大模型，特別是AIGC（生成式人工智能）和AGI（通用人工智能），以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)能力，正在成為推動人工智能發(fā)展的核心力量。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車、AI PC與手機(jī)、具身智能等終端應(yīng)用，則是算力應(yīng)用的重要載體，它們通過集成先進(jìn)的算法和傳感器，實(shí)現(xiàn)了更加智能、高效的交互和服務(wù)。

一、大模型：AIGC/AGI引領(lǐng)創(chuàng)新

隨著技術(shù)的進(jìn)步，AIGC（生成式人工智能）和AGI（通用人工智能）逐漸成為行業(yè)熱點(diǎn)。2024年，AIGC技術(shù)在多個應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力，從醫(yī)療到教育，從金融到工業(yè)，這些領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐不僅推動了技術(shù)的發(fā)展，也為行業(yè)樹立了新的標(biāo)桿。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，AIGC技術(shù)正在被用于輔助診斷和治療，大大提高了醫(yī)療效率和準(zhǔn)確性。

與此同時，AGI作為人工智能領(lǐng)域的終極目標(biāo)，也在2024年取得了顯著的進(jìn)展。騰訊發(fā)布的《2024大模型十大趨勢》報告指出，前沿企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)正在不斷拓展模型規(guī)模，探索Scaling Law的科學(xué)邊界，而更多的企業(yè)則開始面向特定任務(wù)或場景打造垂直模型，以實(shí)現(xiàn)更好的效果、性能和成本平衡。

二、智能網(wǎng)聯(lián)汽車：算力與安全的雙重挑戰(zhàn)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為人工智能和汽車行業(yè)深度融合的產(chǎn)物，正在經(jīng)歷快速的發(fā)展。2024年，智能網(wǎng)聯(lián)汽車在算力需求和安全性能方面面臨著雙重挑戰(zhàn)。一方面，隨著自動駕駛技術(shù)的不斷升級，汽車需要處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，這對算力提出了更高的要求。另一方面，自動駕駛汽車的安全性也成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)，如何在復(fù)雜的交通環(huán)境中確保汽車的安全行駛，是行業(yè)亟待解決的問題。

三、AI PC與手機(jī)：終端設(shè)備的智能化升級

2024年，AI PC和AI手機(jī)作為智能終端設(shè)備的代表，正在經(jīng)歷智能化的升級。AI PC通過搭載大模型，實(shí)現(xiàn)了更加智能的交互和個性化的服務(wù)，為用戶帶來了更加便捷和高效的使用體驗。而AI手機(jī)則通過集成先進(jìn)的算法和傳感器，實(shí)現(xiàn)了更加精準(zhǔn)的用戶識別和場景感知，為用戶提供了更加個性化的服務(wù)。

四、具身智能：從概念走向落地

具身智能作為人工智能領(lǐng)域的一個新興方向，正在從概念走向落地。2024年，隨著技術(shù)的進(jìn)步和成本的降低，越來越多的企業(yè)開始推出自己的首款人形機(jī)器人。這些機(jī)器人不僅具備學(xué)習(xí)和理解真實(shí)世界的能力，還能夠通過具身智能技術(shù)更好地適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境并完成任務(wù)。例如，在制造業(yè)中，人形機(jī)器人已經(jīng)開始被用于自動化生產(chǎn)線和倉儲物流等領(lǐng)域，大大提高了生產(chǎn)效率和降低了成本。

算力應(yīng)用與大模型技術(shù)

AIGC與AGI

AIGC（生成式人工智能）是利用人工智能技術(shù)生成多樣化內(nèi)容的技術(shù)，其基于大模型的技術(shù)框架，能夠創(chuàng)造出具有創(chuàng)新性和實(shí)用性的內(nèi)容。近年來，AIGC在醫(yī)療、教育、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展，推動了行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如，百度美國研究院與斯微生物等團(tuán)隊合作，發(fā)表了關(guān)于mRNA序列優(yōu)化算法的論文，展示了AIGC在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的潛力。

AGI（通用人工智能）則是人工智能領(lǐng)域的終極目標(biāo)，旨在實(shí)現(xiàn)具有人類智能水平的智能系統(tǒng)。當(dāng)前，AGI的研究仍處于探索階段，但已有研究表明，通過集成先進(jìn)的算法和算力資源，AGI在特定任務(wù)上已取得了初步成果。例如，AlphaGo的勝利深刻啟發(fā)了人們對智能體潛在影響的認(rèn)識，而大模型的崛起則推動了AI智能體的發(fā)展。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是結(jié)合了人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的新型汽車形態(tài)，其通過集成先進(jìn)的傳感器、算法和算力資源，實(shí)現(xiàn)了更加智能、高效的駕駛和交互體驗。近年來，智能網(wǎng)聯(lián)汽車在自動駕駛、環(huán)境感知、決策控制等方面取得了顯著進(jìn)展。例如，特斯拉FSD自動駕駛系統(tǒng)的成功應(yīng)用，展示了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在自動駕駛領(lǐng)域的潛力。

