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陆奇年度分享 :前沿科技创新创业趋势分析(2022)VIP免费

提纲:

1.数字化发展的无尽前沿:结构与趋势

1.1数字化发展的趋势和核心结构

1.2数字化的能力和需求结构

1.3数字化的本质与价值飞轮

2.技术驱动创新的无尽前沿:十大创新板块机会全览

3.数字化

3.1移动互联网和云(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

3.2人工智能(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

3.3元宇宙(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

3.4Web3(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

3.5脑机(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

3.6量子(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

3.7数字化前沿在需求侧的进展落地

4.新科技驱动的创新前沿

4.1新能源科技(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

4.2新生命科技(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

4.3新材料科技(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

4.4新空间科技驱动(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)

5.1发展范式演变

5.2把握机会

5.3奇绩创坛简介

陆奇年度分享 :前沿科技创新创业趋势分析(2022

今天分享的主题是《在技术驱动创新的无尽前沿把握好机会》,我们主要分享奇绩的世界观、奇绩分析技术驱动创新趋势的方法和奇绩看到的创新信号。

1.数字化发展的无尽前沿:结构与趋势

在奇绩创坛,我们主要会研究结构和判断趋势。

技术如何驱动创新和经济发展,它的核心和结构是怎样的呢?我们可以从下面这张PPT开始:



技术驱动社会经济发展,它的结构是能源和信息的组合,它是核心生产力。任何一个经济时代最关键的是核心生产力。

人类发展经济大概有三个大的体系:农业体系、工业体系和数字化体系(图中的蓝色曲线)。

在农业体系,能源主要来自太阳能,生产主要依赖光合作用(对应图中橙色曲线,这条曲线比较简单,它一直在往前延伸)。

工业时代的能源是化石能源,人类使用机械设备、电气设备、电子设备来转化能源(对应图中绿色曲线)。

数字化时代是图中的蓝色曲线,这条蓝色的“数字化”曲线大概有50年的历史,主要因为我们开始有通用算力。

这条蓝色曲线为什么增长那么快?为什么会驱动经济发展的加速?原因是技术,技术一直就是人类最大的核心产能,它驱动了创新。在过去,技术是间接的产能,而今天,数字化把技术变成越来越直接的核心产能。(大家可以去观察,这条蓝色曲线上的公司,他们公司的财务资源有多少比例是投入做研发的,多少是投入做生产的)

过去40多年,中国基本上把工业发展阶段的大量基础课都补齐了,可以参与这一波新时代的主流创新,让技术成为直接的产能。

为什么技术可以成为直接产能,加速驱动创新和经济发展呢?这本身跟技术的本质和结构分不开。

技术的本质是用信息去转化能源,改变自然现象,满足人的需求。技术的结构有两个组成部分:可编程,任何技术都有信息部分;可执行,有能源转化部分。

技术的发展本身和达尔文进化很类似,它选择的永远是人类需求更多的方向。

同时,技术的发展基于科学之上,科学是一个知识探索体系。由于技术和数字化的进展,科学发展的范式也在不断地演进。如今,数字化让科学进入了第四范式,另外微软的ChrisBishop提出了第五范式(编者注:ChrisBishop是微软技术院士、微软研究院科学智能中心负责人),它是数据驱动和计算驱动的。科学的进步跟商业社会的经济发展越来越分不开。我们处在这个时代的核心结构,使得这个产能会不断地、加速地产生。

分析完技术的本质和结构以后,我们来梳理“技术驱动创新”的宏观结构,这是一个更大的框架性结构,如下图:



这张图的核心是数字化,正是数字化的进展,把技术变成了核心的直接产能。

数字化的平台包括移动互联网/云、人工智能等,它们帮助人类更好地获取信息(知识)。这些平台不断地用信息和能源转化去改变物理世界。能源转化必须要有能源,数字化推动了新一代能源的应用发展,尤其是可持续的能源。 

在物理世界里转换这些能源只有两种方法:一种是用生命的过程(biologicalpathway)来转化能源,对应是新生命科学;另一种是用物理的方法来转换能源,对应图中的新材料科技。转化能源必须要有物理空间,所以有新的空间技术。这些整个组合在一起,形成了一个宏观的结构,让我们可以不断地拆解梳理每个关键节点的结构和趋势。

通过这样的框架,我们接下来继续拆解,仔细地看每个领域的创新机会。

1.1数字化发展的趋势和核心结构

首先我们来分析数字化:



数字化的发展趋势是平台驱动的,随着数字化进展,平台的规模、能力都在成长。新的平台诞生的速度也越来越快,也越来越多(下面这张图展示的是过去50多年成长起来的数字化平台)。



此外,数字化的平台,结构非常稳定。拆解数字化的平台结构,可以帮助我们更好地分析和判断未来数字化的趋势和机会。

数字化平台的结构分为前端和后端两大部分,前端是跟人交互的,后端是通用的能力。

数字化前端分成三个层次:

1)底层是体验设备,设备当中有高度集成的芯片模组和操作系统。今天我们的设备有手机、电脑、眼镜、头显、手表、汽车、可穿戴、可植入等等一系列的设备。

2)第二层我们称为体验容器。如果你做操作系统,可能都知道“容器”是什么。我们在数字化的过程当中到目前为止有三大类容器(Container)。

第一类容器是二维的,可能是一页,可能是一帧,它是文字符号和图像的载体,间接地用信息跟人交互,人可以去看、可以去听。

第二类容器是新一代的三维容器,人们称为元宇宙,让人可以在其内部具象地存在,本质上是让人们“在一起、在那里”,元宇宙会带来大量的创新和商业化发展的机会。

第三类容器是脑机接口,现在还很早期,但长期来看会非常重要,它可以是穿戴设备,也可以是植入式设备,通过数字化的容器来获得我们人内在的感受,可以跟人做交互。

3)第三层是画布。在容器之上,从开发的角度来讲,我们有画布(Canvas),写代码、做产品的同学应该知道这个概念。今天二维的画布有文档、图像和视频。在元宇宙里,新产生的画布是空间,是世界,是人。容器和画布都是数字化前端的核心的组成部分。

数字化后端是提供能力给数字化应用的场景,也分为三层:

1)底层是后端设备,设备里可以是服务器、交换机、数据中心、卫星载荷等等,有高度集成的芯片、模组、操作系统等。

2)往上一层是基础设施,大规模的通信网络、数据堆栈、分布式系统等等。

3)最上一层是能力的供给层,让数字化的能力像电一样可以无处不在。后端主流的能力供给是云、边缘和区块链,Web3是新一代的数字化的能力供给,有机地融入了信任和激励机制。

前端和后端建设在通用的基础设施之上:

1)底层叫做数字化的公共基础,基本上是基于物理和数学。

这里先简单提一下,人工智能本质上是一个新的计算体系,基于重叠向量的计算体系,可以在硅基或生物基上做。某种意义上讲,今天的主流算法一开始都是在生物基上做的,也就是人的大脑,只不过大脑的功耗只有25瓦,算力很有限,今天人工智能的核心创新是在重叠向量这一层,可以应用到所有前端和后端。

2)在这之上是数字化的开发基础,包括一系列的开源软件,让我们能系统性地、有效地去开发前端、后端。这是数字化的平台的结构和发展趋势。

有了这个作为基础之后,我们可以进一步地拆解更具体的机会。

1.2数字化的能力和需求结构



数字化的进展是技术推动、需求拉动的组合。

首先我们讲需求。C端需求包括人群、时长、频次等层次,也可以把它分成这几个大类,通讯、社交、内容、消费等等。

这里我们把一类特殊人群分了出来——P端(Producer),即创作者,这类人可以开发、设计、创作。创作可以是广义的,他们也可以是艺术家或者科学家。

此外是B端(企业端),需求也相当结构化和稳定。

数字化满足需求的能力,也相当结构化。截至目前,我们有6种不同的数字化的能力,可以系统性地满足长期越来越丰富的C端、P端和B端的需求(见下图)。



1)第一层是二维信息,二维容器是让人类间接地听和写。

2)第二层元宇宙,它是三维的、具象的、可以体验的。

3)第三层是Web3,是一种数字化的信任和激励关系。

4)第四层是通过数字化能力在物理空间里原位直接地满足人的需求,比如由自动驾驶来完成将人直接送到目的地的任务。

5)第五种是通过脑机接口这样的技术内在地去理解和满足人的需求。

6)第六种是智能模型。某种意义上,智能模型可以说是一个可以思考和做规划的大脑。它可以嵌入到任何一个场景去满足人的需求。

在上面的图中,我们用蓝色标注了技术满足需求的进展,比如二维信息,通过电脑和手机,基本上所有的C端和大部分的B端都局部地满足了人的需求,元宇宙和Web3才刚刚开始。

有了需求的结构和满足需求的数字化能力之后,接下来我们怎么来判断有哪些创新机会?建议大家看技术和需求的组合,技术发展开始商业化应用往往是这样几种情况:

