OSINT技术情报精选·2024年7月第2周

OSINT技术情报精选·2024年7月第2周

• 2024.7.15
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1、艾瑞咨询：《2024年中国数据中台行业研究报告》

艾瑞咨询于本月初发布了《2024年中国数据中台行业研究报告》。报告强调了数据中台在企业数字化转型中的核心作用，以及政策和技术发展对其未来发展的积极影响。同时，也指出了在实施过程中需要面对的挑战和优化方向。

1. 数据中台的重要性：数据中台是企业数字化建设的重要部分，通过整合基础设施和数据能力，实现数据资产化和服务复用，降低成本，支撑业务创新。
2. 市场规模预测：预计2023至2028年，数据中台市场规模的复合年增长率约为7%，尽管宏观经济影响导致部分企业减少投资，但市场预计将保持稳定。
3. 政策支持：中国政府和行业机构发布了多项政策，如《“十四五”数字经济发展规划》等，促进企业构建数据中台。
4. 技术演进：
   • 大模型等AI技术提升数据中台用户体验，并提出新要求。
   • 云原生架构下的数据中台优化，提高灵活性、效率和可靠性。
   • 数据安全性与合规性强化，应对数据驱动的商业环境中的安全挑战。
   • 数据中台的开放性架构促进业务创新和运营效率提升。
5. 厂商图谱：中国数据中台厂商分为云平台厂商、系统集成厂商和独立中台厂商，它们在市场中多元共生，竞合并进。
6. 行业应用：数据中台在零售、制造、金融、能源和公共服务等行业中发挥着重要作用，帮助企业实现数字化和智能化转型。
7. 挑战与展望：
   • 数据中台建设需紧贴业务需求，避免高投入低产出。
   • 数据要素的政策支持和数据流通交易市场的培育为数据中台发展创造条件。
8. 数据中台的典型应用分析：数据中台通过整合数据和业务场景融合，优化企业运营管理，降本增效，增强竞争力。
9. 专题推荐：报告最后推荐了其他相关领域的研究，如中国企业人事管理、企业直播服务行业等。

2、德邦证券：《从技术路径，纵观国产大模型逆袭之路》

德邦证券研究所于2024年7月4日发布了《从技术路径，纵观国产大模型逆袭之路》技术报告。报告提供了对国产大模型技术发展、市场策略和未来展望的深入分析，并给出了投资建议和风险提示，值得一看。

1. 核心逻辑：
   • 海外大模型公司在性能和多模态交互方面竞争激烈。
   • 国产大模型通过聚焦长文本处理和降价迭代来提升竞争力。
2. 大模型发展：
   • 描述了海外大模型的三次主要更迭，包括GPT-4o、谷歌Gemini和Claude3.5。
   • 强调了多模态理解和响应的重要性，以及端到端原生多模态技术和统一神经网络在竞争中的关键作用。
3. 国产大模型逆袭之路：
   • 国产大模型在理科领域与海外存在差距，但长文本处理能力已有显著提升，部分产品如通义千问、KIMI、山海等表现出色。
   • 讨论了长文本处理的三大技术难题：注意力机制、上下文记忆和文本长度限制。
4. 商业策略：
   • 头部公司如智谱、字节跳动、阿里、腾讯、百度、讯飞等通过低价迭代来加速市场推广。
   • 初创公司如百川智能、月之暗面、零一万物等尚未加入降价竞争。

3、西南证券：《交换机专题2：国内外交换机发展趋势研究》

西南证券于前不久发布了《交换机专题2：国内外交换机发展趋势研究》技术报告。报告提供了交换机市场的现状分析、关键技术介绍、不同技术路径的对比，以及行业内主要参与者的战略动向。

