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"9420高清视频在线观看免费",　　来源：国元期货研究　　5月正值全球天然主产区已陆续开割，供应进入回升阶段。从需求端来看，虽然预计在五一节过后，国内下游轮胎市场将逐步回暖，但是考虑到内需市场虽然有一定的需求，但是拉动有限。而从外围市场来看，4月中下旬地缘冲突凸出，后期的不确定性依然较大，对下游的轮胎以及终端汽车仍有一定的考验。因此综合来看，我们认为5月份胶价缺乏上行动能，价格震荡偏弱。　　一、行情回顾　　4月份，国内天胶主力合约价格走出了先扬后抑的局面。具体来看，4月初，在宏观环境好转的背景下，国内主产区气候延续干旱，导致国内产区开割并不顺畅，甚至部分地区出现停割现象，市场看涨氛围明显，因此在多头的推动下价格呈现反弹。步入4月中上旬，伴随着产区开割情况的好转、前期的利好被逐渐消化，以及社会总库存高位压制，胶价上行驱动受阻，胶价大幅回落。从基差上来看，按照季节性趋势，后期基差存在扩大的预期。而近期空头主动性增仓打压，盘面相对现货市场偏弱，因此也进一步加速了短期基差的走强。　　二、基本面分析　　2.1　　主产区已陆续开割  供应进入回升阶段　　4月中下旬随着国内云南南部产区及泰国产区出现降雨，原料有部分产出，而国内的泼水节和东南亚宋干节过后，中国和越南产区试割，天然橡胶供应步入增产阶段。从产量的季节性来看，4月份过后，供应将逐步进入回升阶段。因此市场对于后期产量增长存在较强的预期。不过割胶初期，产量上升的速度或将有限，而且还要密切关注产区物候天气对阶段性供应的扰动，因此5月中下旬产量增加速度或高于5月上旬。　　从ANRPC最新发布的2024年3月报告预测来看，3月全球天胶产量较去年同期上涨3.4%至75.1万吨，较上月下降4.5%。而且此次上调了2024年全球天胶产量增速，将3月份预测的15．%的增幅提升到1.6%至1454.2万吨。其中，把中国增幅从4.2%提升至6.9%。说明在前期天气扰动后，后期供给端产量存在上升的预期。　　2.2　　5月份全球天胶市场需求仍有考验　　ANRPC最新发布的2024年3月报告预测来看，3月全球天胶消费量增速由2月份115万吨上调至129.1万吨。对2024年全年全球天胶消费量增速，由2月份4%的增幅下调至3%。消费量从1582.6万吨下调至1567万吨。其中，将中国由7.1%的增速下调至5.5%。　　4月16日，国际货币基金组织（IMF）发布最新一期《世界经济展望》，预计今年全球经济增速为3.2%，较今年1月的预测上调0.1个百分点。尽管通胀向目标水平回落，但尚未实现目标，而且各个经济体增长并不均衡，仍将面临重重挑战。加之4月中旬以来，地缘政治紧张局势加剧，而地缘政治因素历来影响着全球的供应链和物流，此次地缘政治的变动将加大市场的不确定性，因此对全球轮胎行业的需求或有一定的影响。　　综合来看，5月份，全球天胶市场需求仍有一定的考验。　　2.3　　5月份国内天胶库存将呈现去库的局面　　4月份受下游轮胎装置开工率持续高位运行以及一季度进口量走低的背景下，国内天胶社会库存及青岛现货库存下滑。截至4月21日，国内天然橡胶社会库存达到145.1万吨，处于春节以来的低点。从深色胶和浅色胶库存来看，深色胶社会总库存为88万吨、浅色胶社会总库存为56.8万吨，分别较3月末都有明显的回落。从进口市场来看，2024年3月中国进口天然及（含胶乳）合计65.1万吨，较2023年同期的73.8万吨下降11.8%。一季度中国进口天然及合成橡胶（含胶乳）共计180.6万吨，较2023年同期的205.9万吨下降12.3%。　　步入5月份，虽然伴随国内外产区的全面开割，以及全球产量逐步回升，但是由于多地处于开割初期，因此产量上升幅度有限。而且每年4-5月份处于全年进口量的低位，加上国内天胶社会库存将呈现季节性去库，因此对于国内市场而言供给端压力或将下滑，市场将呈现去库的局面。　　2.4　　4月份国内轮胎装置开工率下滑  五一过后轮胎市场将陆续恢复　　4月份国内轮胎装置开工率呈现小幅下滑。截至发稿，4月国内全钢胎和半钢胎的平均装置开工率分别在67.59%和79.61%，分别较3月均值下滑2.31和0.04个百分点，尤其是全钢胎装置开工率运行负荷偏低。