2030 年技術趨勢：生成人工智能的下一個時代

發掘人工智慧的潛力

過去幾十年來，AI 在行業中帶來了巨大的價值。機器學習和神經網路的創新能夠實現預測性維護或產生設計等解決方案。然而，隨著生成人工智能最近的突破，出現了新的機會，這些機會 — 除了所有的廣播和興奮之外，還為產業帶來真正價值。從工業副駕駛員到處理技術勞動，並加速 AI 驅動的人機協作，到作為工業應用中 API 之間的「翻譯者」的大型語言模型 (LLM)，生成人工智能在工業領域中的潛力只在擴大。

關鍵趨勢在我們的關鍵趨勢

工業基礎模型

工業基礎模型已針對產業特定資料進行預先訓練，可以更快、更準確地部署 AI 解決方案。

代理人工智能

代理人工智能是指在工業環境中具有一定程度的自主權和決策能力的 AI 系統的使用。

多模式有限責任公司

多模式大語言模型（LLM）結合語言理解與視覺感知，處理來自文本，圖像和視頻的數據以及行業特定數據（例如時間序列）。

邊緣模型

工業邊緣涉及在工業網路邊緣部署 AI 演算法和處理能力，靠近資料來源。

專業硬體

專業硬體 — 例如圖形處理單元 (GPU) 或支援語言處理單元 (LPU) 的邊緣裝置 — 在邊緣提供高效能運算能力，從而實現 AI 演算法的即時處理。

掌握生成人工智能的新時代：全面策略

為確保為 2030 年工業 AI 的進步和挑戰做好準備，利益相關者採取全面的戰略方法至關重要。

• 創新： 在採用 AI 技術的組織內培養創新文化。
• 工業環境： 確保工業環境的要求和標準：網路安全、減少損害、法律遵循以及緩解訓練資料中的偏見。
• 人工智能文化： 啟用以工業 AI 生態系統為中心的方法：以最佳方式與合作夥伴、客戶和專家共享資料，將幫助組織在新興的 AI 時代中取得成功。