1. 市场规模与预测：
   • 根据IDC数据，2022年全球交换机市场规模达到3080亿元，同比增长17%，预计2022-2027年复合年增长率约为4.6%。
   • 中国交换机市场规模为591亿元，同比增长9.5%，预计未来5年增速将高于全球，稳定在7%-9%。
2. 交换机技术与应用：
   • 分布式计算和大型AI模型训练对交换机性能提出更高要求，特别是在大规模数据中心和竞争性工作负载中。
3. 交换机关键指标：
   • 交换带宽、延迟、抖动和兼容性是交换机的关键参考指标，影响数据交换能力和网络稳定性。
4. 交换机芯片：
   • 交换机芯片是核心转发部件，影响性能指标，占交换机成本的较高比例。
5. InfiniBand网络：
   • InfiniBand是高性能计算设计的互连标准，具有高带宽、低延迟和高可靠性，由Mellanox等公司推动。
6. 以太网网络：
   • 以太网是广泛使用的计算机网络技术，支持高速比特率和良好的向后兼容性，正在不断改进以适应网络带宽增长。
7. RoCE技术：
   • RoCE（RDMA over Converged Ethernet）是一种在以太网上实现RDMA的技术，降低数据传输复杂性和延迟。
8. IB与以太网技术指标对比：
   • InfiniBand和以太网各有优势，InfiniBand适合高性能通信，以太网则因成本和兼容性在一般网络应用中占优势。
9. 行业巨头趋势：
   • 描述了英伟达、英特尔、博通、华为和中兴等公司在以太网和InfiniBand技术发展上的动向。
10. 技术发展与联盟：
    • Linux基金会成立超级以太网联盟，旨在改进以太网以满足HPC和AI系统需求。

4、艾瑞咨询：《中国AI PC行业研究报告：创新力是保持领先的途径》

艾瑞咨询于上周发布了《中国AI PC行业研究报告：创新力是保持领先的途径》技术报告。报告提供了对中国AI PC产业发展的全面分析，包括市场趋势、技术要求、用户接受度和未来发展方向。

1. 市场背景：
   • 2020-2023年，中国笔电出货量呈下降趋势，PC厂商需要寻找新的增长机会。
   • 大模型和生成式AI技术的到来为PC市场提供了新的发展机遇。
2. AI PC的概念与潜力：
   • AI PC被视为端侧大模型的理想功能载体，具备在本地运行大模型的能力。
   • 与传统PC相比，AI PC在办公、教育、游戏和娱乐等领域提供全新的价值体验。
3. 技术发展：
   • AI PC需要硬件上支持AI运算需求，如搭载AI计算单元或专用芯片。
   • 软件配置上，AI PC将搭载本地大模型以实现个性化部署。
4. AI PC的定义与特征：
   • 目前业界没有官方的AI PC定义，但报告提出AI PC是一个内嵌大模型的计算机产品。
   • 未来AI PC将具备个人智能体和持续保证电脑性能最优的特点。
5. 产品定位：
   • AI PC旨在提供个性化服务，构建本地知识库和个人专属大模型。
   • 通过智能化收集用户行为数据，提供端云融合的体验。
6. 用户体验：
   • AI PC将改变人机交互方式，提供更自然和个性化的交互体验。
   • 支持多模态交互，如手势、语音、表情等。
7. 商业机会：
   • AI PC可能成为新的流量入口，承载大量AI功能需求。
   • 厂商需要探索新的商业模式，如软件定制开发和运维服务。
8. 产业链与市场洞察：
   • 硬件是推动AI PC产业升级的关键，未来需要软硬件结合的持续服务能力。
   • 不同厂商间以“适配”为主，探索合作和市场布局。
9. 用户接受度：
   • 超七成用户愿意接受AI功能融入端侧设备，尤其是PC和手机。
10. 用户购买意愿：
    • 大部分用户愿意为AI PC支付额外费用，特别是当AI PC能完成重复性工作时。
11. 使用场景与功能偏好：
    • 用户更倾向于在AI PC上完成教育、设计等活动。
    • 用户期望AI PC具备文本自动生成、代码辅助、设计自动化等功能。
12. 启示与趋势：
    • 硬件层面将长期存在混合AI算力，软件开发将与AI能力整合。
    • AI OS将结合操作系统与大模型能力，提供更个性化的服务。
    • 商业模式将从硬件售卖转向更多软件服务收费场景。
    • 后端运维及服务将成为厂商竞争力的关键。

