2023年人工智能揣测：生成式AI、虚实合成的数字孪生

By Cliff Edwards

15位NVIDIA人工智能专家揣测，即便世界进进规划不确定性的第三年，数字孪生和生成式AI仍将鞭策企业目标和消费者需求。

在疫情及其封锁后的后遗症形成了三年的不确定性之后，2023年的企业,即便经济衰退迫在眉睫，不确定性仍然存在，2023年的企业面对着与以往一样的紧迫使命：指导、立异息争决问题。

AI正在成为实现那些目标的配合主题。根据Gartner比来对美国、英国和德国近700家企业的查询拜访，均匀有54%的企业AI项目从试点到消费。查询拜访中高达80%的高管表达，主动化能够利用于任何贸易决策，他们正在从AI的战术用处转向战术用处。

2023年的规语？事半功倍。NVIDIA的一些AI专家揣测，在裁人和手艺工人欠缺的情状下，企业将优先考虑扩展其AI项目，办法是利用基于云的集成软件和硬件产物，那些产物能够根据任何企业、利用法式或预算停止购置和定造。

经济高效的AI开发也是我们专家揣测2023年的主题。跟着摩尔定律与物理定律相抵触，安拆当地计算设备的成本越来越高，能源效率也越来越低。对关键组件的Golden Screw搜刮正在加速向云的改变，以开发AI利用法式，并觅觅数据驱动的赐与链问题处理计划。

以下是我们的专家对AI将来一年的观点：

Anima Anandkumar ML研究总监，加州理工学院布伦传授

数字孪生步进现实利用：我们将看到复杂和多标准物理过程的大规模数字孪生，例如气候和天气模子、地震现象和素材特征。那将加速当前的科学模仿高达百万倍，并实现新的科学观点和发现。

通用AI助手：AI助手将通过天然语言指令和大规模强化进修来处理开放式使命，同时操纵根底模子，那些大规模基于大量未标识表记标帜数据操练的大型AI模子，使代办署理可以解析任何类型的恳求，并跟着时间的推移适应新类型的问题。

Manuvir Das 企业计算副总裁

软件范畴的朝上进步将末结AI孤岛：持久以来，企业不能不在云计算和混合架构之间做出抉择以停止AI研究和开发——那种做法会扼杀开发人员的消费力并减缓立异。到2023年，软件将使企业可以同一跨所有根底设备类型的AI管道，并为AI从业者供给单一、互联的体验。那将使企业可以平衡成本与战术目标，无论项目规模或复杂性若何，并供给几乎无限的乖巧开发才能。

生成式AI变化企业利用法式：关于生成式AI的炒做将在2023年成为现实。那是因为实正的生成式AI的根底末于到位，软件能够将大型语言模子和选举系统转换为消费利用法式，超越图像以智能答复问题、创建内容以至激发发现。那个新的创意时代将鞭策个性化客户办事的浩荡朝上进步，鞭策新的贸易形式，并为医疗保健范畴的打破展平道路。

Kimberly Powell 医疗保健公司副总裁

生物学成为信息科学：大型语言模子的打破和用字符序列描述生物学的幸运才能使研究人员可以操练一类新的化学和生物学AI模子。那些新的AI模子的功用使药物发现团队可以生成、表达和揣测分子和卵白量的特征和彼此感化——所有那些都在硅中。那将加速我们摸索潜在疗法素质上无限空间的才能。

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手术操做4.0到来：飞翔模仿器用于培训飞翔员和研究新的飞机掌握。如今外科医生和机器人手术设备造造商也是如斯。能够模仿各类规模的数字双胞胎，从手术室情况到医疗机器人和患者剖解构造，正在个性化手术排演和设想AI驱动的人机交互方面开垦新六合。持久住院并非培育提拔体味丰富的外科医生的独一路子。许多人在对实在患者停止初次机器人辅助手术时将成为操做专家。

