NVIDIA AI 專家預(yù)測，智能商店、新型機器人將不斷崛起，并且醫(yī)療健康、制造業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性發(fā)展。

　　自計算機時代到來后，各行各業(yè)都存儲了海量數(shù)據(jù)，但其中大部分數(shù)據(jù)都從未得到利用。

　　這些未被利用的數(shù)據(jù)約有 120 ZB，相當于數(shù)萬億 TB，是全球所有海灘上全部沙粒數(shù)量的 120 倍以上。現(xiàn)在，全球各個行業(yè)都在構(gòu)建和定制大語言模型(LLM)，使得這些未經(jīng)開發(fā)的數(shù)據(jù)發(fā)揮出其應(yīng)有價值。

　　隨著 2025 年的臨近，醫(yī)療健康、電信、娛樂、能源、機器人、汽車和零售等行業(yè)都在使用這些模型，并將模型與其專有數(shù)據(jù)相結(jié)合，為創(chuàng)建具有推理能力的 AI 做好準備。

　　在下文中，NVIDIA 專家介紹了多個行業(yè)，這些行業(yè)每年可在全球范圍內(nèi)帶來價值 88 萬億美元的商品和服務(wù)。他們預(yù)測，能夠在邊緣駕馭數(shù)據(jù)并提供近乎瞬時洞察的 AI 即將進入人們周邊的醫(yī)院、工廠、客戶服務(wù)中心、汽車和移動設(shè)備。

　　在此之前，讓我們先來聽聽 AI 對 AI 自身的預(yù)測。當被問及“各行業(yè)在 2025 年首要的 AI 趨勢是什么?”時，Perplexity 和 ChatGPT 4.0 均回答說，代理式 AI 與邊緣 AI、AI 網(wǎng)絡(luò)安全以及 AI 驅(qū)動型機器人將并列第一。

　　代理式 AI 是一種新的生成式 AI，幾乎可以自主運行。它可以根據(jù)對大量數(shù)據(jù)集的持續(xù)學(xué)習(xí)和分析，做出復(fù)雜的決策和行動。代理式 AI 的適應(yīng)性強，目標明確，可自我修正，而且還能與其他 AI 智能體聊天或向人類尋求幫助。

　　接下來，我們來聽聽 NVIDIA 專家對未來一年的期望：

　　Kimberly Powell

　　NVIDIA 醫(yī)療健康副總裁

　　人機互動：從理解和響應(yīng)人類指令，到執(zhí)行和協(xié)助復(fù)雜的手術(shù)，機器人將以各種方式協(xié)助人類臨床醫(yī)生。

　　數(shù)字孿生、模擬和 AI 正在讓這一切成為可能。這些技術(shù)可以在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練和測試機器人系統(tǒng)，以降低真實世界試驗所帶來的風(fēng)險。同時也可以對機器人加以訓(xùn)練，讓其在幾乎任何情況下做出反應(yīng)，提高它們在不同臨床情況下的適應(yīng)性和性能。

　　用于訓(xùn)練機器人執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的新型虛擬世界將會使自主手術(shù)機器人成為現(xiàn)實。這些手術(shù)機器人將能夠精確地執(zhí)行復(fù)雜手術(shù)任務(wù)，縮短患者的康復(fù)時間，并減少外科醫(yī)生的認知工作量。

　　數(shù)字健康智能體：代理式 AI 和多智能體系統(tǒng)的出現(xiàn)，將緩解當前勞動力短缺和護理成本上升的挑戰(zhàn)。

　　行政健康服務(wù)的形式將成為由數(shù)字人幫助您處理文本、預(yù)約等工作，由此迎來一個由軟件提供服務(wù)的時代，并催生服務(wù)即軟件的行業(yè)。

　　全天候的個性化護理服務(wù)將改變患者體驗，而醫(yī)療健康人員將與智能體合作，從而減少文書工作，檢索和總結(jié)患者病史，并為患者推薦臨床試驗和最先進的治療方案。

　　藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計 AI 工廠：就像 ChatGPT 無需實際的書寫進行試錯即可生成電子郵件或詩歌一樣，藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的生成式 AI 模型可以解放科學(xué)思考和探索。

　　在進行耗時且昂貴的濕實驗室實驗之前，科技生物和生物制藥公司已經(jīng)開始將生成、預(yù)測和優(yōu)化分子的模型結(jié)合起來，來探索近乎無限的靶向藥物潛在組合。

