AI大模型 – 庄闲棋牌官网官方版 -199IT //www.otias-ub.com 发现数据的价值-199IT Sun, 03 Aug 2025 15:48:43 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=5.4.2 海康威视:2025年上半年营收418.18亿元,净利润56.57亿元 //www.otias-ub.com/archives/1777094.html Sun, 03 Aug 2025 15:48:43 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1777094 近日消息,海康威视发布2025年上半年业绩报告,上半年实现营收418.18亿元,同比增长1.48%;归属于上市公司股东的净利润56.57亿元,同比增长11.71%,业绩表现稳健

报告显示,公司创新业务表现抢眼,整体收入达117.66亿元,同比增长13.92%,占总营收比重升至28.14%。

其中,海康机器人、萤石网络等业务在各自领域稳居领先,成为增长重要支撑。

值得关注的是,公司经营活动产生的现金流量净额达53.43亿元,同比激增2917.51%,去年同期则为-1.90亿元,现金流状况大幅改善。

基本每股收益0.615元,同比增长14.10%。

面对全球经济复苏不均等挑战,海康威视聚焦利润提升,并积极布局AI大模型与场景数字化,同时加大海外市场投入,为可持续增长注入动力。

截至6月末,公司总资产1244.15亿元,归属于上市公司股东的净资产785.52亿元。

自 快科技
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国家网信办:2025年大模型个人用户注册31亿,超全国人口2倍 //www.otias-ub.com/archives/1776718.html Thu, 31 Jul 2025 12:04:58 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1776718 近日消息,国家网信办披露,当前,AI 正以多元化的形式融入大众生活,通过网页、移动应用、API 接口、本地部署以及云服务部署等多种途径,全方位为用户提供服务。

据不完全统计,大模型应用领域呈现出爆发式增长。个人用户注册总数一路狂飙,已突破 31 亿大关;API 调用用户总数也相当可观,超过 1.59 亿。

或许有人会质疑,大模型注册人口数与我国实际人口总数并无直接可比性。但为了能更直观地感受这组数据的震撼力,我们不妨进行一番对比。

国家统计局相关页面显示,截至 2024 年末,我国总人口为 140828 万,约等于 14.0828 亿。

简单计算便可发现,31 亿是 14 亿的 2 倍多,这意味着大模型个人用户注册总数已经远远超越了全国人口规模。这说明平均每人注册大模型在 2 个以上

这一现象背后,反映出的是 AI 技术强大的吸引力和广阔的应用前景。

从日常的智能语音助手,到专业的行业数据分析模型,AI 正以润物细无声的方式改变着每个人的工作和生活方式。

而如此庞大的用户注册数量,也预示着 AI 市场蕴含着巨大的发展潜力,未来必将催生出更多的创新应用和商业模式。

自 快科技
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2025年618中国智能音箱线上销量80.2万台,同比增长7.5% //www.otias-ub.com/archives/1771511.html Sun, 06 Jul 2025 12:50:55 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1771511 近日消息,在2025年618促销期间(近日消息,-近日消息,),中国智能音箱线上监测销量达80.2万台,同比增长7.5%,销额同比增幅更是达到15.2%,增速远超销量。

这一增长主要得益于AI大模型技术在智能音箱上的广泛应用,2025年第二季度,搭载大模型语音技术的产品市场销量份额已达36.8%,接近四成。

各大头部品牌纷纷推出搭载大模型语音交互技术的新品,其中小米推出的搭载“超级小爱”大模型的智能音箱表现尤为突出,其Pro版本在618期间稳居单品销量第一。

近4成智能音箱具备AI大模型功能 小米智能音箱Pro稳居第一

2024-2025年 中国智能音箱线上市场大模型技术季度渗透率

百度也在5月发布了多款搭载“文心大模型”技术的新品,无屏产品大金刚Pro和智能健康屏表现抢眼,成为百度的主力机型之一。

大模型智能音箱相较于传统产品,在交互能力和使用体验上有大幅提升。更为人性化、智慧化的智能语音问答,极大地提升了产品的使用价值,也让消费者更愿意为其买单。

这使得智能音箱市场在经历了连续4年的大幅下滑后,2025年有望企稳回升。

自 快科技
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IDC:2025年全球智能眼镜出货量1280万台 同比增长26% //www.otias-ub.com/archives/1764483.html Thu, 12 Jun 2025 12:47:33 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1764483 近日消息,据央视财经报道,受益于AI大模型与增强现实技术的深度融合,近期,智能眼镜市场不断升温,线上线下销售火热。

