1、人工智能发展十大趋势！2024年将进入“真正有意义的人工智能时代”
在过去的一年中，Chat GPT和Midjourney等文字和图像工具的进步反映出人工智能对世界产生的影响。大模型以其惊人的潜力和应用范围，正在引领世界进入一个新纪元。
在未来五年内，人工智能行业将如何发展，迎来哪些重大变化？挪威阿格德大学Morten Goodwin教授团队十个预测揭示人工智能如何改变世界。
1.新的军备竞赛
人工智能将深度介入未来战争。受到日益加剧的地缘政治和军事紧张局势的推动，人工智能加速军备竞赛，不仅是开发和部署致命自主武器系统，更是利用人工智能来增强未来指挥控制系统的决策支持能力。无论哪个国家在人工智能方面居于领先地位，都将利用人工智能来获取在军事上的巨大优势。
2.引领娱乐革命
无论是人工智能画家的绘画作品、人工智能作曲家的音乐作品，还是人工智能编剧的剧本创作，都显示出人工智能在娱乐产业中的巨大潜力。
3.传统教育过时
讲座和考试会显得过时。互联网和人工智能正在将全部人类知识装进数字化的知识新容器中，重构整个人类知识版图。
但并不是传统教育都会被抛弃。人工智能越是高歌猛进，教育越要回归人性，因为教育是关于人的灵魂的教育，而非理性知识的堆积。
4.重要决策制定
政府部门已经开始尝试使用人工智能制定公共决策，凭借更强大的计算信息处理能力和分析方法，人工智能可以在解决复杂问题时扩展人类的认知面，为人类在组织决策中提供更全面、直观的方法。
5.工作生活改变
高盛银行的分析报告指出，AI未来有可能取代全球3亿个全职工作，包括法律和工程领域的职位。在人工智能取代人工的过程中，会有很多挫折和抗议，但大势所趋、势不可挡！
6.编程成为过去式
据Gartner公司预测，到2028年，四分之三的企业软件工程师将使用人工智能助手来编写代码。人工编程将成为过去式。工程师们只需要利用人工智能便可创造所需的成果。
7.人类或将永生
很难想象有什么问题是超级智能无法解决的。疾病、贫困、环境破坏、各种不必要的痛苦，都可以被配备先进纳米技术的超级智能所解决。
纳米机器人可以执行各种有关人类健康的任务，包括定期修复或替换身体任何部位的磨损细胞。超人工智能可以制造一个“身体修复器”，让一个60岁的人走进去，然后带着30岁的身体和皮肤出来。
8.太空探索
星际探索将需要数千年的时间，人工智能非常适合这样的旅程。通过将人工智能与机器人技术相结合，我们很快将看到可以自主探索遥远行星和卫星的机器人。
9.通用人工智能突破
通用人工智能不仅精通某一领域的技术，它有能力掌握多项任务，就像人类一样。通用人工智能系统在未来能够取代人类在各行各业中的工作，从而实现生产力的解放和进步。
10.人工智能助手普及
人工智能助手能够实现个人助理、行程规划、健康管理和语言翻译等多项功能，为人们提供高效便捷的智能化服务。这些助手可以是我们习惯的手机中的助手，也可以是实体机器人。
文章来源：机器人技术与应用
2、国际快讯|多功能微型机器人制成；自生长和自适应的蛇形机器人；英伟达、丰田和READY Robotics合作
以昆虫为模型，迄今最轻快的多功能微型机器人制成
美国华盛顿州立大学的研究人员开发出两种昆虫机器人，一是微型虫，重8毫克，二是水黾，重55毫克，速度移动均为6毫米/秒。它们是史上最小、最轻、速度最快的多功能微型机器人。其微型制动器由重1毫克的形状记忆合金（SMA）制成，微电流模式下即可致动。与传统电机不同，这些合金没有运动部件，机械性能更为稳固。这些微型机器人在人工授粉、搜查搜救、环境监测、微加工和机器辅助手术等领域具有潜在应用。
消息来源：techxplore网站
国外高校开发可通过3D打印实现自生长和自适应的蛇形机器人
意大利与法国高校的研究人员将机器人技术与3D打印相结合，开发出自生长和自适应蛇形机器人FiloBot。FiloBot模仿攀缘植物的卷须，通过将3D打印热塑性塑料长丝从基站的线轴拉入其头部，实现躯体延长，并由重力、光线和阴影等外部刺激决定其生长方向。研究人员表示，该机器人在监测和伴随救援行动、测量危险区域环境污染、以及探索未知和变化地形中引导路线等领域具有潜在应用。
消息来源：techxplore网站
英伟达、丰田和READY Robotics合作，将“模拟到现实”机器人编程技术应用于工业制造
近日，英伟达、丰田汽车和Ready Robotics公司宣布合作，将“模拟到现实”（Sim-to-Real）机器人编程技术应用于工业制造。丰田公司利用Ready Robotics的机器人和自动化工业操作系统ForgeOS与英伟达的机器人模拟器Isaac Sim协同工作，为其铝热锻生产线构建先进的模拟机器人编程环境。传统的锻造机器人编程需要处理热金属部件，存在安全隐患。而“模拟到现实”技术通过在模拟环境中进行编程来降低风险。该合作将为机器人自动化的编程和部署开辟新的领域，提高效率、可用性和安全性，并为从自动化系统中获取生产数据用于流程监控和改进，甚至人工智能应用提供了机会。
消息来源：robotics247网站
