黄仁勋在台北电脑展上的6条预言和5个AI应用场景

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  6 月 7 日,为期 4 天的中国台北电脑展(COMPUTEX 2024)落下帷幕。该展会集聚了 PC 领域上下游企业,英伟达、AMD、高通、英特尔等业内巨头纷纷在该展会上展示了最新一代产品和前沿技术。

  其中,“AI 教父”、英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋(Jensen Huang)发表了一场主题为“开启产业革命的全新时代”的演讲,演讲中他不仅推出了众多英伟达新产品,展示了英伟达在芯片和 AI 技术领域的领先优势,还向外界分享了其对 AI 未来发展、芯片以及机器人技术的见解。

  钛媒体 App 对黄仁勋的演讲全文进行了梳理,将其浓缩为六大预言,并从中观察到 AI 未来五大应用场景,整理如下,供读者参考。

  预言一:“全球 AI 产业规模将高达 100 万亿美金”

  黄仁勋强调:“今天,我们正处于计算领域重大转变的风口浪尖。AI 和加速计算的交汇将重新定义未来。”他预测,未来,全球 AI 产业规模将高达 100 万亿美金,比之前 IT 时代的 3 万亿美元高出 33 万倍以上,具有强大的市场前景。

  预言二:“未来 PC 才是 AI 的主要载体”

  黄仁勋在本次展会中发布了英伟达四款全新的 AI PC,并表示:“未来的 PC 将成为 AI 的载体,它们将在后台默默地为你提供帮助和支持。同时,这些 PC 还将运行由 AI 增强的应用程序,无论你是进行照片编辑、写作还是使用其他工具,都将享受到 AI 带来的便利和增强效果。此外,你的 PC 还将能够托管带有 AI 的数字人应用程序,让 AI 以更多样化的方式呈现并在 PC 上得到应用。显然,PC 将成为至关重要的 AI 平台。”

  预言三:“未来所有的软件都需要全面重写”

  黄仁勋指出,近二十年来,英伟达一直致力于加速计算的研究。CUDA 技术增强了 CPU 的功能,将那些特殊处理器能更高效完成的任务卸载并加速。事实上,由于 CPU 性能扩展的放缓甚至停滞,加速计算的优势愈发显著。因此他预测,每个处理密集型的应用都将实现加速,且不久的将来,每个数据中心都将实现全面加速。在这一过程中,黄仁勋强调了软件在实施加速计算中的重要作用。“要实现加速计算,软件必须进行全面重写,这也是整个过程中最具挑战性的。”

  预言四:“物理人工智能将引领 AI 领域的新浪潮”

  黄仁勋认为,物理人工智能正引领 AI 领域的新浪潮,它们深谙物理定律,并能自如地融入我们的日常生活。为此,物理人工智能不仅需要构建一个精准的世界模型,以理解如何解读和感知周围世界,更需具备卓越的认知能力,以深刻理解我们的需求并高效执行任务。

  预言五:“机器人将日益融入我们的日常生活”

  黄仁勋称,展望未来,机器人技术将不再是一个遥不可及的概念,而是日益融入我们的日常生活。当提及机器人技术时,人们往往会联想到人形机器人,但实际上,它的应用远不止于此。机械化将成为常态,工厂将全面实现自动化,机器人将协同工作,制造出一系列机械化产品。它们之间的互动将更加密切,共同创造出一个高度自动化的生产环境。

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  预言六:“未来所有工厂都将是机器人工厂”

  谈及机器人产业,黄仁勋表示:“机器人技术和物理人工智能的时代已经到来,它们正在各地被广泛应用,这并非科幻,而是现实,令人倍感振奋。”

  黄仁勋预测,未来工厂内的机器人将成为主流,它们将制造所有的产品,其中两个高产量机器人产品尤为引人注目:一个是自动驾驶汽车或具备高度自主能力的汽车;另一个则可能是由机器人工厂高产量制造的产品是人形机器人。

  黄仁勋在演讲中涉及到 AI 未来五大应用场景如下:

  场景一:虚拟助手成为“万能遥控器”,替代所有居家需求

  黄仁勋在 COMPUTEX 2024 现场演示 AI 音乐创作,他随机说了 4 句话,AI 便将这 4 句话秒编成了一首歌,还可以要求 AI 播放与清晨心情相配的音乐。

  在未来,AI 支持的虚拟助手能理解并回答用户的问题,或者执行指令以控制家庭娱乐/家居设备,如播放音乐、视频,推荐电影和电视节目,调控灯光、温度调节器、门锁、安全系统等。

  场景二:自动驾驶出租车大幅改善甚至全面解决交通堵塞

  黄仁勋在演讲中预测,未来有两种类型的机器人尤为引人注目,其中之一便是自动驾驶汽车或具备高度自主能力的汽车。

  事实上,AI 在自动驾驶汽车中的应用场景非常广阔,比如提供无驾驶员的出租车服务,乘客可以通过应用程序呼叫车辆,如 Waymo 的自动驾驶出租车服务。在公共交通领域,自动驾驶公交车在城市中运营,提供高效、安全的公共交通服务。例如,新加坡和瑞典等国家正在测试自动驾驶公交车。AI 还能改善现有的交通系统。通过深度学习和机器学习技术,自动驾驶汽车能够识别路标、预测其他车辆和行人的行为,从而安全地驾驶。

  在人车交互方面,AI 可以优化现有的汽车用户交互界面,包括语音助手、触摸屏控制、手势识别等,提升用户体验。例如,乘客可以通过语音指令控制车辆的行驶目的地和行驶模式。

  场景三:灯塔工厂再进化,人形机器人管理生产机器人

  黄仁勋提及机器人技术时称,它的应用远不止于人形机器人。在未来,机械化将成为常态,工厂将全面实现自动化,机器人将协同工作,制造出一系列机械化产品。它们之间的互动将更加密切,共同创造出一个高度自动化的生产环境。

  这一“未来工厂完全由机器人运作”的设想,通常被称为“灯塔工厂”或“黑灯工厂”,可通过高度自动化和智能化,能够在没有或几乎没有人类干预的情况下运作,也是工业 4.0 的重要目标之一。

  要实现这一目标,可以借助 AI 算法优化生产流程,实时调整机器人操作,提高效率和质量。机器学习可以用于预测设备故障和进行预测性维护,减少停机时间。同时,机器人需要具备更高的灵活性和智能,以适应复杂的生产任务。例如,协作机器人(Cobots)和多功能机器人可以处理多种类型的生产任务。

  场景四:生成式 AI 全面渗透医疗行业,一揽子解决从制药到基因编译的各类痛点,大幅降低医疗成本

  黄仁勋在本次展会演讲中谈到了 ChatGPT,他表示,此前很长一段时间,AI 的焦点主要集中在感知领域,如自然语言理解、计算机视觉和语音识别,这些技术致力于模拟人类的感知能力。但 ChatGPT 带来了质的飞跃,它会逐个生成 Token,这些 Token 可以是单词、图像、图表、表格,甚至是歌曲、文字、语音和视频。Token 可以代表任何具有明确意义的事物,无论是化学物质、蛋白质、基因等等……它不再仅仅局限于感知领域,而是首次展现了生成式 AI 的力量。

  在未来,AI 在医疗领域的应用场景也非常广阔。比如 AI 可以通过分析医疗数据,帮助医生更准确地诊断疾病和预测病情发展,还能加速新药的研发过程,优化药物组合和治疗方案。在基因编译领域,AI 可以分析基因组数据,识别出最适合进行编辑的靶点,避免脱靶效应。机器学习模型可以预测 CRISPR-Cas9 系统的最佳切割位点,从而提高编辑的准确性和效率。

  场景五: AI 气象局、地震局、环保署,真实预测自然灾害、环境污染可能性

  黄仁勋在本次展会上介绍了英伟达 Earth-2 数字孪生地球,该“地球”主要用于天气观测,基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模型技术,生成融合了 AI、物理模拟和观测数据,能够从现有的数据来预测未来世界的影响。

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  在未来,AI 能在环境监测与治理领域发挥更多作用,例如利用 AI 分析环境数据,预测和应对气候变化;优化水资源、能源等自然资源的管理和使用;监测和预测污染源,制定有效的污染控制策略等。

  (本文首发钛媒体 App,作者|任颖文,编辑|谢北川)