在当今加快速度进行发展的科技时代，了解材料的光学特性对于开发一系列先进的光电器件至关重要。这一些器件，如LED(发光二极管)、太阳能电池、光电探测器和光子集成电路，不仅是现代通信、照明和能源转换技术的核心，还在半导体行业的当前复兴中扮演着举足轻重的角色。
然而，传统上依赖基本物理定律的计算方式在预测材料光学特性时，往往涉及极为复杂的数学计算和庞大的计算能力需求。这不仅限制了快速测试大量材料的可能性，也阻碍了新材料发现的步伐。
据美国趣味工程网站近日报道，来自日本东北大学和美国麻省理工学院的科学家团队，成功开发出一款新人工智能(AI)模型GNNOpt。该模型能够仅基于材料的晶体结构作为输入，精确预测光频率范围内的光学特性。不仅实现了与量子模拟相当的预测精度，而且在计算速度上快了整整100万倍。这在某种程度上预示着，科学家们现在能够以前所未有的效率，筛选和评估潜在的光电材料，从而大大加速了新材料的研发进程。研究团队表示，这一重要进展有望加速光伏和量子材料的研发步伐。
GNNOpt模型的成功应用，不仅为光伏材料的发现提供了强有力的工具，还通过其预测的光谱特性，为深入理解材料的基本物理性质开辟了新的途径。
展望未来，研究团队并未止步于此。他们计划逐步扩大AI模型的应用场景范围，开发包含很多材料特性(如机械性能和磁性特性)的新数据库。
人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备，这中间还包括芯片、传感器、大数据、云计算服务等，为AI提供数据服务和算力支持;中游是AI产业的技术核心，包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面，涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术;下游是人工智能的应用产品和场景，涉及交通、医疗、安防、金融、家居、制造等多个领域。
日本东北大学和美国麻省理工学院科学家，成功开发出一款新人工智能(AI)模型GNNOpt，能快速预测材料光学性质，从AI产业链上看，该技术处于产业链的下游应用层环节。
根据赛迪工业和信息化研究院公布的2024年中国人工智能多模态大模型企业综合竞争力排名，腾讯、科大讯飞和阿里巴巴分别排名前三，可见这三家企业在中国市场拥有优势地位。其他上榜的企业大多是网络科技产业巨头。
伴随多家科技厂商推出的AI大模型落地商用，各类通用、垂类大模型已在多个领域逐步开始商业化探索，并取得初步成果，截至2023年，金融、政府、影视游戏和教育领域是大模型渗透率最高的四大行业，渗透率均超过50%。
在《2024年前瞻中国AI大模型场景应用趋势蓝皮书》中，前瞻产业研究院对AI大模型的产业应用案例进行了详细梳理，从金融、政务、医疗、电商、教育、终端等六个行业领域切入，选取科大讯飞、华为、商汤、智谱AI、360、百川智能等20个典型案例，详细分析了各领域场景痛点、解决方案、项目成果。
尽管技术进步无法量化，但前瞻在《2024中国大模型应用报告》中基于调研分析、生产函数理论，假设行业技术进步和单位要素组合创造经济曲线。当前AI大模型行业仍处于技术进步对单位要素生产效率不断放大的阶段，故在可预见的未来中，技术进步趋势仍将是AI大模型行业规模体量上限的决定性因素。
从未来趋势来看，具备强大预测能力的预测大模型、强大决策能力的决策大模型和能够自主学习、实时交互的具身智能大模型最大有可能成为继自然语言大模型和多模态大模型后的下一个大模型行业风口。
根据前瞻产业热力图显示，和AI关键技术强关联的城市集群大多分布在在华南和西北地区，并且以广东、陕西省为重点发展区域，未来布局人工智能技术及其他有关技术的发展路径，极大可能性在于华南、西北地区优先导入，其中可着重关注广东省广州市天河区、广东省深圳市福田区及陕西省西安市雁塔区所处的人工智能相关企业，以及该地方对于AI产业发展投资环境、供给市场的潜力空间。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国AIGC产业高质量发展前景预测与投资战略规划分析报告》
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