財(cái)聯(lián)社|元宇宙NEWS 7月5日訊 今日新鮮事有：

機(jī)構(gòu)：2023年Q1全球XR頭顯出貨量下降33%

根據(jù)市場調(diào)查機(jī)構(gòu)Counterpoint Research公布的最新追蹤數(shù)據(jù),，包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）在內(nèi),，2023 年第1季度全球擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（XR）頭顯的出貨量同比下降 33%,。Meta依然占據(jù)第一把交椅，Quest系列累計(jì)出貨量超過2000萬臺,，其中Quest2達(dá)到1800萬臺。不過Q1 Meta出貨量占比降至49%,，是自2020年第4季度推出Quest2以來的最低水平,。

軟銀孫正義：預(yù)計(jì)AI最終將適用于各行各業(yè)

據(jù)外媒報道，軟銀集團(tuán)CEO孫正義當(dāng)?shù)貢r間周二表示,，AI的智能“將達(dá)到人腦難以企及的程度,，最終可用于任何行業(yè)”。孫正義在東京大學(xué)舉辦的一次人工智能研討會上表示，通用人工智能（AGI）將像一個“水晶球”,，可能對任何問題都能給出適當(dāng)答案,。

天貓精靈啟動業(yè)內(nèi)首個大模型終端操作系統(tǒng)內(nèi)測

記者獲悉，天貓精靈于今日啟動業(yè)內(nèi)首個大模型終端操作系統(tǒng)內(nèi)測,，部分天貓精靈產(chǎn)品支持線上升級成AIGC硬件,。升級后，硬件不需重復(fù)喚醒,，可以持續(xù)雙向?qū)υ?，能理解上下文，給出個性化,、情感化回答,。

業(yè)內(nèi)人士稱對于AR頭顯而言LCoS硅基液晶比LEDoS硅基LED更有優(yōu)勢

韓國集成電路研究院Raontech CEO Brian Kim表示,，對于AR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭顯而言，LCoS硅基液晶比LEDoS硅基LED,，在亮度方面更有優(yōu)勢,。這是因?yàn)長CoS改變了反射光的相位，而LEDoS屬于自發(fā)光面板,。

ChatGPT訪問量增速下滑引擔(dān)憂 專家提醒警惕泡沫化風(fēng)險

近日,，一組數(shù)據(jù)引發(fā)了人們對于AI產(chǎn)業(yè)泡沫化風(fēng)險的擔(dān)憂和討論。網(wǎng)絡(luò)分析公司Similarweb統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,，2023年前5個月,，ChatGPT全球訪問量環(huán)比增幅分別為131.6%、62.5%,、55.8%,、12.6%、2.8%,，增長幅度明顯下降；6月份ChatGPT的訪問量環(huán)比下滑9.7%,，為其推出以來首次,。今年以來，人工智能尤其是通用人工智能（AGI）在中國市場展現(xiàn)出巨大活力,。Wind數(shù)據(jù)顯示,，上半年，A股ChatGPT指數(shù)漲幅達(dá)71.77%,，資金流入規(guī)模十分可觀,。另據(jù)記者梳理，截至7月4日,，國內(nèi)10億級參數(shù)規(guī)模以上的AI大模型已超80個,。但同樣值得關(guān)注的是，產(chǎn)業(yè)泡沫化風(fēng)險在一定程度上已經(jīng)出現(xiàn),。天使投資人,、資深人工智能專家郭濤表示：“當(dāng)前，中國AGI市場進(jìn)入‘百家爭鳴’時代,，但同時已有泡沫化現(xiàn)象出現(xiàn),，例如初創(chuàng)企業(yè)估值虛高、上市公司大股東近期頻頻減持套現(xiàn)等,，業(yè)界要警惕相關(guān)風(fēng)險,。”

浙商證券：預(yù)計(jì)AI應(yīng)用層辦公、教育,、政務(wù)三大領(lǐng)域落地速度較快

浙商證券最新研報指出,，國內(nèi)AI應(yīng)用將迎來政策和需求共振。一方面,，大模型監(jiān)管政策不斷完善,，全面商用化的時點(diǎn)漸行漸近，百度,、阿里、騰訊,、抖音,、快手、美團(tuán)等多個互聯(lián)網(wǎng)公司對41個深度合成算法進(jìn)行了備案,。另一方面,，國內(nèi)軟件的大模型應(yīng)用產(chǎn)品將在下半年密集發(fā)布，多家軟件公司對政府或企業(yè)客戶在大模型相關(guān)需求進(jìn)行了挖掘,，并開始籌備和計(jì)劃,。從應(yīng)用層面，AI+辦公,、AI+教育,、AI+政務(wù)落地速度較快，其次是AI+金融和AI+醫(yī)療,，行業(yè)空間廣闊,。

國泰君安：智能駕駛正逐步成為AI大模型的重要賦能場景

國泰君安研報指出，智能駕駛正逐步成為AI大模型的重要賦能場景,。由于駕駛場景下對于錯誤的容忍度非常低,，對于corner case的覆蓋是影響高等級自動駕駛落地的重要因素。此前行業(yè)內(nèi)往往采用自建自動駕駛車隊(duì)進(jìn)行路測,、眾包路測等方式實(shí)現(xiàn)對場景的覆蓋,，而此后通過AI大模型生成自動駕駛場景的方式將成為重要補(bǔ)充。雖然理論上對于公開道路自動駕駛這種“無限可能性”的場景,，通過場景生成的方式依然無法實(shí)現(xiàn)對corner case的全覆蓋,，但大模型的加持必然大幅提升自動駕駛的測試效率。