大模型，特別是AIGC（生成式人工智能）和AGI（通用人工智能），以其強大的數(shù)據處理和學習能力，正在成為推動人工智能發(fā)展的核心力量。
智能網聯(lián)汽車、AI PC與手機、具身智能等終端應用，則是算力應用的重要載體，它們通過集成先進的算法和傳感器，實現(xiàn)了更加智能、高效的交互和服務。
一、大模型：AIGC/AGI引領創(chuàng)新
隨著技術的進步，AIGC（生成式人工智能）和AGI（通用人工智能）逐漸成為行業(yè)熱點。2024年，AIGC技術在多個應用領域展現(xiàn)出巨大的潛力，從醫(yī)療到教育，從金融到工業(yè)，這些領域的創(chuàng)新實踐不僅推動了技術的發(fā)展，也為行業(yè)樹立了新的標桿。例如，在醫(yī)療領域，AIGC技術正在被用于輔助診斷和治療，大大提高了醫(yī)療效率和準確性。
與此同時，AGI作為人工智能領域的終極目標，也在2024年取得了顯著的進展。騰訊發(fā)布的《2024大模型十大趨勢》報告指出，前沿企業(yè)和研究機構正在不斷拓展模型規(guī)模，探索Scaling Law的科學邊界，而更多的企業(yè)則開始面向特定任務或場景打造垂直模型，以實現(xiàn)更好的效果、性能和成本平衡。
二、智能網聯(lián)汽車：算力與安全的雙重挑戰(zhàn)
智能網聯(lián)汽車作為人工智能和汽車行業(yè)深度融合的產物，正在經歷快速的發(fā)展。2024年，智能網聯(lián)汽車在算力需求和安全性能方面面臨著雙重挑戰(zhàn)。一方面，隨著自動駕駛技術的不斷升級，汽車需要處理的數(shù)據量呈指數(shù)級增長，這對算力提出了更高的要求。另一方面，自動駕駛汽車的安全性也成為行業(yè)關注的焦點，如何在復雜的交通環(huán)境中確保汽車的安全行駛，是行業(yè)亟待解決的問題。
三、AI PC與手機：終端設備的智能化升級
2024年，AI PC和AI手機作為智能終端設備的代表，正在經歷智能化的升級。AI PC通過搭載大模型，實現(xiàn)了更加智能的交互和個性化的服務，為用戶帶來了更加便捷和高效的使用體驗。而AI手機則通過集成先進的算法和傳感器，實現(xiàn)了更加精準的用戶識別和場景感知，為用戶提供了更加個性化的服務。
四、具身智能：從概念走向落地
具身智能作為人工智能領域的一個新興方向，正在從概念走向落地。2024年，隨著技術的進步和成本的降低，越來越多的企業(yè)開始推出自己的首款人形機器人。這些機器人不僅具備學習和理解真實世界的能力，還能夠通過具身智能技術更好地適應復雜環(huán)境并完成任務。例如，在制造業(yè)中，人形機器人已經開始被用于自動化生產線和倉儲物流等領域，大大提高了生產效率和降低了成本。
算力應用與大模型技術
AIGC與AGI
AIGC（生成式人工智能）是利用人工智能技術生成多樣化內容的技術，其基于大模型的技術框架，能夠創(chuàng)造出具有創(chuàng)新性和實用性的內容。近年來，AIGC在醫(yī)療、教育、金融等領域的應用取得了顯著進展，推動了行業(yè)的數(shù)字化轉型。例如，百度美國研究院與斯微生物等團隊合作，發(fā)表了關于mRNA序列優(yōu)化算法的論文，展示了AIGC在生物醫(yī)藥領域的潛力。
AGI（通用人工智能）則是人工智能領域的終極目標，旨在實現(xiàn)具有人類智能水平的智能系統(tǒng)。當前，AGI的研究仍處于探索階段，但已有研究表明，通過集成先進的算法和算力資源，AGI在特定任務上已取得了初步成果。例如，AlphaGo的勝利深刻啟發(fā)了人們對智能體潛在影響的認識，而大模型的崛起則推動了AI智能體的發(fā)展。
智能網聯(lián)汽車
智能網聯(lián)汽車是結合了人工智能、物聯(lián)網和通信技術的新型汽車形態(tài)，其通過集成先進的傳感器、算法和算力資源，實現(xiàn)了更加智能、高效的駕駛和交互體驗。近年來，智能網聯(lián)汽車在自動駕駛、環(huán)境感知、決策控制等方面取得了顯著進展。例如，特斯拉FSD自動駕駛系統(tǒng)的成功應用，展示了智能網聯(lián)汽車在自動駕駛領域的潛力。
