“在AI技術的研發和應用中，需要注重訓練與推理的并舉。訓練是AI技術創造能力的基礎，而推理則是實作價值變現的關鍵。”
文 ｜動點科技
作者｜黃塵排版｜Miziko
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人工智能應用的日益普及和生成式人工智能的飛速發展，加深了移動行業與其他領域之間的聯系，建立強大的基礎設施以支援人工智能的發展是當下至關重要的任務。普華永道會計師事務所此前釋出報告，到2030年人工智能将為全球經濟貢獻15.7萬億美元。在這塊紅利蛋糕中，相關技術将推動中國的GDP增長26%。
随着對生成式人工智能的迷戀階段逐漸過去，業界更呼喚能切實落地的AI應用及服務。企業和消費者開始尋求那些能夠直接解決現實問題、提高效率、增強體驗的人工智能解決方案。這種轉變标志着人工智能發展的一個重要轉折點——從概念驗證和實驗性探索，到實際內建和廣泛應用的過渡。
AI 引領内容互動變革和萬物互聯發展
在快速發展的現代社會中，AI正日益成為推動社會進步和創新的關鍵力量。在2024 MWC上，華為常務董事、ICT基礎設施業務管理委員會主任汪濤表示：“AI技術通過其強大的資料處理和學習能力，正在引領内容互動的再次變革。從提升互動效率到提高互動品質，再到擴充互動對象的數量，AI正推動着移動通信流量的爆炸式增長。”
例如，生成式内容将取代傳統的檢索式内容，AI助理能夠在幾秒鐘内自動檢查海量文檔并生成圖檔，極大地提高了資訊擷取的效率。同時，随着IPC技術的發展，全模态内容的生産方式将使得互動的資訊量達到百倍以上的提升。此外，随着每個終端内置超百個甚至更多的本地小模型，終端互動對象将從單一的人機互動擴充到更多的機器互動，進一步推動了流量的增長。
AI技術在汽車領域的應用，将徹底改變人們的出行方式。智能網聯汽車不僅能夠提供更為愉悅和安心的出行服務，還将通過智能座艙和自動駕駛技術，颠覆傳統的駕駛模式。車載流量的百倍增長，以及自動駕駛模式下每月百GB的資料上傳，将極大地推動移動通信産業的發展。
AI技術将極大地拓展萬物互聯的邊界。随着機器獲得了内容的思維和移動性，網絡連接配接将從碳基人擴充到矽基人，創造出數百億的新人員。在個人層面，未來每個人将擁有AI助理來實時響應各種需求，實作從工具到夥伴的進化。在行業層面，智慧工廠将配備多個AI大腦，驅動AI機器員工深入到每個生産環節，實作提質增效。預計到2030年，AI機器人将進入發達國家的80%以上的工廠，滲透全球三分之一以上的生産崗位，與人類共同生産和工作。
端側 AI 加速普及
端側AI的發展是近年來科技領域的一大熱點，它代表了人工智能技術在終端裝置上的深度內建與應用。
具體而言，端側AI是在終端裝置上實作人工智能技術的運作與處理。與傳統的雲側AI相比，端側AI将資料處理和分析的能力下放到終端裝置，如智能手機、智能家居裝置等。這種轉變帶來了多重意義：首先，它降低了對雲端伺服器的依賴，提高了資料處理的速度和效率；其次，它增強了資料的安全性，因為使用者資料在本地進行處理，減少了資料洩露的風險；最後，它推動了智能裝置的普及和應用，使得更多裝置能夠具備智能化功能。
端側AI的發展離不開一系列核心技術的支援。其中，機器學習算法是端側AI的基礎，它使得終端裝置能夠自主學習和改進；深度學習架構提供了高效的模型訓練和推理能力；神經網絡優化技術則針對端側裝置的計算能力進行了優化，提高了模型的運作效率；硬體加速技術則通過利用硬體資源來加速計算過程，進一步提升了端側AI的性能。
端側AI的應用場景廣泛且多樣化。在智能手機領域，端側AI可以實作人臉識别、語音識别、自然語言處理等功能，為使用者提供更加便捷和智能的互動體驗；在智能家居領域，端側AI可以實作對家居裝置的智能控制和管理，提高家庭生活的舒适度和便捷性；在自動駕駛領域，端側AI可以實作車輛的自主導航和決策功能，提高交通安全性；在醫療領域，端側AI可以輔助醫生進行疾病診斷和治療方案制定，提高醫療品質和效率。
近期蘋果在 WWDC 2024 上披露的Apple Intelligence重構了iOS 18的底層作業系統，并将AI深度融入蘋果的智能終端全産品線。業内人士認為，蘋果這一戰略與榮耀提出的四層AI架構有着相似之處，對此，榮耀 CEO 趙明表示：“所有的廠家一定都會跟随我們這條路，因為這才是手機廠家在AI上正确的發展方向和政策……未來端側AI的道路一定會越走越寬，不僅是把網絡側AI的能力放在硬體上，而是真的用AI來重構作業系統，跟各種底層硬體相結合。”
盡管端側AI具有廣闊的發展前景和巨大的應用潛力，但它也面臨着一些挑戰和機遇。挑戰主要包括：硬體性能的限制、資料隐私和安全的保護、模型複雜度和計算資源的平衡等。為了解決這些問題，需要不斷探索新的技術和方法，提高端側AI的性能和安全性。同時，随着5G、物聯網等技術的不斷發展，端側AI也迎來了新的發展機遇。這些技術為端側AI提供了更加豐富的資料源和更加高效的通信方式，使得端側AI能夠更好地發揮其在各個領域的作用，為人們帶來更多的便利和智能化體驗。
AI 的挑戰與對策
随着人工智能技術的迅猛發展，我們迎來了一個前所未有的變革時代。然而，AI技術的發展并非一帆風順。在AI技術發展的過程中，目前面臨着三個主要的挑戰：一是算力的供給瓶頸，二是AI在關鍵場景應用中的準确性問題，三是AI技術商業閉環的建構挑戰。這些挑戰需要我們共同面對，尋找解決方案。
為了克服這些挑戰，中興通訊總裁、執行董事徐子陽提出了若幹思路。具體來說，通過建構更大規模的算力叢集，實作算力的有效供給。這需要加強晶片、伺服器、資料中心等各個層面的連接配接和協作，共同打造一個高效、可靠的算力網絡；在AI技術的研發和應用中，需要注重訓練與推理的并舉。訓練是AI技術創造能力的基礎，而推理則是實作價值變現的關鍵。隻有訓練與推理并重，才能確定AI技術在實體經濟中發揮更大的作用。
當然，AI技術的發展也離不開整個産業鍊的共同努力。是以還需要加強産業鍊上下遊的合作，共同推動AI技術的研發、應用和推廣。通過合作，上下遊企業可以共享資源、降低成本、提高效率，共同推動AI技術的發展。
英特爾中國區網絡與邊緣事業部CTO及首席 AI 工程師張宇認為：“AI需要整個産業鍊的通力合作，它是需要有智譜AI、百度這樣的企業去建構大模型這樣的一些服務，需要有聯想這樣的公司讓這些服務能夠在具體的硬體裡落地，也需要有英特爾這樣的晶片公司去提供底層的算力網絡支撐。”
結語
展望未來，AI技術将繼續在各個領域發揮其潛力，不僅為中國乃至全球經濟貢獻巨大的增長動力，也将為人們的工作和生活帶來深遠的變化。随着技術的不斷成熟和應用的不斷深入，一個由AI驅動的智能新紀元将向我們走來。
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