A4：视点
日前，在美国拉斯维加斯举行的2024年国际消费电子展（CES）似乎已成为展示智能设备与AI结合的物联AI时代到来的里程碑式展会。
一方面，各大科技公司都将自己的AI产品作为招牌进行展示，电脑、手机、机器人等等，AI几乎联动了人们身边所有的设备；另一方面，英伟达、AMD、英特尔、高通等全球算力头部厂商推出最新的芯片产品及技术解决方案，从硬件能力和应用市场等方面展开多维度角逐。
AI融入各种场景
“从自动驾驶婴儿车到汽车，AI预计将成为CES的中心。”美国《巴伦周刊》8日报道称，大大小小的参展商在推销他们“能改善生活的产品”时，AI是他们反复提及的口号。AI成为了电脑、智能手机等各类产品中不可或缺的“必备要素”。
微软在此次CES上展示了配有AI助手Copilot的Windows电脑，电脑的Windows标志键将被替换成Copilot键，按下Copilot键就可呼叫AI秘书Copilot。中国企业联想集团也携10余款AI个人电脑亮相。
在人们感受到喉咙发痒前，AI管家就会主动调节湿度。《朝鲜日报》报道称，LG电子将在CES上首次公开“智能家庭AI管家”机器人。该机器人可在家中自由移动，能识别人、环境的声音和影像，自主判断环境的湿度、温度等状态，据此开关家里的各种家电。外部人员闯入、宠物打碎花盆等突发情况，它也能迅速应对。
报道称，一家印度公司的“AI智能头盔”能在人遇到安全事故时立即发出警报；一家中国香港公司的“AI导航带”，可以通过摄像头和AI系统给视力障碍人士指路；一家英国公司推出的AI烤架“Perfecta”能掌握肉的种类和重量，根据用户需求来自行烤制。
算力市场竞争加剧
除了在产品端积极进行AI互联，生成式AI浪潮使得算力市场竞争加剧，AI算力成为刚需。在1月8日的特别演讲中，英伟达GeForce高级副总裁Jeff Fisher宣布，推出全新GeForce RTX 40 SUPER系列GPU，为日益增长的生成式AI开发提供算力支持。
AMD介绍，通过Ryzen AI将专用AI神经处理单元（NPU）的强大功能引入台式电脑处理器，可以实现更多AI功能并提高算力生产力和效率。业内人士表示，AMD的新款GPU对标英伟达GeForce RTX 4060，虽然AMD在GPU领域的技术积累不如英伟达深厚，但价格优势明显，将赢得部分市场机会。
从应用市场看，英伟达的AI算力创新版图主要围绕游戏、创作、生成式AI和机器人领域展开。据Jeff Fisher介绍，以性能最强的GeForce RTX 4080 SUPER为例，该产品支持4K全景光线追踪游戏。在图形密集度最高的游戏中，GeForce RTX 4080 SUPER的性能比前一代产品快1.4倍，生成视频和图像的速度更快。
AMD则瞄准AI应用日益丰富的个人电脑。据AMD介绍，宏碁、华硕、联想、惠普等厂商正在打造具备AI计算能力的笔记本电脑和手持游戏系统，这些产品的AI算力部分由AMD的处理器提供。
全球CPU市场主导者英特尔同样锁定个人电脑市场。在CES 2024上，英特尔客户端计算集团负责人Michelle展示了英特尔全新酷睿移动处理器，并透露将陆续展示英特尔与合作伙伴共同推出的笔记本电脑等硬件设备。
老牌手机芯片供应商高通则与汽车等领域的企业合作密切，将于1月11日宣布与宝马、蔚来等公司的合作进展。
多家机构认为，随着大模型训练走向深入，2024年将开启应用元年，游戏、个人电脑、手机、智能穿戴设备以及汽车等终端的AI算力需求将大幅增长，产品功能将逐渐完备，应用场景将进一步挖掘，超大规模消费级市场将逐渐形成。
AI应用风险由AI治理
在商家热火朝天展示前沿科技的同时，一些消费者和专家也对AI潜在的隐私、数据安全等问题表示担忧。
互联网泛在化趋势越来越明显，不但性能越来越高，而且覆盖范围也越来越广。基于此，人们不断挖掘互联网的用途并持续增加互联网节点，在此基础上逐渐演化成了物联网。浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林认为，物联网的基本特征就是附带了大量的传感器，由此产生了海量的数据。这些数据结合机器学习算法，延伸出了智能来改善物联网。
“所以现在各类带电的终端，智能家居、汽车、5G基站等都在和AIoT结合。”盘和林说，这种结合的趋势分为几个阶段，先是联网和布局传感器，然后产生数据，继而基于数据去添加智能，这种应用的广泛性使得未来AIoT的扩张势不可挡。
不过盘和林指出，当前AIoT的发展还不及预期，原因在于AIoT资费上。在他看来，通信是有成本的，降低成本才能让更多终端节点介入。所以未来AIoT的深入还需要通信运营商的支持，既要从技术上支持，也要从降低资费上支持。
随着AIoT的持续扩容，未来互联网节点数量不是按照现有速度增长，而是几何式跳跃增长，但附带智能的大量联网终端可能导致隐私泄露、网络安全、数据安全等一系列问题。
盘和林说：“规模太大，管不过来了。一套AI系统出了问题，或导致此类设备整体瘫痪。单个智能失控可能好解决，如果集体失控，那会是很大的问题。”
对于AI应用可能出现的风险，盘和林认为，需要在AI应用之前就准备好预防措施，其中最关键的是形成AI治理AI的机制。盘和林举例称：“比如AI大模型存在伪造图像的问题，那么假图像和真图像怎么分辨？肉眼不行，用AI检测反而可行。甚至还可以要求AI生成图片时，在代码中植入一个水印，图片上看不出来，但算法能发现其中的问题。”
（综 合）