年内491只科创债合计募集资金超5600亿元
发布时间：2024-12-03 09:01:37
自2022年5月份正式推出以来，科创债在支持科技创新方面发挥了重要作用。据Wind资讯数据统计，截至目前，共有318家公司发行899只科创债，合计募集资金达1.02万亿元；今年以来共有491只科创债发行上市，合计募集资金超5600亿元。东方金诚研究发展部执行总监冯琳表示，科创债在产品设计和募集资金使用上均贴合科技创新领域投融资特征，对科创企业更加包容，募集资金投向科创领域的方式更加灵活，有助于增强企业自主创新内在动力，推动科技成果转化和产业化应用。（证券日报）
来源：36氪
对话蜂巢能源杨红新：如果都做短刀，我肯定做的更好 | 预告2025
发布时间：2024-12-03 08:00:00
「在 2024 年终，我们本想用一个系列报道，概括本年，展望未来 10 年。
说实说，我们失败了。汽车行业，没有预言家。这不是36氪汽车水平不行，而是行业变动太快。
如果你翻看前些年业内大佬的那些言论，就会发现，对未来的预言，涉及到具体业务的，无论正面或负面，打脸的偏多，正确的极少。
所以，我们决定，既然无法预测遥远的未来，那就想办法，先对 2025 年做个预告。
我们会在 2024 年末，在“预告 2025” 这个栏目中，专访我们认为会影响汽车行业未来一年发展的整车企业或供应商。
谈谈 2025 年的中国汽车行业，会有哪些将明确发生的变化，哪些已经在预期内，进展中，即将被公开的未来。」
文 | 韩永昌
编辑 | 张博文
杨红新在周六上午接受了36氪的访谈，他当天凌晨落地常州，早上刚开完一个欧洲项目会。
连轴转已经成为电池公司一把手的常态，作为蜂巢能源的董事长兼CEO，杨红新也早就习惯了晚睡早起的作息。从事电池行业，每一个人都是一块人形电池，老板也不例外。
在经历了过去两年的大起大落后，杨红新的眼神中依旧透露着疲惫，但也有一丝轻松。
把时间拉回到2022年末，动力电池行业掀起扩产潮，所有电池公司都做出了令人难以置信的产能规划。蜂巢能源也非常激进。
杨红新按照客户给的订单预期招工、开线、排产。然而，2023年一开年，车市终端销量陡然下滑，订单难以兑现，存货日益严重。
再加上碳酸锂价格暴跌，电芯存货迅速减值，几乎每一天都是新的最低价。这对蜂巢的资金、利润，都造成了极大影响。
杨红新反思说，当时我们没有及时安排减产、减人，也没有做深刻独立的市场研究。
“整个23年上半年到今年三季度，新的客户车型还没投产，老的车型都在换代，严重的青黄不接，我们最低的时候一个月只有0.2GWh的装机量。”他说道。
0.2GWh是什么概念，最新过去的10月份，蜂巢能源装机量是1.9GWh，差距接近10倍。当时行业中甚至有声音传出，“蜂巢能源是不是要完了”。
其实不止蜂巢如此。2023年，新能源车行业进入了强降本阶段，价格战由特斯拉率先发起，如同一个火苗飘进了汽油桶，火舌瞬间席卷全产业链，没有公司可以幸免。智能驾驶行业甚至陷入了大逃杀，不断有公司断尾求生，甚至兼并重组。
电池行业虽也危如累卵，好在更有韧性，经受住了市场波动的考验。
到了今年四季度，电池行业开始整体回暖。蜂巢能源装机的吉利、长城、零跑、理想、岚图，以及Stellantis等销量不断提升，短刀产线开工率几近拉满。
2023年，没订单，杨红新很忙。2024年，有订单，杨红新更忙。
如今，他最忙的就是交付，“因为前一年很多新车是不成功的，导致今年的新车在做销量预测的时候，客户没信心，供货商也没信心，但没想到都卖的特别好。”
杨红新非常感慨，“整个行业其实还不是很成熟，还在不断发展。”
现阶段看，动力电池行业已经开始走出低潮期，但做电池永远没有轻松时刻，只不过从订单太少，变成了订单太多。
当然，忙碌也是有成效的。蜂巢能源如今不仅有了更多客户，还走出了差异化路线。
蜂巢能源在行业内最大的标签是短刀+叠片。车企向来注重产品，电池行业则打磨工艺，杨红新将产品思维与制造工艺相结合，打造出了这样的组合。
短刀叠片电池
传统电池厂商，如宁德时代等公司，大多使用卷绕工艺和方壳规格，他们在这条路上已经走到了极致，不管是良率还是效率，都成熟且稳定。
蜂巢能源想要换道超车，势必要走叠片路线，这是一个新兴的、差异化明显的工艺。还需要一提的是，未来的全固态电池只能用叠片来生产，虽然现在卷绕仍是主流。
当然，蜂巢能源的第三代飞叠产线，已经做到了0.125s一片，是电池行业中叠片工艺的最高效率。
越来越多的车企正在转向短刀叠片电池，吉利、小米、蔚来、小鹏、零跑等都在使用这种产品，比亚迪在仰望U7上搭载的新型刀片电池也是短刀形状。
展望明年，还会有越来越多的公司加入这一领域，杨红新十分欢迎，他很有信心，“如果大家都做短刀，我肯定做得更好。”
杨红新的2025规划是：形成更清晰的产品竞争策略，找到更精准的细分市场，在价格战里走出来。
他分享道，“我们会推出纯电的短刀，插混的短刀，2C、3C、4C的短刀，还有CTP、CTB的短刀，会打造成一个系列。”
目标订单也已就位，就蜂巢最擅长的增混市场而言，“单车45-50度电已经有明确的订单跟客户，明年年中量产，60度电以上也有一个订单，用的就是龙鳞甲电池，明年下半年量产。”
当然，价格战也在不可避免的持续，每一家公司都会有产品进入其中厮杀。
飞叠产线的效率，给了蜂巢打价格战的实力。杨红新预测，明年通用型电芯的价格会降到每瓦时0.3元左右，降幅会相对缓和一些。
如同汽车行业的NIO Day一样，蜂巢能源每年也会举办电池日，今年的电池日很快就要到来，蜂巢能源对明年乃至此后数年的规划会再度更新，杨红新对36氪提前剧透了一些内容：
“越野专属电池系统，叠片的下一代，短刀的下一代，还有储能的新品牌。”
36氪：18年正好是整个新能源车爆发的前夜，蜂巢此时独立，是不是已经有一些意向订单？
杨红新：18年我们刚刚开始开发产品的时候，主要是两个客户的输入，一个是长城，一个是宝马。18年宝马就提了需求，就是我们现在给光束供货的高镍硅负极这个产品。
依托于这两个客户初始的项目、订单需求，我们开发了很多款产品，有纯电的，有HEV的，有PHEV，有高镍的。2020年刚刚量产的时候，当时有采购订单的只有长城。
后来到了21年，整个电池供应特别紧张，21年跟22年。我们抓住了一个机遇，成功地拿到了吉利的订单，也拿到了Stellantis的订单，一下子就把外部客户市场打开了。
吉利跟Stellantis的示范作用是非常强的，他们都用了以后，打消了很多整车厂的顾虑，所以后来我们又拓展了像合众、零跑、理想、岚图、小鹏这些客户。
到了去年下半年跟今年，海外客户开始量产，宝马mini，Stellantis开始交货，这样进一步增强了我们订单的稳定性和客户的信心，再去拿新订单的时候，就有了一个很好的背书。
36氪：2021年，蜂巢第一次做到了全球排名第十，国内排名第六，只用了三年时间就做到了这个成绩，是不是对后来的预期非常乐观？
杨红新：因为21年、22年都是供不应求，整车厂给我们输入的订单需求很大，我们潜在的机会比较多，就很乐观，做了很大的扩产。
但23年只有比亚迪特别成功，理想和问界比较成功，其他客户成功的都不多，尤其传统车企，导致我们很多订单都没有达到预期，整体产能利用率不高，成本比较高，损失比较大。当时整个市场都在调整期。
到了今年，发生最大的变化就是很多整车厂吸取了22年、23年的教训，在做新车市场定位的时候特别精准，几乎发一款成功一款，像吉利、长城，包括长安这些传统车企都是这样。
另外高阶智驾的出现，也形成了一定的竞争力。很多传统车企的车也都上了高阶智驾，整体上成功的概率大大提高。
但是这又出现另外一个问题，因为前一年很多新车是不成功的，导致今年的新车在做销量预测的时候，他们自己也没信心，供货商也没信心。但没想到都还卖的特别好，就造成了短时间内供货紧张，市场欠单的问题。
36氪：所以四季度就出现了电池厂产能利用率集体拉升的情况？