在线上购物平台搜索智能眼镜看到,上线品牌数量较去年明显增加,智能提词和实时翻译成为消费者最关注的两大功能,叠加国家对消费电子产品的补贴,带动相关产品销量大涨。

某电商平台数码业务部负责人介绍,智能眼镜市场呈现出了爆发式的增长,成交量同比增长超过了8倍。

IDC数据显示,2025年全球智能眼镜出货量预计将达到1280万台,同比增长26%。

其中,中国市场将突破275万台,同比增长高达107%,跃居全球第一。

随着智能眼镜软硬件的不断成熟,未来,终端产品售价将持续下降。

IDC研究显示,中国、美国是当前智能眼镜设备的主要出货市场,中国市场可预见的消费群体包括高端商务精英,近视/远视人群,科技极客玩家,游戏及旅拍玩家等。

自 快科技
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洛图科技:2025年618中国智能门锁线上销量超130万套,同比增30% //www.otias-ub.com/archives/1759397.html Wed, 28 May 2025 13:34:56 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1759397 近日消息,起,2025年618购物节在各大电商平台全面启动。

洛图科技(RUNTO)预测,受政策补贴与产品上新驱动,中国智能门锁线上全渠道平台5、6月总销量将超130万套,同比增幅逾30%。

今年618促销期间,智能门锁市场技术竞争聚焦生物识别、“双概念”硬件升级及AI大模型融合三大方向,这些将成为推动销量增长的核心引擎,并成为爆款必备。

预测618智能门锁销量将大涨超30% 爆款有这3个特征

2025年618 中国智能门锁线上市场分周度预测销量分布

人脸识别与掌静脉识别因高安全性和无感交互体验,持续渗透市场。今年3-4月,德施曼、华为等主流品牌新品中,约80%配备人脸识别技术,超50%集成掌静脉识别方案。

预计传统主流电商平台上,人脸识别智能锁销量占比将破40%,掌静脉识别智能锁占比达15%。

搭载双生物识别技术的智能门锁,如小米M30 Pro、德施曼R9(精灵版)等,或成中高端用户首选。

多摄像头配置、双供电系统今年618也将大幅渗透,预计在传统主流电商平台,双摄和双供电销量渗透率分别达10%和25%。

此外,AI管家深度融合主流大模型是核心亮点。德施曼的Miya管家接入豆包大模型,TCL整合DeepSeek和Chat-GPT大模型,360集成DeepSeek大模型等,这些变化将吸引科技尝鲜群体。

自 快科技
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洛图科技:2025年Q1中国智能音箱销量369.9万台,同比下降5.6% //www.otias-ub.com/archives/1755019.html Thu, 08 May 2025 14:55:58 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1755019 近日消息,有了AI大模型的加持,智能音箱在智能化方面也迎来了史诗级加强。

根据洛图科技(RUNTO)数据显示,2025年第一季度,中国智能音箱市场销量为369.9万台,同比下降5.6%。

目前上市的新品已经全面搭载AI大模型技术,例如小度大金刚Pro和小米智能音箱等搭载大模型技术的新品在4月上市,兼顾了声学、美学和语音技术的多方面升级。

数据显示,在2025年第一季度销量中的渗透率已经超过20%,相信接下来这一渗透率将会快速提升。

AI大模型普及后,后续的命题是如何能够将AI大模型和智能音箱进一步的深度融合,产生新的服务和商业模式。

自 快科技
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科大讯飞财报:2025年Q1科大讯飞营收46.58亿元 净亏损1.93亿元 //www.otias-ub.com/archives/1751580.html Tue, 22 Apr 2025 12:32:55 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1751580 近日消息,科大讯飞发布2025年第一季度财报,一季度实现营业收入46.58亿元,同比增长27.74%。

归属于上市公司股东的净利润为-1.93亿元,较去年同期增长35.68%。

2025年第一季度,公司在“讯飞星火”大模型研发上保持战略投入,公司坚持核心技术底座自主可控,算法、算力、数据等要素自主可控的AI核心技术研究和模型训练体系领先性得到进一步验证。

4月20日,讯飞星火深度推理模型X1重大升级,在原来数学任务行业领先基础上,推理、文本生成、语言理解等通用任务实现效果对标OpenAI o1和DeepSeek R1。