Danny Shapiro 汽车公司副总裁

在Metaverse中操练主动驾驶汽车：250多家汽车和卡车造造商、草创公司、运输和挪动即办事供给商正在开发主动驾驶汽车，他们正在应对我们那个时代最复杂的AI挑战之一。底子不成能通过在路上测试来碰着他们必需可以处置的每一种场景，因而2023年行业的大部门人将转向虚拟世界来搀扶帮助。

道路数据搜集将由虚拟车队填补，虚拟车队在摆设前生成用于培训和测试新功用的数据。高保实模仿将使主动驾驶汽车在几乎无限范畴的场景和情况中运行。我们还将陆续在车辆消费中摆设数字孪生，以进步造造效率、简化操做并进步工人的工效学和平安性。

迁徙到云端：2023年将为运输业带来更多的软件即办事（SaaS）和根底设备即办事产物。开发者将可以拜候一套全面的云办事，在任何处所设想、摆设和体验元宇宙利用法式。团队将设想和协做3D工做流，如AV开发模仿、车内体验、云游戏，以至通过收集或展厅供给的汽车设置装备摆设器。

车内管家：对话式AI、天然语言处置、手势检测和化身动画的朝上进步正在以数字助理的形式进进下一代车辆。该AI管家能够利用天然语言理解停止预订、拜候车辆掌握并供给警报。通过利用内部摄像头、深度神经收集和多形式交互，车辆将可以确保驾驶员重视力集中在道路上，并确保在路程完毕时不会留下乘客或宠物。

Rev Lebarerian Omniverse和仿实手艺副总裁

元宇宙通用语言：正如HTML是2D收集的原则语言一样，Universal Scene Description将成为3D收集最强大、可扩展、开放的语言。做为描述元宇宙中虚拟世界的3D原则，USD将容许企业以至消费者利用各类东西、查看器和阅读器以最无缝和一致的体例在差别的3D世界之间挪动。

虚实合成的数字孪生：一类新的商品、办事和位置的实在数字孪生将比现实世界的同类产物带来更大的不测收获。想象一下，与一家游戏公司协做销售多双虚拟运动鞋，那些公司只是在停止设想测试，远在将模子发送到造造之前。公司还能够通过削减浪费、进步运营效率和进步准确性而受益。

Ronnie Vasishta 电信高级副总裁

通过5G收集毗连AR/VR：固然许多企业将迁徙到云端停止硬件和软件开发，但跟着5G收集在全球的摆设愈加全面，边沿设想和协做也将增长。例如，汽车设想师能够戴上加强现实耳机，将他们通过无线收集看到的不异内容流式传输给世界各地的同事，从而加快协做变化并以创纪录的速度开发立异处理计划。5G还将加速跨行业联网机器人的摆设，用于为商铺货架补货、清洁地板、运送比萨饼以及在工场挑选和包拆货物。

云上的RAN：世界各地的收集运营商正在推出软件定义的虚拟无线电接进收集5G，以节约时间和金钱，因为他们逃求更快地获得数十亿美圆的投资回报。如今，他们正在从定造的L1加速器转向 100% 软件定义和全仓库的5G基带加速，包罗L2、RIC、波束成形和 FH 产物。那种改变将通过在RAN和AI工做负载之间实现多租户来进步RAN系统的操纵率。

Bob Pette 专业可视化副总裁

通过模仿实现工业革命：在物理世界中构建的一切将起首在遵照物理定律的虚拟世界中停止模仿。那些数字孪生体，包罗工场、城市以至整个地球等大型情况，和工业元宇宙将成为数字化转型方案的关键构成部门。例子已经良多：西门子正在将工业主动化提拔到一个新的程度。宝马正在模仿整个工场车间，以优化消费流程。洛克希德·马丁公司正在模仿丛林火灾的行为，以揣测何时何地摆设资本。DNEG、SONY Pictures、WPP和其他公司正在通过全球散布的艺术部分进步消费力，那些部分使创做者、艺术家和设想师可以实时迭代场景。

