中国智能AR眼镜十大关键词发布|腾讯“飞行汽车梦”复燃|OpenAI o3 智商高达157|日韩在电动车领域遭遇挑战

  • 2024年中国智能AR眼镜十大关键词发布
  • 工会推动70小时工作制:大众也妥协了
  • 腾讯"飞行汽车梦"复燃:破产后迎来收购,仍握有108家订单
  • OpenAIo3智商高达157,比肩爱因斯坦,但无法证明比人类聪明
  • CEO下岗潮来袭
  • 2025年AI产业发展十大趋势
  • 日韩在电动车领域遭遇挑战
  • "连人的问题都没解决,AI谈何发展?"

2024年中国智能AR眼镜十大关键词发布

2024年,AI大模型推动智能AR眼镜市场快速发展,形成"百镜大战"。主要玩家包括XREAL、雷鸟创新、Rokid、影目科技等,以及华为、百度、小米等跨界企业。市场热点包括"眼镜期货"现象、AI眼镜概念股增加、AI大模型的应用等。尽管市场热度高,但消费者接受度仍低,销量不佳。供应链瓶颈和成本压力是主要挑战,导致多数企业面临亏损。总体来看,智能AR眼镜市场在技术提升和竞争加剧中稳步前行,预计2025年将进一步发展。

工会推动70小时工作制:大众也妥协了

大众集团与工会经过70小时谈判,达成协议。双方妥协,如暂缓裁员关厂计划,员工四年内不涨薪,部分奖金取消,高管降薪等。协议确保短期内不关闭工厂,恢复就业保障至2030年。大众计划至2030年裁员3.5万人,削减德国工厂产能73.4万辆。此次谈判使大众每年节省约150亿欧元成本,德国总理对此表示欢迎。尽管协议达成,但仍存在对未来裁员和转型的担忧。

腾讯"飞行汽车梦"复燃:破产后迎来收购,仍握有108家订单

Lilium,曾被誉为"空中特斯拉"的飞行汽车公司,在破产两个月后迎来转机。由于德国政府拒绝提供贷款担保,Lilium资金链断裂,不得不宣布破产并遣散员工。然而,一家欧美投资公司决定收购其旗下两家子公司并重启运营。Lilium曾获得包括腾讯在内的多家知名投资者支持,估值高达240亿元,但在技术商业化和资金问题上遭遇困境。尽管面临挑战,低空经济仍被视为下一个万亿级市场,众多企业和城市纷纷布局。Lilium虽遇挫,但低空经济领域前景广阔。

OpenAI o3 智商高达157,比肩爱因斯坦,但无法证明比人类聪明

AI模型在特定测试中的表现优异,如OpenAI的o3模型在Codeforces上评分达2727,但在人类标准下衡量AI存在局限。传统智商测试基于人类认知,不完全适用于AI。AI遵循不同于人类的认知路径,更多是基于数据处理和模式匹配。图灵测试和门萨测试等也存在局限,过分依赖语言交流或标准化特点。基准测试虽多样,但面临数据集重复利用和"刷榜"问题。ARC-AGI测试评估AI抽象推理和学习能力,但仍需克服许多挑战。总体而言,AI在特定任务上表现出色,但要实现通用人工智能还需更多创新评估方法。

CEO下岗潮来袭

2024年全球出现CEO下岗潮,汽车行业尤为严重,涉及极越、保时捷、零跑等多个品牌。市场变化和消费需求的转变促使企业更换CEO以重整经营。此外,消费行业如星巴克、雀巢等也更换了CEO。英特尔、谷歌等科技公司亦面临类似情况。CEO们在面对经济压力和行业变革时显得无力,反映出他们作为"高级打工仔"的局限性。创始人重新掌舵成为趋势,如周黑鸭创始人周富裕重返CEO职位。尽管CEO下岗潮带来不确定性,但对普通打工人而言,企业稳定发展意味着更多工作机会。

2025年AI产业发展十大趋势

易观分析指出,从2024年至2025年,人工智能发展将从模型开发转向产品应用和场景优化,加速AI产业落地。目前,多元应用场景已初步形成,科技大厂处于领先地位,夸克、剪映、豆包等产品表现突出。

日韩在电动车领域遭遇挑战

日系车巨头本田和日产计划合并,成立新公司以推进智能化和电动化转型,但面临业绩压力和市场份额下滑。日产亏损严重,丰田亦表现不佳。两家公司希望通过合并与特斯拉及中国电动车企竞争。韩系车同样面临危机,现代和起亚在新能源车领域进展缓慢。日韩车企在中国市场表现疲软,电动车乏力,燃油车市场份额持续下滑。在美国市场,日韩车企电动车销量不及预期,主要依靠混动车型。在欧洲市场,日韩车企面临特斯拉和本土品牌的竞争,电动化转型迫在眉睫。在东南亚和中东市场,中国电动车品牌正迅速崛起,抢占日韩车企份额。日韩车企通过合并等方式应对挑战,而中国车企正积极拓展全球市场。

"连人的问题都没解决,AI谈何发展?"

2024年AI行业发展迅猛,各行业广泛应用AI技术,重塑商业流程并影响社会经济。然而,人才短缺成为严峻问题,尤其在初创公司。老李等AI创业者反映,尽管投入大量资源,仍难以招到合适的技术人才,导致项目进展缓慢。大公司和头部科技企业成为主要人才聚集地,吸引多数优秀人才。数据显示,到2030年中国对高技能AI人才需求将达600万,而供给预计仅200万,缺口巨大。AI人才的培养周期长,当前市场上合格人才稀缺,短期内难以解决人才短缺问题。

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