　　藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計 AI 工廠將使用所有濕實驗室數(shù)據(jù)，完善 AI 模型并重新部署這些模型，從而通過學(xué)習(xí)前一項實驗而改進隨后的每一項實驗。依托這些 AI 工廠，這些行業(yè)將從發(fā)現(xiàn)過程轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計和工程過程。

　　Rev Lebaredian

　　NVIDIA Omniverse 和

　　仿真技術(shù)副總裁

　　讓我們擁抱物理 AI：為能夠感知、理解物理世界并與之互動的 AI 模型做好準備，這是企業(yè)將要競相應(yīng)對的一項挑戰(zhàn)。

　　大語言模型主要從人類反饋中進行強化學(xué)習(xí)，而物理 AI 則需要在仿效物理定律的“世界模型”中學(xué)習(xí)。通過加速物理 AI 模型的訓(xùn)練，并在各行業(yè)的機器人系統(tǒng)中持續(xù)訓(xùn)練，基于物理學(xué)的大規(guī)模仿真正在讓全世界通過機器人實現(xiàn)物理 AI 的價值。

　　買的越多，省的越多：除了是否足夠智能之外，成本負擔(dān)是阻礙人形機器人普及的一大因素。不過，隨著代理式 AI 為機器人帶來新型智能，機器人的數(shù)量將會增加，成本也將大幅下降。工業(yè)機器人的平均成本從 2010 年的 4.6 萬美元大幅降至 2017 年的 2.7 萬美元，預(yù)計到 2025 年將降至 1.08 萬美元。隨著這些設(shè)備的價格大幅降低，它們將像移動設(shè)備一樣在各行業(yè)普及。

　　Deepu Talla

　　NVIDIA 機器人與邊緣計算副總裁

　　重新定義機器人：今天，當人們想到機器人時，腦海中通常會浮現(xiàn)出自主移動機器人(AMR)、機械臂或人形機器人的圖像或內(nèi)容。但是，未來的機器人將會是一套能夠感知、推理、計劃和行動、以及持續(xù)學(xué)習(xí)的自主系統(tǒng)。

　　在不久的將來，從手術(shù)室、數(shù)據(jù)中心到倉庫和工廠，機器人將無處不在。甚至交通控制系統(tǒng)，又或整個城市，也將從靜態(tài)、人工操作的系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榛谖锢?AI 的自主交互式系統(tǒng)。

　　小語言模型的興起：為了提高在邊緣運行的機器人功能，預(yù)計小語言模型將會崛起，它們不僅節(jié)能，而且還能避免因向數(shù)據(jù)中心發(fā)送數(shù)據(jù)而帶來的延遲問題。邊緣計算向小語言模型的轉(zhuǎn)變將為汽車、零售和先進機器人等多個行業(yè)帶來更強的推理能力。

　　Kevin Levitt

　　NVIDIA 金融服務(wù)全球總監(jiān)

　　AI 智能體提升公司運營：AI 驅(qū)動的智能體將深度融入金融服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，以改善客戶體驗，提高生產(chǎn)力，并降低運營成本。

　　將有各種形式的 AI 智能體來適配每家金融服務(wù)公司的特定需求。類人的 3D 化身將接受請求并直接與客戶互動，而基于文本的聊天機器人將在數(shù)秒內(nèi)匯總數(shù)千頁的數(shù)據(jù)和文件，繼而為所有業(yè)務(wù)職能部門的員工提供準確、定制化的洞察。

　　AI 工廠將成為行業(yè)標配：行業(yè)內(nèi)的 AI 用例正在激增。這些用例包括為滿足反洗錢和“了解客戶”監(jiān)管要求而改進身份驗證，減少交易欺詐的誤判，以及生成新的交易策略以提高市場回報。AI 還能實現(xiàn)文件管理自動化，從而幫助消費者和企業(yè)在金融之路上縮短融資周期。

　　為了抓住這樣的機遇，金融機構(gòu)將構(gòu)建 AI 工廠，利用全棧加速計算，盡可能提高性能和利用率，建立能夠為成百上千項用例提供服務(wù)的 AI 驅(qū)動的應(yīng)用，從而在競爭中脫穎而出。

　　AI 輔助數(shù)據(jù)治理：由于金融數(shù)據(jù)的敏感性和嚴格的監(jiān)管要求，企業(yè)在使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建可靠、合法的 AI 應(yīng)用時，數(shù)據(jù)治理將成為優(yōu)先事項，包括欺詐檢測、預(yù)測和預(yù)報、實時計算和客戶服務(wù)等。