5、艾瑞咨询：《2024年中国AI基础数据服务研究报告》

艾瑞咨询于上周发布了《2024年中国AI基础数据服务研究报告》。报告强调了AI基础数据服务在推动AI产业发展中的重要性，并分析了当前市场的发展状况、主要服务提供商、服务场景、产业图谱、市场规模预测以及行业的挑战和机遇。

1. 市场规模预测：
   • 2023年中国AI基础数据服务市场规模为45亿元，预计到2028年将达到170亿元，未来五年的复合增长率为30.4%。
2. AI产业进展：
   • 多模态、长文本处理、大模型小型化是当前AI领域的热点研究方向。
3. AI的三大要素：
   • 数据、算法、算力是构建AI系统的三大核心要素，它们的协同作用推动了AI技术从理论到应用的飞跃。
4. AI基础数据服务的作用：
   • AI基础数据服务能够加速高质量数据的获取与标注，是推动AI算法创新和持续优化的关键。
5. AI基础数据服务的主要产品和服务：
   • 包括标准数据集、定制数据集和配套产品工具服务，覆盖文本、图像、视频、语音等类型。
6. 服务场景：
   • 报告讨论了通用大模型、大模型评测、智能驾驶等领域的AI基础数据服务应用。
7. 产业图谱：
   • 描述了从多源数据、人力服务、IT设施到数据服务，再到AI算法研发厂商的产业链。
8. 市场结构分析：
   • 目前市场由自建团队和品牌数据服务商主导，中小服务商市场份额下滑。
9. 竞争要素与未来策略：
   • 自动化平台、行业理解、技术与数据的前瞻性布局是企业赢得市场领先的关键。
10. 行业挑战与机遇：
    • 面临人力短缺、项目管理复杂性增加等挑战，同时迎来高质量数据集需求增加等机遇。

6、蚂蚁集团等：《隐私计算产品通用安全分级白皮书(2024年)》

隐私计算可以在保护隐私安全的前提下实现数据可信流通，最小化数据泄露的可能性，从而极大地促进数据流通的发展和降低安全风险，实现整体社会价值最大化。然而，在实际应用中，各场景的参与方信任程度不同、数据类型不同、需要达到的数据可控程度不同，一味追求绝对安全或者忽视安全都是不可取的。因此，产业内亟需形成一套通用的产品安全分级方法，指导产品研发、技术选型。

基于上述现状，蚂蚁集团、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会、深圳国家金融科技测评中心、清华大学等十余家单位共同撰写了《隐私计算产品通用安全分级白皮书》，并与上周发布，对安全分级涉及的一系列问题与解决思路展开介绍。

白皮书针对隐私计算安全分级面临的诸多难点，给出了通用安全分级的设计思路，包括按照攻防效果分级来屏蔽不同技术路线差异，在“可证安全”和“不安全”之间增加一个“抵御已知攻击”的分级水位，引入软件信誉度等更多维度量化“实现安全”，明确各类技术特征与安全分级的对应关系。

7、中国信通院等：《2024大模型典型示范应用案例集》

7月5日，在2024世界人工智能大会“迈向 AGI：大模型焕新与产业赋能”论坛上，《2024大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）重磅发布！2024年，我国将人工智能的发展上升为国家战略，大模型的产业化应用落地进一步提速。作为以产业化为导向的重磅前沿研究成果，《案例集》展示了最新最全的大模型创新融合应用发展成果，推动了大模型为代表的人工智能前沿技术赋能千行百业，推动社会经济高质量发展。

《案例集》自4月份启动征集以来，得到行业积极关注响应，共计收到各领域有效案例数百个。经专家组的多轮评审，综合考虑案例所属领域、应用需求、创新能力、社会效益、应用前景等多方面因素，进行全面评估，最终评选出99个优秀应用案例。

