同样以毫末为例，有了MANA OASIS的加持，毫末MANA五大模型全新亮相升级，车端感知架构实现跨代升级，毫末的技术栈布局继续保持完整领先的态势，尤其在感知、认知等层面领跑行业，引领大模型、大算力、大数据发展方向，冲刺进入自动驾驶3.0时代。拿数据采集、筛选和标注来说，自动驾驶系统在前期开发阶段，需要采集大量的道路环境数据，以此让车辆像人类驾驶员一样快速准确地识别车道、行人、障碍物等驾驶环境中的关键信息。唯一的办法是，通过在海量数据基础上不断的重复训练与验证，车辆对道路环境的认知水平逐渐趋近于真实情景，判断的准确性在这一过程中不断提升。
当下，随着新能源汽车品牌普遍已经把高速公路场景下的辅助驾驶列为标配，赛场已经悄然从高速路转向城市。与高速导航辅助驾驶相比，城市行车涉及了红绿灯、十字路口、行人电动车、遮挡、固定障碍物、频繁刹停起步等一系列难题，复杂度又提升了好几个数量级。
CHATGPT也有其局限性。由于其基于预训练数据，可能出现不准确的回答，或者无法回答特定领域的问题。在与CHATGPT交互时，用户需要意识到这些局限性，并进行相应调整。
除了以上的核心公式，还有一些补充建议可以帮助用户更好地与CHATGPT进行互动。用户应当清楚地表达问题的背景和目的，这样CHATGPT才能更好地理解问题的上下文。用户可以主动参与对话，提供更多细节或者进一步解释问题，从而帮助CHATGPT更好地回答问题。
自从人工智能技术的快速发展以及深度学习技术的不断突破，人们对于智能对话系统的需求也越来越高。OpenAI公司发布了一款全新的智能对话模型——CHATGPT，它的问世将满足人们对于高效、准确对话的渴望。
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视角
CHATGPT有效提问
人工智能发展很快，新的算法层出不穷，需尽快引入新的技术和模型，与此数据是智能化发展最大的驱动力，也占据了大量成本构成。用自建智算中心来打造数据护城河，不仅能够完善产业智能生态，更能让企业在智能化方面占据先发优势，智算中心作为数字新基建，未来势必将引领自动驾驶技术持续迭代升级。
请注意，这些只是一些投资趋势和建议，并不能作为具体投资决策的依据。在做出任何投资决策之前，请务必进行充分的研究和
“我们测算，智算中心带来的成本优化是惊人的，将达到亿元级别。”这是今年1月，张凯提出的预测。从目前及未来的规划量产规模来看，毫末自建智算中心可节约巨额成本；其带来的效率提升也非常明显。
但是自概念提出至今已有六十余年，除了科幻电影中的各种想象之外，普通民众还没有机会能够直接接触到AI技术，也没有合适的渠道对这一深奥的技术进行了解。虽说各个内容平台早已经开始使用智能算法技术进行个性化推荐，线上购物平台也在使用人工智能技术提高广告触达率，但这些应用并没有将用户纳入交互之中，在这一过程中，用户仅仅充当着一个被动接受者的角色。
根据公司的财务计划及经营状况，定期提取销售、采购、成本、费用等数据并进行有效的分类和汇总，以便更好地评估公司的业绩和财务状况。建立数据提取的标准化流程，保证数据的准确性和完整性，并对异常数据进行核查和修正，以确保数据提取的可靠性和有效性。对提取的数据进行进一步处理和加工，包括数据清洗、分类、筛选、汇总、分折等，确保数据的有效性和实用性。根据公司管理层的需求，提供有价值的数据统计报表和分析结果，为管理层的决策提供参考依据，并对数据仓库进行维护和更新，保证数据的及时性和准确性
文章到此结束，如果本次分享的CHATGPT有效提问公式（CHATGPT问世）的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
ChatPp
灯 光
智能辅助驾驶“进城” MANA OASIS帮助毫末解决了哪些难题？
2020年4月20日，国家发展改革委首次明确新型基础设施的范围，其中就包括以智能计算中心为代表的算力基础设施。2023年1月10日，国家工业信息安全发展研究中心推出《智能计算中心2.0时代展望报告》，指出经过5年多发展，智算中心正由1.0粗放扩张阶段走向2.0精细规划阶段。
motiongo
中