3、20+家企业，30+款新品！2023苏机协会员企业新品发布大盘点
2023这一年，机器人行业内涌现出一系列创新产品，成为推动技术升级和应用创新的关键动力。协会会员单位在这一年中也是新品频发，本文不完全统计了这些企业所发布具有一定社会影响力的机器人新品（排名不分先后），一起来看一看吧。
1、绿的谐波
绿的谐波携四家子公司系列新品重磅发布
绿的谐波携手旗下开旋智能、钧微动力、赛威德以及镌极科技四家公司，重磅发布了金刚系列数控转台、微型高频响电静液执行器（EHA）、永磁吸附爬壁机器人、机器人液控磨抛工具等一系列新品，为国内自动化领域带来一场基础创新驱动工业自动化的颠覆与变革。
2、艾利特机器人
艾利特CSF系列力控协作机器人，探索人机共融更优解
艾利特CS66F能够提供150N、10Nm的力/力矩量程，综合准度2%，精度0.5%。相比依靠关节电流进行力检测的形式，机器人工具端力/力矩检测精度提高1个数量级以上，比国外主要对手的精度提高一倍以上。
艾利特CS620/CS625协作机器人新品上市，负载更强，半径更大
艾利特CS620、CS625工作半径分别为1800mm和1500mm，负载能力更强、工作半径更大，可广泛应用于码垛、机床管理、自动焊接、物流自动化等场景。
艾利特EC64-19协作机器人新品上市，超长臂展，自由随性
艾利特EC64-19机器人工作半径达到1900mm，重复定位精度±0.05mm，负载能力4kg负载。可广泛用于产品视觉检测、扫描与建模、视频拍摄等场景，为新能源汽车及零部件、娱乐服务与影视艺术等新兴行业赋能。
CS家族再添新成员，艾利特码垛协作机器人CS520H发布
艾利特CS520H负载高达20kg，臂展长达2000mm，可以灵活地操作和堆叠货物。肩部关节最大转速125°/s，重复定位精度±0.05mm，能够满足智能制造时代码垛的高性能要求。
艾利特EA系列、超薄MINI控制箱、WebUI示教软件集中亮相新品卓越发布会
艾利特EA系列是艾利特机器人在产品普惠和适用广度上的极限表达。可广泛用于汽车及零部件、3C电子、教育科研、新商业、家居家电、医疗、新能源等场景，助力企业柔性化生产，快速实现降本增效。
CS家族再添新成员，CSR回转体(Revolve)系列新品重磅亮相
艾利特CS58R/RZ的肩部、肘部关节转速可达210°/s、腕部关节转速达到410°/s、470°/s，，是专为螺丝锁付、涂胶、打磨、抛光、去毛刺、焊接、切割等工具输出可自身旋转或工具输出为回转体的应用而优化的机型。
艾利特携手生态伙伴赛威德重磅推出铸件智能液控打磨解决方案
艾利特CS612协作机器人，有效负载12kg，最大工作半径1304mm，最大工具速度3.4m/s，重复定位精度±0.03mm，搭配赛威德推出的铸件智能液控打磨解决方案，适用于打磨、抛光、去毛刺等不同类型的应用场景。
3、灵猴机器人
灵猴SCARA系列产品全新升级
灵猴全新升级的SCARA系列产品推出5大系列11款新品，延续了稳定、便捷的产品基因，在负载、臂长覆盖面上加以延伸；同时，对于工业场景最为实用和明确的需求——精度和速度，这两点上系列新产品均有明显增幅。
灵猴360°液态测内壁成像系统上市
该系统不需要多个相机、镜头或反射镜，只需要单个相机便可从外部获得被测物体底面和360°内侧面图像，方便实现视觉系统的简化；集成液态镜头，可以满足不同内径和深度的快速对焦，极大扩展内壁的检测范围。
4、珞石机器人
珞石全新一代高速机器人NB12系列重磅来袭
NB12系列机器人共6款产品，其中4款为六轴机器人，负载分别为10kg、12kg、16kg，臂展覆盖1053mm-1602mm。为应对PCB等行业的平面搬运场景，珞石还定制开发了三轴机器人和四轴机器人，其最大工作半径均为953mm。
珞石全新一代CMR系列复合机器人，加速探索应用新边界
通过灵活的“手、眼、脚、脑”配合，珞石CMR系列轻松实现移动、识别、抓取等多种功能，可广泛应用于物料转运、CNC上下料、视觉检测及设备操控等场景，高效完成生产制造环节中各种复杂或多个不同工位之间的任务，打造智能柔性生产流程。
珞石推出码垛机器人，重新定义易用性
珞石柔性协作机器人 xMate CR20负载高达20 kg，工作半径长达1798 mm。更强的作业能力和更广的作业范围，可轻松应对大负载、大臂展要求下的应用，广泛适用于码垛、搬运、上下料、焊接、打磨等场景。
珞石两大产品线重磅发布
珞石重磅发布了六大系列新品——xMate SR、xMate CR20、NB12、 NB25、 NB80、 NB220，涵盖工业与协作两方面。
珞石推出新一代医用机械臂，共话智能医疗新未来
珞石医用机械臂每轴关节内置高精度扭矩传感器，采用全新力位控制技术，可实现更高刚度的虚拟墙和更轻便省力的拖动使用体验。
5、艾吉威
艾吉威推出全国首款支持“上链”AGV——小千斤
通过在叉车控制器里安装蚂蚁链可信上链通信模组，实现AGV设备的运行数据自动记录在区块链上，源头可信且全流程加密、不可篡改。
6、钧舵机器人