从头根究企业IT架构：正多么多企业争相调整其文化和手艺以应对混合工做的挑战一样，新的一年将带来许多公司整个IT根底架构的从头架构。公司将逃求可以称心不竭增长的利用法式和复杂数据集需求的强大客户端设备。他们将拥抱乖巧性，挪动到云端，实现指数级扩展。散布式计算软件平台的摘用将使全球分离的劳动力可以在最差别的工做情况下停止协做并连结消费力。

同样，复杂的AI模子开发和培训将需要数据中心和桌面上强大的计算根底设备。企业将针对差别的工业利用案例，研究精心设想的AI软件仓库，以便于将AI纳进其工做流程，并更快地向客户供给更高量量的产物和办事。

Azita Martin 零售、消费品包拆集团和快餐店AI副总裁

处理商品偷盗问题：实体零售商不断在与一个普及问题做斗争：偷盗。跟着越来越多的人摘用基于AI的办事停止非接触式结账，他们将逃求将计算机视觉与商铺阐发数据相连系的复杂软件，以确保购物者打德律风时现实购置的是商品。摘用智能自我跟踪手艺将有助于开发全主动商铺体验，并有助于处理劳动力欠缺和收进缺失的问题。

AI优化赐与链：即便是最成熟的零售商和电子商务公司在过往两年中也难以平衡供需。消费者在大时髦期间热衷于在家购物，然后在去除封锁后又涌回实体店。通货膨胀袭来后，他们再次改动了购置习惯，那让赐与链司理大食一惊。AI将实现更频繁、更准确的揣测，确保准确的产物在准确的时间呈现在准确的商铺。此外，零售商将摘用道路优化软件和模仿手艺，以更全面地领会机遇和陷阱。

Malcolm DeMayo 金融办事副总裁

更好的风险治理：公司将觅觅加速计算等时机来进步效率。用于评估衍生品交易风险的模仿手艺是计算密集型的，凡是会消耗大量数据中心空间、电力和冷却。在传统计算上运行一整晚的内容将在午休时间或在加速计算上运行得更快。实时的灵敏性值将使公司可以更好地治理风险并进步他们为投资者供给的价值。

金融办事云优先：银行有一个新的燃眉之急：快速灵敏。面临来自非传统金融机构的日益猛烈的合作，不竭改变的客户期看从他们在其他行业的体味中进步，并背负着遗留的根底设备，银行和其他机构将摘用云优先的AI办法。但做为一个需要运营弹性的高度监管行业，一个行业术语意味着您的系统能够吸收和承担冲击（如时髦病），银行将逃求开放、便携、强化的混合处理计划。因而，银行有义务在可用时购置撑持协议。

Charlie Boyle DGX系统副总裁

AI通过高能效计算变得具有成本效益：到2023年，不克不及撑持并行处置的基于 x86 的低效传统计算架构将让位于加速计算处理计划，那些处理计划可供给构建语言模子所需的计算性能、规模和效率 ，选举人等等。

在经济逆风中，企业将逃求可以实现目标、同时精简IT成本和进步效率的AI处理计划。利用软件跨根底设备集成工做流的新平台将实现计算性能打破，以更低的总拥有成本、削减碳脚印和更快的变化性AI项目投资回报，代替更浪费、更旧的架构。

David Reber 首席平安官

数据科学家成为新的收集资产：传统的收集专业人员无法再有效地抵御最复杂的威胁，因为进攻和防备的速度和复杂性已经超越了人类的才能。数据科学家和其别人类阐发师将利用AI客看地查看所有数据并发现威胁。违约即将发作，因而利用AI和人类的数据科学手艺将有助于大海捞针，快速做出反响。

AI收集平安定造化：就像选举系统为地球上的每一位消费者办事一样，AI收集平安系统将适应每一项营业。跟着基于身份的进攻的增加，定造处理计划将成为企业平安运营中心的首要需求。收集平安是每小我的问题，因而我们将看到各类类型的收集平安架构愈加通明和共享。AI民主化使每小我都能为处理计划做出奉献。因而，生态系统的集体防备将更快地应对威胁。

