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三星“AI+万物”蓝图加速推进! 官宣生成式AI融入最畅销电视

三星「AI+萬物」藍圖加速推進! 官宣生成式AI融入最暢銷電視

智通財經 ·  01/05 22:58

三星正在將生成式人工智能融入其全球最暢銷的智能電視系列產品中。

智通財經APP獲悉,來自韓國的科技巨頭三星電子(Samsung Electronics Co.)正在通過爲其高端智能電視產品線推出以「Vision AI」品牌命名的新增AI強化功能套件,進一步拓展該韓國科技巨頭在智能手機、電視以及智能手錶、智能眼鏡等端側人工智能領域的佈局力度,加速推進三星的「AI融合萬物」這一人工智能雄心壯志。

該公司在「週日拉斯維加斯」國際消費電子展(CES)預熱活動的一份官方聲明中表示,該公司端側人工智能技術所驅動的智能電視屏幕將能夠實現「線上AI搜索」有關所顯示內容的信息,例如識別演員或具體的產品,實時翻譯並生成個性化的背景與主屏幕圖像。

最頂級的三星智能電視型號上的內置人工智能處理器還將分析TV內容,以實現AI驅動的增強色彩和對比度,並優化音頻,同時還能夠根據用戶的語音或者基於文字輸入的指令,快速到達用戶想要瀏覽的頁面、想要觀看的電影以及電視聚集,或者根據用戶指令快速進行個性化的智能電視功能設置,類似於能夠根據用戶指令實現極速處理的最新版本Siri語音助手——即嵌入ChatGPT的蘋果Siri語音助手。

三星視覺顯示業務負責人SW Yong在三星的官方聲明中表示:「三星認爲,電視並不是用於被動消費形式的單向消費電子設備,而是能夠適應用戶所有需求的交互式智能夥伴。」

這家韓國科技巨頭,近二十年來一直是全球最大規模的智能手機製造商,並且近期表示將與美國科技巨頭微軟(MSFT.US)以及另一科技巨頭Alphabet(GOOGL.US)旗下的谷歌進行深度合作,力爭通過合作伙伴所提供的更新以及性能更強大的AI功能來擴展其「Vision AI」這一智能手機AI品牌的基礎AI套件。

此舉可謂是推進三星所規劃的「AI無處不在」這一人工智能雄心壯志的最新進展,三星這一AI藍圖旨在將生成式AI技術全面嵌入旗下的智能手機、智能電視、智能手錶以及更廣泛的端側消費電子產品,打造出覆蓋全消費電子的端側AI產品,即實現「AI融合萬物」的這一最終人工智能藍圖。

據了解,在去年CES上,韓國科技巨頭三星電子在CES 2024展會上舉行了全球矚目的重磅端側AI發佈會,三星CES 主題是「All for AI:人工智能時代的互聯互通」。三星最新發布的產品可謂全線與端側AI相關,比如AI電視、AI冰箱、AI洗衣機、AI吸塵器、AI筆記本電腦等。

端側AI,或將是2025年CES的核心聚焦點

隨着2024年AI PC以及AI智能手機等全新融合AI的消費電子呈湧現之勢,「AI+萬物」這一趨勢已難以阻擋。在今年,端側AI也將是國際消費電子展(CES)的核心聚焦點,探討AI如何更完美地融入端側消費電子產品以及探討AI如何深度滲透至人類日常生活,尤其是「AI人形機器人」這一最重磅的端側AI領域的新產品以及發展進程,備受全球投資者以及科技行業粉絲們關注。

華爾街分析師們普遍預計,英偉達可能將會在2025年的CES展會上展示其最新的人形機器人戰略以及專爲人形機器人設計的 Jetson Thor 平台,這將與英偉達的「具身人工智能(Embodied AI)」戰略密切相關。

全球最大規模智能手機芯片公司高通(QCOM.US)的首席執行官克里斯蒂亞諾·阿蒙近期揭開該公司Snapdragon處理器(即驍龍處理器)的新版本,並且他在最新採訪中表示,AI智能手機——即能夠運行強大的人工智能大模型的智能手機終端,預計將在五年內普及到全球的每一位消費者。

當處理天量並行化計算的數據中心服務器AI芯片部署規模滿足全球企業與個人的基準算力需求以及AI大模型迭代發展所需的龐大算力支撐時,按照技術發展趨勢,在包括智能手機、PC以及人形機器人在內的消費電子等應用終端,以及電動汽車軟體系統和工業生產等應用終端,類似o1-preview等人工智能推理性能愈發強大的AI大模型勢必將最終融入這些終端設備並且能夠調用雲端更強大的AI算力進行即時配合,這也就是所謂的端側AI。

目前,全球頭部智能手機硬件廠商紛紛擁抱AI大模型這一突破性技術,正在把能夠離線運行推理性能無比強大的AI大模型,植入到新一代機型中,打造所謂的 「AI 智能手機」。相比純粹調用雲端算力的通用雲端AI大模型,以端側的本地AI大模型爲核心,同時藉助雲端AI,可以讓智能手機用戶更加迅速高效、便捷、安全地使用ChatGPT等類似AI產品,並且藉助端側AI有望實現更符合用戶個人需求的「私人AI助理」,類似於電影《HER》那樣的「全能AI伴侶」。

爲了實現智能手機上運行AI大模型,一些智能手機硬件製造商正在研究集成專用的AI處理器,這些專有AI芯片專爲高效處理AI任務設計,力爭提高運算效率和能耗比。製造商們還力爭通過雲計算和邊緣計算結合,某些複雜的AI處理在雲端完成,而實時或敏感的任務在本地處理,以及探索使用模型剪枝、量化和知識蒸餾以及以及輕量化架構(如MobileNet、TinyBERT等)等前沿技術減少大模型的實際規模和計算需求,使其適合在訓練/推理算力資源大幅受限的智能手機、PC等應用設備終端順利運行強大的AI大模型。

声明:本內容僅用作提供資訊及教育之目的,不構成對任何特定投資或投資策略的推薦或認可。 更多信息
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