生成式人工智能（AI）成為2023年激動人心的科技故事。其影響力堪比互聯(lián)網(wǎng)和智能手機的出現(xiàn)。生成式AI的傳奇仍在延續(xù)，科技界也在翹首以盼下一位superstar的到來。包括美國初創(chuàng)企業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣平臺公司ClearBlade創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官艾瑞克·西蒙尼在內(nèi)的多位業(yè)界杰出人物指出，在計算機和移動設(shè)備等各類產(chǎn)品中嵌入AI的邊緣AI，或?qū)⒊蔀?024年科技行業(yè)的熱門話題。通過在個人電腦等設(shè)備而非服務(wù)器上運行AI，聊天機器人等生成式AI的功能將變得更加容易實現(xiàn)。"ChatAI"可用于個性化推薦和決策支持。江蘇AI寫作ChatAI中文版
邊緣AI模型能結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、天氣模式、電網(wǎng)健康狀況和其他信息，為客戶提供更高效的能源生產(chǎn)、分配和管理信息。裝配了AI的傳感器會掃描設(shè)備上的缺陷，并在機器需要維修時發(fā)出警報，以便及早解決問題。配備了AI的現(xiàn)代醫(yī)療儀器可使用較低延遲的手術(shù)視頻流完成微創(chuàng)手術(shù)。隨著邊緣AI不斷滲入人們的電器和智能手機中，它們會逐漸適應(yīng)并學(xué)會與人類的日常命令自然交互。未來，在影視作品中曾出現(xiàn)的機器人助手、通用翻譯器等科幻產(chǎn)品終將變?yōu)楝F(xiàn)實。黑龍江AI助手ChatAI網(wǎng)址"ChatAI"能夠模擬不同類型的對話風(fēng)格。
在中美之外，東南亞也成為中美大模型交鋒的主戰(zhàn)場。在東南亞，AI還正方興未艾，雖然落地步伐相對慢，但還是能看到希望。整個東南亞地區(qū)的國家，都在擁抱AI。中美兩股AI旋風(fēng)正在東南亞交匯。AI在東南亞并不算是新興行業(yè)，在大模型浪潮之前，東南亞就因低廉的人力成本等因素聚焦了智能客服、人工標(biāo)注等AI相關(guān)應(yīng)用。但在今年來到東南亞后，科大訊飛云平臺事業(yè)群副總裁周傳福明顯的感受是：除了原來的這部分傳統(tǒng)項目，現(xiàn)在更多地看到像媒體行業(yè)、金融行業(yè)等都在更加熱烈地討論、擁抱AIGC、大模型等新技術(shù)。雖然目前東南亞使用較多的還是來自O(shè)penAI等歐美AI公司的大模型，但在東南亞AI界，也不乏科大訊飛、華為、海康威視等中國科技公司的身影。
自動駕駛技術(shù)無疑是人工智能在汽車行業(yè)中非常令人矚目的應(yīng)用。這項技術(shù)通過整合高級的傳感器，如雷達、激光掃描儀（LIDAR）、攝像頭以及精密的全球定位系統(tǒng)（GPS），與復(fù)雜的AI算法相結(jié)合，使得自動駕駛汽車能夠在各種道路條件下安全地進行導(dǎo)航和操作。這些車輛能夠?qū)崟r處理大量數(shù)據(jù)，識別周圍環(huán)境中的物體和障礙物，預(yù)測其他車輛和行人的行為，從而做出快速而準(zhǔn)確的駕駛決策。除了自動駕駛，AI在汽車行業(yè)的其他應(yīng)用也在快速發(fā)展。在車輛維護方面，AI可以分析車輛的運行數(shù)據(jù)，預(yù)測潛在的故障和維護需求，從而提前進行維修，減少意外故障的發(fā)生，延長車輛的使用壽命。智能診斷系統(tǒng)能夠幫助車主和維修人員快速準(zhǔn)確地識別問題，提高維護效率。"ChatAI"可以幫助人們準(zhǔn)備面試和演講。
全球由邊緣AI提供支持的智慧城市數(shù)量正不斷增加，交通管理和能源利用效率以及公共安全不斷得到提升。邊緣AI還通過個性化計劃來改善患者監(jiān)測和疾病診斷，從而為醫(yī)療保健帶來不錯的效果。此外，亞馬遜、IBM、博世等企業(yè)已在其產(chǎn)品和運行設(shè)備中也采用邊緣AI技術(shù)。英偉達公司認(rèn)為，隨著技術(shù)的進一步成熟，邊緣AI的力量也將極大釋放出來，助推下一波AI應(yīng)用浪潮。邊緣AI將為人類帶來很多以前無法想象的新機會，如幫助放射科醫(yī)生識別病理，為人們在高速公路上駕駛汽車保駕護航，幫助植物授粉等。"ChatAI"可以輔助進行數(shù)據(jù)分析和解釋。四川AI寫作ChatAI官網(wǎng)
"ChatAI"可以作為學(xué)習(xí)新事物的工具。江蘇AI寫作ChatAI中文版
AI在解決數(shù)學(xué)問題時可能出現(xiàn)錯誤的原因有幾個方面。首先，AI模型的性能取決于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含錯誤，或者沒有充分涵蓋特定類型的數(shù)學(xué)問題，那么AI在處理這些問題時可能會出錯。其次，數(shù)學(xué)問題往往需要精確和邏輯嚴(yán)密的推理，而目前的AI技術(shù)主要基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)，可能在理解復(fù)雜或抽象概念上存在局限。此外，數(shù)學(xué)問題的表述方式多樣，AI可能無法準(zhǔn)確理解問題的真實意圖，算法和計算限制也可能導(dǎo)致AI在處理特別復(fù)雜或高度抽象的數(shù)學(xué)問題時出現(xiàn)錯誤。江蘇AI寫作ChatAI中文版