核聚变:人类终极能源的钥匙-64页免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。 1 证券研究报告 工业 核聚变:人类终极能源的钥匙 华泰研究 机械设备 增持 (维持) 专用设备 增持 (维持) 研究员 倪正洋 SAC No. S0570522100004 SFC No. BTM566 nizhengyang@htsc 藏的核聚变能可用 100 亿年以上。另一种燃料氚在自然界中已基本衰变消失,但可通过中 子辐照锂制备。用现代技术在全世界可以提取锂 1000 万吨,海洋中可以提取 2000 亿吨锂, 因此地球上的锂储备足以保障人类对聚变能源的应用。 0 50 100 150 200 250 300 350 400 氘氚聚变 天然铀快中子堆 浓缩铀轻水堆 天然铀轻水堆 能量密度(mn MJ/kg) 资料来源:《超导磁体技术与磁约束核聚变》(王腾,2022),华泰研究 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。 27 工业 太阳凭借巨大质量产生万有引力形成引力约束,人类目前无法实现。引力约束是通过万有 引力实现对聚变燃料的约束,太阳发光发热的能量就来自于引力约束下核聚变释放的能量。 太阳的核心温度大约为 1500 万摄氏度,低于发生聚变反应所需要的 1 亿摄氏度,但其质量10 积分 | 64 页 | 7.65 MB | 6 月前3
趋势纲要 2050 : 技术与创新地缘政治 生物多样性 Power 轮班 边疆 Technologies Healthcare of 未来 Water 小心 Education & 人工 未来的 民主 能源 转型 人类和 Machines 价值观 债务挑战 资源与原料 Materials 1 3 2 5.1 罗兰贝格 | 4 大趋势 “经济与商业 ” 的次趋势 技术 & 创新 手指触摸图形 机器人和人手的握手 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 的价值 创新 边疆 Technologies 人类和 Machines 创新是可持续增长的关键 - 前沿技术承诺 巨大的未来潜力 , 同时引发对人类价值观的担忧 5.2 前沿技术 5.3 人类与机器 罗兰贝格 | 5 创新增加价值的关键领域 驱动经济 推动社会福利 手指触摸图形 自动生成说明 吸引消费者并创造新的 推动可持续性 启用循环。 创新是推进循环经济原则的基石 : 减少、重复使用、回收利用 来源 : 罗兰贝格 创新的价值可以在各个重要领域看到 - 在经济、社会和可持续性方面 5.2 前沿技术 5.3 人类与机器 5.1 创新的价值 技术与创新 5.1 资料来源 : 世界经济论坛 ; 罗兰贝格 罗兰贝格 | 6 创新的类型 手指触摸图形 自动生成说明 提供 配置 的价值0 积分 | 72 页 | 2.97 MB | 7 月前3
unesco -教育行业:教师的AI能力框架教学方法,以及专业学习中的AI应用。这些能力被划分为三个进 阶层次:获取、深化和创造。 The AI能力框架针对这一缺口,通过定义教师在AI时 代必须掌握的知识、技能和价值观来解决这一问题。 该框架基于保护教师权益、增强人类自主性和推动可 持续性的原则进行开发,并详细列出了五个维度下的 15项能力:以人为中心的心态、AI伦理、AI基础与应 用。 这一转变需要重新审视教师的角色及其在人工智能时代所需的能力。然而,很少 业知识,以及四次国际咨询会议和多轮在线咨询的成果。 该框架通过倡导以人为本的方法,将人工智能能力与人权原则和人类责任原则相结合, 从而与联合国教科文组织的使命相契合。以此方式,它响应了2021年联合国教科文组织 报告中发出的紧急呼吁。 重新构想我们的未来 : 一种新的教育社会契约 , 帮助改变人类与技术的关系。 