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UGPT AI：开创加密货币领域人工智能经济新时代

，支持多种人工智能技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理。专注于为加密货币创造全球人工智能经济，UGPT AI采用了区块链技术来构建应用程序，使用智能合约实现代码的可信执行，确保算法的版权、隐私和分配的公正性。 UGPT AI提供了高度灵活的算法开发和部署工具，用户可以使用他们熟悉的编程语言和平台来构建、测试、部署和管理他们的算法。此外，UGPT AI还提供一系列的数据分析和管理工具，使用户能够轻松地处理、分析和可视化复杂的数据集。作为一个全球化的社区，UGPT AI为用户提供了技术支持和交流平台，让用户能够在这个社区中交流经验、分享开发技巧，获取最新的人工智能应用市场信息。UGPT AI的出现极大地促进了人工智能技术的应用和创新，为加密货币领域中的人工智能经济开辟了新的发展空间。 UGPT AI的推出，标志着加密货币领域迎来了人工智能经济的新时代，让我们共同期待UGPT AI为加密货币行业带来的创新和变革！欢迎加入UGPT AI，共同探索人工智能与加密货币的未来！来源：金色财经

金色财经2024-04-09

AI+DePIN大爆发：OpenPower全球启幕,预期回报拉满!

全球顶尖学府担任计算机科学教授，不仅在深度学习和人工智能领域做出了开创性的贡献，而且还是多项创新技术和算法的发明者，拥有众多国际专利和学术成就。在行业合作方面，OpenPower已与包括腾讯云、戴尔科技、联想等在内的全球顶尖企业建立了密切的合作关系，共同探索去中心化技术的创新应用。此外，我们还与OpenAI、Binance等行业领导者建立了战略伙伴关系，为BNB Chain生态下的AI项目提供强有力的算力支持，加速推动行业的整体进步和发展。 OpenPower正以其独特的价值主张和技术优势，为全球AI+DePIN赛道注入新的动力，推动科技与经济的共同发展。我们相信，在不久的将来，OpenPower将成为连接Web2与Web3、推动全球算力共享与AI技术普及的关键桥梁，为世界带来更加智能、高效和公平的数字未来。面向未来：为世界文明跃升贡献力量随着OpenPower全球上线的成功，我们正站在一个AI与DePIN技术融合发展的新起点。在未来，OpenPower将持续拓展其在全球算力网络中的影响力，通过不断优化我们的技术平台，以及扩大与全球科技巨头和创新企业的合作，加速推进AI技术的民主化和普及化。前瞻性的技术研发我们将不断深化对AI与DePIN技术的研究，推出更为高效、安全、透明的算力解决方案。未来，OpenPower致力于成为全球AI算力网络的核心枢纽，支持从个人开发者到大型企业的广泛需求，从而加速AI技术在各行各业的创新应用。拓展全球算力网络 OpenPower的全球算力网络将持续扩张，我们计划在未来几年内覆盖更多国家和地区，建立更多的智算中心。通过提供接近用户的算力服务，我们能够有效降低延迟，提高算力的可访问性和经济性，促进全球数字经济的均衡发展。构建全球AI生态系统 OpenPower不仅是一个算力提供平台，更是一个全球AI生态系统的构建者。我们将携手全球开发者、科研机构、企业及其他合作伙伴，共同推动AI技术的革新，探索AI与DePIN结合的新模式，促进AI技术的应用落地和产业化发展。强化社区和平台治理社区是OpenPower成功的关键。我们将持续加强与全球社区的互动与合作，鼓励社区参与到OpenPower的发展和治理中来。通过完善的激励机制和透明的治理模型，我们致力于构建一个开放、公平、共赢的AI算力生态。未来展望展望未来，OpenPower将以其创新的AI+DePIN模式，引领全球算力和AI技术的新浪潮。我们相信，通过OpenPower的努力，可以实现更广泛的技术普及，推动全球经济的高质量发展，并最终实现人类社会的智能化升级和可持续发展的美好愿景。随着OpenPower生态的不断壮大和完善，我们期待着与全球合作伙伴和用户一同创造更加繁荣的AI未来。来源：金色财经