　　企業(yè)將在 AI 模型的幫助下構(gòu)建、控制、協(xié)調(diào)、處理和利用金融數(shù)據(jù)，使遵守法規(guī)和保護客戶隱私的過程更加高效、簡便，并降低勞動強度。在了解行業(yè)內(nèi)大量未充分利用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并從中獲得可付諸行動的見解方面，AI 發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

　　Richard Kerris

　　NVIDIA 媒體和娛樂業(yè)務(wù)副總裁

　　通過 AI 享受娛樂：AI 將繼續(xù)變革娛樂行業(yè)，從電視節(jié)目到體育直播，AI 為每塊屏幕帶來超個性化的內(nèi)容。利用生成式 AI 和先進的視覺語言模型，各平臺將根據(jù)個人品味、興趣和情緒，提供沉浸式的個性化體驗。不妨想象一下，預(yù)告圖片和宣傳短片可以捕捉到新節(jié)目或直播活動的精華內(nèi)容，并建立即時的個人聯(lián)系。

　　在體育直播中，AI 將提高可訪問性和文化相關(guān)性，提供語言配音、個性化評論和本地化改編。AI 還將通過實時調(diào)整節(jié)奏、質(zhì)量和互動選項來提升連續(xù)觀看時長，從而吸引粉絲。這種新的互動水平將把流媒體從被動體驗轉(zhuǎn)變?yōu)橐巳雱俚穆贸?，拉近人們與情節(jié)以及彼此之間的距離。

　　AI 驅(qū)動型平臺還將根據(jù)個人偏好，量身定制推薦、預(yù)告片和內(nèi)容，從而與觀眾建立更深層次的連接。借助 AI 的超個性化功能，觀眾將能夠發(fā)現(xiàn)隱藏的內(nèi)容，重新找回以前的最愛，并獲得被理解的體驗。對娛樂行業(yè)而言，AI 將推動增長和創(chuàng)新，引入新的商業(yè)模式并支撐全球化內(nèi)容戰(zhàn)略，以此滿足觀眾的獨特喜好，消除娛樂的邊界感，使之充滿吸引力和個性。

　　Ronnie Vasishta

　　NVIDIA 電信高級副總裁

　　AI 連接：電信運營商將開始經(jīng)由同一網(wǎng)絡(luò)提供生成式 AI 應(yīng)用和 5G 連接。AI 無線接入網(wǎng)(AI-RAN)能夠讓電信運營商將傳統(tǒng)的單一用途基站從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌驗楦黝愒O(shè)備提供 AI 推理服務(wù)的營利資產(chǎn)，同時更高效地實現(xiàn)最佳網(wǎng)絡(luò)性能。

　　AI 智能體挺身而出：電信行業(yè)將率先使用代理式 AI 來執(zhí)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)。電信運營商將使用 AI 智能體處理多類任務(wù)，例如向客戶推薦省錢方案和排除網(wǎng)絡(luò)連接故障、解答賬單疑問和處理付款等事務(wù)。

　　更高效、更高性能的網(wǎng)絡(luò)：為了提高效率、提供特定站點學(xué)習(xí)和降低功耗，AI 還將被用于無線網(wǎng)絡(luò)層。作為一種智能性能優(yōu)化工具，運營商可以通過 AI 持續(xù)觀察網(wǎng)絡(luò)流量，預(yù)測擁堵模式，并在故障發(fā)生前予以調(diào)整，從而實現(xiàn)最佳網(wǎng)絡(luò)性能。

　　響應(yīng)主權(quán) AI 號召：各國將日益依賴在管理復(fù)雜的分布式技術(shù)網(wǎng)絡(luò)方面擁有豐富經(jīng)驗的電信公司，來實現(xiàn)本國的主權(quán) AI 目標。這一趨勢將在歐洲和亞洲迅速蔓延，瑞士、日本、印度尼西亞和挪威的電信公司已經(jīng)開始與領(lǐng)先的公司合作，建立 AI 工廠，利用專有的本地數(shù)據(jù)幫助研究人員、初創(chuàng)企業(yè)、企業(yè)和政府機構(gòu)創(chuàng)建 AI 應(yīng)用和服務(wù)。

