億歐智庫(kù)+-+2024中國(guó)大模型發(fā)展要素洞察報(bào)告

u大模型的發(fā)展依賴于多方面的基礎(chǔ)支撐,包括豐富且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源以提供訓(xùn)練所需的知識(shí),強(qiáng)大的計(jì)算能力以支持復(fù)雜模型的高效訓(xùn)練和推理,以及穩(wěn)定且高效的能源供應(yīng)以保障計(jì)算資源的持續(xù)運(yùn)行和環(huán)境可持續(xù)性。這些發(fā)展要素歸納起來(lái)就是語(yǔ)料數(shù)據(jù)、算力和電力,這三者共同決億歐智庫(kù):人工智能發(fā)展歷程與發(fā)展要素專家系統(tǒng)是早期人工智能的去表,其核心思想是專家系統(tǒng)是早期人工智能的去表,其核心思想是者知識(shí)庫(kù),然后利用推理引空來(lái)模擬專家的決策過(guò)程,以解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)是紙器學(xué)習(xí)的—個(gè)分支,其核心是使層次的抽象特征表示,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)練數(shù)研的模型,具有通用性、涌現(xiàn)性核心思想是通過(guò)從數(shù)研務(wù)學(xué)習(xí)模式和規(guī)律,從發(fā)展要素發(fā)展要素發(fā)展要素發(fā)展要素發(fā)展要素發(fā)展要素發(fā)展要素發(fā)展要素能源數(shù)研語(yǔ)料算力語(yǔ)料算力數(shù)研++算力能源數(shù)研語(yǔ)料算力語(yǔ)料算力數(shù)研++算力2024:Tesla2024:TeslaFSD??2018:BERT2017:Transformer2006:深度學(xué)習(xí)2006:深度學(xué)習(xí)1990:紙器學(xué)習(xí)1957:感知紙1968:專家系統(tǒng)1956:達(dá)特茅斯吐議1970:人紙對(duì)話系統(tǒng)SHRDLU1995:支持向量紙資料來(lái)源:公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()4u大模型拓寬了AI應(yīng)用場(chǎng)景,從傳統(tǒng)決策式的應(yīng)用轉(zhuǎn)向創(chuàng)作式內(nèi)容生成,顛覆了傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)行規(guī)太,將“AI+”式的賦能滲透入各行各業(yè),范式變化帶來(lái)了算力(包含運(yùn)力、存力)、語(yǔ)料數(shù)研、能源供給的高要求。認(rèn)知智能主要體現(xiàn)在個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)和知識(shí)圖譜構(gòu)建等方面。通過(guò)大模型,教育系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)路徑推薦,根據(jù)學(xué)生的知識(shí)水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格感知智能機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP等技術(shù)普及,認(rèn)知智能主要體現(xiàn)在個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)和知識(shí)圖譜構(gòu)建等方面。通過(guò)大模型,教育系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)路徑推薦,根據(jù)學(xué)生的知識(shí)水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格感知智能決策式AI生成式AI交通大模型在城市交通優(yōu)化、智能駕駛輔助和交通管理等方面取得了顯著進(jìn)展。依靠大模型對(duì)多源數(shù)據(jù)的融合分析決策式AI生成式AI交通大模型在城市交通優(yōu)化、智能駕駛輔助和交通管理等方面取得了顯著進(jìn)展。依靠大模型對(duì)多源數(shù)據(jù)的融合分析,交通大模型能夠動(dòng)態(tài)優(yōu)化信號(hào)燈控制和交通流疏導(dǎo),緩導(dǎo)欺詐和客戶服務(wù)等方面取得了顯著在電商方面,AI可以幫助商家模善商品介紹,智能的充詳細(xì)內(nèi)容,美化產(chǎn)品配圖;基于提示詞或圖像生工業(yè)大模型在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著高可擴(kuò)展性和高彈性基礎(chǔ)設(shè)施,用于適應(yīng)變量和密集計(jì)算需求存儲(chǔ)和吞屬量高性能存儲(chǔ)和適中吞吐量,滿足重?cái)?shù)據(jù)分析的需求高性能存儲(chǔ)和高吞吐量,多類型數(shù)據(jù)處理需要高吞吐高可擴(kuò)展性和低彈性基礎(chǔ)設(shè)施,用于批量處理或事件可的展性和彈性,、、城市管理務(wù)得到了深入應(yīng)用,利用多模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)、生成式模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),以優(yōu)化決策流程,提升效率進(jìn)展。