真正引爆AI PC的是“天时”,也就是大语言模型步入实用化。大语言模型的突破很好地解决了自然语言交互和数据训练的问题,极大地降低了普通用户利用AI算力的门槛。前面我举了很多嵌入办公应用的例子,在这里,我可以再举一个例子:科东智能控制器的多模态视觉语言模型与机械臂的结合。机械臂是司空见惯的机器人应用,早就可以结合机器视觉做各种操作,移动、分拣物品等等。但物品的识别和操作,传统上是是需要预训练和编程的。结合大语言模型后,整套系统就可以做多模态的指令识别与执行了,譬如我们可以说:把手机放到那张纸上面。在这个场景中,我们不再需要教会机器人手机是什么、纸是什么,不需要给具体的坐标,不需要规划移动的路径。自然语言的指令,摄像头的图像,这些多模态的输入被很好地融合,并自行生成了执行指令给机械臂。对于这样的工业场景,整套流程可以在一台笔记本电脑等级的算力平台上完成,数据不需要出厂。
所以,AI PC给我们带来的,绝对不仅仅是“更快的马车”,而是颠覆了PC的使用模式,拓展了用户的能力边界。盘点已有的ISV与解决方案,我们可以将AI PC的应用总结为六大场景:
●AlChatbot:针对特定行业和领域更加专业的问答。
●AIPC助理:直接对PC操作,处理个人文件、照片、视频等。
●AlOffice助手:Office插件,提升办公软件使用效率。
●AI本地知识库:RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)应用,包括各类文本和视频文件。
●AI图像视频处理:图像、视频、音频等多媒体信息的生成与后期处理。
●AIPC管理:更加智能高效的设备资产及安全管理。
小结
基于酷睿Ultra的AI PC首先是更快、更强、更低功耗、更长待机的PC,这些硬件特性支撑的AI应用对我们的使用体验、使用模式带来了更深刻的改变。获得“智能涌现”加持的PC不再仅仅是生产力工具,在某些场景中,它直接可以化身协作者甚至操作者。这背后既有微架构和生产工艺提升带来的性能改进,也有大语言模型等新质生产力的赋能。
如果我们将CPU、GPU、NPU视作是AI PC的三大算力,相应的,也可以将AI PC让AI本地化(端侧)落地的价值归纳为三大法则:经济、物理、数据保密。所谓经济,是数据在本地处理可降低云服务成本,优化经济性;物理则对应云资源的“虚”,本地AI服务可以提供更好的及时性,更高的准确性,避免了云与端之间的传输瓶颈;数据保密,是指用户数据完全留在本地,防止滥用和泄露。
在2023年,大语言模型的狂飙成就了云端的AI元年。2024年,大语言模型的端侧落地开启了AI PC元年。我们也期待AI在云与端的交织发展当中不断夯实应用,源源不绝地释放强大生产力。(来源:益企研究院)
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