AI PC與手機
AI PC與手機是結合了人工智能技術的新型智能終端設備，其通過搭載大模型和先進的算法，實現(xiàn)了更加智能、個性化的交互和服務。近年來，AI PC與手機在語音識別、圖像識別、自然語言處理等方面取得了顯著進展，為用戶提供了更加便捷、高效的使用體驗。例如，蘋果推出的Apple Vision Pro混合現(xiàn)實頭顯，展示了AI技術在智能終端設備中的創(chuàng)新應用。
具身智能
具身智能是結合了人工智能技術和機器人技術的新型智能形態(tài)，其通過集成先進的傳感器、執(zhí)行器和算法，實現(xiàn)了更加靈活、高效的交互和操作。近年來，具身智能在機器人導航、環(huán)境感知、任務規(guī)劃等方面取得了顯著進展，為智能制造、服務機器人等領域提供了新的解決方案。例如，谷歌學術報告稱，具身AI出版物的數(shù)量在2024年呈指數(shù)級增長，展示了具身智能技術的快速發(fā)展。
在聯(lián)系與共存中發(fā)展
一、技術架構與控制系統(tǒng)的發(fā)展
端到端AI控制系統(tǒng)的普及：2024年，具身智能中的端到端AI系統(tǒng)應用變得更加普遍，推動了從傳統(tǒng)模塊化設計的機器人控制系統(tǒng)向統(tǒng)一的、深度學習驅動的端到端架構過渡。
端到端AI系統(tǒng)通過使用多模態(tài)感知輸入（如視覺、聽覺、觸覺等）直接生成輸出動作，省去了中間手工特征提取與任務分解的步驟，實現(xiàn)了高度集成的控制策略。
Transformer架構與強化學習的優(yōu)化：Transformer架構的優(yōu)化以及Reinforcement Learning的進步，使得AI能夠有效應對復雜的環(huán)境和決策任務。
谷歌DeepMind推出了一款基于Transformer多模態(tài)輸入的新型具身智能模型，實現(xiàn)了對復雜環(huán)境中多任務行為的統(tǒng)一控制。
新型AI芯片的出現(xiàn)：NVIDIA推出了新一代專為具身智能設計的AI芯片，大幅提升了計算速度和能效。
該芯片集成了多模態(tài)處理單元，能夠實時處理視覺、聽覺和觸覺信號，使得具身機器人在復雜環(huán)境中能夠迅速做出精準反應。
二、具身Agent技術的突破
多模態(tài)感知能力的提升：具身Agent的關鍵在于其多模態(tài)感知能力，能夠融合來自視覺、聽覺、觸覺和力反饋等傳感器的數(shù)據，形成對環(huán)境的全方位理解。
斯坦福大學與Boston Dynamics的聯(lián)合團隊開發(fā)了一種基于多模態(tài)融合的神經網絡架構，使得具身Agent能夠在動態(tài)和未知環(huán)境中實時理解并做出響應。
自監(jiān)督學習的應用：Meta AI和MIT聯(lián)合發(fā)布了一項具身Agent的自監(jiān)督學習研究，通過機器人自主探索環(huán)境，構建環(huán)境模型，并在特定任務中實現(xiàn)快速適應。
自監(jiān)督學習通過機器人與環(huán)境的交互自動生成訓練數(shù)據，減少了對人工標注數(shù)據的依賴。
強化學習與模仿學習的結合：強化學習與Imitation Learning的結合催生了一種新的學習范式，使得機器人能夠快速掌握復雜的動作技能。
OpenAI推出的具身Agent框架結合了人類演示的模仿學習與自主探索的強化學習，提高了機器人的自主性。
三、行業(yè)應用與商業(yè)化進展
工業(yè)制造領域：具身智能使得機器人從“能動”到“能干活”轉變，為工業(yè)制造業(yè)的智能化升級提供了強大支持。
微軟正計劃將ChatGPT的能力擴展到機器人領域，通過自然語言和ChatGPT交流來控制機械臂、無人機等。
自動駕駛領域：具身智能通過提升開放交通環(huán)境適應性，實現(xiàn)了安全可靠駕駛。
