6月7日，为期4天的中国台北电脑展（COMPUTEX 2024）落下帷幕。该展会集聚了PC领域上下游企业，英伟达、AMD、高通、英特尔等业内巨头纷纷在该展会上展示了最新一代产品和前沿技术。

  其中，“AI教父”、英伟达创始人兼CEO黄仁勋（Jensen Huang）发表了一场主题为“开启产业革命的全新时代”的演讲，演讲中他不仅推出了众多英伟达新产品，展示了英伟达在芯片和AI技术领域的一马当先的优势，还向外界分享了其对AI未来发展、芯片以及机器人技术的见解。

  钛媒体App对黄仁勋的演讲全文进行了梳理，将其浓缩为六大预言，并从中观察到AI未来五大应用场景，整理如下，供读者参考。

  黄仁勋强调：“今天，我们正处于计算领域重大转变的风口浪尖。AI 和加速计算的交汇将重新定义未来。”他预测，未来，全球AI产业规模将高达100万亿美金，比之前IT时代的3万亿美元高出33万倍以上，具有强大的市场前景。

  黄仁勋在本次展会中发布了英伟达四款全新的AI PC，并表示：“未来的PC将成为AI的载体，它们将在后台默默地为你提供帮助和支持。同时，这些PC还将运行由AI增强的应用程序，无论你是进行照片编辑、写作还是用其他工具，都将享受到AI带来的便利和增强效果。此外，你的PC还将能够托管带有AI的数字人应用程序，让AI以更多样化的方式呈现并在PC上得到应用。显然，PC将成为至关重要的AI平台。”

  黄仁勋指出，近二十年来，英伟达始终致力于加速计算的研究。CUDA技术增强了CPU的功能，将那些特殊处理器能更高效完成的任务卸载并加速。事实上，由于CPU性能扩展的放缓甚至停滞，加速计算的优势愈发显著。因此他预测，每个处理密集型的应用都将实现加速，且不久的将来，每个数据中心都将实现全面加速。在这一过程中，黄仁勋强调了软件在实施加速计算中的及其重要的作用。“要实现加速计算，软件一定要进行全面重写，这也是整一个完整的过程中最具挑战性的。”

  黄仁勋认为，物理人工智能正引领AI领域的新浪潮，它们深谙物理定律，并能自如地融入我们的日常生活。为此，物理人工智能不仅需要构建一个精准的世界模型，以理解如何解读和感知周围世界，更需具备卓越的认知能力，以深刻理解我们的需求并高效执行任务。

  黄仁勋称，展望未来，机器人技术将不再是一个遥不可及的概念，而是日益融入我们的日常生活。当提及机器人技术时，人们往往会联想到人形机器人，但实际上，它的应用远不止于此。机械化将成为常态，工厂将全面实现自动化，机器人将协同工作，制造出一系列机械化产品。它们之间的互动将更加密切，共同创造出一个高度自动化的生产环境。

  谈及机器人产业，黄仁勋表示：“机器人技术和物理人工智能的时代已经到来，它们正在各地被大范围的应用，这并非科幻，而是现实，令人倍感振奋。”

  黄仁勋预测，未来工厂内的机器人将成为主流，它们将制造所有的产品，其中两个高产量机器人产品尤为引人注目：一个是无人驾驶汽车或具备高度自主能力的汽车；另一个则可能是由机器人工厂高产量制造的产品是人形机器人。

  黄仁勋在COMPUTEX 2024现场演示AI音乐创作，他随机说了4句线句话秒编成了一首歌，还能要求AI播放与清晨心情相配的音乐。

  在未来，AI支持的虚拟助手能理解并回答用户的问题，或者执行指令以控制家庭娱乐/家居设备，如播放音乐、视频，推荐电影和电视节目，调控灯光、温度调节器、门锁、安全系统等。

  黄仁勋在演讲中预测，未来有两种类型的机器人尤为引人注目，其中之一便是无人驾驶汽车或具备高度自主能力的汽车。

  事实上，AI在无人驾驶汽车中的应用场景非常广阔，比如提供无驾驶员的出租车服务，乘客能够最终靠应用程序呼叫车辆，如Waymo的无人驾驶出租车服务。在公共交通领域，无人驾驶公交车在城市中运营，提供高效、安全的公共交通服务。例如，新加坡和瑞典等国家正在测试无人驾驶公交车。AI还能改善现有的交通系统。通过深度学习和机器学习技术，无人驾驶汽车能够识别路标、预测其他车辆和行人的行为，从而安全地驾驶。

  在人车交互方面，AI可以优化现有的汽车用户交互界面，包括语音助手、触摸屏控制、手势识别等，提升使用者真实的体验。例如，乘客能够最终靠语音指令控制车辆的行驶目的地和行驶模式。

  黄仁勋提及机器人技术时称，它的应用远不止于人形机器人。在未来，机械化将成为常态，工厂将全面实现自动化，机器人将协同工作，制造出一系列机械化产品。它们之间的互动将更加密切，共同创造出一个高度自动化的生产环境。

  这一“未来工厂完全由机器人运作”的设想，通常被称为“灯塔工厂”或“黑灯工厂”，可通过高度自动化和智能化，能够在没有或基本上没有人类干预的情况下运作，也是工业4.0的重要目标之一。

  要实现这一目标，能借助AI算法优化生产流程，实时调整机器人操作，提高效率和质量。机器学习能够适用于预测设备故障和进行预测性维护，减少停机时间。同时，机器人需要具备更高的灵活性和智能，以适应复杂的生产任务。例如，协作机器人（Cobots）和多功能机器人能处理多种类型的生产任务。

  场景四：生成式 AI 全面渗透医疗行业，一揽子解决从制药到基因编译的各类痛点，大幅度降低医疗成本

  黄仁勋在本次展会演讲中谈到了ChatGPT，他表示，此前很长一段时间，AI的焦点大多分布在在感知领域，如自然语言理解、计算机视觉和语音识别，这些技术致力于模拟人类的感知能力。但ChatGPT带来了质的飞跃，它会逐个生成Token，这些Token可以是单词、图像、图表、表格，甚至是歌曲、文字、语音和视频。Token能代表任何具有明确意义的事物，无论是化学物质、蛋白质、基因等等……它不再仅仅局限于感知领域，而是首次展现了生成式AI的力量。

  在未来，AI在医疗领域的应用场景也非常广阔。比如AI能够最终靠分析医疗数据，帮助医生更准确地诊断疾病和预测病情发展，还能加速新药的研发过程，优化药物组合和治疗方案。在基因编译领域，AI可以分析基因组数据，识别出最适合进行编辑的靶点，避免脱靶效应。机器学习模型可以预测CRISPR-Cas9系统的最佳切割位点，来提升编辑的准确性和效率。

  场景五： AI 气象局、地震局、环保署，真实预测自然灾害、环境污染可能性

  黄仁勋在本次展会上介绍了英伟达 Earth-2 数字孪生地球，该“地球”大多数都用在天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模型技术，生成融合了AI、物理模拟和观测数据，能够从现有的数据来预测未来世界的影响。

  在未来，AI能在环境监视测定与治理领域发挥更多作用，例如利用AI分析环境数据，预测和应对气候平均状态随时间的变化；优化水资源、能源等自然资源的管理和使用；监测和预测污染源，制定有效的污染控制策略等。