教师的AI能力框架与学生的能力建设框架共同发展。我希望这两个框架能够赋能教 师和学生,共 榜样。为了承担这些责任,教师需要得到 支持,以发展其能力,充分利用人工智能 带来的潜在好处并减轻其在教育环境及更 广泛社会中的风险。 然而,人工智能(AI)对学生、教学社区 、教育体系以及社会整体都可能带来重大 风险。AI可能会威胁人类自主性,加剧气 候变化,侵犯数据隐私,加深长期存在的 系统性不平等和排斥,并导致新的歧视形 式。在教育领域,AI可能会将教学与学习 过程简化为计算和自动化任务,从而降低 教师的作用和影响力,并削弱他们与学生10 积分 | 52 页 | 1.20 MB | 1 月前3
人工智能赋能核安全监管02 国际上核安全监管在 AI 的进展 03 核安全监管信息化工作汇报 04 面向未来的进化路径 CONTENTS AI 对 AI 赋能核安全监管的思 考 核安全:文明发展的关键命题 人类文明的代际划分是 基于能源的应用 核物理本质上是对世 界本源的探究 文明演进的风险镜像 传统核安全监管体系的三大瓶颈 预测局限性 l 传统监管多基于静态模型和 历史经验进行风险评估和预 ,提高监管工作的效率和准确性。 AI 技术驱动的监管范式革新 u 当 AI 将核安全量化为概率模型 ,我们是否正在遗忘核技术对人类存在的 根本性威胁? u 算法优化会否遮蔽对 “绝对安全不可能性”的敬畏? u 为防范核风险而创造的超级监控系统 ,是否可能成为新形态的技术霸权? u 当 AI 替代人类判断 , 监管者会否沦为算法的 “执行器官”? 工具理性与价值理性的永恒张力 n 汉斯 · 约纳斯的责任伦理 约纳斯的责任伦理 • AI 的 “概率思维”与责任伦理的 “绝对命令”存在根本冲突。 当算法计算出 “可 接受风险”(如 0.01% 的泄漏概率) , 人类是否有权为后代做此选择? • 认知偏差的安全幻觉。 当 AI 能预测 99.9999% 的事故 ,我们是否对 0.0001% 的剩余风险更加恐惧? n 贝克“风险社会”的再诠释 • 核事故是“系统性人为不确定”的典型: AI 试图用确定性建模对抗不确10 积分 | 60 页 | 5.96 MB | 4 月前3
《智慧协作时代》汤玛斯·戴文波特-257页虾皮:产品经理在AI电子商务里的角色 6 港湾人寿和美国万通保险:引进数位人寿保险核保人 7 雷帝斯金融集团:智慧抵押流程 8 星展银行:以AI监控交易 9 AI诊断和治疗纪录编码:让人类真正发挥所长 10 电通:公民开发者的机器人流程自动化 11 84.51°和克罗格:自动化机器学习提高资料科学生产力 6 12 麦迪安网路安全公司:AI辅助网路威胁归因 13 印度星展行动银行:用客户科学优化客户服务 关于人工智慧(AI)将对人类工作带来什么影响,这类作品已经汗牛充栋, 我们很容易找到大量相关的预测、方法或责难。然而,想找到人们如何使用智慧 机器从事日常工作的说明,却并不容易。 起码目前为止是这样。本书的核心是针对工作和工作环境,提出二十九个详 细案例,说明人类已经在这些工作和工作环境里,采用AI系统和自动化进行日常 工作。我们把AI定义为:能够完成过去需要人类大脑或是大脑与身体共同完成的 期以来 由机器驱动的自动化,对人类工作的影响一直都是人们猜测和关注的主题。至少 从 1500 年 代 末 以 来 , 女 王 伊 丽 莎 白 一 世 ( Elizabeth I ) 拒 绝 了 威 廉 . 李 (William Lee)提出的丝袜自动针织机专利申请,因为这种机器可能会让针织工 人变成穷人,人们就一直担心使用机器会导致大规模失业。 如今,人类依然关心自己的职涯命运。最近相关的调查和分析焦点,是AI和10 积分 | 257 页 | 6.00 MB | 22 天前3
