【产业互联网周报】黄仁勋预测AI下一波浪潮：具身AI；外媒：美将限制中企使用亚马逊、微软等云服务；ChatGPT访问量下滑明显，6月增速或为负数……
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【产业互联网周报是由钛媒体TMTpost发布的特色产品，将整合本周最重要的企业级服务、云计算、大数据领域的前沿趋势、重磅政策及行研报告。】
上周（7月3日-7月9日）《华尔街日报》援引知情人士的话报道称，拜登政府正准备限制中国企业使用美国云计算服务，可能会要求亚马逊和微软等美国云服务提供商在向中国客户提供使用先进人工智能芯片的云计算服务之前，寻求美国政府的许可。报道还称，美国商务部预计将在未来几周内实施该限制，并作为今年10月推出的半导体出口管制新政的一部分。
IDC分析师崔凯分析称：“这个限制措施现在尚未被官方确认，但主要应该还是限制GPU的使用与大模型的训练，其他方面的影响应该不会很大。”（第一财经）
国内新闻
恒生电子与华为云签署AI大模型联合创新协议
恒生电子与华为云在东莞松山湖正式签署AI大模型联合创新协议。恒生与华为云将通过联合创新项目打造金融证券行业通用大模型，并基于丰富的业务场景及需求，结合华为云全栈自主创新的产品及解决方案，共同开展大模型金融证券场景创新，联合研究探索金融证券行业大模型标准、安全、伦理等理论研究，并发布相关成果。
字节跳动造机器人，团队计划扩充到百人
“机器人”作为未来科技发展的一大领域，目前已吸引了众多国际大厂的参与，包括波士顿动力（现代旗下）、特斯拉、小米、腾讯等。据悉，字节跳动也将入局机器人行业，爆料称团队已有约50人，计划年底扩充到上百人，并生产一些服务字节自己的电商履约需求，能在仓库里分拣、打包货物的机器人。报道称，字节机器人团队目前隶属于字节AI Lab，其负责人是AI Lab总监李航。李航曾担任华为诺亚方舟实验室主任和首席科学家，2017年加入字节，现在向字节副总裁、算法技术负责人杨震原汇报。
据此前报道，字节跳动近年来已多次出手投资机器人相关公司，包括未来机器人、大寰机器人等，主要还是工业智能制造相关领域，与今日爆料的消息较为吻合。爆料还称，字节跳动对于人形机器人持观望态度，认为“像波士顿动力这种做了30年还不盈利的行为，可能不适合字节”。（晚点LatePost）
中国移动将发布“九天”1+N大模型，中移研究院首席科学家冯俊兰带队
从中国移动内部人士获悉，中国移动将于近期发布“九天”1+N大模型，同时面向政务和客服两大应用场景。该知情人士透露，牵头负责中国移动大模型技术及产品研发的负责人是中国移动研究院首席科学家、人工智能与智慧运营中心总经理冯俊兰。此前，冯俊兰带领的“九天”团队主要从事人工智能技术及相关产品研发，此次大模型产品技术研发，具有前期准备。（新浪科技）
中国电信发布TeleChat大模型
中国电信数字智能科技分公司正式对外发布中国电信大语言模型TeleChat，并展示了大模型赋能数据中台、智能客服和智慧政务三个方向的产品。此外，以TeleChat为底座的教育版大模型TeleChat-E在全球大模型综合性考试评测榜单C-Eval上排名第七，前几名包括GP4、ChatGPT等知名大模型。
大模型测试验证与协同创新中心正式成立
中国信通院与上海人工智能实验室联合发起的大模型测试验证与协同创新中心正式成立。中心将围绕大模型能力测评、大模型系列标准、生态服务、模型治理和软硬件协同五方面开展工作。
国内首个开源桌面操作系统“开放麒麟1.0”正式发布：兼容Win/安卓应用