钧舵机器人重磅推出百元级迷你电爪
钧舵EPG-M系列迷你款电动平行夹爪高度仅为72mm，长度仅为38mm，宽度仅为23.5mm，整体极薄，同时针对不同的抓取应用需求，该夹爪的可调行程是6mm，额定夹持力单边6N和15N可自由切换，可有效满足自动化设备中细小轻量零部件精准、高稳定性、高性价比的抓取需求。
钧舵新品LRA：半导体领域的技术新篇章，直线旋转执行器的实力之作
钧舵高稳定性的LRA系列直线旋转执行器产品，广泛应用于半导体封测、芯片贴装、3C精密装配等领域。
功能突破，钧舵推出电伺服称重夹爪WEPG系列产品
钧舵电伺服称重夹爪WEPG系列产品在仓储物流、生产线重量检测、包装行业、食品加工及回收与废品处理行业有广泛应用潜力。
抖动夹爪RG-RM：钧舵产品走进“未来厨房”
钧舵与国内龙头餐饮企业合作，结合“炸薯条”场景需求，开发出抖动夹爪RG-RM。该产品可以模仿人工操作，不仅可以提高薯条的品质和口感，还可以节省人力成本和时间，提高效率和安全性。
IVD领域的助力神器：钧舵便捷轻量化旋转夹爪执行器的巅峰产品
钧舵IERG系列轻量化电动旋转夹爪完美的契合了新流水线设备的需求，从产品的体积、兼容性、功能以及性价比做到极致要求，确保在不同空间以及不同夹持行程的场景下，实现全局夹持+旋转的扫码或打码等应用，全面满足了不同客户通用化的需求。
钧舵ELS系列电动直线滑台全新升级，驱控一体，高性价比
钧舵ELS系列电动直线滑台的平台型产品，不论从产品性能、体积或是性价比来看，都做到了极致，可广泛应用于锂电、3C等行业。
7、斯坦德机器人
双系列新品，强势来袭
OASIS E系列AMR，具有运行更稳定、尺寸更小巧、安全新升级等特点。GUIF 系列无人叉车配备360°安全控制、RloT平台智能规划与调度，可不停车取货。
8、乐聚机器人
乐聚发布首款基于开源鸿蒙系统的人形机器人
这款人形机器人身高仅30厘米，虽外表接近玩具模型，但其内在的技术亮点却不容小觑。机器人搭载了万物智联教学系统，可以适配智慧医疗、智慧家庭、智慧工厂等多种场景。
联合攻关新进展！乐聚高动态人形机器人“夸父”正式发售
此次发布的KUAVO（中文夸父）大尺寸高动态人形机器人，重量约45kg，全身自由度26个，其步速最高可达4.6km/h，快速连续跳跃高度超过20CM，是国内首款可跳跃、可适应多地形行走的开源鸿蒙人形机器人。
9、木牛流马
木牛流马重磅推出两款卷状物料搬运机器人产品VTLQ10和VTLQ30，实现卷状物料快速搬运
木牛流马研发出两款卷状物料搬运机器人产品VTLQ10和VTLQ30，分别应用在东南亚的某大型工业制造企业和国内某光纤新能源龙头企业，新产品精准的操作和稳健的运行得到客户的认可。
木牛流马发布棉桶搬运机器人，进一步拓展纺织行业应用场景
木牛流马成功研发了一款新车型，是针对纺织等行业所设计的环抱式新车。纺织行业智能化生产，目前发展空间巨大，存在千亿级市场容量。木牛流马本次新车的研发，代表着公司在纺织行业的进一步拓展。
木牛流马推出全系列防爆AGV，用专业守护工厂安全
防爆AGV专为在易燃易爆环境实现自动物料搬运设计，防爆等级满足使用现场要求，能够保证在易燃易爆环境下安全运行。
10、法奥意威
法奥意威FR5-SPARK版本公布，并推出百校千机计划
法奥意威FR5-SPARK版本机器人本体拥有不错的性能，有效负载5KG，工作半径922mm，重复定位精度达±0.02mm，这种型号以及精度的机器人，无论是用于科研、工业或是服务多场景下的开发探索，都有较高的兼容度，能做到游刃有余。
法奥意威V6.0版本全系产品重磅发布
法奥意威V6.0版本全系产品，在原有版本基础上，进行了整体升级。法奥意威推出，汇集有码垛、焊接、打磨、螺丝锁付、拓展轴及传送带跟踪6种常见场景的高效工艺，帮助用户高效快速地完成工作。
11、牧星智能
牧星智能首款专为工业领域设计的潜伏顶升机器人M6系列重磅发布
轻量型M6系列机器人从轻巧灵活的外形设计，到高度优化的全铝机械结构，一切精巧构思只为高度匹配工业领域的复杂运输路径。保持轻量，高负载特性的同时，M6系列机器人前后侧搭载双雷达，开启360°安全防护。
牧星智能推出全新料箱机器人，高位存储的绝佳解决方案
牧星智能全新料箱机器人系列可以代替人力完成出库入库和搬运工作，可根据出入库需求，将货物从起点运送到终点，自动柔性完成货到人、货到点的操作。
牧星智能携颠覆性创新产品3D Sorter智能播种系统
3D Sorter智能播种系统的发布主要解决了订单播种环节中传统人工播种墙或者其他自动化作业方式无法满足的诸多难题：因业务突然增长导致的分播效率瓶颈、软袋包装商品的分播、扁平件的快速分播、还有类似图书等的易损商品的分播，和需全程可追溯的医药和食品等的柔性分播。
12、追觅科技
追觅首款智能割草机器人重磅发布
首款无边界智能割草机器人命名为Dreame Robticmower A1(追觅智能割草机器人A1)，将采用行业较为少见的3D激光雷达方案。追觅智能割草机器人搭载了追觅自研的OmniSense™ 3D超感系统，是集成了建图、定位、避障等多项功能的解决方案。