金色财经2024-04-08

热点解读-龙头加速AI产业研发，大模型及应用端快速发展

型(Diffusion Model)等深度学习的生成算法相继涌现。Transformer模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，这一机制可按输入数据各部分的重要性分配权重，可用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)领域应用，后来出现的BERT、GPT-3、laMDA等预训练模型都是基于Transformer模型建立的。图4主流生成模型一览表来源：Wind、腾讯研究院《AIGC发展趋势报告》，经纬创投公众号，国元证券研究所预训练模型引发了AI技术能力的质变：预训练模型是为了完成特定任务基于大型数据集训练的深度学习模型，让AI模型的开发从手工作坊走向工厂模式，加速AI技术落地。2017年，Google颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构——Transformer架构，奠定了大模型预训练算法架构的基础。2018年，OpenAI和Google分别发布了GPT-1与BERT大模型，意味着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。图5预训练相当于“通识教育” 来源：Wind、IDC《2022中国大模型发展白皮书》，国元证券研究所预训练数据直接决定AI大模型性能：预训练数据从数据来源多样性、数据规模、数据质量三方面影响模型性能。以GPT模型为例，其架构从第1代到第4代均较为相似，而用来训练数据的数据规模和质量却有很大的提升，进而引发模型性能的飞跃。以吴恩达(AndrewNg)为代表的学者观点认为，人工智能是以数据为中心的，而不是以模型为中心。为了追求更好的模型性能，模型参数规模也与训练数据量同步快速增长，模型参数量大约每18个月时间就会增长40倍。例如2016年最好的大模型ResNet-50参数量约为2000万，2020年的GPT-3模型参数量达1750亿，2023年的GPT-4参数规模则更加庞大。三、近期行业变化多模理解和生成的统一是通往AGI的必经之路：模型的演化必然会经历单模到多模到世界模型三个阶段。当下理解模型和生成模型是分开发展的，未来随着理解和生成实现统一，就可以进一步结合具身智能，形成世界模型。再进一步，加入复杂任务的规划能力和抽象概念的归纳能力，就真正演化到了AGI的阶段。多模态技术成为大模型主战场：多模态较单一模态更进一步，已经成为大模型主战场。人类通过图片、文字、语言等多种途径来学习和理解，多模态技术也是通过整合多种模态、对齐不同模态之间的关系，使信息在模态之间传递。2023年以来，OpenAI发布的GPT-4V、Google发布的Gemini、Anthropic发布的Claude3均为多模态模型，展现出了出色的多模态理解及生成能力。未来，多模态有望实现any to any模态的输入和输出，包括文本、图像、音频、视频、3D模型等多种模态。智能涌现从虚拟世界走向物理世界：当大模型迁移到机器人身上，大模型的智能和泛化能力有望点亮通用机器人的曙光。2023年7月，谷歌推出机器人模型Robotics Transformer2(RT-2)，这是一个全新的视觉-语言-动作(VLA)模型，从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令。2024年3月，机器人初创企业Figure展示了基于OpenAI模型的全尺寸人形机器人Figure 01，机器人动作流畅，所有行为都是学到的（不是远程操作），并以正常速度(1.0x)运行。 AI算力应用持续深化，大模型赛道日益更新：英伟达GTC2024大会上公布了关于NVIDIA Blackwell、NIM微服务、Omniverse CloudAPI等一系列AI引领各领域变革的显著成就。同时，全球AI大模型市场迭代进程加快，3月4日，美国初创公司Anthropic推出Claude3模型系列；3月17日，马斯克旗下的初创企业xAI宣布对Grok-1的基本模型权重及网络架构进行开源。云厂商加速生成式AI发展，致力打通生态系统建设：微软、谷歌、亚马逊作为云业务头部厂商，拥有包含Office、Microsoft、LinkedIn、手机PC在内的搜索引擎、广告、云计算等多项软硬件产品及平台。