我国首个开源桌面操作系统“开放麒麟1.0”正式发布，标志着我国拥有了操作系统组件自主选型、操作系统独立构建的能力，填补了我国在这一领域的空白。目前适配支持X86、ARM、RISC-V三个架构的个人电脑、平板电脑及教育开发板，可以满足绝大多数个人用户及开发者的使用需求。
对于操作系统的新玩家来说，生态无疑是最重要的，开放麒麟1.0的软件商店上架了百余款Win应用、Android应用，涵盖办公、社交、影音、游戏等多种类别，可以满足绝大多数用户日常应用需求。（一分钟科技）
华为发布国内首个多主架构数据库方案
华为存储与万里数据库共同发布“存算分离&多主架构联合创新方案”，联合GreatDB万里安全数据库、参天数据库加速引擎和华为OceanStor闪存存储，基于存算分离架构打造我国首个多主架构数据库方案。（科创板日报）
腾讯云正式发布向量数据库，预计8月登陆官网
腾讯云正式发布面向大模型训练的向量数据库（Tencent Cloud VectorDB），预计8月正式登陆腾讯云官网。发布会上，腾讯云数据库副总经理罗云指出，向量数据库已经在QQ浏览器、腾讯视频、腾讯游戏、QQ音乐、搜狗输入法等30+业务场景中应用，并自研了分布式向量数据库核心引擎Olama，原名ElasticFaiss。据钛媒体App了解Olama最早于2019年4月进行孵化，目前可支持十亿级别的单行向量数据索引、查询QPS达到百万、响应延迟在20毫秒。
海外消息
黄仁勋预测AI的下一波浪潮：具身AI
没能搭上AIGC第一班列车的人们，目前最关心的问题就是AI下一波浪潮将如何发展。对ChatGPT“眼红”不已的马斯克告诉我们——未来人形机器人的数量将远超电动车；AI界最大的卖铲子的公司英伟达CEO黄仁勋点出——下一波AI浪潮是具身AI（Embodied AI）；AI顶流公司OpenAI也暗戳戳地发出信号——投资了一家「具身AI」公司。
这是一种能够理解、推理并与物理世界交互的智能系统，如同它的英文名一样，它比现阶段的AI形态，多了一个“body”。黄仁勋认为机器人、自动驾驶汽车，甚至包括因为理解物理世界而变得更加聪明的聊天机器人，都属于“具身AI”的范畴。（硅兔赛跑）
李飞飞团队：机器人接入大模型直接听懂人话，无需额外数据和训练
AI科学家李飞飞带领的团队日前发布了具身智能最新成果：大模型接入机器人，把复杂指令转化成具体行动规划，人类可以很随意地用自然语言给机器人下达指令，机器人也无需额外数据和训练。李飞飞团队将该系统命名为VoxPoser，相比传统方法需要进行额外的预训练，这个方法用大模型指导机器人如何与环境进行交互，所以直接解决了机器人训练数据稀缺的问题。（科创板日报）
Meta新推软件Threads五天新增1亿用户，打破ChatGPT创下的记录
美国数据追踪网站于7月10日表示，Meta为与推特竞争而推出的应用程序Threads在不到五天内就拥有了超过1亿注册用户，打破了人工智能应用程序ChatGPT创下的增长最快的消费应用程序记录。（澎湃）
谷歌论文展示量子计算机新突破！超算47年任务几秒即可完成
近日，谷歌内部研究人员在ArXiv发布预印本论文，其中显示，谷歌团队在2019年推出的Sycamore处理器的基础上，进行了进一步升级，将处理器从53个量子位提升至70个量子位，其性能是此前版本的2.41亿倍。
谷歌表示，目前业内最先进的超级计算机Frontier需要47.2年才能计算完成的任务，53个量子位的Sycamore处理器只需要6.18秒就能完成。新版70个量子位的Sycamore处理器，则能够以更快的速度完成计算。（品玩）
OpenAI宣布：GPT-4将正式开放使用，本月底向新的开发人员开放API访问权限
