生成式人工智能的快速发展为诸多行业带来新机遇,多家企业加码布局

生成式人工智能的快速发展为诸多行业带来新的机遇。当下,众多企业加速布局边缘AI,加速大模型降本,也推进了具身机器人、数字人等智能终端的迭代发展。
在7月24日举行的第十七届英特尔网络与边缘计算行业大会上,机器人、深信服、数码视讯、中科创达等上市公司企业代表现身,分享了其在边缘AI领域布局的最新进展。英特尔方面表示,将与中国企业持续深度布局边缘算力,以加速AI大模型在实际场景中的应用落地。
边缘 AI 正在成为科技巨头争夺的下一块高地。中国联合国采购促进会副秘书长宋嘉表示:“随着大模型和算力的底层技术不断完善,生成式 AI 带动应用端革命,大模型部署在边缘侧成为必然趋势。AI 与边缘计算的融合,也为产业链发展带来新机遇。”
大会展区现场,一个名为“小英”的 AI “3D” 虚拟数智人吸引了参观者的目光。它可以与参观者互动,并担任营业厅客服代表等多类职务。据工作人员介绍,“小英”是一个完全部署于边缘端的数智人,基于英特尔酷睿处理器与独立显卡技术,集成了先进的大语言模型和 RAG 技术。
随着芯片算力、虚拟现实、大模型的飞速发展,数智人技术已经从科幻走向现实。除了外观高度逼真,数智人还拥有强大的交互能力与智能算法,能够落地各行业应用。工作人员表示:“随着生成式 AI 对算力需求及应用要求的提升,众多云端生成式 AI 正向边缘侧和端侧迁移,释放生成式 AI 的更多潜力。”
除了“小英”这种 AI 数字人,大会还展出了具身机器人、机械臂、智能网联汽车路测设备以及低空预警和 5G 边网融合场景。
科东(广州)软件科技有限公司 AI 研究员研发工程师张雷表示:“融入最新的语言大模型及多模态环境感知技术,基于英特尔最新一代计算平台,科东智能机械臂控制系统可以通过自然语言驱动机械臂执行任务,满足工业场景中轻量化本地部署需求,同时做到数据不出厂,大幅提高效率。”
随着生成式 AI 的快速发展,云端算力面临成本以及供给压力,逐步无法承载 AI 需求,AI 应用的范围与深度也渐渐被限制。为了突破这一瓶颈,众多厂商联合抢先布局边缘 AI,从而解决延迟、隐私和成本等关键问题,让 AI 技术在更多领域得到应用。
“边缘计算很好地解决了数据本地化需求,降低大模型部署成本,有力推动具身智能机器人、数字人等终端及应用的迭代发展。”张雷说。
多家企业积极备战边缘 AI,推进大模型在边缘场景的部署。深信服工程师表示,公司实现在垂直领域安全大模型的高效能部署,极大提升了大语言模型的处理速度,进一步降低了运营成本。数码视讯相关负责人称,采用 AI 分辨率软件,公司转码器实现了图像重建等功能,并可以利用生成式 AI 算法自动产生超高清视频内容。
英特尔副总裁兼网络与边缘计算事业部中国区总经理陈伟表示,基于对边缘 AI 趋势的洞察,公司推出了专为边缘和网络 AI 设计的模块化平台,从而推动企业加速 AI 在边缘和网络的开发应用等,已经落地制造、交通、医疗等多个领域。
边缘 AI 市场不断升温,成为当下企业竞争的热门领域。除上述企业外,高通、英伟达均在进军边缘计算领域,国内三大运营商、网宿科技等企业也均在从不同路径布局边缘 AI 市场。
生成式 AI 技术与边缘计算的融合,也有望释放巨大的产业空间。据调研机构 Gartner 预测,到 2026 年,80% 的全球企业将使用生成式 AI,50% 的全球边缘部署将包含 AI。
英特尔中国区总经理王稚聪表示,AI 正在成为经济重要的驱动力。英特尔将基于边缘 AI 研发,进一步推动与中国本地大模型厂商进行适配优化,提升各行业的生产效能和产品创新。
与此同时,芯片端巨头、大模型玩家、制造企业加速边缘 AI 相关布局,也在带动边缘计算规模提升以及产业链升级。
根据机构 STL Partners 预测,到 2030 年,全球边缘计算潜在市场规模将增长到 4450 亿美元,行业复合年增长率高达 48%。民生证券认为,在边缘侧推理的轻量化大语言模型有望带动边缘 AI 计算成长,加速边缘硬件市场更新迭代。边缘侧终端、算力、芯片等产业链环节均有望迎来规模性发展。

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