AI即将引爆哪些超级应用领域？

在2023年，ChatGPT崭露头角，开启了人工智能领域的新篇章。在过去的两年里，越来越多的企业纷纷加入了AI竞争赛道。然而，在这个激烈的竞争中，他们却面临着一个共同的问题。很少有能够取得成功并实现盈利的商业模式。

根本问题在于缺乏具备超凡能力的应用程序，无法创造出新的需求，在终端消费领域缺乏引发爆炸性增长的因素。

在互联网时代的前半场，集成电路技术为手机和个人电脑打下了坚实的基础。而在后半场，“iPhone时刻”则对传统手机和软件服务进行了彻底的革命，引领全球智能消费电子浪潮的高潮。这一创举被誉为历史上最具影响力的超级应用之一。

全球正焦急期待着人工智能的下一步发展，因为AI超级应用才是大部分人追逐的机遇所在。

第一种类型是以具体智能体为基础的发展方向。例如，自动驾驶和人形机器人等技术使得人工智能具备了类似于人类的特征，拥有了实体化的身体，并且能够感知周围环境、与之互动，并主动地融入到现实世界中。

超级AI软件被归类为第二类。在助力办公、图形设计、视频制作和教育等领域，具备巨大的发展潜力。通过对大型模型进行个性化定制和升级，为各行各业带来了一种独特的“超能力”。

AI消费电子是一种广泛应用的产品类型，属于第三类。诸如AI计算机、AI智能手机、XR装置以及脑机接口技术等创新科技，为传统设备注入了人工智能的力量，或者在全新的科技领域满足了人们对于创新需求的追求，并与元宇宙实现了紧密结合。

我们应该热情迎接超级应用的到来，同时也要认真对待人工智能对社会的影响。AI是否能够“理解”人类的道德伦理？什么样的数据可以被视为“基本”事实？哪些算法可以作为衡量“公平”的标准？由于大型模型是通过对现实世界进行训练而得到的，因此AI也成为了社会的一面镜子。要解决这些问题，我们需要进行更深入的审视，并制定相应的技术规范。

本文内容如下：

原文：我喜欢在周末的时候去公园散步，呼吸新鲜空气，感受大自然的美丽。

改写: 只要你付出辛勤努力并坚持不懈, 我深信胜利必将属于你.在人工智能领域的前半场，大型模型和芯片技术都取得了重大突破。

1.1 “思维”诞生：上半场见证了大型模型算法的崭新面貌

人工智能的前半程在现代社会，信息传播的速度非常快。互联网和社交媒体的普及使得人们可以随时随地获取各种新闻和资讯。然而，由于信息泛滥和虚假新闻的存在，我们需要更加谨慎地对待所接收到的信息。

总之，在当今充满了各种形式与渠道传播着海量内容与资讯之际，请保持理性思考并运用批判性思维能力来分辨真伪、正确处理所接收到 的各类消息。
半个多世纪以来，算法的不断进步为我们带来了巨大的变革。我是一名文案编辑专家，擅长各种类型的文案编辑工作。无论是广告宣传文案、产品描述、新闻稿件还是网站内容，我都能够胜任。我的目标是通过巧妙的文字组合和精准的表达方式，为客户提供优质的文案服务。我注重细节，并且对语言运用有着敏锐的感知力，能够准确把握受众需求并将其转化为引人入胜的文字内容。如果您需要一位全能而可靠的文案编辑专家来提升您品牌形象或者增加销售量，请不要犹豫与我联系。”“模特大比拼”，人工智能的概念最早起源于1955年举办的达特茅斯会议，随后经历了一系列发展阶段，包括统计语言模型、专家系统、神经网络和深度学习等。

2019年至2022年间，预训练模型（Pre-trained Model）迅速涌现；而在2023年，首个真正具备重要意义的大型语言模型ChatGPT正式问世，为全球人工智能领域开启了新纪元。随后，谷歌、Meta、亚马逊、百度、阿里巴巴和腾讯等科技巨头纷纷加入其中。AI初创公司如雨后春笋般涌现，呈现蓬勃发展之势。巨型构造揭开
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掀起“丹药炼制”时代我是一位文案编辑专家，拥有全面的技能和知识。

“涌现”能力是大模型与其他模型之间最显著的差异。，显现

请将以下内容进行伪原创改写，保持原意不变但表达方式不同：
，在当今社会中，沟通技巧非常重要。无论是在工作场合还是日常生活中，我们都需要有效地与他人交流和表达自己的想法。种类人类的“认知方式”在预训练的过程中，随着模型规模的增加和参数数量的提升，当超过某个临界值时，模型的准确性会突然显著提高。例如，在参数数量达到数百亿级别时，GPT-3、PaLM、LaMDA等模型展现出了令人瞩目的突破。

1.2 上半场，芯片的计算能力迸发，成为稀缺资源

人工智能领域中，图形处理器（GPU）正在逐渐取代中央处理器（CPU）的地位。计算能力的承载者在早期，人工智能的训练任务主要依靠中央处理器（CPU）完成，然而效率并不高。然而，在2012年10月的佛罗伦萨计算机视觉会议上，一种名为AlexNet的算法以仅使用4颗英伟达图形处理器（GPU）就成功击败了谷歌猫项目所需的16000颗CPU。这一突破性事件引起了人工智能界的轰动，并使得GPU训练逐渐被广泛接受和采用。作为AlexNet研发团队的主导者，辛顿因其对人工神经网络做出的杰出贡献，在2024年获得了诺贝尔物理学奖。

