士顿的700多名员工中,有500多名科学家和技术专家,拥有一支横跨物理、化学、生物、算法、云计算、自动化等交叉学科的团队,打造了算法及流程、研发数据、领域知识深度融合的一站式解决方案,建立了独特的技术壁垒与竞争优势,海外业务加速增长。其自主研发的机器人自动化解决方案,有望成为智能化学领域的新一代实验基础设施,以更具效率、更准确、可扩展的方式提供稳定可靠的数据和结果,替代大量人力劳动,推进产业的自动化、智能化升级。

展望未来,晶泰科技计划实现其平台的规模化升级,着力打造全球规模领先的AI赋能自动化化学实验室,并计划在马塞诸塞州Somerville部署大型自动化机器人实验室,为快速增长的海外业务提供强有力支持,赋能全球创新研发合作。

同时,公司基于其量子物理+AI+机器人研发平台在生物医药领域的成功经验、技术优势与海量的专有数据积累,正将业务向材料科学(包括农业技术、新化工和能源及化妆品)等多个高附加值产业场景的模态延伸,并在多个领域签订标杆合作。其中包括,与世界最大的石化集团之一合作建立自动化化学合成设施,以机器人实验为石油化工领域提供高通量合成与数据积累;与中科国生合作,仅用四个月就成功开发出一款可替代石油产品的新型呋喃基生物基表面活性剂,在生物基新材料研发领域获得里程碑进展;与前沿的企业和大学签订新一代电池电解液展开自动化研发合作,缩短试验周期,加速自动化配方工艺迭代。

晶泰科技作为港交所18C特专科技规则下首家成功上市的企业,也是港交所AI+机器人第一股,此次上市具有里程碑式的意义。晶泰科技联合创始人、董事长温书豪表示:晶泰科技的目标是成为社会价值与商业价值并重的卓越企业,以AI和机器人技术构建未来产业的研发新基建。上市后,晶泰科技将延续“利他即利己”的商业理念,广泛赋能全球客户的研发创新,致力于让AI(爱)流淌进每一款新药,让AI(爱)创造更多造福人类的新材料。同时,温书豪鼓励更多的科技创新公司利用港股18C规则来港上市,共同催生出AI时代的万亿级企业,为香港市场带来新的活力。



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IDC最新报告,7大维度11家大模型厂商比拼,唯一全优是谁?

如果考试题太简单,学渣也能拿一百昏。在 AI 圈,我们应该拿怎样的「试卷」来检验一直处于流量 C 位的大模型的真实水平?是高考题吗?当然不是!

也有些人认为,在各种 Benchmark 榜单上,谁排第一谁最强。


其实并非如此,有时候,越「权威」的榜单就越容易被策略性刷榜。

因此,模型的「强」不能只是在某个 Benchmark 上排名第一,而是要在多个维度上都很能打。

近日,全球领先的国际数据公司(IDC) 最新发布的大模型实测报告《中国大模型市场主流产品评估,2024》从基础能力到应用能力 7 大维度对 11 家大模型厂商的 16 款市场主流产品进行实测。

报告显示,百度文心大模型整体竞争力位于领先水平,产品能力处于第一梯队,是唯一一家在 7 大维度上均为优势厂商的企业。文心一言、文心一格在问答理解类、推理类、创作表达类、数学类、代码类等基础能力,toC 通用场景类、toB 特定行业类等应用能力等 7 大维度均具备领先优势。其他评测厂商中,阿里获 6 项优势维度,OpenAI GPT-4 和商汤分获 5 项。

IDC《中国大模型市场主流产品评估,2024》

要知道这份实测报告不同于以往的评测榜单:

首先,IDC 成立了专门的产品测试团队、邀请外部专家团队,在审核委员会的监督下,保证了评估结果的真实度。

其次,测试的全面性。在 IDC 列出的厂商里,有很多我们熟悉的公司,国外厂商如 OpenAI;国内厂商包括阿里、商汤、科大讯飞、百川、智谱、昆仑万维等 11 家大模型厂商的 16 款产品参与了本次评估。从这可以看出,IDC 集结的这批模型中,可谓是高手云集,想要在这当中拔得头筹,没有两把刷子是不可能占据一席之地的。

