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1、AI 的前景 人工智能(AI)是一项百年难遇的技术。作为软件,AI 可自动处理从过去示例中习得的任务,将自动化工作进一步自动化,从而实现远超往日的精确度、速度和规模。据估算,截至 2030 年,AI 每年可将全球生产力提升 1.2%,并使全球经济产出增加 16%,从而革新价值数万亿美元的产业。零售业也不例外。从沃尔玛和 Meijer(美国连锁超市)到达美乐披萨和 Stitch Fix(私人时装顾问),创新型零售商和具备颠覆精神的初创公司都在利用 AI 转变自己的运营方式。他们利用深度学习和机器学习算法来简化物流、减少运营成本、防止缩减、增加收入以及改进决策。据埃森哲近日的估测表明,截至 203
2、5 年,AI 有望通过促进增长和提高盈利率,在零售和批发领域创造 2.2 万亿美元的价值。同时,新一代的智能零售商不只着眼于改善运营,更致力于全面提升客户体验。通过结合店内分析与在线客户行为,零售商能够深入了解客户及其购买偏好,进而量身定制促销方案,这样不仅能增加收入,还能提升店内和在线的购物体验。在各行业部署 AI 解决方案|1 在各行业部署AI 解决方案在各行业部署 AI 解决方案|2近几年,企业纷纷启用人工智能(AI)解决其所面临的巨大挑战。当功能 强大的 AI 平台与现有工作流程整合后,不仅改进了业务,更实现了行业转型,从智能医疗更准确快速的诊断,到零售业的个性化客户体验,莫不如此。现
3、在,让我们来探索幕后详情。在各行业部署 AI 解决方案|3医疗健康全球领先的组织都在为其医生和科学家配备 AI 支持,助力他们改变生活和科研的未来。借助 AI,他们可以处理互操作型数据、满足 患者对个性化医疗和新一代诊所日益增长的 需求、开发切合其工作流程的智能应用,并加速影像分析和生命科学研究等领域的 研究进展。在各行业部署 AI 解决方案|4伦敦国王学院携手 NVIDIA 和医疗初创公司 OWKIN,共同打造了一个联邦学习和算法部署平台,作为 英国研究与创新局(UKRI)出资的 AI4VBH 中心的一部分。AI4VBH 是致力于价值导向型医疗服务的伦敦 医学影像与人工智能中心。该平台打通四
4、家英国国家医疗服务体系(NHS)的伙伴医院,在保护患者 隐私的同时形成了一个去中心化的数据集。此联合数据集将对该中心的合作伙伴开放,用于改进在癌症、心脏衰竭、失智和中风等众多领域的科研、临床诊断和运营。借助 NVIDIA DGX-2 和 DGX-1 超级计算机和 NVIDIA Clara 工具包,AI4VBH 中心实现了高度加速和优化的 AI。麻省总医院(MGH)和布莱根妇女医院(BWH)临床数据科学中心的科学家联合医疗健康领域的合作伙伴 启动了一个联邦学习项目。临床医生和研究人员将有权使用丰富多样的数据集,以便为护理工作开发 更优质的 AI 模型。同时,此项目将利用这些患者所贡献的数据,在不
5、暴露患者隐私的前提下打造全球模型。利用 NVIDIA DGX 深度学习系统和 NVIDIA Clara 的隐私保护联邦学习功能,MGH 和 BWH 的临床数据 科学中心可开发 AI 技术并将其部署到各个机构。Oxford Nanopore Technologies 正在利用其 MinION 设备加速病原体的发现,这是一种方便携带且成本 低廉的实时 DNA 和 RNA 测序仪。与 MinION 相连的是其手持式 AI 超级计算机 MinIT。MinIT 采用 NVIDIA AGX 开发工具,可帮助任何人随时随地进行 DNA 和 RNA 测序,无需往返实验室,并将获得结果的时间从数月缩短至数小时。
