玛雅彩票软件_玛雅彩票玩法

ChatGPT掀起硅谷新一轮“AI革命” 中国科技公司跟还是不跟？******

　　2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万，而在两个月后，这一数据已经突破1亿。

　　在此之前，TikTok用了9个月跨过1亿用户门槛，Instagram则用了30个月，WhatsApp和Meta则分别用了42个月和54个月，Twitter更是用了60个月完成这一目标。

　　用“一夜蹿红”来形容ChatGPT并不为过。微软联合创始人比尔·盖茨甚至表示，这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。

　　盖茨表示，在2023年，人工智能将成为最受人们关注的热点板块，他个人认为这种现象是非常合理的。同时，人工智能技术在未来，对于社会的影响将不低于个人电脑等技术。

　　近日，有消息称微软将在未来几周内把最新GPT-4版本的ChatGPT整合进必应搜索，直接对谷歌搜索地位发起挑战。

　　而对于微软通过ChatGPT的进攻，谷歌方面并未马上通过自身大型自然语言对话模型LaMDA进行反击，但其CEO Sundar Pichai也表示，2023年是AI用于对话和搜索的转折点。

　　在国内，ChatGPT概念股持续火爆，国内包括搜索、游戏以及投资等多个领域公司均对这一技术保持了高度关注。第一财经记者在对这些公司采访后了解到，目前国内AI(人工智能)技术在一定程度上已然处于追随位置，在找到准确落地模型后，ChatGPT或将成为国内AI快速发展甚至弯道超车的一次机会。但在资本市场中，对相关概念股应持审慎态度，长期关注技术进展与落地应用。

　　谁在追捧ChatGPT？

　　2015年，连续创业家埃隆·马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等人联合创立人工智能研究实验室OpenAI，主要目标包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。

　　在成立的7年时间里，OpenAI引入微软10亿美元投资并邀请量子计算专家、ACM计算奖得主Scott Aaronson等人加入。ChatGPT则是OpenAI在2022年11月30日上线的聊天机器人模型，其网页应用允许用户免费使用，目前用户与ChatGPT之间的对话互动包括了普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等。

　　由于“无所不知”和高度智能化让ChatGPT在推出后受到用户追捧。

　　瑞士跨国投行瑞银集团(UBS)在最新发布的一份研究报告显示，ChatGPT成为史上增长最快的消费者应用。该报告援引数据分析公司Similarweb的数据称，1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT，是12月份的两倍多。

　　而在ChatGPT后的1个月，谷歌CEO Sundar Pichai在公司内部发布了“红色警报” (Code Red)，并要求多个团队集中精力，解决ChatGPT对该公司搜索引擎业务构成的威胁，同时批准了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天机器人的计划。

　　微软更是将ChatGPT视为新一代技术革命，并宣布向ChatGPT开发者OpenAI追加投资数十亿美元，将其AI工具整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品中；

　　除了微软和谷歌两大科技巨头外，Meta也表示将向OpenAI支付数百万美元，帮助ChatGPT为Facebook和Instagram生成创作者内容。最近，亚马逊AWS成立了一个小型工作组，意图拓展ChatGPT等AI工具对企业的工作职能。

　　“在过去的几个月里，从文本到图像模型、ChatGPT和更广泛的生成式AI席卷了世界，让AI的力量更容易被理解。”Radical Ventures投资人Sanjana Basu在LinkedIn上发表的帖子中写道。

　　红杉合伙人Sonya Huang、Pat Grady也撰文表示，当下行业正处于生成式AI第四波发展浪潮中——杀手级应用涌现阶段。随着各大平台发展成熟，AI模型继续变得更好、更快、更便宜，越来越多的模型免费、开源，应用层面将出现大爆发。

　　正如当初移动通信技术在结合了GPS定位、相机及随身连接等新功能与特点后，催生了一系列新型的应用程序，红杉预计当下AI模型的发展也将推动新一轮生成式AI应用的爆发。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了市场机会一样，预计杀手级应用也将出现在生成式AI领域中。

