【產業互聯網周報是由鈦媒體TMTpost發布的特色產品，將整合本周最重要的企業級服務、云計算、大數據領域的前沿趨勢、重磅政策及行研報告。】

上周（7月3日-7月9日）《華爾街日報》援引知情人士的話報道稱，拜登政府正準備限制中國企業使用美國云計算服務，可能會要求亞馬遜和微軟等美國云服務提供商在向中國客戶提供使用先進人工智能芯片的云計算服務之前，尋求美國政府的許可。報道還稱，美國商務部預計將在未來幾周內實施該限制，并作為今年10月推出的半導體出口管制新政的一部分。

IDC分析師崔凱分析稱：“這個限制措施現在尚未被官方確認，但主要應該還是限制GPU的使用與大模型的訓練，其他方面的影響應該不會很大。”（第一財經）

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國內新聞

恒生電子與華為云簽署AI大模型聯合創新協議

恒生電子與華為云在東莞松山湖正式簽署AI大模型聯合創新協議。恒生與華為云將通過聯合創新項目打造金融證券行業通用大模型，并基于豐富的業務場景及需求，結合華為云全棧自主創新的產品及解決方案，共同開展大模型金融證券場景創新，聯合研究探索金融證券行業大模型標準、安全、倫理等理論研究，并發布相關成果。

字節跳動造機器人，團隊計劃擴充到百人

“機器人”作為未來科技發展的一大領域，目前已吸引了眾多國際大廠的參與，包括波士頓動力（現代旗下）、特斯拉、小米、騰訊等。據悉，字節跳動也將入局機器人行業，爆料稱團隊已有約50人，計劃年底擴充到上百人，并生產一些服務字節自己的電商履約需求，能在倉庫里分揀、打包貨物的機器人。報道稱，字節機器人團隊目前隸屬于字節AI Lab，其負責人是AI Lab總監李航。李航曾擔任華為諾亞方舟實驗室主任和首席科學家，2017年加入字節，現在向字節副總裁、算法技術負責人楊震原匯報。

據此前報道，字節跳動近年來已多次出手投資機器人相關公司，包括未來機器人、大寰機器人等，主要還是工業智能制造相關領域，與今日爆料的消息較為吻合。爆料還稱，字節跳動對于人形機器人持觀望態度，認為“像波士頓動力這種做了30年還不盈利的行為，可能不適合字節”。（晚點LatePost）

中國移動將發布“九天”1+N大模型，中移研究院首席科學家馮俊蘭帶隊

從中國移動內部人士獲悉，中國移動將于近期發布“九天”1+N大模型，同時面向政務和客服兩大應用場景。該知情人士透露，牽頭負責中國移動大模型技術及產品研發的負責人是中國移動研究院首席科學家、人工智能與智慧運營中心總經理馮俊蘭。此前，馮俊蘭帶領的“九天”團隊主要從事人工智能技術及相關產品研發，此次大模型產品技術研發，具有前期準備。（新浪科技）

中國電信發布TeleChat大模型

中國電信數字智能科技分公司正式對外發布中國電信大語言模型TeleChat，并展示了大模型賦能數據中臺、智能客服和智慧政務三個方向的產品。此外，以TeleChat為底座的教育版大模型TeleChat-E在全球大模型綜合性考試評測榜單C-Eval上排名第七，前幾名包括GP4、ChatGPT等知名大模型。

大模型測試驗證與協同創新中心正式成立

中國信通院與上海人工智能實驗室聯合發起的大模型測試驗證與協同創新中心正式成立。中心將圍繞大模型能力測評、大模型系列標準、生態服務、模型治理和軟硬件協同五方面開展工作。

國內首個開源桌面操作系統“開放麒麟1.0”正式發布：兼容Win/安卓應用

我國首個開源桌面操作系統“開放麒麟1.0”正式發布，標志著我國擁有了操作系統組件自主選型、操作系統獨立構建的能力，填補了我國在這一領域的空白。目前適配支持X86、ARM、RISC-V三個架構的個人電腦、平板電腦及教育開發板，可以滿足絕大多數個人用戶及開發者的使用需求。