通過(guò)大模型對(duì)多種金融數(shù)據(jù)(如市場(chǎng)走勢(shì)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、社交媒體情緒等)的分析,機(jī)構(gòu)能夠更精準(zhǔn)地……硬件需求需要專門硬件支持,高算力專業(yè)級(jí)芯片是業(yè)內(nèi)大模型數(shù)研量和數(shù)研多樣性模型訓(xùn)練和微調(diào)應(yīng)用場(chǎng)景從決策式AI應(yīng)用場(chǎng)景從決策式AI的“打標(biāo)簽”類的數(shù)研判斷、分析和預(yù)測(cè)場(chǎng)景的展至生成式AI實(shí)現(xiàn)創(chuàng)作內(nèi)容生成通過(guò)分析用戶的歷史行為、偏好、評(píng)分等信息,結(jié)合內(nèi)容屬性,使用推薦算法來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)未接觸項(xiàng)目的偏好,提供個(gè)性化通過(guò)分析大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),識(shí)別、評(píng)估和預(yù)防潛在的風(fēng)險(xiǎn),采取相應(yīng)的基于人的面部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù),通過(guò)分析和比對(duì)個(gè)體的面部特征,識(shí)通過(guò)各種傳感器收集環(huán)境數(shù)據(jù),結(jié)合AI算法,實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)夠、障礙物檢測(cè)、交通規(guī)回利用大模型自動(dòng)生成連貫的文本內(nèi)容,包括新聞、文字、詩(shī)歌和對(duì)話等形式,可應(yīng)利用AI技術(shù)輔助編寫或自動(dòng)編寫軟件代碼,可有效提高軟件開(kāi)發(fā)效率,可在軟件和程利用大模型根據(jù)輸入的內(nèi)容創(chuàng)造新的圖像,可用于藝術(shù)創(chuàng)作、游戲設(shè)計(jì)和虛擬現(xiàn)實(shí)等利用大模型技術(shù)通過(guò)文字或圖片生成視頻內(nèi)容,在影視制作和廣告營(yíng)銷等領(lǐng)域應(yīng)用資料來(lái)源:海伯高斯、公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)獲取更多維度報(bào)告數(shù)據(jù),請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()5 云計(jì)算 云計(jì)算 語(yǔ)料庫(kù)數(shù)研查詢 數(shù)研編排數(shù)研標(biāo)注增強(qiáng)學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)intel.su數(shù)研標(biāo)注增強(qiáng)學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)intel.su數(shù)研治理 機(jī)器學(xué)習(xí)正負(fù)極材料電解液電池組電池管理系統(tǒng) 變流器 能量管理系統(tǒng) 電網(wǎng)側(cè)服務(wù)商TI一I天賜HfGEE海基到"協(xié)能科技CA可L寧德時(shí)代興科陸CYG長(zhǎng)園獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()6u算力對(duì)于大模型開(kāi)發(fā)至關(guān)重要,占據(jù)其開(kāi)發(fā)成本超過(guò)—半,強(qiáng)大的算力不僅能顯著縮短訓(xùn)練時(shí)間,還能提高模型的精度和性能,確保大模型能夠快速適應(yīng)和響應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求,從而推動(dòng)其在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和持續(xù)創(chuàng)新。u從廣義來(lái)算,算力還包含運(yùn)力、存力;根據(jù)應(yīng)用維度,可分為通用算力、超算算力、智算算力。億歐智庫(kù):算力定義以及算力分類通用算力基于CPU通用算力基于CPU的計(jì)算能力,設(shè)計(jì)用于處理廣泛的計(jì)算任務(wù)運(yùn)力狹義算力指計(jì)算系統(tǒng)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的能力,數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰?具體體現(xiàn)為在狹義算力指計(jì)算系統(tǒng)執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的能力,存力超算算力高性能計(jì)算(HPC),使用超級(jí)計(jì)算紙進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值和科學(xué)計(jì)算指系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,反映了 超算算力高性能計(jì)算(HPC),使用超級(jí)計(jì)算紙進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值和科學(xué)計(jì)算等智算算力用于人工智能和紙器學(xué)習(xí)任務(wù)的計(jì)算能力,通常由GPU、TPU等專用硬件提供資料來(lái)源:公開(kāi)資料獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()82.2算力發(fā)展現(xiàn)狀:算力剪刀差u算力剪刀差是指在中國(guó)快速發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高科技行業(yè)中,算力的需求和供應(yīng)之間存在明顯的不平衡,具體表現(xiàn)為算力需求的快速增長(zhǎng)與算力供應(yīng)相對(duì)不足之間的差距,這個(gè)問(wèn)題在大數(shù)據(jù)處理、人工智能、云計(jì)算等新興技術(shù)領(lǐng)域尤為突出。億歐智庫(kù):以務(wù)國(guó)智能算力需求剪刀差為例u大模型的發(fā)展需求、智慧城市的廣泛應(yīng)用、5G和物聯(lián)網(wǎng)的普及、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的滲透等因素導(dǎo)致目前中國(guó)算億歐智庫(kù):以務(wù)國(guó)智能算力需求剪刀差為例億歐智庫(kù):1985-2025年智能算力需求億歐智庫(kù):務(wù)國(guó)2019-2026年智能算力供應(yīng)單位:CAGR:47.5%根研浪潮預(yù)測(cè),未來(lái)五年內(nèi),智能算力的CAGR:47.5%根研浪潮預(yù)測(cè),未來(lái)五年內(nèi),智能算力的CAGR為47.5%,算力存在明顯的短缺狀態(tài)。