头部云厂商在推进大模型升级迭代的同时，或根据品牌内现有的软件平台和终端硬件产品特性进行模型调整及适配；同时，多家厂商对未来即将发布的新产品也会进行全生态构造，将大模型与手机、电脑、机器人、汽车等多领域结合，搭建全面的系统生态，助力“AI+”应用持续变革。四、投资展望（1）量子计算机量子计算有望成为解决AI算力瓶颈的颠覆性力量：与传统计算相比，量子计算能够带来更强的并行计算能力和更低的能耗，同时量子计算的运算能力根据量子比特数量指数级增长，在AI领域具有较大潜力。海外科技巨头带动量子计算产业发展，IBM、微软、谷歌等公司先后发布量子计算路线图，与此同时，国内量子计算产业与海外科技巨头差距不断缩小，2024年1月16日我国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上线运行可以一次性下发、执行200个量子线路的计算任务，比国际同类量子计算机具有更大的速度优势。量子计算有望赋能千行百业，开启8000亿美元蓝海市场。据ICV数据，2023年全球量子计算市场规模约47亿美元，预计2035年有望超过8000亿美元；其中，金融、化工、生命科学领域有望更加受益量子计算产业发展。（2）AI服务器在云厂商采购需求下滑、计算机行业去库较慢的背景下，2023年全球服务器市场遇冷，但细分领域AI服务器市场火热，在众多大模型的算力需求支撑下，国内外AI服务器出货量逆势提升。展望AI服务器产业链未来业绩释放，华夏基金认为三个方向值得关注。第一，技术创新驱动产业链迭代，目前海外AI服务器呈现英伟达产品技术线路创新不断涌现，以及某细分环节产品效率倒逼其他环节创新，带来新的主题投资机会。第二，国产化趋势下国产芯片规模应用落地，在政策支持和先进制程突破下，华为AI芯片已应用于国内众多大模型训练，未来业绩可期，关注华为AI服务器产业链。第三，海外AI服务器大量订单叠加降本下的出海机会。（3）机器人 AI时代快速发展，机器人赛道或将迎来放量空间。人工智能技术加速多行业领域升级发展，机器人作为主要的下游应用场景，在AI变革及大模型发展的阶段将不断赋能制造业等行业向自动化、智能化转型。除英伟达、特斯拉之外，Agility Robotics、波士顿动力公司以及谷歌DeepMind等公司也纷纷入局机器人赛道。据华尔街见闻，英伟达、OpenAI、亚马逊等科技巨头纷纷入局投资了机器人初创科技企业Figure AI，其中该公司在新一轮融资中募集约6.75亿美元，投前公司估值已有约20亿美元。华夏基金认为，机器人作为具身智能的载体，英伟达对具身智能的正式入局，将稳步推动机器人智能化的提升；同时伴随龙头企业持续加码AI及机器人领域投资，并积极进行多行业资源调配及整合，未来机器人行业将进入加速发展阶段。相关产品：人工智能 AIETF（515070）及其联接基金（008585/008586）：中证人工智能主题指数（指数代码: 930713.CSI，指数简称： CS 人工智）选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。该指数已纳入截至 2018 年 9月 30 日的 IOSCO 金融基准原则鉴证报告范围。云计算50 ETF（516630）及其联接基金（019868/019869）：中证云计算与大数据主题指数（指数代码： 930851.CSI，指数简称：云计算指数）选取 50 只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司 A 股作为样本股，以反映云计算与大数据主题股票的整体表现。机器人 ETF（562500）及其联接基金（018344/018345）：中证机器人指数(指数代码： H30590.CSI)选取系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件商以及其他相关公司作为样本股，以反映机器人产业相关股票的走势。游戏 ETF（159869）及其联接基金（012768/012769）：中证动漫游戏指数（指数代码： 930901.CSI，指数简称：动漫游戏）选取主营业务涉及动画、漫画、游戏等相关细分娱乐产业的上市公司股票作为样本股，反映动漫游戏产业 A 股上市公司股票的整体表现。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-04-08