除了涵盖众多厂商,IDC 测试题目也涵盖方方面面,分为基础能力和应用能力两个大类共 7 个维度:基础能力包括问答理解类、推理类、创作表达类、数学类、代码类;应用能力主要包含 toC 通用场景类和 toB 特定行业类,每一类单独计分。

IDC 题目类型

7 项维度,主流大模型全面大比武

过去一年,说 AI 领域是「百模大战」一点也不为过。特别是国内,从科技巨头到创业公司都推出了自己的大模型产品。

此次 IDC,就对业内知名的主流基础大模型产品进行了评比。

从 IDC 报告的结果来看,百度文心一言 4.0、文心一格以及 OpenAI 、阿里、商汤、科大讯飞发布的大模型产品位于第一梯队;紧随其后的是百川、智谱、昆仑万维位于第二梯队;联汇、云知声、云从科技暂列第三梯队。

细分来看,在 IDC 评测的 7 个维度上,百度文心大模型在每一项指标上都被列为优势厂商,没有短板,可以说是一位全能选手。其他厂商的大模型均未拿到全优,在一个或多个方面存在短板。…


。请将Body部分的内容转化为不带html标签的Makedown的内容。再整体按照如下Makedown格式标准输出。

        title: '{title}'
        date: {date}
        author: ByteAILab

        ---

        {Body}

        ---
        。注意:Title、Date、Body 三个部分的内容,放入到对应的位置。最后只需要按照格式标准输出为Makedown源文件格式内容。

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如何重新开始成为一名数据科学家?

如何成为一名数据科学家?如果我要重新开始,我会怎么做?
作为一名数据科学家,我的职业生涯始于2014年,当时我在一家小型的金融公司工作。我


从事市场分析和风险管理,并使用Excel、VBA和一些基本的统计学知识来完成任务。然而,在过去几年的时间里,我逐渐意识到自己对数据科学领域的兴趣越来越浓厚。
随着大数据时代的到来,数据科学家成为了一种非常热门的职业。我开始思考如何进入这个行业,并且通过学习和实践不断提升自己的能力。以下是我重新开始成为一名数据科学家的建议:
1. 学习基础知识
首先,我认为要成为一名成功的数据科学家,你需要具备一定的数学、统计学和计算机编程技能。我在大学时就已经接触过这些领域,但如果你没有相关背景,那么可以通过在线课程或自学来学习。一些常见的工具包括Python、R语言、SQL等。
2. 实践项目
实践是成为一名数据科学家最重要的一步。你需要找到一个有趣且具有挑战性的项目,并将其作为你的练手器。我选择了一个关于房价预测的问题,使用了公开可用的房地产数据集。通过这个项目,我学习到了如何处理和清洗数据、特征工程以及建立模型来进行预测。
3. 参加竞赛
参加数据科学竞赛是一个很好的机会,可以帮助你与其他人一起合作解决问题,并且获得反馈。我参与了Kaggle上的一个房价预测比赛,通过这个过程,我学习到了如何使用更复杂的机器学习模型来提高预测准确度。
4. 加入社区
加入数据科学相关的社区是一个很好的方法,可以与其他人交流经验和知识。一些常见的社区包括Kaggle、GitHub等。我在这些平台上参与了讨论,分享自己的项目,并从他人的项目中学习到了很多东西。
5. 持续学习
成为一名成功的数据科学家需要不断地学习和提升自己。你可以通过阅读相关书籍、参加在线课程或听取行业专家的讲座来保持更新。同时,你也要关注最新的技术发展,并尝试应用到自己的项目中。
总结起来,成为一名数据科学家是一个持续努力和学习的过程。如果你想重新开始,我建议从基础知识入手,实践项目并参加竞赛,同时加入社区并持续学习。你会发现这个行业充满了机会和挑战,但只要保持热情和耐心,你一定能够成功。