　　国内企业紧急布局

　　京东科技相关负责人对第一财经记者表示，ChatGPT确实是一个令人兴奋的前沿探索，现在确实是AI应用发展的好时机，尤其是应用落地的时机。

　　京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬对AI发展比较乐观，并认为AI未来肯定要走产业路线，AI在产业界应用机会比学术界更大。何晓冬称，京东会不断结合ChatGPT的方法和技术点，融入到产品服务中推动人工智能的产业落地。

　　以京东云言犀为例，该系统是京东大规模商用的客户服务系统，每天和用户进行1000万次的交互，使得算法能够及时的迭代更新。何晓冬表示，相对来说，ChatGPT更加开放一些，例如闲聊、文本的生成，大家对体验相对有容忍度。而京东的场景更加垂直，必须解决用户的问题，所以京东云更加聚焦于任务型多轮对话，考量的是对话的精准度、客户的满意度，满足成本、体验、价格、产品、服务等要素的要求。

　　何晓冬表示，从使用体验上，ChatGPT让人感觉耳目一新，无论是流畅性，还是逻辑感都非常强，但存在的问题是，内容“干货量“偏低，逻辑强于内容。从技术角度上，ChatGPT最大的创新点在新的半监督学习算法，使得它对用户的意图理解，可能快达到大规模商用的搜索引擎水平。

　　何晓冬认为，相较于之前大量使用无监督深度学习算法，ChatGPT模型背后的算法和训练过程更加新颖。如果没有人的数据甄选，这个模型参数即便大十几倍，也很难达到这个效果。尤其ChatGPT把生成的文本模型更加“组织化”，这是非常大的技术创新。“在某种意义上，这其实是对过去一味追求(参数)大和追求无监督学习的一个路线修正。”何晓冬表示。

　　一些中国的游戏公司也开始在部分项目中加入ChatGPT技术。

　　创梦天地副总裁王习对记者表示，2022年三季度的时候，Fanbook已经在与ChatGPT开始对谈合作，谈拢后数据接口团队进行了二次开发，在2022年11月ChatGPT在Fanbook平台上线。Fanbook是一款由创梦天地于2021年7月前后正式推出的社群类应用，定位于“用技术手段来提升企业里面客户和产品之间的协同”的工具。

　　Fanbook的本质是用AI机器人辅助进行大规模用户管理的一个社区工具。王习表示，Fanbook中有几十个机器人助手，包括资讯机器人、数据机器人、积分机器人等，ChatGPT只是其中一个机器人。

　　“我们主要还是用ChatGPT来服务社区和用户，这是引入它的一个核心。”王习表示，本质上团队是想要在平台上将ChatGPT进行商业化应用，并不是碰概念，“可以提供写稿、写代码等服务，可以按次收费，也可以包月等方式收费。”

　　“对话方面可以用来对接客户做服务工作，代码方面可以用它来检查代码，而在图片上面，用AI生成会快很多，至少能够出一个基础框架，省了很多人工。”王习认为，在游戏行业里，以ChatGPT为代表的AIGC至少能够起到一定的辅助作用。

　　此外，虽然百度并未对“3月份推出类ChatGPT应用”的消息予以回应，但据记者多方了解，百度内部正在准备类似ChatGPT产品的消息属实。

　　在2022年末的一场百度内部沟通上，当时百度董事长李彦宏就提及到ChatGPT，称最近包括自己周边同行业同领域的朋友和好多不同领域、跨界的人都在问他怎么看ChatGPT。他称这样一个天天在琢磨的技术方向引起如此大的舆论场和关注度很不容易，并表示包括ChatGPT在内的AIGC技术能做成什么样的产品满足需求还存在不确定，作为一家公司能否把这么酷的技术变成人人需要的产品是最难的，也是最能够产生影响力的。

　　在相关产品上，在今年1月10日，百度曾宣布百度搜索将升级“生成式搜索”能力，基于百度自研的生成式模型能力，为用户开放式的搜索提问或定制化的信息需求“创作答案”。

　　此外，一些上市公司近期也对ChatGPT领域布局动态进行了回应。

　　近期连续涨停的赛为智能在回答投资者询问时表示，公司属于人工智能板块，但对ChatGPT没有相关布局。可能有些机构将公司列进了ChatGPT概念股，公司对此并不知情。