临近五一，在下游市场提前备货的预期下，4月下旬轮胎装置开工率存在持续下滑的可能。但值得一提的是，3月份国内轮胎出口市场亮眼，据海关总署4月18日公布的数据显示，2024年一季度中国橡胶轮胎出口量达到211万吨，同比增长6.7%。其中，3月当月的出口总量达到了77万吨，同比增长2%，环比实现了20万吨的显著增长，并处于4年同期以来的高位。因此4月份在装置开工率走低、出口向好的背景下，国内半钢胎和全钢胎库存天数呈现了明显的回落。　　五一过后，前期检修的轮胎将逐步重启，届时装置开工率呈现明显的回升，尤其是半钢胎在库存天数持续下滑的背景下，预期后期依旧维持高景气度，而全钢胎虽然表现相对偏弱，但是也将呈现修复。从出口市场来看，自去年至今，出口订单猛增，而在一季度出口强势的背景下，预期二季度将延续，对于轮胎市场存在较强支撑。　　在轮胎替换市场方面，当前我国汽车保有量已超3.36亿辆，其中新能源汽车超过2041万辆。这一庞大的汽车保有量对乘用车轮胎的消费需求提供了积极支撑。尽管商用车领域中的客车和中短途重卡轮胎的短期并未亮眼，但随着国内经济的进一步回升，中长途载重和轻卡轮胎有望实现小幅增长。　　因此5月份，轮胎市场将持续恢复中。　　2.5　　5月份国内汽车市场预期向好 外围市场仍有待于验证　　2024年一季度，国内汽车产销分别完成660.6万辆和672万辆，同比分别增长6.4%和10.6%，实现一季度开门红。尤其是春节过后，新车大量上市，车展等线下活动陆续开展，部分地区出台以旧换新等促销政策，拉动汽车销量环比同比呈现较快增长。从3月份的具体产销数据来看，产销分别完成268.7万辆和269.4万辆，环比分别增长78.4%和70.2%，同比分别增长4%和9.9%。从重卡市场来看，春节过后，重卡行业缓慢升温。据统计，3月市场整体销售11.58万辆，一季度累计27.27万辆，同比小幅增加。从出口市场来看，今年前3个月我国汽车出口量达到132.4万辆，同比增长33.2%。其中3月，中国汽车出口50.2万辆，环比增长33%，同比增长37.9%，值得关注的是3月新能源汽车出口12.4万辆，环比增长52%，同比增长59.4%。　　从外围市场来看，据LMCAutomotive最新发布的报告显示，2024年3月全球轻型车经季节调整年化销量为8，500万辆/年，与上月基本持平。当月全球轻型车销量为800万辆，同比增长2%，1-3月累计销量的同比增幅则超过了4%。说明市场也在逐步好转，但是当前外部环境依然复杂，一些结构性问题依然突出，消费需求仍然面临较大的挑战。　　步入5月份，从国内市场来看即将面临五一小长假，叠加今年新车大量上市、以及各地出台以旧换新等促销政策，叠加出口的提振，将拉动汽车销量，因此对于国内市场来看，5月份国内汽车市场将延续向好局面。从外围市场来看，近期地缘冲突频出，而地缘政治因素历来影响着全球的供应链和物流，此次地缘政治的变动将加大市场的不确定性，因此对全球汽车行业而言，仍有待于进一步的验证。　　三、后市展望　　5月正值全球天然橡胶主产区已陆续开割，供应进入回升阶段。从需求端来看，虽然预计在五一节过后，国内下游轮胎市场将逐步回暖，但是考虑到内需市场虽然有一定的需求，但是拉动有限。而从外围市场来看，4月中下旬地缘冲突凸出，后期的不确定性依然较大，对下游的轮胎以及终端汽车仍有一定的考验。因此综合来看，我们认为5月份胶价缺乏上行动能，价格震荡偏弱。新浪合作大平台期货开户安全快捷有保障海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"9420高清视频在线观看免费",点评：虽然美国是顶尖AI大模型主要来源地与推动者，不过全球AI大模型也有开源的趋势，Meta的Llama系列模型、法国的Mistral和阿里巴巴的Qwen，都是很好的开源AI模型。不管是闭源还是开源，在AI应用层面上，都有不同的做法。不管是--**--文丨江志强（VitallyAI创始人）　　2024年4月15日，斯坦福大学的“以人为本”人工智能研究所（StanfordHAI），在李飞飞等人的共同领导下，发布了一份名为《2024年人工智能指数报告》（ArtificialIntelligenceIndexReport2024）的研究报告。　　