未来五年，人工智能领域最值得投资的企业，或将走出下一个10倍牛 大模型是当下全球科技创新的焦点，也是全球人工智能竞赛主战场。 百度 创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在谈及人工智能的飞速
来源：雪球App，作者：金牛论市，（https://xueqiu.com/1654114170/254203665）
大模型是当下全球科技创新的焦点，也是全球人工智能竞赛主战场。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在谈及人工智能的飞速发展时表示，过去一年，人工智能在技术、产品、应用等各个层面，都以“周”为迭代速度向前突进。未来大模型将渗透到越来越多的领域，以大模型为关键驱动的数字经济与实体经济的深度融合，将做强做优做大实体经济，创造可观的增量价值，带来经济社会发展和产业的深刻变革。#股票# #今日话题# #股票名单#
现阶段，人工智能技术正处在量变引发质变的关键节点，并开始赋能千行百业。360集团创始人周鸿祎认为，GPT大模型的诞生代表着通用人工智能、强人工智能的到来，是真正的智能涌现。人工智能大模型已经从感知进化到了认知，能够理解文字、语言，作出分析、规划，传统算法将被代替。未来在自动驾驶、机器人控制等很多重要领域，大语言模型都会大显身手，推动。
作为先进生产力，人工智能正推动经济社会向着智能化方向发展，是不可阻挡的历史发展趋势。“人工智能的机遇是巨大的。但随着全球对人工智能的加速应用，政府和组织有必要考虑如何最好地利用这项技术造福人类和地球。”在全球移动通信系统协会（GSMA）首席执行官洪曜庄看来，人工智能正在全球范围内逐渐崭露头角，成为一股强大的力量，有潜力改变企业和社会。
人工智能十大人气龙头股：1，拓维信息（算力租赁）
公司在智慧考试领域，携手旗下品牌海云天科技，以人工智能技术为考试构建全场景AI能力如AI评卷监测、AI在线监考、AI智能巡检等，实现了真正意义上的AI智能化考试；在智能制造领域，公司以视觉感知等技术实现了AI质检；在智慧交通领域，公司以图像识别等技术实现了AI收费稽核；在运营商业务领域，以OCR、RPA等技术实现了AI合同管理。
2，鸿博股份（算力租赁）
公司为进一步加快布局培育公司新的盈利点，扩大公司业务产业链，增加公司投资收益，公司与中关村中恒文化科技创新服务联盟、英伟达公司（NVIDIA）、北京英博数科科技有限公司就在北京市共同合作成立北京AI创新赋能中心，开展相关人工智能科技领域项目建设及运营服务事宜签署了《合作协议》。
3，常山北明（AI安全）
据公司官微，北明智能客服机器人采用人工智能等新一代信息化技术，基于自然语言处理、机器学习、深度学习构建智能问答算法模型，汇聚政务等领域相关知识，构建行业知识库，实现政务智能客服机器人，为用户提供智能问答、投诉建议、人工咨询等7*24小时在线智能服务。
4，剑桥科技（CPO）
公司的高速光模块产品面向电信运营商和数据中心运营商,用于承载网的骨干传输、城域网和接入网领域以及数据中心互联。公司的线性直驱光模块主要是400G和800G，下半年将进入样品和小批量发货阶段。
5，华胜天成（算力租赁）
全资收购的GD未来的战略定位从云端领导者将向机器学习领域的领导者转型，打造人工智能+大数据的解决方案，不断为客户创造新的价值。GD的这一战略转型是基于其世界领先的人工智能市场营销算法技术优势和多年积累的行业云客户资源和经验，可谓是水到渠成。
6，工业富联（液冷服务器）
公司将AI技术应用于专业云(MicroCloud)体系的构建和生产优化中，通过终端数据采集、数据清洗、整理、分析，数据建模后转化成技术，利用上述的技术转化为产品，再将产品集成为应用，得以解决并避免制造系统中可见或不可见的问题，最大程度减少工序中产生的浪费，从而转化为直接的利润。
公司研发基于开放平台联盟架构的DC_MHS数据中心模块化硬件系统，推出全球第一台模块化服务器，同时产品应用于客户最新一代HPC加速器中；液冷技术方面，公司持续加大数据中心节能技术研发，通过沉浸式与机柜式液冷散热系统，实现成本节约及效率提升。
7，三六零（大模型）
360公司利用大数据、云计算及人工智能技术，通过技术创新、产品创新，打造了包括360手机、360儿童智能手表、360智能摄像机、360行车记录仪及360安全路由器等一系列智能硬件产品，致力于通过智能手机、智能穿戴、智能家居及车联网等智能产品为用户解决信息安全、出行安全、家居安全等网络安全问题。
8，智微智能（算力租赁）
公司专注提供AI算力产品，提供通用AIBOX，AI服务器及行业AI终端，与第三方算法公司合作，助力安防、零售、电力、交通、工业等行业AI场景落地。
9，科大讯飞（大模型）
公司专注语音合成与识别领域,在语音合成、语音识别、语义理解等领域是应用王者;超过80%的国内服务机器人使用讯飞技术,主要合作模式是软件授权;依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台;“AH+V2H”方案是依托于科大讯飞全球领先的语音识别技术和语义理解技术,实现基于语音人机交互能力的车家互联生态系统;“智医助理”由清华-讯飞联合实验室开发,能够实现自主学习、自主推理、自主判断辅助诊疗18年5月,拟定增募资不超36亿元用于新一代感知及认知核心技术研发项目、智能语音人工智能开放平台项目、智能服务机。
10，铭普光磁（CPO）