根研OpenAI預(yù)測(cè),人工智能算力上表示,未來(lái)10年人工智能算力需求將增中國(guó)智能算力規(guī)模及預(yù)測(cè)單位:EFLOPS資料來(lái)源:公開(kāi)資料獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()92.3算力發(fā)展現(xiàn)狀:存力、數(shù)據(jù)增量不對(duì)等u中國(guó)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)量于2026年將達(dá)到56.16ZB,中國(guó)存力增速較快,達(dá)到45.4%,但從存力充足角度看,僅8.9%的數(shù)據(jù)被妥善保存了,剩下91%的數(shù)億歐智庫(kù):務(wù)國(guó)年生產(chǎn)數(shù)研量數(shù)研作為新型生產(chǎn)要素,已快速融入生產(chǎn)、消費(fèi)、流通、分配和社會(huì)服務(wù)管理等各環(huán)節(jié),成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)務(wù)國(guó)生產(chǎn)數(shù)研量(單位:ZB)資料來(lái)源:公開(kāi)資料億歐智庫(kù):各國(guó)存力對(duì)比億歐智庫(kù):各國(guó)存力對(duì)比沙特中國(guó)俄羅斯法國(guó)印度南非瑞典德國(guó)捷克英國(guó)土耳其新加坡哥倫比亞泰國(guó)美國(guó)加拿大墨西哥智利沙特中國(guó)俄羅斯法國(guó)印度南非瑞典德國(guó)捷克英國(guó)土耳其新加坡哥倫比亞泰國(guó)美國(guó)加拿大墨西哥智利億歐智庫(kù):億歐智庫(kù):2024年各國(guó)存力充足指數(shù)億歐智庫(kù):2024年各國(guó)存力增速獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()10u從現(xiàn)階段算力發(fā)展痛點(diǎn)來(lái)看,1)算力生態(tài)發(fā)展不全面,算力建設(shè)依然大量應(yīng)用官方資本;2)東西部算力基礎(chǔ)發(fā)展不均衡,“東數(shù)西算”工程建設(shè)進(jìn)度不足以模全補(bǔ)足差距;3)自主核心技術(shù)有短板,核心算力設(shè)備仍然需要大量進(jìn)口,容易受外部因素制約;4)算力發(fā)展碎片化,算力成本難以算力生態(tài)發(fā)展不全面算力生態(tài)發(fā)展不全面??我國(guó)部分地區(qū)數(shù)據(jù)務(wù)心的實(shí)際運(yùn)行業(yè)務(wù)力設(shè)計(jì)規(guī)模構(gòu)想存在—定差距,以“筑巢引鳳”存在,導(dǎo)致算力產(chǎn)業(yè)未能深入賦能當(dāng)?shù)貙?shí)體經(jīng)濟(jì)。自主核心算力設(shè)備存在短板自主核心算力設(shè)備存在短板依賴進(jìn)口,在當(dāng)前全球發(fā)展大模型算力的背景下,?從性能來(lái)看,國(guó)產(chǎn)GPU在某些指標(biāo)上已經(jīng)接近英偉達(dá),然而,總體而言,國(guó)內(nèi)GPU產(chǎn)品在高精度浮點(diǎn)計(jì)算能力上仍存在—代以上的差距。例如,某品牌資料來(lái)源:IDC、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、城地香江、專家訪談、公數(shù)據(jù)中心建設(shè)速度不足、東數(shù)據(jù)中心建設(shè)速度不足、東西部基礎(chǔ)發(fā)展失衡??隨著數(shù)據(jù)務(wù)心機(jī)架總規(guī)模的增長(zhǎng),算力總規(guī)模也迅速的大,但東西部算力協(xié)同均衡發(fā)展仍有差距,爭(zhēng)帶來(lái)的市場(chǎng)壓力,根據(jù)城地香江半年度報(bào)顯示,量占全國(guó)—半,且利用率處于嚴(yán)重飽和階段。?地方政府為了的大基建、招商引資、吸納人才,?地方政府為了的大基建、招商引資、吸納人才,推動(dòng)本地產(chǎn)業(yè)升級(jí)數(shù)據(jù)務(wù)心建設(shè)加速,同時(shí)疊加“東數(shù)西算”政策,算力布局出現(xiàn)分布式格局,較難形成規(guī)模效應(yīng)。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示,以公有云為主的服務(wù)模式增速放緩,已降低至近5年來(lái)最低,約10%。算力發(fā)展碎片化獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()11u語(yǔ)料數(shù)據(jù)指用于開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的文本或語(yǔ)音數(shù)據(jù)。然而,在廣義的人工智能和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,圖片以及其他形式的數(shù)據(jù)(如視頻等)u高質(zhì)量的語(yǔ)料是構(gòu)建大模型的核心能力:高質(zhì)量語(yǔ)料在提升模型能力方面具有關(guān)鍵作用,它能夠準(zhǔn)確模擬真實(shí)世界,使模型的預(yù)測(cè)更貼近實(shí)際數(shù)據(jù)分布,借助優(yōu)化算法減少訓(xùn)練中的損失函數(shù),從而提高模型的精確性和穩(wěn)定性。另外,由于高質(zhì)量數(shù)據(jù)包含豐富且可靠的信息,經(jīng)過(guò)清洗后能消除噪音和錯(cuò)誤,增強(qiáng)了訓(xùn)練過(guò)程的穩(wěn)定性。此外,高質(zhì)量語(yǔ)料數(shù)據(jù)的多樣性有助于降低人工智能模型對(duì)特定數(shù)據(jù)集的依賴性,增強(qiáng)其魯棒性和泛化能力,減少偏差和錯(cuò)誤。因此,—個(gè)高質(zhì)量的語(yǔ)料需要具備多樣性、準(zhǔn)確性、大規(guī)模、干凈和—致性等特征。億歐智庫(kù):語(yǔ)料定義以及語(yǔ)料分類語(yǔ)音是存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器中的原始語(yǔ)音或經(jīng)過(guò)處理后,有語(yǔ)言學(xué)信息文本是構(gòu)成語(yǔ)料庫(kù)的具體內(nèi)容,它們是—系列自然語(yǔ)言的使用實(shí)例,可以是書(shū)面的、口頭的,或者是通過(guò)電語(yǔ)音是存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器中的原始語(yǔ)音或經(jīng)過(guò)處理后,有語(yǔ)言學(xué)信息圖像為—種語(yǔ)言形式,圖像與文字—樣,可以構(gòu)建基于復(fù)雜語(yǔ)義關(guān)系的傳達(dá)意義,具有符號(hào)和語(yǔ)義特性,可以被解讀和理解。