作者:邵旭辉,Foothill Ventures管理合伙人,😍在机器学习、大数据系统和软件系统工程领域从事研发和管理工作多😘年,曾任雅虎广告及大数据平台工程副总裁、Turn CTO及I🤯D Analytics副总裁。他持有清华大学自动化学士学位及🙌明尼苏达大学EECS博士学位。 上个月的GTC后,生成😡式AI相关的讨论久久不能平息,这个月Gen AI领域刚刚宣布🌟的两个高额融资消息也引发了大量关注:Augment以近10亿🎉美金的估值融资2.27亿美金,Cognition则以20亿美🎉金估值融资1.75亿美金。从文字chatbot到视频生成、机😘器人,生成式AI的能力不断拓展,应用潮已经开始,行业内外,大😅家都很关心这个话题:AI将会带我们到何处去? 作为AI⭐、深度学习领域多年的从业者,曾经的大公司管理者、创业者以及如😅今的深科技领域投资人,我在此抛砖引玉,谈谈我对生成式AI发展🙄的个人判断。 本质上,我认为生成式AI的竞争力根植于这🌟三个维度: 一是算力及基础设施,这也是许多大公司优势明🤗显的地方。 二是算法,当然也意味着算法背后的人才。 👏 第三则是数据及应用场景,对创业公司来说,这一部分仍存在着😍大量机遇。 我们下面可以从这三个维度来生成式AI的未来😴。 【小标1:Gen AI并非算力竞赛,创业公司的机会😢在这些领域】 在算力方面,Nvidia是GPU的领头羊😆、CUDA生态的开创者,具有巨大的优势,但其实,未来的生成式😘AI并非绝对以算力定成败。 算力有限的创业公司或者科研💯机构,机遇主要在哪里呢? 首先,创业公司可以打造生成式😉AI的基础设施,解决底层的问题。 几乎所有的领域的公司🤩,都在考虑自身在生成式AI方面的竞争策略。在数据隐私/计算安❤️全、 准确性/可靠性、商业逻辑等等领域都会有很碎片化的❤️的要求。而大厂的工具链服务链只能解决一部分需求,其他的就需要🥳初创企业来填补。Lepton.AI、Corvic.AI、Fa😎irly.AI 等都属于这个范畴。这些创业企业搭建了机器学习😜领域的基础架构,比如Corvic.AI,他们提供的解决方案让😅复杂数据能较为简便地转化为可用的企业级AI,提供预测分析、A😍I助手、数据标签等功能。 其次,虽然大公司在算力方面拥😡有优势,创业公司可以将目光投向专业领域——对于这些领域来说,🤯持续积累的专业数据将会有着不可替代的价值,其中的行业壁垒、合🙄规等方面的积累也能形成一定的护城河。 而更重要的是,不😉少领域(比如生物医药、网络安全、科研、制造)的底层逻辑和大模🌟型擅长的语言文字视频并不相近,无法直接套用,也不容易简单的做🥳二次开发就能获得好的结果。 从另一个角度来说,大模型也🤯同样打开了许多新机遇,过去一些离商业化较远的领域可能忽然就有😡前进的动力了,其中往往会有创业公司的机会。 展开全文 🙄 文初提到的AI写代码就是一个新出现的机遇,这两家企业都😜是近年来发展迅速的AI公司,Cognition的创立时间才刚😎刚半年。我们也投资了一个同类别的公司Metabob,通过AI🙄来帮助人们找程序中的bug并修复它们。这类企业在AI与软件工🤩程的交叉点找到了自己的市场。 近期机器人的热潮也是个很😴好的例子。 过去传统机器人往往只能解决单个任务,机器人👍的传感器、成本投入都有限,也限制了它的发展。 随着LL👏M的发展,机器人能够在虚拟空间通过强化学习(reinforc😉ement learning)来进行学习、迭代、完成复杂任务❤️,带来了一系列连锁反应——企业愿意开发拥有成本更高、能力更强😅机器人,这一行业也有了更多的想象空间与投入。