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Creekstone Ventures专访:梦想的同行人
深思SenseAI· 2025-05-12 03:21
新基金基本情况 - 新基金Creekstone Ventures已完成设立,首次募集规模预计为数千万美金[1] - 已确定投资两个项目:一家ToB企业级AI Coding公司和一家AI眼镜公司,后者聚焦核心功能做减法[2] - 投资策略延续弘毅时期方向,60-70%资金投向AI应用(侧重ToC),15-20%投向AI硬件,具身智能占比较少[4] 投资逻辑与方向 - 垂直领域ASI(超智能)是核心方向,参考Cursor、Midjourney等案例,强调在细分领域建立超越人类的智能[15] - 关注Agent生态关键组件,如MCP类基础设施,尽管早期商业化难但具备长期价值[13] - ToC创新保持开放态度,尤其关注边缘人群需求,如年轻一代或亚文化群体[15] - Coding AI领域存在分层机会:ToC端服务非专业开发者,企业端解决不同规模客户差异化需求[16][17] 市场趋势判断 - 中国ToC AI应用具备全球领先潜力,DeepSeek和元宝的快速增长已验证这一点[5] - 传统美元基金周期结束,新康波周期重启,反全球化背景下中国创业者有独特机会[5] - 春节后项目估值普遍上涨,因供需关系变化(优质项目减少+一级市场有效性提升)[23] - AI硬件赛道竞争激烈,但轻量化、长续航的差异化产品仍有机会[3] 创业者特质与基金服务 - 优秀创业者需具备:假期持续学习能力、高度抽象经验能力、快速执行调整能力[26] - 拒绝项目三大原因:驱动力不足、缺乏理想感、学习能力弱[27] - 基金提供三大支持:思想碰撞(Top-down thinking)、资源插件式对接、情绪价值[6][7] - 深度合作案例:与被投创始人每日交流,组建Coding领域小圈子,共享行业动态[8] 行业标杆启示 - Manus验证了中国团队产品化能力,其框架(虚拟机+语言模型+API)可复用于垂直领域[11] - Cursor估值快速成长至百亿美金区间,证明垂直ASI的商业潜力,其成功源于对程序员群体的深度理解[19][21] - DeepSeek打破美国算力封锁论调,展现中国技术实力;GPT-4o揭示模型演进路径[9] 差异化定位 - 基金核心优势:决策速度快(可当场给Term Sheet)、与创业者共情、资源直接对接[4] - 定位为"思想实验皮条客",连接前沿认知与创业者,保持弱者思维和一线学习[28] - 采取半孵化模式,比传统机构更早介入项目,与创始人共同探索方向[24]
前谷歌CEO:千万不要低估中国的AI竞争力
虎嗅· 2025-05-10 03:55
创始人心理与团队建设 - 创始人类型分为"远见型"和"放大器型",前者擅长技术突破,后者擅长规模化与公司治理 [3][4] - 优秀人才往往具备"验证游戏"特质,通过解决具体问题证明价值后被大公司收购 [6][7] - 顶尖人才的核心动力是解决复杂问题的成就感而非金钱或头衔 [18][20] 初创公司成功要素 - 关键成功组合:出色产品+可扩展的盈利模式,如谷歌的PageRank与AdSense系统 [16][17] - AI初创公司需构建"边做边学"能力,学习速度决定市场主导权 [17][33] - 竞争是检验领导力的核心场景,优秀创始人会主动迎接大公司挑战 [10][11] AI行业发展趋势 - AI发展受三大技术弧线驱动:算力缩放定律、强化学习规划、测试时计算 [33][34] - 中国在开源AI领域快速崛起,DeepSeek以500万美元训练出对标顶级闭源的模型 [45][46] - 未来十年硬件瓶颈在于电力与系统构建能力,芯片行业可能面临繁荣-萧条周期 [48][49] 人才管理与组织文化 - "天后型"员工是变革推动者,需重点保留;"中庸型"员工需淘汰 [21][22] - CEO的核心职能是协调创造性人才,通过短期项目测试工程团队执行力 [24][25] - 初创公司应鼓励冒险文化,成熟公司反而因资源丰富而趋于保守 [14][15] 技术战略与竞争格局 - 开源与闭源模式并存,中国通过开源策略打破西方技术封锁 [42][43] - 强化学习是未来最具潜力方向,奖励函数设计是关键突破点 [50][51] - 行业颠覆常由创始人推动,旧企业易被协议锁死难以转型 [30][31]
我国外贸进出口表现为何如此亮眼?一线见闻中找到答案
央视网· 2025-05-10 03:39