2025具身机器人行业未来展望报告从人脑看具身大脑 国内外厂商大模型进展 从人脑看 具身大脑 01 Partone 5 人脑结构拆解 01 6 资料来源:浙商证券产业研究院 了解机器人大脑之前我们不妨先了解一下我们人类的人脑。人脑由大脑、小脑、脑干以及间脑组成。其中大脑是人脑核心,其分为左右两个 大脑半球,二者由神经纤维构成的胼胝体相连。脑干又可分为中脑、脑桥及延髓三部分。 部位 位置 功能 大脑 又称为端脑,位 训练方案技术路线 03 14 资料来源:量子位智库、浙商证券产业研究院 具身智能的训练方法可分为模仿学习和强化学习两种路线。 模仿学习 强化学习 模仿学习—— 智能体通过观察和模仿专家(经验丰富的人类操作者或具 有高级性能的系统)的行为来学习任务。 • 优势:可以快速学习专家策略,无需复杂的探索过程 • 劣势:学习到的行为策略受限于专家数据,对于未见 过的情况泛化能力较差 强化学习—— MoE组成,其中VLM借助海量互联网图文数据获得通用场景感知和语言理解能力,MoE中的Latent Planner(隐式规 划器)借助大量跨本体和人类操作视频数据获得通用的动作理解能力,MoE中的Action Expert(动作专家)借助百万真机数据获得精细的动作执 行能力,三者环环相扣,实现了可以利用人类视频学习,完成小样本快速泛化,降低了具身智能门槛,持续进化,将具身智能推上了一个新 台阶。 ViLLA通过预测Latent0 积分 | 31 页 | 3.33 MB | 6 月前3
AI跃迁派:2025年DeepSeek零基础完全指南全景认知 1.颠覆性定义:人人都能用的认知引擎 DeepSeek(深度求索)是中国首个全栈开源的大语言模型,由杭州深度求索人工智能 公司研发,定位为“认知智能引擎”。简单来说,它是一个能像人类一样思考、学习和解 决问题的超级 AI 工具。 核心能力: ⚫ 复杂推理:像学霸解数学题一样处理逻辑难题(R1 模型) ⚫ 多模态融合:能理解文字、图片、文件等多种信息(未来还将支持语音和视频) 技术普惠实证: -深圳外卖小哥用 DeepSeek 开发接单优化系统,月收入提升 230% -新疆牧民通过 AI 语音助手实现畜牧疾病远程诊断,死亡率降低 62% 六、未来图景与人类共生 1.技术进化:从工具到伙伴的范式跃迁 DeepSeek 的持续迭代正在重新定义人机关系,其技术发展呈现三大趋势: ①认知协作革命 ⚫ 智能增强:通过脑机接口技术,用户可直接用思维操控 3.文明挑战:智能时代的生存法则 在享受技术红利的同时,人类正面临前所未有的伦理与技术挑战: ①认知危机 ⚫ 思维退化:调查显示重度 AI 依赖者抽象推理能力下降 27% ⚫ 创新悖论:AI 辅助的专利申请量激增,但颠覆性创新占比下降 15% ⚫ 解决方案:推行“人机分工认证”,强制保留 30%创造性工作由人类完成 ②社会震荡 ⚫ 职业重构:47%基础岗位面临替代,但“AI10 积分 | 21 页 | 1.01 MB | 7 月前3
2025年智能之光:⼈机协作的经济管理研究新时代报告-北京大学中国经济研究中心式产生革命性的影响。本文面向经济管理学科的研究者,介绍大模型的技术原理、应用方式以及在科学研究全 流程中的应用。本文首先从社会科学和大语言模型的本质出发,分析了认知自动化的边界,指出围绕理论工作 的能力是人类科学家在人工智能时代的核心能力。随后,本文介绍大模型的基本原理、关键技术和发展趋势, 经济管理研究者可以建立对人工智能技术的基本认知。接下来,本文介绍了通过 API 访问、本地部署等大模 型的具 和推导等重复性任务;作为 智能体,大模型本身成为研究对象与实验工具,能模拟人类决策行为、预测反应,并通过多智能体系统模拟社 会互动;作为朋友,大模型超越学术角色,提供全方位非学术支持,包括职业发展建议、心理辅导和人际交往 建议。