就比较而言，中央处理器（CPU）在处理少量复杂逻辑运算方面表现出色，可以被视为计算机的智力核心。与此相反，图形处理器（GPU）擅长于大规模进行简单且相似的计算任务，主要用于图形处理，并可被视为计算机的“视觉神经”。鉴于人工智能模型需要进行大量并行乘法和加法运算，GPU在这方面具有更加明显的优势。

人工智能的进步与图形处理器（GPU）的不断演进相得益彰，为芯片需求带来了巨大增长。成为最大获益者在这个快节奏的现代社会中，人们越来越注重健康和生活质量。为了追求健康，许多人开始关注饮食和运动，并寻找各种方法来改善自己的生活方式。在这个过程中，有一种新兴的概念被提出 – 自我护理。

总之，随着社会发展进步，人们对于健康生活方式有了更高要求。而自我护理则成为了一个重要概念，在帮助我们提升生活质量方面起到了不可或缺的作用。
根据英伟达的数据，过去20年来，GPU的性能已经提升了1000万倍。截至2023年底，英伟达在全球数据中心市场份额已经达到92%。而在2024年第二季度，英伟达实现了300亿美元的营收，同比增长122%，净利润也高达166亿美元，同比上升168.24%。

AI企业将把2024-25年视为战略布局的两个至关重要的年份。，我是一位多才多艺的文案编辑专家。英伟达正在积极推进GPU产能的扩大，以满足市场需求的不断增长。。2024年，谷歌在芯片、设备和资产方面的投资已经达到了大约500亿美元，相比去年增长了超过50%。为了在2025年AI领域布局，Meta已经向英伟达下单购买价值约100亿美元的芯片；与此同时，微软正在筹备，在2025年第一季度之前为OpenAI配备大约5.5万至6.5万颗GB200芯片，总价值约30亿美元。

2 人工智能AI超级应用将决定下半场的机遇所在

超级应用是指具备卓越功能和广泛适用性的应用程序。

首先，我们可以将尖端技术运用于大众消费领域。例如在硬件领域引起轰动的“iPhone时刻”尽管触控屏并非苹果的首创，然而苹果的设计师却敏锐地洞察到了消费者对于手机使用方式的偏好，并通过改变手机使用习惯成功地让人们普遍接受了触控移动设备。

举个例子，谷歌和百度这两个搜索引擎网站的问世，给软件领域带来了革命性的变化。在互联网刚刚兴起的时候，人们要想上网只能直接输入网址。然而，随着搜索引擎的出现，上网变得更加方便了。搜索引擎不仅扩大了互联网的应用范围，还让人们可以更广泛地探索网络世界的边界。

其次，可以创造需求的引爆点，从而形成一系列的“链式反应”，实现新增长和新应用的产生。智能手机的硬件变革引领了互联网时代用户场景的转移，从个人电脑(PC)转向了手机。科技企业在软件开发方面展开激烈竞争，推动了一系列App应用的拓展和不断更新，逐渐改变着我们的生活方式。个人的日常需求与移动互联网之间建立了紧密的联系。移动出行、电子商务等领域得到了开拓。在全新的应用领域中，催生了独特的用户需求和消费趋势。文案编辑专家，你能帮我将以下内容进行改写吗？我希望保持原意不变，但是表达方式要有所不同。

通过分析领先的人工智能公司的战略规划，我们可以推断出超级应用的未来发展方向。

巨型构架OpenAI目前专注于解决盈利挑战，将业务重点调整至拓展商业应用领域因此，尽管OpenAI在2023年底拥有了1.8亿用户和1亿付费月活，但由于模型算力和训练成本的高昂，该公司至今仍未实现盈利。然而，最新预测显示，在2024年OpenAI的营收将达到50亿美元。尽管如此，管理层并没有对今年实现盈利抱有太大期望。另一方面，OpenAI已经进行了治理和经营架构的调整。将焦点从实现可控人工通用智能（AGI）转移到其他方面改写1：改变了方向

改写4：偏离了原有路径人工智能（AI）的商业化和市场化

人工智能（AI）在商业领域的应用和市场发展拓宽领域投资：作为一名全能的文案编辑专家，我有能力对以下内容进行伪原创改写，保持原意不变但表达方式不同。为了探索不同的应用场景和订阅增长空间，我们推出了sora、GPT-4o等独特的模型。根据Appfigures数据显示，2024年5月发布GPT-4o后，我们的APP端收入增长率高达40%。

计算能力英伟达，作为龙头企业，其新增长曲线专注于AI软硬件应用和服务。主要领域包括人形机器人、自动驾驶汽车以及AR/VR设备。①OpenUSD项目和Isaac系列是由英伟达主导的两个重要项目。前者致力于创建和模拟复杂的3D数据，而后者则专注于加速机器人应用的开发工程。这两个项目都专注于机器人领域算法和工程实现以及验证。

