人工智能大模型有哪些？

一、人工智能大模型有哪些？

阿里巴巴AI大模型

阿里巴巴AI大模型是由阿里巴巴集团研发的人工智能认知大模型，其全称为“NEZHA”。该模型基于达芬奇架构和分布式训练技术，具备高效计算和智能推理能力。阿里巴巴AI大模型在电商推荐、智能客服、金融风控等领域有广泛应用。

通义千问 AI大模型

腾讯混元AI大模型

腾讯混元AI大模型是由腾讯公司研发的人工智能认知大模型，其全称为“HunYuan”。该模型基于腾讯自主研发的混元架构和大规模预训练技术，具备跨领域知识和自适应性特点。腾讯混元AI大模型在内容理解、对话系统、游戏AI等领域有广泛应用。

华为盘古AI大模型

华为盘古AI大模型是由华为公司研发的人工智能认知大模型，其全称为“PanGu”。该模型基于华为自主研发的盘古架构和大规模预训练技术，具备高性能和低能耗特点。华为盘古AI大模型在智慧交通、智慧城市、自动驾驶等领域有广泛应用。

华为盘古AI大模型

360智脑AI大模型

360智脑AI大模型是由360集团研发的人工智能认知大模型，其全称为“360 Brain”。该模型基于360自主研发的智脑架构和大规模预训练技术，具备实时性和安全性特点。360智脑AI大模型在网络安全、智能家居、智能驾驶等领域有广泛应用。

360智脑AI大模型

网易AI大模型

网易AI大模型是由网易公司研发的人工智能认知大模型，其全称为“NetEase AI”。该模型基于网易自主研发的神经网络架构和大规模预训练技术，具备高效计算和智能推理能力。网易AI大模型在新闻推荐、在线教育、游戏AI等领域有广泛应用。

商汤AI大模型

商汤科技是一家专注于计算机视觉和深度学习技术的创新型企业，其推出的人工智能认知大模型名为“SenseTime-Brain”。该模型基于商汤科技自主研发的深度学习框架和大规模预训练技术，具备高精度和高效率特点。商汤AI大模型在人脸识别、视频分析、无人驾驶等领域有广泛应用。

二、人工智能产品有哪些？

工智能产品有：

谷歌人工智能项目DeepMind；

IBM Watson Analytics；

微软人工智能Torque中文版；

谷歌Youtube自动字幕；

英国曼彻斯特皇家眼科医院人工智能仿生眼；

美联社Wordsmith平台自动新闻写作机器人；

康奈尔大学开发的鸟脸识别技术；

Skype实时翻译工具；

工业机器人，聊天机器人

目前仍未知的：

1. 自动驾驶：没有装雷达的车，我看着就躲。真的没有黑特斯拉

2. NLG： 文本生成不可控，人工审核不能避免，效率提升不明确。

3. 图像生成：换脸等技术。要想工业化还有段路要走。

目前还遥遥无期的：

增强学习到现实场景中的应用；

游戏AI落地和商业化。

三、Ai人工智能产品有哪些？

1、机器翻译

机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。

2、人脸识别

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

3、指纹识别

指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。指纹识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。

4、无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。

5、在线客服

现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。

等等以上这些都是目前生活中常见的AI产品

四、人工智能家居产品有哪些？

第一智能魔镜。

第二超声波洗衣机，

第三智能厨房系统。

第四智能沙发。

第五智能机器人管家。

第六智能家居控制系统。

第七智能门锁。

第八智能电视。

第九智能空调。

五、人工智能产品和公司有哪些？

1.虹软科技。AI视觉龙头，服务于智能手机、智能汽车、物联网等。

2.圣邦股份。AI模拟芯片龙头，应用于语音识别、超声测距、红外避障等。

3.汇川技术。自动化伺服系统中以9.8%的份额占据国内龙头。

4.绿的谐波。国内RV减速机龙头，国内市场份额超过20%。

5.科沃斯。各类家庭服务机器人、清洁类小家电等智能家用设备及相关零部件。

6.柏楚电子。定增3亿元用于人工智能，切入下游焊接工作。

7.埃斯顿。工业机器人收入占比67%，国内工业机器人龙头。

8.云从科技。AI四小龙之一，国内人工智能领先企业。

9.赛为智能。国内最专业的智能化系统细分龙头，拥有全自动化智能电、人脸识别。

10.泰禾智能：智能检测分选装备及工业机器人装备龙头。

六、人工智能产品有哪些专利技术？

我国人工智能技术研究起步较晚，早期专利申请量较低，从2000年左右开始逐渐缓慢增长，随着人工智能技术第三次浪潮，国内人工智能专利申请量明显增加，近五六年呈现爆发增长态势。

2 计算机视觉与图像识别

图像识别是人工智能功能技术中发展成熟最快的技术之一，近年来全球发达国家均积极开展该技术与智能化产品和应用的融合研究。从专利申请情况看，中国近年来该技术分支专利申请量高速增长，在生物特征识别、图像识别（通用）和视频识别3个分支上专利申请量最高，特别是在生物特征识别分支上申请量超过了全球其他国家申请量的总和，国内在图像识别领域研究提升的同时，将人脸识别、指纹识别等技术应用于各类产品，输出了大量的应用型专利。

