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SoHoBlink人工智能专业网制作的《2024人工智能产业链图谱及代表性企业4.0版》，整理了AI产业链框架，以及产业链上的代表性企业，帮助大家更好的学习AI整个产业链知识，同时可以借助我们的图谱寻找合适的供应商。
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最近，受到Kimi大火的刺激，国内大模型们又开始了新一轮“我有多长”的比赛了。 在Kimi 目前200万文本长度打底的情况下，其他各家没个四五百万打底，都不好意思见人了。 比如360那个“智脑”，号称能处理500万字长文本，而百度稍微低调些，打算下个月开放200万-400万的长文本能力。 最狂的是通义千问，直接升级到了1000万文本长度，成了全球文档处理容量第一的AI。
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最近，「新质生产力」理论正成为科技领域的热门话题。新质生产力是以新产业为主导的生产力，它相对传统生产力呈现出颠覆性创新驱动，具有产业链条新、发展质量高等特征，对新旧动能转换发挥着引领性作用。 而 AI 大模型技术的突破，正是驱动科技创新，构建未来产业的强大动力。人工智能带来的科技革命可能会像工业革命、信息革命一样，给每个人的生活带来巨大的改变。
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AlphaFold 3 是 Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 合作开发的 AI 模型。这项突破性的技术在过去几天里引起了人们的广泛关注，它实现了前所未有的能力——准确预测所有生命分子的结构和相互作用。这一非凡的壮举有可能改变我们对生物世界的理解，并为各个领域的深刻发现铺平道路。
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根据应用环境，可将机器人分为工业机器人和服务机器人两大类。广义的机器人系统还包括无人机。其中，工业机器人是指应用于生产过程与环境的机器人；服务机器人是指除工业机器人以外，用于非制造业并服务于人类的各种机器人。依据国内机器人产业发展特性，结合特殊环境作业需求，我国进一步将服务机器人分为个人/家用服务机器人、公共服务机器人和特种服务机器人。
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随着人工智能应用激增的最大受益者迎战市值称冠华尔街多年的iPhone制造商，英伟达可能很快超越苹果，成为全球市值第二高的企业。 几乎所有的人工智能应用程序，如开放人工智能研究中心(OpenAI)的聊天生成预训练转换器(ChatGPT)，都依赖于英伟达的高端芯片，这使得该公司股价在过去一年里增长近两倍，市值达到2.68万亿美元。
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2022年，全球云计算市场规模约为3.5万亿元，增速达到19%，预计在大模型、算力等需求刺激下，市场仍将保持稳定增长，到2026年全球云计算市场将突破约十万亿元。我国云计算市场规模在2022年达到4550亿元，较2021年增长40.91%，相比于全球19%的增速，我国云计算市场仍处于快速发展期，预计2025年我国云计算整体市场规模将超万亿元。
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近日，《2024中国AIGC产业图谱及代表企业》由SoHoBlink人工智能行业网站成功发布，图谱展示了AIGC产业链架构和部分企业，供大家学习参考。
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AI“笔替”是指利用人工智能技术（特别是自然语言处理技术和机器学习算法）来辅助或替代人类进行写作、创作等活动。这一现象在教育、科研、写作等多个领域引起了广泛的讨论和关注。以下是对AI“笔替”的详细解析：
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半导体指常温下导电性能介于导体和绝缘体之间的材料，主要由四部分构成：集成电路、光电器件、分立器件、传感器。但由于集成电路占了器件市场80%以上的份额，因此 通常将半导体和集成电路等价。而组成集成电路的微型电子器件或部件又统称为芯片，因此半导体产业的组成与集成电路和芯片都有关联，严格意义上讲半导体>集成电路>芯片。
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生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。 GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，多模态推动AIGC内容多边形，使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。
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工业场景要求严谨、容错率低，核心业务场景对模型准确率的要求达到95%以上、对幻觉的容忍率为0，因此通用基础大模型的工业知识往往不足以满足工业场景的应用需求。
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稀疏计算涉及稀疏度（sparsity）的概念，以及针对稀疏矩阵或向量的特殊计算方法。稀疏度是指矩阵或向量中非零元素的比例或占比。稀疏度可以通过以下公式计算： 稀疏度 = (全体元素个数 - 非零元素个数) / 全体元素个数。
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AI在其他诸多领域应用火爆，让市场趋之若鹜，然而一向无往不利的AI在生物医药领域却是冷静了下来。 一方面，随着人工智能的飞速发展，人们对AI制药仍然抱有畅想和期待；另一方面，AI制药公司面临的管线失利、裁员以及融资困难的问题不容忽视，况且目前并没有任何一款AI研发的药物成功上市。
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准确预测蛋白质和配体之间的结合亲和力对于药物发现至关重要。图神经网络（GNN）的最新进展在学习蛋白质-配体复合物的表示以估计结合亲和力方面取得了重大进展。为了提高 GNN 的性能，经常需要从几何角度研究蛋白质-配体复合物。
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用有机溶剂溶解聚合物是高分子材料研究和开发中必不可少的过程，包括塑料回收、聚合物合成、精制、涂漆和涂层等。然而，预测和理解聚合物-溶剂二元系统的相平衡或相分离是聚合物化学中尚未解决的基本问题。
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目前大家都在讨论LLM，LLM解决的问题是帮助机器像人类一样理解彼此的意图，本质上来讲，LLM更像是一个技术或者工具。但是人类社会发生变革的引线，往往是一个产品或者解决方案，比如电池技术的发展带来了长续航，但是真正改变大家生活的是电动车这样一个产品。
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学术界在推进技术方面发挥了巨大作用，但学术界和工业界往往存在一种分割状态。我们经常会看到这种现象：无数很棒的辅助工具在学术界被忽视，但在工业界很受欢迎。对于很多研究者来说，学习一种新工具可能存在困难，不愿意花费过多的时间去尝试，在当前自己掌握的工具足以应对各种问题时尤其如此。
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合理设计具有所需生物活性的新型分子是药物发现中一项关键但具有挑战性的任务，特别是在治疗新靶标家族或未充分研究的靶标时。
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