NVIDIA AI 专家预测，智能商店、新型机器人将不断崛起，并且医疗健康、制造业等领域将实现突破性发展。

　　自计算机时代到来后，各行各业都存储了海量数据，但其中大部分数据都从未得到利用。

　　这些未被利用的数据约有 120 ZB，相当于数万亿 TB，是全球所有海滩上全部沙粒数量的 120 倍以上。现在，全球各个行业都在构建和定制大语言模型(LLM)，使得这些未经开发的数据发挥出其应有价值。

　　随着 2025 年的临近，医疗健康、电信、娱乐、能源、机器人、汽车和零售等行业都在使用这些模型，并将模型与其专有数据相结合，为创建具有推理能力的 AI 做好准备。

　　在下文中，NVIDIA 专家介绍了多个行业，这些行业每年可在全球范围内带来价值 88 万亿美元的商品和服务。他们预测，能够在边缘驾驭数据并提供近乎瞬时洞察的 AI 即将进入人们周边的医院、工厂、客户服务中心、汽车和移动设备。

　　在此之前，让我们先来听听 AI 对 AI 自身的预测。当被问及“各行业在 2025 年首要的 AI 趋势是什么?”时，Perplexity 和 ChatGPT 4.0 均回答说，代理式 AI 与边缘 AI、AI 网络安全以及 AI 驱动型机器人将并列第一。

　　代理式 AI 是一种新的生成式 AI，几乎可以自主运行。它可以根据对大量数据集的持续学习和分析，做出复杂的决策和行动。代理式 AI 的适应性强，目标明确，可自我修正，而且还能与其他 AI 智能体聊天或向人类寻求帮助。

　　接下来，我们来听听 NVIDIA 专家对未来一年的期望：

　　Kimberly Powell

　　NVIDIA 医疗健康副总裁

　　人机互动：从理解和响应人类指令，到执行和协助复杂的手术，机器人将以各种方式协助人类临床医生。

　　数字孪生、模拟和 AI 正在让这一切成为可能。这些技术可以在虚拟环境中训练和测试机器人系统，以降低真实世界试验所带来的风险。同时也可以对机器人加以训练，让其在几乎任何情况下做出反应，提高它们在不同临床情况下的适应性和性能。

　　用于训练机器人执行复杂任务的新型虚拟世界将会使自主手术机器人成为现实。这些手术机器人将能够精确地执行复杂手术任务，缩短患者的康复时间，并减少外科医生的认知工作量。

　　数字健康智能体：代理式 AI 和多智能体系统的出现，将缓解当前劳动力短缺和护理成本上升的挑战。

　　行政健康服务的形式将成为由数字人帮助您处理文本、预约等工作，由此迎来一个由软件提供服务的时代，并催生服务即软件的行业。

　　全天候的个性化护理服务将改变患者体验，而医疗健康人员将与智能体合作，从而减少文书工作，检索和总结患者病史，并为患者推荐临床试验和最先进的治疗方案。

　　药物发现和设计 AI 工厂：就像 ChatGPT 无需实际的书写进行试错即可生成电子邮件或诗歌一样，药物发现领域的生成式 AI 模型可以解放科学思考和探索。

　　在进行耗时且昂贵的湿实验室实验之前，科技生物和生物制药公司已经开始将生成、预测和优化分子的模型结合起来，来探索近乎无限的靶向药物潜在组合。

　　药物发现和设计 AI 工厂将使用所有湿实验室数据，完善 AI 模型并重新部署这些模型，从而通过学习前一项实验而改进随后的每一项实验。依托这些 AI 工厂，这些行业将从发现过程转变为设计和工程过程。

　　Rev Lebaredian

　　NVIDIA Omniverse 和

　　仿真技术副总裁

　　让我们拥抱物理 AI：为能够感知、理解物理世界并与之互动的 AI 模型做好准备，这是企业将要竞相应对的一项挑战。

　　大语言模型主要从人类反馈中进行强化学习，而物理 AI 则需要在仿效物理定律的“世界模型”中学习。通过加速物理 AI 模型的训练，并在各行业的机器人系统中持续训练，基于物理学的大规模仿真正在让全世界通过机器人实现物理 AI 的价值。

　　买的越多，省的越多：除了是否足够智能之外，成本负担是阻碍人形机器人普及的一大因素。不过，随着代理式 AI 为机器人带来新型智能，机器人的数量将会增加，成本也将大幅下降。工业机器人的平均成本从 2010 年的 4.6 万美元大幅降至 2017 年的 2.7 万美元，预计到 2025 年将降至 1.08 万美元。随着这些设备的价格大幅降低，它们将像移动设备一样在各行业普及。

　　Deepu Talla

　　NVIDIA 机器人与边缘计算副总裁