杨红新：对。整个行业其实还不是很成熟，还在不断地发展。
36氪：从18年到现在，去年是您创业中最难得阶段吗？
杨红新：肯定是，因为22年的时候做了非常充分的准备，建了很多产线，备了很多货，排了很多产，招了很多人，但是没想到23年很多订单远不达预期。而且碳酸锂剧烈波动，给我们造成了非常大的影响。
尤其是22年底23年初的时候，我们并没有安排减产，也没有安排减人，因为客户给的订单预测很大，我们自己也没有做深刻独立的市场研究，就按照客户的订单招了人，开了线，排了产。
但没想到23年一开年，销量快速的下滑，导致了大量的存货，这些存货没办法快速处理，产生了大量的减值，造成了很大的负担，所以这块是我们对资金占用，对利润影响都是非常大的。
其次就是客户，整个23年上半年到今年三季度，新的车型还没投产，老的车型都在换代，都在减量，严重的青黄不接。所以我们最低的时候一个月0.2GWh的装机量，非常低。
23年下半年，银河的L6、L7，还有长城的坦克开始投产了，订单才有了一些恢复。到了24年，光束量产，宝马mini，斯特兰蒂斯也量产了，吉利又出了好几款新车，零跑、理想也卖的很好，又给岚图也供了很多货，集中把量又拉回来了。
36氪：总体行业也是比较乐观的趋势，开始在低潮期走出来了？
杨红新：是的。我们现在大部分短刀产线都接近满产，总体四季度订单量比我们预期的要大一些。不光四季度，明年一季度可能比往年也要好。
36氪：现在公司里什么事情会占用您更多的时间，降本吗？还是保供？
杨红新：我们公司最早第一阶段是明确战略，把产品干出来。产品出来了，就搞定客户。
现在这个阶段到了要抓内部运营的阶段，内部运营就是降本，抓质量，提OEE，提产出和订单的保供，所以现在内部的运营交付这一大块占了我大概一半的时间，包括降本、交付、质量。
另外，还得把精力放在下一代的产品规划上，我们叫商品战略的策划。如果2025年不能完成一个更清晰的产品竞争策略的话，就会在一直陷在价格战里边出不来。
所以怎么用商品差异化给客户带来不一样的感知，找到一些细分市场，也要花很多精力。
比如说我们通过这两年跟客户的合作，我们觉得越野车的电池可以成为一个新的品类。其实新能源越野正成为一个增速很快，和溢价较高的市场。但是以前并没有电池公司为这个领域打造专属电池。
我们今年跟明年的重点，要打造越野专属电池，这是我们的一个主要方向，我们要成为这个领域的专家和领导者。
36氪：您提到商品策略，未来几年我们会逐渐把产线都切换成短刀吗，做标准化的生产？
杨红新：我们下半年的交付里边有60%是短刀。明年也差不多是这个比例，我们会把短刀作为最核心的一个主打方向，在这个基础上，我们会推出短刀的纯电，插混的短刀，2C、3C、4C的短刀，还有CTP、CTB的短刀，都会打造成一个系列。
后边我们会区分45度电以上的增混，用三元去做，这个暂时不用短刀，还是用VDA去做，因为它又要800伏，电量又大，能量密度要求又高。45度电以下的增混全部用短刀覆盖。
从电量的角度来讲，80度以上的纯电我们用三元VDA去做，80度以下的纯电，我们用短刀的磷酸铁锂去做。
当然45度电以上的增混，未来是增速最快的，占比肯定没有45度电以下的占比大，但是它的溢价会好，所以要追求高端、高溢价，我们要扩大这块市场。
同时，45度电以下的增混，我们要用短刀热复合飞叠的工艺，做出成本优势来，这个领域不可避免要打价格战，我们就要用第三代飞叠的产线去参与价格战。
36氪：明年市场上会有很多45度电以上的增混新车，我们有没有一些预期的新订单？
杨红新：有，45度到50度电的已经有明确的订单跟客户，明年年中量产。50度到60度电的增混已经量产了。60度电以上的，我们现在已经有一个订单了，用的就是龙鳞甲电池，在明年的下半年量产。
36氪：明年电池的价格会比今年还要更低吗？
杨红新：明年都会降价。
36氪：现在的价格已经比较极限了，接下来怎么降？
杨红新：明年的降幅肯定不会像今年这样，会相对缓和一些。降本的主要方向，第一要靠产品的升级换代，靠设计降本。第二要靠制造降本，这两个是最主要的方向，设计降本是最主要的。
两年前设计的产品，什么都不改，只是硬降，这是很难降的。我们现在设计一个电池包，跟两年前的设计相比，光设计维度的降本，一个包能降1000块钱。
再比如说我们新一代的产品快充2.2C，以前是1.2C、1.6C，升级到2.2C以后，电池的成本还下降了，这也是设计带来的，所以最终还得靠产品升级换代、技术创新实现降本。
36氪：行业里面电芯BOM成本最低已经降到2毛以下，明年电芯的价格会不会逼近3毛这个线？
杨红新：差不多，比较通用型的电芯产品会在3毛左右。越通用型的越不挣钱，想赚钱的还得是差异化，深度绑定客户，提供不一样的产品跟服务，也能给整车厂带来溢价，像神盾短刀就是吉利一直在宣传的，是很好的一个卖点，能支撑它的品牌跟销量。
36氪：如果单纯从制造效率上来看，我们有没有算过？制造效率翻一倍的话，成本会降低多少？
杨红新：就单纯的制费也会降低一半，建新工厂的时候，可以做24、48PPM的产线，已经投产的，只能够通过良率，甚至BOM降本来实现。
总体来说降本的空间还是很多的，电池包PACK在降本，BMS也在降本，BMS两年前2000块，现在1000，马上800块钱了。像我们新工厂还有折旧，过几年也没折旧了，折旧在制造费里占20%，纯制费在成本里占20%。
36氪：现在做短刀的越来越多，对我们应该是利好？这个品类越来越多，我们换型也方便
杨红新：对，我们当然希望把这个品类跟市场做大，我们是这个领域的领导者，肯定希望这样。但实际上真正做的，形成有效产能的并不多，只是大家都想做，想用。当然，如果大家都做短刀，我肯定比它干得好，我就依靠热复合飞叠可以干得更好。
36氪：可能是因为大家发现，做方形卷绕的话根本做不过宁德，只能另辟蹊径，转到叠片这个阵营里。
杨红新：转到这个阵营也有问题，毕竟做的时间短，做得少，还有很多knowhow的。不像卷绕都做了那么多年。短刀叠片我们摸索了这么多年，迭代到第三代产线了，才达到一个比较好的平衡点，前两代产线都有各自的问题。
另外，它的效率、成本跟质量必须靠工艺、设备的创新来解决，如果我们没有热复合叠片、没有飞叠的话，成本还是高。
所以其他公司来做叠片的话，如果不能在工艺上有重大突破，还是会遇到瓶颈。像传统的都是Z叠，三工位，还有四工位，只能靠机器增加工位来提高整个产线的效率，没有从根本上解决问题。
36氪：增加机器好像也不是特别现实，因为要更大的厂房面积，更高的成本。
杨红新：对，增加机器工位其实还是在增加成本，但我们的飞叠是从根本上去解决问题。
36氪：我们第一批0.125秒的叠片机多少钱一台？
杨红新：500多万一台，买了50多台。现在来看也不是很贵，因为Z叠一台三工位的也要200来万，但是我一台顶四台，综合算下来成本还是低的，投资还是低的，关键占地面积减少了一半，能耗也减少一半，人员也减少一半。
36氪：现在飞叠已经是行业内效率最高的叠片效率，但是跟卷绕相比还是有一定差距，宁德的卷绕已经可以做到60PPM，我们未来还可以怎样提升效率呢？
杨红新：卷绕也看大小，小的肯定快，你要搞200多Ah肯定卷不了这么快。但现在卷绕的速度已经逼近极限了。叠片因为刚开始做，还远没到它的上限。我们今天早上开了一个会，飞叠的3.5代，在现有的效率还能提高17%，4代会提高更多。
我们通过提高时间嫁动率、性能嫁动率来提效。现在我们一个极卷用完了以后，要停下来换，耽误10分钟。我们3.5代能做到不停机换卷，继续生产，类似于这样的改进，可以让效率提高很多。4代效率就更高了。
36氪：第四代产线会在几年内使用？
杨红新：第四代产线研发已经定型了，投产得有新产线才会投，这个会根据订单情况来选择。第四代叠片机可以做到一分钟800片，这样一台叠片机，就可以做1个多GWh。
36氪：叠片的技术路线也没有完全确定，咱们是热复合，但其他也有切叠、Z叠。我们怎么看待这种技术分歧？