（1）计算机视觉与图像识别专利申请现状

计算机视觉与图像识别主要包括生物特征识别、文字识别、视频识别及各类计算机视觉和图像识别专利申请。随着生物特征识别技术的兴起，2000年后专利申请量开始增长，目前申请量达到4.79万项，在各类技术分支专利申请中申请量最高。

当前人脸识别技术是人工智能领域中落地应用最广泛的技术之一，可部署到智能手机、门禁等终端产品中，实现个人安全认证、照片人脸检测和美化处理等功能，并已在机场、车站安检、安防等领域应用，其相关专利申请量占生物特征识别申请量的52.4%，是当前申请的热点。

七、产品模型设计需要哪些软件？

先声明，我是产品运营童鞋，虽然使用的工具可能有些不一样，但是还是有很多相似之处哦~

作为产品运营，工作中常用工具是这些：

1、记录、随记管理：

印象笔记

从开始用印象笔记也挺久了，用的还不错，一般就是会把工作相关内容，比如会议纪要、工作计划、工作内容，将内容分类管理。还会随手记一些跟运营、产品相关的信息，比如一个创意、一个好的文案等等，个人还是比较喜欢的！

2、思维导图/流程图：Mindnode Pro、

ProcessOn

运营童鞋需要画一些思维导图或者流程图，Mindnode Pro偏思维导图，一般导图用它，然后流程图用ProcessOn。

3、产品原型：Auxre，也可以用墨刀~虽然这是产品经理必备的功能，但是运营童鞋也要会一些哦~

4、设计工具：

Sketch中文网

，PS我不是专业的设计师，但是作为综合性人才，简单的P图还是需要回的，至于简单会了Sketch,PS，以备不时之需啊！

图表参考网站：

花瓣网

，上面有很多素材，可以增加一些灵感，可以作为参考，不错的网站。

5、数据分析工具：Excel、

BDP个人版

作为新时代的产品、运营童鞋，怎么能不会点数据分析呢，太高深的数据挖掘和分析模型我也不会，我就是数据小白，学下产品运营童鞋都比较爱用的Excel和BDP个人版，Excel比较基础，但是数据量大容易卡。BDP个人版操作比较简单，无需编程，很适合运营童鞋，很适合我这种数据小白，而且BDP拖拽生成的数据图表真心不错（效果图如下），有漏斗图、词云、GIS地图等，用来制作数据报告也是蛮好的。产品和运营童鞋自己也学点数据分析吧，不要天天依赖人家数据分析师，毕竟数据不等人，而且也不是每个公司都有分析师。

另外，百度统计/CNZZ/谷歌统计等网站统计的数据产品或运营童鞋也会看，可以将其作为数据源接到BDP，这样可以统一看数据~

6、H5工具：

易企秀

、

创客贴

、

MAKA官网

制作H5的工具越来越多，不过我主要用上面3个！MAKA效果：

7、查看网民搜索习惯：

百度指数

，还有最近新出的微信指数！多看看百度指数、百度风云榜等，大概了解了解你的用户一般爱搜索什么内容，你可以结合相关的关键词和热门词做一些相关的推广和热点营销。

8、微信相关：1）排版工具：秀米、135等，这个就多了~

2）GIF图网站：

SOOGIF

、

gif喵

9、OFFICE系列：工作必备~

还有一些七七八八的工具，常用的是以上这些工具，我身边的产品经理除了微信和H5工具用的少，其他工具也是经常用呢，希望能帮到你哈！

八、人工智能机械产品包含哪些？

人工智能机械产品一般是作为辅助人类工作的工具出现的，扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人等是最常见的人工智能形态。事实上，人工智能并不只有机器人一种形态，从领域上来看，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等

九、人工智能大模型小模型区别？

人工智能模型按照其参数规模大小可以分为大模型和小模型。通常来说，相对于小模型来说，大模型在计算资源和训练时间方面需要更多的投入，但可能具有更好的模型效果。

具体来说，大模型和小模型的区别可以从以下几个方面进行比较：

1. 模型参数量

大模型通常具有更多的参数量，对计算资源更加追求，需要高性能的计算机、GPU或者TPU支持。例如，像GPT-3这样的大型自然语言处理模型，其参数量可以达到数十亿甚至数百亿级别；而小模型在参数量上相对较小，适合在资源比较有限的情况下使用。

2. 训练时间

由于大模型具有更多的参数量，因此需要更长的时间对其进行训练，训练时间可能需要数天到几周不等。相比之下，小模型训练时间会较短。

3. 模型效果

大模型通常具有更好的模型效果，可以在很多复杂任务上取得更好的表现，尤其是在面对大数据、复杂应用场景时表现出更优秀的性能；而小模型在效果表现上相对较弱，但可以在一些简单的任务上取得不错的结果。

4. 应用场景

大模型通常应用于需要处理大数据集和复杂任务的场景，例如自然语言处理、计算机视觉等；而小型模型则更适合在计算资源有限的情况下应用，例如移动端和嵌入式设备等场景。

需要注意的是，大模型和小模型的选择应根据具体的应用需求进行权衡和取舍。在实际应用中，应根据业务场景和算法需求，合理选用合适的模型，以达到最优的模型效果。

十、模型有哪些？

飞机模型.轮船模型.火箭模型.人体模型等等。