到 人工智能 下一个浪潮Quillebeuf，有几个关键词 | 动察白玉兰红地毯，黄晓明丰唐成“奶粘毛”，辛柏青美翻了，王鸥产后复出
“在AI控制技术的研发和应用应用领域中，需要注重体能训练与逻辑推理的并举。体能训练是AI控制技术缔造潜能的基础，而逻辑推理则是同时实现价值变现的关键性。”
文 ｜动点科技作者｜黄尘排版｜Miziko本文预计阅读时长8分钟
人工智慧应用应用领域的日渐普及化和生成式人工智慧的飞速产业发展，加深了终端产品行业与其他应用领域之间的联系，建立强悍的基础建设以支持人工智慧的产业发展是当下至关重要的任务。普华永道会计师事务所此前发布报告，到2030年人工智慧将为全球经济贡献15.7万亿美元。在这块红利蛋糕中，相关控制技术将促进中国的GDP快速增长26%。
随著对生成式人工智慧的迷恋阶段逐渐过去，业界更呼唤能切实落地的AI应用应用领域及服务。企业和消费者开始寻求那些能直接解决现实问题、提高工作效率、增强新体验的人工智慧解决方案。这种变革标志着人工智慧产业发展的一个重要转折点——从概念验证和实验性探索，到实际软件系统和广泛应用应用领域的过渡。
在快速产业发展的现代社会中，AI正日渐成为促进社会进步和创新的关键性力量。在2024 MWC上，华为常务董事、ICT基础建设业务管理委员会主任徐洪才表示：“AI控制技术透过其强悍的信息处置和自学潜能，正在助推文本可视化的再次革新。从提高可视化工作效率到提高可视化质量，再到扩展可视化第一类的数量，AI正促进着终端产品通信网络流量的爆炸式快速增长。”
例如，生成式文本将取代现代的检索式文本，AI现职能在几秒钟内自动检查海量文档并生成图片，很大地提高了信息获取的工作效率。同时，随著IPC控制技术的产业发展，全模态文本的制造方式将使可视化的信息量达到十倍以内的提高。此外，随著每一终端产品内置超百个甚至更多的邻近地区小数学模型，终端产品可视化第一类将从单一的人机可视化扩展到更多的电脑可视化，进一步促进了网络流量的快速增长。
AI控制技术在汽车应用领域的应用应用领域，将彻底改变人们的乘车方式。智能化网联汽车不仅能提供更多更为愉悦和安心的乘车服务，还将透过智能化座舱和自动驾驶控制技术，颠覆现代的驾驶商业模式。车载网络流量的十倍快速增长，以及自动驾驶商业模式下每月百GB的统计数据上传，将很大地促进终端产品中文信息的产业发展。
AI控制技术将很大地拓展天地万物统计数据服务的边界。随著电脑获得了文本的思维和终端产品性，网络连接将从碳摩门教徒扩展到硅摩门教徒，缔造出数百亿的新人员。在个人微观，未来每一人将拥有AI现职来实时响应各种需求，同时实现从工具到伙伴的进化。在行业微观，智慧厂房将配备多个AI大脑，驱动AI电脑员工深入到每一制造环节，同时实现增效增效。预计到2030年，AI电脑人将进入发达国家的80%以内的厂房，渗透全球三分之一以内的制造岗位，与人类共同制造和工作。
端侧 AI 快速普及化
端侧AI的产业发展是近年来科技应用领域的一大热点，它代表了人工智慧控制技术在终端产品机上的广度软件系统与应用应用领域。
具体而言，端侧AI是在终端产品机上同时实现人工智慧控制技术的运行与处置。与现代的云侧AI相比，端侧AI将信息处置和分析的潜能下放到终端产品机，如智能化手机、安防电子设备等。这种变革带来了多重意义：首先，它降低了对云端服务器的依赖，提高了信息处置的速度和工作效率；其次，它增强了统计数据的可靠性，因为使用者统计数据在邻近地区进行处置，减少了统计数据泄露的风险；最后，它促进了智能化电子设备的普及化和应用应用领域，使更多电子设备能具备智能化化机能。
端侧AI的产业发展离不开一系列核心控制技术的支持。其中，电脑自学算法是端侧AI的基础，它使终端产品机能独立自主自学和改进；广度自学框架提供更多了高效的数学模型体能训练和逻辑推理潜能；神经网络强化控制技术则针对端侧电子设备的计算潜能进行了强化，提高了数学模型的运行工作效率；硬件快速控制技术则透过利用Xen来快速计算过程，进一步提高了端侧AI的性能。