因此,圖片在多模態(tài)語(yǔ)篇中扮演著與文字相似的角色,視頻為—另種語(yǔ)言形式,能還原情景語(yǔ)境和社會(huì)語(yǔ)境,呈現(xiàn)語(yǔ)言真實(shí)交際過(guò)程全貌,在文字、語(yǔ)音、圖像、資料來(lái)源:公開(kāi)資料獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()133.2語(yǔ)料發(fā)展現(xiàn)狀:大模型開(kāi)發(fā)過(guò)程語(yǔ)料數(shù)據(jù)需求存在差異u在大型人工智能模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程中,語(yǔ)料數(shù)據(jù)貫穿始終,是推動(dòng)模型從概念到實(shí)際應(yīng)用的核心要素。在前期設(shè)計(jì)階段,語(yǔ)料幫助開(kāi)發(fā)者明確目標(biāo)和方向;在訓(xùn)練階段,大量標(biāo)注的語(yǔ)料數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)的基石;在評(píng)測(cè)階段,代表性的測(cè)試集確保模型的實(shí)用性和可靠性;最后在迭代階段,數(shù)據(jù)用于細(xì)化和優(yōu)化模型,應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜需求。因此,高質(zhì)量和大量的語(yǔ)料數(shù)據(jù)不僅支持模型的開(kāi)發(fā),更是確保其成功部署和長(zhǎng)期有效性的關(guān)鍵。 明確選擇算法的核心目標(biāo),智能算法模型,使人工智能型的評(píng)測(cè),判別算法模型識(shí)可行性測(cè)試驗(yàn)證,例如自動(dòng)資料來(lái)源:《人工智能基礎(chǔ)數(shù)研服務(wù)白皮書(shū)》、公開(kāi)資料化的數(shù)據(jù)集,此外,為了防止過(guò)擬合,還訓(xùn)練階段少,場(chǎng)景,以確保定,主要依賴求調(diào)整的情況,獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()143.3語(yǔ)料發(fā)展現(xiàn)狀:高質(zhì)量語(yǔ)料預(yù)計(jì)將在2028年用盡,常規(guī)語(yǔ)料數(shù)據(jù)痛點(diǎn)癢點(diǎn)較多億歐智庫(kù):高質(zhì)量語(yǔ)料數(shù)據(jù)數(shù)量及大模型開(kāi)發(fā)參數(shù)增長(zhǎng)對(duì)比u高質(zhì)量語(yǔ)料預(yù)計(jì)于2028年左右枯竭,其實(shí)早在2022年就有學(xué)者指出高質(zhì)量語(yǔ)料將會(huì)成為AI發(fā)展的制約,例如Nostalgebraist曾說(shuō)過(guò)高質(zhì)量的語(yǔ)料數(shù)研的缺失將會(huì)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的瓶頸。根研PabloVillalobos等人在2024年6月4日的研究表明,如下圖所示,高質(zhì)量數(shù)研預(yù)計(jì)將于2028年枯竭,高質(zhì)億歐智庫(kù):高質(zhì)量語(yǔ)料數(shù)據(jù)數(shù)量及大模型開(kāi)發(fā)參數(shù)增長(zhǎng)對(duì)比億歐智庫(kù):高質(zhì)量語(yǔ)料數(shù)據(jù)數(shù)量短缺困境常規(guī)語(yǔ)料數(shù)研痛點(diǎn)、癢點(diǎn)較多,無(wú)法直接去替高質(zhì)量數(shù)研用于訓(xùn)練,目前AI自動(dòng)標(biāo)注仍需要人工標(biāo)注,且復(fù)練度和精細(xì)度較高的需求依舊模全依賴人工,導(dǎo)致大量語(yǔ)料難以體現(xiàn)價(jià)值,同時(shí)也缺乏高效的語(yǔ)料數(shù)研篩選手段。非結(jié)構(gòu)化數(shù)研難用數(shù)研總量80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)研目前尚未被利用;預(yù)計(jì)到數(shù)研總量80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)研目前尚未被利用;預(yù)計(jì)到2025年,非結(jié)構(gòu)化數(shù)研將持續(xù)提升,結(jié)構(gòu)化數(shù)研總量占比將萎縮至20%。數(shù)研價(jià)值難以體現(xiàn)、難以復(fù)用*:“暗數(shù)據(jù)”指—次性采集、存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，但卻永遠(yuǎn)不會(huì)再次訪問(wèn)它們語(yǔ)料數(shù)研充滿偏見(jiàn)、有毒資料來(lái)源:《Willwerunoutofdata?LimitsofLLMscalingbasedu高質(zhì)量語(yǔ)料數(shù)據(jù)與普通質(zhì)量數(shù)據(jù)的區(qū)別主要體現(xiàn)在準(zhǔn)確性、完整性、代表性、—致性和數(shù)據(jù)豐富性等關(guān)鍵方面。經(jīng)過(guò)多領(lǐng)域的專業(yè)人才標(biāo)注、AI賦標(biāo)注精準(zhǔn)、錯(cuò)誤率低具備反映復(fù)億歐智庫(kù):高質(zhì)量的語(yǔ)料數(shù)研需要標(biāo)注、清洗等處理標(biāo)注精準(zhǔn)、錯(cuò)誤率低具備反映復(fù)以百度在海口專為大模型建設(shè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注基地為例,本科比例100%,培訓(xùn)專業(yè)人才已達(dá)1000人。未來(lái)五年,數(shù)據(jù)標(biāo)注施以百度在海口專為大模型建設(shè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注基地為例,本科比例100%,培訓(xùn)專業(yè)人才已達(dá)1000人。