杨红新：他们就是为了图省事，切叠、Z叠都成熟，买来就用，自己研发得走多少弯路？
像我们第三代叠片机不是说设备的升级，工艺上也做出了颠覆性的变化，负极做热复合，再把单独的正极片放上去，每一个极片还要单独测电压，这不是单纯一个设备变了，而是把工艺改了。
做热复合，那么高的速度，要把隔膜加热，还要涉及到隔膜的调整，所以我们隔膜全部是自研的。光这个隔膜，我们就研发了一年。
另外整个AI算法，我们产线上一台设备有67个CCD，都涉及到大量的算法，极片表面有个划痕，有个头发丝，多长、多深，叫不良品，什么又叫良品，都是靠庞大的AI算法在支撑这个产线的正常生产。这个也是我们自研的。
36氪：现在整个产业链都很成熟，其他电池厂开始做叠片的话，速度会不会稍微快一点？
杨红新：这个我们一点也不担心，我们的电芯设计、工艺、算法都做了很大的调整，设备都是我们的专利，原材料也要调整，整个链条全要做颠覆，不是说单纯换台设备就能干的，没那么简单。
所以我们领先行业最少一、两年的时间。其次，他们一旦追赶上来了，那我们的3.5代，第4代也出来了，他们又没有研发3.5代跟第4代，第3代还有很多问题的。
36氪：其实我们这个路线有点像宁德最开始做卷绕的时候，产线一直领先大家一代。
杨红新：对。国内像我们这么干的只有一家，我们全是自己开发的，付出了很大的努力，我们拍了一个纪录片，叫《叠战》，都是真人真事，一点都不夸张。
36氪：今年的电池日有可以剧透的吗？
杨红新：还是有几个新东西，越野专属电池系统的发布，叠片的下一代，短刀的下一代，还有储能的新品牌。
来源：36氪
畅谈AI大模型产业价值：有惊喜，也需远虑 | WISE2024商业之王
发布时间：2024-12-02 20:21:30
环境持续变化，时代总在迭变，“商业之王”们紧随时代浪潮，坚持创造，谋求新动能。立足中国经济大转型的当下，WISE2024 商业之王大会，一同发现真正有韧性的“商业之王”，探寻中国商业浪潮里“正确的事”。
11月28-29日，为期两日的36氪WISE2024 商业之王大会于北京隆重召开，作为中国商业领域的全明星盛典，WISE大会今年已经是第十二届，在不断变化的时代里见证着中国商业的韧性与潜力。
2024，是有些模糊且变化多于稳定的一年。相比过去十年，大家的脚步正放缓，发展更加理性。2024，也是寻求新的经济动力的一年，新的产业变化对每个主体的适应性提出了更高的要求。今年WISE大会以Hard But Right Thing（正确的事）为主题，在2024，什么是正确的事，成为我们更想交流的话题。
机器人、人工智能与数据技术正通过赋能与优化，助力效率与创造力的跃迁：技术赋能推动了从智慧社区到商业运营的全面升级；智能化产品为社会创造了更便捷、更个性化的服务；同时，AI成为创新的加速器，激发了人类创造力的新边界。
在11月28日的UP圆桌环节，来自大象机器人、趋境科技、瑞安新天地、中科闻歌、网易云商的五位嘉宾，从AI产业角度讨论了AI大模型的产业价值。
从智慧社区到商业模式的重塑，科技不仅在贴近人们日常生活、创造温度与价值连接，也在揭示信息背后的故事，推动社会持续进化。未来，技术的核心在于赋能与放大人类的创造力，而非取代。
来源：36氪
以下为对话实录，经36氪编辑整理：
国产芯片的崛起，不仅是我们国家科技自立自强的有力证明，更是为众多前沿技术提供了坚实的硬件支撑。
而提到前沿技术，就不得不提到近年来备受瞩目的大模型技术。近年来，以大模型为代表的人工智能技术，正在成为引领新一代产业变革的核心驱动力。与生产生活中的实际应用场景结合、为千行百业赋能增效是人工智能大模型的必然发展方向。
在这场由AI大模型引领的产业变革中，我们究竟收获了哪些令人振奋的惊喜？又该如何未雨绸缪，妥善应对可能遇到的挑战与风险？接下来我们将进入“UP局”环节，把舞台交给36氪资深记者邓咏仪女士，同时有请大象机器人董事CMO陈昊天先生、趋境科技CEO艾智远先生、瑞安新天地社区创新助理总经理魏天天女士、中科闻歌副总裁文皓先生、网易云商副总经理周丹先生给我们带来主题分享，有请！
邓咏仪：欢迎大家来到WISE大会，非常感谢大家，我是36氪的邓咏仪。WISE大会是个比较特别的日子，未来过两天就是OpenAI发布的两周年，我相信这两周年里面，全世界都感受到了AI的价值以及对行业内的人来说，推背感更加强烈，经常有采访对象跟我说：一觉醒来又要变天了，不知道工作怎么做了。
所以今天非常高兴，能邀请到五位嘉宾跟我们分享一下，AI在落地这个层面的体感跟观察。
首先还是想请五位嘉宾自我介绍一下，谈谈在这两年里面，自己看到的，AI改变了生活或者工作里面惊艳的时刻。
大象机器人CMO陈昊天
陈昊天：大家好！我是大象机器人的CMO，大象机器人从工业、商用到消费做了三类产品线：协助机械臂、仿真宠物、人形机器人产品，在过往的历程中我们跟人工智能有不少结缘的地方，分享两点：
首先，在OpenAI推出ChatGPT不到两个月的时间，微软官方就发布了一个案例，这个案例做什么？他是用ChatGPT自动写代码，自动训练模型，让机械臂做分捡模式。
其次，空间智能这个概念，他是做什么？相当于让机器人可以感知、理解，甚至做推理，最后可以自主完成在物理世界的运动，完成相应的任务。这是跟我们目前机器人所在的领域是息息相关的，今年在国内，同济的团队也复现了这样一个案例，也是基于我们的机械臂产品，在今年上海的人工智能大会上，发布了这样一个DEMO，这些案例都可以在b站、公司公众号做分享。
图注：趋境科技CEO艾智远
艾智远：我来自趋境科技，我们是清华系的一家大模型推理加速AI厂商。
可能大家不是特别了解这个领域。现在有底层芯片，有很多大模型，但怎么让大模型在芯片上跑的更快？这就需要推理优化方面的工作，我们就是做这个的公司。比如Kimi，由于Mooncake的分离推理架构设计，能够增加他们承接流量75%以上。
我们的目标是想让百亿、千亿大模型的落地门槛降下去，这样才能走进千行百业的企业、单位里面去。
从我的认知来讲，现在大模型还达不到完全取代我们工作的这种水平，但它可以辅助或者处理我们日常相对重复、繁琐的工作。
但是让我觉得比较惊讶的点是什么？我们公司有很多程序员，让程序员花钱是比较难的，他们能自己做大概率就不会买，但我发现公司研发同事基本上会两个屏幕，左边是GPT，右边是开发环境，他们也为OpenAI GPT每个月充帐号。消费习惯改变了，证明GPT对他们来讲确实有用处、有帮助。
大模型的出现让人们觉得在日常工作过程中需要这样的工具来辅助、提速，而不是完全取代他本身，这对我来讲还是影响比较大的。
图注：瑞安新天地社区创新助理总经理 魏天天
魏天天：我们公司叫瑞安新天地，是香港公司，旗下开发的项目包括上海新天地等系列。我的部门做的事情特别一点，是做社区的商业创新和风险投资，所以我们会关注未来城市有哪些底层的结构性变化，围绕城市未来更加可持续、智慧化、以人为本，我们进行商业内容孵化和早期科技项目投资。
我觉得有意思的一点是，我们对AI的认识往往是从应用端或者是消费者需求端去看的。这两年宠物经济很火，大家也知道现在线下发生了很多变化，我看过一个新闻是说硅谷的团队做出了一个轰动很多人的视频，有一个主持人拿着自己的GPT讲了一句人的语言，并翻译成了狗狗的语言，狗狗听懂了，把摇控器拿了回来。
这样的场景让我们非常激动，因为从我们的角度来说，第一次看到了技术的进步——它站在了更细分人的需求角度，不仅是功能性的回应，还是情绪性的回应，这也是我们关注科技，觉得非常有趣的点，我们在人文、关怀、科技的交叉点去看新机会。
中科闻歌副总裁文皓
文皓：大家好，能够坚持到现在的都是真爱粉丝。
我是中科闻歌文皓。中科闻歌的创办源于一位教师带领学生创业的故事。这位老师是1985级中科大少年班的成员，于1995年前往美国学习人工智能，师从人工智能名师Katia教授，她是多智能体的提出者和推动者之一，在1995年，他就发表了关于强化学习、贝叶斯学习和多智能体的相关学术论文，学术引用率数千次，对相关领域的研究产生重要推动作用。2007年他归国后，便开始带领多名学生，包括中科闻歌的董事长与CEO，承接了多个国家级的大数据项目，并持续为多个政府部门提供服务。