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毫末智行CEO顾维灏也在详细阐释了建设智算中心的底层逻辑：“自动驾驶对智算中心的第一要求肯定是算力。智算中心的超大算力代表了有多少的AI工程师在这个练武场中能够做出什么大模型，能训练多少大模型。”
ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
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高效做好工作PPT
提问问题必须合理。在提问之前，用户应该考虑问题是否存在歧义或者模糊之处，避免给CHATGPT造成困扰。用户还应当避免提问与CHATGPT预训练数据无关的问题。只有遵循这些原则，用户才能获得高质量的回答。
2、AIGC联合应用：当把Chat GPT的能力和图像识别等技术集合，就能产生无限可能。例如视频生成网站QuickVid，用户在网站输入提示语、描述清楚想要创建的视频主题，QucikVid 先利用 GPT-3 的生成文本功能生成短视频脚本，再从脚本中自动提取或手动输入的关键字。
第二步:与 Chat GPT 进行交流
大纲幻灯片
Regenerate response Continue generating
主 题
风格
色彩
motiongoChat GPT
如果仅用实测车辆去挑战这些城市场景无法穷尽的Corner Case，成本、安全性、时间都将成为企业发展的壁垒。由此，虚拟仿真就成为了解决部分成本及场景多样性的关键，大规模的长尾场景需要数据中心提供充足的算力支持。仿真场景对现实的回归过程，同样需要巨大的算力提供支持。
成本层面，算力作为自动驾驶的基本要素，需要更高性能的智算中心来完成训练、标注等工作。以毫末的MANA OASIS为例，通过部署Lego高性能算子库、ByteCCL通信优化能力，以及大模型训练框架，软硬一体，毫末把算力优化到极致。在训练效率方面，基于Sparse MoE，通过跨机共享，轻松完成千亿参数大模型训练，且百万个clips（毫末视频最小标注单位）训练成本只需百卡周级别，训练成本降低100倍。搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶技术健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节，更是自动驾驶商业化闭环的关键所在。
第一步:设定条件或角色
CHATGPT的问世将为人们的生活带来诸多便利。通过使用CHATGPT有效提问公式，用户可以更好地与CHATGPT进行互动，获得准确、有用的回答。CHATGPT的问世也标志着人工智能技术在智能对话领域的进一步突破，为未来智能对话系统的发展奠定了坚实的基础。
有人说，智算中心是自动驾驶发展的助推器，因为自动驾驶算法模型训练是机器学习的典型场景之一，其视觉检测、轨迹预测与行车规划等算法模型需要同时完成高并发的并行计算，对算力有着极高的需求，而智算为提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。在自动驾驶领域，说起智算中心，还得先提特斯拉。2017年，Transformer网络出现后，奠定了当前大模型领域主流的算法架构基础，随后，2020年，特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，是AI大模型应用于自动驾驶的开端。在这之后，特斯拉开始着手打造属于自己的AI计算中心——Dojo，总计使用了1.4万个英伟达的GPU来训练AI模型。为了进一步提升效率，特斯拉在2021年发布了自研的AI加速芯片D1，并计划将25个D1封装在一起组成一个训练模块（Training tile），然后再将训练模块组成一个机柜（Dojo ExaPOD）。最近一期的特斯拉AI DAY上，马斯克称将于2023年一季度部署完成特斯拉超级计算机群组ExaPOD。国内方面，2022年8月，小鹏汽车和阿里云合建了当时国内最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，专门用于自动驾驶模型训练，算力规模达600PFLOPS，相当于每秒可以完成60亿亿次浮点运算。不过这个记录仅仅维持了4个多月。