这份报告长达500多页，是StanfordHAI推出的第七份AIIndex报告，它详细记录了2023年全球人工智能的最新发展趋势。StanfordHAI的官方说明中提到，这是他们发表的迄今为止最详尽的一份报告，恰逢人工智能对社会影响空前明显的关键时刻之际。　　该研究项目负责人VanessaParli指出：“我认为最令人兴奋的人工智能研究优势是将这些大型语言模型与或智能体（agent）相结合，这标志着机器人在现实世界中更有效地工作迈出了重要一步。”　　今年，StanfordHAI扩大了研究范围，更广泛地报道了人工智能的技术进步、公众对该技术的看法以及围绕其发展的地缘政治动态等基本趋势。与往年的报告相比，这一版提供了更多的原创数据，对人工智能培训成本进行了新的估算，对负责任的人工智能前景进行了详细分析，并新增一章专门讨论人工智能对科学和医学的影响。　　下面，我们将列举此份报告中所揭示的10大主要趋势，并加上SamAltman等AI行业大佬们对此的看法，以及笔者的点评。　　1．人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上　　人工智能已在多项基准测试中超越人类，其中包括图像分类、视觉推理和英语理解。但在更复杂的任务上，如竞赛级数学、视觉常识推理和规划，人工智能依然落后于人类。　　OpenAI的CEO萨姆·奥特曼（SamAltman）是人工通用智能（AGI）的倡导者，他曾经在OpenAI的一篇“MondayBlog星期一博客”中提到：AGI最终将在各个领域匹配甚至超越人类智能。他的技术乐观主义使他坚信，AI不仅仅在“某些”任务上，而是在几乎所有任务上最终都将超越人类，并且“代替正常人类”。因此，任何表述AI潜力有限的观点对于他的雄心而言都显得过于保守，无法反映他对于变革性AI能力的远大愿景。　　点评：虽然人工智能在特定任务上已能超越人类表现，但这并不意味着它在所有领域都能取代人类。这一发现提醒我们，尽管AI技术迅速发展，它仍然存在局限性。企业和开发者在推进AI应用时，应认识到AI的这一特性，合理利用其在特定领域的优势，同时探索人类与AI的最佳协作方式。这种平衡的发展策略将有助于我们更好地整合人工智能，使其成为推动社会和经济进步的有力工具。　　2．产业界持续主导人工智能前沿研究　　2023年，产业界在这一年内发布了51个引人注目的机器学习模型，而学术界仅仅贡献了15个。此外，产业界与学术界的合作也带来了21个著名的模型，这一数字创下了新高。　　点评：人工智能在过去几十年的发展，有很长一段时间一直是学术界的顶尖科研人才在默默推动着，一直到这波大模型人工智能的浪潮才发生了改变。产业界丰富的财务资源、算力资源与顶尖AI人才，接手这波AI革命的推动。除了上图展示的几家私营领域的大厂与创业公司，比如：谷歌、OpenAI、Meta、微软、HuggingFace之外，其他公司如苹果与亚马逊，以及国内的互联网大厂如：阿里巴巴、腾讯、字节跳动等，在AI上都有很深厚的积累。学术界与产业界前仆后继一起加速用前沿技术来转变社会与人类的文明。　　3．前沿大模型变得更加昂贵　　据人工智能指数（AIIndex）的估计，最先进的人工智能大模型的培训成本已达到前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4使用了价值约7800万美元的计算资源进行训练，而谷歌的GeminiUltra的计算成本则高达1.91亿美元。　　相比之下，几年前发布的一些最先进的模型，即原始transformer模型（2017年）和RoBERTaLarge（2019年），训练成本分别约为900美元和16万美元。　　点评：智力更高、能力更强的前沿AI大模型，因为scalinglaw能力更强，参数更大，其训练代价变得越来越昂贵。市面上可选的闭源与开源大模型数目繁多，企业在探索AI应用时，必须开始具备大模型选型与评估的能力，并知道找什么样技能与经验的人才来开发自己的AI应用。企业如果自身的信息化/数字化部门学习能力强，CIO/CTO有能力培养AI算法工程师，那么值得考虑建立自身的AI能力；也可以考虑与有经验的外部AI技术服务商建立合作。　　