在此，我想分享一个案例——新华社的智媒工程。新华社在全球100多个国家拥有记者，为其提供媒体采编发布平台。这个案例团队产业化进程的一个小小缩影。到了2017年，恰逢国家鼓励创新创业，团队在原先的产学研用的积累上，成立中科闻歌。创业至今，我们在大数据、小模型、人工智能大模型、语言大模型及视频多模态大模型等领域不断进步和创新。
谈到人工智能的实际应用，我们不能不提到中医。中医作为中华文化的瑰宝，曾在历史上多次帮助我们战胜瘟疫，展现出独特的治疗价值。去年，我们与中国中医科学院共同研发了“大医金匮”大模型，成功地将传统的“黑盒”诊疗方法与人工智能相结合，开创了全新的应用模式。值得一提的是，“大医金匮”通过中医执业医师资格测试得到高分。
基于“大医金匮”大模型，我们推出了同系列的中医诊疗APP。有一位用户在使用该应用后反馈，他因发热症状进行了多轮问诊，通过首诊判断其为风寒感冒，而非风热感冒，并得到了相应的食疗建议及OTC药物，该用户在服药后症状得以缓解，对我们的服务给予了高度评价。
人工智能正在不断为我们带来惊喜，未来，我们对相关技术的发展充满期待。谢谢大家！
网易云商副总经理周丹
周丹：大家好！我是来自于网易云商的周丹，我们网易云商是面向企业的SaaS运营商公司，我们2016年的时候就发布了自己的智能客服产品，大家或多或少都在生活、工作中有所使用。
我们在2016年网易集团内部立项的时候就是以智能化、AI作为自己差异化的点。可能正是因为如此，所以说在几轮客服产品的更迭中顺利发展到现在。
在2023年Q3的时候，我们就已经把大模型结合到我们的产品中去，包括9月份的时候我们发布了客服领域第一款垂直大模型——商和大模型。大家知道网易云商还是一家比较擅长打造产品的公司，在过程中我们还是认为比较平稳、稳健的。
让我印象深刻的点，有两个吧。第一个我们的员工、产品经理、研发在做大模型产品的时候，他自发的会去购买一些AI工具，我们发现确实能提升员工个人效率。第二点，当AI真正开始在组织里面运作的时候，我们会发现一个现象就是员工脑子里的知识可以非常快的变成组织的共有资产，优秀员工的才能或者说沉淀，更有可能变成其他员工被吸收掉，成为组织里的资产。其实我的老板，我们的CEO也在去年说过，让组织像AI一样自我迭代，自我更新。其实我们的组织在当时做AI产品之后，也像AI一样自我做更新，这点对我还是印象比较深刻的。
邓咏仪：谢谢几位嘉宾的分享，从普通的个体到整个组织都能感受到AI的价值，今天其实五位嘉宾来自的领域比较多元，我们可以看到比如说像陈总来自硬件领域、艾总、文总、周总都是在模型层或者是应用层去发掘AI的价值，魏总则是在线下的商业空间。
第二个问题想请各位嘉宾谈谈，在这两年里，AI落地在各自领域里是怎么见证他产生价值的，这块可以结合自己的业务来聊聊，这两年里，比如说我们做了哪些AI的探索，看到AI实际产生的价值是怎么样的？
周丹：AI还是比较早落地的，产品落地的时候我们就已经拿AI作为核心的技能点，那时候的AI技术主要是NLP搜索相关的技术，提供了像分类、归纳的能力，但是这个能力还是比较初级，所以我们只能做一些比较简单点对点的问答，没有到ChatGPT的感觉。后面大模型出来之后，有了总结、理解、内容输出能力，这时候我们的产品就有可能去帮一个客服团队做流程改进。
我这边举个例子，每一次客服服务人员服务完客户之后需要做总结：用户的问题是什么，解决方案是什么，用户的问题是不是解决掉，是否满意，以及有什么信息需要传递给客服？原来需要30、40秒时间记录下来，可能总结还不一定到位，有了AI之后可以解决80-90%，AI总结的比较清楚。
再往后AI或者大模型结合Agent框架之后，有了决策以及自主行动这部分能力，我们可以把一些更为复杂的流程任务，需要一些经验沉淀的决策交给AI做。
举个例子，电商场景中有一些比较复杂规则的退换货流程行动，或者说自主性产品营销、产品销售任务，原来AI是不可能做的，因为AI编写需要靠人，没有办法把所有编写完成。当AI结合Agent之后是有机会去做的，更复杂的工作又可以让AI去做。
邓咏仪：上了大模型之后，整体效率提升多少，人工坐席减少多少？
周丹：效率提升还是比较明显的，典型的客户提升50-70%左右，但是人的规模不一定会减少，AI负责整个调测、适配、内容整理，会把客服资源放到后端做高阶梳理的工作。
邓咏仪：相当于琐碎的事情不用他们做了。
文皓：中科闻歌在去年成功自主研发了雅意大语言模型，并于今年9月完成了视频平台的训练，推出了优雅大模型。用户可以基于该平台，通过简单的文字输入，生成视频或图像，从而大幅提升生产效率。至今，全国超过500个县市的融媒体中心，已在实际工作中应用了这一平台，极大地提高了工作效率，这是我们在媒体方向的应用。
第二个领域是金融领域。我们依托AI技术，在金融行业打造了多个标杆案例，特别是在信贷审核方面。我们为某大型银行开发了一套信贷审核系统，该系统能够通过大数据分析客户的历史记录及相关交易，迅速评估客户的信用可靠性、潜在风险以及是否符合放贷标准，显著提升了信贷部门的工作效率，这是我们在金融领域的应用。
第三个领域是政务治理。中关村街道作为全国院士最多的街道，其居民包括大量的高端人才，也有许多普通市民，他们的需求多种多样。在街道层面，面对社保、环保、民生教育等复杂事务时，基层工作人员需处理大量信息和事务，这对于普通工作人员来说是一项巨大的挑战。为此，我们开发了“关芯客服”、“关芯助手”和“关芯智巡”三大产品应用。“关心客服”提供智能问答服务，市民在办理事务时，可以通过自然语言查询相关信息，边问边办，提升办事效率。“关心助手”则为街道工作人员提供了一个知识助手，帮助他们快速查阅关于教育、民生、环保、社保等相关政策信息。“关心智巡”则通过二维码技术，允许市民或巡查人员实时反馈环卫、异常天气等问题，确保信息快速流转并及时处理，从而保障社会治理的顺畅运行。这三个应用领域的实践，充分展示了人工智能在提升公共服务效率、推动社会治理现代化中的巨大潜力。感谢大家的关注！
邓咏仪：像一个外挂大脑，更多地方的人或者市民都可以实现最多跑一次，办什么业务都更快了。
文皓：对。
魏天天：我们地产行业有相对完整的产业链，大家可能熟悉的就是从投资拓展到融资。刚才文总提到的，再到实际的建设，再到最后的商业资产管理。
在每个环节中，现在都能看到AI的身影。那天我看到一个挺有意思的报告，它说今天中国头部的地产企业会认为AI相较于这两年新出的一些新的其他的科技概念，其中90%的人认为AI最能够给我们这个产业带来新的变革。
举几个我们自己的例子，在融资端，AI特别能够帮我们做融资材料审核、监管，包括像我们这类需要融资的企业（我们去年发行了绿色债券），在绿色债券发行过程中，大家会需要了解你这个企业在整个产业链的环节里面，到底有多么的可持续，我们上下游有5000多家供应商，怎么管理每一个环节的信息？其实AI给了我们很大帮助，所以我们也有自己的云平台是专门做供应链管理的。
第二块说到建设，过去几年，智慧工地管理公司确实是根本上帮我们解决了工地的高危监管、安全作业问题。我们自己也投资孵化了一家企业，创始人来自同济大学教授，这家企业通过AI赋能工地未来的施工管理，这位创始人另一个比较有意思的地方是他同时还是我们国家的绿色建造委员会编委，所以他也要从政策端看行业是否做好好迎接AI时代的准备，有的时候政策往往会推动技术变革。
最后一个例子是在资产管理上，我们新天地的公共街区绿化面积是非常大的，大家很喜欢在我们街区里走来走去。我们有一个合作公司，可以帮助我们从线上平台高效的实时看24万方的公园，比如说苗木有没有问题等等各方面实际运营监管中的问题。
邓咏仪：5000个供应商怎么管理？你刚刚提到的例子里面。