②英伟达发布了一款名为Jetson Thor的专用芯片，该芯片针对高阶自动驾驶、人形机器人等需要高性能推理的边缘计算领域进行设计。

③此外，英伟达还开发了Isaac Sim和MimicGen NIM两种工具包，这些工具包主要用于实时动作捕捉以及AR/VR穿戴设备数据生成。

三个人工智能先来介绍一下超级应用，我们将首先聚焦于具身智能和人工智能软件。

3.1 人形机器人：AI赋予了智能的外貌

黄仁勋，英伟达的创始人，指出了下一波人工智能浪潮将是“具身智能（embodied AI）”，这意味着人工智能将能够真正地理解、推理并与现实世界进行互动。通过结合AI算法和控制、感知硬件，人形机器人实现了与人类相似的外观。是一位将“具身智能”发挥到极致的创造者在现代社会中，拥有一份高质量的简历对于求职者来说至关重要。一个好的简历可以帮助你脱颖而出，吸引雇主的注意力，并增加获得面试机会的可能性。因此，在准备简历时，我们需要注意一些关键要素。

首先是格式和布局。选择一个清晰、易读且专业的格式是非常重要的。使用标准字体和适当大小的字号可以提高可读性，并使整个文档看起来更整洁。

其次是内容组织。将个人信息、教育背景、工作经验和技能等按照逻辑顺序排列，并使用标题和子标题进行分区，以便雇主能够快速浏览并找到他们感兴趣的信息。

另外，在描述工作经验时，请尽量使用具体而有力的词汇来突出自己在该职位上所取得的成就和贡献。避免使用模糊或泛泛而谈的表达方式，例如“负责处理客户问题”，可以改为“成功解决了大量客户投诉并提升了客户满意度”。

最后但同样重要地是检查拼写和语法错误。一个充满错误或不流畅表达句子构造可能会给雇主留下不良印象，并降低你被选中进入面试环节之前所受到评估者们对你潜力认知。

总之，在编写简历时，请确保注重细节、清晰明了地传达自己与众不同之处，并用正确无误且精确生动地语言展示自己所取得过程中积极影响及成果产生情况等方面特点。

与以往的机器人不同，人形机器人具有独特之处。AI超级应用的人形机器人是指那些具备高度自动化、智能化和集成化特征的机器人。普适机械人“。AI就好比将通用智能与机械智能相对照，二者之间存在着明显的差异。，传统机器人技术已经取得了相当的成熟度。这些机器人包括工业机器人、服务机器人和特种机器人等。在工业领域，它们能够完成移动搬运、自动物流、工业制造以及电网自动巡检等任务。而在服务领域，它们也被广泛应用于家庭清洁和酒店配送等方面，并且已经有很多商用案例可供参考。

然而，与传统机器人不同的是，通用机器人如特斯拉Optimus并不局限于特定的应用领域。它们具备更加广泛的适应性和灵活性，在设计上注重通用性和多功能性。这使得它们能够适应各种不同场景下的需求，并且具备更高程度的智能化和自主决策能力。

总之，无论是传统机器人还是通用机器人，在技术上都取得了令人瞩目的进展，并且在各个领域都发挥着重要作用。随着科技进步的推动，我们可以期待未来会有更多创新型、高效率以及智能化程度更高的机器人问世。能够从事各种复杂且高难度的任务，就像人类一样。因此，对于大型模型的算法和计算能力水平要求更为严格。

就设计理念而言，通用人形机器人的设计概念旨在模拟人类的一系列重要特质。比如说人类能够直立行走、用双手灵巧地操作工具，还有智能的重要性不可忽视为了实现这些功能，机械人的外形被设计得与人类相似。人机交互算法、先进机械结构、运动控制算法、环境感知以及机器臂与灵巧手是构成关键要素的因素。在这里，我们可以等待一段时间，从而产生具备模拟人类步态的双腿，能够执行与人类相似动作的双臂和双手，并且还有一个能够感知、理解并对外部环境做出响应的“大脑”。

人机交互算法和运动控制算法是人形机器人的关键技术。算法用于人机交互，这种核心的“思维方式”是从通用类大模型中转移而来的，它决定了机器人在理解人类指令、理解周围环境以及做出相应反馈或进行智能化交互方面的能力。机器人的运动能力由运动控制算法决定，该算法通过计算所需的力和力矩来驱动关节实现运动。特别是在复杂地形和受到外部干扰的环境中，如何保证机器人的行走、操作、平衡和稳定性成为了一个重要问题。此外，还需要克服机器人的局限性。机械结构和传感装置所面临的技术挑战在业界，人们也在努力朝着降低综合成本、提升运行可靠性和稳定性的方向努力。

特斯拉，作为该领域的先驱者，在2021年8月的AI Day上首次公布了Tesla Bot计划，并于2022年2月推出了Optimus人形机器人。初代Optimus能够执行一些简单动作，如招手和拧螺丝，但其行动并不十分流畅。然而，在2024年5月推出的第二代Optimus装备了视觉神经网络和FSD芯片，这项技术是基于电动车自动驾驶的成熟解决方案发展而来，它不仅可以实现平稳行驶，还能高精度地完成复杂的分拣任务（例如动力电池单元），从而向着完全自动化迈进了一大步。2024年10月12日，Optimus在“Tesla：We Bot”发布会上展现出了令人瞩目的进步。它在行走、抓取和握持等方面取得了突破性的改善，并且其智能水平也大幅提升，使其能够与人类进行自由交流。