對于操作系統的新玩家來說，生態無疑是最重要的，開放麒麟1.0的軟件商店上架了百余款Win應用、Android應用，涵蓋辦公、社交、影音、游戲等多種類別，可以滿足絕大多數用戶日常應用需求。（一分鐘科技）

華為發布國內首個多主架構數據庫方案

華為存儲與萬里數據庫共同發布“存算分離&多主架構聯合創新方案”，聯合GreatDB萬里安全數據庫、參天數據庫加速引擎和華為OceanStor閃存存儲，基于存算分離架構打造我國首個多主架構數據庫方案。（科創板日報）

騰訊云正式發布向量數據庫，預計8月登陸官網

騰訊云正式發布面向大模型訓練的向量數據庫（Tencent Cloud VectorDB），預計8月正式登陸騰訊云官網。發布會上，騰訊云數據庫副總經理羅云指出，向量數據庫已經在QQ瀏覽器、騰訊視頻、騰訊游戲、QQ音樂、搜狗輸入法等30+業務場景中應用，并自研了分布式向量數據庫核心引擎Olama，原名ElasticFaiss。據鈦媒體App了解Olama最早于2019年4月進行孵化，目前可支持十億級別的單行向量數據索引、查詢QPS達到百萬、響應延遲在20毫秒。

海外消息

黃仁勛預測AI的下一波浪潮：具身AI

沒能搭上AIGC第一班列車的人們，目前最關心的問題就是AI下一波浪潮將如何發展。對ChatGPT“眼紅”不已的馬斯克告訴我們——未來人形機器人的數量將遠超電動車；AI界最大的賣鏟子的公司英偉達CEO黃仁勛點出——下一波AI浪潮是具身AI（Embodied AI）；AI頂流公司OpenAI也暗戳戳地發出信號——投資了一家「具身AI」公司。

這是一種能夠理解、推理并與物理世界交互的智能系統，如同它的英文名一樣，它比現階段的AI形態，多了一個“body”。黃仁勛認為機器人、自動駕駛汽車，甚至包括因為理解物理世界而變得更加聰明的聊天機器人，都屬于“具身AI”的范疇。（硅兔賽跑）

李飛飛團隊：機器人接入大模型直接聽懂人話，無需額外數據和訓練

AI科學家李飛飛帶領的團隊日前發布了具身智能最新成果：大模型接入機器人，把復雜指令轉化成具體行動規劃，人類可以很隨意地用自然語言給機器人下達指令，機器人也無需額外數據和訓練。李飛飛團隊將該系統命名為VoxPoser，相比傳統方法需要進行額外的預訓練，這個方法用大模型指導機器人如何與環境進行交互，所以直接解決了機器人訓練數據稀缺的問題。（科創板日報）

Meta新推軟件Threads五天新增1億用戶，打破ChatGPT創下的記錄

美國數據追蹤網站于7月10日表示，Meta為與推特競爭而推出的應用程序Threads在不到五天內就擁有了超過1億注冊用戶，打破了人工智能應用程序ChatGPT創下的增長最快的消費應用程序記錄。（澎湃）

谷歌論文展示量子計算機新突破！超算47年任務幾秒即可完成

近日，谷歌內部研究人員在ArXiv發布預印本論文，其中顯示，谷歌團隊在2019年推出的Sycamore處理器的基礎上，進行了進一步升級，將處理器從53個量子位提升至70個量子位，其性能是此前版本的2.41億倍。

谷歌表示，目前業內最先進的超級計算機Frontier需要47.2年才能計算完成的任務，53個量子位的Sycamore處理器只需要6.18秒就能完成。新版70個量子位的Sycamore處理器，則能夠以更快的速度完成計算。（品玩）

OpenAI宣布：GPT-4將正式開放使用，本月底向新的開發人員開放API訪問權限

OpenAI當地時間7月6日宣布，其最新的大型語言模型GPT-4將通過其API正式開放使用。目前，所有OpenAI的API付費用戶（有成功支付歷史的）都可以訪問擁有8K上下文記憶的GPT-4。并且該公司計劃在7月底向新的開發人員開放API訪問權限，然后通過算力可用性來調整可用限制。這意味著全球開發者都能使用GPT-4大型語言模型，來增強自己的應用程序或開發全新的生成式AI應用。（財聯社）