外贸整体表现 - 4月我国货物贸易进出口3.84万亿元,增长5.6%,其中出口2.27万亿元增长9.3%,进口1.57万亿元增长0.8%,带动前4个月外贸整体增长2.4% [1] - 4月进出口增速较一季度加快4.3个百分点 [2] 出口端亮点 - 江苏智能家居企业运用RCEP原产地规则,一季度原产地证申领金额飙升695.4% [3] - 前4个月高技术产品出口1.52万亿元增长7.4%,占出口总值18.1%,其中船舶和海洋工程装备增长16.4%、工业机器人增长58.3%、风力发电机组增长45.5% [9] - 山东省船舶和海工装备出口额突破160亿元,同比增长超80% [11] - 机电产品成为出口主力,集成电路、汽车等高端产品增速超14% [20] 进口端布局 - 海南食品企业通过全链条布局,前4个月椰子进口额同比增长80% [5] - 进口结构显示国内产业升级,对资源依赖度下降 [19] 行业转型升级 - 海工装备制造从"建大船"向"建强链"转型,青岛西海岸新区形成50余家企业的完整产业生态 [11] - 制造业向高端化、智能化、绿色化转型,高新技术产业和战略性新兴产业快速发展 [20] 企业动态 - 广东东莞机器人企业开发自主导航复合机器人,满足家庭到工业场景需求 [14] - 民营企业前4个月进出口8.05万亿元增长6.8%,占进出口总值56.9%,拉动整体进出口增长3.7个百分点 [18] 市场多元化策略 - 对美出口占比降至15%以下,东盟、非洲、拉丁美洲等新兴市场贡献超60%增量 [19] - 跨境电商等新业态发展有效缓冲关税冲击 [19] 政策支持 - 优化政策组合拳为外贸企业减负增效 [20] - RCEP原产地规则等关税政策助力企业开拓市场 [3]
不追人形机器人,却拿下超百家KA客户:思谋科技给AI落地打了个样
投中网· 2025-05-09 07:44
文章核心观点 - 思谋科技以"去形存智"的工业智能体战略突破AI落地难题,聚焦产业渗透率而非人形机器人形态,实现商业化闭环与规模化应用 [4][8][12] - 公司通过"脑-眼-手"模块化技术架构解决工业场景碎片化需求,技术转化能力获国家级认可,客户覆盖全球300家制造业巨头 [8][9][14][16] - 创始人贾佳亚的产学研融合背景(港科大教授/腾讯优图/思谋创始人)驱动技术零时差转化,形成学术-产业双向反哺的独特模式 [6][18] 非典型的学术大牛创业 - 贾佳亚学术成就包括200+篇论文、90,000+引用量、H指数110+,连续两年获SIGGRAPH Asia时间检验奖,培养40+AI领域领军人才 [6] - 2019年创立思谋科技后,团队将顶刊论文(CVPR/NeurIPS等)直接转化为产线解决方案,入围工信部"揭榜挂帅"等国家级项目 [8] 机器人进厂为什么这么难 - 人形机器人存在续航不足40分钟、运动控制不稳定(行走摔倒)、抓取误差大等硬伤,难以满足工业产线连续性要求 [11] - 行业估值泡沫显现,部分投资人批量退出人形机器人赛道,转向关注效率提升而非形态酷炫的务实解决方案 [12] 遥遥领先的商业化 - 2020年推出SMore ViMo平台解决电动汽车电池产线检测难题,5年拓展300家客户,服务覆盖近百亿件工业品 [14][16] - 2023年发布IndustryGPT工业多模态大模型,整合200+场景、300万+图像、500亿+Tokens数据,实现跨行业方案迁移 [15][16] - 已实现稳定现金流,客户包括苹果/特斯拉/富士康等,完成超十亿人民币融资并持续估值上扬 [17] 产学研协同效应 - 冯诺依曼研究院聚焦具身智能/多模态大模型研发,与思谋产业场景形成技术攻关-数据反哺的双向循环 [18]
大力推动我国人工智能大模型发展(深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想·学习《习近平经济文选》第一卷专家谈)
人民日报· 2025-05-07 22:40
4月25日,习近平总书记在主持二十届中共中央政治局第二十次集体学习时强调:"面对新一代人工智能 技术快速演进的新形势,要充分发挥新型举国体制优势,坚持自立自强,突出应用导向,推动我国人工 智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。"人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性 技术。加快发展新一代人工智能,是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手。习近平总书记高度 重视我国新一代人工智能发展,《习近平经济文选》第一卷中不少著作都对此作出深刻论述。比如, 《贯彻新发展理念,建设现代化经济体系》指出:"推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融 合";《发展数字经济,抢占未来发展制高点》指出:"要推动互联网、大数据、人工智能同产业深度融 合,加快培育一批'专精特新'企业和制造业单项冠军企业";《加快构建新发展格局,着力推动高质量 发展》指出:"推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能 源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎";等等。 人工智能大模型是通过深度学习技术在海量数据上训练出来的、拥有大规模参数和复杂计算结构的机器 学习模型,能够理解和生成多模态内容,具 ...
