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    物聯網開發

    生成式AI加速與終端融合,AI與物聯網的結合才是“真愛”

    ? ? 2023年的科技圈什么技術最火,毫無疑問,我相信大部分用戶的回答都會指向——AI。


    ? ? Chat GPT的到來引發了業內外廣泛討論,也引發了大家對AI發展的新一輪思考。當下,全球科技大公司都在積極布局AI大模型,不過實際情況是,大家的目光更多還是集中在了云端,相較之下,終端側AI的發展則要稍顯落寞。


    ? ? 眼下AI正朝向擁有深度學習能力的方向發展,這對算力提出了更高的需求,縱使終端側對算力要求稍低一些,但面對日益復雜的計算,仍舊需要終端具備更強悍的AI計算性能。


    ? ? 作為終端側AI的引導者,高通一直在積極推動生成式AI在終端側的發展。目前,高通AI技術(硬件、軟件、工具)正在賦能包括智能手機、XR、PC、平板電腦和汽車等等在內的一些終端產品。


    生成式AI


    ? ? 6月16日,高通正式發布了《混合AI是AI的未來》白皮書,在這份文件中,高通不僅分享了對當下AI發展形勢的一些看法以及對發展趨勢的預測,同時也向外界闡明了自身的AI發展路線——混合AI是AI的未來。


    ? ? 高通認為,隨著生成式AI正以前所未有的速度發展以及計算需求的日益增長,AI處理必須分布在云端和終端進行,才能實現 AI的規?;瘮U展并發揮其最大潛能;云端和邊緣終端如智能手機、汽車、個人電腦和物聯網終端協同工作,能夠實現更強大、更高效且高度優化的AI。


    ? ? 生成式AI如何賦能生活?


    ? ? 從智能家居開始。與其將Amazon Alexa與聊天機器人混淆,不如說它和其他數字助理將繼續使用自然語言處理(NLP)來“理解”,然后對各種基于任務的請求采取行動,例如“開燈”或“早上好”以啟動喚醒程序,同時還添加了GPT樣式的聊天機器人來處理需要更深入交流的請求。


    ? ? 一個好的數字助理不會只有一個或兩個模型,而是由任何版本的模型組成,為用戶提供最實用的功能。還有經濟方面的擔憂。呼叫聊天機器人可能會產生費用,這需要不同的商業模式,而且并不是每個人都愿意付費訂閱。


    ? ? 此外,我們很快會看到聊天機器人式的生成式AI模型在家庭中得到應用。近期Home Assistant的創始人Paulus Schoutsen演示了如何使用HomePod訪問GPT風格的聊天機器人來給其孩子講故事。


    ? ? 事實上,將已經成為數字助理一部分的NLP與生成式AI模型結合使用的效用對于SoundHound來說是顯而易見的,它正在引入一個將語音助手與生成式AI相結合的平臺。所以ChatGPT不會取代Alexa,但它可能最終會成為Alexa的一部分,以Alexa為界面,而ChatGPT只是它提供的眾多服務之一。


    ? ? ChatGPT或生成式AI模型將產生影響的其他智能家居領域包括兒童玩具、健身服務、食譜或活動建議。這是因為生成式人工智能實際上只是為日常物品添加連接和感知的另一個原因,可以提供個性化的訓練數據,或充當此類服務的管道。


    ? ? 在企業方面,使用生成式AI幫助業務人員無需編碼即可實施數字解決方案具有明顯的實用性。一個例子是Software AG如何將其Web Methods云到云集成平臺與生成式AI模型相結合,以幫助員工弄清楚如何鏈接數據和各種數字服務。最終,隨著在建筑物、生產線、商業廚房等中連接更多的東西,使用簡單的書面語言告知連接設備如何與連接的業務軟件一起工作將幫助管理人員變得更有效率和能力。


    ? ? 在工業環境中,ChatGPT的前景伴隨著引人注目的用例和注意事項。一些人支持將生成式人工智能用于預測性維護等方面。生成式AI模型的工作原理是通過對大量數據進行訓練,然后生成最有可能的下一個元素。因此,在大型語言模型中,生成式AI模型正在對大量文本進行訓練,并生成模型認為最有可能出現的下一個單詞或短語。