讯飞星火X1也成为业界首个基于全国产算力平台的通用长思维链深度思考大模型,能够同时支持快思考和深度推理。

同日发布年报,2024年实现营业收入233.43亿元,同比增长18.79%;归属于上市公司股东的净利润为5.60亿元,同比下降14.78%。

自 快科技
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aitools.xyz:2025年2月DeepSeek访问量达5.25亿次 超ChatGPT成全球增长最快AI工具 //www.otias-ub.com/archives/1747907.html Mon, 31 Mar 2025 14:15:25 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1747907 近日,据AI分析平台aitools.xyz,国产大模型DeepSeek已经成为全球增长最快的AI工具,其每月新增网站访问量已超过OpenAI的ChatGPT。报告称,2025年2月,DeepSeek访问量达到5.25亿次,超过ChatGPT 5亿次。

目前,DeepSeek市场份额6.58%,全球排名第三,仅次于ChatGPT和Canva,二者分别占比43.16%和8.27%。

2025年伊始,来自中国的AI大模型DeepSeek凭借其突破性进展迅速走红,各行各业都在积极拥抱DeepSeek。

今年1月27日,Deepseek应用登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费App下载排行榜,在美区下载榜上超越ChatGPT。

QuestMobile数据显示,DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次超越豆包,随后在2月1日突破3000万大关,成为史上最快达成这一里程碑的应用。

自 快科技
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QuestMobile:2024年AI大模型应用增长迅猛 DeepSeek月活跃用户达1.8亿 //www.otias-ub.com/archives/1747104.html Wed, 26 Mar 2025 13:04:06 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1747104 随着AI大模型的不断升级,深度思考和推理能力显著提升,AIGC已成为全网增速最快赛道。QuestMobile所公布的数据清晰地呈现了这一趋势。DeepSeek APP上线次月,活跃用户规模便一举突破1.8亿。

豆包APP也成功破亿,而腾讯元宝、纳米AI搜索在DeepSeek大模型的强大加持下,同样脱颖而出,跻身行业TOP5。

值得一提的是,纳米AI搜索以及腾讯元宝APP在接入DeepSeek大模型后,日活跃用户规模均实现了显著提升。

就拿腾讯元宝APP来说,在接入大模型仅11天后,日活跃用户规模就突破了500万,增长势头十分迅猛。纳米AI搜索同样表现出色,2月的日活峰值达到了384.8万。

这些数据充分证明了AI大模型对于相关应用的巨大推动作用,也预示着AIGC赛道在未来将有着更为广阔的发展前景。

自 快科技
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营销应用中,AI大模型的智能化边界在哪里? //www.otias-ub.com/archives/1633588.html Thu, 24 Aug 2023 06:21:06 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1633588

营销应用中,AI大模型的智能化边界在哪里?

在上周的系列研究中,群邑智库详解了“输入→处理→分析→产出→优化”的智能逻辑序列,并针对“检索归纳”与“代码编辑”两大大模型品牌营销应用场景进行了测评。通过测评,我们发现AI大模型在数据分析、搜索信息等多个场景下能在一定程度上提升营销人员的工作效率,但整体产出的稳定性不足。

本周我们将上一个台阶,继续研究AI大模型对品牌营销的赋能,在工具化的应用之外,营销场景下,AI对商业问题的逻辑分析天花板在哪里?为了能够探顶大模型的能力,我们有意在问题设置上加大了难度,以充分了解大模型的思维深度。

逻辑分析

自从大模型产品问世以来,大模型的“逻辑分析”能力就一直为人所津津乐道,普遍认为以大模型的“逻辑思维”为重要标志,AI在智能逻辑序列中推进到了真正意义上的“产出”水平,即能在一定程度上摆脱传统“智能场景”下的工具属性,从而具备主观创造的能力。

那么,在具体的营销问题场景下,AI的智能化程度究竟到了怎样的水平?AI的主观创造又能在多大程度上符合专业需求呢?通过测评我们提炼出了AI大模型在逻辑分析营销应用上的三种模式:框架式逻辑搭建、提示性思维补充与复杂问题分析。