孙正义的九次重大人生转折
财富FORTUNE· 2025-05-07 13:35
孙正义的投资策略与重大决策 - 宣布投资5000亿美元于"星际之门"人工智能基础设施项目 包括数据中心 发电厂和研究中心网络 [2] - 软银牵头为OpenAI筹资400亿美元 目标估值2600亿美元 可能创私营公司单轮融资纪录 [2] - 与OpenAI成立合资企业 专注于日本市场的人工智能开发与推广 [2] 投资历史与业绩波动 - 愿景基金2022年亏损270亿美元 其中WeWork导致140亿美元资产减记 [3] - 2000年投资阿里巴巴2000万美元获34%股份 2020年价值超2000亿美元 [4][13] - 2016年私有化Arm Holdings 2023年上市后市值近1200亿美元 [5] 关键转折点与行业影响 - 1990年代投资雅虎 市值曾达1800亿美元 互联网泡沫后暴跌98%至25亿美元 [4] - 2006年收购沃达丰日本 转型为软银移动 成为日本主要电信供应商 [4] - 2017年推出1000亿美元愿景基金 全球最大科技投资基金 [4][17] 近期人工智能领域布局 - 承诺为"星际之门"初期融资提供190亿美元 换取40%股份 [6] - 2024年3月斥资65亿美元收购Ampere Computing [6] - 正洽谈以Arm股权抵押借款185亿美元 用于AI投资 [6] 行业观点与市场展望 - 预测AI将在十年内取代全球GDP的5-10% 对应9-18万亿美元年回报 [7] - 认为AI基础设施投入不应过度关注效率 需着眼长期回报规模 [7] - 回应DeepSeek模型成本质疑 强调硬件和电力需求将持续增长 [6][7] 标志性交易与合作 - 与特朗普政府 OpenAI 甲骨文合作推进美国AI领先地位 [2][18] - 2006年收购沃达丰日本后 成为iPhone在日独家供应商 [15] - 2014年投资东南亚超级应用Grab 采用强势谈判策略 [5]
维他动力余轶南:现在是机器人产业的春秋时代
混沌学园· 2025-05-07 11:27
机器人产业发展阶段 - 机器人产业正处于"春秋时代",百家争鸣、百花齐放,技术路线和商业观点激烈碰撞[16][18] - 5-10年后可能过渡到"战国时代",行业格局逐渐明朗[18] - 电动汽车/智能汽车行业已进入战国时代,机器人行业仍处于春秋早期[19] 革命性"大终端"定义 - 需满足两个关键条件:产品单价万元以上、年出货量数千万至上亿规模[7] - 技术演进模式分两阶段:先在互联网领域引发变革,再向物理世界延伸催生新终端设备[5] - 历史案例包括大型计算机到个人电脑、功能手机到智能手机、智能电动汽车[7] 通用机器人历史机遇 - 天时:电池能量密度10年提高一倍,算力每18个月翻倍,AI模型性能密度每100天提升一倍[10] - 地利:中国拥有庞大AI人才、制造业基础和完整供应链[14] - 人和:老龄化加速(65岁以上需求指数增长),55%年轻群体倾向"付费省时"[11] 技术演进与产品化路径 - 技术发展分两阶段:原理性技术爆发期(科研主导)和产业化落地期(工程实现)[30] - 当前机器人技术(四足/夹爪/双足等)仍处早期,原理性技术向工程化过渡是最大机会点[32] - 参考大语言模型发展路径,需通过海量多样化数据实现"智能涌现"[33] 产品战略与实现路径 - 核心价值是随时随地提供面向人的高质量服务,垂直应用优先[47] - 从垂直场景切入,用平台化技术迭代,产品从专用逐步走向通用[41] - 需具备全地形移动能力和突破性交互(NUI自然用户界面)[38][47] 行业关键认知 - "Concept is cheap",产品才是推动产业发展的关键锚点[24][25] - 构建技术壁垒需跨越大规模工程化积累和用户场景深度打磨两道门槛[29] - 评估场景的两个维度:任务复杂度(简单到复杂)和失效成本(低到高)[44]
