比亚迪在今年第三季度营收首次超越特斯拉，这一事件迅速成为全球汽车行业的焦点，引发了广泛的讨论和预测。比亚迪的崛起并非偶然，它象征着中国汽车产业的崛起以及全球汽车市场格局的深刻变革。来源

在人工智能来临之时，我们首先会想到GPU，但数据存储的重要性同样至关重要，它能够确保人工智能系统的可信性和完整性。作者

去年，甲骨文全球云大会展示了在数据库和云技术的双引擎驱动下，全面拥抱“人工智能”的战略转型。今年，甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨进一步强调，今年我们对人工智能有了更深刻的理解，将推动云、AI和数据三者有机结合。作者

world）”为主题，深入探讨生成式AI带来的这一创新周期下，AI模型新进展、AI应用新场景、提示工程新进展。03会议主题一句提示词，一个新世界（one

——记于“2024世界智能网联汽车大会”作者

大约有70%的企业正在使用ChatGPT进行软件开发活动，65%的企业正在聘用MSP来推动很多他们的生成式AI计划。投入资金最多的生成式AI用例是客户服务聊天机器人，有53%的企业表示，这是他们的首要的生成式AI优先事项，而最常见的生成式AI用例则是IT测试自动化。来源

ChatGPT等工具的出现以及对攻击者用户的突显，“你可以假设复杂性和准确性都有所提高，以及网络钓鱼和社会工程中语言学发生的变化，”托管检测和响应提供商Blackpoint

陈振宽不言而喻，随着新趋势的到来，数据成为新的生产要素，算力成为继热力、电力之后新的关键生产力。然而，全球算力资源的增长仍然无法满足人工智能应用对算力的扩大性需求，而“异构智算”正成为破解

在经历了两年的下滑后，存储市场在2024年开始重新回到正轨。生成式AI为存储行业带来了一些机会，也带来一些挑战。作者

生成式AI的出现使全球范围内迸发了“积极拥抱AI”的浪潮。生成式AI对于SaaS行业，究竟是一场前所未有的机遇，还是一次可能颠覆的挑战？会迎来怎样的业务爆发式增长，还是有被新技术逐渐取代的风险？作者

如今，以AI、大数据为代表的数字技术正悄然重塑各个行业，改变着企业的运作方式。能否在这场技术变革中掌握先机，决定了企业未来的命运——成为行业领导者，或是被淘汰。作者

十年前，Akamai已经走出了“云安全”转型的第一步，两年前又坚定地踏上了“分布式云计算”的道路。如今这些努力已初见成效，而且呈现出加速发展的趋势。作者

AI与印地赛车之间的关联似乎并不明显，但从量化指标的角度来看，参加印地赛事的每辆车上都有约140个数据传感器，且每辆车每场比赛都会产生约1TB的数据。换言之，我们在很大程度上已经能够从纯数字的角度理解这一知名赛事。来源

Database@AWS，甲骨文大大缓和了企业在不同云服务商之间做出选择时的决策压力，成功让甲骨文数据库产品对现有亚马逊云科技客户产生更强的吸引力。此番Oracle

how的解决方案。再向前一步，离产业更近一些，就成了研华面对当下市场需求和市场环境必须要做出的决定。于是，在成立40周年之际，研华启动了第三次全球化转型，这次转型的关键词是Sector

Sequoia操作体验中，让用户能够直接使用ChatGPT的特殊功能，包括图像和文档理解能力，为用户省去切换工具时间。Siri可根据需要直接调用ChatGPT特殊功能。征得用户同意后，才将问题发送至

2024年，生成式AI已进入应用规模化推广，探索场景和商业模式的新发展阶段。伴随AI大模型的普及程度不断加深，从去年关注度最高的模型层向场景应用层转变，为创意、传媒、金融、医疗、教育、娱乐、办公、制造等多个领域带来前所未有的变革。此外，具身智能也成为今年关注度颇高的领域，未来AI模型与人形机器人紧密结合，产生更多应用场景与商业机会。在此背景下，至顶科技、至顶智库将联合推出“2024全球AIGC先锋者系列榜单”，旨在表彰生成式AI及人形机器人领域具有代表性的全球先锋企业和机构。榜单计划在2024年11月于北京召开的“2024