追觅推出智能机器人D1，开启全新餐厅体验
D1作为追觅首款商用场景送餐机器人，具有强大的建图、导航、智能路径规划以及高效的避障功能。多机协作的功能，更进一步提升了配送效率，为餐厅提供了更高效、快捷的服务，助力餐饮行业的创新与发展。
13、汇川技术
汇川技术推出IR-R220系列大型六关节机器人
汇川IR-R220系列大型六关节机器人，基于强劲的性能、人性化的设计，替换人工完成高强度、重复性、高速度、精细化、自动化的生产工艺，在提升生产力的同时，利用数据对人、机、料、法、环进行全新管理，为精益制造赋予更多价值。
14、海豚之星
海豚之星新一代SLAM导航控制器、RC-F3TX005复合机器人等系列新品重磅发布
海豚之星新一代SLAM导航控制器采用工业级硬件设计、分布式双层架构；通信接口多样性、高精度运动控制；智能化定位和导航、视觉感知功能；支持多种调度协议、实时状态监测与管理。
15、阿童木机器人
阿童木机器人全新驱控一体机AtomBox新品正式发布
全新驱控一体机AtomBox是基于高速运动控制技术与伺服驱动等多种技术应用研制开发而成。直击传统驱动器与控制器在实际交付、应用层面诸多痛点难题，产品从硬件、软件双管齐下创新使能，带来“小体积、大能量、多功能、快运行”四大核心性能优势，赋能工业机器人整体性能极大提升，成本大幅缩减。
16、海柔创新
海柔创新发布含独家勾取式货叉技术的HaiPick System 3，存储密度再创新高
HaiPick System 3 由勾取式ACR（Automated Case-handling Mobile Robot）、极速潜伏式顶升机器人K50、配套的工作站和货架料箱、HaiQ智慧仓储管理平台等软硬件组成，具备高密度、多设备高效协同、高柔性的优势。其中勾取式ACR，应用了海柔独家首创的勾取式货叉取放货技术，有效实现存储密度、取放货效率的大幅提升。
17、苏州源控
源控4口POE工业网卡，为机器视觉应用提供高速传输通道
苏州源控推出全新4口POE网卡 CIB-4LAN-210D，可灵活应用于工业现场视觉检测设备、安防系统设备、快速移动以太网数据传输设备、普通主机服务器等场景，具有优异的产品性能和稳定的网络数据传输特点，为智能制造提供更多可能。
源控推出COM-Express Type 6 核心板，为工业场景提供高性能驱动力
高性能CPU和GPU与人工智能和深度学习功能相结合，各类需要高分辨率、HDR 输出和人工智能功能的应用均可被强化赋能。满足如航天、国防、铁路、交通、户外通信等关键任务应用需求。
源控全新一代4U箱体电脑：重塑经典，再赋新意
集美学理念与精致工艺于一身，兼具完备的功能与强悍的性能，藏满有温度的细节，全新4U上架型工业箱体电脑在满足用户全方位需求场景，SPES TECH 献礼IPC诚意之作,于创新技术潮流中领航进发，释放能量。
18、佳顺智能
CASUN C1-24 SLAM导航双向潜伏牵引移动机器人超“智慧”上线
C1-24 SLAM导航双向潜伏牵引移动机器人能实时获取未知环境中的位置和姿态信息，根据当前定位准确规划路径并导航，避免碰撞和误差导致的问题，同时构建环境的地图。探测和记录环境中的障碍物、结构和特征，生成精确的地图为后续任务提供可靠的环境信息。
CASUN C3-04 SLAM导航移载式移动机器人“向光而行”
C3-04 SLAM导航移载式移动机器人配备了强大的驱动系统和高性能的电机，最大速度为1.2m/s有助于提高物料搬运和上下料的效率，可以快速、准确地对接电池片或其他物料，减少操作时间和工艺周期加快生产速度。
CASUN 智慧节能小能手C5-B6 SLAM导航搬运式智能叉车精彩亮相
C5-B6 SLAM导航搬运式智能叉车搭载双轮差速驱动相较于其他复杂的驱动方式，更加简便和便于维护，设计简单且可靠，适用于多种不同的应用场景，兼具灵活性和机动性。差速器允许车辆的两个驱动轮以不同速度旋转，转弯更加灵活，适应不同路况的变化，自动调整驱动力分配，保持车辆的稳定性和牵引力。
19、增广智能
增广智能RM-EGB紧凑型电动夹爪强势来袭，完美替代气爪
RM-EGB体积虽小，但出力“大的惊人”，还可以根据不同的工件类型和规格，选择合适的出力档位，10N/20N/30N/40N，多达四档的预设出力可选，大大减轻了调试的复杂度。而且，出色的运动控制技术，还确保了不同出力的精度和稳定性。
增广智能推出可用于产线全自动设备的SoftForce®精密力控电动铆钉枪
SoftForce®精密力控电动铆钉枪可以根据工况需要灵活安装在产线设备上，配合视觉系统，一个机构即可实现全自动化的上钉、预紧、拉钉、退钉一系列连贯动作，无需人手操作干预，极大降低了人手操作不稳定因素的影响及人力成本。
20、知行机器人
知行推出重型电爪全案定制服务，兼顾产线兼容与柔性
知行重型手系列已推出多款标品重型电爪，包括知行模块化三指手、六指手，行李箱两指手、四指手等，在重型电爪领域拥有成熟的设计、生产、项目执行落地经验。为满足不同客户需求，知行推出重型电爪全案定制服务。
