Skip to main content
Denne side vises ved hjælp af automatiseret oversættelse. Vil du have den vist på engelsk i stedet?
To ingeniører i hårde hatte står på fabrikken og kigger på en bærbar computer.

Tech Trends 2030: Den næste æra af generativ AI

Vores anden rapport i „Tech Trends 2030: A Siemens Foresight Series“ undersøger udviklingen inden for generativ AI og deres implikationer i industrien. Nøgletendenser som agentisk AI og grundlæggende modeller vil forme industrielle applikationer i de kommende år.

Læs trendrapport

Udpakning af AI's potentiale

AI har leveret enorm værdi i industrier i løbet af de sidste årtier. Innovationer inden for maskinlæring og neurale netværk muliggjorde løsninger som forudsigelig vedligeholdelse eller generativt design. Men med det nylige gennembrud inden for generativ AI opstod der nye muligheder, som — ud over al hype og spænding — leverer reel værdi til industrier. Fra industrielle copiloter til at tackle kvalificeret arbejdskraft og accelerere AI-drevet samarbejde mellem mennesker og maskiner til store sprogmodeller (LLM'er) som „oversættere“ mellem API'er i industrielle applikationer, er generativ AI's potentiale i det industrielle rum kun udvidet.

Nøgletrends på vores radar

Industrielle fundamentmodeller

Industrial Foundation Models er forududdannet i branchespecifikke data, hvilket muliggør hurtigere og mere præcis implementering af AI-løsninger.

Agent AI

Agentisk AI refererer til brugen af AI-systemer, der besidder et vist niveau af autonomi og beslutningskapacitet i den industrielle sammenhæng.

Multimodale LLM'er

Multimodale store sprogmodeller (LLM'er) kombinerer sprogforståelse med visuel opfattelse, behandling af data fra tekst, billeder og videoer og branchespecifikke data som tidsserier.

Kantmodeller

Industrial edge involverer implementering af AI-algoritmer og processorkraft i kanten af industrielle netværk, tættere på datakilden.

Specialiseret hardware

Specialiseret hardware - såsom grafikbehandlingsenheder (GPU'er) eller sprogbehandlingsenheder (LPU'er) aktiverede kantenheder - leverer højtydende computerkraft ved kanten, hvilket muliggør realtidsbehandling af AI-algoritmer.

Mestring af den nye æra af generativ AI: en holistisk strategi

For at sikre beredskab til fremskridtene og udfordringerne inden for industriel kunstig intelligens i 2030 er det vigtigt, at interessenterne vedtager en omfattende strategisk tilgang.

  • Innovation: Fremme af en innovationskultur inden for organisationen, der omfavner AI-teknologi.
  • Industrielle miljøer: Sikring af krav og standarder for industrielle miljøer: cybersikkerhed, skadereduktion, overholdelse af lovgivningen og afbødning af bias i træningsdata.
  • Kultur af AI: Muliggørelse af en industriel AI-økosystemcentreret tilgang: Deling af data med partnere, kunder og eksperter på den bedste måde vil hjælpe organisationer med at få succes i den nye tidsalder af kunstig intelligens.