引言
【算力豹导读】2024年，人工智能行业迎来了前所未有的发展机遇，特别是在大模型（AIGC/AGI）、智能网联汽车、AI PC与手机以及具身智能等领域，算力应用与终端技术的结合正在推动行业的变革和创新。本文将对这些领域的最新进展进行盘点，揭示人工智能未来的发展方向。
此前算力豹盘点过关于算力产业链的相关文章，涵盖了目前新时代背景下的算力产业全景，了解相关内容请点击下方链接
【算力大盘点】一文带您了解算力底座！——算力产业链金字塔分层的第一层
【算力大盘点】第三弹！“算力平台与服务——运营商、云计算、IDC、AIDC、智算中心、超算中心”的进展与趋势
今天将为您继续深度解读算力产业链的金字塔分层的顶层——算力应用与终端——大模型（AIGC/AGI、智能网联汽车、AI PC与手机、具身智能）
基本概念解读
算力应用与终端——大模型
随着人工智能技术的不断成熟，算力已成为衡量一个国家或地区数字经济发展水平的重要指标。
大模型，特别是AIGC（生成式人工智能）和AGI（通用人工智能），以其强大的数据处理和学习能力，正在成为推动人工智能发展的核心力量。
智能网联汽车、AI PC与手机、具身智能等终端应用，则是算力应用的重要载体，它们通过集成先进的算法和传感器，实现了更加智能、高效的交互和服务。
一、大模型：AIGC/AGI引领创新
随着技术的进步，AIGC（生成式人工智能）和AGI（通用人工智能）逐渐成为行业热点。2024年，AIGC技术在多个应用领域展现出巨大的潜力，从医疗到教育，从金融到工业，这些领域的创新实践不仅推动了技术的发展，也为行业树立了新的标杆。例如，在医疗领域，AIGC技术正在被用于辅助诊断和治疗，大大提高了医疗效率和准确性。
与此同时，AGI作为人工智能领域的终极目标，也在2024年取得了显著的进展。腾讯发布的《2024大模型十大趋势》报告指出，前沿企业和研究机构正在不断拓展模型规模，探索Scaling Law的科学边界，而更多的企业则开始面向特定任务或场景打造垂直模型，以实现更好的效果、性能和成本平衡。
二、智能网联汽车：算力与安全的双重挑战
智能网联汽车作为人工智能和汽车行业深度融合的产物，正在经历快速的发展。2024年，智能网联汽车在算力需求和安全性能方面面临着双重挑战。一方面，随着自动驾驶技术的不断升级，汽车需要处理的数据量呈指数级增长，这对算力提出了更高的要求。另一方面，自动驾驶汽车的安全性也成为行业关注的焦点，如何在复杂的交通环境中确保汽车的安全行驶，是行业亟待解决的问题。
三、AI PC与手机：终端设备的智能化升级
2024年，AI PC和AI手机作为智能终端设备的代表，正在经历智能化的升级。AI PC通过搭载大模型，实现了更加智能的交互和个性化的服务，为用户带来了更加便捷和高效的使用体验。而AI手机则通过集成先进的算法和传感器，实现了更加精准的用户识别和场景感知，为用户提供了更加个性化的服务。
四、具身智能：从概念走向落地
具身智能作为人工智能领域的一个新兴方向，正在从概念走向落地。2024年，随着技术的进步和成本的降低，越来越多的企业开始推出自己的首款人形机器人。这些机器人不仅具备学习和理解真实世界的能力，还能够通过具身智能技术更好地适应复杂环境并完成任务。例如，在制造业中，人形机器人已经开始被用于自动化生产线和仓储物流等领域，大大提高了生产效率和降低了成本。
算力应用与大模型技术
AIGC与AGI
AIGC（生成式人工智能）是利用人工智能技术生成多样化内容的技术，其基于大模型的技术框架，能够创造出具有创新性和实用性的内容。近年来，AIGC在医疗、教育、金融等领域的应用取得了显著进展，推动了行业的数字化转型。例如，百度美国研究院与斯微生物等团队合作，发表了关于mRNA序列优化算法的论文，展示了AIGC在生物医药领域的潜力。