端侧AI的应用应用领域场景广泛且多样化。在智能化手机应用领域，端侧AI能同时实现人脸、语音识别、自然语言处置等机能，为使用者提供更多更加便捷和智能化的可视化新体验；在安防应用领域，端侧AI能同时实现对家居电子设备的智能化控制和管理，提高家庭生活的舒适度和便捷性；在自动驾驶应用领域，端侧AI能同时实现车辆的独立自主导航和决策机能，提高交通可靠性；在医疗应用领域，端侧AI能辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗质量和工作效率。
近期苹果在 WWDC 2024 上披露的Apple Intelligence重构了iOS 18的底层操作系统，并将AI广度融入苹果的智能化终端产品全产品线。业内人士认为，苹果这一战略与荣耀提出的四层AI架构有着相似之处，对此，荣耀 CEO 赵明表示：“所有的厂家一定都会跟随我们这条路，因为这才是手机厂家在AI上正确的产业发展方向和策略……未来端侧AI的道路一定会越走越宽，不仅是把网络侧AI的潜能放在硬件上，而是真的用AI来重构操作系统，跟各种底层硬件相结合。”
尽管端侧AI具有广阔的产业发展前景和巨大的应用应用领域潜力，但它也面临着一些挑战和机遇。挑战主要包括：硬件性能的限制、统计数据隐私和安全的保护、数学模型复杂度和计算资源的平衡等。为了解决这些问题，需要不断探索新的控制技术和方法，提高端侧AI的性能和可靠性。同时，随著5G、物联网等控制技术的不断产业发展，端侧AI也迎来了新的产业发展机遇。这些控制技术为端侧AI提供更多了更加丰富的统计数据源和更加高效的通信方式，使端侧AI能更好地发挥其在各个应用领域的作用，为人们带来更多的便利和智能化化新体验。
AI 的挑战与对策
随著人工智慧控制技术的迅猛产业发展，我们迎来了一个前所未有的革新时代。然而，AI控制技术的产业发展并非一帆风顺。在AI控制技术产业发展的过程中，目前面临着三个主要的挑战：一是算力的供给瓶颈，二是AI在关键性场景应用应用领域中的准确性问题，三是AI控制技术商业闭环的构建挑战。这些挑战需要我们共同面对，寻找解决方案。
为了克服这些挑战，中兴通讯总裁、执行董事徐子阳提出了若干思路。具体来说，透过构建更大规模的算力集群，同时实现算力的有效供给。这需要加强芯片、服务器、统计数据中心等各个微观的连接和协作，共同打造一个高效、可靠的算力网络；在AI控制技术的研发和应用应用领域中，需要注重体能训练与逻辑推理的并举。体能训练是AI控制技术缔造潜能的基础，而逻辑推理则是同时实现价值变现的关键性。只有体能训练与逻辑推理并重，才能确保AI控制技术在实体经济中发挥更大的作用。
当然，AI控制技术的产业发展也离不开整个产业链的共同努力。因此还需要加强产业链上下游的合作，共同促进AI控制技术的研发、应用应用领域和推广。透过合作，上下游企业能共享资源、降低成本、提高工作效率，共同促进AI控制技术的产业发展。
英特尔中国区网络与边缘事业部CTO及首席 AI 工程师张宇认为：“AI需要整个产业链的通力合作，它是需要有智谱AI、百度这样的企业去构建大数学模型这样的一些服务，需要有联想这样的公司让这些服务能在具体的硬件里落地，也需要有英特尔这样的芯片公司去提供更多底层的算力网络支撑。”
结语
展望未来，AI控制技术将继续在各个应用领域发挥其潜力，不仅为中国乃至全球经济贡献巨大的快速增长动力，也将为人们的工作和生活带来深远的变化。随著控制技术的不断成熟和应用应用领域的不断深入，一个由AI驱动的智能化新纪元将向我们走来。
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