未來(lái)五年,數(shù)據(jù)標(biāo)注施本科以上,多領(lǐng)域?qū)I(yè)人才按職能夠分,按階段夠分,一合成數(shù)據(jù)度量通過(guò)AIGC技術(shù),生成合成人工智能發(fā)展所需的海量數(shù)據(jù),可以在數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)上反映真實(shí)數(shù)據(jù)的屬性與特征,可作為真實(shí)數(shù)據(jù)的輔助與替代品,幫助訓(xùn)練和驗(yàn)證AI模型。特別在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,合成數(shù)據(jù)可以模擬復(fù)雜路況進(jìn)行學(xué)習(xí)、訓(xùn)練?；诤Ａ繑?shù)據(jù)訓(xùn)練的算法模型,AI自動(dòng)標(biāo)注能夠?qū)υ紨?shù)據(jù) 痛點(diǎn)1:大模型時(shí)代數(shù)研標(biāo)注要求發(fā)生多維度提升痛點(diǎn)3:合成數(shù)研需要先獲得真實(shí)數(shù)研,另外會(huì)導(dǎo)致痛點(diǎn)1:大模型時(shí)代數(shù)研標(biāo)注要求發(fā)生多維度提升痛點(diǎn)3:合成數(shù)研需要先獲得真實(shí)數(shù)研,另外會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合現(xiàn)象痛點(diǎn)2:效率不明顯,最終環(huán)節(jié)需要回歸人工資料來(lái)源:《2023務(wù)國(guó)AIGC數(shù)研標(biāo)注產(chǎn)業(yè)全景報(bào)告》、《人工智能基礎(chǔ)數(shù)研服務(wù)白皮書(shū)》、公開(kāi)資料獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()16u能源是指在傳統(tǒng)化石能源之外,通過(guò)自然可再生資源或其他創(chuàng)新方式獲取的能源,如太陽(yáng)能、風(fēng)能、生物質(zhì)能、氫能等。它具有可再生、清潔、低排放等特點(diǎn)。在AI快速發(fā)展的背景下,能源需求大幅增長(zhǎng),尤其是數(shù)據(jù)中心、智能設(shè)備和自動(dòng)化系統(tǒng)等需要大量的電力支持。發(fā)展新能源不僅可以滿足這些新增的能源需求,還能減少對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響,推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,確保AI發(fā)展的可持續(xù)性與環(huán)保性。億歐智庫(kù):新能源與儲(chǔ)能分類資料來(lái)源:公開(kāi)資料 電磁儲(chǔ)能{儲(chǔ)氣/氫 電磁儲(chǔ)能{儲(chǔ)氣/氫獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()184.2大模型能源需求現(xiàn)狀:人工智能能源需求暴增u截止2024年H1,我國(guó)火電裝機(jī)容量為14.05億千瓦,2015年-2024年H1年均增速4.2%,為AI需求電力增速的1/3,亟需西部豐富新能源資源進(jìn)行50務(wù)國(guó)AI需求增長(zhǎng):15%億歐智庫(kù):中國(guó)歷年火電裝機(jī)容量及電力需求增速務(wù)國(guó)AI需求增長(zhǎng):15%數(shù)據(jù)中心用電增速AI數(shù)據(jù)中心用電增速AI開(kāi)發(fā)用電增速具身智能用電增速2015-2024H1火電裝機(jī)容量CAGR:4.2%供電需求亟需新能源供電填充全國(guó)火電裝紙容量(單位:億千瓦)2015-2024H1火電裝機(jī)容量CAGR:4.2%供電需求亟需新能源供電填充全國(guó)火電裝紙容量(單位:億千瓦)以風(fēng)能為例:內(nèi)蒙古中西部、河西走廊、青藏高原中北部、東北平原南部、山東和遼東半島,以及江蘇、浙江、福建和海南的沿海地帶,這些地區(qū)風(fēng)力資源優(yōu)越,環(huán)節(jié)限制小,是風(fēng)能規(guī)模開(kāi)發(fā)潛力最高的地區(qū)。清潔能源開(kāi)發(fā)與東數(shù)西算戰(zhàn)略:促進(jìn)能源綠色化:減少東部地區(qū)的能源壓力。利用西部提供清潔能源,減少依賴化石能源,實(shí)現(xiàn)“綠色算優(yōu)化西部能源布局與利用:為風(fēng)能發(fā)電提供穩(wěn)定的消納市場(chǎng),解決部分風(fēng)電棄風(fēng)問(wèn)題,提高能源利用率。支持?jǐn)?shù)研務(wù)心的持續(xù)運(yùn)行:利用西成本的電力,保障其長(zhǎng)期、可持續(xù)資料來(lái)源:《務(wù)國(guó)陸地風(fēng)能資源開(kāi)發(fā)潛力區(qū)域分析》、公開(kāi)資料獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()19新能源發(fā)電滲透率在臨界值之內(nèi),棄電率普遍不高,超過(guò)臨界值,棄電率將顯著提升新能源棄電主要原因:—是經(jīng)濟(jì)棄電。當(dāng)發(fā)現(xiàn)低價(jià)或負(fù)價(jià)能源時(shí),調(diào)度/市場(chǎng)按紙組經(jīng)濟(jì)盟價(jià)由高到新能源發(fā)電滲透率在臨界值之內(nèi),棄電率普遍不高,超過(guò)臨界值,棄電率將顯著提升新能源棄電主要原因:—是經(jīng)濟(jì)棄電。當(dāng)發(fā)現(xiàn)低價(jià)或負(fù)價(jià)能源時(shí),調(diào)度/市場(chǎng)按紙組經(jīng)濟(jì)盟價(jià)由高到低進(jìn)行經(jīng)濟(jì)棄電,即發(fā)電紙組二是自行棄電。按自發(fā)電計(jì)夠參與電力市場(chǎng)的發(fā)電商,通過(guò)主動(dòng)減少自發(fā)電計(jì)夠造成的棄電:三是調(diào)度棄電。系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)紙構(gòu)為防范或緩解系統(tǒng)安全可靠風(fēng)險(xiǎn)而進(jìn)行的棄電,屬于特殊情況下不得不干預(yù)系統(tǒng)運(yùn)行的行為。需注意的是,參照海外新能源發(fā)展情況,當(dāng)新能源發(fā)電滲透率在臨界值之內(nèi),棄電率普遍不高,超過(guò)臨界值,棄電率將顯著提升。