无论是自动驾驶的“进城”，还是ChatGPT的“进化”，其背后都是对数据、算力需求指数级增长的态势以及对大模型的训练。当需求上来了，智算中心作为自动驾驶的“新基建”也就被业界越来越多的提及。智算中心即智能计算中心，是基于人工智能理论，采用领先的AI计算架构，提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，换句话说，智算中心其实是一个算力的供应和生产平台。那为什么有了它“自动辅助驾驶”就可以变为“自动驾驶”了？
ChatGPT是目前最为先进的聊天机器人，“更为智能的交互”则是ChatGPT之所以能引起全球广泛关注的主要原因。比如Open AI为这个模型新增了代码理解和生成能力，极大地拓宽了其应用场景；同时还加入了道德原则，使ChatGPT能够识别恶意信息，识别后拒绝给出有效回答，有效提升用户对话时的互动感。
使用midjourney绘图，关键词很重要，prompt要简约且清晰表达自己的需求。只要记住一个万能公式，通过使用不同的prompt提示词和要求可以制作自己想要的图片了。
CHATGPT插件有问题
在MANA OASIS的加持下，毫末的数据智能体系MANA五大模型全新亮相升级。而在五大模型助力下，MANA最新的车端感知架构，从过去分散的多个下游任务集成到了一起，形成一个更加端到端的架构，包括通用障碍物识别、局部路网、行为预测等任务，毫末车端感知架构实现了跨代升级。这也意味着毫末的感知能力更强，产品力更强，向全无人驾驶加速迈进。视觉自监督大模型，让毫末在中国首个实现4D Clip的自动标注。毫末利用海量videoclip，通过视频自监督方式，预训练出一个大模型，用少量人工标注好的clip数据进行Finetune（微调），训练检测跟踪模型，使得模型具备自动标注的能力；将已经标注好的千万级单帧数据所对应的原始视频提取出来组织成clip，其中10%是标注帧，90%是未标注帧，再将这些clip输入到模型，完成对90%未标注帧的自动标注，进而实现所有单帧标注向clip标注的100%的自动转化，同时降低98%的clip标注成本。毫末视频自监督大模型的泛化性效果极佳，即使是在一些非常困难的场景，例如严重遮挡的骑行者，远处的小目标，恶劣的天气和光照，都能准确地完成自动标注。3D重建大模型，助力毫末做数据生成，用更低成本解决数据分布问题，提升感知效果。面对“完全从真实数据中积累corner case困难且昂贵”的行业难题，毫末将NeRF技术应用在自动驾驶场景重建和数据生成中，它通过改变视角、光照、纹理材质的方法，生成高真实感数据，实现以低成本获取normal case，生成各种高成本corner case。3D重建大模型生成的数据，不仅比传统的人工显式建模再渲染纹理的方法效果更好、成本更低。增加NeRF生成的数据后，还可将感知的错误率降低30%以上，且数据生成可实现全程自动化，无需任何人工参与。多模态互监督大模型则可以完成通用障碍物的识别。毫末在成功实现车道线和常见障碍物的精准检测后，针对城市多种异形障碍物的稳定检测问题，毫末正在思考和探索更加通用的解决方案。毫末的多模态互监督大模型，引入了激光雷达作为视觉监督信号，直接使用视频数据来推理场景的通用结构表达。该通用结构的检测，可以很好地补充已有的语义障碍物检测，有效提升自动驾驶系统在城市复杂工况下的通过率。动态环境大模型，可以精准预测道路的拓扑关系，让车辆始终行驶在正确的车道中。在重感知技术路线下，毫末为了将对高精地图的依赖度降到最低，面临着“道路拓扑结构实时推断”的挑战。毫末在BEV的feature map（特征图）基础上，以标精地图作为引导信息，使用自回归编解码网络，将BEV特征，解码为结构化的拓扑点序列，实现车道拓扑预测。让毫末的感知能力，能像人类一样在标准地图的导航提示下，就可以实现对道路拓扑结构的实时推断。毫末认为，解决了路口问题实际就解决了大部分城市NOH问题。目前在保定、北京，毫末对于85%的路口的拓扑推断准确率高达95%。即便是非常复杂、非常不规则的路口，毫末也能准确预测，比老司机还老司机。
背 景
CHATGPT有效提问公式是一种利用CHATGPT模型的特性，提出准确问题的方法。这一公式的问世，将帮助用户更好地与CHATGPT进行互动。
这三个AI工具有多好用?