第一是单点突破。人工智能某种意义上是个单点突破,突然非线性地出现了一种新的能力,可以撬动一类需求。

第二是多点聚合,比如说,这一次的元宇宙技术在某种意义上就是多点聚合,水到渠成,好多技术一直在发展。

第三是纵深开拓,当这些技术聚合在一起之后,往往还会进一步地往纵深方向更深入地发展,撬动更多的需求。

所以大家要判断在技术上是不是有可能单点突破或者是不是多点聚合,还有技术的深度是否可以满足更深层的需求。

新技术一般都是先单点切入需求。举个例子,元宇宙就在找一个方向突破,接着会往横向的应用场景拓宽,满足更多的需求,拓展到了一定的宽度之后,才能纵向渗透更深的需求。新技术都是按照这样的常规满足需求的。



1.3数字化的本质与价值飞轮



上面这张图右上部分描述了数字化驱动商业化的特性,为什么数字化会产生极高的商业价值和高速增长?它跟数字化产业生态的结构是分不开的。假如我们用数字化的能力去满足一类需求,一般都是这样三位一体的生态结构(如图右上部分所示)。

如果我们没有数字化的能力去满足这类需求,那么人类会通过三种活动去满足这类需求。

首先,人要去观察这类需求,要收集信息,有了信息之后,人会做一系列模型去指导决策,然后通过人和人之间的协作,用工具与流程去满足这些需求,这涉及到观察系统、决策系统和执行系统。

有了数字化之后,上述人的行为变成数字化的行为,观察系统转变成软件定义,决策系统从软件定义开始变成数据驱动,执行系统也从人的行动变成软件驱动。

软件定义和数字数据驱动之间的关系是什么?软件定义本质上是把人的知识用代码表达出来,让效率更高。但是数据驱动的效能远超软件驱动。一旦软件定义开始之后,就可以收集大量数据,这些数据可以沉淀大量的知识,比起人自身的知识可以更好地满足这人的需求。

举一个例子,我个人比较熟悉的是搜索引擎,我做了很长时间。一开始我们用人的知识来写算法,通过搜索引擎去找文档,所以搜索引擎其实非常不好用,经常找不到。但是今天的搜索引擎,比如谷歌和百度,都非常神奇,不管你输入什么关键词,有几乎很高的概率它们知道你在找什么,为什么找,知道你真正的意图,所有输入的关键词,点击了什么,如何修改你的关键词。因为这些搜索引擎是数据驱动的,它们可以通过积累的数据学习。今天搜索引擎所掌握的知识是远远超过我们人类加在一起的知识。除了搜索之外,内容推荐、电商供需的匹配、物流等等,一个个行业都将被数据驱动。

有了数据驱动,产业的增长速度会非常不一样,因为数字化产业具备这样四个特征:

1)数字化的产业是高度集成的。芯片的集成度越来越高,摩尔定律决定了,同样性能的硬件,成本会越来越低。

2)软件驱动的产业,迭代率会加快,每几周就可以更新一次。

3)数据驱动,生态沉淀数据,数据就代表知识,所以软件生态会积累大量知识,远超人的经验和知识。

4)协同效益非常强。今天的企业协同都是企业内部协同、上下游协同,数字化企业相当于是整个社会在协同。

上述这些原因会共同形成一个高速增长的、经济价值很强的飞轮(见下图)。



从长期发展的趋势来看,为什么数字化的蓝色曲线会越来越高?(详见第2ppt

这不光与数字化产业的特征有关,还跟数字化最内核的结构有关。

数字化本质是人的延伸,任何数字化它都是这由下图这6个核心组成部分。数字化的内核结构就是围绕着人的需求做这6件事:获取信息、表达信息、存储信息、处理信息、传输信息,最后把处理好的信息交付给人类使用(下图展示了数字化如何满足人的需求)。



人其实一直在做数字化,只是过去的算力跟今天不同。过去我们使用纸笔记录和计算,后来我们发明了算盘这种硬件,但是我们没法写个软件去帮我们打算盘。但如今不同,现在有了高度集成的通用算力,都为我们人类所用。

数字化是人的延伸,也是历史的长潮,会不断地加速、前进。这也是为什么数字化进展会让更多的技术驱动创新成为直接生产力,创造更多的商业价值和社会价值。

2.技术驱动创新的无尽前沿:十大创新板块机会全览



有了刚才针对数字化结构的分析之后,那我们接下来看新一代的生产力的宏观机会板块概览。在奇绩创坛,我们通常用这一页的宏观机会板块看创业创新机会。

这张图中间这一条黄色横线表达的是数字化结构如何让技术成为直接的核心产能,对它的核心解读是:

1)信息过程越来越软件定义和数据驱动。软件定义和数据驱动让我们更好地理解并满足人类的需求。

2)物理过程(注:包括生物过程)越来越模块化、标准化、流程化、微小化。当模块化和微小化到了一定的程度之后,自然会变成软件驱动;一旦软件定义,就会开始收集数据了,自然会变成数据驱动。

把(1)和(2)组合在一起,结合前面对技术的定义(技术的本质是用信息去转化能源,改变自然现象,满足人的需求),就可以理解(上图中黄色框部分):越来越多物理过程、能源转化过程最后都会被软件定义和数据驱动,所以新技术都可以通过数字化来变成直接生产力。

过去经济发展主要的核心产能是劳动力、厂房和生产资料等。当今这个时代需要不同的生产力,核心产能变成了技术,并且技术成为越来越直接的生产力,这带来的经济规模和效益都会和过去完全不一样。

我们认为,这个时代的生产力在早期阶段的要素之一就是创业。创业非常重要,它代表了这个时代创造价值的核心方式。

有了这个认知之后,我们可以解读这里的每一个大板块。首先我们来仔细拆解数字化和宏观板块所代表的机会。每个板块里的结构和趋势会给我们带来什么样的机会?

下图展示的是六大数字化平台对应的需求和前后端的活跃领域。



1)第一个大的板块是移动互联网和云。移动互联网和云是人类历史上从来没有过的一个创新平台,因为它触达每一个人(每个人都有手机),而且有足够多的内容营销手段,可以让任何产品很快触达目标用户,而且有完整的开发工具链。

在云的板块,通过微服务等一系列的手段,它可以让每一个企业和实体,将它的原子能力用微服务来封装,然后通过编排高效地去满足任何的需求组合。

2)第二板块,人工智能。人工智能的核心是基于重叠向量的计算体系创新,而不再是用符号和文字。人工智能能够带来一系列新能力,可以嵌入现有前端和后端,开拓新的设备,它能进入任何一个现有的体验容器,也会创造出新的体验容器。(我们之后会仔细拆解人工智能,此处是一个概要)

3)第三板块,元宇宙。今天人类用的都是二维容器基本上是纸张的延伸,无论是淘宝还是美团,本质上是在很快地写信(传输信息),元宇宙本质上是一个三维的、存在和具象的容器,“在一起,在那里”。

从历史发展角度来讲,今天数字化的二维信息基本上是纸张的传承。举个例子,电脑本质上是取代了打字机,只不过把纸变成了屏幕,保留了键盘。今天我们都是用纸张或者人类发明的纸张的延伸在处理二维信息。在历史上再过100年、200年,三维容器会变得了不起,因为纸张发明有很长时间了,但元宇宙这样的三维容器还在早期,长期来看创新空间非常大。

4)第四板块,Web3Web3其实是新一代的数字能力,它是信任、拥有、确权和激励的数字化,它用软件定义人和人之间的关系。

5)第五板块,脑机可以把人内在感受数字化,它可以采集人类用文字和语音都表达不出来的感情和感受。

6)第六板块,量子是一种全新的计算体系,它是基于新的计算基石(量子纠缠),带来极大的算力突破。

基于这六大数字化平台,人类跟物理世界的互动形成了下图中的四个板块。



1)第一是新能源,主要的驱动因素从需求端来讲是可持续、可再生,有大量的技术创新,包括光、风、氢能、可控核聚变等等。

2)第二是新生命科技,数字化带来了全新的发展模式,可以撬动大量新产品和新产业。

3)第三是新材料科技,它的发展趋势和生命科技类似,但更多是产业驱动。

4)最后是新空间科技,空间可以分成在地面、低空、轨道和轨道外。

今天的技术加上数字化的能力,让我们可以触达越来越多机会,去满足越来越多人类的需求。

总结一下,我们在奇绩看到的技术驱动创新的无尽前沿,就是这一页总览里的十大板块。

前面我们讲的都是全球性的趋势,而在中国机会非常多,创业者尽可能要读懂、理解清楚创新的大盘。



首先,中国将必然进入技术驱动发展的历史阶段。我们在农业时代打下了非常强的基础,过去40年基本上把工业时代发展该补的课都补了。

第二,中国今天是北美之外唯一一个拥有大规模驱动高科技创新研发能力的国家。从历史发展角度来讲,技术驱动发展主流进步加速,下一阶段的经济发展必然会以技术驱动创新为主要驱动力,比如数字化成为社会基础,新生命科学打开了新的产业化前沿,可持续的新能源结构——这一切既是全球的趋势,也是中国的主流趋势。