　　吳新宙

　　NVIDIA 全球副總裁，

　　汽車事業(yè)部負責(zé)人

　　踩下生成式 AI 的油門：隨著開發(fā)人員利用生成式 AI 的進步成果，自動駕駛車輛(AV)的性能將變得更加強大。例如，借助基礎(chǔ)模型(例如視覺語言模型)，有機會利用互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的知識，解決自動駕駛車輛領(lǐng)域最棘手的問題之一，即高效、安全地進行極端情況推理。

　　仿真開啟成功之門：更廣泛地說，基于 AI 的新工具將使自動駕駛汽車開發(fā)工作取得突破性進展。例如，生成式仿真的進步將能夠以可擴展的方式創(chuàng)建復(fù)雜場景，用于對車輛進行安全性壓力測試。除了可以測試異常或危險情況外，在生成合成數(shù)據(jù)以進行端到端模型訓(xùn)練方面，仿真也至關(guān)重要。

　　三臺計算機方法：實際上，支撐自動駕駛車輛開發(fā)有三臺關(guān)鍵計算機，AI 的新進展將促進這三臺計算機上的自動駕駛車輛軟件開發(fā)。在這三臺計算機中，一臺用于在數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練基于 AI 的堆棧，另一臺用于模擬和驗證，第三臺車載計算機用于處理實時傳感器數(shù)據(jù)以實現(xiàn)安全駕駛。這些系統(tǒng)將共同實現(xiàn)自動駕駛車輛軟件的持續(xù)改進，從而提高汽車、卡車、自動駕駛出租車及其他車輛的安全和性能。

　　Marc Spieler

　　NVIDIA 全球能源行業(yè)高級總監(jiān)

　　迎接智能電網(wǎng)：您知道家中每天的用電高峰是什么時候嗎?隨著世界各地的電力公司正在采用智能電表，利用 AI 廣泛地管理大型發(fā)電廠、變電站、以及家庭的電網(wǎng)，您很快就能知道答案了。

　　隨著智能電網(wǎng)逐步成形，曾被認為過于昂貴的智能電表將走入千家萬戶。智能電表融合了軟件、傳感器和加速計算功能，不僅能提醒電力公司后院的樹木是否觸碰到電線，還能指示何時通過購買屋頂太陽能儲存的過剩電力可以提供大額折扣。

　　加速電力供應(yīng)：對于能源行業(yè)而言，提供最佳的能源技術(shù)堆棧一直是核心任務(wù)。在生成式 AI 時代，電力公司將以減少環(huán)境影響的方式解決這一問題。

　　預(yù)計到 2025 年，核能作為清潔能源之一將在能源行業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用。隨著天然氣替代煤炭和其他能源，人們對天然氣的需求也將增長。加速計算、仿真技術(shù)、AI 和 3D 可視化的應(yīng)用日益廣泛，這些技術(shù)有助于優(yōu)化設(shè)計、管道流量和儲存，從而助力推動核能和天然氣等能源復(fù)蘇。在石油和天然氣公司內(nèi)，也將會發(fā)生同樣的轉(zhuǎn)變，這些公司正在設(shè)法減少能源勘探和生產(chǎn)所帶來的影響。

　　Azita Martin

　　NVIDIA 零售、快速消費品與快餐店業(yè)務(wù)副總裁

　　軟件定義零售：超級購物中心和雜貨店都將由軟件定義，它們都在邊緣運行計算機視覺和復(fù)雜的 AI 算法。這一轉(zhuǎn)變將加快結(jié)賬，優(yōu)化商品銷售，減少因產(chǎn)品丟失或者被盜所帶來的損耗。

　　每家店都將連接至總部的 AI 網(wǎng)絡(luò)，利用集體數(shù)據(jù)而成為一臺終身學(xué)習(xí)機器。利用自身數(shù)據(jù)持續(xù)學(xué)習(xí)的軟件定義商店將改變購物體驗。

　　智能供應(yīng)鏈：利用數(shù)字孿生、生成式 AI、機器學(xué)習(xí)和基于 AI 的求解器而創(chuàng)建的智能供應(yīng)鏈將助推價值數(shù)十億美元的勞動生產(chǎn)力和運營效率提升。商店和配送中心的數(shù)字孿生仿真可用來優(yōu)化陳設(shè)布局，提高店內(nèi)銷售，和加快配送中心的吞吐量。

　　代理式機器人將與員工一起工作，進行裝卸卡車、上架和打包客戶訂單。此外，基于 AI 的路線優(yōu)化求解器將增強最后一公里配送能力，將產(chǎn)品更快地送達客戶手中，同時降低車輛的燃料成本。