通过提供一些背景信息来设定条件或角色。这些信息可以包括你的投资经验、风险承受能力、关注的行业等。如果你是一个有一定投资经验的投资者，对科技行业感兴趣，你可以提供这些信息给 Chat GPT。在与 Chat GPT 的对话中，你可以明确提及这些条件或角色，以便模型在回答时考虑这些信息。你可以在问题开头提到:“作为一个有投资经验的投资者，我想了解当前科技行业的投资趋势和一些建议
除了以上的趋势，还要注意行业的竞争态势、公司的财务状况和管理团队的能力。投资科技行业的高风险也需要谨慎管理，可以考虑分散投资，投资于不同规模和类型的公司，以降低风险。
Send a message
人驾自监督认知大模型在今年2月已经被正式升级为DriveGPT，这也是全球首个自动驾驶认知大模型。它能让毫末的驾驶策略更加拟人化，安全及顺畅。毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数规模可对标GPT-2的水平。DriveGPT将持续引入大规模真实接管数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果，同时也将DriveGPT作为云端测评模型，用来评估车端小模型的驾驶效果。仿真测试能有效缩短技术和产品开发周期，降低研发成本。业内典型的长尾场景问题不够丰富，现实中可遇而不可求的极端场景，利用仿真平台可以便捷生成。由于仿真测试中的模拟环境需要实现多模态融合，以支持传感器模组的复杂性，因而也需要大算力的支持。
Chat GPT
关键词:
本文目录一览- 1、CHATGPT有效提问公式（CHATGPT问世）
- 2、CHATGPT有效提问
- 3、CHATGPT提速
- 4、CHATGPT问世
- 5、CHATGPT插件有问题
各位老铁们，大家好，今天小编来为大家分享CHATGPT有效提问公式（CHATGPT问世）相关知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
例1:一个可爱的小女孩，在草坪上开心玩耍，阳光明媚，皮克斯风格，高质量，高细节,8k --v 5
车企收集到的数据还需要进行模型训练，算法通过在数据上进行运算产生模型，而智算中心将是驱动大模型和海量数据训练的加速器。基于Sparse MoE，毫末根据计算特点，进行稀疏激活，提高计算效率，实现单机8卡就能训练百亿参数大模型的效果，实现跨机共享exper的方法，完成千亿参数规模大模型的训练，训练成本降低到百卡周级别；毫末设计并实现了业界领先的多任务并行训练系统，能同时处理图片、点云、结构化文本等多种模态的信息，既保证了模型的稀疏性、又提升了计算效率；MANA OASIS训练效率提升了100倍。
个财务岗位的月度工作总结汇报P
CHATGPT有效提问公式（CHATGPT问世）
2023伊始，先是开年毫末智行举办HAOMOAIDAY，放出自动驾驶行业最大智算中心，再有小鹏、理想新春全员信剑指城市导航辅助驾驶，随后是对话式AI大模型ChatGPT火遍全网，自动驾驶AI技术再次成为顶流。
重启计算机。有时候，计算机或者浏览器的问题会导致GPT插件无法正常运行。请尝试重新启动计算机，然后重新打开浏览器和GPT插件。
“降服”自动驾驶边际成本 自动驾驶智算中心“专云专用”
在使用chatgpt的过程中，为了能得到更为准确的答案，可以通过向 Chat GPT 提供一些背景信息来设定条件或角色这些信息可以是有关你的兴趣、喜好、特定需求或偏好的描述
如果持续使用公有云服务，边际成本不断上涨只是一方面，更重要的是，智算中心可以让自动驾驶企业实现“专云专用”。自动驾驶的开发包括从数据采集到数据筛选、打标、模型训练、回放性验证、仿真测试等等环节。而云计算的本质是租赁计算设备，云服务商的设备都是统一采购，为了获得更多客户，这些设备都具备很大的通用性，设备内部使用的CPU、GPU/AI加速器、内存的型号与规格都相对固定，很难与车企和自动驾驶公司的算法形成最佳匹配。云服务厂商对自动驾驶算法的了解程度不高，不可避免的会在调度算力时出现损耗和效率不高的问题。从需求的角度来看，智算中心似乎可以成为自动驾驶和车企的托底神器。
它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。
作为一个有投资经验的投资者，我想了解当前科技行业的投资趋势和一些建议。
CHATGPT有效提问公式（CHATGPT问世）