微调（fine-tuning）：以文档，问题，答案作为三元组标注，针对不同任务进行有监督的微调训练。参数量为1.17亿。GPT-2：探索零样例无监督训练（2019年2月）GPT-2

进入生成式AI时代，在交互、事务、认知以及决策等方面都表现出强大的泛化能力和场景适应能力，传统意义的ISV角色和价值定位都将发生重大的改变。作者

LAB备战美洲杯帆船赛的关键，同时也是海运脱碳领域其他发展的关键。”西门子数字工业法国公司首席执行官兼西门子数字工业软件法国公司首席执行官Jean-Marie

财富中文网于北京时间2024年8月5日与全球同步发布最新的《财富》世界500强排行榜。至顶智库第一时间对于榜单进行解读分析，结合上榜企业国家分布、上榜企业四大湾区分布、上榜企业行业分布、上榜企业中美对比、中国上榜企业省份分布等五大维度，绘制9张数据统计图表，便于大家查看，请详见下文。根据2024年《财富》世界500强榜单显示，全球共有34个国家的500家企业上榜。其中，上榜企业数量位居前五的国家包括美国（139家，占比27.8%）、中国（133家，占比26.6%）、日本（40家，占比8%）、德国（29家，占比5.8%）、法国（24家，占比4.8%）。从企业数量变化来看，美国上榜企业数量从2023年的136家上升到2024年的139家，中国上榜企业数量从2023年的142家下降到2024年的133家。从2024年世界500强榜单排名前20企业来看，美国上榜企业达到11家，中国上榜企业4家，其余国家包括沙特阿拉伯、德国、英国、日本、新加坡各有1家上榜。其中，美国沃尔玛近三年均位居第一位，中国国家电网近三年稳居第三位。美国COSTCO从26位提升到20位。至顶智库结合全球四大湾区（中国粤港澳大湾区、日本东京湾区、美国纽约湾区、美国旧金山湾区）的上榜企业情况进行相关分析。从中国粤港澳大湾区来看，2024年500强上榜企业数量为21家，企业营收合计1.3万亿美元。2024年该区域新上榜企业为友邦保险（446位）。排名有所上升的企业包括南方电网（78位）、华为（103位）、腾讯（141位）、比亚迪（143位）等，其中，比亚迪排名提升明显，从2023年的212位上升到2024年的143位，提升69位。从日本东京湾区来看，2024年500强上榜企业数量为30家，企业营收合计2万亿美元。日本东京湾区的上榜企业集中度高，该地区在全国上榜企业占比75%。东京湾区较为稳定，2024年无新上榜企业。排名上升的企业包括本田汽车（57位）、索尼（128位）、日产汽车（136位）等。从美国纽约湾区来看，2024年500强上榜企业数量为23家，企业营收合计1.7万亿美元。纽约湾区上榜企业大多属于金融业。其中，纽约梅隆银行（466位）、阿波罗全球（491位）为新上榜企业。排名上升的企业包括摩根大通（21位）、花旗集团（45位）、高盛（87位）、摩根士丹利（111位）等。高盛提升较为明显，排名提升98位。从美国旧金山湾区来看，2024年500强上榜企业数量为15家，企业营收合计1.6万亿美元。上榜企业大多属于科技产业。其中，NVIDIA（222位）和VISA（490位）为新上榜企业。此外，苹果（7位）、Meta（66位）、富国银行（80位）等企业排名有所提升。从上榜企业行业分布来看，金融业位居第一，上榜企业数量达到108家，占比超过20%。能源化工行业位居第二位，上榜企业数量65家。批发零售和汽车业位居第三位，上榜企业数量均为34家。需要说明的是，上图行业的划分依据，至顶智库参考财富500强分类、WIND行业分类等进行重新梳理划分，便于读者查看。从中美两国上榜企业的行业分布来看，金融业上榜企业数量均位居首位，其中，美国金融企业达到31家，中国金融企业数量达到17家。其次为能源化工行业，两国上榜企业均在10家以上。互联网和相关服务行业，美国上榜企业数量略高于中国达到7家。从中国上榜企业来看，北京上榜企业数量位居第一，达到49家，占比36.8%。广东上榜企业数量17家位居第二，上海上榜企业数量13家排名第三。上榜企业主要分布在东部沿海地区，整体数量占全国上榜企业总数的70%以上。如需高清大图或有相关问题交流，请与文章下方的至顶智库负责人员联系。往期回顾