6、点击查看 AI 如何推动医疗保健行业的最新资讯和技术分享在各行业部署 AI 解决方案|5零售据埃森哲报告预估,截至 2035 年,AI 有望通过促进增长和提高盈利率,为零售商创造 2.2 万亿美元的价值。在经历大规模数字化转型的过程中,该行业可利用 AI 加强资产 保护、开展店内分析并简化运营,从而提升商业价值。借助 GPU 驱动的智能视频分析(IVA),智能门店可实时准确地检测扫码错漏,以及收集与繁忙通道、特殊顾客和客户群体统计相关的数据。在各行业部署 AI 解决方案|6针对美国 4700 家门店超过 10 万种的不同商品,沃尔玛实验室的数据科学团队要预测各间门店所需的 商品组合,每周要预测
7、 5 亿个组合。借助基于 CUDA-X AI 构建的 NVIDIA RAPIDS 套件中的开源数据 科学和机器学习库以及 NVIDIA GPU,沃尔玛团队可执行预测,将机器学习功能的设计速度提升 100 倍,同时将算法的训练速度提升 20 倍。为了让店内零售体验如在线购物般流畅,Tracxpoint 创建了人工智能购物车(AIC)。智能购物车经过 NVIDIA DGX Station训练,利用 NVIDIA TensorRT 实现推理,并能够通过 NVIDIA Jetson TX2 上的 Deepstream SDK 执行实时视频分析,从而可在一秒钟内识别出 10 万件商品。客户只需将商品加入
8、 购物车。智能购物车还可实时提供来自供应商的个性化优惠方案,方便客户轻松逛超市,以及自动进行数字付款。AiFi 正在与零售巨头和大学携手,对其 7x24 自主购物并且免结账手续的 NanoStore 门店进行试点测试。NanoStores 拥有 500 多种不同的商品,并使用 NVIDIA T4 Tensor 核心 GPU 驱动的图像识别技术锁定 商品选择,然后将此类选择添加至客户标签。点击查看 AI 助力智能零售行业的最新资讯和技术分享在各行业部署 AI 解决方案|7电信AI 正在电信行业掀起新一波的通信浪潮。智能服务可利用 GPU 和 5G 网络的强大性能到达边缘,进而简化部署并充分发挥潜
9、能。公共服务部门可使用交通摄像头和 AI 实时 了解交通拥堵、行人安全和停车情况,让城市更安全、更智能、更环保。在各行业部署 AI 解决方案|82Hz,Inc.采用由 NVIDIA T4 和 V100 GPU 驱动的降噪技术,使实时通话变得更加清晰。相较于 CPU,2Hz 的深度学习算法性能提升至 20 倍;通过在 GPU 上运行 TensorRT,可满足 2Hz 实时通信的 12 毫秒(ms)延迟要求。5G 将提供多种计算能力,包括延迟低于 20 毫秒的千兆级速度。正因如此,Verizon Envrmnt 团队能够 部署功能强大的 NVIDIA GPU,改进 Verizon 的高性能计算操作
10、,同时打造分布式数据中心。5G 还让设备变得更薄、更轻、更省电,提高了内存密集型并行处理的可行性,推动渲染、深度学习和计算机视觉 领域的发展。为充分利用这些技术进步,Verizon 正在其整个网络中嵌入 NVIDIA GPU,覆盖大型数据中心、以大型数据中心为数据来源的数百个小型数据中心,以及由小型数据中心支持且规模更小的数千个蜂窝基站。在 NVIDIA EGX 的助力下,中国移动的 5G 网络通过该公司的成都研究院提供了方便访问的互动教育。成研院利用 NVIDIA CloudXR 云平台和虚拟现实(VR)的强大功能,通过 5G 连接学校,为资金和资源相对不足的机构配备所需工具,以便其提供与国
11、内其他学校同等的教学质量。中国移动在应急服务领域也 发挥了关键性作用。通过 5G 网络连接的无人机可在人迹罕至和交通不便的山区和森林地区对野火进行早期的远程探测。通过网络实时传输视频、图像和红外扫描,应急救援指挥部可快速分析火势,向火势凶险的地点派遣救援小组。点击查看关于 AI 加速 5G 发展的最新资讯和技术分享在各行业部署 AI 解决方案|9金融服务金融服务业正在整合 AI,力求改进实时的 欺诈监控和检测、增强客服中心运营,并实现个性化的客户体验。在各行业部署 AI 解决方案|10截至 2021 年,手机银行用户数预计将达到 20 亿。为迎合这一增长趋势,Capital One 开发了基于