魏天天：这个是建筑碳中和里面非常大的痛点，怎么check供应商碳排？现在有部分供应商有一些计量方法，但整个建筑行业现在又是刚刚起步的阶段，所以特别需要AI帮助赋能管理。
艾智远：我们是一家做大模型加速的，最大的感知的变化这两年之内，实际上是大模型变得更大了，不管是去年3.5、4出来的时候，效果变得确实很好，但是也有变慢的趋势，包括现在o1相对更慢了，但是效果变得更好了。
我们客户面临的问题就是他想用更大号的模型，而且他想用更低的成本，既要还要，所有客户都希望这样。我们怎么样把本地化部署的效果做到更好，需要全系统联合做设计。
我们推出的主要是一体机，也就是软硬一体来做大模型推理加速的一体机，我们自己提出了两个比较核心的技术：以存换算和全系统异构协同推理，以存换算是通过存储降低重复计算的量，全系统异构协同是希望把机器里面CPU、GPU、内存、磁盘的算力资源利用上。这样才能把成本降下去。
客户侧的感知就是我们最近和一家做安全的头部公司合作，他们原来在自己的设备上跑不起来千亿级别的大模型，通过我们的技术就可以在一张卡、两张卡的情况下跑起来千亿的大模型。模型的效果肯定是会更好，也能更好的服务于安全很多的场景，这是比较有价值的。
而且我觉得AI Infra，需要通过一些软件算法、更多的硬件协同，才能更好把端侧成本降下去，因为虽然国产化芯片也不停在做革新，但是我们芯片和英伟达的芯片还有一些差距，仅靠GPU的能力是不行的。类似于，IBM当时的大型机很有价值，但是小团队，或者普通人用不上，因为买不起；后来出现了PC化的机器，变成每个人人手一台电脑，每个人的办公和日常都能使用。所以成本降低还是挺重要的事情，也需要从硬件、软件、模型厂商合作推进模型的快速落地。
邓咏仪：咱们是承上启下的角色，上面要在算法层面有一些改进，让应用能以更低的算力跑更多的运算，下面要让芯片发挥出更好的性能。
艾智远：是的，现在芯片市场挺多产品的，大模型的产品也很多，有一次盘点清华大模型相关的可能有几十个，大模型榜单几百个，怎么选、怎么兼容，对用户来讲是很困难的，所以我们想在Infra这一层降低大家对于选型、适配的负担，同时能够把底层所有硬件资源都充分发挥起来，因为毕竟一张卡还是挺贵的，一台机几百万，在有限的成本里发挥最大的效率和价值就是我们在做的事情。
邓咏仪：给大家省钱了，现在卡比较缺，说不定在资源匮乏的环境下，我们能做更多创新。
陈昊天：前面四位嘉宾分享了包括营销端、医疗端、政务端、商业地产、模型视角做的工作，我从另外的视角跟大家复盘一下从国际上，人工智能是什么时候开始提出这个概念，再到最后进入机器人领域转折点的问题。
最早是在1950年前后在美国会议上提出人工智能概念，一个技术不是突然降临，他经历长期起伏过程，从1950年开始人工智能经历了多次起伏，我们就以最近一次大的时间点，在2015、2016年前后AlphaGo，基于大量专业的围棋高手棋谱，机器人进行自我博弈学习，最后打造这样的阿尔法GO，甚至能够打败国际围棋大师，也验证了深度学习、强化学习能力的潜力。
但在当时有很多个人用户，他们认同这样的深度学习的系统可以在专业领域，像是围棋，依然缺乏泛化的能力，人工智能后来又经历了热点下行期。直到OpenAI对科研和开发者推出了GPT2.0这样一个开源的产品，让很多当时使用的开发者看到了，基于泛化的语义理解大模型的产品，他其实已经到了新的高度，大家在那个时候，科研工作者就能预想到在不久的将来会有现象级的产品推出，那就到我们最熟悉的2022年年尾OpenAI推出了ChatGPT，基于GPT3.5基于数亿的参数集，推出现象级的产品。
他的热点在于每个个人用户可以在自己手机、电脑上，用着这样一个大模型的系统，大家会发现人工智能成熟度已经到了可以在一定程度上理解上下语境，甚至对专业的用户来说，可以帮助你解决一些工作上的问题，帮助你独立处理一些任务，这个时间点就是整个世界舆论，对人工智能是不是可以进入大家的生活了进行激烈的讨论。
对于机器人领域来说什么是转折点？2024年就是今年，大模型或者说人工智能技术在机器人领域，他做什么事情呢？抽象来说，他是把一个本身在计算机世界的能力延伸到物理世界。举个例子，如果大家下了ChatGPT或者kimi，你问他苹果是什么，他肯定回答你苹果是什么颜色，怎么样成熟，营养价值是什么。但是你问你的手机，你把远处的苹果拿给我，手机做不到，计算机也做不了，因为他没有机械结构，但是如果有了具身智能或者空间智能的机器人，他可以做到，他可以抓取，把苹果拿给你。
他把本身遥远的，存在于计算机世界的能力，已经可以进入到我们真实生活的物理世界，所以他的价值是可以想像，他是很难去表达的有多么盛大，这就是我们机器人行业的历程，跟人工智能发展的关系。
邓咏仪：今年具身智能是特别火的话题，机器人大会大家如果去到现场的话，不管是中国、美国都有一些厂商，大家各自把自己具身机器人，人形的也好，四足的也好，花样非常多。我今年甚至还看到中医机器人，可以推拿，随着大模型能力提升，机器人智能水平也逐渐提高，可以帮人类社会干更多的事情。比如说不是很方便的人群也可以借助他出行，或者完成更多的工作，感觉对物理世界意义和影响都非常深远。
邓咏仪：在惊艳到我们这些时刻之外，也想和大家探讨一下目前行业存在的挑战跟瓶颈，可能在业内大家看到的角度更加多元。比如说在自己的领域里，各位看到现在AI落地还存在什么样的问题跟挑战，以及现在行业里面有没有一些有效的解决办法？
陈昊天：比较有意思的是，我昨天从深圳来到北京，参加校友的人工智能创新创业小聚，北京四通八达，能十几个人聚在一起，在望京做这样一个技术型、创新型的探讨是很难得的，基本全员到场。
他们的背景，我的同学、校友们，他们有学心理学、金融、人员管理，各种各样行业的同学聚在一起。这反映一个好消息就是，人工智能仿佛在多个场景、多个应用中已经被大家开始熟知，开始觉得有一些发展潜力，是不是能改善他们的工作，改善他们的生活。
但侧面来看我感受到很大的焦虑，大家发现人工智能时代是不是要来了，对他们来说在过去的两年，很有可能他们的赛道遇到了各种各样的问题，尤其对于一些刚毕业的学生来说，也遇到了工作上，职业发展上的挑战，人工智能这个赛道是不是他们现在可以转型，可以all in，可以成为他下一个职业发展目标的赛道。他们带着这个问题来，带着各种各样的问题来，我想这也是很多观众朋友留在这里跟我们交流的原因，可能你们也有相关的问题，但作为行业从业者来说，我可能要泼一泼冷水。
反映两个现象，第一个现象是大家去想ChatGPT或者国内的Kimi，他们融了很多钱，但是商业化做的怎么样？可以问身边的朋友，有多少人为ChatGPT付费了，有多少人用Kimi，如果是排除对这样新的技术的好奇心，排除害怕不了解人工智能技术可能会被淘汰的心理因素，真实的用这些产品能改善自己的工作、生活、创造价值的目的去购买的又有多少？
资本市场已经告诉了我们一个比较明确的答案，今年下半年，资本对于大模型的投融资，不仅是冷静期，可能是冷冻期了，因为To C端的商业大模型没有达到预期，所以大家开始收紧了脚步。
第二，我们所在的空间智能赛道上，有什么样的问题？其实大家很好理解，人工智能永远是数据驱动，物理世界的数据目前远远少于我们基于文本处理的数据集，所以在具身智能赛道上，数据是远远达不到，可以实现一些非常智能的场景需求，按斯坦福教授李飞飞的原话，迫不及待，但是依然很遥远，遥远是什么意思？可能三五年之后才能落地，但对于科研工作者遥远是什么意思？他可能有更长远的顾虑。
回到这样一个痛点，面临行业的问题，该怎么样去解决他？坦白说，我们坚信空间智能会在某一天实现，但我们能做的就是推动加速这样一个进程。
能做的事情其实比较好理解，就是更多的数据产出，无外乎就是当下有更多物理世界的机器人做训练，采集数据，以及当下的热点就是在虚拟仿真环境不断的训练自己的模型，让更多的数据产出。