歐美國(guó)家均存在不同程度的新能源棄電,以丹麥、愛(ài)爾蘭為例,長(zhǎng)期保持較低的棄電率,告隨著風(fēng)電滲透率超過(guò)30%,近幾年棄電率明顯上升。風(fēng)電棄電率太陽(yáng)能棄電率以風(fēng)能為例,清潔能源滲透率與棄電率關(guān)系u根研國(guó)際經(jīng)驗(yàn),20%-30%的風(fēng)光滲透率將帶來(lái)新能源棄電率的大幅抬升,目前我國(guó)處于臨界值,未來(lái)亟需強(qiáng)化儲(chǔ)能技術(shù),增加新能源電力的本地消納,減少棄電。億歐智庫(kù):新能源供電亟需儲(chǔ)能技術(shù)減少棄電務(wù)國(guó)風(fēng)電滲透率約19%,亟需儲(chǔ)能提升新能源本地消納,減少棄電儲(chǔ)能系統(tǒng)儲(chǔ)能系統(tǒng)向電網(wǎng)放電高等電力負(fù)荷務(wù)等高等電力負(fù)荷務(wù)等電力負(fù)荷基本電力負(fù)荷儲(chǔ)能系統(tǒng)從電網(wǎng)充電(風(fēng)電)儲(chǔ)能系統(tǒng)從電網(wǎng)充電(風(fēng)電)風(fēng)能主力發(fā)電(儲(chǔ)能)太陽(yáng)能主力發(fā)電風(fēng)能主力發(fā)電(儲(chǔ)能)儲(chǔ)能技術(shù)在風(fēng)光發(fā)電(風(fēng)電和光伏發(fā)電)務(wù)具有關(guān)鍵意義。由于風(fēng)能和太陽(yáng)能具有間歇性和不穩(wěn)定性,發(fā)電量容易受到天氣條件、晝夜變化等因素的影響,導(dǎo)致無(wú)法穩(wěn)定供應(yīng)電力。儲(chǔ)能系統(tǒng)可以在發(fā)電過(guò)剩時(shí)將電能存儲(chǔ)起來(lái),在風(fēng)能不足或陽(yáng)光不足時(shí)釋放電能,從而平衡供需,保證電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。此外,儲(chǔ)能還能夠削峰填谷,提高風(fēng)光發(fā)電的利用效率,減少對(duì)傳統(tǒng)火電等調(diào)峰電源的依賴,促進(jìn)清潔能源的大規(guī)模接入和消納,推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)的低碳化轉(zhuǎn)型。資料來(lái)源:信達(dá)證券、億歐智庫(kù)《2024工商業(yè)儲(chǔ)能研究報(bào)告》、公開(kāi)資料獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()204.4新能源發(fā)電+儲(chǔ)能緩解AI發(fā)展帶來(lái)的能源需求增速,但帶來(lái)了成本提升、維護(hù)難等痛點(diǎn)u隨著AI與大模型在各行各業(yè)的滲透務(wù)持續(xù)提高,新能源在整個(gè)電力系統(tǒng)務(wù)的滲透率也需要同步提升,為提升消納能力,合銳應(yīng)用儲(chǔ)能技術(shù)已成為關(guān)鍵。然而,目前的新能源發(fā)電+儲(chǔ)能解決方案在應(yīng)用過(guò)程務(wù)仍面臨較長(zhǎng)的投資回收周期,導(dǎo)致系統(tǒng)建設(shè)成本增加,同時(shí)也帶來(lái)了較高的運(yùn)維難度和撐練性,導(dǎo)致能源供給增加不及預(yù)期?，F(xiàn)狀1:新能源配合儲(chǔ)能設(shè)備方案產(chǎn)生雙倍建設(shè)考量考慮到光伏站發(fā)電時(shí)間(日間發(fā)電)，整體成本并不低于火痛點(diǎn)1:建設(shè)成本高昂、建設(shè)周期長(zhǎng)痛點(diǎn)1:建設(shè)成本高昂、建設(shè)周期長(zhǎng)現(xiàn)狀2:新能源+儲(chǔ)能技術(shù)復(fù)練,維護(hù)難度較火電更高多源并網(wǎng)的系統(tǒng)協(xié)調(diào)復(fù)練性的系統(tǒng)控制邏輯和協(xié)調(diào)策略，同時(shí)電力系統(tǒng)的消納端(如工業(yè)用戶、電動(dòng)汽車充電站等)和負(fù)荷端(如居民用電)調(diào)度復(fù)練性負(fù)荷管理難痛點(diǎn)2:增加電網(wǎng)維護(hù)與運(yùn)行復(fù)練性,極大提高管理痛點(diǎn)2:增加電網(wǎng)維護(hù)與運(yùn)行復(fù)練性,極大提高管理難度現(xiàn)狀3:極端天氣數(shù)量增加和江津(44.7℃)、湖北竹山(44.6℃)等共計(jì)366站日最1961年-2022年務(wù)國(guó)極端高溫事件頻次0--------""痛點(diǎn)3:極端天氣增加,導(dǎo)致新能源發(fā)電波動(dòng)痛點(diǎn)3:極端天氣增加,導(dǎo)致新能源發(fā)電波動(dòng)資料來(lái)源:億歐智庫(kù)、公開(kāi)資料獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()21億歐智庫(kù):大模型計(jì)算芯片應(yīng)用趨勢(shì)變化GPU在AI模型構(gòu)建務(wù)具有高適配性與高并行性的特點(diǎn),可以更好支持AI模型訓(xùn)練務(wù)大量矩陣和向量的計(jì)算,同時(shí),其強(qiáng)大的通用能力在推理任務(wù)務(wù)隨著技術(shù)、算法的普及和趨向統(tǒng)—,專業(yè)性更強(qiáng)的ASIC將更具備競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),ASIC在研發(fā)制作方面—次性成本較高,但量產(chǎn)后平均成本低,具有批量u短期看,億歐智庫(kù):大模型計(jì)算芯片應(yīng)用趨勢(shì)變化GPU在AI模型構(gòu)建務(wù)具有高適配性與高并行性的特點(diǎn),可以更好支持AI模型訓(xùn)練務(wù)大量矩陣和向量的計(jì)算,同時(shí),其強(qiáng)大的通用能力在推理任務(wù)務(wù)隨著技術(shù)、算法的普及和趨向統(tǒng)—,專業(yè)性更強(qiáng)的ASIC將更具備競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),ASIC在研發(fā)制作方面—次性成本較高,但量產(chǎn)后平均成本低,具有批量短期內(nèi)短期內(nèi)遠(yuǎn)期變化遠(yuǎn)期變化 遠(yuǎn)期來(lái)看,大模型進(jìn)入出清階段后,專業(yè)性更強(qiáng)的ASIC芯片將有望負(fù)責(zé)日常運(yùn)行的推理任務(wù)、訓(xùn)練任務(wù)以滿足具身智能應(yīng)用及其他需求ASIC對(duì)性能和能效有很高的要求,而其重要,因?yàn)锳SIC在特定任務(wù)上需要極高的定制化和效率,而Chiplet使得設(shè)計(jì)更?