黄仁勋在COMPUTEX上的6条预言和5个AI应用场景

“未来所有工厂都将是机器人工厂。”

图片来源:视觉中国

图片来源:英伟达官网

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。

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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。

图片来源:英伟达

图片来源:英伟达官网

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。

(本文首发于钛媒体App,作者|任颖文)

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  • 绝口不谈 ai 的负面影响:就业,毁灭人类,军事用途,等等

    回复 6月7日 · via android

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