另外，我们鼓励更多的科研工作者加入大模型，人工智能领域的科学研究，这个领域是非常值得all in的，包括清华团队也是说all in大模型，但这不代表商业化的all in，代表科研领域的投入。当产出一些科研成果，也鼓励大家开源共享，共同帮助推动大模型技术的落地进程。
邓咏仪：比如说你们缺什么样的数据比较多，因为物理世界里的AI，机器人这块，文字大模型、图像大模型互联网已经有很多数据了，你们缺特定场景里的图像，还是其他什么数据？
陈昊天：举个最简单的例子，把门打开，我们作为一个正常人，我们不会想，我们知道要把门推开，但是机器人没有办法弄懂什么叫把门打开，你需要拆解开门这个动作，识别把手在哪里，不同的把手是往下，还是推拉式，不同的门，用多大力开，这是必须要通过长期数据积累和训练才能打开的，简简单单的开门动作对于机器人来说，在陌生环境开门就是很艰难、痛苦的事情，所以他需要大量数据训练，才能完成这样一个行为。
邓咏仪：相当于拆解整个流程，每一步都要做训练。
陈昊天：好在大模型赋予了文本理解、任务拆解的能力，你问大模型把门打开分为几步，他会告诉你，这样去做任务的拆解的能力，对于我们所谓的物理世界的空间智能来说，这就是大模型的潜力。
艾智远：陈总讲的特别好，他讲了大家的痛点，大模型很热，应用落地稍微慢一点，效果没有想象中那么好，陈总泼了冷水，我再救回来一点。
当前大模型实际上很多，落地过程中有这样一个问题：大模型所提供的价值与他所付出的成本之间的Gap是存在的。比如说我们买一辆自行车，日常代步，花几百块钱对我来说这件事情价值很大，因为可以解决我日常通勤的问题，如果买一辆自行车几十万，这时候我们就要想一想，还不如买一辆汽车。大模型大概两年多的时间，技术革新也很快，基本上过一个月就会有新的东西产生。
虽然它还不如大家所预期的样子，但在朝那个方向发展，可能大家也在想从GPT4到o1，好像好长时间没有太多的信息。但尽管如此，大模型整体热度和推进速度还是比较快的，最起码在科研领域论文推动速度还是挺快的，每天有各种各样新的研究产生。
回到成本角度来讲，成本还是要持续的降低才能让大家真正用起来，再反推大模型的不断进步。虽然现在通过我们的技术，能够把当前大模型成本和延迟降一个数量级左右，但依然挺贵的。
比如谷歌广告费用是高过搜索成本的，所以他能赚钱，但是大模型调用成本是比较大的，从总价值跟成本的Gap上来讲，用大模型就很难赚到钱。就像OpenAI的训练成本也远超过收入，所以我觉得落地成本是要持续降低的。
那成本的降低是从下而上的过程。我们希望的是大模型将来能够用到端侧，比如在机器人上，通过自然语言改变我们操作的逻辑。
但其中也存在很多问题，一方面有底层芯片算力制约，一方面大模型就是那么大，就是要计算那么多的量。这个东西就那么多的计算量级，所以要靠软件的配合等等其他的方式来降低成本。
刚才陈总也讲了需要开源的推动，我也很认可。也跟大家推荐一下，我们跟月之暗面Kimi、清华、阿里、华为、面壁一起发起了开源的项目Mooncake，Mooncake是大模型推理架构，通过以 KVCache 为中心的 PD 分离和以存换算架构来提高推理吞吐、降低成本。我们希望通过开源的贡献大家一起努力，把大模型开源的生态推动下去，可以真正在咱们的工作、生活等方面提供辅助，也在一定程度上帮助企业做智能化的转型。
魏天天：我认为在实际应用解决方案上还不够成熟，尤其在我们这个行业。商业地产行业与其他工业、医疗等行业都不一样的地方在于，他有很强的再定性，且行业是高度分散的。
过去几年，我们也接触过很多四小龙公司，或者大公司跑来跟我们说想要就地产行业做全行业解决方案，但这个其实是很难很难的。当他深入你的case，做定制化的时候，他的成本算不过来，这是我们看到的大痛点。
相比来说，初创企业想要做这件事情，甚至可能一个团队追着你就做这一件事情，恨不得半年帮你磨出一个产品，但他的稳定性是很大的问题，作为企业这么多资产和办法赌在初创企业，所以这个时候往往是错配的。
邓咏仪：你们的顾虑会是什么，当AI的技术落地的时候，你们会考虑哪些方面的因素，比如成本、稳定性、准确率，还是什么方面？
魏天天：稳定性是肯定的，现在地产并不是高科技行业，所有工作人都可以做，只是说有一些工作机器做了会更安全、高效。在这种情况下，我用机器去替代的意愿没那么高。比如说我到月球上这件事情，人的身体是有限的，所以我们行业会有这类普遍存在的问题。
在这种情况下，我用机器去替代这件事情，我的意愿没那么高。比如说我到月球上这件事情，人的身体是有限的，所以我们行业会有这个普遍存在的问题。
文皓：为什么大模型当前备受关注，却在实际应用中面临高成本、融资困难、难以盈利等诸多痛点？在分析这些痛点时，我认为可以从以下四个方面进行思考：
首先，大模型的初衷是通向通用人工智能（AGI），而非为某一行业提供特定工具。因此，大模型与行业应用之间存在较大的工程化挑战，包括对行业深刻理解的需求以及行业本身的复杂性。
其次，大模型发展速度极快，每三个月到半年就会迎来一次技术进步。在这种快速迭代的背景下，试图将大模型与行业应用深度结合，往往会面临技术进步和行业需求之间的巨大差距，进而影响了应用的实际效果。
第三，中国各行各业的数字化进程存在显著差异。正如魏总所提到的，许多传统行业的数字化进程尚未启动，或者仍停留在信息化阶段，距离智能化应用还有较大差距。在缺乏足够数据积累的情况下，如何实现智能化应用便成了一大难题。
第四，工程化落地方便，在我们开发中医大模型的过程中，我们深刻感受到了一些挑战。特别是在将名医的医案和病人问诊记录转化为数据、用以微调模型时，如何将传统中医的知识与数字化技术有效融合，如何与那些没有计算机背景的中医专家进行沟通和协作，都是需要花费大量时间和精力的关键问题。
不过，也正因为中科闻歌专注于To B和To G的业务模式，即便开发周期较长、市场竞争激烈，客户仍然愿意为我们的成果付费。因此，我们在这一领域仍然能够保持一定的生存优势，获得相对稳定的业务发展。这是我们的一项独特优势。
邓咏仪：其实人工智能背后还是需要非常多的人工，要做很多dirty work，数据先有了，才有智能。
周丹：大模型在场景下的落地，我们有些客户，特别是自己有研发能力的客户，他们从他们的IT部门或者从数科公司开始说想自己搞一个大模型，大模型他们也要落地，落地其实现在最容易的两个场景。
1）企业内部知识管理；
2）客户服务。很多客户自己想落地的诉求来看，落地的非常困难，我们总结起来主要是几条，第一个还是需要行业know how，数据集。
在整个软件工程跟算法，有很多问题需要解决，来让这个模型输出更加有效，更加稳定。比如说客服领域，某些答案是不能润色，不能改一个字的，比如营销活动就是按照市场部的营销活动，一字不差的表述出来，有些情况下我的服务可能是需要给用户提供情绪价值，需要让大模型来做一些相关的润色，给客户提供一些价值。
所以本身为了保证好用户的体验，其实我们对大模型还是要做监控跟质检，在特殊情况下要及时的切换回人工服务，在这些体系下面，其实我们都需要产品背后的技术的能力、以及团队对于这个行业的认知能力，需要独特的数据集来保证我们大模型的效果是真正能够提升的，这也是我们原先做SaaS产品的解决方案或者优势吧。
邓咏仪：我听到一个关键词：可用性。大模型在这两年里面相当于打了地基，但是在垂直场景里面落地的话要做到可用性足够高，出错率不能超过多少。如果没有达到这个层面，很难进入到更复杂的生产环节。
关于这个话题，五位嘉宾都给了非常精彩的回答。最后一个话题，想再回到相对轻松一点的氛围。说到底虽然现在gap很多，挑战很大，但是大模型这个事情出来才两年，所以想请问五位嘉宾，结合自己所在领域，比如说用一句话简单展望一下，AI大模型未来还会带来怎么样新的变革，或者说3-5年里最希望看到AI改变什么东西？
陈昊天：空间智能变革的不仅仅是机器人，而是大部分的自动化设备，最终会让自动化设备自主地完成。
