图为武汉经开区全力打造新能源汽车全产业链发展示范区(资料图) 武汉经开区供图
“中国车谷”位列国内汽车强区第一方阵
30多年前,承载着武汉的“汽车梦”,武汉经济技术开发区应运而生,实现从“一辆车”“一个企业”到“一个产业集群”的“三级跳”。如今,这里汇聚了世界500强东风汽车集团有限公司总部、9家整车企业、13个整车工厂、500多家知名汽车零部件企业,成为中国汽车产业最密集的区域之一,赢得了“中国车谷”的美誉。
汽车是湖北第一大支柱产业。2022年,该省将新能源与智能网联汽车确定为突破性发展的五大优势产业之一,提出实施汽车产业高质量发展三年行动,加快建设中国重要的汽车研发和生产基地。作为湖北省汽车工业的主战场,“中国车谷”坚定发展新能源与智能网联汽车,推动汽车产业增量转型,并于当年6月设立智能网联和电动汽车产业园,引进百亿级重大项目,全面提升产业能级和核心竞争力。
目前,岚图汽车、路特斯汽车全球智能工厂、东风本田新能源工厂、猛士科技等7个新能源整车厂如雨后春笋“破土而出”,中创新航、智新半导体等“三电”项目“串珠成链”,已建、在建新能源汽车产能达130万辆,位列全国汽车强区第一方阵。去年底,以“中国车谷”为龙头,“武襄十随”汽车集群入选国家先进制造业集群。
武汉经开区负责人表示,“中国车谷”将抢抓新能源汽车市场黄金窗口期,更准确地把握技术变革方向和产业变革趋势,建设前端、尖端、高端的新能源与智能网联汽车产业发展新生态。
图为车辆在“中国车谷”道路上行驶(资料图) 武汉经开区供图创新推动车谷迈向“自动驾驶之城”
近日,武汉市正式公布第五批智能网联汽车开放测试道路。道路全长约344公里,全部位于“中国车谷”。至此,武汉经开区成为中部首个全域道路支持智能网联汽车测试的区域,迈向“自动驾驶之城”。18家自动驾驶企业的百辆自动驾驶汽车在“中国车谷”智能网联汽车开放测试道路上开展测试、运营。
在“中国车谷”,搭乘东风悦享“春笋号”无人驾驶小巴成为诸多市民日常出行的选择。2021年12月至今,东风悦享已在“中国车谷”开通10条自动驾驶商业运营路线,投放运营车辆40多台,累计运营里程33.6万公里,其中“春笋号”安全接送乘客5.5万人次。
东风悦享首席执行官李凯说,今年二季度起,还将陆续拓展20条运营路线,投放车辆300余台。
与李凯有同样感受的还有百度自动驾驶安全与政策负责人吴琼。2022年8月,武汉、重庆在中国率先发布自动驾驶全无人商业化试点政策,随即,百度旗下自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”全无人自动驾驶出租车就驶上了“中国车谷”街头,实现跨区通行和“全无人驾驶夜间运营”,迄今已服务了140万个订单。
近年来,武汉经开区以建设国家智能网联汽车(武汉)测试示范区为契机,构建自动驾驶产业生态。自动驾驶研发创新平台、武汉智能网联汽车产业创新联盟、新能源与智能网联汽车产业创新联盟、中国电动汽车百人会武汉基地等“双智”平台,集合产品研发和转化、中试熟化、孵化服务、人才服务等功能,建立了1个院士工作站、23个联合创新实验室和1个国家级智能交通技术创新中心,推动形成了6项智能网联相关法律法规和技术标准,发布了智能网联道路建设标准。
图为航拍“中国车谷”(资料图) 武汉经开区供图引“智”入“谷”建设产业创新大走廊
新年伊始,位于武汉经开区军山新城的未来技术创新研究院中试基地再度“迎新”。来自华中科技大学多功能导体隔膜中试及产业化项目正式入驻并开展产线搭建。该项目对解决当前锂离子电池的安全问题和提升电池的电化学性能具有重要意义,可为中国新能源和半导体产业链筑起安全屏障。
近年来,“中国车谷”与高校、科研院所和龙头企业携手助力科技成果转化。2022年5月,“中国车谷”与华中科技大学共建未来技术创新研究院,聚焦汽车、新材料、新能源、数字经济等产业,打造中试平台集群,产生一批高质量创新成果,培育孵化一批高质量企业。
2022年,“中国车谷”引“智”入“谷”,华中科技大学国际教育科技创新园区(军山校区)、武汉理工大学“三院”、武汉商学院马影河校区先后启动。今年,该区力争新增10个以上高水平创新平台,引育12个中试平台。
同时,“中国车谷”先后出台“科创33条”、人才强区“黄金十条”等创新政策,并向3000多家企业累计兑现惠企奖励资金近30亿元。
落户于“中国车谷”的亿咖通科技,用5年时间快速成长为全球化出行智能科技公司,成为湖北省2022年唯一“驼鹿”企业。该企业负责人称,“落户武汉短短几年时间,亿咖通科技融入了市区创新政策营造的创新氛围中,产值增长14倍多。”
武汉经开区负责人表示,未来将把科技创新的第一生产力变为“二次创业”腾飞的“最大推动力”,充分发挥“武襄十随”国家级汽车产业集群龙头优势,加快集聚高端创新要素,每年拿出不低于20亿元支持创新发展,全力开辟新领域、新赛道,建设车谷产业创新大走廊,为武汉建设具有全国影响力的科技创新中心贡献力量。(完)
ChatGPT搞钱行不行****** 一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。 免费服务仍将继续 “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。 去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。 当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。 但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。 据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。 烧不起的模型成本 尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。 有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。 “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。 但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。 “钱景”在哪 长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。 洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。 但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。 天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。 张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。 AIGC商业化,侵权与被侵权 AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。 张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。 此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。 郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。 北京商报记者 杨月涵 (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |