實體AI革命重構全球經濟

(SeaPRwire) –   2022年底，隨著ChatGPT的推出，人工智慧似乎一下子進入了我們的日常生活。然而，另一種截然不同的AI已悄然、逐漸地進入我們的世界，其影響將遠遠超過一般的聊天機器人：物理AI。將人工智慧應用於真實世界的資產，是當今正在形成的基於自主權的經濟核心。

這場革命至關重要。全球供應鏈、能源系統和關鍵基礎設施面臨前所未有的壓力——造成短缺、中斷和延誤，並導致生活成本上升。此外，能夠應對這些挑戰的熟練工人越來越少，進一步增加了營運風險。

解決方案是消除過去阻礙我們跨不同資產和系統存取即時資訊的摩擦，並將其與長期困在機器中的數十年歷史知識相結合。這種如今由深厚歷史背景豐富的即時數據的無縫整合，已釋放了物理AI的真正潛力。有了這個基礎，組織可以透過綜合資訊來改善業務成果、提升安全性，並幫助彌合勞動力技能差距。

我們已經開始看到這種情況發生。在煉油廠，先進的演算法可以不斷調整燃料混合比例、加工溫度和數十個相互連接單元的流量，每秒分析數千個變數，以從運營中擠出每一分效率。工廠操作員可以在不影響安全或品質的情況下決定提高產量——釋放前所未有的生產力水準。

而且，多虧了物理AI，消防安全系統可以持續解讀來自熱、煙、氣體、水和其他感測器的數據，發現異常以提供早期警告來保護人員和財產。當檢測到作為燃燒最早跡象的微小顆粒時——遠在人眼可見煙霧之前——系統可以識別數位演算法所指示的早期電氣火災特徵，然後通知消防部門和建築物安全人員。

物理AI還可以幫助工人提升技能。例如，想像一個AI輔助維護系統，它可以引導新僱用的技術人員完成修理故障爐子的精細步驟，在手持顯示器上疊加即時診斷、註解圖表和適應性指令。該系統還可以監測技術人員的速度和進度，調整其指令、預測錯誤，並從頭到尾提供支援性指導。

不同於傳統自動化，物理AI可以提供持續改進。隨著系統運行，診斷工具會觀察其眾多元件的運作方式。AI模型分析這些數據，並應用其所「學習」到的知識來制定系統優化計畫。然後，在人類批准後，系統執行該計畫，形成一個不斷上升的強化循環。

當然，這種能力伴隨著高度的複雜性。物理AI不是即插即用的。它所依賴的數據通常是專有的，並且只對瞭解完整運作的人有用。此外，出錯的代價也大得多。當大學新生將聊天機器人的幻覺內容插入論文中，彷彿它是有效的分析內容時，可能會很尷尬，並可能導致GPA降低。這很嚴重，但可以彌補。在化工廠中，對流量數據的誤解可能會導致數百萬美元的生產力損失，如果錯誤導致災難性故障，甚至可能危及生命。

這些都是需要嚴格建模和驗證的困難挑戰。結果必須確定。與消費者聊天機器人不同，這些系統必須每次都正確。AI工程師經常提到「六個九」，即99.9999%的確定性，確保你能達到預期結果。但在工業應用中，這只是最低標準，而不是最高標準。

這正是為什麼擔心工人會被排除在外的恐懼不僅誇大其詞，而且誤解了工業自主所需的條件。物理AI不會取代人類判斷；它依賴人類判斷。在上述每個例子中——煉油廠、辦公大樓、工廠工人——更好結果的不可或缺催化劑是人類。必須由工人的專業知識、情境理解和判斷來完成這個循環。AI可以綜合、分析、預測和建議，但人類專業知識提供了意義、方向和責任。

如今，在每個行業中，世界正在重新連接，以更好地與人合作並為人服務。今天，物理AI已經到來，並正越來越深地融入全球經濟。從設計上來看，大多數人很難察覺到它，因為沒有聊天機器人提供即時滿足的回應。相反，物理AI將與工業勞動力合作，悄然演進，創造一個更高效、更安全、更智慧的世界。