东莞铭普光磁股份有限公司光电事业部成立于2009年5月，拥有一支高效的管理团队以及具备丰富经验的研发和工艺开发团队。光电事业部在光电器件和模块的研发、生产制造等方面取得了长足的进步并积累了丰富的经验。具有从TO，到光器件，至光模块的垂直整合以及大规模生产能力。同时也具备了COB和BOX的高端器件封装设计和制造能力。公司包括40G光模块、100G光模块、400G光模块等多种产品。
中国技术研发实力最强的十大人工智能龙头第十名，云从科技；神经网络技术全球领先。
第九名，海天瑞声；国内领先的AI训练数据龙头，移动参股。
第八名，传智教育；人工智能技能培训龙头企业。
第七名，天源迪科；国内领先的产业云和大数据服务商。
第六名，福石控股；以全面布局chatGPT和AI聊天机器人。
第五名，科大国创；智能网联和智慧能源领军企业。
第四名，汉王科技；全球文字识别技术与智能交互龙头企业。
第三名，高鸿股份；成功自主研发AI文本对话机器人。
第二名，托尔思；全球领先的智能检索技术服务商等。
第一名，科大讯飞；国内首屈一指的语音技术及人工智能龙头
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生成式人工智能将给保险行业带来什么
2022年11月，美国初创公司OpenAI推出了ChatGPT，再度掀起了全球对生成式人工智能（AIGC）的关注热潮。这款运用人工智能（AI）驱动的高级自然语言处理工具仅上线5天用户数就突破100万，仅2个月后，月活跃用户数就突破了1个亿，成为人类历史上用户数增长最快的消费级应用。
目前，各行各业都在探索，AIGC到底能带来哪些颠覆。
5月25日，贝壳财经记者注意到，近期，由众安保险联合众安科技发布了保险业首份《AIGC/ChatGPT保险行业应用白皮书》（以下简称《白皮书》）。
其中提到，该项技术有望成为险企决胜未来的重要战略性资产，其与行业的深度融合将大幅提高企业整体运营效率，而非单一的人力替代。
由于AIGC赋能险企仍处于初期阶段，保险企业应用该项技术仍面临重重挑战，《白皮书》倡议更稳健的技术实践，更科学的试点实验，及更多的跨界沟通，与众协同为生成式人工智能在保险领域的可持续发展贡献力量。
AIGC能为保险业做些什么？
AIGC指一种可以学习复杂数据结构和规律，并用这些规律来生成新数据或解决问题的算法，与传统机器学习算法相比，AIGC有更强大的创造能力。
若充分利用AIGC的优势特点，可以为保险公司在保险产品、营销、运营和客服等多个领域提供深度技术赋能，同时还可以应用于日常办公、研发提效等多个方面。
AIGC到底能为保险业做些什么？以保险产品设计为例，《白皮书》称，AIGC模型在以健康险、寿险为代表的人身险和以车险为代表的财产险中，有巨大的应用潜力。比如在风险因素识别上，AIGC可以分析大量的健康险相关数据，包括历史赔付数据、人口统计和医疗资料等，从中识别出潜在的风险因素，有助于产品精算人员更好地理解不同客户的风险特征，并制定相应的保险策略；在个性化建议上，AIGC可以根据个人医疗历史和风险因素，为产品精算人员提供个性化的保险建议和方案，这有助于产品精算人员更好地理解客户需求，并提供更符合实际需要的保险产品。
《白皮书》还指出，AIGC可赋能保险市场营销服务的应用场景，比如在保险产品推荐上，利用AIGC技术，保险公司可以构建智能化保险产品推荐机器人，通过自然语言交互，为客户提供个性化的保险产品推荐和购买建议。机器人可以通过分析客户的需求、偏好、风险承受能力等信息，快速准确地推荐适合客户的保险产品，提高保险销售效率和客户满意度。
在国际上已有类似的应用，比如2015年创立的以人工智能为特色的互联网保险公司Lemonade，该平台打造基于GPT-3技术面向用户的销售机器人玛雅（AI.MAYA），当客户有购买保险的意图时，只需与玛雅约两分钟的简单聊天便能识别与处理客户信息，推荐适配的保险产品及报价，促成交易的达成。玛雅还通过向客户提出有限且高质量的问题，并根据回答进行算法调整，后续可大幅度减少客户管理时间。
在理赔环节中，AIGC也可以用于提升理赔工作效率和客户满意度，《白皮书》称，AIGC可以自动评估理赔金额，通过机器学习和数据分析技术，根据保险条款、索赔信息和历史数据等因素，自动计算理赔金额，从而提高理赔效率和准确性。
据了解，目前，众安保险已经将AIGC技术用于碎屏险审核协助，通过对碎屏核保照片筛选，根据多维风险特征将其分为不同风险等级，采取不同的审核策略。
相关应用风险需要关注
不过，《白皮书》也提醒称，尽管AIGC在诸多场景下展现出强大能力，但其限制和风险不容忽视。
比如，在安全风险与数据保护方面，《白皮书》提到，企业问答助手涉及企业敏感数据传输和存储，需注意数据安全保护。AIGC大模型也存在被恶意攻击的风险，如注入有害数据或使用攻击性文本。在使用生成式AI时，需要对数据进行加密和安全措施，保护企业和客户敏感数据。
此外，在代码自动补全限制上，《白皮书》提醒称，AIGC在复杂编程语言和框架方面准确性可能不高，无法完全替代人工编写。此外，AIGC可能产生不必要的代码、泄露机密信息、引入安全漏洞等，开发者需适度依赖AIGC以发挥人与AI的互补作用。
因此，《白皮书》建议，在实际应用中，企业应全面考虑数据质量、语义理解、安全风险、误解风险、用户需求等问题，确保模型的准确性和可用性。同时，开发者和使用者需掌握相应技巧和经验，结合人工智能和人类判断，实现最佳的协同效果。
新京报贝壳财经记者潘亦纯编辑王进雨校对柳宝庆