论坛上，中国信通院华东分院以及蚂蚁集团、中国联通上海分公司、云天励飞、九章云极DataCanvas、联影智能、智象未来、印象笔记、阿里云、上海工创中心、松鼠Ai、中企通信等优秀案例单位代表，上台共同见证权威研究成果《案例集》的正式发布。本次案例集围绕行业赋能、智能应用、生态服务三大板块，案例覆盖工业、金融、医疗、教育、文创等各行业，全面展现大模型在各个产业垂直场景的应用实践。

8、中国信通院：《大模型基准测试体系研究报告(2024年)》

近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）联合多家机构发布《大模型基准测试体系研究报告（2024年）》。

近几年，大模型推动人工智能技术迅猛发展，极大地拓展了机器智能的边界，展现出通用人工智能的“曙光”。如何准确、客观、全面衡量当前大模型能力，成为产学研用各界关注的重要问题。设计合理的任务、数据集和指标，对大模型进行基准测试，是定量评价大模型技术水平的主要方式。大模型基准测试不仅可以评估当前技术水平，指引未来学术研究，牵引产品研发、支撑行业应用，还可以辅助监管治理，也有利于增进社会公众对人工智能的正确认知，是促进人工智能技术产业发展的重要抓手。全球主要学术机构和头部企业都十分重视大模型基准测试，陆续发布了一系列评测数据集、框架和结果榜单，对于推动大模型技术发展产生了积极作用。然而，随着大模型能力不断增强和行业赋能逐渐深入，大模型基准测试体系还需要与时俱进，不断完善。

报告首先回顾了大模型基准测试的发展现状，对已发布的主要大模型评测数据集、体系和方法进行了梳理，分析了当前基准测试存在的问题和挑战，提出了一套系统化构建大模型基准测试的框架——“方升”大模型基准测试体系，介绍了基于“方升”体系初步开展的大模型评测情况，并对未来大模型基准测试的发展趋势进行展望。面向未来，大模型基准测试仍存在诸多开放性的问题，还需要产学研各界紧密合作，共同建设大模型基准测试标准，为大模型行业健康有序发展提供有力支撑。

9、中国信通院：《中国绿色算力发展研究报告(2024年)》

中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）联合内蒙古和林格尔新区管委会，共同编制了《中国绿色算力发展研究报告（2024年）》，希望与业界同仁共同推进绿色算力发展。2024年6月29日，在2024中国绿色算力(人工智能)大会上，中国信通院副院长胡坚波发布并解读了报告。

面对全球气候变化、技术革新以及能源转型的新形势，发展低碳、高效的绿色算力不仅是顺应时代的要求，更是我国建设数字基础设施和展现节能减碳大国担当的重要命题，在此背景下也要求在提升算力规模和性能的同时，积极探索推动算力基础设施向绿色、低碳、可持续的方向转型。

绿色算力是算力的绿色低碳发展追求，是算力高质量发展的重要目标，是一个动态演进的概念，其内涵和框架随形势与时俱进、不断丰富演进。报告结合新形势新要求，从算力设备、算力载体、算能协同和算用协同4个维度进一步丰富和完善了绿色算力内涵和发展框架，构建了算力设备高效（Efficient）、算力载体节能（Conservation）、算能协同清洁（Clean）、算用协同普惠（Inclusive）发展的绿色算力ECCI框架。以此为基础，报告对当前全球及我国绿色算力发展现状进行系统性梳理，深入探讨绿色算力在算力侧、能源侧、需求侧的技术创新发展情况，总结绿色算力技术赋能的典型应用场景以及绿色算力区域发展成效，最后展望我国绿色算力发展趋势，并提出下一步发展建议。

10、点点数据：《国产AI大模型应用报告》

21世纪初，随着计算能力的提升和大数据的崛起，AI大模型从无到有，从学术猜想到应用发展，从简到繁快速被发掘和发展。继2022年11月，OpenAI发布旗下AI聊天机器人应用ChatGPT后，大模型逐渐走入公众视野。2023年被视为中国大模型的发展元年。这一年里，中国本土厂商、各大科技巨头、科研院所、初创公司都纷纷下场，部署自己的大模型。从优化算法全面追赶头部大模型水平到创新应用落地全面开花，国产AI正待走出一条属于自己独特节奏的发展之路。