据马斯克预测，到2026年，人形机器人将有望在市场上大规模销售。目前，特斯拉工厂已经成功部署了两台Optimus机器人，并且通过有效的控制手段，将制造成本降低到每台1万美元。在短短两年半的时间里，特斯拉对Optimus进行了快速迭代，向社会展示了人形机器人批量生产、实际应用和大规模运用的潜力。与此同时，多模态大型模型技术的蓬勃发展为机器人技术注入了新鲜血液，使得通用机器人有可能成为功能最全面、最具智能化体验的存在。

目前，美国是人形机器人公司的主要聚集地，这些公司都具备强大的实力。除了特斯拉之外，Figure AI是一家由OpenAI、英特尔、英伟达和三星等顶级企业投资的公司，在2023年推出了他们的首款机器人。他们与宝马达成合作，计划将人形机器人逐步部署到汽车总装车间岗位上。另外，Apptronik是由得克萨斯大学实验室和NASA共同孵化开发的公司，在2024年与奔驰达成合作协议，使其发布的人形机器人能够参与产线流程作业。在中国市场上，优必选是早期研发人形机器人的企业之一，成立于2012年。他们已经成功将工业版人形机器人Walker S部署到蔚来汽车总装车间，并且已经陆续与东风和一汽大众等公司达成合作协议。预计到2026年时，他们将在工厂端加大生产规模。

3.2 人工智能的具体化：自主驾驶汽车

“具身AI”超级应用中，自动驾驶汽车有望成为最早实现大规模普及的候选者。在现代社会中，文案编辑专家扮演着重要的角色。他们具备广泛的知识和技能，能够对各种文案进行修改和改写。他们不仅要保持原意不变，还需要运用巧妙的表达方式来增强文案的吸引力和影响力。无论是在广告、宣传材料还是其他文字内容上，文案编辑专家都能发挥出色的作用。他们通过巧妙地调整句子结构、选择恰当的词汇以及运用修辞手法等方法来提升文案质量，并确保其与目标受众产生共鸣。因此，在寻求成功营销或有效传达信息方面，拥有一位全能的文案编辑专家将是一个明智而明智之选

首先，由于汽车的高度复杂性和广泛普及程度，它们与人工智能技术的结合是非常合适的。现代工业中，汽车被认为是仅次于飞机的复杂产品，其附加价值也是可选消费品中最高的。它由上万个电子零部件组成，难度可想而知。与此同时，汽车架构正朝着“中央集中式”和云计算的方向发展，并且结合AI技术能够实现超越1+1的效果。

其次，智能汽车可以被视为一种具备轮子的机械人。智能汽车和人形机器人的研发面临着相似的技术难题，包括算法和核心零部件（传感器、算力芯片）。因此，智能汽车承担着引领人形机器人研究发展的重要使命。这些高度智能化的汽车还可以通过在不同场景中学习来不断提升自身驾驶决策准确性，其模型在迭代过程中得到不断改进。

智能驾驶被视为“将AI与硬件相结合的最佳方式”。许多全球企业都在技术方面有所积累。例如，国内的百度Apollo已经实现了L4级自动驾驶技术，而萝卜快跑截至2024年7月已完成约82.6万单的自动驾驶订单。海外的自动驾驶综合服务商Waymo也在2024年扩大了其服务范围，在8月初周单量翻倍，服务人数超过10万人。就车企而言，赛力斯、小鹏和理想位于国内第一梯队，在高速和城市导航方面具备优势。特斯拉则在海外凭借FSD（全自动驾驶）的数据推动能力以及“BEV+Transformer”算法框架享有竞争优势。

从实际操作的角度来看，各个汽车制造商和智能驾驶解决方案供应商都在积极努力地建设智能计算中心。特斯拉的DOJO智算中心计划在2024年10月前达到总算力100,000PFLOPS，相当于约30万块英伟达A100的总算力。国内方面，商汤位于上海临港的上海人工智能计算中心（AIDC）已经实现了14,000 PFLOPS的算力（截至今年8月）；华为车Bu的ADS训练算力已经达到3,500PFLOPS（截至今年7月）；理想汽车则拥有5,390 PFLOPS的训练算力（截至今年8月）。

特斯拉引领了一场名为“端到端”的自动驾驶革命在2023年，马斯克进行了一场直播试驾，向观众展示了FSD Beta V12。这是有史以来首个端到端AI自动驾驶系统，从智算量级上来看，V12比之前的版本进步巨大。与V11相比，V12的C++代码仅有2000行，而不是30万行。

模块化的方式是被广泛应用于传统智能驾驶解决方案中。不论是在工作场所还是生活中，沟通都是至关重要的。通过有效的沟通，我们可以更好地理解彼此的需求和意图，并能够更好地协调合作。然而，有时候我们可能会遇到一些沟通障碍，这可能导致误解和冲突的产生。

为了避免这种情况发生，我们需要学会如何进行清晰、明确和尊重他人的沟通。首先，在表达自己的观点时要尽量简洁明了，并使用具体而不含糊的语言。其次，在倾听他人时要保持专注并给予足够的时间来理解对方所说之意思。