天津经开区科技创新领域精准施策
中国化工报· 2025-05-06 08:23
科技创新布局 - 天津经开区成功获批天津市首批未来产业先导区,聚焦通用人工智能、具身智能、核酸药物、新型储能等前沿科技领域,构建"4+2+X"未来产业发展体系 [1] - 天津经开区天使投资基金正式发布,总规模5亿元,重点投资人工智能生成技术等未来技术产业化新赛道及"4+1"优势产业未来化新方向 [1] 创新平台建设 - 一季度天津经开区共有12家市级企业重点实验室获批,数量位列全市第一 [2] - 市级以上企业技术中心数量首次突破百个 [2] - 天津科技大学生物源纤维制造技术全国重点实验室成功获批 [2] 科创资源聚集 - 天津经开区全社会R&D投入持续保持全市首位 [2] - 一季度技术合同交易额突破40亿元,同比增长10% [2] - 5人入选滨海新区第四批杰出人才培养计划,入选人数居新区首位 [2]
迎接充满未知的全新文明——读《第三种存在:从通用智能到超级智能》
上海证券报· 2025-05-05 18:18
人工智能发展历程 - 人工智能发展经历了三次浪潮:第一次是1950年代的机器学习浪潮,目标是实现能像人类一样利用知识解决问题的机器 [4] - 第二次是2006年开启的深度学习浪潮,深度神经网络隐藏层可达150层,标志性事件是2016年AlphaGo战胜李世石 [5] - 第三次是2018年至今的生成内容大模型浪潮,代表性模型包括谷歌BERT、OpenAI GPT系列、Meta LLaMA、百度文心一言、华为盘古等 [6] - 2025年1月中国DeepSeek发布的V3与R1系列大模型性能与LLaMA相当但成本大幅降低 [6] 人工智能技术突破 - 2024年12月World Labs实现"空间智能"技术突破,可通过单张图像生成三维世界 [2] - 自2022年起生成式AI以月为单位加速迈向通用人工智能,训练数据集接近公共在线文本总量天花板 [7] - 通用人工智能定义为能跨领域学习推理的智能,超级人工智能则是假想的超越人类认知能力的系统 [6] - 马斯克预测到2030年AI超越人类的概率达100% [7] 人工智能经济影响 - 人工智能正在颠覆传统经济学原理,动摇"理性人"假设和资源稀缺性等基础理论 [8][9] - 人工智能将重构分工理论、就业目标、生产函数、价格曲线、储蓄投资模型等经济概念 [9] - 人工智能代表的技术创新表现为连续创新过程,由供给创造市场,不存在产品过剩问题 [9] - 未来将出现人工智能经济学、政治学、社会学等新兴交叉学科 [10] 人工智能产业应用 - 人工智能技术生态系统融合硬件、软件及基础设施,全方位渗透经济活动各领域 [10] - 人工智能劳动效率高于人类且无物质消费需求,可超越资源短缺限制进行内容生产 [9] - 人工智能将改变经济活动模式、经济结构布局和制度框架 [10] 人工智能企业动态 - OpenAI联合创始人预测超级人工智能将在2026年到来 [2] - 中国企业在AI大模型领域取得突破,百度、华为、DeepSeek等推出具有竞争力的产品 [6]
推动人工智能产业迈向更高水平
经济日报· 2025-05-04 22:13