　　2月3日早间，赛为智能收深交所关注函。深交所要求公司结合2022年预计收入大幅下滑、连续多年亏损的具体原因、经营业务情况等，说明公司基本面是否发生重大变化，近期股价涨幅是否与公司基本面相匹配。同时，还要求公司详细说明是否具有机器人相关业务。截至2月3日收盘，上述公司周内涨幅已高达74.92%。

　　汉王科技也因ChatGPT概念连续多日获得涨停板，汉王科技首席数据技术官聂昱称：ChatGPT的出现极大地扩展了AI能力的边界，从而扩展了AI技术的市场应用空间，对于整个人工智能相关行业是一个极大的鼓舞。对于人工智能行业的科技公司和从业者来说，都有必要深入地思考未来在技术生态链中的定位，以及公司未来在研究方向和业务应用方向的定位与布局。

　　在近期举行的电话会议上，面对机构投资者关于ChatGPT业务布局情况的提问，科大讯飞方面也表示，公司有信心在预训练认知智能大模型上代表中国实现突破。科大讯飞承建了中国唯一的认知智能国家重点实验室，具备算法实现和持续创新的能力。预训练模型如果能够在诸如教育、医疗等专业领域和行业场景深度结合，会有巨大的潜在商业价值。

　　但在机构看来，相对于微软、谷歌给出具体技术落地方向的动作，国内相关上市公司仅发布了相关人工智能技术积累，具体商业化落地案例并不是很多。

　　AI产业新机遇在哪？

　　对于微软、谷歌等公司与国内厂商之间在ChatGPT方面的差异，Forrester分析师卢冠男对第一财经记者表示，GL- ChatGPT是OpenAI对GPT模型演进迭代的成果之一。微软更多是从资金和商业场景上给予支持。在技术探索上，由于GPT模型商业价值和表现水平的不确定性，国内技术厂商以往没有激进的投入。随着ChatGPT近期的火热，预期看到更多的国内技术厂商会在这方面快速追赶。

　　此外，卢冠男称，OpenAI在探索技术模型演进的同时，也在探索商业化方式，主要以API的形式提供服务给开发者。所以在ChatGPT备受关注后，国外同时也涌现了很多围绕其API进行创新的应用。相比而言，国内科技公司对生成式AI(GenerativeAIorAIGC)应用场景的探索还比较有限。应用探索是需要以模型服务作为基础。相信在国内技术厂商对该领域布局后，未来可以看到更多的本地化应用探索。

　　安永全球首席技术官Nicola Morini Bianzino也认为，目前还没出现在企业中使用ChatGPT的“杀手级”用例，但这种状态可能很快就会改变，未来6到12个月将带来实验的爆炸式增长，尤其是当公司能够使用OpenAI的API在ChatGPT上构建之后。

　　作为AI行业的分支，当下正火热的ChatGPT与AIGC能否给国内AI行业企业带来弯道超车的机会？宜远智能吴志力博士对第一财经记者表示，中国在AI领域个别细分领域有全球优势，但整体而言还是扮演跟随者角色。既然AIGC与ChatGPT成为全球技术创新突破口，在中国也会成为下一波AI发展热潮掀开序幕的角色。AIGC与ChatGPT带动微软、谷歌all in AI，也能增强中国对AI基础架构、战略投入及普及应用的信心。

　　卢冠男对记者表示，国内AI超车的关键条件是技术是否显著改变现有市场格局。目前ChatGPT在应用场景和商业化探索上还处于非常初期的阶段。作为生成式AI的一种，ChatGPT的表现无疑给行业在应用实践上带来很多想象空间。但是在应用落地后，是否能在消费市场提供独特价值？是否能在企业市场更好地支持其数字化转型的具体需求？其结果还有待观察。

　　对于可借鉴的ChatGPT商业化落地案例，卢冠男举例称，Forrester定义了图灵机器人(TuringBot)这样一个细分市场格局，将图灵机器人定义为一种AI驱动的软件，可以帮助应用程序开发团队以自动和自主的方式设计、构建、更改、测试和重构软件代码和应用程序，如GitHub Copilot这种服务。

