人们每周有4天或以上的时间工作，还是工作的一小部分？它是完全不同的。 预测3：在20年内， 人们的寿命最多需要100年 近20年来，我们的平均预期寿命将增加到100年。为什么？ AI+药物。在互联网上，我们经历的互联网 +医疗服务确实改变了劳动关系。例如，远程医疗，如果是新药的速度或医疗设备的智能，AI将在医疗行业发行大量的生产率。每个人都可能有著名的医生，AI医生跟随您，人们的平均寿命长20年。 在我过去在互联网上的工作经验，我目睹了互联网如何深刻地改变了许多行业，但其中最小的是医疗行业。尽管互联网在一定程度上改善了医疗资源的提供，例如远程医疗，但主要的医疗资源 - 受欢迎的医生和医学，没有进行重要的变化。尽管Meituan之类的平台可以为他们的家提供药物，但它仅改变了提供医疗服务的方式，并且没有触及基本的医疗生产力。 那么，为什么我坚信未来20年或更长时间的人类生活将取得巨大的成功呢？ 关键在于将要在医疗领域，尤其是医疗和健康领域的AI应用程序的巨大发展。加速AI开发的趋势就像是不可逆转的趋势。我们如何判断一项革命性的技术？一个重要的标准是改变许多行业是否可以深入宽广。在移动互联网出现之前，即使是PC Internet也有一些有限的行业可以更改。移动互联网已经完全改变了我们的生活。到目前为止，没有手机，我们几乎无法移动。无论是出租车还是订购食物，我们都可以't没有它。 人工智能表现出相同的变化力量。它已更改的行业数量使我们讨论了哪些行业无法改变，并且在AI的影响下仍然可以保护哪些职位。实际上，现在的问题是AI无法再改变，但是AI无法改变。 AI不仅改变了许多行业，而且具有深厚的行业，而且这次不再发生PA的速度更快。 因此，我们有理由相信，在AI驱动力下，医疗领域将导致不变的变化，从而促进人类生命的持续时间的显着增加。 为什么这三件事，尤其是最后两件事，结合了好消息？ 将世界视为一家公司，每周四天内，您的用户寿命会增长更长的时间；将您的寿命从80岁增加到100年，您的用户生命周期更长。刺激消费后，全球消费不足，当前的情况不需要太多商品将被更改。从这个角度来看，卡帕纳（Kapana）感到兴奋的是，团队技术的发展已经进入了作为团队代表加速AI的时期。 关于AI，四个主要地方值得关注： 首先，基础设施的建设。 首先，我们绘制了一个很棒的蓝图，尤其是在AI期间的基础设施的构建。在过去的AI期间，基础设施构建在过去的互联网基础设施上不同，将有合格的跳跃。现在，当我们向智能助理提出问题或询问社交圈信息时，其背后的数据量等于过去一万搜索的大小。这意味着，移动互联网的数据流量基础从原始的双线直线跳到了道路，甚至数千个车道，实现了不间断的扩展。 在这种背景下，Nvidia作为现任基础设施建设领导者，超过3万亿美元是Changethis的最大受益者之一。 我个人体验了移动互联网和互联网之间的泡沫时期。但是，当时，致力于基础设施建设（例如Oracle）的公司实际上并没有陷入泡沫。基于此，我们可以预测，即使不清楚哪种AI应用或哪个大型模型将建立，基础设施的构建无疑是利润收益领域。道路的建设，即AI期间基础设施的发展很重要。这不仅是中国应该做的，而且是美国和世界其他国家面临的一个常见问题。 第二，大型模型。 即使您刚开始开展业务，只要您的方向是对与AI基础架构有关的硬件和企业家精神的投资，您仍然有很大的成功机会。因为大型模型的开发需要强大的硬件支持，这是当前的热点。 第三和第四，“行业 + AI”和“ AI +行业”。 接下来，我们将讨论“行业 + AI”和“ AI +行业”的两个模型之间的差异。许多人可能认为这两个陈述仅以相反的顺序，但实际上，它们代表了完全不同的技术和路径。 “行业 + AI”模型意味着您在特定行业（无论是在材料，医疗服务，公司服务还是消费方面）都在努力工作，您正在考虑如何结合这些AI技术行业以提高效率，优化流程或创造新价值。该模型的挑战在于，您需要了解和适应AI技术功能，并且没有削减您熟悉的行业。 “ AI+行业”模型由本地AI公司主导，他们试图通过先进的技术和解决方案进入和更改传统行业。在此模型下，AI公司就像锤子一样，而我的问题n传统行业就像指甲一样。 AI公司的目的是找到需要“击败”最多并使用AI技术提供有效解决方案的问题。但是，该模型的挑战在于，您需要对目标行业的特征和需求有深入的了解，以确保您的解决方案可以解决问题，而不仅仅是保持理论层面。 探索这两种模式时，我们还需要关注一个关键问题：培训参数的数据源。大多数培训参数都存在于标准域中，即可用的大数据。这些数据对于开发大型模型至关重要，因为它们提供了丰富的信息和功能，这些信息和功能将有助于提高模型的准确性和慷慨。但是，在某些特定领域，例如医疗，药剂师和财务等方面，由于数据的敏感性和隐私，公共领域数据还不够。因此，在这些领域，“ AI+行业”模型CAn具有更多的好处，因为它可以使用更灵活的训练和优化模型的私人域数据。 这两个模型具有自己的优势和缺勤，适合各种情况和需求。选择适合您的模型时，您需要完全考虑目标行业的资源，能力和特征。同时，无论您选择哪种模式，都需要注意数据获取和处理，以确保有效应用AI技术。 关于AI应用，这两个方向有资格特别注意： 一个是网络安全性，另一个是情报的宝石。 随着AI技术的不断发展，网络安全问题越来越广为人知。因此，我们需要加强网络安全技术的研究和开发，以应对新的挑战和威胁。 体现的情报是一个新领域。它结合了AI机器人AND技术，预计将实现更大的突破和未来的发展。中国拥有完整的H供应系统措施硬件和大规模质量制造的完整优势，因此预计它将成为体现智能技术领域的领先国家。 最后，我想强调的是，开发AI技术将对世界技术行业产生深远的影响。我们需要保持开放的思想和合作精神，以促进科学技术领域的交流与合作。尽管法律和政策有所不同，但人员和信息的交换是不可抗拒的。我们必须利用这些机会进行交流，以促进全球科学技术行业的繁荣和发展。 *拒绝：本文是集合的独立观点，并不代表IHEI马的位置。 从5月9日至11日，创业的黑马将邀请专家关于AI行业，AI创新业务专家，AI顾问和AI技术解决方案专家的研究，以允许较小和中型企业了解新的AI趋势，针对新的AI案例的基准测试，并共同开放新的AI头脑。 当您来到北京并与AI交易者和行业专家建立深厚的联系时，您可以真正“看到”和“感觉” AI带来新的机会和对中国行业的重大影响。 所以，我建议您认真： 要参加五月份的AI的黑马班，让我们一起去，看看正确的树木，找到合适的人，并做正确的事情。 时间：5月9日至TH11 位置：北京 费用：每人4980元 课程的细节如下 ↓回到Sohu，看到Ang更多