AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划121篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。
智能时代专题：数据资源
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一、AI时代，算法、算力、数据、业务，四位一体，才能形成飞轮效应。
算法：不能成为长期壁垒，算法类似解题思路，会因论文发表、行业交流、人才流动等形式逐步公开，被同行讨论、借鉴、应用，如Transformer、端到端逐渐形成共识；算力与数据才是竞争的关键，算法需要依托算力与数据，才能持续迭代进化。
算力：短期可以靠大资金投入，阶段性取得算力方面优势，长期需要持续资金实力做支撑。对商业世界来说，长期很难单纯靠盲目烧钱，需要看到良好ROI，形成投入与回报良性循环，否则难以持续支持大规模算力投入。
数据：算法不断学习进步的养分，保证数据优势持续领先，才能充分发挥算力潜力，推动算法持续迭代进化，助力业务持续领先。
业务：业务持续增长，产生持续稳定、规模化现金流，才能持续投资算力、积累数据、迭代算法，推动业务持续领先，进而形成飞轮效应。
二、智能驾驶是构建AI飞轮效应典型杀手级应用，头部智能电动汽车厂商将成为领先的AI科技巨头。
特斯拉、理想等不断进行巨额算力投资，加上庞大车队产生海量数据，不断训练与迭代升级智能驾驶算法。随着智能驾驶技术持续进化，用户体验不断提升，推动销量增长，产生持续稳定现金流，反哺更大规模算力建设；更多销量，带来更多场景与数据积累，进一步提升算法，加速技术迭代，形成飞轮效应。
智能驾驶作为AI最早落地的杀手级应用，不仅推动相关技术快速发展，还使智能电动汽车估值逻辑，从传统汽车制造向AI科技企业转变，将实现显著估值提升。随着智能驾驶技术成熟与商业化深入落地，头部智能电动汽车厂商将在汽车行业与AI领域占据领先地位，成为引领未来AI在更丰富场景应用落地的核心力量。
围绕智能驾驶的AI飞轮效应已经形成，正加速旋转。特斯拉、理想，分别是美国、中国在这方面头部代表。能用、好用、爱用，是分析智能驾驶、AI+机器人等技术，不同发展阶段定性参考标准。
智能驾驶系统，随着特斯拉FSD V12、理想端到端+VLM等不断迭代，正在从能用到好用，这属于车企在智能驾驶领域供给端变革，还需要继续加大算力投入、积累车企智驾里程数、城区接管里程MPI不断突破，使自动驾驶级别从L2提升到L4，以及最终实现真正L5水平，在这个过程中，使用户习惯高频使用，从好用变成用户真正爱用。
三、数据是AI模型可持续竞争优势关键，智能电动汽车与机器人，有望成为未来AI模型训练数据最主要来源。
数据是AI模型训练基础要素，推动AI技术不断进步关键因素之一。2023年3月，GPT-4发布以来，全球大模型产品层出不穷，算力、算法快速发展与优化迭代同时，数据壁垒成为重要限制因素。目前可访问互联网数据资源已趋近耗尽，基础模型性能进一步提升，受限数据多样性与数据质量。
面对挑战，除了继续推动算力增长，未来模型性能突破，将更多依赖高质量、不同场景专业化数据获取与应用。数据资源深度挖掘、精准标注、创新性数据处理等技术发展，成为推动AI进步关键路径。
AI模型训练数据，主要分为数字世界数据、现实世界数据两大类，两类数据来源各异，各具特色，类型丰富，涵盖广泛场景。数字世界数据，以广泛覆盖面与高可获取性，为AI提供丰富训练素材；现实世界数据，通过实际应用场景，提供大量真实、动态信息；两类数据结合，能全面提升AI模型能力，使其在各种应用中表现更加出色。
数字世界数据，主要分简单数据、高级数据两类，简单数据用于AI模型训练已基本使用殆尽，高级数据相比简单数据规模更大、质量更高，开发利用潜力巨大。如果能将高级数据，有效用于AI模型训练，将带来性能上压倒性提升。例如OpenAI与金融时报、学术期刊商Springer合作，获取高质量金融、学术数据。
智能电动汽车与机器人，作为现实世界中持续生成高级数据重要来源，有望成为未来AI模型训练数据最主要来源。现实世界中，实际应用的智能电动汽车与机器人规模不断增长，能在多种复杂环境中持续与现实世界交互，不断产生与收集丰富数据，为AI系统提供更多元、高质量数据，帮助AI系统不断改进与性能提升。
智能电动汽车与机器人重要优势，是能进行集体学习。集体学习机制，允许各个设备在共享学习成果基础上，加速能力提升，增强整个系统学习能力与适应性，为大规模部署与应用提供强大支持。
智能电动汽车自动驾驶系统与机器人智能系统，是通过研发商的中央系统进行控制与分发，当一辆智能电动汽车在行驶中掌握一项新驾驶技巧，或一台机器人在执行任务时学会一项新技能，这些新能力在上传到中央系统后，可迅速分发到其他所有智能电动汽车或机器人，使所有设备能迅速应用这些改进，提升整体系统性能与效率。
2024年9月10日，ALL-IN峰会上，马斯克进行深入对话访谈，分享对AI与机器人未来发展见解，认为未来机器人数量将远超人类，达到至少2:1甚至3:1。马斯克强调自动驾驶汽车与通用人形机器人，将是AI发展关键因素，预计Optimus机器人可能成为AI训练数据最大来源，能与物理世界大规模互动，产生前所未有有价值数据。
面对高级数据不足挑战，仿真数据、合成数据等是增加数据供给重要方式，帮助AI模型训练与升级，加速AI技术在不同领域应用与推广。
基于数据重要性，AI大模型竞争中，科技巨头进一步强化竞争优势。目前只有少数科技巨头，具备这种数据优势。
马斯克X宇宙，通过海量特斯拉汽车与人形机器人Optimus、X/Twitter海量用户与数据、Neuralink来自动物实验与人类脑机数据等多场景、多模态的海量实时数据，形成强大数据获取能力。
四、数据资源是支持深度学习发展重要力量，随着AI技术进步，数据规模持续指数级增长。
深度学习技术持续创新发展，背后是算法、算力、数据不断突破。数据方面，神经网络模型相比其他AI技术，对数据规模要求更高，训练数据集足够大，才能保障神经网络性能优于其他AI技术。神经网络模型训练数据，整体从小规模专业数据集，逐步发展到海量多领域混合数据集，以适应AI模型发展对训练数据规模不断增长需求。
OpenAI GPT系列大模型使用数据量，不断指数级增长，展示数据对模型性能重要性。相比GPT-3，GPT-4训练数据，不仅数据量增加20倍以上，数据质量与处理更精细。
OpenAI正式发布旗下首款具有高级推理能力AI大模型o1。o1使用全新训练方式与专门量身定制的新数据集进行训练，真正具备推理能力。o1推理能力大幅提升，在美国数学邀请赛上，可排名进入美国前500名；在物理、化学、生物等学科的Challenging基准测试中，表现与博士生/专家型人才相当。
o1思考时间越长，推理任务表现越好，有望诞生新的Scaling law。英伟达具身团队领导Jim Fan，点评这一事件历史意义，指出OpenAI新模型，除在训练时，通过增大参数量与数据量，得到性能提升，同时通过增加推理时间，得到性能提升。这代表AI模型不仅拥有训练时的Scaling law，还拥有推理层面的Scaling law，双曲线共同增长，将突破之前大模型能力提升瓶颈。
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