算法上下游产业链

ypzq11 2017-03-01 10:38:27

算法上下游产业链包含哪些呢？

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Everchain平台是链平方科技有限公司自主研发的区块链底层技术平台。链平方是一家通过整合全球顶尖区块链技术，打造供应链金融区块链平台的金融科技公司。公司汇聚最具影响力的区块链极客和供应链金融专家，联合金融机构、各大品牌企业、品牌企业供应链上下游企业等产业合作伙伴，共同打造全球最大的供应链金融平台和联盟链，推动新智慧供应链时代。 Everchain平台基于Corda区块链开源项目进行研发，结合Corda的优点及金融业的实际场景需求进行底层技术改造和升级。同时，Everchain平台从安全性、高可用性、高性能等多个方面，优化分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等区块链技术在金融领域的落地应用。 Everchain平台是聚焦于企业级应用服务的区块链技术平台。在技术方面，Everchain平台具有高可用、高性能、高可靠性、高安全性、模块化、可移植性等优点。在业务方面，Everchai

智能网联汽车未来十年最值得期待的风口。综合叠加了电动汽车替代传统燃油汽车、自动驾驶辅助甚至替代人工驾驶、传统汽车座舱升级智能座舱、整车和零部件乃至产业链的国产自主可控化等发展趋势。AI、IoT、云计算、大数据、芯片和半导体、操作系统、5G等国家重点发展的“硬科技”，都和智能网联汽车有很紧密的关系。所以除了传统车企外，涌现了“蔚小理”这样的造车新势力，引入了Tesla这样的鲶鱼，又吸引了华为、百度、大疆、小米这样的中国高科技以及互联网巨头。智能网联汽车相较于传统汽车来说，最大的变化是：整车的核心技术和竞争点从机械技术转向了计算机技术。所以从车企到tire1等汽车产业链上下游，都将注意力转向了“车载计算机及其相关技术”的研究和实践。域控制器、hypervisor、车载以太网、SOME/IP、DoIP、SOA、AGL和QNX、OTA、C-V2X、AutoSAR CP和AP、ROS、SLAM、激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、深度相机、传感器前融合后融合、ADAS、AR-HUD、智能驾驶算法、算力平台、英伟达Xavier和Orin、高通骁龙8155和Ride、华为MDC、地平线征程3和征程5、MobileEye EyeQ5、TI TDA4、 NXP S32G等等，以上列出了一些关心汽车行业的人经常会看到听到的“关键词”。这些都是实现智能网联汽车所需要的关键技术，也是汽车行业工作者形成行业竞争力，试图去理解和分析行业发展趋势的关键技术底蕴。但是客观上智能网联汽车涉及到的技术杂、学科多、内容深，而且本身这些技术都在快速发展演变，这就造成了学习困难、不成体系。这对于传统汽车行业的“老人”，以及有兴趣进入智能汽车行业的“新人”来说，都是很大的障碍和挑战，急需解决方案。本训练营及课程体系就是为解决这个问题。我们将通过系统化的课程，全面覆盖智能网联汽车的“车端”新技术（就是前段中列出的那些关键词），控制深度深入浅出的讲解相关原理和概念、分析相关技术发展趋势。最终目标是希望大家有一定深度的理解智能网联汽车的原理和相关技术，能从整体上认知智能网联汽车这个产品，具备行业趋势的分析研判能力，具备行业上下游之间或者模块与模块之间的沟通能力，帮助大家在智能网联汽车获取核心竞争力，助力个人发展。

智能网联汽车快速发展，2025 年将超 3 千亿市场规模。随着智能汽车快速发展，智能座舱和 ADAS 功能均不断升级，不论是传感器数量、芯片算力还是单车价值均实现快速提升。参照我们前期发布的第 1 篇《软件定义汽车，智能座舱先行》和第 2 篇《软件定义汽车，ADAS 正加速》报告，重点梳理了座舱和 ADAS 升级路径、上下游产业链的竞争格局以及根据我们自建的汽车之家样本数据库测算了市场规模。智能座舱方面，我国智能座舱市场规模将由 2020 年的 567 亿元提升至 2025 年的 1030 亿元，CAGR 超过 +15.2%；ADAS 方面，我国自动驾驶市场规模将由 2020 年的

大模型是人工智能的发展趋势和未来。大模型是“大算力+强算法”结合的产物。目前，大模型生态已初具规模。大模型能够实现AI从“手工作坊"到“工厂模式"的转变，大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则，基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务;并且，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要通过人工标注的数据进行训练，降低训练成本，因而能够加速AI产业化进程，降低AI应用的门槛。另外，随着大模型不断地迭代，大模型能够达到更强的通用性以及智能程度，从而使得Al能够更广泛地赋能各行业应用。我们认为，大模型是人工智能的发展趋势和未来。模型公司将是AI世界的基础类公司。大模型在能力泛化与技术融合方面的优势，使其在应用支撑方面具有先进性;同时大模型做到了相对标准化，能够降低AI技术应用于下游场景的成本。因此，大模型在Al产业链中将承担“基础设施"式的功能，作为底座将Al技术赋能千行百业。我们认为，模型公司能够发挥大模型作为Al基础设施与底座的能力，基于大模型“大规模预训练＋微调”的范式满足AI产业链下游各行业客户的应用需求，模型公

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