人工智能是创新的加速器，智算中心则可以为各类技术创新提供支撑。一方面，智算中心可以为构建安全可信、可复用的技术研发环境提供算力设施支撑，为各领域科技研发提供智能计算服务，加速科技研发的进程；另一方面，智算中心是新一代信息技术的集成应用载体，智算中心的快速建设推广与规模化应用将推动通信服务网络、大数据、人工智能等技术的快速迭代，从而促进技术创新。自动驾驶数据是片段式的，特点是小文件多，达到百亿个，而且训练需要交换的数据多，智算中心可以提供充足的带宽，并且可以让自动驾驶模型拥有更好的并行计算框架，在训练的时候把硬件资源都利用起来。
公式的核心思想是“ABCD”，即“理解-优化-合理-评估”。理解问题十分重要，对于CHATGPT来说更是如此。用户应该清楚地陈述问题，避免模糊或模棱两可的表达方式。只有准确理解问题，CHATGPT才能给出正确的回答。
评估回答的准确性也是不可忽视的一步。用户在使用CHATGPT的回答时，应当对回答进行核实，确保其与真实情况相符。如有需要，用户还可以尝试多问几个问题，以得到更全面、更准确的信息。
现在很多车企和自动驾驶技术企业已经开始把打造智算中心当成下一阶段竞争重点。今年1月的HAOMO AI DAY上，毫末智行董事长张凯给出了2023年自动驾驶行业趋势的十大新预测，超算中心赫然位列“超算中心会成为自动驾驶企业的入门配置。”
根据相关统计和测算，目前全国超过30个城市在建或筹建智算中心，未来5年我国智能算力规模年复合增长率将达52.3%。智算中心的创新发展，将进一步为人工智能夯实“算力底座”，成为带动人工智能及相关产业快速发展的新引擎。
CHATGPT问世
在城市导航辅助驾驶落地加速的背景下，更容易复制、拓展的重感知的方案，受到了更多关注。在重感知技术路线下，面对“道路拓扑结构实时推断”的挑战，毫末的选择是在特征图基础上，以标精地图作为引导信息，使用自回归编解码网络，通过结构化的拓扑点序列解码，实现车道拓扑预测。由此不难看出，业界逐渐达成共识的重感知路线，相比高精地图方案，更依赖算力加持。
除了毫末，特斯拉超算中心拥有近2万张GPU，对自动驾驶训练效率产生立竿见影的效果，最大限度地提升了自动驾驶系统的开发效率；大陆集团的高算力集群，将开发周期从几周缩短至几个小时，使自动驾驶得以在中短期商业计划中落实；机器学习时间的缩短加快了新科技进入市场的速度；“扶摇”支持小鹏自动驾驶核心模型的训练时长从7天缩短至1小时内，大幅提速近170倍……
下载就能用，可以作为插件直接在office和wps里面使用，输入关键词，选好自己的主题和大纲，就可以一键生成自己想要的PPT,风格和模板也可以在插件里面直接调整，也可以用里面的chatppt一键做好自己想要的PPT,好用又高效! !
ChatGPT这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。
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5.电子商务和数字支付:电子商务和数字支付行业一直在迅速发展，尤其是在全球电子商务的普及和数字支付的增长。关注那些在电子商务平台、在线支付、数字货币和区块链技术方面有竞争力的公司。
Chat GPT
通过正确的提问就能得到答案
Midjourney
构图
自动驾驶发展至今，业界发现乘用车智能辅助驾驶是最有可能大规模铺开的商业场景。据高工智能汽车研究院数据显示，2022年中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶的搭载率，已经连续第二个月超过30%。智研咨询数据显示，预计到2025年，全球新车L2自动驾驶的渗透率可达53.99％。
1956年夏季，“人工智能”这一术语被正式提出，它标志着“人工智能”科学的正式诞生。此后，IBM公司研发的代号为“深蓝”超级电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，更是进一步拓宽了人工智能技术的想象空间。可以说，这门科学在提出伊始就被人类给予了超越人类智慧的野望。
小鹏汽车董事长何小鹏曾表态，“如果现在不以这样的方式（智算中心）提前储备算力，那么今后5年内，企业算力成本会从亿级，加到数十亿级。”
优化问题可以帮助提高CHATGPT的回答质量。用户可以通过改变问题的形式或者补充相关信息，使得CHATGPT更容易理解问题的意图。从而，CHATGPT能够提供更准确、更有针对性的回答。
【本文来自易车号作者车业视界，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
提出你的问题或请求，确保尽可能清晰明了。你可以问:“有哪些科技行业的投资机会值得关注?有什么投资策略可以分享吗?”如果 Chat GPT 的回答不够准确或详细，你可以通过追问、补充细节或要求更具体的建议来引导它提供更好的答案。你可以追问:“在科技行业中，有哪些具体的公司或领域你认为有潜力?能否给出一些投资策略的具体建议?”
