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        7億元!今年最大天使輪誕生

        發布人:物聯傳媒 時間:2024-06-29 來源:工程師 發布文章

        本文來源:物聯傳媒

        本文作者:市大媽、露西

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        部分內容摘錄自《2024年中國物聯網產業創新白皮書》

        近日,一家成立于20235月的公司——銀河通用,最新宣布完成天使輪融資,共計7億元,投資方包括美團點評戰投、北汽產投、商湯國香基金、訊飛基金。此前,啟明創投、藍馳創投、經緯創投、源碼資本、IDG資本、光源資本等也參與了早期投資。

        銀河通用所處的具身智能賽道,近來一筆筆融資正在涌現,比如,

        • 1月份,人形機器人公司星動紀元宣布完成超億元天使輪融資;

        • 2月份,宇樹科技宣布完成近10億元B2輪融資;

        • 3月份,成立于20232月的智元機器人已拿下6輪融資,公司估值達70億元;

        • 5月份,跨維智能完成由聯想創投領投的戰略輪融資;

        • 5月份,逐際動力也宣布完成新一輪戰略融資;

        • 最近一個月,斯帝爾宣布獲得近億元A輪融資;

        而更早之前,帕西尼感知科技、達闥機器人、傅利葉智能、樂森機器人等也紛紛宣布了融資。

        其實,除了融資以外,具身智能這個賽道還跑出一個超級IPO202312月,優必選正式登陸港股,成為人形機器人第一股。作為具身智能的終極形態,人形機器人火爆,如今優必選市值已660億港元。

        毫無疑問,具身智能成了當下最激動人心的科技賽道之一。

        具身智能賽道爆火,離不開AI大模型的橫空出世

        所謂具身智能,是指一種智能系統或機器,能夠通過感知和交互與環境進行實時互動通常具備感知、認知、決策和行動的能力,被視為AI的終極形態。

        得益于近兩年來AI的爆發,機器人有了大腦,具身智能市場充滿著想象空間。據Markets and Markets預測,2023年全球具身智能市場規模為18億美元,預計2028年將達到138億美元。

        那么,為何具身智能會突然爆火?這一切都離不開AI大模型的橫空出世。搭配了AI大模型的具身智能機器人,則猶如擁有了一個超強大腦,在理解力、連續決策力、人機交互能力等方面均有重大突破,即能夠理解外界的聲音、視頻、文本等多模態信息,進一步分析任務、進行決策、分解步驟執行,從而與人類及現實環境形成高效、自然的互動。

        關于AI大模型,《2024年中國物聯網產業創新白皮書》這么說

        人工智能的發展經歷了3個階段,大模型將人工智能的關注點從感知智能轉向生成式內容,解決了以前技術無法解決的問題。

        當前正處于第三個階段——大模型時代。其起源是2017年谷歌發表的一篇論文《Attention Is All You need》,里面提出了革命性的Transformer深度神經網絡,一舉將深度學習的模型參數提高到了上億級別,并且在之后的迭代發展中,模型參數被逐步提升到了幾十億、幾百億甚至幾千億,意味著模型的復雜程度和學習能力逐步提高,越來越有接近人的表現。

        也就是說,大模型產品并非采用上個時代模型參數受限的CNNRNN架構,而是借助Transformer另起爐灶,達到了一種類似“小孩開竅”的「涌現」現象——當模型突破某個規模時,能力水平直線上升。這也就是技術積累到一定程度后,近年我們尤其覺得AI能做的事情更多了,并且效果更好,比如文本生成、語言理解、知識對話、邏輯推理等等。

        無論是SoraSuno V3Kimi還是ChatGPT,它們都是基于AI大模型的變革性的、軟件形態的生產效率工具,屬于生成式AI的范疇。適用的行業并非是單純的互聯網或移動互聯網,而是一個個正在生成內容并且早有固化知識庫的行業,無論內容形態是文字、圖像、視頻或者其他。

        那么同樣的,物聯網場景里有內容產生的地方,比如說跟人有反復交互的產品類型,不管是語言還是圖像形式,大模型就會有突出的應用價值。

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        物聯網大模型產業格局及運營方式

        由于Transformer是一項新技術,無論是傳統玩家還是新興企業都處在接近的起跑線,業界參與大模型的玩家就非常多、類型非常廣,各方都希望通過大模型抓住新一輪產業機會。但業內對大模型、生成式AI也有清醒的認知。

        首先,生成式AI很難完全取代人類,更強調對智力工作進行替代或加強,衡量標準可以是對人類工作的替代率達到10%還是20%甚至30%40%,但無論如何,更高要求的工作可能還需人類完成;其次,大模型能力可分為知識、推理、執行三層結構,現在很多生產力工具解決的是知識層的問題,推理層還鮮少進入,執行層的想象空間最大;另外,有些大模型的商業化可能是形成標準化的產品,但也有些大模型商業模式是“產品+服務”,其服務階段要完成對企業業務的咨詢、對數據的理解、對模型的訓練/部署/調優等工作,實現起來更加復雜。

        這也是為什么,除了存在追逐熱點的一批企業,也存在另一批直白表達對生成式AI保持觀望的公司,相比于成為技術的創新者,行業中的大多數應該在等待著成熟的AI應用,為真正的核心業務發展帶來增益。至于在AI浪潮中受益最早并且最大的公司,極有可能是英偉達。因為大模型的技術壁壘在于數據、算力和算法,而英偉達可稱為是全球算力市場金字塔尖的企業。

        細化到物聯網行業,大模型行業也還處在早期階段,從技術到產品、從產品到市場還有一段過程,計劃將大模型產品廣泛落地到物聯網細分行業可能也需要時間。

        而且大模型行業發展到最后,通用模型可能只會剩下幾個,但是在垂直行業領域,面向不同的數據基礎會存在很多的領域模型。其中領域模型與通用模型的區別,就好像專科醫生與普科大夫,專科醫生勢必在專業領域里能力更強,并且會有非常多類型的專科醫生。

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        物聯網大模型發展


        從產品角度來看,大模型就是一個軟件形態的生產效率工具,把它用上去了,工作效率有望大幅提升。從更產業化的角度來說,市面上好多需求都是由新技術來驅動的,因為沒有新技術,用戶沒有替換的動力。大模型就是一項新技術。

        比如現在一些品牌在醞釀、研發大模型手機,原因是用戶換機的意愿已經大幅降低,當未來大模型手機產品出來并且切中用戶痛點、爽點的時候,那就會驅動整個行業都用上大模型。

        物聯網行業也與此相似,大模型技術具有非常大的發展空間,比如未來多模態產品會出來,到時不止覆蓋語言,也會覆蓋圖像類應用,這些產品也將逐步應用在設備邊緣端、機器人等領域。

        更多精彩內容,請參見2024年中國物聯網產業創新白皮書》完整版。

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