　　虽然图灵机器人不是完全依赖ChatGPT而实现，但也是基于类似AI模型而构建的软件服务，有潜力赋能企业的软件开发团队，帮助企业加速产品的开发、提高代码准确性和部署速度。相比于其他商业化方向，图灵机器人的买方画像清晰，衡量收益的方式明确，属于2023年企业在生成式AI领域需要关注的技术之一。

　　巨头入局、趋势确定，资本市场热度持续，该如何看待ChatGPT在资本市场扮演的角色？东吴证券王丽颖表示，ChatGPT既不是单纯的概念炒作，也不能定义为划时代的技术突破，更多是在AI技术上的迭代更新，加上行业影响力人物的宣传，使得相关市场概念突然爆发，但相关公司更多公告的是技术储备，能否落地、获得商业收入，还需要一个很长的过程。

　　其次，王丽颖称，新技术的推广涉及到知识产权与数字确权问题，在安全背景下能否快速推广，也是一个很重要的观察点。第三是技术亮眼在帮助人们出具文章、文字、诗歌等方面，也涉及到对应的技术领域的道德层面讨论，最终扩展到多大程度也需考证。因此，资本市场的ChatGPT概念股更多是短期热点，长期需观察技术等综合因素，不建议追涨，即使追涨，也应追龙头公司，并保持追踪、及时止损。

36项关乎农业农村发展的重大科学命题发布******

　　光明网讯（记者宋雅娟）“突破性作物新品种培育的遗传学基础”“农作物数字化育种技术创新与体系创建”“重大作物病害新靶标发掘与绿色农药创制”……在12月16日举办的2022中国农业农村科技发展高峰论坛暨中国现代农业发展论坛上，中国农学会公开发布了36条农业农村重大科学命题。

　　本次发布的科学命题，经业内权威专家从前瞻性、全局性、产业发展紧迫性、科学规范性等维度开展多轮次咨询、多视角凝练、多领域适配后产生，学科领域丰富多样，涵盖农学、植保、园艺、土化、畜牧、水产等多个领域。

　　这些科学命题体现了战略性、基础性、前沿性、交叉性，聚焦国家战略科技力量和战略性新兴产业；关注生物育种、基因编辑、生物安全等重点领域的基础研究问题、颠覆性及关键核心技术；涵盖品种、农机、植保、防灾等关键环节。

　　据悉，开展科学命题的凝练发布旨在为提升农业农村科技创新有效性、针对性、适配性和前瞻性，引领科技创新趋势和科研攻关方向，破解农业农村发展科技瓶颈。

　　1.粮豆产能提升和复合种植的生物学基础与生态效应

　　基于“稳粮增豆”粮豆复合种植的科学需求，创新选育抗豆类除草剂粮作品种，研发配套关键技术和机械，组织生态适应性研究，构建高效育种和示范推广体系。

　　2.育种导向的农作物重要基因挖掘与新种质创制

　　基于农作物种业转型升级对重要基因和新种质的需求，利用多个育种群体，在目标环境下开展多年、多点、多组学测试，构建育种大数据，在育种过程中高通量挖掘关键基因，创制和筛选优良新种质。

　　3.农作物杂优群与杂种优势形成机理解析

　　剖析我国主要农作物杂种优势群的形成和改良规律，阐明杂种优势形成的遗传和分子机理，建立不同作物杂种优势的预测模型，促进强优势农作物杂交种的分子设计和培育。

　　4.突破性作物新品种培育的遗传学基础

　　大规模挖掘优异新基因并解析其遗传调控的分子网络，破解重大品种的底盘遗传基础，提升定向设计育种的工作效率和效果。

　　5.氮高效利用的遗传基础与调控网络

　　加强作物氮高效利用的遗传基础研究，培育高产和氮高效协同改良的新品种，在减少氮肥投入的情况下持续提高作物产量。

　　6.农作物数字化育种技术创新与体系创建

　　利用智慧农业工具，开展数字育种技术创新及配套体系创建，升级打造农作物精准育种平台，加速推进我国进入智能设计育种4.0时代。

　　7.作物品质性状形成的遗传学基础与调控网络

　　运用遗传学、组学、生物信息学和合成生物学等先进技术，阐明作物品质复杂性状的遗传学基础，解析分子调控网络，为创制优质种源、增进全民健康奠定基础。

　　8.作物高光效的分子基础

　　阐明主要作物中光合机器发育、调控、延寿及抗逆的分子机理，揭示植物光保护、光呼吸的新机制，破解作物光合效率与环境的互作机制，构建作物高光效的调控网络，奠定主要农作物高产育种的重要基础。

