NVIDIA AI 專家預(yù)測(cè)，智能商店、新型機(jī)器人將不斷崛起，并且醫(yī)療健康、制造業(yè)等領(lǐng)域?qū)?shí)現(xiàn)突破性發(fā)展。

自計(jì)算機(jī)時(shí)代到來(lái)后，各行各業(yè)都存儲(chǔ)了海量數(shù)據(jù)，但其中大部分?jǐn)?shù)據(jù)都從未得到利用。

這些未被利用的數(shù)據(jù)約有 120 ZB，相當(dāng)于數(shù)萬(wàn)億 TB，是全球所有海灘上全部沙粒數(shù)量的 120 倍以上。現(xiàn)在，全球各個(gè)行業(yè)都在構(gòu)建和定制大語(yǔ)言模型（LLM），使得這些未經(jīng)開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)發(fā)揮出其應(yīng)有價(jià)值。

隨著 2025 年的臨近，醫(yī)療健康、電信、娛樂(lè)、能源、機(jī)器人、汽車(chē)和零售等行業(yè)都在使用這些模型，并將模型與其專有數(shù)據(jù)相結(jié)合，為創(chuàng)建具有推理能力的 AI 做好準(zhǔn)備。

在下文中，NVIDIA 專家介紹了多個(gè)行業(yè)，這些行業(yè)每年可在全球范圍內(nèi)帶來(lái)價(jià)值 88 萬(wàn)億美元的商品和服務(wù)。他們預(yù)測(cè)，能夠在邊緣駕馭數(shù)據(jù)并提供近乎瞬時(shí)洞察的 AI 即將進(jìn)入人們周邊的醫(yī)院、工廠、客戶服務(wù)中心、汽車(chē)和移動(dòng)設(shè)備。

在此之前，讓我們先來(lái)聽(tīng)聽(tīng) AI 對(duì) AI 自身的預(yù)測(cè)。當(dāng)被問(wèn)及“各行業(yè)在 2025 年首要的 AI 趨勢(shì)是什么？”時(shí)，Perplexity 和 ChatGPT 4.0 均回答說(shuō)，代理式 AI 與邊緣 AI、AI 網(wǎng)絡(luò)安全以及 AI 驅(qū)動(dòng)型機(jī)器人將并列第一。

代理式 AI 是一種新的生成式 AI，幾乎可以自主運(yùn)行。它可以根據(jù)對(duì)大量數(shù)據(jù)集的持續(xù)學(xué)習(xí)和分析，做出復(fù)雜的決策和行動(dòng)。代理式 AI 的適應(yīng)性強(qiáng)，目標(biāo)明確，可自我修正，而且還能與其他 AI 智能體聊天或向人類(lèi)尋求幫助。

接下來(lái)，我們來(lái)聽(tīng)聽(tīng) NVIDIA 專家對(duì)未來(lái)一年的期望：

Kimberly Powell

NVIDIA 醫(yī)療健康副總裁

人機(jī)互動(dòng)：從理解和響應(yīng)人類(lèi)指令，到執(zhí)行和協(xié)助復(fù)雜的手術(shù)，機(jī)器人將以各種方式協(xié)助人類(lèi)臨床醫(yī)生。

數(shù)字孿生、模擬和 AI 正在讓這一切成為可能。這些技術(shù)可以在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練和測(cè)試機(jī)器人系統(tǒng)，以降低真實(shí)世界試驗(yàn)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)也可以對(duì)機(jī)器人加以訓(xùn)練，讓其在幾乎任何情況下做出反應(yīng)，提高它們?cè)诓煌R床情況下的適應(yīng)性和性能。

用于訓(xùn)練機(jī)器人執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的新型虛擬世界將會(huì)使自主手術(shù)機(jī)器人成為現(xiàn)實(shí)。這些手術(shù)機(jī)器人將能夠精確地執(zhí)行復(fù)雜手術(shù)任務(wù)，縮短患者的康復(fù)時(shí)間，并減少外科醫(yī)生的認(rèn)知工作量。

數(shù)字健康智能體：代理式 AI 和多智能體系統(tǒng)的出現(xiàn)，將緩解當(dāng)前勞動(dòng)力短缺和護(hù)理成本上升的挑戰(zhàn)。