SHEIN再次否認提交赴美上市申請

據報道，SHEIN已向美國證券交易委員會（SEC）提交了IPO注冊申請，有可能在2023年底前掛牌上市。據悉，SHEIN估值達600億美元，如成功上市，SHEIN可能成為在美上市中估值最高的中國公司。對此，SHEIN方面仍舊回應稱“否認傳言”，并未透露更多細節。此前也有消息稱SHEIN已秘密提交材料申請赴美上市，均遭到公司否認。（路透社）

ChatGPT訪問量今年以來環比增速明顯下滑，6月或為負數

據國外網站數據分析工具SimilarWeb數據，ChatGPT的訪問量增速出現明顯下降。數據顯示，今年前三個月，ChatGPT訪問量的環比增長率分別為131.6%、62.5%和55.8%，但4月份明顯放緩為12.6%，5月已變為2.8%，據預測，6月的環比增長率有可能為負數。（上海證券報）

融資

貝聯珠貫完成5000萬元天使輪融資

近日，浙江貝聯珠貫宣布完成5000萬元天使輪融資，由元璟資本、紅杉中國種子基金和舟軒股權投資。貝聯珠貫是一家高效云資源管理服務提供商，致力于通過技術手段幫助客戶大幅節省IT資源成本，業務涵蓋多個關鍵技術領域，包括在線業務型算力（業務系統運行需要的虛擬機、容器，數據庫等）、大數據型算力（離線分析型和在線分析型）、AI型算力在內的算力市場，為企業客戶提供降本增效的方案。（投中網）

淵亭科技完成億元級別B+輪融資

認知決策智能廠商淵亭科技完成B+輪融資。本輪融資金額在億元級別，投資方為重慶制造業轉型升級基金、財信中金管理的長沙天心基金等國家級和地方級基金。公司表示，本輪融資資金將主要用于核心AI產品研發、國防業務拓展和團隊建設。

嘉馳國際X-GIANTS再獲億元C輪融資

嘉馳國際X-GIANTS日前完成億元C輪融資。本輪融資由中國華錄集團旗下投資平臺「華京投資」和產業資本智連資本聯合領投，智慧方舟等專業機構跟投，老股東康橙投資在前次投資入股后，本輪持續跟投注資。

智能制造&能源電力

鄔賀銓院士：5G用戶體驗不足需要從自身解決

在2023全球數字經濟大會5G創新發展論壇上，中國工程院院士鄔賀銓演講時表示，從5G網絡性能來看，中國名列全球，但在消費應用場景下，5G與4G尚未拉開差距，5G用戶體驗不足需要從自身解決。

工信部等五部門聯合印發《制造業可靠性提升實施意見》

工信部等五部門聯合印發《制造業可靠性提升實施意見》，《意見》明確八項重點任務，指出要深化數字技術在可靠性提升中的應用，提升產品全生命周期數字化管理水平。推動5G、大數據、人工智能、工業互聯網等新一代信息技術與可靠性工程的深度融合，以數字技術促進關鍵核心產品可靠性提升。

高文院士：算力越強，GDP就越強

中國工程院院士、鵬城實驗室主任高文在世界人工智能大會昇騰人工智能產業高峰論壇上演講時表示，沒有大算力做大模型就是“天方夜譚”，算力建設非常重要，就像電力一樣。

根據清華大學與互聯網數據中心（IDC）共同編制的《2021—2022全球計算力指數評估報告》，算力和經濟增長具有很強的正相關性。報告稱，算力指數每增長1個點，就可以帶來約1.8‰的GDP增長和3.5‰的數字經濟增長。截至目前，算力指數最高的是國家美國，第二是中國，隨后依次是日本、德國、英國、法國等。高文表示，算力夠，數字經濟就能夠發展好，算力越強GDP就越強。