斯坦福大学李飞飞😅教授参与的团队也构建了类似于当年ImageNet的针对虚拟空😀间训练测试机器人的基于物理模型的大规模训练场景。 今年😀3月,机器人公司Figure与OpenAI合作发布的视频引发😘了很多关注:金属覆身的机器人接入了OpenAI的大语言模型,🤯能够迅速理解人类的意图并做出相应的动作,包括整理、准确放置物🤗品以及完成一些相对模糊的指令——一名男子对Figure01“😂给我找个吃的”,机器人略思索后,拿起了桌上的苹果,并递给了他🤔。值得注意的是,桌上还有四散的碗盘、沥水架等,苹果是唯一一个😆可食用的物品,这个简单的动作涉及了推理与思考过程,加上之前整😍理、收纳,机器人展现了完成多个复杂任务的能力。 除了F⭐igure01外,ChatGPT引领的大模型风潮下,各类引入😁了LLM的机器人正在涌现:University of Mic😊higan的学者也发布了基于大语言模型,能够更好地理解3D环⭐境的家用机器人。在工业、农业、医疗等领域,可以想象,新型的 🤔机器人会带来很多的新变化。 【小标2:新型芯片及算法可😀能会重写垄断格局】 目前,在生成式AI的算法方面,呈现👍NVidia、OpenAI、Microsoft三巨头垄断的格😀局。不过在我看来,这样的情况也会在技术进展下面临变化。 😘 这并非我一家之言,可以说,几乎是一个行业共识,只是很难预测😢它具体的时间点。 今年GTC上,Transformer😂的原作小组首次聚集,八位作者中的七位与黄仁勋对话,而核心观点🙄就是:Transformer已经够老了,期待看到更新的模型。😆 作者之一、Cohere的创始人及CEO Gomez评🙄论道:我想看到比Transformer好十倍的模型来替代它…🌟…Transformer在内存占用和许多架构方面都有优化的可😅能性,比如一个非常长的context是很昂贵、无法扩展的,它😍的parameterization可能不必要那么长 ,我们可😀以压缩许多倍,带来指数级的缩小。 从仿生学的角度来说,🤗这个观点也很站得住脚——目前算法的功耗算力,跟自然界还有很大⭐差距。 人的大脑功耗几十瓦。昆虫的大脑功耗是毫瓦/微瓦⭐级的,神经元数量极少,也能完成特别复杂的立体视觉、三维控制、🤩捕猎逃生等感知相关的行为。同等情况下,如果让电脑复现小动物在🚀自然界里识别、控制、捕猎、求生的能力,需要更先进的模型,也一🤩定会逐步出现更先进的模型。 而未来更好的算法与模型也很🎉可能意味着更多专用的、小型的芯片会迎来发展。 比如我们🔥此前投资的D-matrix,主打存内计算,预计将在2024大🥳规模量产,目前已经有大量订单。另一个模拟计算芯片设计企业Te🤯tramem也备受关注,已经发布了多篇Nature论文, ⭐ 除此之外,开源的相对小型的transformer 模型(❤️如Microsoft's PHI-2 and Mistral❤️ 7B)也会迎来快速发展。在我看来,这些开源的小模型对于AI😅行业持续、健康的发展是很有必要的。这次AI的热潮与以往的科技😡潮不同,大公司并未占据所有重要的研究方向——谷歌上市时,许多🙌大学就停止了对搜索算法的研究,因为谷歌已经有了很好的团队和资🥳源来推进搜索算法。而生成式AI则不是,对于研究机构而言,这些😆开源的小模型中还有很多值得探索的地方,目前所有名校的计算机系⭐也都在积极研究开源模型。 甚至可以说,文初我提到的、未🤗来我们期待的新的算法很可能就会从这些科研人员的工作中涌现。 