AI视觉传感器有望成为核心环节 大模型赋能人机交互 受益概念股盘点

摘要: 3月13日，OpenAI投资的机器人公司Figure公布与OpenAI合作13天的阶段性合作进展，进化速度大超预期。之前从未展示过机器人方向能力的OpenAI，在与投资公司的人形机器人的合作中，第一次展示了自己的机器人智能能力。

OpenAI投资的机器人公司Figure公布合作进展

据媒体报道，3月13日，OpenAI投资的机器人公司Figure公布与OpenAI合作13天的阶段性合作进展，进化速度大超预期。之前从未展示过机器人方向能力的OpenAI，在与投资公司的人形机器人的合作中，第一次展示了自己的机器人智能能力。

在视频中，Figure的人形机器人，可以完全与人类流畅对话，理解人类的意图，同时还能理解人的自然语言指令进行抓取和放置，并解释自己为什么这么做。Figure人形机器人的对话流畅度、展现出的智能感，接近人类操作速度的动作流畅性。而其背后，就是OpenAI为其配置的智能大脑，来自端到端的大语言-视觉模型，这是具身智能领域目前非常前沿的领域。

大模型成为机器人进化的胜负手

机器人智能的发展，显然正在加速。大模型或是决定机器人进化的胜负手，感知层与决策层有望成为机器人投资的重心。

AI视觉传感器：机器人获取环境信息的捷径

视觉技术是机器人获取环境信息的重要途经。人类约70%的信息是通过人眼感知获取的，未来的机器人也将和人类一样，大量信息都将通过视觉感知获取。在过去的数十年中，2D成像技术有了长足的发展，2D图像无法提供实现更精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、几何尺寸、位姿等信息。

3D

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人工智能专业主要的课程是什么呀？

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。 在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。 一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。 根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。 不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。 在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。 通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。 特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。 但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。 随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。 三、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。 机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。 基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。 基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。 随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。 语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。 语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。 随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。 语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。 问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。 问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。 人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。 尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。 自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算四、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。 人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。 传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。 人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。 五、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。 自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。 近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。 根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。 目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。 未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。 六、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。 从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。 注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。 识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。 从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。 生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。 目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。 七、VR/AR虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。 结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。 用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。 虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。 获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。 目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。 在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。 总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势

人工智能包括哪些方面？

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。 虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。 优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。 2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。 3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。 缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。 2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。 3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