21、伟创电气
伟创电气机器人核心部件新品发布
伟创持续发挥技术研发优势，重点进行机器人领域的产品开发，发布空心杯电机、无框电机、伺服一体轮、轴关节模组等多款驱动新品。
22、GIMATIC
GIMATIC推出全新的电动真空吸盘EVG-CS系列
电动真空吸盘EVG-CS系列，纯电驱动，为接下来的协作机械臂市场应用场景无限增容。电动吸盘，无需气源，PNP和NPN可选，支持Modbus协议和485通讯，与各协作机器人品牌可适配，多款吸盘附件可选，尺寸紧凑，支持掉电保持。
23、浙江科聪
浙江科聪推出潜伏顶升式移动机器人专用控制器
科聪正式推出面向移动机器人细分领域专用控制器——AMR移动机器人控制器和叉式移动机器人控制器。科聪此次重磅推出的专用控制器，基于科聪8年的行业应用积累和行业经验，贴近用户使用习惯，性能强大，功能广泛、体积更小巧，使用更方便。
24、铂电机器人
铂电机器人发布创新机器人产品
铂电机器人具有高速度、高精度、高可靠性和产品全等优势。铂电机器人现已达到RPA: 0.005~0.008mm行业领先的定位精度，从行业主流的RPA=0.020mm的极限水平全面提升到0.010mm以内的亚丝级精度，即使是负载10Kg臂展长度2m的垂直多关节机器人，位置准确度都能达到0.1mm以内的丝级水平。
苏州市机器人产业协会
苏州市机器人产业协会于2019年11月22日揭牌成立，是经苏州市民政局批准注册，受苏州市工信局等职能部门业务指导，由苏州市从事机器人产业研发、制造、销售、检测、认证、知识产权与标准化、教育、咨询和培训等单位自愿组成的全市性、行业性、非营利性的社会团体组织。协会秉承“服务企业，赋能产业”的理念，积极宣传贯彻国家有关行业政策和法律法规，广泛开展行业交流活动，组织科技攻关，编制产业发展报告，推动产业链上下游的资源链接与协同创新,为苏州市机器人产业的发展和地区产业的对外影响力发挥重要支撑作用。
文章来源：苏州市机器人产业协会
4、福布斯2024年人工智能发展的十大预见
近日，福布斯公布了他们对2024年人工智能发展的十大预见，这些预测简洁而又充满洞察力。
01Nvidia将大幅加大努力成为云提供商
大多数企业并不直接向Nvidia购买GPU。相反，它们通过亚马逊网络服务（Amazon Web Services）、微软Azure和谷歌云平台（Google Cloud Platform）等云服务提供商获得GPU，而这些云服务提供商又从Nvidia 大量购买芯片。
但亚马逊、微软和谷歌——Nvidia的最大客户，正迅速成为其竞争对手。由于认识到人工智能的价值主要来自硅层（Nvidia的股价就是最好的证明），主要的云提供商都在投入巨资开发自己的本土人工智能芯片，这将与Nvidia的GPU直接竞争。
随着云计算提供商希望将技术堆栈下移到硅层以获取更多价值，看到Nvidia朝相反的方向发展也不要感到惊讶：提供自己的云服务并运营自己的数据中心，以减少传统上对云计算公司的分销依赖。
Nvidia已经开始探索这条道路，今年早些时候推出了名为DGX Cloud的新云服务。我们预测，Nvidia将在明年切实加强这一战略。
这可能需要Nvidia建立自己的数据中心（DGX Cloud目前位于其他云提供商的物理基础设施内）；甚至可能需要Nvidia收购像CoreWeave这样的新兴云提供商（Nvidia已经与CoreWeave建立了密切的合作伙伴关系），作为垂直整合的一种方式。无论如何，预计进入2024年后，Nvidia与大型云计算提供商之间的关系将变得更加复杂。
02Stability AI将会倒闭
这是人工智能界最不为人知的秘密之一：曾经如日中天的初创公司Stability AI在2023年的大部分时间里都在缓慢地发展。
Stability正在大出血。最近几个月离职的包括公司的首席运营官、首席人事官、工程副总裁、产品副总裁、应用机器学习副总裁、通信副总裁、研究主管、音频主管和法律总顾问。
据报道，由于与Stability首席执行官埃马德·莫斯塔克（Emad Mostaque）发生争执，去年领导Stability高调完成1亿美元融资的两家公司Coatue和Lightspeed近几个月都退出了公司董事会。今年早些时候，该公司曾试图以40亿美元的估值筹集更多资金，但以失败告终。
明年，我们预测这家陷入困境的公司将在越来越大的压力下屈服，彻底关闭。
据报道，迫于投资者的压力，Stability公司已开始寻找收购方，但迄今为止仍兴趣缺缺。
Stability的一个有利条件是：公司最近从英特尔公司融资5000万美元，这笔现金注入将延长公司的运营时间。就英特尔而言，这笔投资似乎反映出其迫切希望获得高知名度客户对其新型人工智能芯片的支持，以在与竞争对手英伟达（Nvidia）的竞争中占据优势。
但Stability的烧钱速度之快是出了名的：据报道，在10月份英特尔投资Stability时，Stability的月支出为800万美元，而带来的收入仅为这个数字的一小部分。按照这个速度，5000万美元的投资撑不到2024年底。
