all
Xu hướng công nghệ 2030: Kỷ nguyên tiếp theo của AI thế hệ
Báo
cáo Xu hướng công nghệ này khám phá những phát triển AI công nghiệp tổng hợp và tác động của chúng trong ngành. Khám phá các xu hướng chính và các kịch bản trong tương lai.
Xu hướng công nghệ 2030: Kỷ nguyên tiếp theo của AI thế hệ
Báo
cáo thứ hai của chúng tôi trong “Xu hướng công nghệ 2030: Một loạt dự đoán của Siemens” khám phá những phát triển trong AI tổng hợp và tác động của chúng trong ngành công nghiệp. Các xu hướng chính như AI đại lý và các mô hình nền tảng sẽ định hình các ứng dụng công nghiệp trong những năm tới.
Giải nén AI tiềm năng của AI
đã mang lại giá trị to lớn trong các ngành công nghiệp trong những thập kỷ qua. Những đổi mới trong học máy và mạng nơ-ron cho phép các giải pháp như bảo trì dự đoán hoặc thiết kế tổng hợp. Tuy nhiên, với bước đột phá gần đây trong AI phát triển, những cơ hội mới đã xuất hiện, ngoài tất cả sự thổi phồng và phấn khích - đang mang lại giá trị thực sự cho các ngành công nghiệp. Từ công nghiệp Copilots đến giải quyết lao động lành nghề và tăng tốc hợp tác giữa con người và máy được hỗ trợ bởi AI, đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với tư cách là “trình dịch” giữa các API trong các ứng dụng công nghiệp, tiềm năng của AI phát triển trong không gian công nghiệp chỉ đang mở rộng.
Các xu hướng chính trên radar của chúng tôiMô hình nền tảng công nghiệp Mô
hình nền tảng công nghiệp được đào tạo trước về dữ liệu cụ thể trong ngành, cho phép triển khai các giải pháp AI nhanh hơn và chính xác hơn.
Agentic AI
Agentic AI đề cập đến việc sử dụng các hệ thống AI sở hữu một mức độ tự chủ và khả năng ra quyết định nhất định trong bối cảnh công nghiệp.
LLM đa phương thức Mô
hình ngôn ngữ lớn đa phương thức (LLM) kết hợp hiểu ngôn ngữ với nhận thức trực quan, xử lý dữ liệu từ văn bản, hình ảnh và video và dữ liệu cụ thể trong ngành như chuỗi thời gian.
Các mô hình
Edge công nghiệp liên quan đến việc triển khai các thuật toán AI và sức mạnh xử lý ở rìa của các mạng công nghiệp, gần hơn với nguồn dữ liệu.
Phần cứng chuyên dụng
Phần cứng chuyên dụng - chẳng hạn như các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hoặc các thiết bị biên hỗ trợ đơn vị xử lý ngôn ngữ (LPU) - cung cấp sức mạnh tính toán hiệu suất cao ở rìa, cho phép xử lý các thuật toán AI theo thời gian thực.
Làm chủ kỷ nguyên mới của AI tổng hợp: một chiến lược toàn diện
Để đảm bảo sự sẵn sàng cho những tiến bộ và thách thức của AI công nghiệp vào năm 2030, điều cần thiết là các bên liên quan phải áp dụng một cách tiếp cận chiến lược toàn diện.
- Đổi mới: Thúc đẩy văn hóa đổi mới trong tổ chức bao gồm công nghệ AI.
- Môi trường công nghiệp: Đảm bảo các yêu cầu và tiêu chuẩn của môi trường công nghiệp: an ninh mạng, giảm tác hại, tuân thủ pháp luật và giảm thiểu sai lệch trong dữ liệu đào tạo.
- Văn hóa AI: Cho phép phương pháp tiếp cận lấy hệ sinh thái AI công nghiệp làm trung tâm: Chia sẻ dữ liệu với các đối tác, khách hàng và chuyên gia theo cách tốt nhất sẽ giúp các tổ chức thành công trong thời đại mới nổi của AI.
