Skip to main content
Ta stran je prikazana z avtomatskim prevajanjem. Namesto tega glej v angleščini?
Dva inženirja v trdih klobukih, ki stojijo v tovarni in gledajo prenosni računalnik.

Tech Trends 2030: Naslednja doba generativne umetne inteligence

Naše drugo poročilo v »Tech Trends 2030: Siemensova serija predvidevanja« raziskuje razvoj generativne umetne inteligence in njihove posledice v industriji. Ključni trendi, kot so agentična umetna inteligenca in temeljni modeli, bodo oblikovali industrijske aplikacije v prihodnjih letih.

Preberite poročilo o trendih

Razpakiranje potenciala umetne inteligence

AI je v zadnjih desetletjih prinesel izjemno vrednost v industriji. Inovacije v strojnem učenju in nevronskih omrežjih so omogočile rešitve, kot sta napovedno vzdrževanje ali generativno oblikovanje. Vendar so se z nedavnim prebojem v generativni umetni inteligenci pojavile nove priložnosti, ki poleg vsega navdušenja in navdušenja prinašajo resnično vrednost industrijam. Od industrijskih kopilotov za spopadanje s kvalificirano delovno silo in pospeševanjem sodelovanja med človekom in strojem, ki ga poganja umetna inteligenca, do velikih jezikovnih modelov (LLM) kot »prevajalcev« med API-ji v industrijskih aplikacijah, se potencial generativne umetne inteligence v industrijskem prostoru le širi.

Ključni trendi na našem radarju

Modeli industrijskih temeljev

Modeli industrijskih temeljev so vnaprej usposobljeni za podatke, specifične za panogo, kar omogoča hitrejše in natančnejše uvajanje rešitev umetne inteligence.

Agentična AI

Agentična AI se nanaša na uporabo sistemov AI, ki imajo določeno stopnjo avtonomije in sposobnosti odločanja v industrijskem kontekstu.

Multimodalni LLM

Multimodalni veliki jezikovni modeli (LLM) združujejo razumevanje jezika z vizualno zaznavanjem, obdelavo podatkov iz besedila, slik in videoposnetkov ter podatkov, specifičnih za industrijo, kot so časovne vrste.

Edge modeli

Industrijski rob vključuje uvajanje algoritmov umetne inteligence in procesorske moči na robu industrijskih omrežij, v bližini vira podatkov.

Specializirana strojna oprema

Specializirana strojna oprema - kot so grafične procesorske enote (GPU) ali robne naprave za obdelavo jezikov (LPU) - zagotavljajo visoko zmogljivo računalniško moč na robu, kar omogoča obdelavo algoritmov umetne inteligence v realnem času.

Obvladovanje nove dobe generativne AI: celostna strategija

Da bi zagotovili pripravljenost na napredek in izzive industrijske umetne inteligence leta 2030, je nujno, da zainteresirane strani sprejmejo celovit strateški pristop.

  • Inovacije: Spodbujanje kulture inovacij znotraj organizacije, ki zajema tehnologijo umetne inteligence.
  • Industrijska okolja: Zagotavljanje zahtev in standardov industrijskega okolja: kibernetska varnost, zmanjšanje škode, skladnost z zakonom in ublažitev pristranskosti v podatkih o usposabljanju.
  • Kultura umetne inteligence: Omogočanje industrijskega pristopa, osredotočenega na ekosistem umetne inteligence: izmenjava podatkov s partnerji, kupci in strokovnjaki na najboljši način bo organizacijam pomagala pri uspehu v nastajajoči dobi umetne inteligence.