03“大型语言模型”和“LLM”这两个术语将不再常见
在当今的人工智能领域，“大型语言模型”（及其缩写LLM）经常被用作 “任何高级人工智能模型”的简称。这是可以理解的，因为许多最初崛起的生成式人工智能模型（如GPT-3）都是纯文本模型。
但是，随着人工智能模型类型的增多，以及人工智能变得越来越多模态化，这个术语将变得越来越不精确和无用。多模态人工智能的出现是2023年人工智能的决定性主题之一。当今许多领先的生成式人工智能模型都结合了文本、图像、三维、音频、视频、音乐、肢体动作等等。它们远不止是语言模型。
请看一个人工智能模型，它根据已知蛋白质的氨基酸序列和分子结构进行训练，以生成全新的蛋白质疗法。虽然其底层架构是GPT-3等模型的延伸，但将其称为大型语言模型真的有意义吗？
或者考虑一下机器人学中的基础模型：大型生成模型将视觉和语言输入与一般互联网知识相结合，以便在现实世界中采取行动，例如通过机械臂。对于这类模型，应该而且将会有一个比“语言模型”更丰富的术语。（“视觉-语言-行动”模型或VLA模型是研究人员使用的另一种说法）。
DeepMind最近发布的FunSearch模型也有类似的意思，作者自己称其为 LLM，但它涉及的是数学而非自然语言。
2024年，随着我们的模型变得越来越多维，我们用来描述它们的术语也将越来越多维。
04最先进的封闭模型将继续大幅超越最先进的开放模型
当今人工智能讨论的一个重要话题是围绕开源和闭源人工智能模型的争论。虽然大多数顶尖人工智能模型开发商——OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic、Cohere等公司都将其最先进的模型作为专利，但包括Meta和热门新创公司Mistral在内的少数几家公司却选择公开其最先进的模型权重。
如今，性能最高的基础模型（如OpenAI的GPT-4）都是闭源的。但许多开源倡导者认为，封闭模型与开放模型之间的性能差距正在缩小，而且开放模型有望在性能上超越封闭模型，或许到明年就能实现。（这张图最近在网上疯传）。
我们不同意这一观点。我们预测，最好的封闭式模型在2024年（及以后）将继续明显优于最好的开放式模型。
基础模型的性能是一个快速发展的前沿领域。Mistral最近夸口说，它将在2024年的某个时候开源GPT-4级模型，这一说法在开源社区引起了轰动。但OpenAI在2023年初就发布了GPT-4。等到Mistral推出这个新模型时，很可能已经落后一年多了。届时，OpenAI很可能已经发布了GPT-4.5，甚至GPT-5，从而开创一个全新的性能领域。（有传言称，GPT-4.5甚至可能在2023年底前发布）。
与许多其他领域一样，在另一个团体确定了前沿之后，作为快速追随者赶上前沿，要比在其他人证明这是可能的之前建立一个新的前沿更容易实现。例如，OpenAI使用专家混合架构构建GPT-4的风险、挑战和成本都要比Mistral在几个月后用自己的专家混合模型追随OpenAI的脚步要高得多，因为在此之前，这种方法还没有被证明能在这种规模下工作。
有一个基本的结构性原因让人怀疑，开放模型的性能是否会在2024年超越封闭模型。开发一个能推动技术发展的新模型所需的投资是巨大的，而且随着模型能力的每一步提升，投资只会继续膨胀。一些行业观察家估计，OpenAI将花费约20亿美元来开发GPT-5。
Meta是一家上市公司，最终要对股东负责。该公司似乎并不指望从其发布的开源模型中获得任何直接收入。据报道，Llama2的制造成本约为2000万美元；考虑到战略利益，即使没有任何相关的收入增长，这样的投资水平也是合理的。但是，Meta公司真的打算投入近20亿美元来打造一个性能超越其他任何公司的人工智能模型，而仅仅是为了开源而不期望获得任何具体的投资回报吗？
像Mistral这样的后起之秀也面临着类似的难题。开源基础模型并没有明确的收入模式（Stability AI公司就有过这样的惨痛教训）。例如，对托管开源模型收费，就成了一场价格竞争，正如我们最近在Mistral的新Mixtral模型中看到的那样。那么，即使Mistral能够获得所需的数十亿美元来构建一种新模式，从而超越OpenAI——它真的会选择转过身来免费开源这种模式吗？
我们隐隐怀疑，随着Mistral这样的公司投入越来越多的资金来构建更强大的人工智能模型，他们最终可能会放松对开源的态度，将最先进的模型保留为专有，以便收费。
要明确的是：这并不是在反对开源人工智能的优点。这并不是说开源人工智能在未来的人工智能世界中将不再重要。恰恰相反，我们预计开源模型将在未来几年人工智能的普及中发挥关键作用。但是：我们预测，最先进的人工智能系统，那些能够推动人工智能发展的前沿系统，将继续是专有的。
05多家财富500强企业将设立一个新的高管职位：首席人工智能官
人工智能已成为今年财富500强企业的首要任务，各行各业的董事会和管理团队都在争先恐后地研究这项强大的新技术对企业意味着什么。
