釋放生成式AI潛力,驅動未來機器人新格局
Generative AI Opportunities Driving the Future Deployment Landscape of Robotics.
- 2024/01/18
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生成式人工智慧工具的問世,各行各業開始運用新一代人工智慧大模型結合至產業(生產流程、原料與供應管理預測、倉儲管理、程式研發、製藥疫苗…),更進一步創造出市場新商業價值,預估將帶來每年數兆美元市場商機。生成式人工智慧也推升起新一波數位轉型科技浪潮,幫助工廠從產線自動化提升至場域智能化層級,以幫助未來工廠維運、產能配置、電力控管,加速朝向國際節能永續發展目標。
本報告將探討人工智慧發展沿革(歷經三波起落,應用面除了工廠自動化外,更深化至人類生活圈),市場研究以及應用情境案例。將分享介紹歐洲智慧商用無人機市場趨勢,新永續空中移動政策推動以及相關案例,提供我國該領域產業未來發展方向參考借鏡。
【內容大綱】
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一、人工智慧發展沿革
- (一)人工智慧第一波浪潮:初次問世,技術應用等待創新突圍
- (二)機器學習(Machine Learning)以人出發,建立基礎模型
- (三)深度學習(Deep Learning)進階模型,處理複雜情況
- (四)生成式AI(Generative AI)貼近人類生活,解決大小事
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二、人工智慧未來市場重點趨勢與影響
- (一)十大AI重點趨勢議題
- (二)生成式AI(Generative AI)產業發展效益
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三、新一代AI產業鏈核心架構
- (一)AI技術在產業應用就緒程度
- (二)人工智慧與機器人是否會搶走你的飯碗?
- (三)AI模型部屬下,驅動新一波機器人應用格局
- (四)AI科技趨勢,國家究責制度、應用面、社會觀感將挑戰
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四、結論
- (一)AI模型必然持續創新,駕馭AI功能應用是關鍵
- (二)智慧工具/載具AI賦能,有效幫助企業決策判斷
- (三)AI應用範疇廣,審慎評估應用安全配套與究責
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IEKView
- (一)生成式AI強化企業數據力,軟硬體整合提升產業應用深度、建立長久合作
- (二)生成式AI結合自動化流程,預測洞悉產業目標客戶訂單,搶先市場商機
- (三)生成式AI幫助No Code技術,降低應用門檻,增進應用服務客群
【圖表大綱】
- 圖1、AI人工智慧基礎框架
- 圖2、2023前十大AI重點趨勢項目
- 圖3、2023前十大AI重點趨勢影響
- 圖4、GAI產業應用效益占比
- 圖5、新一代AI核心架構
- 圖6、2023前十大AI重點趨勢影響