文生视频，生成视频时长大于20秒的

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

以下是关于论文生成的相关信息： Deepseek V3 案例：有人用 Claude 做了一系列各种风格卡片的提示词，并在 V3 上进行尝试，效果不错。还有人把论文变成可视化。 ChatGPT 文本生成：以“词”为单位进行文本生成，存在随机性，有特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率，对于文章生成“温度”为 0.8 效果较好。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 使用这些工具时要结合自身需求和写作风格，并仔细甄别内容。

以下是关于文生图的简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型： 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版） 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版

以下是关于文生图工具的相关信息： 常见的文生图工具包括： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，提交后可免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，和 MJ 类似，可选参数有五类，包括 prompt（提示词，正常文字输入，必填项）、negative_prompt（负面提示词，填写负面提示词，选填项）、seed（种子值，可以自己填，选填项）、aspect（长宽比，选填项）、model（模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项）、Images（张数，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。

以下是文生图大模型的排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。

以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容： 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中，提示词包括： 给评分员提供完整的图像描述内容，要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像，并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词： “论文深度剖析导师”提示词，可用于深度理解文本，如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析，拆解岗位描述并定制求职攻略，甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。

2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。

以下是 2025 年 4 月以来的一些突破性 AI 技术及相关进展： 在图片和超短视频的精细操控方面，包括表情、细致动作以及视频与文字的匹配有了新的突破。 有一定操控能力的生成式短视频在风格化和动漫风方面最先成熟，真人风格稍晚。 AI 音频能力有长足进展，带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟，在记忆方面有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 2025 年 4 月的具体进展包括： 真格基金的戴雨森认为，AI 时代即将迎来各行业的“李世石时刻”。OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 模型分别在后训练和开源创新方面展现了强大潜力，推动了强化学习的应用。 马斯克在最新演讲中警告 AI 可能只是为取悦企业而非追求真相，并强调教育中 AI 的个性化应用将深远影响学习。他预测特斯拉 Robotaxi 将在 6 月实现完全自动驾驶，同时期待神经连接技术能帮助失明者重见光明。 此外，《人工智能指数报告 2025》（AI Index Report 2025）由斯坦福大学人工智能研究院（HAI）发布，报告涵盖了 AI 在技术性能、经济影响、政策治理、教育、公众舆论、科学与医学等多个维度的最新进展。关键发现包括：AI 技术性能持续突破，在新设立的高难度基准测试上表现大幅提升；AI 日益融入日常生活，如 FDA 批准的 AI 医疗设备增多，自动驾驶服务扩展；企业全面拥抱 AI，美国私营 AI 投资增加，使用 AI 的企业比例上升；中美 AI 竞争加剧，美国主导 AI 模型数量，中国模型在质量上迅速追赶；负责任 AI（RAI）发展不均。报告地址：https://hai.stanford.edu/aiindex/2025aiindexreport 。

以下是关于大模型的相关信息： 4 月 6 日的 XiaoHu.AI 日报中提到：支持文本+图像+视频输入，采用 early fusion 技术整合多模态数据。Scout 支持 1000 万上下文，适合处理超长文本和复杂推理任务；Maverick 有 100 万上下文，长记忆优势适配多场景替代 RAG；Behemoth 是 2 万亿参数级别的大模型在训，已超越 GPT4.5 在 STEM 表现。相关详细介绍及评测的链接为： 。 在质朴发言：大模型未来发展：RAG vs 长文本，谁更胜一筹？｜Z 沙龙第 8 期中提到：随着大模型上下文窗口长度不断增加，各个厂商对于文本生成模型呈现出“军备竞赛”的态势。目前，主流的文本生成模型是聊天模型，比如 GPT、Claude 3 等，也有少部分 Base 模型，例如 Yi34 开源模型。两位技术研究人员分享了他们对于大模型的看法：用户使用最多的是 GPT，但对外开放的版本性能较差，用户交互端无法传输大文件，只能通过 API 接口上传。月之暗面的 Kimi 模型大海捞针测试分数很高，但实际使用效果没有达到理想状态。百川 192K 的闭源模型，对于 6 万字的长文本，其表现的推理能力和回答效果很优秀。各种长文本的跑分数据，最高的是 Claude 3 模型。

以下是为您提供的 2025 年 AI 研究报告相关信息： Gartner：《生成式 AI 时代下科技产品的重要发展机遇》（2024/10/16） 强调了生成式 AI 技术对对话式 AI 和科技产品创新的显著影响。 预计到 2025 年，生成式 AI 将嵌入 80%的对话式 AI 产品中，推动市场营收大幅增长。 建议技术供应商积极把握机遇，通过理解市场动态、技术成熟度和市场接受度来调整策略。 生成式 AI 的四大关键能力—对话式 AI、AI 代理、合成数据和个性化—能够提升产品价值和客户体验。 提出了将生成式 AI 功能添加到产品中的四个关键步骤，并强调了独立软件供应商在企业应用中嵌入生成式 AI 能力的趋势。 如需下载研究报告，。 甲子光年：2025 DeepSeek 开启 AI 算法变革元年（2025/02/05） DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构，显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统认知。 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能。 报告强调 2025 年是算法变革的元年，DeepSeek 的推理模型开启了算法变革，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。 非 Transformer 架构的算法模型成为新的发展方向，如 LFM 架构模型性能超越同等规模的 Transformer 模型。 如需下载研究报告，。 安永：数据+AI 开启经验规模化复制时代（2023/12/19） 人工智能正在经历新的发展浪潮。 某头部公司正在转向 AI Agents 支持平台，结合第 4 代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。 AI Agents 有望为商业领域注入新活力，展示人工智能的潜力和商业价值。 随着平台的发展，新的 AI Agents 涌现，提供专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。 人工智能的革新涵盖了生成内容（AIGC）和生成服务（AIGS）的领域。 保险行业面临挑战，AI 的突破为其带来新的应对方向。 知识星球下载： 弘则研究：2023 生成式 AI 驱动向量数据库加速发展（2023/12/18） 向量数据库潜在市场空间是传统结构化关系型数据库的数倍达到千亿美元。 据信通院统计数据，全球数据库市场规模在 2020 年为 671 亿美元，到 2025 年有望达到 798 亿美元，CAGR 3.5%估算关系型数据库全球龙头 Oracle 收入规模小几百亿美元。 仅考虑现有非结构化数据的向量化处理，估算需要的存储空间增量为之前的数倍。 未来随着生成式 AI 应用增量数据的爆发对于向量数据库的需求会更大。 报告下载地址：

以下是为您找到的一些可能符合您需求的研究报告： 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》，深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率，2024 年第三季度交易数量达 1245 笔，融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位，中国紧随其后，2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势，工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎，但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状，包括智慧医疗、智慧教育、企业服务等，强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告：具身智能技术发展与行业应用简析》，指出具身智能作为具备物理载体的智能体，强调通过与环境的交互实现智能行为，是人工智能与机器人技术的深度融合。当前，具身智能正处于技术萌芽期，受大模型技术推动成为热点，但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。报告分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景，认为中国在具身智能领域已走在国际前列，具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. 智能纪要：【跨界·未来】AIGC×视觉交互工作坊 Part1:AI 应用前瞻 2025 年 3 月 11 日。涵盖了 AI 在艺术创作中的应用与探索，包括 Lora 模型训练素材、模型训练比赛、Checkpoint 模型、线上与本地工作流、学习资源推荐、AI 创作挑战、装置艺术脉络、机械装置艺术理论、国内外装置艺术区别、AIGC 艺术尝试、机械进化与装置创作等方面。

以下是一些完整综观地阐述了 2022 年到 2025 年 AIGC 相关技术和应用发展的研究报告： 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》，深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率，2024 年第三季度交易数量达 1245 笔，融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位，中国紧随其后，2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势，工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎，但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状，强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告：具身智能技术发展与行业应用简析》，指出具身智能作为具备物理载体的智能体，强调通过与环境的交互实现智能行为，是人工智能与机器人技术的深度融合。当前，具身智能正处于技术萌芽期，受大模型技术推动成为热点，但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景，认为中国在具身智能领域已走在国际前列，具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. Celent 的《利用 AI 在支付领域的优势》，讨论了生成式人工智能的潜力和银行业对此的积极探索，并预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新的收入流方面发挥关键作用。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/Cwtnr6KSIeL8JDcmljZcc55onPx 4. 华西证券的 AIGC 行业深度报告（14）：《从英伟达到华为，零部件迎来大机遇》，英伟达的新一代 GPU 架构将带来零部件的升级，同时，华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXR3rwzGSe92xLcLqFmcRpnhnUc 5. 《2024 端到端自动驾驶行业研究报告》，通过访谈 30 余位专家，分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年，模块化端到端系统将开始商业化应用，推动技术、市场和产业格局的变革。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/QBnRra7VfexdazctR1Acc5YGn6d 6. 微软的《释放英国的 AI 潜力：利用 AI 促进经济增长》，英国拥有先进的科技行业和数字优势，但与其他国家相比领先优势有限，英国面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/K1bfraBc7eMFvOc1T21cto8rnhh