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黃仁勳在COMPUTEX上的6條預言和5個AI應用場景
▎“未來所有工廠都將是機器人工廠。”
6月7日，為期4天的中國台北電腦展（COMPUTEX 2024）落下帷幕。該展會集聚了PC領域上下游企業，輝達、AMD、高通、英特爾等業內巨頭紛紛在該展會上展示了最新一代產品和前沿技術。
其中，“AI教父”、輝達創始人兼CEO黃仁勳（Jensen Huang）發表了一場主題為“開啟產業革命的全新時代”的演講，演講中他不僅推出了眾多輝達新產品，展示了輝達在晶片和AI技術領域的領先優勢，還向外界分享了其對AI未來發展、晶片以及機器人技術的見解。
鈦媒體App對黃仁勳的演講全文進行了梳理，將其濃縮為六大預言，並從中觀察到AI未來五大應用場景，整理如下，供讀者參考。
預言一：“全球AI產業規模將高達100萬億美金”
黃仁勳強調：“今天，我們正處於計算領域重大轉變的風口浪尖。AI 和加速計算的交匯將重新定義未來。”他預測，未來，全球AI產業規模將高達100萬億美金，比之前IT時代的3萬億美元高出33萬倍以上，具有強大的市場前景。
預言二：“未來PC才是AI的主要載體”
黃仁勳在本次展會中發佈了輝達四款全新的AI PC，並表示：“未來的PC將成為AI的載體，它們將在後台默默地為你提供幫助和支援。同時，這些PC還將運行由AI增強的應用程式，無論你是進行照片編輯、寫作還是使用其他工具，都將享受到AI帶來的便利和增強效果。此外，你的PC還將能夠託管帶有AI的數字人應用程式，讓AI以更多樣化的方式呈現並在PC上得到應用。顯然，PC將成為至關重要的AI平台。”
預言三：“未來所有的軟體都需要全面重寫”
黃仁勳指出，近二十年來，輝達一直致力於加速計算的研究。CUDA技術增強了CPU的功能，將那些特殊處理器能更高效完成的任務解除安裝並加速。事實上，由於CPU性能擴展的放緩甚至停滯，加速計算的優勢愈發顯著。因此他預測，每個處理密集型的應用都將實現加速，且不久的將來，每個資料中心都將實現全面加速。在這一過程中，黃仁勳強調了軟體在實施加速計算中的重要作用。“要實現加速計算，軟體必須進行全面重寫，這也是整個過程中最具挑戰性的。”
預言四：“物理人工智慧將引領AI領域的新浪潮”
黃仁勳認為，物理人工智慧正引領AI領域的新浪潮，它們深諳物理定律，並能自如地融入我們的日常生活。為此，物理人工智慧不僅需要建構一個精準的世界模型，以理解如何解讀和感知周圍世界，更需具備卓越的認知能力，以深刻理解我們的需求並高效執行任務。
預言五：“機器人將日益融入我們的日常生活”
黃仁勳稱，展望未來，機器人技術將不再是一個遙不可及的概念，而是日益融入我們的日常生活。當提及機器人技術時，人們往往會聯想到人形機器人，但實際上，它的應用遠不止於此。機械化將成為常態，工廠將全面實現自動化，機器人將協同工作，製造出一系列機械化產品。它們之間的互動將更加密切，共同創造出一個高度自動化的生產環境。
預言六：“未來所有工廠都將是機器人工廠”
談及機器人產業，黃仁勳表示：“機器人技術和物理人工智慧的時代已經到來，它們正在各地被廣泛應用，這並非科幻，而是現實，令人倍感振奮。”
黃仁勳預測，未來工廠內的機器人將成為主流，它們將製造所有的產品，其中兩個高產量機器人產品尤為引人注目：一個是自動駕駛汽車或具備高度自主能力的汽車；另一個則可能是由機器人工廠高產量製造的產品是人形機器人。
黃仁勳在演講中涉及到AI未來五大應用場景如下：
場景一：虛擬助手成為“萬能遙控器”，替代所有居家需求
黃仁勳在COMPUTEX 2024現場演示AI音樂創作，他隨機說了4句話，AI便將這4句話秒編成了一首歌，還可以要求AI播放與清晨心情相配的音樂。
在未來，AI支援的虛擬助手能理解並回答使用者的問題，或者執行指令以控制家庭娛樂/家居裝置，如播放音樂、視訊，推薦電影和電視節目，調控燈光、溫度調節器、門鎖、安全系統等。
場景二：自動駕駛計程車大幅改善甚至全面解決交通堵塞
黃仁勳在演講中預測，未來有兩種類型的機器人尤為引人注目，其中之一便是自動駕駛汽車或具備高度自主能力的汽車。
事實上，AI在自動駕駛汽車中的應用場景非常廣闊，比如提供無駕駛員的計程車服務，乘客可以通過應用程式呼叫車輛，如Waymo的自動駕駛計程車服務。在公共交通領域，自動駕駛公車在城市中營運，提供高效、安全的公共交通服務。例如，新加坡和瑞典等國家正在測試自動駕駛公車。AI還能改善現有的交通系統。通過深度學習和機器學習技術，自動駕駛汽車能夠識別路標、預測其他車輛和行人的行為，從而安全地駕駛。
在人車互動方面，AI可以最佳化現有的汽車使用者互動介面，包括語音助手、觸控式螢幕控制、手勢識別等，提升使用者體驗。例如，乘客可以通過語音指令控制車輛的行駛目的地和行駛模式。
場景三：燈塔工廠再進化，人形機器人管理生產機器人
黃仁勳提及機器人技術時稱，它的應用遠不止於人形機器人。在未來，機械化將成為常態，工廠將全面實現自動化，機器人將協同工作，製造出一系列機械化產品。它們之間的互動將更加密切，共同創造出一個高度自動化的生產環境。
這一“未來工廠完全由機器人運作”的設想，通常被稱為“燈塔工廠”或“黑燈工廠”，可通過高度自動化和智能化，能夠在沒有或幾乎沒有人類干預的情況下運作，也是工業4.0的重要目標之一。
要實現這一目標，可以借助AI演算法最佳化生產流程，即時調整機器人操作，提高效率和質量。機器學習可以用於預測裝置故障和進行預測性維護，減少停機時間。同時，機器人需要具備更高的靈活性和智能，以適應複雜的生產任務。例如，協作機器人（Cobots）和多功能機器人可以處理多種類型的生產任務。
人場景四：生成式AI全面滲透醫療行業，一攬子解決從製藥到基因編譯的各類痛點，大幅降低醫療成本
黃仁勳在本次展會演講中談到了ChatGPT，他表示，此前很長一段時間，AI的焦點主要集中在感知領域，如自然語言理解、電腦視覺和語音識別，這些技術致力於模擬人類的感知能力。但ChatGPT帶來了質的飛躍，它會逐個生成Token，這些Token可以是單詞、圖像、圖表、表格，甚至是歌曲、文字、語音和視訊。Token可以代表任何具有明確意義的事物，無論是化學物質、蛋白質、基因等等……它不再僅僅侷限於感知領域，而是首次展現了生成式AI的力量。
在未來，AI在醫療領域的應用場景也非常廣闊。比如AI可以通過分析醫療資料，幫助醫生更準確地診斷疾病和預測病情發展，還能加速新藥的研發過程，最佳化藥物組合和治療方案。在基因編譯領域，AI可以分析基因組資料，識別出最適合進行編輯的靶點，避免脫靶效應。機器學習模型可以預測CRISPR-Cas9系統的最佳切割位點，從而提高編輯的精準性和效率。
場景五：AI氣象局、地震局、環保署，真實預測自然災害、環境污染可能性
黃仁勳在本次展會上介紹了輝達 Earth-2 數字孿生地球，該“地球”主要用於天氣觀測，基於輝達 CorrDiff 生成式 AI 模型技術，生成融合了AI、物理模擬和觀測資料，能夠從現有的資料來預測未來世界的影響。
在未來，AI能在環境監測與治理領域發揮更多作用，例如利用AI分析環境資料，預測和應對氣候變化；最佳化水資源、能源等自然資源的管理和使用；監測和預測污染源，制定有效的污染控制策略等。 (鈦媒體)