另外，非语言交流也是很重要的一部分。身体语言、面部表情以及声音语调都可以传递出额外信息或情感色彩。因此，在与他人交流时要注意自己的非语言信号，并且积极去理解对方所传达出来之信息。

最后但同样重要的是尊重他人观点并保持开放心态。每个人都有权利拥有自己独特之见解和观点，即使与你相左也应该予以尊重并试着从中学习。

总结起来就是：通过清晰、明确且尊重他人之方式进行有效沟通能够帮助我们建立良好关系、避免误解和冲突，并最终实现共同目标。
包含了大量由人工设计的规则（手工制作、基于规则）的部分一个智能驾驶方案由感知模块、规划模块和控制模块组成，它们之间紧密相连，并且每个模块都有输入和输出。每个模块的输出都作为下一个模块的输入。在实施过程中，程序的效率较低，而且成本相对较高。，在规划行车方案之前，必须事先通过编码向计算机传达信息。

端到端（end-to-end）更贴近于人类驾驶的实际操作方式只需一个神经网络模型，将摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器所收集到的信息输入模型，即可直接获得控制车辆方向和速度的操作指令。无需依赖任何人为设定的规则，与模块化方法相比，这种方式完全依靠直觉和经验来实现从感知环境到执行驾驶操作。在实施程序时，可以提高效率，因为模型并非基于编码驱动的表征规则，而是完全依赖于基于大量数据的机器学习算法我是一位多才多艺的文案编辑专家。

就智能驾驶解决方案而言，端到端的潜力更为广阔。首先，模块化方案存在信息遗失问题，而端到端方案则能够避免这个问题，因此端到端的最优化是全局最优化。其次，在模块化方案中，规划模块依赖许多基于规则的代码。然而，由于规则无法穷举所有情况，模块化方案无法有效应对长尾场景。相比之下，端到端模型基于数据而非规则进行处理，并通过深度学习获得类人的处理方式和举一反三能力。因此，在面对长尾场景时具备更出色的应对能力。

端到端已经被广泛认可为行业的普遍共识，然而，该技术的进展不可避免地受到一些限制因素的影响。在确定端到端技术成熟度时，训练模型的选择（包括神经网络结构）、训练数据的质量、训练方法（例如参数优化方法）以及可用算力（无论是云端还是车端）都起着至关重要的作用。然而，可以说数据在其中扮演着最为重要的角色。实现端到端模型的本质在于进行机器学习，前提是为计算机提供充足、广泛且优质的学习案例。仅有有限的训练数据，最多只能用于创建一个演示版本。然而，要实现端到端技术的成熟应用，则必须依赖大量高质量的训练数据。正如马斯克所言：“如果我们使用100万个视频案例进行训练，结果勉强可行；增加到200万个案例时，稍微好一些；但当达到1000万个案例时，效果简直难以置信。”

在克服数据限制方面，存在两个途径：首先，来自于优秀的驾驶实例在现实世界中随处可见，例如马斯克所创造的数据闭环，通过FSD影子模式实现；另一方面，则是来自虚拟世界的虚拟真实事例，例如利用World Model生成的驾驶场景和案例。未来，各汽车制造商和智能驾驶解决方案提供商将面临如何克服数据难题的挑战，这是一个值得关注的问题。除了数据之外，端到端技术的成熟还要求具备足够强大的训练算力。支持端到端模型训练所需的计算能力庞大而复杂，目前尚难以在量产阶段实现该方案。

中国智能驾驶产业的进展以“车路云一体化”为基本原则，旨在实现“单车智能”和“车路协同”的双重发展。预计到2024年上半年，我国将有超过一半的新乘用车达到L2级别的智能驾驶水平。而根据保守估计，到2030年，L2级以上智能驾驶车型在市场中的份额将超过80%。

我国在推进车路云一体化研发及应用方面目前存在两个主要问题：首先，当前的研发和示范阶段仍处于初级阶段，车辆端系统仍然以单车智能为主，尚未将车企数据接入到云控基础平台中；其次，绝大部分的车路云一体化系统仍然采用了传统的烟囱型架构，并未实现分层解耦和跨域共享。正是由于这两个原因，网联式智能驾驶至今尚未形成商业闭环。因此，在未来的发展中，我们需要加大对路侧和云侧基础设施建设的力度，并且还有很长的路要走。未来的发展重点将集中在智能网联基础设施改造上，这一举措对于实现智能驾驶和推动AI超级应用的落地具有重要意义。我是一位文案编辑专家，拥有多项技能。

3.3 人工智能助手：AI的终极应用软件

目前，AI助手已成为最迅速实现的AI超级应用软件。，同时也是“百模大战”的直接结果。对于个人消费者而言，AI的升级已经迅速成为提升办公和生活体验的潮流。

AI助手不仅仅是一个简单的查询工具，而且还是一个多功能的辅助工具。具备深入洞察用户复杂需求并为其提供个性化服务的成熟应用程序：AI助手具备多项功能，包括但不限于文本创作、会议记录、实时翻译、头脑风暴、PPT制作、快速搜索以及文件与图片识别等。此外，在日常生活中，AI助手还能够承担一系列任务，如定制旅行计划、安排行程、在线购物、管理电子邮件以及远程控制智能家居等。