AI PC與手機(jī)

AI PC與手機(jī)是結(jié)合了人工智能技術(shù)的新型智能終端設(shè)備，其通過搭載大模型和先進(jìn)的算法，實(shí)現(xiàn)了更加智能、個性化的交互和服務(wù)。近年來，AI PC與手機(jī)在語音識別、圖像識別、自然語言處理等方面取得了顯著進(jìn)展，為用戶提供了更加便捷、高效的使用體驗。例如，蘋果推出的Apple Vision Pro混合現(xiàn)實(shí)頭顯，展示了AI技術(shù)在智能終端設(shè)備中的創(chuàng)新應(yīng)用。

具身智能

具身智能是結(jié)合了人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)的新型智能形態(tài)，其通過集成先進(jìn)的傳感器、執(zhí)行器和算法，實(shí)現(xiàn)了更加靈活、高效的交互和操作。近年來，具身智能在機(jī)器人導(dǎo)航、環(huán)境感知、任務(wù)規(guī)劃等方面取得了顯著進(jìn)展，為智能制造、服務(wù)機(jī)器人等領(lǐng)域提供了新的解決方案。例如，谷歌學(xué)術(shù)報告稱，具身AI出版物的數(shù)量在2024年呈指數(shù)級增長，展示了具身智能技術(shù)的快速發(fā)展。

在聯(lián)系與共存中發(fā)展

一、技術(shù)架構(gòu)與控制系統(tǒng)的發(fā)展

端到端AI控制系統(tǒng)的普及：2024年，具身智能中的端到端AI系統(tǒng)應(yīng)用變得更加普遍，推動了從傳統(tǒng)模塊化設(shè)計的機(jī)器人控制系統(tǒng)向統(tǒng)一的、深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的端到端架構(gòu)過渡。

端到端AI系統(tǒng)通過使用多模態(tài)感知輸入（如視覺、聽覺、觸覺等）直接生成輸出動作，省去了中間手工特征提取與任務(wù)分解的步驟，實(shí)現(xiàn)了高度集成的控制策略。

Transformer架構(gòu)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化：Transformer架構(gòu)的優(yōu)化以及Reinforcement Learning的進(jìn)步，使得AI能夠有效應(yīng)對復(fù)雜的環(huán)境和決策任務(wù)。

谷歌DeepMind推出了一款基于Transformer多模態(tài)輸入的新型具身智能模型，實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜環(huán)境中多任務(wù)行為的統(tǒng)一控制。

新型AI芯片的出現(xiàn)：NVIDIA推出了新一代專為具身智能設(shè)計的AI芯片，大幅提升了計算速度和能效。

該芯片集成了多模態(tài)處理單元，能夠?qū)崟r處理視覺、聽覺和觸覺信號，使得具身機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中能夠迅速做出精準(zhǔn)反應(yīng)。

二、具身Agent技術(shù)的突破

多模態(tài)感知能力的提升：具身Agent的關(guān)鍵在于其多模態(tài)感知能力，能夠融合來自視覺、聽覺、觸覺和力反饋等傳感器的數(shù)據(jù)，形成對環(huán)境的全方位理解。

斯坦福大學(xué)與Boston Dynamics的聯(lián)合團(tuán)隊開發(fā)了一種基于多模態(tài)融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使得具身Agent能夠在動態(tài)和未知環(huán)境中實(shí)時理解并做出響應(yīng)。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用：Meta AI和MIT聯(lián)合發(fā)布了一項具身Agent的自監(jiān)督學(xué)習(xí)研究，通過機(jī)器人自主探索環(huán)境，構(gòu)建環(huán)境模型，并在特定任務(wù)中實(shí)現(xiàn)快速適應(yīng)。

自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過機(jī)器人與環(huán)境的交互自動生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，減少了對人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)與模仿學(xué)習(xí)的結(jié)合：強(qiáng)化學(xué)習(xí)與Imitation Learning的結(jié)合催生了一種新的學(xué)習(xí)范式，使得機(jī)器人能夠快速掌握復(fù)雜的動作技能。

OpenAI推出的具身Agent框架結(jié)合了人類演示的模仿學(xué)習(xí)與自主探索的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，提高了機(jī)器人的自主性。

三、行業(yè)應(yīng)用與商業(yè)化進(jìn)展

工業(yè)制造領(lǐng)域：具身智能使得機(jī)器人從“能動”到“能干活”轉(zhuǎn)變，為工業(yè)制造業(yè)的智能化升級提供了強(qiáng)大支持。

微軟正計劃將ChatGPT的能力擴(kuò)展到機(jī)器人領(lǐng)域，通過自然語言和ChatGPT交流來控制機(jī)械臂、無人機(jī)等。

自動駕駛領(lǐng)域：具身智能通過提升開放交通環(huán)境適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)了安全可靠駕駛。

特斯拉的自動輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot通過車載傳感器和攝像頭收集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)巡航控制、車道保持輔助等功能。