博瀚智能完成战略融资，融资额数千万人民币，投资方为海创汇

AI技术，主要用于快速搭建、训练和部署深度学习模型，可以帮助用户快速完成各种复杂的深度学习任务，并将训练好的模型快速部署到各种终端设备上。公司一系列人工智能产品已在自动驾驶、教育科研、智能制造、医疗、电力能源、超算中心、国防、智慧城市等领域打造了上百个落地案例。数据来源：天眼查APP 以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2024-04-07

Spire Global携手英伟达利用人工智能帮助改善天气预报

始人Peter Platzer表示：“深度学习、神经网络和生成式人工智能所做的是，它们已经将权力从那些能够访问超级计算机的人转移到那些能够访问超级数据的人身上。” 他解释说：“由于带有模型的超级计算机端已被超高效的GPU（图形处理单元）所取代，因此您过去需要八个小时才能运算的东西，现在可以在八秒内运算完毕。对我们来说，这一直是我们知道最终会实现的愿景，所以当这种 [Nvidia] 合作伙伴关系成为可能时，我们就抓住了它。”

金融界2024-04-05

DePIN全球硬件大会开幕在即：嘉宾演讲主题抢先看硬件展览亮点纷呈

rk 提供智算卡SC5+搭载智能视觉深度学习处理器 BM1684，可集成于服务器、工控机中，高效适配市场上所有深度学习算法，实现视频结构化、人脸识别、行为分析、状态监测等应用，为智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧金融、智慧电信、智慧工业等领域进行赋能。 UtilityNet 智算卡SC5+ 智算卡SC7 HP75搭载智能视觉深度学习处理器 BM1684X 。高效适配市场上主流深度学习算法，实现视频结构化、人脸识别、行为分析、状态监测等应用，为智慧城市、智慧交通、智慧能源、智慧金融、智慧电信、智慧工业等领域赋能。 UtilityNet 智算卡SC7 HP75 三、结语「2024 DePIN全球硬件大会」将为与会者提供一个深入交流、广泛合作的平台，推动DePIN硬件技术的创新与发展。我们期待与全球DePIN领域的精英们共同见证这一历史性的时刻，共同塑造DePIN硬件技术的美好未来。活动时间：2024年4月8日 14:00 活动地址：香港数码港合作赞助：Contacting@techub.news 报名链接： https://techub.news/activityDetails/1044 来源：金色财经

金色财经2024-04-05

当遥感卫星“邂逅”AI：“天空之眼”是否会变得更聪明吗

；另一种是地面建立人工智能大模型，基于深度学习智能处理遥感卫星影像。曲春梅说：“人工智能可以取代人力勾绘农作物地块，快速完成耕地识别，工作效率相比人工作业提升数十倍。” 人工智能与遥感技术结合后，还可以实施目标识别和变化检测等功能。试想，让远在苍穹的卫星“关注”一座大型工厂的建设。建设期间，无论是施工场地的大型机械运动轨迹，还是施工进展，都能被捕捉记录。对比多日的施工数据，人工智能遥感技术还能自动分析当地施工是否完成既定计划，明日还需再追赶哪些进度等。通过高分遥感数据监测城市发展，有效指导城市规划和管理，实现交通流量监测、城市绿化覆盖评估等。通过监测作物生长状况，指导农业生产与管理，提高作物产量和品质。监测森林覆盖变化、水体污染等，为环境保护提供科学依据……细数人工智能遥感技术的作用，长光卫星技术股份有限公司市场经理马鉷滔滔不绝。谈及未来发展，孙海江也充满期待。在他看来，我国在星上智能处理和地面遥感AI大模型技术上同步发力，推进人工智能遥感技术发展，太空中的卫星将变得越来越“聪明”。来源：金色财经

金色财经2024-04-05

苏州科达（603660.SH）：公司的业绩具有一定的季节性规律，通常一季度占比相对偏低

司高质量发展夯实基础。如公司推出的基于深度学习的AI技术的KD-GPT大模型,包括多模态大模型、AIGC图像大模型和行业大模型等已经初具雏形,为公司将来的业务发展打开了更加广阔的行业空间。虽然较高的研发投入与当期利润等产出情况出现了一定的偏差,对公司短期的经营业绩带来了较大压力,但是公司通过高强度的研发投入所取得的技术和产品方面的成果和进展,对公司当前维持较高的毛利率水平和后续的业绩增长奠定了坚实的基础。 7、公司在服务器这块有什么打算么? 答:公司拥有自研的服务器包含高性能计算服务器、高密度服务器和GPU服务器等,产品采用国产化处理器、支持国产操作系统,除用于公司内部的模型和算法训练以外,亦能够满足行业用户构建音视频云计算平台的应用需要,未来公司会基于现有的产品和解决方案,以及大模型方面的能力,去开拓更多的业务发展可能。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-04-03