行政健康服務(wù)的形式將成為由數(shù)字人幫助您處理文本、預(yù)約等工作，由此迎來(lái)一個(gè)由軟件提供服務(wù)的時(shí)代，并催生服務(wù)即軟件的行業(yè)。

全天候的個(gè)性化護(hù)理服務(wù)將改變患者體驗(yàn)，而醫(yī)療健康人員將與智能體合作，從而減少文書(shū)工作，檢索和總結(jié)患者病史，并為患者推薦臨床試驗(yàn)和最先進(jìn)的治療方案。

藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì) AI 工廠：就像 ChatGPT 無(wú)需實(shí)際的書(shū)寫(xiě)進(jìn)行試錯(cuò)即可生成電子郵件或詩(shī)歌一樣，藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的生成式 AI 模型可以解放科學(xué)思考和探索。

在進(jìn)行耗時(shí)且昂貴的濕實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)之前，科技生物和生物制藥公司已經(jīng)開(kāi)始將生成、預(yù)測(cè)和優(yōu)化分子的模型結(jié)合起來(lái)，來(lái)探索近乎無(wú)限的靶向藥物潛在組合。

藥物發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì) AI 工廠將使用所有濕實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，完善 AI 模型并重新部署這些模型，從而通過(guò)學(xué)習(xí)前一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)而改進(jìn)隨后的每一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)。依托這些 AI 工廠，這些行業(yè)將從發(fā)現(xiàn)過(guò)程轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計(jì)和工程過(guò)程。

Rev Lebaredian

NVIDIA Omniverse 和仿真技術(shù)副總裁

讓我們擁抱物理 AI：為能夠感知、理解物理世界并與之互動(dòng)的 AI 模型做好準(zhǔn)備，這是企業(yè)將要競(jìng)相應(yīng)對(duì)的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

大語(yǔ)言模型主要從人類(lèi)反饋中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而物理 AI 則需要在仿效物理定律的“世界模型”中學(xué)習(xí)。通過(guò)加速物理 AI 模型的訓(xùn)練，并在各行業(yè)的機(jī)器人系統(tǒng)中持續(xù)訓(xùn)練，基于物理學(xué)的大規(guī)模仿真正在讓全世界通過(guò)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)物理 AI 的價(jià)值。

買(mǎi)的越多，省的越多：除了是否足夠智能之外，成本負(fù)擔(dān)是阻礙人形機(jī)器人普及的一大因素。不過(guò)，隨著代理式 AI 為機(jī)器人帶來(lái)新型智能，機(jī)器人的數(shù)量將會(huì)增加，成本也將大幅下降。工業(yè)機(jī)器人的平均成本從 2010 年的 4.6 萬(wàn)美元大幅降至 2017 年的 2.7 萬(wàn)美元，預(yù)計(jì)到 2025 年將降至 1.08 萬(wàn)美元。隨著這些設(shè)備的價(jià)格大幅降低，它們將像移動(dòng)設(shè)備一樣在各行業(yè)普及。

Deepu Talla

NVIDIA 機(jī)器人與邊緣計(jì)算副總裁

重新定義機(jī)器人：今天，當(dāng)人們想到機(jī)器人時(shí)，腦海中通常會(huì)浮現(xiàn)出自主移動(dòng)機(jī)器人（AMR）、機(jī)械臂或人形機(jī)器人的圖像或內(nèi)容。但是，未來(lái)的機(jī)器人將會(huì)是一套能夠感知、推理、計(jì)劃和行動(dòng)、以及持續(xù)學(xué)習(xí)的自主系統(tǒng)。

在不久的將來(lái)，從手術(shù)室、數(shù)據(jù)中心到倉(cāng)庫(kù)和工廠，機(jī)器人將無(wú)處不在。甚至交通控制系統(tǒng)，又或整個(gè)城市，也將從靜態(tài)、人工操作的系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榛谖锢?AI 的自主交互式系統(tǒng)。

小語(yǔ)言模型的興起：為了提高在邊緣運(yùn)行的機(jī)器人功能，預(yù)計(jì)小語(yǔ)言模型將會(huì)崛起，它們不僅節(jié)能，而且還能避免因向數(shù)據(jù)中心發(fā)送數(shù)據(jù)而帶來(lái)的延遲問(wèn)題。邊緣計(jì)算向小語(yǔ)言模型的轉(zhuǎn)變將為汽車(chē)、零售和先進(jìn)機(jī)器人等多個(gè)行業(yè)帶來(lái)更強(qiáng)的推理能力。