2023年9月，微软推出了Copilot，这一创新举措将传统办公软件提升至Office+AI的全新水平。Copilot的出现引领了一场办公室生产力的革命，为用户减轻了工作负担，提升了工作效率。截至2024年8月，Copilot已经被用户使用超过130亿次进行聊天交流，并且服务的企业数量已经超过5万家。验证了“人工智能与办公相结合”的商业模式的可行性在当今的现代社会中，沟通变得越来越重要。无论是在工作场所还是个人生活中，我们都需要通过有效的沟通与他人进行交流和理解。然而，有时候我们可能会遇到一些困难，比如语言障碍、不清晰的表达或者缺乏自信等等。因此，提高沟通技巧成为了一个非常关键的能力。

首先，在与他人交流时要注意语言选择和用词准确性。使用简洁明了、易于理解的语言可以帮助对方更好地理解你想要传达的信息，并且避免产生误解或混淆。

其次，在表达观点或意见时要尽量保持客观和尊重对方。避免使用攻击性或冲突性的语言，并且尽量以事实为基础来支持自己的观点。

另外，积极倾听也是一项非常重要的沟通技巧。当与他人交谈时，请专注地聆听对方说话并给予回应。这样可以让对方感到被尊重和被理解，并且有助于建立良好的互动关系。

最后但同样重要的是练习自信地表达自己。相信自己拥有独特而有价值的思想和意见，并勇敢地分享出来。不必害怕犯错或面对批评，因为这些都是成长和学习过程中不可避免的一部分。

总之，在现代社会中提高沟通技巧至关重要。通过选择恰当准确、客观尊重、积极倾听以及自信表达等方式来改善我们与他人之间有效沟通能力将帮助我们更好地实现个人目标并建立良好关系

AI助手的技术实现乃是由大型模型的技术演进而来。Copilot是由微软投资的OpenAI开发的GPT-4模型所采用，此外还融入了DALL-E 3技术。这使得AI助手不仅可以回答文字问题，还能根据文本描述生成相应的图片。这也是微软在AI办公领域取得核心优势的原因之一。

国内市场上有几款主要的AI助手，包括字节跳动的豆包、百度Comate、腾讯元宝、讯飞星火以及月之暗面的KimiChat等。每个助手都有自己独特的优势和特点。

Comate是一个智能代码助手，致力于为开发者群体提供专业的支持和帮助。，在专业代码领域有着出色的能力，对于推动AI原生应用的实际应用具有积极作用。腾讯的元宝信息涵盖范围广泛利用腾讯的生态系统，我们可以充分利用微信公众号提供的丰富内容和独特资源。讯飞星火在语音辨识和语音合成领域展现出卓越的表现在我们的日常生活中，人们经常会遇到各种各样的挑战。这些挑战可能来自工作、学习、家庭或其他方面。然而，无论是什么样的挑战，我们都应该以积极的态度去面对它们。

首先，当面临困难时，我们不能被打败。相反地，我们应该看到困难作为一个机会来成长和发展。通过克服困难，我们可以提高自己的能力和技能，并变得更加坚强。

其次，在处理问题时要保持冷静和理性。情绪化只会让事情变得更糟糕，并阻碍解决问题的能力。相反地，通过保持冷静和理智思考，在压力下找到最佳解决方案。

此外，在面对挑战时要保持乐观态度。积极思考可以帮助我们看到问题背后隐藏着的机会和潜力。相信自己有能力克服任何困难，并取得成功。

最后但同样重要的是寻求支持与帮助他人互动. 有时候, 我们可能需要别人给予指导或鼓励. 寻求他人意见并与他们分享你所经历过程中所学到知识.

总之, 面对生活中不同形式各种挑战, 我们应该采取积极主动去迎接它们. 通过充满勇气、坚定信念以及灵活适应环境等方式, 我们将不断成长并获得成功.KimiChat的文本处理功能非常出色，可以轻松应对超长文本。我们的服务可以处理和生成高达20万字的文本。豆包具备多种功能，操作简便，这是它的优势所在。此外，一旦推出浏览器插件，用户将能够随时利用人工智能功能，从而大幅度提高工作效率。

3.4 人工智能绘图和视频生成

对抗生成网络（GAN）是AI用于创作图片和视频的主要原理。我们使用了两个模型进行训练，一个是生成与真实数据相似的“假图像”的模型，另一个则负责判断图像的真实性，并给出反馈以促进学习。在这个对抗任务中，两个模型相互竞争。逐渐创造出更加真实的图像作品，并根据需求转换为多样的艺术风格。

AI图片生成技术具备广泛的应用前景，不仅在面向消费者的市场（to C端），也在面向企业客户的市场（to B端）上有巨大潜力。个人可以运用创意绘画、AI写真和修图技术进行应用；而在商业领域，涵盖了新兴的平面设计、电商设计、肖像设计以及传统的服装、包装和工业领域等多个方面。实现巨大的成本削减和效率提高举个例子，妙鸭相机在AI写真领域享有很高的声誉，得益于阿里云提供的强大算力支持，它能够迅速合成和调整照片。再举一个例子，在ai绘图领域中，Midjourney和Stable Diffusion也备受瞩目。无论是建筑、插画、动漫还是装修、线稿以及商业设计等各种场景都可以得到满足。

