2030 年科技趋势：生成式 AI 的下一个时代

在过去@@ 的几十年中，挖掘人工智能的潜力，人工智能为各行各业带来了巨大的价值。机器学习和神经网络的创新支持了预测性维护或创成式设计等解决方案。但是，随着最近生成式人工智能的突破，出现了新的机遇，除了炒作和兴奋之外，这些机会正在为行业带来真正的价值。从工业副驾驶到处理熟练劳动力和加速人工智能驱动的人机协作，再到作为工业应用中 API 之间的 “转换器” 的大型语言模型 (LLM)，生成式人工智能在工业领域的潜力只会不断扩大。

工业基础模型工业基础模型

是根据行业特定数据预先训练的，可以更快、更准确地部署人工智能解决方案。

gentic A

I Agentic AI 是指在工业环境中使用具有一定自主权和决策能力的人工智能系统。

多模态 LLM

多模态大型语言模型 (LLM) 将语言理解与视觉感知相结合，处理来自文本、图像和视频的数据以及时间序列等行业特定数据。

边缘模型

工业边缘涉及在工业网络边缘、更靠近数据源的地方部署 AI 算法和处理能力。

专业硬件

专业硬件，例如支持图形处理单元 (GPU) 或语言处理单元 (LPU) 的边缘设备，在边缘提供高性能计算能力，从而实现人工智能算法的实时处理。

为了确保为2030年工业人工智能的进步和挑战做好准备，利益相关者必须采取全面的战略方针。

• 创新：在组织内部培养一种拥抱人工智能技术的创新文化。
• 工业环境：确保工业环境的要求和标准：网络安全、减少伤害、法律合规和减少训练数据中的偏见。
• 人工智能文化：实现以工业人工智能生态系统为中心的方法：以最佳方式与合作伙伴、客户和专家共享数据将帮助组织在新兴的人工智能时代取得成功。