4．美国是顶级人工智能大模型的主要来源国　　2023年，61个著名的人工智能模型来自美国机构，远超欧盟的21个和中国的15个。　　美国依旧是人工智能投资的首选之地。在2023年，美国人工智能领域的私人投资总额达到672亿美元，几乎是中国的9倍。不过，中国仍是美国在这一领域的主要竞争者，中国的机器人安装总量位居世界第一。同时，中国也拥有世界上绝大部分的人工智能专利，占比达到了61%。　　点评：虽然美国是顶尖AI大模型主要来源地与推动者，不过全球AI大模型也有开源的趋势，Meta的Llama系列模型、法国的Mistral和阿里巴巴的Qwen，都是很好的开源AI模型。不管是闭源还是开源，在AI应用层面上，都有不同的做法。不管是调用AI大公司的API，或是用开源的大模型，随着这些大模型总体智力的提升、幻觉（hallucination）的减少、推理能力的持续提高，乃至于新型的AI智能体开始具备目标任务分解、自我反思、自我改善等能力，企业能导入AI能力的应用场景，就有更大发挥的空间。　　5．严重缺乏对LLM责任的可靠和标准化评估　　人工智能指标（AIIndex）的最新研究显示，负责任的人工智能目前严重缺乏标准化指标。像OpenAI、谷歌和Anthropic这样的顶尖开发商在测试他们的模型时，都是依据各自不同的负责人工智能标准。而这里指的标准，更具体说是在处理与道德、法律、安全、隐私和社会影响等相关问题时所遵循的一系列准则、框架、评估指标和最佳实践。因此，这样各从己意的做法让比较顶级人工智能模型的风险和限制变得更复杂。 　　萨姆·奥特曼应该会认同“大型语言模型（LLM）的责任性评估严重缺乏标准化和严谨性”这一说法，因为他一直强调建立可信赖和道德的人工智能的必要性，制定明确的标准框架，来评估大型语言模型的责任性和伦理考量，并强调组织和监管机构之间合作的重要性，有了这些标准来保证人工智能技术在减少潜在危害的同时，能够服务于公共利益。　　点评：目前大型语言模型在企业应用中，从客服到内容生成等各种业务流程中的场景逐渐现身。然而，就是因为目前市面欠缺对主要LLM的责任性评估的标准化，让企业在面对AI如果生成具有偏见、伦理问题和合规风险的内容时产生顾虑。对于正在探索AI应用的企业，这一缺口意味着他们还是要警惕。有经验的AI公司可以跟企业一起探讨在项目实施过程如何避免这些问题。　　6．生成式人工智能投资激增　　虽然2023年整体的人工智能民间投资整体下降，但对“生成式”AI的投资是激增的，比较2022年（约30亿美元）增长了近八倍，达到252亿美元。海外的生成式AI主要参与者，包括OpenAI、Anthropic、HuggingFace、Inflection等大模型公司，都获得了可观的融资。国内的大模型公司，如质谱、Minimax、百川智能、Minimax、零一万物、月之暗面等，也都获得不错的融资，虽然金额的数量级有很大的差距。　　点评：全球领域与中国范围内对于生成AI领域投资的激增，这对企业来说肯定是一件好事。因为一般企业的AI应用，肯定是要在大模型的基础上来开发，并将之服务化，甚至加上自动化。如果是企业自身行业有一定专业深度，而这个行业领域知识不见得是大语言模型学习过的，或是企业自己的业务体量与顾客基数庞大、数据也多，那么就有可能需要训练自己的行业大模型，来支持自己的AI应用。　　企业在AI时代的投入，将是一种新质生产力，一种新的企业竞争力。　　7．数据显示，AI让“打工人”更具有生产力，工作质量更高　　2023年，多项研究评估了人工智能对劳动力的影响，认为人工智能使打工人们能够更快地完成任务，并提高他们的产出质量。这些研究还表明，人工智能有可能缩小低技能和高技能工人之间的技能差距。不过，其他一些研究警告人们，在没有适当监督的情况下使用人工智能，不一定会提高工作绩效。　　点评：企业员工可能需要接受培训才能有效利用AI工具，当然我们身边接触的打工人，学习进取心强的或是担心工作被AI替代有危机意识的人，都在学习各种AI工具。毕竟AI是全新的生产力，就跟人类最初学会生火、发明印刷术和电力一样是重大的。最近坊间开始流传一句话：AI不会取代你的工作，但是其他善用AI的人会取代你的工作。　　8．得益于人工智能，科学进步进一步加速　　2022年，人工智能开始推动科学的发现。