1.大型语言模型(LLM)部署(A-): 我们将看到新型语言模型的部署,如小型语言模型和特殊用途模型。
2.人机的采用(A/B): 无人机即服务(DaaS)将重新定义物流、农业和灾难响应,为各行各业提供可靠、低成本和快速周转的解决方案。
3.智能体(A/B): 结合了 LLM、机器学习(ML)模型和基于规则的系统的人工智能体将为金融、制造和零售业务提供自主、高度专业化的解决方案。
4.人工智能增强型机器人(B+): 嵌入式智能将使机器人能够在动态环境中感知、学习和协作,实现前所未有的自主性和类似人类的适应性。
5.医疗/健康领域的可穿戴设备/生物标志物(B+): 可穿戴设备将追踪生物标志物,用于早期疾病检测和前瞻性健康,从健身追踪扩展到慢性病的医疗级监测。
6.信息技术与能源的融合(B+): 能源的数字化转型将反映信息技术的发展,实现可持续的电网、可再生能源的整合以及人工智能的指数级增长,从而实现高效的电力传输。
7.增强型人工智能(B+): 增强型人工智能将重新定义人机协作,将机器的精确性与人类的监督相结合,在医疗保健、金融和教育领域提供包容、道德的解决方案。
8.自动驾驶(B+): 自动驾驶汽车将减少排放、提高安全性并改变城市物流,但广泛采用取决于监管部门的批准和公众的信任。
9.智能农业(B+): 人工智能驱动的系统将提高作物产量、资源管理和可持续性,通过实时土壤和气候监测解决粮食安全问题。
10.功能安全/自动驾驶汽车(B): 先进的安全框架将确保自动驾驶汽车在公共和商业领域可靠运行,赢得信任,从而得到更广泛的采用。
11.人工智能辅助药物发现(B): 人工智能的进步将加速药物发现,确定新型化合物和治疗方法,尽管数据质量和监管障碍依然存在。
12.可持续计算(B): 数据中心将采用节能硬件、智能资源管理和可再生能源,但推广可持续发展实践仍是一项挑战。
13.错误/虚假信息(B): 人工智能工具将检测并减少错误信息,抵制其在社交网络上的快速传播,以保护公众舆论和信任。
14.基于人工智能的医疗诊断(B): 人工智能将提高诊断的精确度,尤其是在放射学和病理学方面,从而改善患者的治疗效果,同时减少临床医生的工作量。
15.人工智能优化的绿色高性能计算(B-): 人工智能将优化高性能计算工作流程,降低能耗。面临的挑战包括高成本和开发可靠的能源测量与分配方法。
16.下一代网络战(B-): 人工智能驱动的网络防御将应对不断变化的威胁。挑战包括国际合作、响应速度以及抵御日益增强的人工智能攻击。
17.新型电池化学(B-): 固态电池和钠离子电池将提高能量密度和安全性。面临的挑战包括扩大生产规模和管理供应链依赖性。
18.数据封建主义(B-): 新工具将赋予用户重新控制数据的能力。面临的挑战包括实施公平访问和调整全球监管框架。
19.核动力数据中心(B/C): 小型模块化反应堆(SMR)将为数据中心提供稳定、碳中性的能源。监管审批、可扩展性和公众接受度仍是重大障碍。
20.人工智能监管的工具和政策(B/C): 人工智能伦理和治理框架将会出现。挑战包括统一全球标准和确保有效的执行机制。
21.脑计算机接口(BCIs)(C+): 脑机接口将帮助残疾人并加强交流。高成本、安全问题和可扩展性阻碍了更广泛的应用。
22.空间计算(C+): 可靠的自主计算将为深空任务提供支持。面临的挑战包括辐射加固、有限的电力供应和极端的环境条件。