我们预计，明年大型企业将更普遍地采取一种策略：任命一位“首席人工智能官”来领导企业的人工智能计划。
在十年前云计算兴起的时候，我们也看到了类似的趋势，许多企业都聘请了“首席云计算官”来帮助他们应对云计算的战略影响。
这一趋势将在企业界获得更多动力，因为政府部门已经出现了并行趋势。拜登总统最近发布的人工智能行政命令要求每个联邦政府机构任命一名首席人工智能官，这意味着未来几个月美国政府将新聘400多名首席人工智能官。
任命首席人工智能官将成为公司对外表明其对人工智能态度的一种流行方式。至于这些职位能否长期发挥价值，则是另一个问题。（如今还有多少首席云计算官？）
06transformer架构的替代方案将得到有意义的采用
transformer架构是谷歌在2017年发表的一篇开创性论文中提出的，是当今人工智能技术的主流范式。现存的每个主要生成式人工智能模型和产品-ChatGPT、Midjourney、GitHub Copilot等等，都是使用transformer构建的。
但是，没有哪种技术能永远占据主导地位。
在人工智能研究界的边缘，有几个团体一直在努力开发新型的下一代人工智能架构，这些架构在不同方面都优于transformer。
克里斯·雷（Chris Ré）在斯坦福大学的实验室就是这些努力的一个关键枢纽。雷和他的学生们的工作中心的主题是建立一种新的模型架构，这种架构可随序列长度以次二次方的方式扩展（而不是像transformer那样以四次方的方式扩展）。次二次方扩展将使人工智能模型：（1）计算密集度更低；（2）与变换器相比，能更好地处理长序列。近年来，Ré实验室推出的著名亚二次方模型架构包括S4、Monarch Mixer和Hyena。
最新的次二次元架构，或许也是最有前途的架构——是Mamba。Mamba由雷的两位门生于上个月发表，在人工智能研究界引起了巨大反响，一些评论家将其誉为“transformer的终结者”。
其他试图构建transformer架构替代方案的努力还包括麻省理工学院开发的液态神经网络，以及由transformer联合发明人之一领导的新创公司Sakana AI。
明年，我们预测这些挑战者架构中的一个或多个将取得突破并赢得真正的采用，从单纯的研究新颖性过渡到用于生产的可靠替代人工智能方法。
需要明确的是，我们预计transformer不会在2024年消失。它们是一种根深蒂固的技术，世界上最重要的人工智能系统都是基于这种技术。但我们预测，在2024年，transformer的尖端替代品将成为现实世界人工智能用例的可行选择。
07云服务提供商对人工智能初创公司的战略投资，以及相关的会计影响，将受到监管机构的挑战
今年以来，大型科技公司的投资资金如潮水般涌向人工智能初创企业。
今年1月，微软向OpenAI投资了100亿美元，6月又领投了Inflection的13亿美元融资。今年秋天，亚马逊宣布将向Anthropic投资40亿美元。几周后，Alphabet也不甘示弱，宣布将向Anthropic投资20亿美元。与此同时，英伟达（Nvidia）可能是今年全球最多产的人工智能投资者，它向数十家使用其GPU的人工智能初创公司投入资金，其中包括Cohere、Inflection、Hugging Face、Mistral、CoreWeave、Inceptive、AI21 Labs和Imbue。
不难看出，进行这些投资的动机至少部分是为了确保这些高增长的人工智能初创公司成为其长期计算客户。
这类投资可能会牵涉到会计规则中的一个重要灰色地带。这听起来可能是一个深奥的话题，但它将对未来人工智能领域的竞争格局产生巨大影响。
假设一家云计算供应商向一家人工智能初创企业投资1亿美元，并保证这家初创企业会将这1亿美元用于购买云计算供应商的服务。从概念上讲，这对云厂商来说并不是真正的正常收入；实际上，厂商是在利用投资将自己资产负债表上的现金人为地转化为收入。
这类交易通常被称为“round-tripping”（因为资金出去后又马上回来），今年引起了风险投资人比尔-格利（Bill Gurley）等硅谷领袖的关注。
细节决定成败。并非上述所有交易都是真正的“往返”。例如，投资是否明确要求初创企业将资金用于投资方的产品，或者只是鼓励两家公司开展广泛的战略合作，这一点很重要。微软与OpenAI、亚马逊与Anthropic之间的合同并未公开，因此我们无法确定它们的结构。
但至少在某些情况下，云计算提供商很可能通过这些投资获得了本不该获得的收入。
到目前为止，这些交易几乎没有受到任何监管审查。这种情况将在2024年发生变化。预计明年美国证券交易委员会将对人工智能投资中的迂回交易进行更严厉的审查——预计此类交易的数量和规模将因此大幅下降。
鉴于云提供商是迄今为止推动人工智能热潮的最大资金来源之一，这可能会对2024年的整体人工智能筹资环境产生重大影响。
08微软与OpenAI的关系将开始出现裂痕