　　9.热带作物产量与品质协同调控机制

　　以橡胶树、香蕉、木薯等重要热带作物为研究对象，挖掘调控产量和品质形成的关键基因，阐明产量和品质性状之间的互作调控网络，揭示复杂性状的遗传演化机制，为创制高产优质新种质奠定基础。

　　10.农业合成生物学育种技术

　　通过对优良性状的解析制定多基因表达调控的环路设计方案，整合不同优良性状的调控网络和互作机制，完善多基因、大片段与染色体水平的基因操作等底盘技术，对优化的目标性状组合进行设计合成，最终实现设计育种的目标。

　　11.园艺作物重要育种价值的基因挖掘与种质创制

　　挖掘有重要育种价值的园艺作物基因，并用于创制新种质，选育具有自主知识产权的优异品种，促进园艺产业打赢种业翻身仗、保障周年供应、实现高质量发展。

　　12.园艺作物响应设施逆境和连作障碍的分子基础

　　聚焦克服设施逆境和连作障碍的需求，解析园艺作物响应设施逆境和连作障碍的关键基因调控网络及分子机制，奠定园艺作物品种基因改良和绿色环控技术研发的理论基础。

　　13.园艺作物嫁接愈合机制与智能控制

　　研究接穗-砧木嫁接亲和/排斥互作机制，鉴定决定愈合及后期表型关键基因，量化嫁接愈合进程温、光、水、肥环境管理参数，筛选优良砧木品种，创建愈合期多元综合感知与控制系统。

　　14.害虫免疫系统调控及免疫抑制剂创制

　　解析害虫免疫调控机制，开发靶向抑制害虫免疫系统的新型农药，提升杀虫效率，减少杀虫剂使用，促进农业绿色可持续发展。

　　15.重大作物病害新靶标发掘与绿色农药创制

　　挖掘原创性分子靶标，创新分子设计技术，创制高效、低风险的绿色农药，加强产业化及应用推广，持续提升病害防控效能。

　　16.重大跨境迁飞性害虫群聚灾变机制与精准预警

　　解析重大害虫跨境迁移规律及群聚成灾机制，创新智能化监测预警系统及区域性绿色防控技术，实现迁飞性害虫精准预警及科学防控。

　　17.盐碱地“以种适地”生物学基础与潜力提升

　　选育耐盐碱植物，筛选噬盐微生物，突破改良共性技术和水肥个性关键技术，创制改土新材料新装备，形成以种适生作物生物学基础与潜力提升的解决方案。

　　18.土壤碳汇与耕地质量提升

　　探索构建不同区域高产农田土壤腐植酸组分含量与比例指标体系，利用秸秆高效转化黄、棕、黑腐植酸技术，快速增加土壤有机碳，提升耕地地力。

　　19.耕作制度精准区划与边际土地优化利用

　　创建集食物丰产、优质和资源持续利用于一体的耕作制度区划新方法，制定耕作制度精准区划，优化边际土地利用，提升食物产能。

　　20.畜禽智能表型组与基因组育种

　　开展大规模、智能化、高精度表型测定，结合创新基因组检测与分型技术，实现基因组精准选种选配，促进畜禽新品种培育与配套系选育。

　　21.畜禽动态营养供给精准评估与调控

　　根据畜禽遗传背景、生长阶段、生理状态、养殖规模的不同构建其动态营养需求模型，采用AI影像评估畜禽营养状态，通过智能饲喂技术等进行精准营养与调控，提升畜禽饲料利用效率。

