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2022年网络信任洞察报告

企业正在大规模挖掘数据,因此对如何保护、使用和共享数据提出担忧。在过去一年,大多数受访者都参与了更广泛的客户数据收集或分析。对数据驱动活动的投资正日益成为各企业的优先事项。

  • 2023-02-23
  • 阅读392

2022中国大模型发展白皮书

随着数字化转型需求增长,AI在企业中的应用也越来越多,AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战,而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。

  • 2023-02-23
  • 阅读895

2022年小微融资发展与展望研究报告

报告重点关注小微企业融资及小微企业数字化服务行业的发展问题,核心聚焦于其中的“小店”群体。通过对小微企业融资供需关系的探讨,提出小微融资面临供给不足、结构性失衡的问题,而科技对于小微企业及小微融资的赋能,是解决当前小微融资问题的关键。在展现小微融资科技化与科技赋能小微融资表现的同时,探讨小微企业数字化服务作为小微融资产业延伸的重要意义。

  • 2023-02-27
  • 阅读491

2022年度技术盘点与展望报告

对于数据库技术领域而言,2022 年是一个激动人心的重要年份。过去一年,数据库技术仍围绕着云原生、Serverless、分布式等核心方向快速发展,但是相较于前几年,数据库市场的客户逐渐成熟,对产品的理解更加理性,相应地要求也越来越高。不难看出,数据库领域的发展已经步入深水区。如果说过去数据库厂商们把更多的注意力聚焦在框架和架构搭建上,那么 2022 年,则进入了对数据库性能、成本、易用性等细节打磨的阶段,开始了对性能的极致追求。

  • 2023-02-21
  • 阅读753
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  • 311页
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全球5G终端发展及展望

伴随着各行各业数字化的发展浪潮,企业服务一直以来是创投圈里的一大热门行业。 关于企业服务行业的定义,目前还没有准确的描述。在百科词条中,企业服务的范围非常宽泛,指的是“第三方为企业客户提供的无形服务”的总称。而在一些行业性报告中,企业服务则指“作用于企业主体、涵盖企业运作相关流程、为企业降本提效提供的专业化信息服务”,具体可划分为人力资源、ERP、财税服务、信息安全等数十个细分领域。相对来说,行业报告的定义、分类与创投市场的认知更为接近。

  • 2023-02-27
  • 阅读254
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2022年中国人工智能投融资分析报告

最近很火的智能问答聊天机器人 ChatGPT 再一次将 AI(人工智能)技术推向了风口浪尖,其背后的开发商 OpenAI 是美国一家知名的人工智能独角兽公司,曾获 10 亿美元投资。GPT-3 的出现表明经过多年的发展,AI 技术在全球范围内已取得了突破性地进步。而最近五六年来,人工智能也一直是国内创投圈里的热门赛道之一。在 2022 年的岁末之际,国内 AI 行业的融资情况如何?我们试图从数据层面,作一些总结和回顾。

  • 2023-02-21
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2022年中国新能源投融资分析报告

在推动“双碳”目标的背景下,新能源赛道受到资本市场的青睐。截至2022 年12月6日,中国一级市场新能源行业共计发生 285 起投融资事件,融资总规模达到1077.73亿元(统计不包含基石轮、IPO 上市及之后融资、新三板上市及之后融资,下同)。从融资数量及规模来看,中国新能源行业整体呈波动上升趋势发展。

  • 2023-02-27
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计算机行业ChatGPT开启AI新纪元——AIGC投资框架梳理

ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向,从技术本源上加速 AIGC发展。我们认为,ChatGPT 对 AIGC 发展的意义在于:一方面,GPT 作为 NLP 生成领域模型的突破,将迅速解决 AI 文本生成、AI 代码生成等领域的痛点;另一方面,AI 文本生成、AI 代码生成作为 AI 音视频、游戏等其他领域的技术基础,其突破发展也将加速 AIGC 在音视频、游戏等场景中的渗透(比如生成 AI 绘画提示词,或生成调用计算引擎等)。全球巨头争相追赶,与 ChatGPT 水平尚存一定差距。国外公司中,谷歌 发布的聊天机器人 Bard 具有与 ChatGPT 接近的技术水平,大约相差半年左右。国内公司中,百度、华为、字节跳动、阿里、腾讯等巨头均在大模型方向布局,整体发展水平与 ChatGPT 相差大概一到两年左右,约接近 GPT-3 的水平。

  • 2023-02-21
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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