文章核心观点 - 人工智能是引领科技革命和产业变革的战略性技术,我国高度重视其发展,在技术创新与商业应用驱动下产业规模持续增长,虽已初步形成产业形态,但产业化仍需破解多重难题,需发挥场景优势加速应用创新 [1] 人工智能引领技术创新和产业变革 - 人工智能指模拟、延伸和扩展人类智能的技术,发展需数据、算法和算力支撑,经历“两落三起” [2] - 20世纪50 - 70年代是初期探索与理论奠基阶段,因计算能力及算法局限,70年代陷入低谷;80年代“专家系统”兴起,因依赖人工编写规则、计算资源有限,90年代初遭遇第二次瓶颈;21世纪得益于互联网等发展,技术迎来突破,深度学习成主流方向,在多领域广泛应用 [3] - 2020年大规模预训练模型兴起,高性能计算芯片、云计算等发展使训练和部署超大规模模型成为可能,大模型扩展能力边界,具身智能将人工智能扩展到物理世界 [4] - 人工智能未来发展方向是通用人工智能,可能从外延式转向内涵式发展,拓展类脑计算;其技术创新突破,嵌入多领域,赋能传统行业,成为推动科技、产业和经济发展的关键力量 [5] 人工智能产业形态初步形成 - 人工智能产业分为核心产业和融合应用产业,二者相互促进,推动形成相对完整产业体系,技术创新、产业投资和应用场景不断发展 [6] - 美国在人工智能领域领先,以技术创新为引领,按“通用基础模型—行业垂直模型”扩展,形成“技术优势—市场扩张—生态垄断”正向循环 [7] - 欧盟在行业数据资源和立法标准制定方面有优势;日本重点推动人工智能与制造业融合;但二者在技术创新与产业应用方面落后于美国 [8] - 我国人工智能发展注重整体布局与产业协同,结合制造业优势,应用优先,通过算法创新实现突破,产业从技术跟跑转为并跑和领跑 [9] 协同创新人工智能产业链 - 2017 - 2024年我国人工智能核心产业规模从180亿元跃升至6000亿元,企业超4700家,论文和专利量居全球第一,产业体系初步构建,产业链转向协同创新 [10] - 国内科技龙头企业布局人工智能,推出自研大模型并接入业务系统;初创企业不断涌现;企业主要集中在北京等地,北京产业优势突出 [11] - 部分企业深耕细分赛道,构建定制化服务平台,人工智能与细分产业结合助力转型升级,部分细分领域有成功案例 [11] - 语音助手、智能客服是大模型最先适配场景,目前大模型付费订阅模式不成熟;企业服务领域智能客服应用拓宽深化,2023年市场规模39.4亿元 [12][13] - 金融领域利用人工智能提升服务水平,降低不良贷款率,提高理财产品转化率 [13] - 智能制造领域大模型渗透全链条,推动制造业升级,但存在前期投入成本高问题,未来突破后或加速普惠应用 [14] - 矿产开采领域人工智能在多环节应用,提升效率、优化成本、保障安全 [15] - 智能网联汽车领域人工智能应用广泛,缩短设计周期,催生新业态,2024年末L2级组合辅助驾驶功能乘用车新车销售占比达57.3%,领航辅助驾驶功能新车渗透率为13.2% [15] 产业化之路需破解多重难题 - 我国在核心技术攻关和产业生态构建方面有待突破,算力基础未完全自主可控,算法底层框架依赖开源体系,前沿领域缺乏原创性突破,技术适配性不足 [16] - 产业生态建设中,中小企业协同发展生态未形成,专有服务平台建设滞后,资本层面投资放缓,2024年美国投资额约641亿美元,我国约为55亿美元 [17] - 大模型研发投入大、收益不确定,行业应用多在试点阶段,形成商业闭环面临挑战,头部企业持续投入与收益平衡成关键 [18] 发挥场景优势加速应用创新 - 强化顶层设计,将人工智能产业发展纳入“人工智能 +”战略部署,整合资源,挖掘应用场景,实施示范工程 [19] - 攻克关键核心技术,支持基础科研和大模型攻关,建设自主可控软件工具系统,鼓励龙头企业联合开发核心算法模型 [19] - 完善产业体系,加大产业主体和平台建设力度,引导行业主体参与布局,加强基础设施建设,完善监管制度和应用标准 [20] - 构建协同创新产业生态,打造“AI + 千行百业”生态,建设创新工程中心,强化需求侧管理,鼓励企业创新商业模式 [21]