　　22.地方畜禽优异性状遗传基础与环境互作

　　建立适于地方畜禽遗传资源抗逆表型鉴定评价方法，阐明抗逆表型形成中遗传与环境因素互作关系，促进地方畜禽遗传资源的保护与利用。

　　23.节粮高繁畜禽种质资源创制和培育

　　充分发掘调控畜禽的生长速度、饲料转化利用与代谢、繁殖性能相关的分子机制与关键基因，运用前沿的育种技术手段，创制节粮高繁殖性能的畜禽新品种。

　　24.动物体细胞克隆和高效繁殖技术

　　创新应用动物体细胞克隆技术、活体采卵体外受精技术、同期发情超数排卵胚胎移植技术、单精注射技术等高效繁殖技术，加快优良个体的遗传资源利用，保护利用濒危种质资源和缩短育种进程。

　　25.重要动物疫病区域净化技术的集成创新

　　围绕养殖到屠宰全链条，系统集成风险识别和生物安全防控技术，建立动物疫病区域净化模式，保障畜牧业持续健康发展。

　　26.新发与重现动物致病与免疫机制

　　研究新发与重现动物疫病病原感染致病、病原拮抗或逃逸宿主天然免疫、病原的抗原结构及其诱导保护性免疫应答的分子机制，为疫病防控技术与产品的创新奠定理论基础。

　　27.水产优异种质资源全景图谱与新种质创制

　　创新计算生物学和前沿育种技术，开展水产优异种质资源精准鉴定，绘制种质表型和基因型全景图谱，创制突破性新种质，加快填补水产种业空白。

　　28.渔业碳汇形成机制与扩增途径

　　阐明渔业碳汇形成过程与机理，建立计量标准，创新扩增途径，推动渔业碳汇产品市场化交易实践。

　　29.水产优异种质资源多样性与演化机制

　　解析优异水产品种形成规律，挖掘一批优异新基因资源，创制更多的优异新种质，力争在遗传多样性规律解析、多组学数据整合、重大品种形成规律分析等方面取得新突破。

　　30.动植物表型性状信息高通量精准获取与智能解译

　　创制面向生命和生长环境信息的高精度传感器，建设人机协同的多尺度、多生境、多区域动植物数据信息采集体系，实现表型性状的高通量精准获取与智能解译，促进智慧农业发展。

　　31.土壤-机械-作物互作机制与智能农业装备

　　数字化表征农田作业系统土壤-机器-作物互作的力学行为和演变规律，创新多元异构互作信息的机载协同感知、实时在线监测和自适应调控技术，创立机器作业新原理、新方法和新机构，创制高性能智能农业装备，促进现代农业高质高效绿色发展。

　　32.农情信息感知、智能监测与智慧决策

　　创建高效的“天-空-地”一体化的农情信息感知系统，创新AI+大数据结合知识驱动的智能监测、智慧决策技术，推动农业生产迈入可感知、可定量、可计算、可调控和可预测的智慧生产阶段。

　　33.倍性操作与快速驯化技术

　　系统鉴定重要野生种、农家种、育成品种遗传与表型特征，挖掘农业生物种质资源在驯化和改良以及区域适应过程中的全景组学基础与多样性产生机制，建立杂交育种和单倍体育种以及多倍体育种的技术体系，大幅度缩短育种年限。

　　34.关键蛋白定向进化技术

　　建立作物基因定向进化的新方法，充分挖掘重要基因新等位型，突破现有种质资源限制，与理性设计相结合，实现根据生产需求人工“定制”优异性状，实现关键蛋白在分子水平的模拟自然进化，提供关键功能位点的人工进化新方法。

　　35.多基因叠加操作技术

　　开发针对微效多基因决定性状的多基因操作技术体系，挖掘与利用更多目标性状，克服目前单基因决定的性状发掘与利用的局限，提升其在种业创新应用中的价值。

　　36.农业干细胞育种技术

　　建立大家畜的多能性干细胞系，通过体外配子诱导分化，体外胚胎制备与基因组筛选相结合，突破体内发育的固有时间周期，极大缩短育种的世代间隔，加速育种进程，努力克服现有育种体系存在的固有世代间隔，特别是缩短大家畜世代间隔时间。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）