2023年我们开始看到更多与科学相关的人工智能应用启动了——使算法排序更高效的AlphaDev、促进材料发现过程的GNoME、到可在一分钟内提供相当准确的未来10天天气预报的GraphCast，以及成功对7100万种可能错义突变中约89%进行分类的AlphaMissence，这些都是很好的科学领域的AI应用。　　如今，AI可以完成人类难以完成的计算，来解决一些最复杂的科学问题。在医疗方面，新的研究表明，医生可以利用人工智能更好地诊断乳腺癌、解读X射线和检测致命的癌症。　　奥特曼对AI极大加速科学进展的潜力，持非常看好的态度。他认为AI可以通过多种方式来加速科学的突破：AI系统能自动化一些研究任务，如文献审查和假设生成，帮助科学家提高工作效率；AI还可以通过从其他任务中解放人力，从而增加科学家的总数；AI驱动的科学过程自动化，如进行大规模实验和测试多个假设，可能导致“极其迅速的科学进展”。奥特曼似乎认为这种科学加速，既有前景也令人担忧。我们伴随AI的快速发展，也需要“更新的思考”，他警告说，那些“忽视改进速度的公司和行业将被碾压”。　　9．美国的人工智能法规数量急剧增加　　2023年，全球立法程序中有2175次提及人工智能，几乎是上一年的两倍。美国人工智能相关法规的数量，在过去一年大幅增加。2023年与人工智能相关的法规有25项，而2016年只有1项。仅去年一年，人工智能相关法规的总数就增长了56.3%。其中一些法规包括生成式人工智能材料的版权指南和网络安全风险管理框架。　　与AI相关法规的急剧增加，也标志着企业环境中AI部署向更有结构和控制的方向去转变。对于正在探索AI企业用例的公司而言，这意味着它们的AI任务团队现在必须将合规性作为其战略的关键部分。这不仅包括理解和遵守现有法规，还要保持灵活性，以适应可能的新法规。此外，不断演变的监管环境也可能促进创新，因为公司可能需要开发新的AI技术或修改现有技术以满足监管要求。最终，虽然增加的法规可能带来挑战，但它也为公司通过展示对道德AI实践的承诺，与客户和利益相关者建立信任提供了途径。　　点评：在国内，我们开始看到身边的企业也开始更关注与AI相关的法律和监管专业知识，也会建议开始思考导入AI的企业，关注国家所颁布与人工智能相关的法规，包括但不限于：AI大模型与AI应用（特别是面向一般大众的应用）的算法安全备案、应用的数据安全、用户隐私保护、AI生成内容是否侵权或是能有版权保护等议题。　　10．人们对人工智能的潜在影响有了更深刻的认识，同时也更焦虑　　市场研究公司益普索（Ipsos）的一项调查显示，在过去一年中，认为人工智能将在未来3-5年内极大地影响他们生活的人的比例从60%上升到66%。此外，52%的人对人工智能产品跟服务表示紧张和焦虑，比2022年上升了13%。　　来自美国皮尤研究中心（Pew）的数据则显示，52%的美国人表示对人工智能的担忧多于兴奋，这一比例比2022年的38%有所上升。　　对此，奥特曼承认，人们对包括通用人工智能（AGI）在内的先进AI系统的潜在影响感到担忧和紧张，这是有道理的。不过，与一些更可怕的预测相比，奥特曼似乎也采取了更为乐观和温和的观点。　　奥特曼曾经在一段由彭博社在瑞士达沃斯世界经济论坛上举办的对话中表示，AGI的影响可能“比我们想象的要小”，而且他不认为人工智能会导致大范围的失业，他说：“人们会继续他们的生活。” 他还表示，尽管人们担心AI会提供虚假信息，但他相信2024年的美国大选“无论发生什么，美国都不会有事”。　　与此同时，奥特曼也认识到需要对这些强大的技术进行谨慎的治理和监管。他呼吁建立一个类似于核能或生物技术监管的“全球监管框架”，承认“人工智能将对社会产生深远影响”。读到这里，你是不是觉得奥特曼的乐观与审慎之间，充满着一些矛盾呢？　　（文中图表均来自StanfordHAI的《2024年人工智能指数报告》。文章仅代表作者观点。责编邮箱：yanguihua@jiemian.com。）股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：慕容熙彬

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