AGI（通用人工智能）则是人工智能领域的终极目标，旨在实现具有人类智能水平的智能系统。当前，AGI的研究仍处于探索阶段，但已有研究表明，通过集成先进的算法和算力资源，AGI在特定任务上已取得了初步成果。例如，AlphaGo的胜利深刻启发了人们对智能体潜在影响的认识，而大模型的崛起则推动了AI智能体的发展。
智能网联汽车
智能网联汽车是结合了人工智能、物联网和通信技术的新型汽车形态，其通过集成先进的传感器、算法和算力资源，实现了更加智能、高效的驾驶和交互体验。近年来，智能网联汽车在自动驾驶、环境感知、决策控制等方面取得了显著进展。例如，特斯拉FSD自动驾驶系统的成功应用，展示了智能网联汽车在自动驾驶领域的潜力。
AI PC与手机
AI PC与手机是结合了人工智能技术的新型智能终端设备，其通过搭载大模型和先进的算法，实现了更加智能、个性化的交互和服务。近年来，AI PC与手机在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面取得了显著进展，为用户提供了更加便捷、高效的使用体验。例如，苹果推出的Apple Vision Pro混合现实头显，展示了AI技术在智能终端设备中的创新应用。
具身智能
具身智能是结合了人工智能技术和机器人技术的新型智能形态，其通过集成先进的传感器、执行器和算法，实现了更加灵活、高效的交互和操作。近年来，具身智能在机器人导航、环境感知、任务规划等方面取得了显著进展，为智能制造、服务机器人等领域提供了新的解决方案。例如，谷歌学术报告称，具身AI出版物的数量在2024年呈指数级增长，展示了具身智能技术的快速发展。
在联系与共存中发展
一、技术架构与控制系统的发展
端到端AI控制系统的普及：2024年，具身智能中的端到端AI系统应用变得更加普遍，推动了从传统模块化设计的机器人控制系统向统一的、深度学习驱动的端到端架构过渡。
端到端AI系统通过使用多模态感知输入（如视觉、听觉、触觉等）直接生成输出动作，省去了中间手工特征提取与任务分解的步骤，实现了高度集成的控制策略。
Transformer架构与强化学习的优化：Transformer架构的优化以及Reinforcement Learning的进步，使得AI能够有效应对复杂的环境和决策任务。
谷歌DeepMind推出了一款基于Transformer多模态输入的新型具身智能模型，实现了对复杂环境中多任务行为的统一控制。
新型AI芯片的出现：NVIDIA推出了新一代专为具身智能设计的AI芯片，大幅提升了计算速度和能效。
该芯片集成了多模态处理单元，能够实时处理视觉、听觉和触觉信号，使得具身机器人在复杂环境中能够迅速做出精准反应。
二、具身Agent技术的突破
多模态感知能力的提升：具身Agent的关键在于其多模态感知能力，能够融合来自视觉、听觉、触觉和力反馈等传感器的数据，形成对环境的全方位理解。
斯坦福大学与Boston Dynamics的联合团队开发了一种基于多模态融合的神经网络架构，使得具身Agent能够在动态和未知环境中实时理解并做出响应。
自监督学习的应用：Meta AI和MIT联合发布了一项具身Agent的自监督学习研究，通过机器人自主探索环境，构建环境模型，并在特定任务中实现快速适应。
自监督学习通过机器人与环境的交互自动生成训练数据，减少了对人工标注数据的依赖。
强化学习与模仿学习的结合：强化学习与Imitation Learning的结合催生了一种新的学习范式，使得机器人能够快速掌握复杂的动作技能。
OpenAI推出的具身Agent框架结合了人类演示的模仿学习与自主探索的强化学习，提高了机器人的自主性。
三、行业应用与商业化进展
工业制造领域：具身智能使得机器人从“能动”到“能干活”转变，为工业制造业的智能化升级提供了强大支持。
微软正计划将ChatGPT的能力扩展到机器人领域，通过自然语言和ChatGPT交流来控制机械臂、无人机等。
