本文來(lái)自前瞻網(wǎng)（t.qianzhan.com），作者 | 趨勢(shì)速遞。
在當(dāng)今快速發(fā)展的科技時(shí)代，了解材料的光學(xué)特性對(duì)于開(kāi)發(fā)一系列先進(jìn)的光電器件至關(guān)重要。這些器件，如LED(發(fā)光二極管)、太陽(yáng)能電池、光電探測(cè)器和光子集成電路，不僅是現(xiàn)代通信、照明和能源轉(zhuǎn)換技術(shù)的核心，還在半導(dǎo)體行業(yè)的當(dāng)前復(fù)興中扮演著舉足輕重的角色。
然而，傳統(tǒng)上依賴基本物理定律的計(jì)算方法在預(yù)測(cè)材料光學(xué)特性時(shí)，往往涉及極為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和龐大的計(jì)算能力需求。這不僅限制了快速測(cè)試大量材料的可能性，也阻礙了新材料發(fā)現(xiàn)的步伐。
據(jù)美國(guó)趣味工程網(wǎng)站近日?qǐng)?bào)道，來(lái)自日本東北大學(xué)和美國(guó)麻省理工學(xué)院的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，成功開(kāi)發(fā)出一款新人工智能(AI)模型GNNOpt。該模型能夠僅基于材料的晶體結(jié)構(gòu)作為輸入，精確預(yù)測(cè)光頻率范圍內(nèi)的光學(xué)特性。不僅實(shí)現(xiàn)了與量子模擬相當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)精度，而且在計(jì)算速度上快了整整100萬(wàn)倍。這意味著，科學(xué)家們現(xiàn)在能夠以前所未有的效率，篩選和評(píng)估潛在的光電材料，從而大大加速了新材料的研發(fā)進(jìn)程。研究團(tuán)隊(duì)表示，這一重要進(jìn)展有望加速光伏和量子材料的研發(fā)步伐。
GNNOpt模型的成功應(yīng)用，不僅為光伏材料的發(fā)現(xiàn)提供了強(qiáng)有力的工具，還通過(guò)其預(yù)測(cè)的光譜特性，為深入理解材料的基本物理性質(zhì)開(kāi)辟了新的途徑。
展望未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)并未止步于此。他們計(jì)劃進(jìn)一步擴(kuò)大AI模型的應(yīng)用范圍，開(kāi)發(fā)包含各種材料特性(如機(jī)械性能和磁性特性)的新數(shù)據(jù)庫(kù)。
（圖片來(lái)源：攝圖網(wǎng)）
技術(shù)價(jià)值觀察
人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游為硬件設(shè)備和數(shù)據(jù)設(shè)備，其中包括芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算服務(wù)等，為人工智能提供數(shù)據(jù)服務(wù)和算力支持;中游是人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)核心，包括通用技術(shù)、算法模型、開(kāi)發(fā)平臺(tái)三個(gè)方面，涵蓋了機(jī)器感知、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖譜、基礎(chǔ)開(kāi)源框架等核心技術(shù);下游是人工智能的應(yīng)用產(chǎn)品和場(chǎng)景，涉及交通、醫(yī)療、安防、金融、家居、制造等多個(gè)領(lǐng)域。
日本東北大學(xué)和美國(guó)麻省理工學(xué)院科學(xué)家，成功開(kāi)發(fā)出一款新人工智能(AI)模型GNNOpt，能快速預(yù)測(cè)材料光學(xué)性質(zhì)，從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上看，該技術(shù)處于產(chǎn)業(yè)鏈的下游應(yīng)用層環(huán)節(jié)。
宏觀市場(chǎng)觀察
人工智能多模態(tài)大模型企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力
根據(jù)賽迪工業(yè)和信息化研究院公布的2024年中國(guó)人工智能多模態(tài)大模型企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力排名，騰訊、科大訊飛和阿里巴巴分別排名前三，可見(jiàn)這三家企業(yè)在中國(guó)市場(chǎng)擁有優(yōu)勢(shì)地位。其他上榜的企業(yè)大多是互聯(lián)網(wǎng)科技產(chǎn)業(yè)巨頭。
大模型應(yīng)用現(xiàn)狀：呈遍地開(kāi)花之勢(shì)，金融、政務(wù)滲透率最高
伴隨多家科技廠商推出的AI大模型落地商用，各類(lèi)通用、垂類(lèi)大模型已在多個(gè)領(lǐng)域逐步開(kāi)始商業(yè)化探索，并取得初步成果，截至2023年，金融、政府、影視游戲和教育領(lǐng)域是大模型滲透率最高的四大行業(yè)，滲透率均超過(guò)50%。
在《2024年前瞻中國(guó)AI大模型場(chǎng)景應(yīng)用趨勢(shì)藍(lán)皮書(shū)》中，前瞻產(chǎn)業(yè)研究院對(duì)AI大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例進(jìn)行了詳細(xì)梳理，從金融、政務(wù)、醫(yī)療、電商、教育、終端等六個(gè)行業(yè)領(lǐng)域切入，選取科大訊飛、華為、商湯、智譜AI、360、百川智能等20個(gè)典型案例，詳細(xì)分析了各領(lǐng)域場(chǎng)景痛點(diǎn)、解決方案、項(xiàng)目成果。
大模型應(yīng)用趨勢(shì)分析：技術(shù)趨勢(shì)決定前景
盡管技術(shù)進(jìn)步無(wú)法量化，但前瞻在《2024中國(guó)大模型應(yīng)用報(bào)告》中基于調(diào)研分析、生產(chǎn)函數(shù)理論，假設(shè)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和單位要素組合創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)曲線。當(dāng)前AI大模型行業(yè)仍處于技術(shù)進(jìn)步對(duì)單位要素生產(chǎn)效率不斷放大的階段，故在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)中，技術(shù)進(jìn)步趨勢(shì)仍將是AI大模型行業(yè)規(guī)模體量上限的決定性因素。
從未來(lái)趨勢(shì)來(lái)看，具備強(qiáng)大預(yù)測(cè)能力的預(yù)測(cè)大模型、強(qiáng)大決策能力的決策大模型和能夠自主學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)交互的具身智能大模型最有可能成為繼自然語(yǔ)言大模型和多模態(tài)大模型后的下一個(gè)大模型行業(yè)風(fēng)口。
中國(guó)人工智能技術(shù)賽道熱力圖
根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)熱力圖顯示，與人工智能關(guān)鍵技術(shù)強(qiáng)關(guān)聯(lián)的城市集群主要集中在華南和西北地區(qū)，并且以廣東、陜西省為重點(diǎn)發(fā)展區(qū)域，未來(lái)布局人工智能技術(shù)及其他相關(guān)技術(shù)的發(fā)展路徑，極大可能性在于華南、西北地區(qū)優(yōu)先導(dǎo)入，其中可重點(diǎn)關(guān)注廣東省廣州市天河區(qū)、廣東省深圳市福田區(qū)及陜西省西安市雁塔區(qū)所處的人工智能相關(guān)企業(yè)，以及該地方對(duì)于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資環(huán)境、供給市場(chǎng)的潛力空間。