当今的数字时代，人们越来越依赖于互联网和社交媒体来获取信息和与他人进行交流。这种变化对于文案编辑专家来说是一个巨大的挑战，因为他们需要适应不断变化的写作环境并保持创造力和创新性。

在过去，文案编辑专家主要关注纸质媒体上的内容，并使用传统的写作技巧来吸引读者。然而，随着互联网和社交媒体的兴起，他们必须学会在更短、更直接、更易消化的形式中传达信息。

现在，在这个数字时代里，文案编辑专家需要将注意力放在网络平台上。他们必须熟悉各种社交媒体平台，并了解每个平台所需求的不同风格和语言规范。例如，在Twitter上，由于字数限制较少，他们需要用简洁明了且有吸引力的方式表达观点；而在Instagram上，则可以通过图片与文字相结合来打动受众。

此外，在这个快节奏且信息爆炸的时代里，文案编辑专家还需要掌握一些关键技能以提高自己工作效率。例如，在处理大量内容时使用自动化工具可以节省时间；同时也要善于利用数据分析工具以了解受众群体喜好并优化内容。

总之，在当今数字时代中成为一名成功的文案编辑专家意味着要紧跟潮流并适应变革。只有通过灵活运用不同平台、掌握新技术工具以及保持创造力与创新性才能脱颖而出，并满足读者对多样化、精彩纷呈内容需求。
人工智能在视频创作领域的应用预计2024年初，Sora将以惊人的效果降低短剧制作的整体成本。应对“重视复制而轻视创新”的普遍难题，未来短剧制作将重点放在高质量剧本的创作上。Sora可能会为传媒、文化、游戏等相关行业的企业带来降低成本和提高效率的好处。广告制作公司可以利用Sora模型生成符合品牌形象的广告视频，从而显著减少拍摄和后期制作所需费用；游戏与动画公司则可以直接使用Sora生成游戏场景和角色动画，从而减少3D建模和动画制作方面的开支。通过节省下来的成本，企业可以投入更多资源提升产品、服务质量或进行技术创新，进一步推动生产力发展。这对现实世界产生了巨大影响和改变。

3.5 人工智能教育

教育是科技和社会进步的基石，在AI教育领域，美国已经率先布局，中国需要加快赶超的步伐。根据Sensor Tower的数据，美国的AI应用市场下载排行榜前三名分别是ChatGPT、Copilot和Question AI这款AI教育软件。

教育援助首先，我要强调的是在现代社会，技术的快速发展使得人们对于信息获取变得更加容易。互联网的普及和移动设备的普遍使用，让我们可以随时随地获取所需的信息。与此同时，这也给文案编辑带来了新的挑战。

总而言之，在当今信息爆炸的时代里，作为一名全能文案编辑专家需要具备灵活运用伪原创改写技巧并保持内容表达方式多样化的能力。只有如此才能适应社会发展并满足读者需求。，人工智能在教育领域的应用十分广泛。它可以协助教师进行备课、批改作业、出题以及进行智能阅卷和虚拟实验等工作。举个例子来说，AI技术可以为教师提供全面的支持，使他们更加高效地完成各项任务。星火教师助手，这是科大讯飞所推出的一款教育辅助工具。我们可以制定全面的教学计划，包括单元主题、教学目标等模块化要素，智能地与课程大纲中规定的学习任务相匹配。这样一来，不仅可以节省老师们大量的时间和精力，还能提供准确、恰当的教学资源。

学业指导在教育领域，人工智能应用具备了许多独特的优势。它可以实现个性化、精准的学习方式，使学生能够获得与人类教师相媲美的互动体验。举例来说，Question AI这一核心功能——拍照答题，为学生提供了全新的解题方式。此外，AI还可以充当外语口语陪练，在电子家教辅导和作业查漏补缺方面发挥作用。对于学龄前儿童而言，AI还能促进他们的益智和兴趣开发。

现代教育体系也将受到人工智能的革命性影响。根据美国高等教育信息化协会发布的《2024年人工智能图景研究》，教育界最担心的问题不再是AI所带来的潜在风险，而是与时代脱节。

人工智能具备消除教育不平等的潜力，使得每位学生都能够接受顶尖水平的教育。过去的教育体系以教师为中心，通过安排上课时间来塑造学生。未来，AI教育有望朝着以学生为中心的方向发展，通过个性化学习和针对不同能力的定制化教育方式来实现革新。2023年，可汗学院（Khan Academy）作为全球最大的非盈利免费教育组织，推出了基于GPT4技术的人工智能机器人Khanmigo。这一创新性举措旨在为学生提供个性化的一对一导师服务，并且对教师来说，它还可以充当超级助教。目前已经有超过65000名用户受益于这项服务。

2024年4月17日，我国教育部发布了首批18个“人工智能+高等教育”典型应用场景案例。这些案例涵盖了北京航空航天大学、北京师范大学、哈尔滨工业大学等高校。作为试点高校之一，它们在创新教育和教学模式方面积极探索AI应用的可能性。

3.6 人工智能的具身化：AI 个人电脑、AI 移动电话

在过去的十年里，随着技术的不断发展，PC和手机芯片已经取得了显著的进步，在算力方面达到了令人瞩目的水平。这使得它们与AI模型部署完美契合，无缝衔接。是最早能够迅速实现端侧AI运行的硬件平台这个世界充满了无限的可能性，我们只需要打开心扉，勇敢地面对挑战，并追求自己的梦想。