VAE大数据处理技术，能够快速构建并优化各类模型，为企业提供强有力的智能化转型支持。除了技术上的创新，海百川科技的前期积累也是强有力的支撑。其实，早在2014年，海百川科技旗下的“AI

ECX智慧能碳管理平台是西门子在这一工厂中引入的智能系统之一，Smart

生成式AI已经为虚拟数字人带来了一些变化，虽未达到颠覆行业的程度，但其广泛应用已展现出可见的潜力。作者

财富中文网于北京时间7月25日发布2024年《财富》中国500强排行榜。该榜单采用与《财富》世界500强一脉相承的制榜方法，包括上市和非上市企业，企业范围涵盖中国大陆、香港特别行政区和中国台湾地区。至顶智库第一时间对于榜单进行解读分析，绘制相关数据统计图表，请详见下文。根据2024年《财富》中国500强榜单显示，位居前10位的企业包括国家电网、中国石化、中国石油、中国建筑、工商银行、建设银行等，企业所属行业涵盖公用事业、能源化工、金融等行业。从营收来看，排名前10位的企业年营收均超过1700亿美元，其中位于首位的国家电网年营收达到5459亿美元，中国石化和中国石油位居二、三位，营收达到4297亿美元和4217亿美元。中国银行从去年的第15位跻身到第十位。从企业所属地区分布来看，入围2024年《财富》中国500强的北京企业数量最多，达到98家。位于粤港澳大湾区的广东位居第二数量达到74家。位于长三角地区的上海、浙江和江苏入围企业数量分别达到47家、42家和31家。从行业分布来看，金属制品行业入选企业最多为57家，金融业排名第二达到52家。至顶智库将属于消费电子、家用电器、电子元器件等相关企业划归为电子制造业，该领域企业数量达到51家。相关行业分布情况可通过上图具体查看。需要说明的是，上图行业的划分依据，至顶智库参考国民经济行业分类、申万行业分类、WIND行业分类等进行重新梳理划分，便于读者查看。如需高清大图或有相关问题交流，请与文章下方的至顶智库负责人员联系。往期回顾

三年的数智化转型，让中国一汽完成了一次彻底的蜕变。作者

context（长上下文）形容作计算机的内存。在他看来，这是将新计算范式变成更通用的基础。提升上下文长度也存在一些技术路线。如基于检索增强的RAG（retrieval

随着技术的不断进步和生态合作的深化，未来数据库将更加智能、灵活和强大，为数字经济的发展提供坚实的基础。英特尔与数据库领域的合作伙伴将一起共同推动数据库产业向智能化、高效化转型，满足客户的业务创新需求。作者

至顶网生成式AI之前是卷模型，卷参数，现在开始了卷价格。最早提出低价策略的是私募巨头幻方量化旗下的AI公司深度求索（DeepSeek）。5月6日，

多方联合实现了磁盘存储和磁带存储的有机整合，提供了企业层面的统一对象命名空间管理，达到数据在不同存储资源池之间无缝流转的目的。作者

戴尔科技可持续发展创新投稿、合作邮箱：fu.lin@zhiding.cn基本就是AGI？GPT-4o“它”来了OpenAI和Google接连两天的大动作，都想让AI助手成“精”