框架式逻辑搭建

让AI成为你的专属实习生

为了了解大模型在当下的逻辑思维能力,我们假设了一个具体的商业问题,让大模型产出一个相关的PPT提纲。

帮我写一份三八妇女节期间的品牌营销策划案的PPT提纲,品牌是某欧美大牌,品类的抗皱眼霜,目标受众是25-35岁的初老人群。请在提纲里填充具体内容

第一页:标题、目录

标题:某新锐化妆品抗皱眼霜三八妇女节营销策划案

目录:介绍PPT的页数和内容,包括标题、页数、内容概述等。

第二页:品牌介绍

内容:品牌名称、品牌理念、品牌特色、产品介绍、产品优势等。

第三页:目标受众分析

内容:目标受众的年龄、性别、职业、收入、消费习惯、需求和偏好等。

第四页:营销目标

内容:提升品牌知名度和品牌形象、增加产品销售量、提高用户满意度等。

第五页:营销策略

内容:产品策略、价格策略、促销策略、渠道策略等。

第六页:媒体选择

内容:展示、社交、电商、搜索、电视、户外、视频、短视频媒体平台的介绍和优劣势分析,选择适合品牌的媒体进行投放。

第七页:社交媒体营销

内容:社交媒体平台的选择、活动策划、KOL合作、社交媒体数据分析等。

第八页:电视广告策划

内容:电视广告创意、制作、播放时段和时长、播放周期等。

第九页:线下活动策划

内容:活动场地选择、活动流程策划、活动奖品设置等。

第十页:效果评估与总结

内容:营销效果的评估指标、营销效果评估结果分析和总结,为下次营销活动提供参考。

第十一页:结尾

内容:感谢致辞、联系方式和期待下一次合作。

从整体结构来看,大模型所给出的“框架支点”确实能够符合商业问题的基本需要,但细究回答所呈现的内容却发现大模型在思维深度上仍有很大局限。

首先,具体表现在大模型所给到的逻辑框架在并不具有“针对性”,更多地只是呈现了“一份媒介策划案应该包含哪些维度”的基础问题,并没有落实到商业问题具体的需求差异点。比如专业人员应该考虑到的营销时间节点:三八妇女节,活动的目标受众:25-35岁的女性等等。

其次,是内容丰富度上,大部分大模型并不具备基于框架进一步填充内容的能力,不论是对于公开数据的搜寻,还是相关案例的支撑,大模型都难以进一步丰富既有框架的内容。这主要是由于大模型底层知识链条的隔离,虽然每个大模型底层都有数目庞大的知识库内容,但不依赖“交互人”的引导,大模型自身不太能具备主动串联不同知识链条的能力。而面对复杂的商业问题,比如女性主义在营销领域的表达,不同类型媒介组合的效果衡量等等,大模型还不能融会贯通。

提示性思维补充

你不再是一个人在工位战斗!

除了框架逻辑的搭建之外,大模型还可以进行提示性思维的补充。大模型普遍采用对话交互的产出模式,在使用上很类似“聊天机器人”,具备很强的沟通感与互动感。所以,对于日常工作中的问题,可以将AI大模型当作一个参与讨论的对象,以提示问题思考的方向。比如在关于品牌人群需求的讨论时,可以通过对话模拟消费者人设,以丰富专业营销人员的思考支点。

Mr.

我正在做一个大牌眼霜的品牌营销媒介策划方案,

主题是三八妇女节,产品主要受众是25-35岁的

女性消费者,产品的主要卖点是抗初老。请你分

别扮演三种类型消费者代表,并站在她们立场上

与我进行营销策划的讨论可以吗?

以下是三种身份标签

A你是一个在校大学生,在读硕士,你的主要收

入来源为父母的零花钱

B你是一个企业白领,工作压力大,正在担忧情

绪会影响你的皮肤状态

C你是一个超级奶妈,有一个已经四岁孩子,

你生活大部分重心都在孩子身上

AI

Mr.
那你能不能从媒介策划角度来说说,以上三个人群在触媒上有什么异同呢,我应该如何综合

考虑她们的触媒习惯,然后分配我的媒介预算

呢?

AI

上面是AI给你的答案

经过上述问答,我们可以发现在人工智能的理解之中,在校学生、企业白领、超级奶妈同为25-35岁的女性,从产品需求上来看,三个人群进一步细分了“抗初老”的需求,分别点出了三种人群在专业性、温和性和便捷性上的需求支点。在触媒习惯上她们虽有很多交集,比如都偏好从社交媒体获取信息,都会在网络视频上花费大量时间等等。但进一步细分人群需求,企业白领的对信息的需求更偏向专业与资讯,而年轻妈妈则偏好从育儿与亲子垂类平台上获取信息。

总体来看针对此类问题的回答,大模型都能做到基本的逻辑自洽,但就内容去看,大模型本身并不具有很强的创造性思维,基于知识库整理的产出的内容符合基本常识,但本质上并不能产出人类认知之外的创意。

复杂问题分析

营销场景下AI对商业问题的逻辑分析天花板在哪里?