第三,中国的宏观发展比其他国家经济地域结构上更丰富,有国家重大政策的导向。从需求上来讲,中国的双循环包括消费、基建和人口结构,当然也有一定程度上短期的疫情影响。

第四,由于当今的国际关系,我们在中国必须自建关键技术生态。

第五,在中国做创业创新会与全球环境与资本市场自然地产生关联,有天然的地域溢出的机会。

这一页(第7ppt)总结了我们中国的创新进入了技术驱动发展的阶段。我们在宏观结构上要充分理解有这样一个的大格局,帮助我们找好和把握机会。

3.数字化

接下来我们从创业的角度来仔细拆解这十个领域未来的潜在机会。

在确定新的机会前,我们先拆解技术创新前沿的活跃点,再从创业的角度看哪些领域是值得我们积极参与的。

3.1移动互联网和云(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)



首先我们讲移动互联网和云。移动互联网和云在技术推动方面可以看前端和后端(上图顶端部分)。

前端又细分为画布、容器、设备:

1)画布上最大的机会是视频,尤其是直屏的短视频,不管是抖音,快手,或者TikTok,这里都隐藏着大量机会。

2)容器创新主要集中在三维AR,像苹果就赌在这上面了。

3)设备上的创新主要集中在算力芯片和感知上,比如手机上的激光雷达。

后端相较前端而言机会更多一些,因为云的发展所需要的基础设施开发和产业应用开发有几十年的机会窗口期。

1)在云原生的基础设施方面,容器、FaaSWASM这些新一代更轻的容器,奇绩创坛都非常看好。

2)基础设施未来的趋势一定是数据驱动,所以像数据栈——从湖、仓库、数据经纬,再到数据网格等等,我们认为都存在着大量机会。

3)云的后端设备方面,在芯片上,X86曾一统天下,但到今天我们有了ARM64RISC-VDPU等多样的芯片结构。数据中心的通讯带宽已经从100G扩容到400G再到800G,这里都存在着大量的后端创业创新的机会。

移动互联网和云技术活跃的领域如何跟需求匹配?通过下图,我们能从C端和PB端来总结两大趋势。



第一,从移动互联网满足C端用户的需求角度来讲,主要是往更深的方向渗透。

手机基本上触达大部分人的日常需求了,但如果继续往深处走,机会相当多。

举几个例子,在奇绩我们长期一直高度关注的通讯、社交和游戏。通讯永远是长期的刚需,永远存在创新的机会。社交每一代有每一代的机会,年轻人不会满足于和父母使用同样的社交产品。游戏从某种意义上代表了软件定义的、新的人类体验,长期存在大量创新机会。(见上图中C端需求标黄的部分)

第二,从P端和B端的需求角度来讲,要推广到更多场景。

在创作者端,设计是非常重要的机会。大家可能都听说过Figma,但这只是一个开始。随着软件种类不断丰富,软件封装也越来越完整、体验越来越好,未来数字化创造创新的机会也会有更多的设计者参与其中,所以我们非常看好设计。(见上图中P端需求标黄的部分)

B端,我们认为机会更多体现在宽度上。今天的企业大多是用电脑办公,手机覆盖的并不宽,因此从宽度上有很多在B端创业的机会,尤其是对员工这一部分。(见上图中B端需求标黄的部分)

这两年来,奇绩创业营一共收到了36000多份的申请,这些创新领域的数据都不断增长,我们挑了一些比较有说服力的数据来跟大家分享。

未来,我们也会与大家分享更多奇绩创坛看到的信号和具体案例。我们希望奇绩创坛能成为大家看到未来创业机会的窗口,帮助每个创业者更好地把控你们所关注的机会。

在移动互联网和云这个领域,奇绩窗口看到了以下这些信号和具体案例。



在今年创业营的申请中,数据基础设施项目的申请量比去年增长了75%,云原生创业项目的申请量比去年增长了30%,用云和移动互联网做先进制造的申请量增长了10%

在移动互联网和云这个领域,奇绩一共投资加速了78个项目,比如像Authing蒸汽记忆,做云原生身份平台;Affine,下一代协同基础设施;Sifive赛昉,做RISC-V芯片。