Kevin Levitt

NVIDIA 金融服務(wù)全球總監(jiān)

AI 智能體提升公司運(yùn)營(yíng)：AI 驅(qū)動(dòng)的智能體將深度融入金融服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，以改善客戶體驗(yàn)，提高生產(chǎn)力，并降低運(yùn)營(yíng)成本。

將有各種形式的 AI 智能體來(lái)適配每家金融服務(wù)公司的特定需求。類(lèi)人的 3D 化身將接受請(qǐng)求并直接與客戶互動(dòng)，而基于文本的聊天機(jī)器人將在數(shù)秒內(nèi)匯總數(shù)千頁(yè)的數(shù)據(jù)和文件，繼而為所有業(yè)務(wù)職能部門(mén)的員工提供準(zhǔn)確、定制化的洞察。

AI 工廠將成為行業(yè)標(biāo)配：行業(yè)內(nèi)的 AI 用例正在激增。這些用例包括為滿足反洗錢(qián)和“了解客戶”監(jiān)管要求而改進(jìn)身份驗(yàn)證，減少交易欺詐的誤判，以及生成新的交易策略以提高市場(chǎng)回報(bào)。AI 還能實(shí)現(xiàn)文件管理自動(dòng)化，從而幫助消費(fèi)者和企業(yè)在金融之路上縮短融資周期。

為了抓住這樣的機(jī)遇，金融機(jī)構(gòu)將構(gòu)建 AI 工廠，利用全棧加速計(jì)算，盡可能提高性能和利用率，建立能夠?yàn)槌砂偕锨ы?xiàng)用例提供服務(wù)的 AI 驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用，從而在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

AI 輔助數(shù)據(jù)治理：由于金融數(shù)據(jù)的敏感性和嚴(yán)格的監(jiān)管要求，企業(yè)在使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建可靠、合法的 AI 應(yīng)用時(shí)，數(shù)據(jù)治理將成為優(yōu)先事項(xiàng)，包括欺詐檢測(cè)、預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)、實(shí)時(shí)計(jì)算和客戶服務(wù)等。

企業(yè)將在 AI 模型的幫助下構(gòu)建、控制、協(xié)調(diào)、處理和利用金融數(shù)據(jù)，使遵守法規(guī)和保護(hù)客戶隱私的過(guò)程更加高效、簡(jiǎn)便，并降低勞動(dòng)強(qiáng)度。在了解行業(yè)內(nèi)大量未充分利用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并從中獲得可付諸行動(dòng)的見(jiàn)解方面，AI 發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

Richard Kerris

NVIDIA 媒體和娛樂(lè)業(yè)務(wù)副總裁

通過(guò) AI 享受娛樂(lè)：AI 將繼續(xù)變革娛樂(lè)行業(yè)，從電視節(jié)目到體育直播，AI 為每塊屏幕帶來(lái)超個(gè)性化的內(nèi)容。利用生成式 AI 和先進(jìn)的視覺(jué)語(yǔ)言模型，各平臺(tái)將根據(jù)個(gè)人品味、興趣和情緒，提供沉浸式的個(gè)性化體驗(yàn)。不妨想象一下，預(yù)告圖片和宣傳短片可以捕捉到新節(jié)目或直播活動(dòng)的精華內(nèi)容，并建立即時(shí)的個(gè)人聯(lián)系。

在體育直播中，AI 將提高可訪問(wèn)性和文化相關(guān)性，提供語(yǔ)言配音、個(gè)性化評(píng)論和本地化改編。AI 還將通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整節(jié)奏、質(zhì)量和互動(dòng)選項(xiàng)來(lái)提升連續(xù)觀看時(shí)長(zhǎng)，從而吸引粉絲。這種新的互動(dòng)水平將把流媒體從被動(dòng)體驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)橐巳雱俚穆贸蹋藗兣c情節(jié)以及彼此之間的距離。