🙄 【小标3 GenAI发展的背后是人才之争】 这个😅对更新、更好的生成式AI算法的期待,也意味着另一件事:生成式🤩AI的竞争也意味着人才之争。 目前,中美是在AI人才方🤔面占据全球一二位置的两个国家。 从绝对人数来说,中国占🤔据了第一位——今年三月,纽约时报报道了一个追踪AI相关人才的🌟报告,中国有着全世界最多的AI本科生人才,而与三年前相比,如😉今在美国的顶级AI人才中,中国人的比例也已经超过了美国人。比😅起过去,这些中国人才在美攻读学位后,也更多地“回流”中国。 🌟 当然,美国有着世界数量最多的一流大学,与创新气氛浓厚的😆科技企业,也孕育出了将LLM石破天惊带入大众视野的Open 😁AI,对各国的AI人才仍旧有着强烈的吸引力。 不可否认🔥,基于天时地利人和等方面考虑,中美牢牢占据了未来AI发展综合🌟最优的前二宝座。 在这个背景下,还有一个值得注意的趋势😅:人才的两极分化。 由于AI+ 的杠杆作用越发明显,创😴立一个优秀的AI企业所需要的技术人才的数量比几年前已经显著减😉少了。企业接下来对人才的竞争,会越来越集中于少数顶尖人才的争😍夺。 无论在硅谷还是在北上杭,我们已经看到顶级AI人才🚀被高价争抢,而普通大学生找不到工作的这种两极分化,而这样的趋🤗势未来也会更加明显。 【小标4 Gen AI将成万亿美🙌元市场,投资人如何入局?】 从我和我身边的创投从业者的🤩角度看来,我们的共识是Gen AI的未来是光明的——Bloo😡mberg Intelligence报告预测,GenAI将成🤔为未来十年发最迅速的市场之一,市场总量超过万亿美元,复合年增🤗长率超过40%。它变革性的能力会影响各行各业。 对于投🙄资人而言,如果想要投资这个市场,我有以下建议: 首先,👍投资生成式AI项目,本质上仍旧是在深科技技术中寻找那些具有商😅业化潜力的项目。投资人最好能具备AI相关技术背景,并且保持持😆续学习及市场敏锐度。目前生成式AI的技术变化、突破、市场都在👍迅速发展。比如此前一些挂着大模型名号的项目,也许在ChatG😅PT某次更新后就会完全失去市场,能够识别这些项目,可以帮助规🚀避许多风险。 其次,正如文初分析的,目前生成式AI的支😁柱分为人才/算法、算力、应用/数据三大方向。作为投资人,前两😁者的投资难度较大,然而应用/数据中,有着大量的未来机遇,可以💯考虑投资一些相关资源。 比如应用场景和应用场景相关的数🎉据——对于中国投资人来说,半导体 、新能源、先进制造都是不错🎉的方向。以制造业为例,拥有大量垂直行业内的数据,才能做出好的🤯AI,指导未来的先进制造。 从时间上来看,技术上如果不😉能特别确定 ,也可以等一下商业落地的信息,付出一些增值成本来🚀换取更稳定的信号。 有关AI,这个问题我常听到:AI能🎉最终代替人类吗? 我认为这要从不同尺度上去理解——我们😘究竟在讨论的是AI从什么程度上在挑战人类进化?如果是生物体层🤯面,这有着百万年以上的积累,是最难的;从人类认知层面,也至少👍有10万年进化横亘在AI面前;而出现数千年的人类语言相对更容🤔易;出现仅100年的计算机语言则最简单。 这个问题的答😅案当然没有定论。不过在这个最终将达万亿美元、改变人类生活的市😜场里,我很期待看到更多来自华人参与者的身影,不管是创业、投资🤗,还是积极地拥抱生成式AI让生活、工作变得更高效,它将前所未😢有地改变我们与世界交互的方式。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