基于这些关键字从免费的 Pexels 库中选择背景视频，同时叠加由 DALL-E 2 生成的图像，并调用 Google Cloud 的文本转语音 API 来添加来自 YouTube 免版税音乐库的合成画外音和背景音乐。
CHATGPT提速
而ChatGPT的推出为用户提供了一个参与到AI技术工作流程中的机会，也提供了一个途径以使得长期对AI应用不甚了解的用户可以切实地体会AI技术的发展。这在AI的发展历程中具有一定的里程碑意义，意味着AI技术由“幕后”转向了“台前”。Chat GPT未来可应用场景
9作为一个有投资经验的投资者，你对当前科技行业的投资趋势和建议非常关注。科技行业一的中直是投资者的热门领域，不断创新和进步的科技公司提供了许多投资机会。以下是一些当育科技行业的投资趋势和建议供你参考
气 氛
当前，一个不争的事实就是，在自动驾驶领域具有长期规划的车企，无论是造车新势力还是传统品牌，或者技术供应商，都在搭建自己的超算中心，以掌握稳定的算力资源，缩短开发周期，加快自动驾驶产品的上市。相反，如果没有超算中心，那么自动驾驶训练速度将明显放缓，自动驾驶企业间的差距也将愈发明显。用智算中心打造数据护城河 数字新基建逐步成为发展“标配”
主题:人 (boy) 、动物 (cat) 、物体 (car)背景: 森林 (forest) 、海洋 (ocean) 、街道 (street) ...风格: 皮克斯、赛博朋克、水墨画、宫崎骏、日本漫画.。。。。视角:侧视图、仰视图、全身照、头部特写....出图质量:高细节、超高清、2k.....
只要一个正确的公式就能得到想要的照片
尤小优6167
1、独立应用：Chat GPT本身强大的自然语言处理能力，可以让当前有点「人工智障」的智能客服，语音工作助手、对话虚拟人有质的飞跃等，其还能高效高质的完成写代码、写小说、写新闻等文本创作类工作。同时也能辅助搜索，让搜索效率进一步提高。
质 感
01]财务数据处理与分析
1.人工智能(AI):人工智能技术在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、自动驾驶等。投资人工智能相关的公司可能会获得长期的增长潜力。关注那些在AI技术、算法和数据分析方面有优势的公司。2.云计算和大数据:随着数据量的不断增长，云计算和大数据技术成为许多企业和组织管理和分析数据的关键工具。投资云计算和大数据相关的公司，特别是那些提供云基础设施、数据存储和分析服务的公司，可能会有良好的回报。3.物联网(loT):物联网连接了各种设备和传感器，为人们提供了更智能、便捷的生活方式。投资物联网相关的公司，包括传感器制造商、物联网平台提供商和解决方案提供商可能会受益干物联网市场的快速增长4.清洁能源和可持续发展: 随着对环境问题的关注度增加，清洁能源和可持续发展领域的投资也在增长。关注那些在太阳能、风能、能源储存和能源效率方面有创新和领先地位的公司。
今年1月，毫末智行联合火山引擎，共同推出自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖·绿洲），每秒浮点运算达67亿亿次，存储带宽每秒2T，通信带宽每秒800G。吉利也在1月28日上线了吉利星睿智算中心，目前已接入智能驾驶和车联网实验数据近百PB，在线车辆的并发计算支持达百万辆。从现有情形来看，成本和需求两重因素，是智算中心的诱人之处。
Free Research Preview.ChatGPT may produce inaccurate inforration about people, places, or facts, ChatGPT May 24 Version
今年，城市导航辅助驾驶也开启了量产的征程。西部证券预测，2023～2025年，国内市场上搭载城市导航辅助驾驶的车型将分别达到70万、169万和348万辆，占比将分别达到17％、40％和70％。
Midjourney
数据提取与整理