艾智远：我们还是希望大模型能够重新塑造交互层，改变一些软件的原有形态，随着大模型落地，企业侧、政府侧的算力中心建设，也会更多向推理层转变，希望大模型真的有一天能够在核心业务上发挥更大价值。
魏天天：我挺认同今天上午一位嘉宾说的一句话，他说我们处理文字的大模型已经跑的很快了，但关于刚才讲到的空间这块，比如说听觉、视觉还是有很大的市场可以做。
线下端今年的奈飞，他很多的内容也有AI辅助生成的成分，但他马上在美国，费城、达拉斯要开奈飞乐园，跑到线下去，他要有交互，在这个过程中，我们今天的视觉大模型、听觉大模型等如果能够再往前跑一跑，那么人在线下的交互其实会是非常有想象力的，这是很大的市场。
文皓：在科技寒武纪大爆发时代，AI将深刻的改变我们的生产生活的方方面面，谢谢。
周丹：我们希望AI能够真正的去重塑客户服务的模式，为用户提供真正无与伦比的服务体验。
邓咏仪：感谢五位嘉宾今天给我们带来精彩的圆桌环节，我相信未来随着大模型的发展逐渐深入，在各行各业，包括在座的各位观众生活场景里面肯定有更多可以体现出来的价值点，也希望明年或者说更久以后，36氪也一直能陪伴这个行业一起成长，感谢各位嘉宾的分享，谢谢大家！
来源：36氪
中信证券：宠物食品行业景气仍将持续
发布时间：2024-12-03 08:57:30
36氪获悉，中信证券研报指出，宠物食品行业景气仍将持续，预计未来仍将保持10%—15%以上增长，在国产替代的趋势下，本土品牌预计将实现更快的增长。而在新的市场形势下，头部效应会愈发增强，品牌力的重要性愈发凸显，由此带来集中度的不断提升。今年以来，各家公司品牌业务发展势头良好，代工业务收入利润稳定增长，看好上市公司市占率的持续提升，建议板块配置。
来源：36氪
两市融资余额增加112.8亿元
发布时间：2024-12-03 08:50:04
36氪获悉，截至12月2日，上交所融资余额报9494.15亿元，较前一交易日增加35.18亿元；深交所融资余额报8918.67亿元，较前一交易日增加77.62亿元；两市合计18412.82亿元，较前一交易日增加112.8亿元。
来源：36氪
中信证券：手机及AIoT有望纳入2025年3C国补，看好产业链弹性
发布时间：2024-12-03 08:47:53
36氪获悉，中信证券表示，2024年8月25日，商务部等4部门发布《关于进一步做好家电以旧换新工作的通知》，鼓励地方结合当地居民消费习惯、消费市场实际情况、产业特点等，对其他家电品种予以补贴。我们乐观看待后续补贴政策的进一步推出，一方面扩大补贴品类，纳入手机、AIoT等品类，并在两会前后启动，另一方面延长补贴时间，有望带动消费电子产业链进入景气周期，聚焦产业链，我们认为受益程度上游>中游>下游，建议关注弹性较大的两类公司：IC设计、相对重资产的零部件。
来源：36氪
霍尼韦尔下调本财年业绩预期，与庞巴迪就发动机诉讼达成和解
发布时间：2024-12-03 08:41:54
当地时间12月2日，霍尼韦尔宣布与交通设备制造商庞巴迪签署战略合作协议，将在航空电子设备、发动机和卫星通信技术方面开展合作，预计该协议的潜在收入将高达170亿美元。此外，两家公司之间的所有遗留未决诉讼均已解决。此前霍尼韦尔因发动机定价争议与庞巴迪陷入纠纷，庞巴迪指控霍尼韦尔以更优惠的条件向其竞争对手出售发动机。（界面）
来源：36氪
中国银河证券：港股中长期配置价值较高
发布时间：2024-12-03 08:36:07
36氪获悉，银河证券研报指出，港股估值处于相对低位水平，盈利能力体现出一定韧性。随着增量财政政策加码，国内经济逐步恢复，港股中长期配置价值较高。配置机会方面，科技板块依然具备较高投资机会，特别是分母端和分子端双重改善预期的细分行业有望更多受益，具体包括互联网头部、消费电子等板块。在国内扩内需、稳消费等政策刺激下，当前估值水平相对较低的港股消费股有望上涨。在海外不确定因素扰动下，港股高股息策略仍具备吸引力，重点关注港股央企。
来源：36氪
AI芯片初创公司Tenstorrent获7亿美元投资，贝索斯参投
发布时间：2024-12-03 08:30:58
AI芯片初创公司Tenstorrent获得7亿美元投资，估值达26亿美元，旨在挑战英伟达在AI芯片市场的领导地位。公司计划开发价格亲民的GPU替代品，采用开源技术和常见组件，避免高成本组件，以提高成本效率。Tenstorrent由“硅谷芯片传奇”JimKeller领导，他曾在苹果、特斯拉和AMD等公司担任要职，致力于开发打破英伟达垄断的AI芯片。贝索斯的投资公司BezosExpeditions、LG电子和富达等参与投资，看好AI技术发展。（证券时报）
来源：36氪
中信证券：2025年春运有望成为航空周期试金石
发布时间：2024-12-03 08:26:39
36氪获悉，中信证券指出，展望2025年，航空国内线收益管理回归常态&国际枢纽建设&航油成本下降等积极因素持续累积。复盘历史，我们认为本轮上行周期的最大不同在于行业已经历连续5年的飞机低引进，2020~23年引进增速较2010~18年CAGR低8.3pcts。期待2025年航油压力缓解推动航司利润释放。2025年国内线收益管理有望回归常态，同时近期免签国家持续扩容等积极政策信号不断，2025年春运有望成为航空周期试金石。
来源：36氪
微创机器人：拟折价20%配售新H股，净筹资约2.66亿港元
发布时间：2024-12-03 08:25:17
36氪获悉，微创机器人公告，拟配售3470万新H股，配售价为每股7.85港元，较上一交易日收盘价折让约19.98%，筹资净额约2.66亿港元，拟用于集团核心业务发展。
来源：36氪
银河证券：重视中国式现代化进程中央国企的投资价值
发布时间：2024-12-03 08:22:55
36氪获悉，银河证券表示，重视中国式现代化进程中央国企的投资价值。1.央国企并购重组、整合资源的进程或有所加快。2.央国企市场化经营机制不断完善，2025年普遍推行末位调整和不胜任退出制度，经营水平和盈利能力有望进一步增强。3.央国企将更加重视上市主体的市场表现，加大分红力度、适时开启增持或回购等提振信心的行为将更加普遍。4.在海外不确定性扰动和国内经济新旧动能转换的背景下，央国企将发挥稳增长扩投资的引领作用，是不确定性中的确定性。
来源：36氪
资本市场对外开放再提速，引导更多优质外资投向上市公司
发布时间：2024-12-03 08:18:39
12月2日，由商务部、中国证监会、国务院国资委、国家税务总局、市场监管总局、国家外汇局等六部门修订的《外国投资者对上市公司战略投资管理办法》（以下简称“新《办法》”）正式实施。此次修订从五方面降低了外资战略投资的投资门槛，扩展了投资主体范围、放宽了资产要求、新增了灵活的投资方式，有助于进一步拓宽外资投资证券市场渠道，发挥战略投资渠道引资潜力，鼓励外资开展长期投资、价值投资。（证券日报）
来源：36氪
天风证券：内需刺激+产品周期共振，重点看好消费电子产业链
发布时间：2024-12-03 08:14:56
36氪获悉，天风证券研报认为，内需刺激+产品周期共振，重点看好消费电子产业链。政策持续刺激，消费电子产品以旧换新有望带动消费电子需求释放。软硬件创新持续催化，苹果新一轮产品周期开启。重点看好消费电子产业链，建议关注：1.苹果产业链；2.安卓产业链；3.消费电子品牌厂商。
来源：36氪
巴西国家石油公司：尚未就持有Braskem公司股份一事作出决定
发布时间：2024-12-03 08:12:15
当地时间12月2日，巴西国家石油公司（Petrobras）在一份证券文件中表示，该公司尚未就其所持巴西石化生产商Braskem公司股份的潜在交易做出决定，并将继续研究替代方案。巴西国家石油公司还表示，该公司没有参与Braskem主要股东Novonor和金融机构所谓的新谈判模式。（界面）
来源：36氪
中金公司：航空航天科技复苏在望，景气可期