OpenAI当地时间7月6日宣布，其最新的大型语言模型GPT-4将通过其API正式开放使用。目前，所有OpenAI的API付费用户（有成功支付历史的）都可以访问拥有8K上下文记忆的GPT-4。并且该公司计划在7月底向新的开发人员开放API访问权限，然后通过算力可用性来调整可用限制。这意味着全球开发者都能使用GPT-4大型语言模型，来增强自己的应用程序或开发全新的生成式AI应用。（财联社）
SHEIN再次否认提交赴美上市申请
据报道，SHEIN已向美国证券交易委员会（SEC）提交了IPO注册申请，有可能在2023年底前挂牌上市。据悉，SHEIN估值达600亿美元，如成功上市，SHEIN可能成为在美上市中估值最高的中国公司。对此，SHEIN方面仍旧回应称“否认传言”，并未透露更多细节。此前也有消息称SHEIN已秘密提交材料申请赴美上市，均遭到公司否认。（路透社）
ChatGPT访问量今年以来环比增速明显下滑，6月或为负数
据国外网站数据分析工具SimilarWeb数据，ChatGPT的访问量增速出现明显下降。数据显示，今年前三个月，ChatGPT访问量的环比增长率分别为131.6%、62.5%和55.8%，但4月份明显放缓为12.6%，5月已变为2.8%，据预测，6月的环比增长率有可能为负数。（上海证券报）
融资
贝联珠贯完成5000万元天使轮融资
近日，浙江贝联珠贯宣布完成5000万元天使轮融资，由元璟资本、红杉中国种子基金和舟轩股权投资。贝联珠贯是一家高效云资源管理服务提供商，致力于通过技术手段帮助客户大幅节省IT资源成本，业务涵盖多个关键技术领域，包括在线业务型算力（业务系统运行需要的虚拟机、容器，数据库等）、大数据型算力（离线分析型和在线分析型）、AI型算力在内的算力市场，为企业客户提供降本增效的方案。（投中网）
渊亭科技完成亿元级别B+轮融资
认知决策智能厂商渊亭科技完成B+轮融资。本轮融资金额在亿元级别，投资方为重庆制造业转型升级基金、财信中金管理的长沙天心基金等国家级和地方级基金。公司表示，本轮融资资金将主要用于核心AI产品研发、国防业务拓展和团队建设。
嘉驰国际X-GIANTS再获亿元C轮融资
嘉驰国际X-GIANTS日前完成亿元C轮融资。本轮融资由中国华录集团旗下投资平台「华京投资」和产业资本智连资本联合领投，智慧方舟等专业机构跟投，老股东康橙投资在前次投资入股后，本轮持续跟投注资。
智能制造&能源电力
邬贺铨院士：5G用户体验不足需要从自身解决
在2023全球数字经济大会5G创新发展论坛上，中国工程院院士邬贺铨演讲时表示，从5G网络性能来看，中国名列全球，但在消费应用场景下，5G与4G尚未拉开差距，5G用户体验不足需要从自身解决。
工信部等五部门联合印发《制造业可靠性提升实施意见》
工信部等五部门联合印发《制造业可靠性提升实施意见》，《意见》明确八项重点任务，指出要深化数字技术在可靠性提升中的应用，提升产品全生命周期数字化管理水平。推动5G、大数据、人工智能、工业互联网等新一代信息技术与可靠性工程的深度融合，以数字技术促进关键核心产品可靠性提升。
高文院士：算力越强，GDP就越强
中国工程院院士、鹏城实验室主任高文在世界人工智能大会昇腾人工智能产业高峰论坛上演讲时表示，没有大算力做大模型就是“天方夜谭”，算力建设非常重要，就像电力一样。
根据清华大学与互联网数据中心（IDC）共同编制的《2021—2022全球计算力指数评估报告》，算力和经济增长具有很强的正相关性。报告称，算力指数每增长1个点，就可以带来约1.8‰的GDP增长和3.5‰的数字经济增长。截至目前，算力指数最高的是国家美国，第二是中国，随后依次是日本、德国、英国、法国等。高文表示，算力够，数字经济就能够发展好，算力越强GDP就越强。
煤炭行业首例5G井下低频大上行方案完成验证