综上所述,云和移动互联网这个领域隐藏着大量创业机会。从好的角度来看,创业机会很多;从不好的角度来说,门槛比较低,所以竞争非常激烈,大家要做好心理准备。

3.2人工智能(结构和趋势、创新信号、代表型创新模式)



接着我们来讲人工智能。这一页我要多花点时间,因为结构也比较复杂。

在下图的表格里,我们用橙色标黄了“重叠向量计算体系”,还画了一个圆圈。



人工智能用重叠向量来做计算,本质上是计算体系的创新,它能通过简单优化的方法高效地抽取特征,这些特征让我们可以快速解决问题。所以我们关注人工智能创新一定要关注算法,算法上的单点突破可以迅速开拓一系列新机会。

人工智能还有一张图(见下图左下角),我把它写成“智能系统”。



在人类历史上,人工智能给我们带来的核心创新机会就是能开发一个智能系统,这个系统可以从环境当中获得信息,从信息当中抽取知识,用这些知识去规划、去执行,去跟环境做交互。

用智能系统驱动创新有几种做法:

第一种方式是将算法嵌入到现有的任意软件里。

第二种方法是把算法和芯片组合在一起,中国有很多所谓的算法驱动芯片的创业公司。

第三种做法是把智能系统做成一个设备,例如摄像头、机械臂、汽车等。

第四种做法是把智能系统封装为服务。

智能系统可以是上述不同的形式,但本质上代表了智能。智能可以通过各种载体嵌入现有的前端和后端,或者启动新的前端和后端。比方说基于Transformer预训练大模型,尤其是生成模型,在过去几年来的累积下,它所代表的能力现在已经非常接近临界点,将撬动一系列大的创业创新的新机会。

总结一下,在人工智能领域创新,一定要关注算法的活跃前沿和这种智能系统的活跃前沿。

有了这些基础之后,从人工智能从数字化的平台角度来讲,活跃的前沿有哪些?

前端:

前端设备有自动驾驶汽车,它是用基于人工智能技术做出来的软件定义的汽车;还有软件定义的机器人;更多的传感器;嵌入人工智能算法芯片的AIoT设备;前端的人工智能特殊芯片,尤其是低功耗的芯片等。同时,人工智能也带来了新一代操作系统的机会。

容器方面,人工智能在前端的容器上活跃的有垂直行业的大脑、智能助手。

人工智能也可以开发一些比较独特的画布,比如说垂直行业的对话机器人(客服)等等。

在过去10年人工智能商业化的过程中,创业者可以基于这些活跃的前台能力找到大量的创业机会。

后端:

在后端设备上,目前最主要的活跃前沿是大算力的芯片,尤其是GPU。某种意义上,人工智能通用芯片英伟达目前占领了一个非常强的产业地位。当然也有很多异构算法的芯片,但大算力芯片是目前最关键的。

在基础设施这一层,活跃的主要是大模型,尤其是多模态预训练模型,包括垂直领域的大模型。同样活跃的还有开发平台,尤其是针对大算力芯片的开发平台,比如英伟达的CUDA,在当下这个阶段就好比当初的Windows操作系统,非常重要,因为今天都需要通过CUDA平台来开发。

大算力芯片、大模型、开发平台,这“三架马车”是目前人工智能新一代的前沿,可以撬动大量的产业创新、应用创新的机会。这些能力供给可以形成垂直的云端的大脑,能用来做内容创作、药物研发、科学实验等。

在了解了人工智能前端后端的结构性能力之后,再来看需求。我们提到过,人工智能几乎可以进入现有的任何一个品类。我们来简单分析一下图中标黄的几个领域。



C端标黄的是内容和出行(见上图)。在过去几年人工智能应用比较多的是内容推荐,这方面大厂相较创业公司会有更多机会,比方说字节、谷歌等。其次是出行,自动驾驶带来了大量的机会。

P端创作端标黄的主要是新一代各种不同的AI内容创作(AIGC)。

B端生产端,人工智能在过去、今天、未来都有大量可见的自动化和智能化机会,包括质量检测、自动化、生产线等。

人工智能商业化在过去十年逐步渗透进入了大量的应用场景,到目前为止都还没有撬动很大的产业,但是离这个临界点越来越近了。

从今天人工智能技术能力和需求匹配角度来讲,我们认为人工智能当下有五大机会:(见下图)



1)第一,新一代软件定义的新能源汽车。软件定义的汽车很有可能成为下一个信息工业的母生态。

今天信

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