12、短信的智能助理 Eno,其使用 GPU 驱动的深度学习技术对自然语言短信做出回复。无论是跟踪余额、最近消费记录还是支付账单,Eno 可以 7x24 全天候地协助 Capital One 客户管理账户,将手机银行业务提升至 新水平。PayPal 正在部署一款全新的欺诈检测系统,该系统设立了一个高标准,可在全球范围内 7x24 运行并 实时工作,保护客户交易免受任何潜在欺诈的影响。相较于 CPU 系统,这种全新级别的服务采用 NVIDIA T4 GPU,可通过 GPU 推理将实时欺诈检测的准确率提升 10%,同时将服务器占用率降低近 1/8。美国运通正在开发基于深度学习的生成模型和序变模型,以防止
13、出现欺诈性交易。在大多数金融欺诈 用例中,机器学习系统均基于历史交易数据而构建。美国运通的全球性综合网络覆盖数千万用户和商家,因此可以访问大量结构化和非结构化数据。他们正在利用此资源开发机器学习系统,该系统将采用深度学习模型实时扫描到帐款项、识别与欺诈交易相关的模式,然后标记异常。点击查看 AI 如何改进金融服务的最新资讯和技术分享在各行业部署 AI 解决方案|11工业配备 AI 技术的智能工厂正在逐步改变制造业 格局。工业和制造业公司正在部署 GPU 加速的大规模 AI 解决方案,以获取实时见解,帮助其提高质量、提升运营效率、降低成本,并构建更智能、更安全的工作环境。在各行业部署 AI 解决
14、方案|12美国南卡罗来纳州的斯帕坦堡是宝马集团全球最大工厂的所在地,年产汽车 45 万辆。为确保完美的 交付体验,宝马集团使用 GPU 驱动的智能图像分析,以实现全车检查自动化。借助 NVIDIA EGX 边缘 服务器,他们可在 70 秒内对相机阵列捕获到的每辆车的 1000 张图像进行数据处理。该系统按最高 精确度进行质量检查,并确认数百个定制选项,以符合每位客户的确切订单规格。希捷正在使用部署在边缘和云端的前沿深度学习技术提升生产质量保证。通过在 NVIDIA Tensor 核心 GPU 上训练模型并在边缘对其进行推理优化,这些解决方案可自动检测半导体晶圆、电子元件和组件的缺陷,从而大幅提
15、高检测精度、产品质量和工厂效率。Musashi 利用 AI 技术对齿轮、凸轮轴和焊接的缺陷进行光学检测,而这在过去一直是复杂的手动操作过程。借助 NVIDIA DGX 工作站和 Tensor 核心 GPU,他们开发并训练了基于 TensorFlow 的网络算法,用于分析图像和识别缺陷。如此一来,Musashi 便可在制造车间的 NVIDIA Jetson 上快速构建和部署 经过训练的推理算法,并根据需要改进和调整制造流程。点击查看在智能工业中发挥 AI 优势的最新资讯和技术分享实现各行各业转型 各行各业的企业和组织都在整合 AI,力求大幅提升业务运营的速度和效率。利用 AI 深入了解业务工作流
16、程,同时 改进客户体验并降低运营成本,这些是 实现突破性创新的关键。加速 AI 边缘应用,充分发挥企业的潜能。以下资源可助您 整合 AI:企业整合 AI 始于此 关于 AI,你一直想知道但不敢问的 五大问题 报名参加 NVIDIA 深度学习学院(DLI)的 IT 课程 如何在数据中心实现 AI 深入了解 AI 可以为您的企业提供哪些 助力:医疗健康 零售 电信 金融服务 工业 2020 NVIDIA Corporation.保留所有权利。NVIDIA、NVIDIA 徽标、AGX、Clara、CUDA-X AI、DGX、DGX Station、Jetson、RAPIDS 和 TensorRT 均为 NVIDIA Corporation 在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。其他所有商标和版权均为其各自所有者的资产。