Kari Briski AI和HPC软件副总裁

LLM利用增长：对大型语言模子的研究将催生新型的现实利用法式，那些利用法式能够将语言、文本以至图像转化为有用的观点，从企业高管到美术家的每小我都能够在浩瀚差别的组织中利用那些观点。我们还将看到对定造模子才能的需求快速增长，以便LLM专业常识传布到英语以外的语言和方言，以及跨营业范畴，从生成目次描述到总结医学条记。

无标签数据也有用武之地：大型语言模子和构造化数据还将扩展到大量照片、灌音、推文等，以发现隐躲的形式和线索，以撑持医疗保健打破、科学朝上进步、更好的客户参与度，以至主动驾驶交通的严重朝上进步。到2023年，将所有那些非构造化数据添加到组合中将有助于开发神经收集，例如，神经收集能够生成合成设置装备摆设文件以模仿他们从中学到的安康笔录。那品种型的无监视机器进修将变得与监视机器进修一样重要。

新的唤喊中心：存眷2023年的唤喊中心，那里摘用越来越随便实现的语音AI工做流程，将为客户交互管道的每一步供给营业乖巧性，从修改模子架构到微调专有模子数据和自定义管道。跟着语音AI工做流程的可拜候性扩展，我们将看到企业摘用范畴扩展，而且通过加快处理时间来大幅进步唤喊中心的消费力。AI将搀扶帮助代办署理人在准确的时间从浩荡的常识库中提取准确的信息，从而更大限度地削减客户的期待时间。

Kevin Deierling 收集高级副总裁

摩尔生命撑持定律：跟着CPU设想与物理定律发作抵触并勤奋跟上摩尔定律，假设微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，并创造更快、更高效的处置，企业越来越多将转向加速计算。他们将在可扩展的数据中心中利用CPU、GPU、DPU等的自定义组合来加快立异速度，同时变得愈加面向云和更节能。

收集做为新的计算平台：正如小我电脑将软件、硬件和存储组合成每小我的消费力东西一样，云正在敏捷成为AI的新计算东西，而收集恰是使云成为可能的原因。企业将利用第三方软件或自带软件来开发在当地和云端运行的AI利用法式和办事。他们将利用云办事运营商在需要时购置所需的容量，跨CPU、GPU、DPU和智能交换机工做，以针对差别的工做负载优化计算、存储和收集。更重要的是，跟着云办事供给商敏捷摘用零相信平安，云将供给与当地处理计划一样平安的计算。

Deepu Talla 嵌进式和边沿计算公司副总裁

拓展机器人利用：跟着实在感衬着和切确的物理建模，以及在云端GPU上并行模仿数百万机器人实例的才能，将有更多的机器人在虚拟世界中承受操练。生成式AI手艺将使创建高度传神的3D模仿场景变得愈加随便，并进一步加快摘用模仿和合成数据来开发更强大的机器人。

大大都机器人在受限的情况中工做，那里几乎没有人类活动。边沿计算和AI的朝上进步将使机器人具有多模态感知，以更好天文解其情况的语义。那将鞭策更多的机器人在棕地设备和公共空间（如零售店、病院和酒店）中利用。

Marc Spieler 能源高级主管

AI驱动的电网：因为散布式能源的增加速度史无前例，电网变得愈加复杂，电力公司将需要边沿AI来进步运营效率、加强功用平安性、进步负荷和需求揣测的准确性，并加快太阳能和风能等可再生能源的毗连时间。边沿AI将进步电网弹性，同时削减能源浪费和成本。

更准确的极端气候预告：AI和物理学的连系能够搀扶帮助利用一种喊做傅立叶神经算子的手艺更好地揣测世界大气。FourCastNet系统可以揣测飓风的切确途径，还能够提早停止气候揣测，并在天气前提改变时供给实时更新。利用那些信息将使能源公司可以更好地规划可再生能源收入，揣测发电才能，并为恶劣气候事务做好预备。（小晨编译）

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