发布时间：2024-12-03 08:11:37
36氪获悉，中金公司研报表示，2024年至今，航空航天科技板块业绩受需求影响逐步筑底。我们认为，在宏观环境快速变化的背景下，行业仍具备较强的需求刚性和长期确定性，伴随“十四五”收官及行业扰动因素淡化，行业景气复苏可期，低基数下板块有望于2025年迎来补偿式增长。
来源：36氪
英国11月BRC同店零售销售同比下降3.4%
发布时间：2024-12-03 08:06:40
英国零售商协会12月3日发布数据，英国11月BRC同店零售销售同比下降3.4%，前值0.3%。（界面）
来源：36氪
中金公司：煤炭板块具备投资价值，也存在阶段性交易机会
发布时间：2024-12-03 08:06:15
36氪获悉，中金公司研报表示，展望2025年，我们认为煤炭有望保持供需平衡，煤价中枢虽可能同比小幅下移，但仍保持在历史相对偏高位置，支撑行业基本面，预计行业整体ROE在低杠杆的情况下仍维持在10%以上（有息负债率30%左右），板块具备投资价值，也存在阶段性交易机会。
来源：36氪
美国微芯科技公司拟关闭亚利桑那州工厂，影响约500名员工
发布时间：2024-12-03 08:04:52
为汽车、消费设备和其他产品生产芯片的微芯科技公司（Microchip Technology）周一表示，计划关闭位于亚利桑那州坦佩（Tempe）的一家工厂，影响约500名员工。该公司还表示，订单量低于预期，并将第四季度的财测修正至接近最初预估10.3亿美元的低端。（新浪财经）
来源：36氪
华泰证券：传媒行业25年有望改善，关注AI应用及并购重组
发布时间：2024-12-03 08:02:53
36氪获悉，华泰证券研报表示，24年以来传媒板块估值波动较大。春节后因Sora、Kimi等大模型快速出圈，板块估值抬升，但后因国内大模型与海外仍存在客观差距等多种因素持续回调。展望25年投资关注三条主线：1.AI应用持续迭代，25年有望加速落地。投资逻辑由“主题性趋势投资”向“产业兑现投资”转变，行业发展仍具备较大空间；2.电影板块有望底部反转；促经济政策有望推动游戏、营销等顺周期行业回暖，精选龙头；3.并购重组方向。
来源：36氪
通用汽车将向LG新能源出售密歇根州一家电动汽车电池厂股份
发布时间：2024-12-03 08:02:11
通用汽车12月3日宣布， 已达成一项不具约束力的协议，将其在密歇根州兰辛即将完工的Ultium Cells电池厂的股份出售给其合资伙伴LG新能源。该交易预计将于2025年第一季度完成，但须符合惯例成交条件。通用汽车希望收回对该设施的投资。该交易不会改变通用汽车在Ultium Cells的所有权权益。当天LG在一封声明中表示，LG新能源正在考虑收购Ultium Cells位于密歇根州兰辛市的3号工厂。（界面）
来源：36氪
光大证券：同业活期存款“量大价高”，利率规范后将推动同存短端利率更加贴近政策利率
发布时间：2024-12-03 08:01:52
36氪获悉，证券研报表示，11月28日，市场利率定价自律机制工作会议召开，审议通过了《关于优化非银同业存款利率自律管理的自律倡议》和《关于在存款服务协议中引入“利率调整兜底条款”的自律倡议》。我们认为，1.现阶段非银同业活期存款利率总体偏高，利率规范后将推动同存短端利率更加贴近政策利率；2.非银同业活期整改后预估改善银行NIM 2bp，对银行经营形成利好。
来源：36氪
多项基础设施REITs信息披露指引发布
发布时间：2024-12-03 08:01:14
着力构建符合REITs特点与规律的信息披露体系，沪深交易所近日分别集中发布了多项基础设施REITs信息披露指引与相关业务办理指南。本次规则发布有利于进一步完善以“管资产”为核心的基础设施REITs存续期规则体系建设，持续提升信息披露的规范性、有效性和针对性，切实督促基础设施REITs市场参与主体归位尽责。（经济参考报）
来源：36氪
光大证券：煤炭交易大会召开在即，关注2025年长协基准价
发布时间：2024-12-03 07:57:28
36氪获悉，光大证券研报表示，中国煤炭工业协会、中国煤炭运销协会定于12月4日-6日在山东省日照市召开2025年全国煤炭交易会，是国内煤炭行业参会规模最大、规格最高、影响力最强的煤炭会议；此前，国家发改委发布《2025年电煤中长期合同签订履约工作通知》，规定了2025年中长期合同的任务量以及履约监管要求等，但并未涉及长协基准价相关的信息；预计大会前后将会进一步披露2025年长协基准价格相关情况。
来源：36氪
安永考虑在英裁员150个咨询职位
发布时间：2024-12-03 07:57:07
12月3日消息，安永提议在英国裁减150个咨询职位。安永英国分公司在一份声明中说，该公司正在与150名被确定为冗余职位的员工进行讨论。面临风险的职位约占安永英国咨询业务部门4700个职位的3%，不到该公司英国员工总数的1%。（界面）
来源：36氪
中信建投：关注5G-A、卫星通信、FTTR等新一代通信基础设施建设
发布时间：2024-12-03 07:53:57
36氪获悉，中信建投研报认为，在5G网络规模建设之后，秉承适度超前的基础设施建设理念，新一代通信基础设施将逐步开展建设工作，重点关注5G-A、卫星通信、FTTR等领域。此外，算力产业链景气度延续，海外算力产业链主要关注需求增长和新技术应用，国内算力产业链则主要受益于国产化应用比例提升，产业链各环节均有望受益。
来源：36氪
私募机构积极布局中证A500指增基金
发布时间：2024-12-03 07:53:35
凭借配置核心资产、布局新质生产力等特性，中证A500指数持续火热，引来私募机构竞相布局中证A500指数增强（以下简称“指增”）产品。截至目前，已有十余只相关产品完成备案，另有多只产品正在发行，还有多家私募机构将布局中证A500指数相关产品。业内人士透露，私募机构积极布局中证A500指增产品，既是基于对中证A500指数长期投资价值的看好，也是适应行业发展趋势、完善产品布局、满足投资者多样化需求的举措。（证券日报）
来源：36氪
华泰证券：A股资金供需改善迹象初现
发布时间：2024-12-03 07:51:21
36氪获悉，华泰证券研报表示，上周各类资金修复构成A股反弹的基础：1.交易型资金在连续两周降温后，上周出现边际回暖的迹象，散户、融资资金均转向净流入，融资活跃度由8.5%（上周一）回升至9.8%（上周五）；2.逆势资金中，ETF净流入规模回升至300亿以上，其中A500ETF净流入超200亿，后续A500产品上市或仍对ETF流入形成支撑；3.公募基金在11月月末（机构考核关键期）仓位出现回升迹象；4.险资受负债端增量资金入账的影响，四季度及明年一季度入市意愿或有所回升。
来源：36氪
ETF大爆发带来多重商机，券商竞相入局挖掘增长点
发布时间：2024-12-03 07:46:58
市场多变幻，轮到ETF大爆发。Wind最新数据显示，目前ETF产品数量已超1000只，全部上市ETF规模达3.65万亿元，较年初大增1.6万亿元。面对ETF市场快速扩容的机遇，不少券商正抓紧布局，有的券商甚至成立专门的部门和团队来全力推动ETF相关业务的拓展。如何布局ETF业务，一定程度上已经成为当下券商的一门“显学”。（证券时报）
来源：36氪
天风证券：内需刺激产品周期共振，消费电子产业链受关注
发布时间：2024-12-03 07:42:42
36氪获悉，天风证券研报称，政策刺激加上产品周期共振，消费电子产业链迎来发展机遇。江苏省推出3C产品补贴政策，贵州扩展以旧换新支持范围，促进消费电子需求释放。苹果新一轮产品周期即将启动，iOS18.2等创新将催化AI体验提升。投资建议关注苹果及安卓产业链相关企业，包括立讯精密、蓝思科技和比亚迪电子等，消费电子品牌则有传音控股和小米集团等。消费电子行业在政策与创新推动下前景看好。
来源：36氪