紧跟市场步伐：Sora概念股的最新动态与投资机会

Sora相关概念股一览表_Sora相关概念股龙头有哪些假期结束，A股迎来龙年首个交易日。 国泰君安发布研报称，OpenAI发布首个文生视频模型Sora，效果震撼。 Sora模型推动AI多模态领域飞跃式发展，AI创作等相关领域将迎来深度变革，AI赋能范围进一步扩大，多模态相关的训练及推理应用也将进一步提升对算力基础设施的相关需求。 下面介绍Sora相关概念股，希望能给大家提供一定的参考（文章篇幅较长，建议收藏慢慢看）。 Sora相关概念股有万兴科技、昆仑万维、蓝色光标、当虹科技、易点天下、焦点科技、因赛集团、中文在线、盛天网络、丝路视觉、海康威视、虹软科技、国投智能、捷成股份等，下面展开详细介绍。 1.万兴科技专注于人工智能软件研发的公司，产品涵盖人工智能图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。 2.昆仑万维以游戏开发为主的公司，同时也在人工智能领域有所布局。 3.蓝色光标以数字营销为主的公司，可以为客户打造更具创意、吸引力的营销策略，提升品牌影响力。 4.当虹科技在AIGC方面有落地应用，为客户提供AI技术支持的视频生产/加工解决方案。 5.易点天下专注于全球化营销的公司，通过易点天下的全球化营销平台，Sora生成的视频内容可以将品牌故事传递给全球消费者。 6.焦点科技以电子商务为主的公司，可以打造更具吸引力的商品展示和推广策略，提高转化率。 7.因赛集团整合营销传播公司，通过Sora生成的视频内容，因赛集团可以助力客户提升品牌形象，扩大市场份额。 8.中文在线以数字内容创作的公司。 借助Sora的技术，中文在线可以推出更多独具特色的原创内容，满足用户需求。 9.盛天网络以网络游戏和数字娱乐为主的公司。 通过Sora生成的视频内容，盛天网络可以提升产品吸引力，拓宽业务领域。 10.丝路视觉专注于视觉艺术的公司，借助Sora的技术，丝路视觉可以在视觉设计、动画制作等方面实现更多突破，为客户提供更优质的服务。 11.海康威视专注技术创新的科技公司，致力于将物联感知、人工智能、大数据技术服务于千行百业，引领智能物联新未来。 12.虹软科技计算机视觉算法服务提供商及解决方案供应商，在全球范围内为智能手机、智能汽车、物联网等智能设备提供一站式视觉解决方案。 13.国投智能布局“电子数据取证、公共安全大数据、新网络空间安全、数字政务与企业数字化”四大业务，致力于应用数字化、信息化技术。 14.捷成股份秉持“内容与技术双轮驱动，做国际创新的数字文化传媒巨头”战略，打造新型文化产业集团。 更多金融理财资讯，您可以查看私募排排网二、AI算力产业链1.芯片相关（1）算力芯片方面，有寒武纪、海光信息、龙芯中科、中科曙光等个股。 以寒武纪为例，其研发的云端智能芯片MLU100和边缘端智能芯片MLU200，性能均处于业界领先水平。 此外，海光信息研发的海光CPU，以及龙芯中科推出的龙芯3A4000处理器，也都展现了我国在高端处理器领域的实力。 （2）光模块方面股票有剑桥科技、中际旭创、新易盛、天孚通信。 剑桥科技在光模块领域具有较强的研发实力，公司专注于光通信器件的研发、生产和销售，产品涵盖光纤放大器、光接收器、光发送器等多个品类。 中际旭创在光模块领域也有着丰富的产品线，包括数据中心、云计算、光纤到户等应用场景。 新易盛专注于光模块的研发、生产和销售，产品广泛应用于光纤到户、数据中心、云计算等领域。 天孚通信主要从事光通信器件的研发、生产和销售，产品包括光接收器、光发送器、光纤放大器等。 （3）光芯片股票有源杰科技、仕佳光子、光迅科技、长光华芯等。 以仕佳光子为例，在光芯片封装、测试方面拥有独特的技术优势，为光通信产业链上游企业提供了高品质的光芯片产品。 掌握众多关键技术，不仅在国内市场具有较高的市场份额，还成功打入了国际市场。 再以长光华芯为例，作为一家专注于光芯片及光电子器件研发、生产、销售的企业，其在高性能光芯片、光电子器件等领域取得了显著成果。 2.服务器及零部件（1）AI服务器股票有中兴通讯、工业富联、紫光股份、拓维信息、浪潮信息、神州数码、中科曙光等。 工业富联凭借其强大的生产能力和技术实力，在AI服务器市场占据一席之地，并有望将其打造成公司未来主力业务。 