AI 驅(qū)動(dòng)型平臺(tái)還將根據(jù)個(gè)人偏好，量身定制推薦、預(yù)告片和內(nèi)容，從而與觀眾建立更深層次的連接。借助 AI 的超個(gè)性化功能，觀眾將能夠發(fā)現(xiàn)隱藏的內(nèi)容，重新找回以前的最?lèi)?ài)，并獲得被理解的體驗(yàn)。對(duì)娛樂(lè)行業(yè)而言，AI 將推動(dòng)增長(zhǎng)和創(chuàng)新，引入新的商業(yè)模式并支撐全球化內(nèi)容戰(zhàn)略，以此滿足觀眾的獨(dú)特喜好，消除娛樂(lè)的邊界感，使之充滿吸引力和個(gè)性。

Ronnie Vasishta

NVIDIA 電信高級(jí)副總裁

AI 連接：電信運(yùn)營(yíng)商將開(kāi)始經(jīng)由同一網(wǎng)絡(luò)提供生成式 AI 應(yīng)用和 5G 連接。AI 無(wú)線接入網(wǎng)（AI-RAN）能夠讓電信運(yùn)營(yíng)商將傳統(tǒng)的單一用途基站從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌驗(yàn)楦黝?lèi)設(shè)備提供 AI 推理服務(wù)的營(yíng)利資產(chǎn)，同時(shí)更高效地實(shí)現(xiàn)最佳網(wǎng)絡(luò)性能。

AI 智能體挺身而出：電信行業(yè)將率先使用代理式 AI 來(lái)執(zhí)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)。電信運(yùn)營(yíng)商將使用 AI 智能體處理多類(lèi)任務(wù)，例如向客戶推薦省錢(qián)方案和排除網(wǎng)絡(luò)連接故障、解答賬單疑問(wèn)和處理付款等事務(wù)。

更高效、更高性能的網(wǎng)絡(luò)：為了提高效率、提供特定站點(diǎn)學(xué)習(xí)和降低功耗，AI 還將被用于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)層。作為一種智能性能優(yōu)化工具，運(yùn)營(yíng)商可以通過(guò) AI 持續(xù)觀察網(wǎng)絡(luò)流量，預(yù)測(cè)擁堵模式，并在故障發(fā)生前予以調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)最佳網(wǎng)絡(luò)性能。

響應(yīng)主權(quán) AI 號(hào)召：各國(guó)將日益依賴在管理復(fù)雜的分布式技術(shù)網(wǎng)絡(luò)方面擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的電信公司，來(lái)實(shí)現(xiàn)本國(guó)的主權(quán) AI 目標(biāo)。這一趨勢(shì)將在歐洲和亞洲迅速蔓延，瑞士、日本、印度尼西亞和挪威的電信公司已經(jīng)開(kāi)始與領(lǐng)先的公司合作，建立 AI 工廠，利用專有的本地?cái)?shù)據(jù)幫助研究人員、初創(chuàng)企業(yè)、企業(yè)和政府機(jī)構(gòu)創(chuàng)建 AI 應(yīng)用和服務(wù)。

吳新宙

NVIDIA 全球副總裁，

汽車(chē)事業(yè)部負(fù)責(zé)人

踩下生成式 AI 的油門(mén)：隨著開(kāi)發(fā)人員利用生成式 AI 的進(jìn)步成果，自動(dòng)駕駛車(chē)輛（AV）的性能將變得更加強(qiáng)大。例如，借助基礎(chǔ)模型（例如視覺(jué)語(yǔ)言模型），有機(jī)會(huì)利用互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的知識(shí)，解決自動(dòng)駕駛車(chē)輛領(lǐng)域最棘手的問(wèn)題之一，即高效、安全地進(jìn)行極端情況推理。

仿真開(kāi)啟成功之門(mén)：更廣泛地說(shuō)，基于 AI 的新工具將使自動(dòng)駕駛汽車(chē)開(kāi)發(fā)工作取得突破性進(jìn)展。例如，生成式仿真的進(jìn)步將能夠以可擴(kuò)展的方式創(chuàng)建復(fù)雜場(chǎng)景，用于對(duì)車(chē)輛進(jìn)行安全性壓力測(cè)試。除了可以測(cè)試異常或危險(xiǎn)情況外，在生成合成數(shù)據(jù)以進(jìn)行端到端模型訓(xùn)練方面，仿真也至關(guān)重要。