物流運(yùn)輸領(lǐng)域：具身智能技術(shù)賦能物流機(jī)器人，提升了工作效率和管理水平。

亞馬遜在其倉庫運(yùn)營中測試了由Agility Robotics開發(fā)的人形雙足機(jī)器人Digit，用于卸載貨車、搬運(yùn)箱子等任務(wù)。

家庭服務(wù)領(lǐng)域：具身智能家庭服務(wù)機(jī)器人已經(jīng)發(fā)展到可以進(jìn)行地面清潔、物品搬運(yùn)和基本家務(wù)的多功能機(jī)器人階段。

未來，通用具身智能機(jī)器人將成為全場景家庭助手，像汽車一樣走進(jìn)千家萬戶。

算力應(yīng)用與終端正呈現(xiàn)出的趨勢：

一、算力資源的優(yōu)化分配

需求監(jiān)測與動態(tài)調(diào)整

算力網(wǎng)絡(luò)需要高效地分配計算資源以滿足不同用戶和應(yīng)用的多樣化需求。這要求網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r監(jiān)測資源使用情況，并動態(tài)調(diào)整資源分配策略，以避免資源閑置或過載。

降低延遲與提升效率

計算任務(wù)的快速響應(yīng)需要低延遲的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。算力網(wǎng)絡(luò)必須解決數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)难舆t問題，特別是在處理實(shí)時性要求高的應(yīng)用時，如自動駕駛等。

邊緣服務(wù)器的引入可以有效降低延遲，因為它們位于網(wǎng)絡(luò)的“邊緣”，通?？拷K端用戶或設(shè)備，能夠更快地處理請求。

成本控制

搭建和維護(hù)算力網(wǎng)絡(luò)需要投入大量資金，因此需要在保證性能的同時盡量降低成本。這包括優(yōu)化算力網(wǎng)絡(luò)布局，減少不必要的傳輸成本，以及提高計算資源的利用率等。

二、終端設(shè)備的智能化升級

AI技術(shù)的推動

隨著生成式人工智能技術(shù)的迅猛爆發(fā)，硬件終端智能領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。AI技術(shù)推動了硬件終端的智能化發(fā)展，使得各種智能設(shè)備具備更強(qiáng)的計算能力和更豐富的應(yīng)用場景。

端云混合部署

端云混合AI部署模式逐漸成為主流。在這種模式下，終端設(shè)備和云端服務(wù)器共同承擔(dān)計算任務(wù)，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和高效利用。這不僅可以提高計算效率，還可以降低傳輸成本和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。

智能化應(yīng)用場景

智能化終端設(shè)備已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如智能家居、智能醫(yī)療、智能出行等。這些設(shè)備通過收集和分析數(shù)據(jù)，為用戶提供更加個性化、智能化的服務(wù)體驗。

三、大模型在不同應(yīng)用場景中的適應(yīng)性

預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)

大模型可以通過預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)等方法進(jìn)行優(yōu)化，以適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景和需求變化。預(yù)訓(xùn)練可以使模型具備通用的知識表示能力，而微調(diào)則可以使模型針對特定任務(wù)進(jìn)行精細(xì)調(diào)整，從而提高模型的準(zhǔn)確性和效率。

多場景應(yīng)用

大模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語言處理、圖像識別、語音識別等領(lǐng)域。在自然語言處理領(lǐng)域，大模型可以實(shí)現(xiàn)智能問答、情感分析、機(jī)器翻譯等功能；在圖像識別領(lǐng)域，大模型可以實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識別等功能；在語音識別領(lǐng)域，大模型可以實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)寫、語音翻譯等功能。

跨場景遷移

大模型具有強(qiáng)大的泛化能力，可以跨場景遷移應(yīng)用。例如，一個訓(xùn)練好的自然語言處理模型可以應(yīng)用于多個文本處理任務(wù)，而無需對每個任務(wù)進(jìn)行單獨(dú)訓(xùn)練。這種跨場景遷移能力使得大模型在多個領(lǐng)域都具備廣泛的應(yīng)用前景。

寫在最后

算力應(yīng)用與終端技術(shù)的結(jié)合正在推動人工智能行業(yè)的變革和創(chuàng)新。大模型（AIGC/AGI）、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、AI PC與手機(jī)、以及具身智能等領(lǐng)域的最新進(jìn)展，不僅展示了人工智能技術(shù)的巨大潛力，也為行業(yè)的未來發(fā)展指明了方向。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的不斷拓展，算力應(yīng)用與終端技術(shù)將繼續(xù)引領(lǐng)全球新一輪產(chǎn)業(yè)變革，加速智能時代的到來。

然而，當(dāng)前研究中仍存在一些未解決的問題和挑戰(zhàn)，如算力資源的優(yōu)化分配、終端設(shè)備的智能化升級、以及大模型在不同應(yīng)用場景中的適應(yīng)性等。因此，未來研究可以進(jìn)一步探討這些問題，提出更加有效的解決方案和策略，以推動算力應(yīng)用與終端技術(shù)的持續(xù)發(fā)展。

lixiangjing

算力豹主編