特斯拉的自動輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot通過車載傳感器和攝像頭收集數(shù)據，實現(xiàn)了自適應巡航控制、車道保持輔助等功能。
物流運輸領域：具身智能技術賦能物流機器人，提升了工作效率和管理水平。
亞馬遜在其倉庫運營中測試了由Agility Robotics開發(fā)的人形雙足機器人Digit，用于卸載貨車、搬運箱子等任務。
家庭服務領域：具身智能家庭服務機器人已經發(fā)展到可以進行地面清潔、物品搬運和基本家務的多功能機器人階段。
未來，通用具身智能機器人將成為全場景家庭助手，像汽車一樣走進千家萬戶。
算力應用與終端正呈現(xiàn)出的趨勢：
一、算力資源的優(yōu)化分配
需求監(jiān)測與動態(tài)調整
算力網絡需要高效地分配計算資源以滿足不同用戶和應用的多樣化需求。這要求網絡能夠實時監(jiān)測資源使用情況，并動態(tài)調整資源分配策略，以避免資源閑置或過載。
降低延遲與提升效率
計算任務的快速響應需要低延遲的網絡環(huán)境。算力網絡必須解決數(shù)據在網絡中傳輸?shù)难舆t問題，特別是在處理實時性要求高的應用時，如自動駕駛等。
邊緣服務器的引入可以有效降低延遲，因為它們位于網絡的“邊緣”，通常靠近終端用戶或設備，能夠更快地處理請求。
成本控制
搭建和維護算力網絡需要投入大量資金，因此需要在保證性能的同時盡量降低成本。這包括優(yōu)化算力網絡布局，減少不必要的傳輸成本，以及提高計算資源的利用率等。
二、終端設備的智能化升級
AI技術的推動
隨著生成式人工智能技術的迅猛爆發(fā)，硬件終端智能領域正經歷著前所未有的變革。AI技術推動了硬件終端的智能化發(fā)展，使得各種智能設備具備更強的計算能力和更豐富的應用場景。
端云混合部署
端云混合AI部署模式逐漸成為主流。在這種模式下，終端設備和云端服務器共同承擔計算任務，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和高效利用。這不僅可以提高計算效率，還可以降低傳輸成本和數(shù)據安全風險。
智能化應用場景
智能化終端設備已經廣泛應用于各個領域，如智能家居、智能醫(yī)療、智能出行等。這些設備通過收集和分析數(shù)據，為用戶提供更加個性化、智能化的服務體驗。
三、大模型在不同應用場景中的適應性
預訓練與微調
大模型可以通過預訓練和微調等方法進行優(yōu)化，以適應不同的業(yè)務場景和需求變化。預訓練可以使模型具備通用的知識表示能力，而微調則可以使模型針對特定任務進行精細調整，從而提高模型的準確性和效率。
多場景應用
大模型已經廣泛應用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等領域。在自然語言處理領域，大模型可以實現(xiàn)智能問答、情感分析、機器翻譯等功能；在圖像識別領域，大模型可以實現(xiàn)圖像分類、目標檢測、人臉識別等功能；在語音識別領域，大模型可以實現(xiàn)語音轉寫、語音翻譯等功能。
跨場景遷移
大模型具有強大的泛化能力，可以跨場景遷移應用。例如，一個訓練好的自然語言處理模型可以應用于多個文本處理任務，而無需對每個任務進行單獨訓練。這種跨場景遷移能力使得大模型在多個領域都具備廣泛的應用前景。
寫在最后
算力應用與終端技術的結合正在推動人工智能行業(yè)的變革和創(chuàng)新。大模型（AIGC/AGI）、智能網聯(lián)汽車、AI PC與手機、以及具身智能等領域的最新進展，不僅展示了人工智能技術的巨大潛力，也為行業(yè)的未來發(fā)展指明了方向。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，算力應用與終端技術將繼續(xù)引領全球新一輪產業(yè)變革，加速智能時代的到來。
然而，當前研究中仍存在一些未解決的問題和挑戰(zhàn)，如算力資源的優(yōu)化分配、終端設備的智能化升級、以及大模型在不同應用場景中的適應性等。因此，未來研究可以進一步探討這些問題，提出更加有效的解決方案和策略，以推動算力應用與終端技術的持續(xù)發(fā)展。