在经过上述的测试之后,我们对大模型的逻辑分析能力已有了基本认知,作为大语言模型,AI大模型最大的特点是语义理解能力强,组织逻辑产出的思维速度快,基于海量底层知识库的支持,它们具备对大部分问题产出理解洞察的基本能力,对所解构的事物也做到自圆其说。

为了进一步探查大模型在专业问题上的逻辑分析能力,我们通过控制变量的方法观察大模型在复杂问题上的思辨能力。我们要求大模型产出特定brief下的品牌营销媒介方案,我们为大模型设定了三种典型的品牌营销目标:提升品牌知名度、提升品牌销量与品牌拉新。并提供了三种不同大小的预算池:100万、1000万和1个亿。通过对上述两个变量的排列组合,我们对大模型在媒介策划上的能力进行了测试。

品牌是某新锐化妆品,品类是抗皱眼霜,目标是提升品牌知名度/提升品牌销量/品牌拉新,受众是25-35岁的初老人群,针对以上目标,品牌有100万/1000万/1亿预算,请问在各平台该如何进行预算分配?能提升百分之多少的品牌知名度?说说理由。

在设计完问题体系后,我们向某大模型提出了第一个问题:

针对提升品牌知名度的目标,品牌有100万预算,请问在各平台该如何进行预算分配?能提升百分之多少的品牌知名度?说说理由。

AI的回答

对于有限的100万预算而言,大模型的分配模式可以称得上是中规中矩,而对于品牌知名度的提升预计则缺乏切实有效的数据支撑与思考维度,而后我们将预算提升到1个亿和1000万。

1000万预算池
1亿预算池

100万预算池

如图所示某大模型在面对不同的预算池时,不仅没能根据预算池大小分配不同的媒介组合模式,连不同预算池对品牌知名度的预计提升都没有变化。而这一现象并不是孤例,相当比例的大模型在测试中不太能区分不同预算池,即使能区分,针对专业的媒介问题,它们也缺乏系统性的逻辑思考,所提供的问题答案仅能做到逻辑自洽。部分大模型甚至在预算分配时出现了分配比例超100%的低级错误。

仅少数大模型能够在这一问题上进行深入思辨。比如在目标为提升销量的情况下,GPT能在不同预算池的问题上,提出100万/1000万的预算分配方案应注重“高效性”和“目标性”,即“精准定位”,花好有限的预算,将20%的预算分配给消费者旅程后端的电商渠道。而1个亿的大预算池分配则需注重预算分配的“平衡性”和“理性”,并能选择花费相对更大的“大型活动赞助”作为媒介投资的标的。但GPT对于同一营销目标下100万/1000万的预算分配并不能做出很明显的区分,对于销量提升的估算也漏洞百出,且当营销目标发生更换时,GPT的答题质量明显下滑,稳定性不足。

总体来看,问题越复杂大模型产出内容的稳定性就越低,而问题越是专业深入大模型所能给到专业人员的支持也就越少

在实际的工作应用中,大模型可以在数据处理、信息检索等简单场景下进行支持,但对于前文所述的“超纲”问题,大模型仍需新的技术发展:

  • 框架性思维能给广告人提供完整的逻辑架构,但由于缺乏针对性的理解与专业性的知识储备,框架本身并不具有商业性,就具体的问题而言,仍需要专业判断下的取舍。
  • 提示性思维在消费者洞察环节中能够进行有效的碎片化补充,但对于提示内容仍需要交互人加以斟酌,充分验证。
  • 对于高难度的复杂性问题,大模型局限较大,在目前阶段仍无法给到专业人员支持。

来自: 群邑智库

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NVIDIA:GPU训练AI大模型可降低96%成本 //www.otias-ub.com/archives/1609261.html Mon, 29 May 2023 12:45:31 +0000 //www.otias-ub.com/?p=1609261 近日消息,在刚刚召开的2023年台北电脑展上,NVIDIA首席执行官黄仁勋进行了演讲。

在演讲中,黄仁勋向传统的CPU服务器集群发起“挑战”,认为在人工智能和加速计算这一未来方向上,GPU服务器有着更为强大的优势。

根据黄仁勋在演讲上展示的范例,训练一个LLM大语言模型,将需要960个CPU组成的服务器集群,这将耗费大约1000万美元(约合人民币7070万元),并消耗11千兆瓦时的电力。

相比之下,同样以1000万美元的成本去组建GPU服务器集群,将以仅3.2千兆瓦时的电力消耗,训练44个LLM大模型。

如果同样消耗11千兆瓦时的电量,那么GPU服务器集群能够实现150倍的加速,训练150个LLM大模型,且占地面积更小。

而当用户仅仅想训练一个LLM大模型时,则只需要一个40万美元左右,消耗0.13千兆瓦时电力的GPU服务器即可。

换言之,相比CPU服务器,GPU服务器能够以4%的成本和1.2%的电力消耗来训练一个LLM,这将带来巨大的成本节省。

自 快科技

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