煤炭行業首例5G井下低頻大上行方案完成驗證

從中國煤炭科工集團獲悉，該集團所屬煤炭科學技術研究院有限公司聯合神東煤炭集團、中國電信榆林分公司、華為公司圓滿完成我國煤炭行業首例5G井下低頻大上行能力創新驗證。此次驗證充分證明了井下場景低頻+大上行5G方案的可行性，對探索5G+智能礦山建設具有重要意義。（工聯網）

政策&趨勢

上海發布大模型政策，打造AI“模”都

世界人工智能大會（WAIC）閉幕式上，《上海市推動人工智能大模型創新發展的若干措施》公布，并發布了“模”都倡議，簽約了三批人工智能項目，成立上海人工智能開源生態產業集群。上海市經信委副主任張英介紹，措施圍繞創新能力、創新要素、創新應用、創新環境四大方向，重點打造三項計劃以及五大平臺。破解發展瓶頸的三項計劃，一是大模型創新扶持計劃，重點支持上海市創新主體研發具有國際競爭力的大模型，實施專項獎勵，加速模型迭代；二是智能算力加速計劃，強化大模型智能算力建設力度，建立綠色通道；三是示范應用推進計劃，加強大模型在智能制造、教育教學、科技金融、設計創意、科學智能等垂直領域的深度應用和標桿場景打造。

《2022全球人工智能創新指數報告》發布中國人工智能發展成效顯著

《2022全球人工智能創新指數報告》報告顯示：中國人工智能發展成效顯著，人工智能創新指數近三年一直保持全球第二水平，在人才、教育、專利產出等方面均有所進步，但基礎資源建設水平仍有待提高。報告顯示，我國人工智能產業化進程加快。2022年，參評國家的人工智能企業總數和人工智能從業人口總數繼續增長，且增幅均有所擴大。人工智能企業總數同比增長25%，高于2021年的18%；人工智能從業人口總數同比增長53%，顯著高于2021年的10%。

上海：32個重大產業簽約總額達288億元

2023世界人工智能大會統計，共有32個重大產業項目簽約，總額達288億元。本屆世界人工智能大會，發布基礎大模型、垂直大模型共計30余款，成立大模型測試驗證與協同創新中心，聯合發起大模型語料數據聯盟，啟動大模型語料數據生態創新合作伙伴。聚焦智能算力，按照“量產一代”“點亮一代”“探索一代”路徑持續發展智能芯片。（央視新聞）

工信部：加快大數據、人工智能、智能網聯汽車等戰略性新興產業的創新發展

7月4日，2023全球數字經濟大會在北京開幕。工業和信息化部黨組成員、副部長王江平表示，加快新型基礎設施建設，促進數字基礎設施體系化發展和規模化部署，加快建設高速泛在、天地一體、云網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數字信息基礎設施。推進產業數字化轉型，大力推進5G、千兆光網等新一代信息通信技術在垂直行業、信息消費、社會民生等領域的融合應用，形成重點領域創新應用示范標桿。增強數字發展動能，加快大數據、人工智能、智能網聯汽車等戰略性新興產業的創新發展，大力發展先進制造業，促進數字經濟做強做優做大，培育經濟新引擎。

《全球數字經濟白皮書》發布：5G網絡人口覆蓋率已達30.6%

中國信息通信研究院院長余曉暉發布《全球數字經濟白皮書》，白皮書顯示，截至今年3月，全球5G網絡人口覆蓋率為30.6%，同比提高5.5%。人工智能產業平穩發展，2022年全球人工智能市場收入達4500億美元，同比增長17.3%。

上海：深化人工智能技術賦能醫藥創新研發

《上海市生物醫藥產業數字化轉型實施方案》提到，深化人工智能技術賦能醫藥創新研發。圍繞蛋白質結構預測與設計、藥物靶點發現、藥物分子及合成路線設計與優化、化合物虛擬篩選、晶型預測等場景，不斷推進人工智能技術深入賦能醫藥研發。支持干濕結合的多模態大模型等平臺建設與運用，推進機器深度學習和生成式人工智能平臺軟件迭代升級，在難成藥靶點、罕見病等復雜領域探索更大成藥空間。在臨床試驗設計、患者招募、臨床數據采集與分析等臨床階段加強數據分析建模等人工智能技術的應用，提升臨床試驗效率。

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