国产AI大模型应用落地如何？热门应用数据表现怎样？国产AI大模型应用未来的发展趋势在哪？点点数据整理推出《国产AI大模型应用报告》，全方位解析国产AI大模型应用的现状和发展趋势，共探市场潜力和机遇。

11、腾讯研究院等：《2024大模型十大趋势：走进’机器外脑’时代》

人工智能迅速发展，大模型技术成为赋能各行各业的关键。从算力底座、智力增强到人机协作，大模型正在重塑人类社会，成为可依赖的’外脑’。腾讯研究院联合上海交通大学、腾讯优图实验室、腾讯云智能在2024世界人工智能大会•腾讯论坛上联合发布了《2024大模型十大趋势——走进“机器外脑”时代》报告。

报告提到，我们正在进入一个“机器外脑”时代。海量GPU和新一代大模型的组合，使人工智能在三个方向——推理分析、创意生成、情绪智能上有了实质性的飞跃。这意味着AI第一次拥有了类人的交互能力，新一代AI正在成为人类的“机器外脑”，提供智力外挂。

未来，随着大模型与人机协作的深入，每个企业、每个人都有机会借助AI外脑实现自己的创意，实现智力平权，而这一变革将为社会各阶层带来了前所未有的机遇。基于上述技术发展的分析、以及腾讯在AI领域的实践，报告从技术、应用、社会三个维度提炼出大模型十大关键趋势，展示出大模型驱动的未来图景。

12、亿欧智库：《2024中国AI商业落地投资价值研究报告：论决策式与生成式AI在垂类行业的应用价值》

2024年7月6日下午，2024世界人工智能大会“AI商业落地论坛”成功举办。在本次论坛上亿欧联合创始人兼总裁王彬围绕《新质生产力发展背景下，人工智能在B端工具的商业落地价值远大于C端应用》进行主题分享，并正式发布《2024中国AI商业落地投资价值研究报告–论决策式与生成式AI在垂类行业的应用价值》报告。报告深入分析了人工智能（AI）在中国的商业应用、投资趋势及其对各行业的影响。报告涵盖了AI领域内的不同细分市场，包括决策型AI和生成型AI，并且详细阐述了这些技术如何在金融、研发、制造等多个关键场景中创造价值。

1. 决策式AI与生成式AI对比：
   • 报告比较了两种AI技术路径的不同特点，包括技术实现、基础设施要求、成熟度和应用方向。
2. AI商业落地投资价值SCE评估模型：
   • 提出了一个评估体系，从战略价值、成本价值和经济价值三个维度来评估AI商业落地场景的投资回报。
3. 行业分析框架：
   • 报告分析了不同行业的AI应用，筛选出9个细分行业，并从十个业务环节中确定核心环节，使用SCE模型评估AI落地场景的综合投资价值。
4. 行业应用价值分析：
   • 报告从金融、制造、能源化工等九大行业出发，分析了决策式AI和生成式AI在不同业务环节的应用价值。
5. 场景建设路径：
   • 报告指出决策式AI在需要高精度和快速部署的环节中创造更高的价值，而生成式AI在需要创造性和涌现性的环节中表现更佳。
6. 榜单发布：
   • 发布了四类榜单，包括综合类AI企业、决策式AI企业、生成式AI企业以及AI基础设施服务商的商业落地排名。
7. 市场趋势预测：
   • 报告预测决策式AI在短期内将保持增长态势，生成式AI的商业变现模式将日趋完善，B端工具的商业落地价值大于C端。
8. 技术融合发展：
   • 预计决策式AI和生成式AI将实现融合发展，推动AI技术和业务场景的深度融合，提升AI技术为客户创造的综合价值。