活,能組合不同制程、不同特性的芯片,以實(shí)現(xiàn)多功能性,同時(shí)降低制造億歐智庫(kù):Chiplet技術(shù)優(yōu)化ASIC芯片開(kāi)發(fā)Chiplet是—種新型的芯片組成方式,將不同的功能單元以芯粒的形式進(jìn)行集成,從而進(jìn)封裝技術(shù)和接口IP技術(shù)的集成:先進(jìn)封裝技術(shù)通過(guò)將多個(gè)芯片集成在—個(gè)封裝務(wù),提高了系統(tǒng)的密度和性能,并實(shí)現(xiàn)了多個(gè)芯片Wafer-level資料來(lái)源:專家訪談、公開(kāi)資料、億歐智庫(kù)整理獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()235.2中國(guó)跨入“數(shù)據(jù)要素”時(shí)代,通過(guò)語(yǔ)料平臺(tái)支持大模型發(fā)展u中外語(yǔ)料發(fā)展模式趨向差異化,歐美在數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)方面通過(guò)完善的法律法規(guī)、強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行建設(shè),但缺失數(shù)據(jù)確權(quán)、評(píng)估、分配等機(jī)制,導(dǎo)致雖然認(rèn)可語(yǔ)料數(shù)據(jù)的“資產(chǎn)屬性”;我國(guó)在2020年提出了“數(shù)據(jù)要素”這—概念,這是在認(rèn)可數(shù)據(jù)是資產(chǎn)的前提下,進(jìn)—步把數(shù)據(jù)提高到了生產(chǎn)要素的高度,成為繼勞動(dòng)力、土地、資本、和科技之后的第五種生產(chǎn)要素,實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”,也真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)化的前期鋪墊工作,隨之利用語(yǔ)料平臺(tái)整合資源形成—攬子高質(zhì)量語(yǔ)料數(shù)據(jù),供給大模型開(kāi)發(fā)公司。億歐智庫(kù):中外語(yǔ)料發(fā)展模式趨向中中認(rèn)可“數(shù)據(jù)”是資產(chǎn),同時(shí)進(jìn)—步實(shí)現(xiàn)了“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”語(yǔ)料平臺(tái)支撐高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給持有權(quán)以某種方式對(duì)某種有形或無(wú)形物的直接支配或控制,數(shù)據(jù)的持有權(quán)還具有私益性,持有者可享有數(shù)據(jù)資加工使用權(quán)的范圍,并且應(yīng)當(dāng)采取加密、去標(biāo)識(shí)化、匿名化等產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)權(quán)基于數(shù)據(jù)敏感性考慮,對(duì)于不同隱私級(jí)別的數(shù)據(jù),企業(yè)是否享有使用或經(jīng)營(yíng)的權(quán)利需視場(chǎng)景確定,例遵循“告知-同意”原則,同時(shí)用戶享有數(shù)據(jù)撤回權(quán)成立平臺(tái)供給語(yǔ)料資源語(yǔ)料平臺(tái)串聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)資源協(xié)作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),建成“多行業(yè)、全環(huán)節(jié)"的語(yǔ)料服務(wù)供給能力,建成語(yǔ)料運(yùn)營(yíng)平臺(tái),形成具備“采洗標(biāo)測(cè)用”全能力1個(gè)綜合語(yǔ)料庫(kù)+X個(gè)行業(yè)語(yǔ)料庫(kù)智能清洗與質(zhì)量保障智能合成與價(jià)值對(duì)齊場(chǎng)景適配與知識(shí)修正可信流通與跨域治理生態(tài)服務(wù)與產(chǎn)業(yè)賦能資料來(lái)源:庫(kù)帕思、公開(kāi)資料構(gòu)建數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)生態(tài)圈承認(rèn)數(shù)據(jù)“資產(chǎn)”屬性,但缺失涉及到數(shù)據(jù)的確權(quán)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估、數(shù)據(jù)掛牌交易、利益分配機(jī)制等由政府、企業(yè)、NGO等多個(gè)主體共同參與。政府通過(guò)制定相關(guān)政策和法規(guī),引導(dǎo)和規(guī)范數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的發(fā)展。企業(yè)通過(guò)投入技術(shù)、資金等資源,建設(shè)和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)。NGO通過(guò)提供數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)相關(guān)的服務(wù),促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的可持續(xù)發(fā)展。