1亿GLM-4-Air），从OpenAI到GLM的系列迁移培训，为高用量客户提供与OpenAI使用规模对等的Token赠送计划(不设上限)。这些举措一方面体现了中国科技企业的责任担当，

Kufeld谈到，每个API的调用通过自动推理能够验证这段代码的正确性。在90年代初，浮点处理器错误的历史教训值得深思。亚马逊云科技也利用自动推理验证IM访问分析器和Amazon

Rossman生成式AI的安全最佳实践我们能否快速行动？我们能否确保安全？我们是否必须进行权衡？是企业在转型时都会问的问题。安全领域的一个重要问题是，企业能否在保持强大安全性的同时快速行动。Hart

Plus在内的9款主力大模型全面降价，其中，Qwen

亚马逊云科技在面对新兴威胁时，始终保持着高度的警觉和快速反应。通过威胁情报和安全自动化工具，实时监控和响应潜在的安全威胁。这些工具不仅帮助亚马逊云科技快速识别和解决安全问题，也为客户提供了更高的安全保障。作者

探索智能网联汽车产业实践》的演讲中指出，中国汽车智能化、网络化趋势越来越明显，八年前赛力斯进入

至顶网今天，2024世界智能产业博览会在国家会展中心（天津）举办，一批来自世界各地最前沿的新技术、新产品、新体验集中亮相。本届博览会以“智行天下

Carter应该在多远的地方对特定球员打飞球，这特别有助于我们进入季后赛。”去年美国职业棒球大联盟的另一个大新闻就是游骑兵队的防守实力，特别是在完成双杀方面。“游击手Marcus

Shores的耗电量比Blackwell高25%，所以假设其浮点精度水平和芯片制程工艺大致相当，那么其性能最好也要比Blackwell高出25%。而如果想要真正形成优势，英特尔最好能采用Intel

Intelligence代表一种更具定制性的生成式AI方法，专门以该公司的各类操作系统为基础进行构建。这是一种非常苹果化的产品思维，永远将顺畅丝滑的用户体验放在首位。从某种意义上讲，Apple

中分析亚马逊云科技的活动事件。例如，过去一周内每个服务记录了多少错误，每个错误的原因是什么，以及显示昨天通过控制台登录的所有用户等。亚马逊首席安全官Steve

Pro为已有的照片加入景深效果。除此之外，新版本还带来超宽虚拟Mac显示屏的支持，手势操作也将变得更加直观，并且还加入了面向搭乘列车场景的旅行模式。此前传闻许久的“Vision

在后数据中台时代，数据管理和数据服务的核心理念依然存在，但实现方式将更加灵活和分散。混合式数据运营架构将成为趋势，结合集中式和分散式的数据管理方式，以适应快速变化的业务需求。作者

2024年6月6日，中国电子学会联合中国电子技术标准化研究院等单位举办的“节能服务进企业”暨绿色数据中心对接推广活动在安徽省合肥市召开。来源

一键安装，支持自定义模型，支持多种文档类型，可定制化先看几个官方解答的用户问题，进一步了解AnythingLLM。1、使用AnythingLLM要花钱吗？AnythingLLM

至顶网品牌是企业使命和发展的象征，也承载着产品特质和市场认可。今天，在英特尔GTC科技体验中心的英特尔®

西门子正在将可持续发展理念传递到合作伙伴，乃至整个产业生态。作者

Need》的撰写，提出了具有里程碑意义的Transformer神经网络架构。这个架构不仅让AI在理解语言方面取得了巨大突破，也让我们有了Cohere

当前企业构建知识库最大的挑战已经不是技术，而是明确需求，企业或者个人在开始搭建AI知识库之前，要先明确搭建AI知识库的目的是什么？作者