新华社北京9月23日电题：智慧监测、科学救治：传染病防治新法😂新在哪？ 新华社记者徐鹏航、顾天成 传染病防治工🤯作事关公共卫生安全，事关守护人民健康。今年9月1日起，新修订🥳的《中华人民共和国传染病防治法》正式实施。 新法有哪些🤯新看点？下一步建强防治体系怎么做？国家疾控局23日召开新闻发😀布会，进行相关解读。 加强传染病监测预警 监测预⭐警和疫情报告是防范化解重大疫情风险的关键所在。发布会公布数据😁显示，目前，我国传染病网络直报系统已覆盖8.4万家医疗卫生机🤯构，是全球规模最大的传染病报告系统。 新法要求，建立重🙄点传染病以及原因不明的传染病监测哨点，拓展传染病症状监测范围😡；建立智慧化多点触发机制，增强监测的敏感性和准确性。 😢“我们聚焦规范化、多源化、智慧化，全力提升传染病监测预警能力👍。”国家疾控局监测预警司司长焦振泉介绍，为贯彻落实传染病防治🔥法，我国计划到2030年建成多点触发、反应快速、科学高效的传😀染病监测预警体系。 在疫情报告方面，新法进一步明确了报😊告时限和方式。对于新发和突发原因不明传染病等，要求相关机构须😁在2小时内进行网络直报，疾控部门及时核实并逐级上报。 😀当前，我国正在全国二级及以上医疗机构安装传染病智能监测预警前🙌置软件，加强医防信息系统互联互通，实现确诊病例一键报告、阳性👏病例提醒报告和涉疫信息自动捕获。 下一步，国家疾控局将🤯修订传染病报告规则和传染病信息报告管理规范，建立传染病报告激😅励机制，推动建设法定报告和主动监测相结合的监测报告模式。 🥳 建立健全重大传染病疫情医疗救治体系 传染病医疗救治😢，是疫情处置的“生命防线”。国家卫生健康委法规司副司长、一级🎉巡视员龚向光介绍，新法要求，建立健全重大传染病疫情医疗救治体😢系，建立由传染病专科医院、综合医院、中医医院、院前急救机构、😍临时性救治场所、基层医疗卫生机构、血站等构成的综合医疗救治体😁系，对传染病患者进行分类救治。 同时，支持和鼓励开展传🥳染病防治的科学研究，鼓励传染病防治用药品、医疗器械的研制和创🌟新，对防治传染病急需的药品、医疗器械予以优先审评审批。 🌟 预防接种是预防和控制传染病最经济最有效的手段。传染病防治法🚀规定，国家实行免疫规划制度，政府免费向居民提供免疫规划疫苗。💯 国家疾控局规划财务与法规司司长李正懋介绍，近年来，我🤩国优化调整了脊灰疫苗、麻腮风疫苗、百白破疫苗等免疫程序。 🚀 他表示，下一步，国家疾控局将会同有关部门，逐步优化调整国🔥家免疫规划疫苗种类和免疫程序，为公众提供更加全面的健康保障。😎 制定突发原因不明传染病应急预案 新修订的传染病👏防治法明确，国务院有关部门、地方人民政府制定重点传染病和突发😜原因不明的传染病预防控制应急预案，并规定县级以上人民政府疾病🤔预防控制部门应当根据有关传染病预防控制应急预案定期组织开展演😁练。 中国疾控中心副主任李群介绍，国家每年举办“铸盾”⭐国家级传染病疫情应急演练，建立常态化演练机制。此外，将健全省⭐级传染病疫情防控应急物资储备体系，以有效应对各种紧急情况。 🥳 “传染病疫情防控，一方面要控制疫情扩散蔓延以维护社会公🤩共利益，另一方面也要保障公民合法权利。”全国人大常委会法工委🙄行政法室副主任宋芳介绍，新法明确，传染病预防、控制措施应当与😊传染病暴发、流行和可能造成危害的程度、范围等相适应；在传染病🌟防治中依法开展个人信息处理活动，采取措施确保个人信息安全。 😁 做好传染病防治工作，离不开每一位公民的支持和配合。新法😆明确，中华人民共和国领域内的一切单位和个人应当支持传染病防治🙌工作，不得以任何方式故意传播传染病。个人应当学习传染病防治知😜识，养成良好的卫生习惯，培养健康的生活方式。返回搜狐，查看更😴多