三臺(tái)計(jì)算機(jī)方法：實(shí)際上，支撐自動(dòng)駕駛車(chē)輛開(kāi)發(fā)有三臺(tái)關(guān)鍵計(jì)算機(jī)，AI 的新進(jìn)展將促進(jìn)這三臺(tái)計(jì)算機(jī)上的自動(dòng)駕駛車(chē)輛軟件開(kāi)發(fā)。在這三臺(tái)計(jì)算機(jī)中，一臺(tái)用于在數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練基于 AI 的堆棧，另一臺(tái)用于模擬和驗(yàn)證，第三臺(tái)車(chē)載計(jì)算機(jī)用于處理實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)安全駕駛。這些系統(tǒng)將共同實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車(chē)輛軟件的持續(xù)改進(jìn)，從而提高汽車(chē)、卡車(chē)、自動(dòng)駕駛出租車(chē)及其他車(chē)輛的安全和性能。

Marc Spieler

NVIDIA 全球能源行業(yè)高級(jí)總監(jiān)

迎接智能電網(wǎng)：您知道家中每天的用電高峰是什么時(shí)候嗎？隨著世界各地的電力公司正在采用智能電表，利用 AI 廣泛地管理大型發(fā)電廠、變電站、以及家庭的電網(wǎng)，您很快就能知道答案了。

隨著智能電網(wǎng)逐步成形，曾被認(rèn)為過(guò)于昂貴的智能電表將走入千家萬(wàn)戶。智能電表融合了軟件、傳感器和加速計(jì)算功能，不僅能提醒電力公司后院的樹(shù)木是否觸碰到電線，還能指示何時(shí)通過(guò)購(gòu)買(mǎi)屋頂太陽(yáng)能儲(chǔ)存的過(guò)剩電力可以提供大額折扣。

加速電力供應(yīng)：對(duì)于能源行業(yè)而言，提供最佳的能源技術(shù)堆棧一直是核心任務(wù)。在生成式 AI 時(shí)代，電力公司將以減少環(huán)境影響的方式解決這一問(wèn)題。

預(yù)計(jì)到 2025 年，核能作為清潔能源之一將在能源行業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用。隨著天然氣替代煤炭和其他能源，人們對(duì)天然氣的需求也將增長(zhǎng)。加速計(jì)算、仿真技術(shù)、AI 和 3D 可視化的應(yīng)用日益廣泛，這些技術(shù)有助于優(yōu)化設(shè)計(jì)、管道流量和儲(chǔ)存，從而助力推動(dòng)核能和天然氣等能源復(fù)蘇。在石油和天然氣公司內(nèi)，也將會(huì)發(fā)生同樣的轉(zhuǎn)變，這些公司正在設(shè)法減少能源勘探和生產(chǎn)所帶來(lái)的影響。

Azita Martin

NVIDIA 零售、快速消費(fèi)品與快餐店業(yè)務(wù)副總裁

軟件定義零售：超級(jí)購(gòu)物中心和雜貨店都將由軟件定義，它們都在邊緣運(yùn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)和復(fù)雜的 AI 算法。這一轉(zhuǎn)變將加快結(jié)賬，優(yōu)化商品銷(xiāo)售，減少因產(chǎn)品丟失或者被盜所帶來(lái)的損耗。

每家店都將連接至總部的 AI 網(wǎng)絡(luò)，利用集體數(shù)據(jù)而成為一臺(tái)終身學(xué)習(xí)機(jī)器。利用自身數(shù)據(jù)持續(xù)學(xué)習(xí)的軟件定義商店將改變購(gòu)物體驗(yàn)。

智能供應(yīng)鏈：利用數(shù)字孿生、生成式 AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和基于 AI 的求解器而創(chuàng)建的智能供應(yīng)鏈將助推價(jià)值數(shù)十億美元的勞動(dòng)生產(chǎn)力和運(yùn)營(yíng)效率提升。商店和配送中心的數(shù)字孿生仿真可用來(lái)優(yōu)化陳設(shè)布局，提高店內(nèi)銷(xiāo)售，和加快配送中心的吞吐量。

代理式機(jī)器人將與員工一起工作，進(jìn)行裝卸卡車(chē)、上架和打包客戶訂單。此外，基于 AI 的路線優(yōu)化求解器將增強(qiáng)最后一公里配送能力，將產(chǎn)品更快地送達(dá)客戶手中，同時(shí)降低車(chē)輛的燃料成本。