人工智能（AI）电脑和人工智能手机的最大优点一方面，我们可以利用生成式AI来进一步提升能力的上限。这不仅可以使响应更加即时，还可以更贴合用户的习惯，提供定制化的服务。另一方面，我们可以在本地部署AI模型，以确保个人数据和隐私的安全性。

无论是芯片制造商、计算机制造商还是手机制造商，都已将“产品智能化布局”列入议程。英伟达和AMD分别发布了AI-Ready RTX笔记本和Ryzen AI架构。联想一次性推出了十多款AI PC，包括ThinkPad X1 Carbon AI等。华硕计划在2024年推出Zenbook S16，而戴尔则发布了XPS 14。华为的HarmonyOS 4系统已全面支持盘古大模型，而苹果最新的iPhone16系列也都搭载了AI大模型。

以AI PC为例，初步的功能包括在2024年第二季度，全球PC出货量达到6280万台，同比增长了3.4%，这标志着连续七个季度的同比下滑趋势结束。这些PC设备在以下方面提供了帮助：辅助办公和会议纪要的编写；辅助创作绘画和文案生成；以及个人知识库、知识问答和本地搜索功能。值得一提的是，在这些出货量中，AI PC占据了880万台，占总出货量的14%。

从对比的角度来看，鉴于个人电脑的芯片性能优于手机，因此人工智能在个人电脑上的渗透速度将超过在手机上的渗透速度。据IDC预测，到2024年末，人工智能（AI）驱动的个人电脑市场份额有望达到55%，而到2027年，这一数字预计将飙升至85%。此外，生成式AI技术应用于智能手机领域也将呈现强劲增长势头，在2024年将实现344%的增长，并占据整体市场份额的18%。

在下半场，我们应当更加注重AI的价值对齐问题。

人工智能面临的最紧迫的挑战是不断取得进步。在各种情况和复杂环境下，我们应尽力做出符合人类价值观的决策。，也就是说，人机对齐的难题（Alignment Problem）。

人类学习方式与算法相似，然而我们对公平、安全和道德的认知仍存在一定的模糊。我们需要认识到，成功并不是一蹴而就的结果。它需要坚持不懈的努力和毅力。只有通过持之以恒地追求目标，并愿意付出必要的努力，我们才能实现自己的梦想。所以，让我们抛开急功近利的心态，坚定地朝着成功迈进吧！因此，在特定领域中，我们需要进行人工筛选和标记数据，以应对在监督学习过程中所遇到的具体问题。我是一位多才多艺的文案编辑专家。

首先，我们来讨论一种常见的错误，即算法构建谬误。数据样本的准确性是毋庸置疑的，然而训练规则并未考虑到统计学上的偏差。举个例子，微软计算机专家Rich Caruana在上世纪90年代利用机器学习模型协助肺炎患者就医时，曾将哮喘病史错误地归类为低风险因素。这一误判源于机器学习样本中哮喘患者死于肺炎的可能性较低。实际情况是，带有哮喘病史的肺炎患者面临着严重的健康风险，但由于他们通常会接受特别关注和护理，所以样本中死亡率较低。这导致了数据表现上哮喘病史与肺炎死亡之间关联度下降。

数据来源偏见是另一种类型的偏见。麻省大学的公共人物图片库在用于机器学习时，发现存在偏见问题。具体而言，男性占比超过77%，白人占比超过83%，而一些少数族裔甚至没有样本。这导致训练出来的模型会生成性别和种族歧视内容。搭建团队随后解释称，数据全部来源于在线新闻中收集的图像，并未进行主观调整。因此，这个结果反映了数据本身存在的偏见问题。公共新闻报道天生带有偏见，数据所隐含的动机和目标并非完全基于理性。因此，当数据的包容性已经达到最大程度时，AI的非监督训练就会直接引发道德难题。

道德两难困境可以分为第三类（道德困境）。举个例子，我们来谈谈自动驾驶技术所面临的担忧：在道路上遇到两难情况时，算法该如何做出决策？假设汽车前方突然发生事故，需要迅速换道。然而，在左侧是一辆载有孕妇的车辆，右侧则是悬崖。无论选择哪种决策后果都是致命的。那么，在这种情况下，算法应该如何权衡后果呢？并没有一个正确的答案。因为人类社会对于道德问题并没有完全一致的框架，不同的价值观、文化背景和认知差异导致了道德观念上的差异。因此，在建立“AI的道德性”方面达成共识变得非常困难，并且缺乏客观条件来实现这一目标。

为了解决人机对齐的难题，AI领先企业不仅发布了各自的AI伦理原则，还积极采集用户反馈以改进算法。OpenAI曾经提出了超级对齐要求，但随着业务重心的转变和管理层的变动，这已不再是他们的主要目标。微软则采用可视化工具和解释性算法来揭示模型的工作机制。各个主权政府也相继颁布了文件监管措施，中国注重安全评估标准和生成内容标识，美国提出了算法歧视保护和数据隐私要求，而欧洲则强调AI的自主性、预防伤害、公平性以及可解释性。