长安汽车申请焊点质量检测专利，能够基于深度学习模型对车身的焊点进行自动化检测

一预设位置对应的焊点质量合格，能够基于深度学习模型对车身的焊点进行自动化检测，避免了人工检测的方式，一定程度上降低了焊点质量检测的人力成本和时间成本，同时降低了漏检率和误检率。

金融界2024-04-02

创新奇智(02121.HK)：收入CAGR高达116%，发布工业大模型2.0 版本

OC人工智能技术平台。MMOC平台具备深度学习能力，支持自动化、低代码技术开发以及"云、边、端"一体化部署交付。其与AInnoGC工业大模型联合，构成AI技术双塔。独特的“双塔”的技术结构，利于公司将人工智能技术深度嵌入到行业产品和解决方案中，不断提升其智能化水平并推动客户侧的标准化复制，并高效地赋能更多的应用场景。成为新质生产力作为少数聚焦于工业领域的AI厂商，创新奇智依托“AI技术双塔”拓展更多的人工智能的应用行业、场景以及客户，并取得可观的成果。 2023年，创新奇智实现营业收入17.51亿元，同比增长12.4%，毛利额5.88亿元，同比增长16.1%，经调整净亏损率持续缩窄至8.8%，朝着盈利的目前稳步前行；公司经营活动所用现金净额同比大幅增长40.7%，造血能力显著提升。公司进一步聚焦于“大制造”应用场景，报告期“AI+制造”业务板块收入为11.76亿元，同比增长24.1%，占整体营收的比例达到67.1%，同比大幅提升6.1个百分点。在过去一年里，公司在钢铁冶金、面板半导体、汽车装备、智造实训、食品饮料&新材料、金融等关键细分市场上不断前行，推动人工智能与多样化商业场景的融合与扩展，促进创新发展和转型升级；同时，公司也在重点业务领域打造专精特新的产品和解决方案矩阵，为制造业客户提供更全面和体系化的数字化及智能化转型升级解决方案。在公司发布的财报中，我们可以清晰看到，市场对这样真正“新质生产力”的有着很大的需求——公司正获得更多的下游客户认可。报告期内，公司的客户数量达397家，同比提升36.0%。正因如此，公司的市场份额进一步提升。根据IDC发布的《中国人工智能软件及应用市场研究报告》，创新奇智在中国计算机视觉市场份额晋升到第3名，机器学习平台市场份额持续位居第4。根据《IDC中国制造业MES市场分析及厂商份额》研究报告中，创新奇智在食品饮料烟草细分领域位居市场份额第2。创新奇智正逐步成为制造业转型升级中的新质生产力。如果说，过去几十年中国经济的发展是建立在人口红利上的中低端制造业，那么当前已经来到了下一阶段——国家经济结构转型升级是最重要的命题之一。今年我国工作任务列在首位的是大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。以科技创新为主的生产力，应不是停留在BP、PPT和故事里；它应该是扎根于实际，能帮助企业摆脱传统增长路径、符合高质量发展要求的生产力。公司的愿景与政策导向不谋而合。创新奇智在业绩报告中称，未来公司将在原有的工业细分领域之上，更加凝集聚焦打造“工业软件、数智软件、工业物流、智能装备、工业可持续”五大业务主题，推动人工智能与工业制造的深度融合。在过去五年中，创新奇智实现了年平均复合增长率达到116%的营收增长。当前，技术、产业与政策共振，更加繁荣的时代正在到来。创新奇智能否实现发展提速？让我们拭目以待。

格隆汇2024-04-02

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