大模型全面融入学术工作流程,不仅能通过自动化重复劳动提高研究效率,更能通过人机合作扩展人类 思维的广度和深度,经济管理研究即将走向人机协作的新时代。 关键词: 人 从社会科学知识生产的一般过程出发,讨论了大语言模型如何改变知识的生产函数。我们讨论了大语言模型 在发现现象、提出问题、构建理论、检验假说再到传播与应用这些研究环节中的应用,并在每个环节中识别了 人类相比起大模型的不可替代之处。我们发现,大模型可以在研究的各个环节实现常规认知任务的自动化执 行,在收集数据、文献汇总、数理推导、数据分析、文字撰写等方面提高社会科学研究的执行效率,扩充社会 科学0 积分 | 62 页 | 2.45 MB | 1 月前3
AIGC+教育行业报告2024价值创造中 逐渐与人比肩甚至超越人类,AI和人类共同成为社会贡献主体。 在中观层面上,AIGC技术在知识量、信息获取和处理方面的强势能力,迫使教育界进一步反思现有 的教育框架,教师作为教学主体的功能性与人文性价值如何取舍?师-生-机三位一体的教育形态意 义几何?以知识传递和测评为核心的教育内容该如何升级?大规模的个性化教学是否真的有可能实 现?AI与人类是否会在社会和教育资源上展开竞争? 模化的因材施教,但也挑战传统学习模式和评价工 具;在教学内容方面,高阶通识能力、跨学科复合能力的重要性被重提,并辅以AIGC技术素养要 求;在学习主体方面,引发近乎科幻但并不遥远的哲学思辩:教育人类还是训练大模型,二者可 能存在着广义上教育资源的竞争。 AIGC技术在教师、学生、管理者多角色中,在学术科研、备课规划、作业生成和批改、自主学习、 辅助练习、测试评估的多场景中,都发挥着一定效 规划+具身智能行动,AGI 完全体与教育场景深度适配;在福祉落地层面,教育各界需通力合作,努力克服机会、技能、资 源的三大鸿沟;在人机协作层面,人机关系进入新历程,人机共育,生命循环,互为滋养,人类 将与AI一起永无止境地学习、构建。 4 目 录 CONTENTS 01 时代背景:变迁与革新 02 教育进化:教育框架反思 03 商业实践:技术应用扩散 Change and10 积分 | 55 页 | 3.32 MB | 7 月前3
华为-人工智能行业:智能世界2035-20250918-134页自本世纪初以来,AI 技术迅猛发展,标志着科技革命进入了新纪元,同时也成为人类历史上的 一个重要转折点——知识的创造和应用不再仅仅是人类的特权。随着生成式 AI 的出现,AI 发展取得 了令人瞩目的成就,但经过对其发展现状的冷静分析,我们可以看到,AI 的发展仍处于起步阶段。 目前,AI 应用仍主要集中在以问答功能为主的 AI 助手上。这类 AI 系统通常被视为“黑盒 子”,其属性难以像传统 子”,其属性难以像传统 ICT 系统那样被完全理解和保障。AI 仅仅提供了基础模块,而有待解决的 关键问题是如何将这些模块有效组合,打造出具有人类智能水平的智能系统。值得一提的是,AI 在 工业和服务领域的应用潜力巨大,但这一潜力尚未得到充分挖掘。 《智能世界 2035》及时为我们描绘了 AI 的发展愿景,深入探讨了技术融合将如何推动工业和 服务智能系统的转型。报告展望了物联网可能涵盖的各类工业系统,包括自主交通系统、智能电 AI、数字行为建模、远程医疗和合成生物学等前沿技 术驱动的全球健康生态系统。 这份报告客观阐述了 AI 和 ICT 技术融合将如何推动变革,造福人类和社会。 Joseph Sifakis 序言 为实现上述愿景,我们仍面临诸多超越通用人工智能范畴的技术挑战。我们的目标不仅是创造 一种“能够理解、学习任何人类所能完成的智力任务的机器”,更在于让机器能够整合自身能力, 自主行动,感知现实环境,并以自适应且可靠的方式追求其目标。20 积分 | 134 页 | 27.89 MB | 1 月前3
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