完善數(shù)據(jù)市場(chǎng)法律法規(guī)策法規(guī),歐盟通過(guò)的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)等法律推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入大量資金用于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、傳輸和安全等各個(gè)環(huán)節(jié),建立起覆蓋廣泛、智能互操的各類網(wǎng)絡(luò)中心或數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)可信流通環(huán)境與國(guó)際合作設(shè)立數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu),建立數(shù)據(jù)分類和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制,加強(qiáng)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)退出機(jī)制建設(shè),并加強(qiáng)行業(yè)自律,建立行業(yè)自律組織,促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)的規(guī)范發(fā)展,同時(shí)達(dá)獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()24u超導(dǎo)技術(shù)已從基礎(chǔ)研究階段逐步向應(yīng)用階段推進(jìn),尤其在高溫超導(dǎo)材料方面取得了顯著進(jìn)展,已在電力系統(tǒng)務(wù)實(shí)現(xiàn)了部分應(yīng)用,如超導(dǎo)電纜、超導(dǎo)變壓器和超導(dǎo)儲(chǔ)能系統(tǒng)(SMES)。這些設(shè)備因其零電阻特性能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)損耗的電力傳輸和高效的電能存儲(chǔ),顯著提升了電網(wǎng)的傳輸效率和穩(wěn)定性。u未來(lái),隨著人工智能和數(shù)研務(wù)心對(duì)電力需求的急劇增長(zhǎng),超導(dǎo)技術(shù)有望賦能電力系統(tǒng),通過(guò)減少能量損耗、增加電力傳輸容量來(lái)應(yīng)對(duì)不斷攀升的負(fù)載需求,為智能電網(wǎng)提供低耗高效的技術(shù)支撐,從而滿足未來(lái)人工智能所需的巨大電力消耗。億歐智庫(kù):可控核聚變基礎(chǔ)是超導(dǎo)材料環(huán)形磁場(chǎng)線圈環(huán)形磁場(chǎng)線圈極向磁場(chǎng)環(huán)形磁場(chǎng)中央螺線管托卡馬克裝置已成為可控核聚變的主要途徑室,里面注滿氣體,外面纏繞著線圈。線圈通電后,會(huì)在托卡馬克內(nèi)部產(chǎn)生巨大的螺旋型磁場(chǎng),里面的氣體將被當(dāng)?shù)入x子體被加熱到極高溫度后,便方式而建設(shè)的托卡馬克裝置,其等離子體運(yùn)行模式有多種,不同托卡馬克裝置尺寸、性能不同,能量約束模式也有所區(qū)別。其中,磁約束類型托卡超導(dǎo)在托卡馬克裝置成本占比近—半,可控核聚變商用化推進(jìn)帶動(dòng)超導(dǎo)磁體需求增加可控核聚變技術(shù)目前較為成熟的是托卡馬克裝置,托卡馬克裝置需要超強(qiáng)的磁場(chǎng),把產(chǎn)生磁場(chǎng)的線圈做成超導(dǎo)體,可以解決大電流和損耗的問(wèn)題,這就是超導(dǎo)托卡馬克。超導(dǎo)磁體作為托卡馬克裝置的關(guān)鍵組成部分,在—座造價(jià)高達(dá)幾十億的托卡馬克裝置中,超導(dǎo)磁體部分占據(jù)著幾乎—半的成本,市場(chǎng)空間較大。資料來(lái)源:國(guó)際原子能機(jī)構(gòu)、西部超導(dǎo)招股說(shuō)明書(shū)、民生證券、億歐智庫(kù)整理億歐智庫(kù):高溫超導(dǎo)已小步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化初期億歐智庫(kù):高溫超導(dǎo)已小步進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化初期導(dǎo)等境下工作,液氦制方便,應(yīng)用長(zhǎng)期得導(dǎo)低,應(yīng)用質(zhì)地較脆,難以加工等因素限制,規(guī)料受益于高溫超導(dǎo)帶材工藝日漸成熟,高溫超導(dǎo)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用加速我國(guó)當(dāng)前高溫超導(dǎo)帶材生產(chǎn)技藝經(jīng)過(guò)近十年的積淀已經(jīng)成熟,良率大幅度提升,例如帶材價(jià)格持續(xù)大幅下降,并且中下游的超導(dǎo)磁體中帶材繞制工藝不斷進(jìn)步,推動(dòng)高溫超高溫超導(dǎo)材料可以先—步應(yīng)用電力傳輸高溫超導(dǎo)電纜可以在較小的體積內(nèi)傳輸大量電流,減少了電力設(shè)備的占地面積和維護(hù)成本,非常適合應(yīng)用于高密度、城市化的區(qū)域,尤其是需要大容量輸電的場(chǎng)合;高溫超導(dǎo)體還能應(yīng)用于制造超導(dǎo)變壓器和電力存儲(chǔ)設(shè)備(如超導(dǎo)儲(chǔ)能系統(tǒng),SMES),這些設(shè)備不僅能提升電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性,還能快速響應(yīng)電網(wǎng)波動(dòng),保障電力供應(yīng)的穩(wěn)定。獲取更多維度報(bào)告數(shù)研,請(qǐng)?jiān)L問(wèn)億歐網(wǎng)()25u團(tuán)隊(duì)介紹:億歐智庫(kù)是億歐旗下的研究與咨詢機(jī)構(gòu)。為全球企業(yè)和政府決策者提供行業(yè)研究、投資分析察,具有獨(dú)創(chuàng)的方法論和模型,服務(wù)能力和質(zhì)量獲得客戶的廣泛認(rèn)可。億歐智庫(kù)長(zhǎng)期深耕科技、消費(fèi)、大健康、汽車、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、金融、傳媒、房產(chǎn)新居住等領(lǐng)域,旗下近100名分析師均畢業(yè)于名校,絕大多數(shù)具有豐富的從業(yè)經(jīng)驗(yàn);億歐智庫(kù)是中國(guó)極少數(shù)能同時(shí)生產(chǎn)中英文深度分析和專業(yè)報(bào)告的機(jī)構(gòu),分析師的研究成果和洞察經(jīng)常被全球頂級(jí)媒體采訪和引用。以專業(yè)為本,借助億歐網(wǎng)的傳播優(yōu)勢(shì),億歐智庫(kù)的研究成果在影響力上往往數(shù)倍于同行。同時(shí),億歐內(nèi)部擁有—個(gè)由數(shù)萬(wàn)名科技和產(chǎn)業(yè)高端專家構(gòu)成的資源