未来随着AI大模型向多模态方向进化发展,还可能实现语音、视频等层面的交互,甚至是设备与环境之间的交互,届时将打破工业机器人的应用边界,让其走进更多的工业场景。
近几年,工业数字化转型是当前工业发展的重要趋势,随着人工智能技术的不断发展,大模型的应用场景和效果也将不断得到拓展和提升,而大模型作为一种具有强大预测和决策能力的模型,能够为工业数字化转型提供有力支持。
为了确保大模型能够充分发挥其效用,必须将其与适宜的终端设备进行整合,犹如大脑与手脚的协同工作。
应用工业大模型可以大幅提升生产效率、节约研发成本、优化资源配置,但就目前发展来看,工业大模型要落地,扔面临数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、算力成本高、行业知识不足、应用场景受限、成本和几乎壁垒等诸多难题。
数据质量和隐私问题也是大模型商业化过程中不可忽视的难题。在收集、存储和处理海量数据的过程中,必须建立健全的数据安全体系,确保用户隐私得到充分保护。
IDC预计,全球AI计算市场规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的346.6亿美元,其中GenAI计算市场规模将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元。
人工智能大模型的“车轮”仍将滚滚向前。着眼未来,我们既要在前沿技术上对标领先水平,也要推动大模型应用快速落地,实现产业生态的竞争优势,才能有望缩小差距甚至实现换道超车。
操作系统是极其复杂的,简单来说,操作系统的核心功能就是管理硬件和软件,并且一层层往下屏蔽底层的复杂性、往上抽象成简单的交互界面。
在大模型的训练过程中,需要使用大量的数据和计算资源,并且需要花费很长时间来训练模型。因此,大模型通常需要使用高性能计算机和大规模计算集群来进行训练。同时,大模型也需要使用各种优化算法和技术来加速训练过程和提高模型的准确率。
过去一年半,AI大模型标志性的应用相继出现,从ChatGPT到Sora一次次刷新人们的认知。震撼的背后,是大模型参数指数级的增长。
随着ChatGPT的风靡,国内人工智能大模型产品进入“千模大战”时代,诞生了非常多的行业垂直大模型,其中包括医疗行业。在医疗领域,从医学科研、药物研发到智慧诊疗的各阶段、医疗设备运维、医院管理等,均有大模型产品涌现,高校和企业都在进行这方面的探索。
2023中国软件技术大会于12月15-16日在北京朗丽兹西山花园酒店成功举办。本届大会以“大模型驱动下的软件变革”为题,围绕云计算与技术新架构、AI时代的数据库、大模型与业务提效实践、创新医疗科技等多个前沿技术专题领域,深入解析最新技术热点,分享软件变革的最佳实践,探讨软件技术的发展未来。