    ? ? 據推測,有了足夠的機器數據,模型可以決定下一步應該做什么,并在預期結果不正確時發送警報。但老實說,這感覺有點矯枉過正,因為傳統的異常檢測非常適合預測性維護,且成本要低得多。生成式人工智能可能變得有趣的地方是通過獲取流程數據并建議替代工作流程,或者通過使用書面語言來描述工作流程并讓人工智能為某人編碼。


    ? ? 但也有需要注意的地方。這些模型僅與其訓練數據一樣好,在某些情況下可能會產生錯誤的答案,但可以寫得很好,以至于很難確定其是否錯誤。


    ? ? 考慮到圍繞生成式AI的知識產權斗爭,最后一個擔憂“感覺”會成為一個問題。但實際上,對訓練數據的實際來源設置限制相對簡單——即使基于專有數據構建的模型部署在預期工廠或企業之外。


    ? ? 關于生成式AI模型的創建方式及其工作方式的時間和教育將解決一些IP問題。由于進入這個周期僅幾個月,相信未來將看到生成式AI變得與計算機視覺和NLP一樣重要,并被接受。


    ? ? 大模型賦能的AIoT,才是“真AI”


    ? ? 截至目前,國內已涌現出超40余支大模型團隊,從阿里、百度、360等底蘊雄厚的互聯網大廠,到科大訊飛、云從科技等AI科技企業,再到王慧文、王小川等明星高管帶隊的初創團隊,以及中科院自動化所、智源研究院等“學院派”大模型隊伍,越來越多的大模型團隊正不斷涌現。隨著行業競爭不斷加劇,一幅新的“萬模大戰”景象即將開啟。


    ? ? 隨著360智慧生活視覺大模型及AI硬件新品的發布,360大模型落地的場景,又多了一個新的AIoT版圖。在周鴻祎看來,過去的人工智能是弱人工智能,在此基礎上打造的智能硬件不具有真正的智能。而大模型出現后,“計算機第一次真正地理解這個世界,并能夠賦予AIoT真正的智能,未來多模態大模型與物聯網的結合,將會成為下一個風口?!?/span>


    ? ? 試想一下,當大模型逐漸變為物聯網的大腦,物聯網設備則相當于大模型的感知端,讓大模型進化出“眼睛和耳朵”,大模型還有可能操控物聯網設備,進化出嘴巴、手和腳,從而擁有行動力,最終實現從感知到認知,從理解到執行。


    ? ? 大模型的能力,將從數字世界延伸到物理世界。這樣的一幕怎能不令人感到驚嘆!只不過驚嘆之余,如此顛覆性的技術,又將改變多少游戲規則?催生出多少新的安全問題?


    ? ? 在此前的溝通中,周鴻祎曾在談及大模型安全問題時表示,“確實意識到大模型肯定會有很多不安全的問題,主要體現在兩方面,一是自身的安全問題,如軟件漏洞、算法/模型漏洞、數據安全等;二是引發的安全問題,如被控制、惡意應用、濫用、誤用引發安全?!?/span>


    ? ? 但周鴻祎也指出,“現在談大模型安全有點形而上,不發展才是最大的不安全”。隨著人工智能技術的不斷強大,希望在不斷布局大模型技術的過程中,360也能不斷做好數字化安全底座,為我們面對人工智能安全問題做出必要的儲備。


    ? ? 鄭州博觀電子科技有限公司是一家提供科技類物聯網開發軟硬件定制化方案服務商、也是中原地區領先的物聯網終端設備解決方案提供商。致力共享換電柜、智能充電樁、共享洗車機、物聯網軟硬件等服務平臺的方案開發與運維??偛课挥诤幽鲜∴嵵菔懈咝聟^,已取得國家高新技術企業認證證書。經過10多年的業務開拓,公司已經形成了以中原地區為中心、業務遍布全國的經營格局。


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