2023 年 3 月 15 日，OpenAI 推出 GPT-4，有望改变电商行业 。GPT-4的回答准确性不仅大幅提高，还具备更高水平的识图能力，具备图片输入能力，且能够生成歌词、创意文本，实现风格变化，GPT-4 的文字输入限制提升至 2.5 万字，它在很多专业和学术基准上表现与人类差不多，比如通过模拟的律师考试，得分在应试者前10%左右。我们认为，它将显著改变电商行业，主要从短期效率提升和中期格局变化两个方面。

通信系统作为数字经济底座的核心环节，是新型基础设施建设的重 要组成部分，承载着长期建设的重大使命。然而，进入5G 建设后 周期，地面网络发展空间有限，往空间里拓展是大势所驱。但是， 传统卫星通信的应用场景较为局限，唯有实现卫星与智能手机的直 连，打通消费者付费的商业模式，才能迸发出更大的市场活力和成 长空间。那么，首先如何实现卫星连接？

应用场景纷繁复杂叠加“作坊式”的开发模式导致传统 AI 模型商业化落地较难。传统的 AI 开发模式下，一个场景对应一个模型，数据质量差、样本少，模型精度差，并且应用场景相对单一。不同行业、不同场景对 AI 的需求既复杂且碎片化，每个痛点都需要进行定制化地开发和改造；另一方面， AI 算法从理论上能够极大提升产品及服务的价值量，但由于开发过程中存在大量的碎片化因素，不同的应用场景往往需要独立的架构设计与调参，效率相对较低。“小作坊式”的 AI 开发模式在一定程度上限制了生产力。

Meta AI 发布通用大模型SAM，SAM 功能强大，SAM 是一种可提示的分割系统，可对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化，无需额外训练。SAM 优势众多，可与其他系统灵活集成、可进行可拓展式输出等。我们认为零样本泛化能力是SAM 的最强大之处，原因是SAM 已经了解了物体是什么的一般概念，这种理解可以在不需要额外训练的情况下对不熟悉的物体和图像进行零样本泛化。

目标：MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型：1）可提示的图像分割任务；2）数据标注并通过提示实现零样本到一系列任务的分割模型-SAM；3）拥有超过10亿个掩码的数据集-SA-1B。功能：1）SAM允许用户仅通过单击或通过交互式单击点来包含和排除对象来分割对象，也可以通过边界框进行提示；2）当分割对象存在歧义时，SAM可以输出多个有效掩码，是解决现实世界中分割的重要和必要能力之一；3）SAM可以自动查找并掩盖图像中的所有对象；4）SAM可以在预计算图像嵌入之后即时为任何提示生成分割掩码，从而允许与模型实时交互。

营销：文案素材生成和个性化邮件应用较为成熟。以 Jasper.ai 为例，其在大模型实现程度较高的文本领域，深耕营销行业,支持多语言、多场景的文案自动生成。对比各类型应用的订阅费，To B 营销文案素材生成的订阅费用相对最高，2022 年公司收入 7500 万美元，估值 15 亿美金，已验证行业客户降本增效的需求及持续付费的意愿。

传统AI 模型存在模型精度不足、大数据利用能力不足等限制，导致AI 在安防行业应用场景受限。随着AI 时代开启，有望从技术端突破瓶颈，提高模型精度并降低人工标注成本，拓宽下游应用领域，加速场景落地。（1）图像机器学习 +大小模型协同进化，模型精度显著提升。通过自训练和注意力机制，将图片与结构化数据的关系由人工标记变为机器自主学习，显著提高模型精度并提高下游泛化能力。在算力不足的边侧，大模型通过知识蒸馏等方式达到训练小模型的目的，实现大小模型在边侧的协同进化；（2）大模型有效降低标注成本，利用预训练大模型+下游任务微调的方式，助力下游场景日渐丰富；（3）多模态助力模型精度提升，音频技术助力智能安防，在安防领域广泛运用于安防机器人、智能视频监控。

阿里云2023 年 4 月 11 日在北京国家会议中心举办云峰会，主题为云计算在公共服务的深入作用，普惠产业、生态、社会。阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO 张勇宣布，未来阿里巴巴所有产品将接入“通义千问”AI 大模型，进行全面升级。“通义千问”是阿里巴巴此前推出的自研大模型，该模型向用户提供多轮对话、文案创作、逻辑推理、影像翻译等多功能一体化服务，能够实现多模态理解与多语言支持。张勇表示“通义千问”将会广泛应用于各行各业，大幅提升生产力，深刻改变人们的生活方式。目前，阿里巴巴“通义千问”正式开始邀请用户测试体验。

游戏：随着AI 技术的发展，其在游戏领域的应用有望更加广泛，或将优先利好轻度游戏，特别是主要由文字和插图构成的文字类游戏的制作。通过提升文本、图像、音视频等游戏内容的生产效率，缩短游戏制作周期，降低游戏制作成本，看好AI 技术对游戏行业研发成本的节约以及加速精品化进程。基本面角度看好版号供给常态化带来的行业β修复。