自动驾驶领域：具身智能通过提升开放交通环境适应性，实现了安全可靠驾驶。
特斯拉的自动辅助驾驶系统Autopilot通过车载传感器和摄像头收集数据，实现了自适应巡航控制、车道保持辅助等功能。
物流运输领域：具身智能技术赋能物流机器人，提升了工作效率和管理水平。
亚马逊在其仓库运营中测试了由Agility Robotics开发的人形双足机器人Digit，用于卸载货车、搬运箱子等任务。
家庭服务领域：具身智能家庭服务机器人已经发展到可以进行地面清洁、物品搬运和基本家务的多功能机器人阶段。
未来，通用具身智能机器人将成为全场景家庭助手，像汽车一样走进千家万户。
算力应用与终端正呈现出的趋势：
一、算力资源的优化分配
需求监测与动态调整
算力网络需要高效地分配计算资源以满足不同用户和应用的多样化需求。这要求网络能够实时监测资源使用情况，并动态调整资源分配策略，以避免资源闲置或过载。
降低延迟与提升效率
计算任务的快速响应需要低延迟的网络环境。算力网络必须解决数据在网络中传输的延迟问题，特别是在处理实时性要求高的应用时，如自动驾驶等。
边缘服务器的引入可以有效降低延迟，因为它们位于网络的“边缘”，通常靠近终端用户或设备，能够更快地处理请求。
成本控制
搭建和维护算力网络需要投入大量资金，因此需要在保证性能的同时尽量降低成本。这包括优化算力网络布局，减少不必要的传输成本，以及提高计算资源的利用率等。
二、终端设备的智能化升级
AI技术的推动
随着生成式人工智能技术的迅猛爆发，硬件终端智能领域正经历着前所未有的变革。AI技术推动了硬件终端的智能化发展，使得各种智能设备具备更强的计算能力和更丰富的应用场景。
端云混合部署
端云混合AI部署模式逐渐成为主流。在这种模式下，终端设备和云端服务器共同承担计算任务，实现资源的优化配置和高效利用。这不仅可以提高计算效率，还可以降低传输成本和数据安全风险。
智能化应用场景
智能化终端设备已经广泛应用于各个领域，如智能家居、智能医疗、智能出行等。这些设备通过收集和分析数据，为用户提供更加个性化、智能化的服务体验。
三、大模型在不同应用场景中的适应性
预训练与微调
大模型可以通过预训练和微调等方法进行优化，以适应不同的业务场景和需求变化。预训练可以使模型具备通用的知识表示能力，而微调则可以使模型针对特定任务进行精细调整，从而提高模型的准确性和效率。
多场景应用
大模型已经广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。在自然语言处理领域，大模型可以实现智能问答、情感分析、机器翻译等功能；在图像识别领域，大模型可以实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能；在语音识别领域，大模型可以实现语音转写、语音翻译等功能。
跨场景迁移
大模型具有强大的泛化能力，可以跨场景迁移应用。例如，一个训练好的自然语言处理模型可以应用于多个文本处理任务，而无需对每个任务进行单独训练。这种跨场景迁移能力使得大模型在多个领域都具备广泛的应用前景。
写在最后
算力应用与终端技术的结合正在推动人工智能行业的变革和创新。大模型（AIGC/AGI）、智能网联汽车、AI PC与手机、以及具身智能等领域的最新进展，不仅展示了人工智能技术的巨大潜力，也为行业的未来发展指明了方向。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，算力应用与终端技术将继续引领全球新一轮产业变革，加速智能时代的到来。
然而，当前研究中仍存在一些未解决的问题和挑战，如算力资源的优化分配、终端设备的智能化升级、以及大模型在不同应用场景中的适应性等。因此，未来研究可以进一步探讨这些问题，提出更加有效的解决方案和策略，以推动算力应用与终端技术的持续发展。