微软和OpenAI关系密切。迄今为止，微软已向OpenAI投入超过100亿美元。OpenAI的模型为必应、GitHub Copilot和Office 365 Copilot等微软关键产品提供了支持。上个月，当OpenAI首席执行官Sam Altman意外被董事会解雇时，微软首席执行官Satya Nadella为他的复职发挥了重要作用。
然而，微软和OpenAI是不同的组织，对人工智能的未来有着不同的雄心壮志和长远愿景。迄今为止，这一联盟对两个组织都很有利，但这只是权宜之计。这两个组织远非完全一致。
明年，我们预测这两大巨头之间的合作关系将开始出现裂痕。事实上，未来摩擦的蛛丝马迹已经开始浮出水面。
随着OpenAI积极拓展企业业务，它将发现自己越来越经常地与微软直接争夺客户。就微软而言，除了将OpenAI作为顶级人工智能模型的供应商外，它还有很多理由进行多元化发展。例如，微软最近宣布与OpenAI的竞争对手Cohere达成合作协议。面对大规模运行OpenAI模型的高昂成本，微软还在Phi-2等小型语言模型上投入了内部人工智能研究。
从大的方面看，随着人工智能变得越来越强大，有关人工智能安全、风险、监管和公共责任的重要问题将成为焦点。利害关系将非常重大。鉴于两家公司不同的文化、价值观和历史，似乎不可避免地会在处理这些问题的理念和方法上产生分歧。
微软市值2.7万亿美元，是全球第二大公司。然而OpenAI及其魅力四射的领导者Sam Altman的野心可能更加深远。如今，这两家公司彼此合作无间。但不要指望这会永远持续下去。
092023年从加密货币转向人工智能的一些炒作和从众心理行为，将在2024年重新转向加密货币
现在很难想象风险投资家和技术领导者会对人工智能以外的东西感到兴奋。但是，一年是很长的时间，风险投资人的“信念”会转变得非常快。
加密货币是一个周期性行业。现在它已经过时了，但别误会，另一轮大牛市将会到来——就像2021年、2017年和2013年一样。如果你还没有注意到，比特币的价格在今年年初低于17000美元后，在过去几个月里大幅上涨，从9月份的25000美元涨到了现在的40000多美元。比特币的大涨可能正在酝酿之中，如果真的如此，大量的加密货币活动和炒作将随之而来。
如今将自己定位为“全情投入”人工智能的许多知名风险投资家、企业家和技术专家，在2021-2022年的牛市期间都对加密货币情有独钟。如果明年加密资产价格真的飙升回来，预计他们中的一些人也会追随这一方向的热度，就像他们今年追随人工智能的热度一样。
坦率地说，如果明年能看到一些过度的人工智能炒作转向其他领域，那将是一个值得欢迎的发展。
10至少有一家美国法院将裁定在互联网上训练的生成式人工智能模型构成侵犯版权，这一问题将开始上升至美国最高法院
目前，整个生成式人工智能领域都面临着一个被忽视的重大法律风险：世界领先的生成式人工智能模型是在大量受版权保护的内容上训练出来的，这一事实可能会引发巨大的法律责任，并改变该行业的经济状况。
无论是GPT-4还是Claude 2中的诗歌，DALL-E 3或Midjourney中的图像，还是Pika或Runway中的视频，生成式人工智能模型都能产生令人叹为观止的复杂输出，因为它们已经在世界上的大部分数字数据上接受过训练。在大多数情况下，人工智能公司从互联网上免费获取这些数据，并随意用于开发它们的模型。
但是，最初真正创造了这些知识产权的数百万人——写书、写诗、拍照、画画、拍视频的人类，对人工智能从业者是否和如何使用这些数据有发言权吗？他们是否有权分享人工智能模型所创造的部分价值？
这些问题的答案将取决于法院对“合理使用”这一关键法律概念的解释。合理使用是一项成熟的法律理论，已经存在了几个世纪。但将其应用于新生的生成式人工智能领域，会产生复杂的新理论问题，却没有明确的答案。
“斯坦福大学研究员彼得·亨德森（Peter Henderson）说：“机器学习领域的人们并不一定了解合理使用的细微差别，同时，法院已经裁定，现实世界中某些备受瞩目的例子不属于受保护的合理使用，但这些例子看起来就像是人工智能正在推出的东西。”这方面的诉讼结果如何，还存在不确定性。”
这些问题将如何解决？通过个案和法院裁决。
将合理使用原则应用于生成式人工智能将是一项复杂的工作，需要创造性思维和主观判断。问题的双方都会有可信的论据和站得住脚的结论。
因此，如果明年至少有一家美国法院裁定，像GPT-4和Midjourney这样的生成式人工智能模型确实侵犯了版权，并且建立这些模型的公司要对训练这些模型的知识产权的所有者负责，请不要感到惊讶。
这并不能解决问题。其他司法管辖区的其他美国法院面对不同的事实模式，很可能会得出相反的结论：生成式人工智能模型受到合理使用原则的保护。
这个问题会一直发展到美国最高法院，最终由最高法院给出一个结论性的法律解决方案。（通往美国最高法院的道路漫长而曲折；不要指望最高法院明年会就此问题做出裁决）。
在此期间，大量的诉讼将接踵而至，大量的和解将通过谈判达成，世界各地的律师将忙于处理各种拼凑的判例法。数十亿美元将悬而未决。
文章来源：福布斯中国 | 