中兴通讯、紫光股份、拓维信息、浪潮信息、神州数码和中科曙光等公司在AI服务器市场也具有较强的竞争力。 他们纷纷加大在AI服务器领域的研发投入，以期在市场竞争中脱颖而出。 例如，浪潮信息在AI服务器领域拥有丰富的产品线，广泛应用于政府、教育、金融等多个领域；神州数码则与国内外知名AI企业展开合作，共同推动AI服务器技术的发展。 （2）存储方面个股有兆易创新、澜起科技、东芯股份、北京君正。 兆易创新作为国内领先的存储器和类比IC芯片制造商，致力于为客户提供高容量、高性能的存储器和类比IC产品。 澜起科技是国内存储器和云计算领域的知名企业，主要从事存储器和云计算解决方案的研发、生产和销售。 东芯股份是一家专注于存储器和传感器芯片的研发、生产和销售的企业。 公司的存储器和传感器芯片广泛应用于智能手机、平板电脑、智能家居等领域，市场前景广阔。 北京君正主要从事存储器和处理器芯片的研发、生产和销售。 公司凭借创新的存储器和处理器技术，为客户提供了高性能、低功耗的存储器和处理器产品。 3.数据中心及设备（1）数据中心板块有光环新网、科华数据、城地香江、奥飞数据、曙光数创、润泽科技；光环新网作为我国数据中心领域的领军企业，为客户提供了覆盖全国范围的优质数据中心资源，以及丰富的网络、计算、存储、安全等一站式服务。 科华数据专注于数据中心基础设施建设和运营管理，为客户提供从数据中心设计、建设、运营到维护的一站式服务。 城地香江产品涵盖了数据中心制冷、供电、消防、监控等各个环节，为客户打造高效、稳定、安全的数据中心环境。 奥飞数据则在数据中心建设和运营方面具有显著优势，通过自主研发的数据中心管理系统，实现了数据中心的智能化、高效化、绿色化运营。 曙光数创以数据中心为核心，为客户提供从硬件设备、系统软件到应用解决方案的全方位服务。 润泽科技专注于数据中心基础设施建设和运营，致力于为客户提供高品质、高效率的数据中心服务。 润泽科技以创新为动力，不断提升自身技术水平，为我国数据中心产业发展助力。 （2）液冷厂商股票有巨化股份、高澜股份、申菱环境、英维克。 巨化股份拥有丰富的制冷剂产品线，广泛应用于家用空调、商用空调、制冷设备等领域。 高澜股份凭借先进的液冷技术，为数据中心、通信、电力、轨道交通等领域提供高效的散热解决方案。 申菱环境以环境控制系统为核心的解决方案提供商，主营业务包括液冷设备、空调设备、环保设备等。 英维克产品包括液冷散热器、液冷服务器、液冷数据中心等，广泛应用于大数据、云计算、人工智能等领域。 （3）边缘计算领域个股包括翱捷科技、初灵信息、美格智能、移远通信。 翱捷科技是一家专注于边缘计算领域的创新型企业，核心产品包括边缘计算设备、边缘计算平台以及边缘计算应用服务等。 初灵信息提供从接入层、汇聚层到核心层的全方位边缘计算解决方案，涵盖边缘计算设备、边缘计算平台以及边缘计算应用服务等。 美格智能提供智能终端、边缘计算设备和解决方案，设备广泛应用于物联网、工业互联网等领域，为客户带来高效、安全、低延迟的数据处理能力。 移远通信产品和服务涵盖多个领域，如智能家居、智慧城市、工业互联网等。 通过与各大企业合作，移远通信不断推动边缘计算技术的发展和应用。 （4）芯片测试相关个股有长川科技、华峰测控、深科达等。 长川科技作为一家专注于芯片测试设备研发、生产和销售的企业，凭借其先进的技术和丰富的产品线，已经在行业中树立了良好的口碑。 华峰测控产品涵盖了半导体器件测试、集成电路测试等多个领域，逐步建立起稳定的客户群体，包括多家知名半导体企业。 深科达作为一家致力于提供一站式芯片测试解决方案的企业，凭借敏锐的市场洞察能力和强大的创新能力，已成功涉足多个芯片测试细分领域。 以上就是对Sora相关概念股的解析。 需注意的是，Sora概念股投资具有较高的风险和收益预期。 投资者在参与投资时，应充分了解产业动态、企业基本面和技术发展趋势，做好风险控制，把握投资机会。 同时，关注政策导向，紧跟市场步伐，适时调整投资策略，以实现稳健的投资回报。 觉得内容有用，想了解更多金融理财资讯，记得点赞关注！

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