从中国煤炭科工集团获悉，该集团所属煤炭科学技术研究院有限公司联合神东煤炭集团、中国电信榆林分公司、华为公司圆满完成我国煤炭行业首例5G井下低频大上行能力创新验证。此次验证充分证明了井下场景低频+大上行5G方案的可行性，对探索5G+智能矿山建设具有重要意义。（工联网）
政策&趋势
上海发布大模型政策，打造AI“模”都
世界人工智能大会（WAIC）闭幕式上，《上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施》公布，并发布了“模”都倡议，签约了三批人工智能项目，成立上海人工智能开源生态产业集群。上海市经信委副主任张英介绍，措施围绕创新能力、创新要素、创新应用、创新环境四大方向，重点打造三项计划以及五大平台。破解发展瓶颈的三项计划，一是大模型创新扶持计划，重点支持上海市创新主体研发具有国际竞争力的大模型，实施专项奖励，加速模型迭代；二是智能算力加速计划，强化大模型智能算力建设力度，建立绿色通道；三是示范应用推进计划，加强大模型在智能制造、教育教学、科技金融、设计创意、科学智能等垂直领域的深度应用和标杆场景打造。
《2022全球人工智能创新指数报告》发布中国人工智能发展成效显著
《2022全球人工智能创新指数报告》报告显示：中国人工智能发展成效显著，人工智能创新指数近三年一直保持全球第二水平，在人才、教育、专利产出等方面均有所进步，但基础资源建设水平仍有待提高。报告显示，我国人工智能产业化进程加快。2022年，参评国家的人工智能企业总数和人工智能从业人口总数继续增长，且增幅均有所扩大。人工智能企业总数同比增长25%，高于2021年的18%；人工智能从业人口总数同比增长53%，显著高于2021年的10%。
上海：32个重大产业签约总额达288亿元
2023世界人工智能大会统计，共有32个重大产业项目签约，总额达288亿元。本届世界人工智能大会，发布基础大模型、垂直大模型共计30余款，成立大模型测试验证与协同创新中心，联合发起大模型语料数据联盟，启动大模型语料数据生态创新合作伙伴。聚焦智能算力，按照“量产一代”“点亮一代”“探索一代”路径持续发展智能芯片。（央视新闻）
工信部：加快大数据、人工智能、智能网联汽车等战略性新兴产业的创新发展
7月4日，2023全球数字经济大会在北京开幕。工业和信息化部党组成员、副部长王江平表示，加快新型基础设施建设，促进数字基础设施体系化发展和规模化部署，加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施。推进产业数字化转型，大力推进5G、千兆光网等新一代信息通信技术在垂直行业、信息消费、社会民生等领域的融合应用，形成重点领域创新应用示范标杆。增强数字发展动能，加快大数据、人工智能、智能网联汽车等战略性新兴产业的创新发展，大力发展先进制造业，促进数字经济做强做优做大，培育经济新引擎。
《全球数字经济白皮书》发布：5G网络人口覆盖率已达30.6%
中国信息通信研究院院长余晓晖发布《全球数字经济白皮书》，白皮书显示，截至今年3月，全球5G网络人口覆盖率为30.6%，同比提高5.5%。人工智能产业平稳发展，2022年全球人工智能市场收入达4500亿美元，同比增长17.3%。
上海：深化人工智能技术赋能医药创新研发
《上海市生物医药产业数字化转型实施方案》提到，深化人工智能技术赋能医药创新研发。围绕蛋白质结构预测与设计、药物靶点发现、药物分子及合成路线设计与优化、化合物虚拟筛选、晶型预测等场景，不断推进人工智能技术深入赋能医药研发。支持干湿结合的多模态大模型等平台建设与运用，推进机器深度学习和生成式人工智能平台软件迭代升级，在难成药靶点、罕见病等复杂领域探索更大成药空间。在临床试验设计、患者招募、临床数据采集与分析等临床阶段加强数据分析建模等人工智能技术的应用，提升临床试验效率。