AI在工业领域的应用 - 工业领域拥有全球 70% 的劳动力，但生成式AI在工业领域的应用却被忽视[2][3] - IFS 认为 AI 在工业领域的应用比在企业办公室更具影响力，能够推动工业进步和经济发展[2][4] - 通过 Boston Dynamics 的 Spot 机器人与 Eversource Energy 和 Anthropic 合作，对 5 公里的地下管道进行检测，AI 能够快速发现问题并触发工作指令，提高效率和准确性[7][8][9] - LLM 需要经过专门的训练和调整才能在特定工业环境中发挥作用，结合 IFS 的工作流和数据，可以显著提高 ROI[13][14] - IFS 扮演着连接模型、基础设施、数据、机器人和合作伙伴的角色，为工业领域的运营变革提供支持[15][16][18] - LLM 为技术人员引入了全新的互动方式，他们可以使用语音、视频和摄影等方式与平台上的智能信息进行互动，从而更好地完成工作[24] Anthropic 的合作 - IFS 选择 Anthropic 作为合作伙伴，因为 Anthropic 专注于企业应用，并重视风险与可能性的平衡，这对于需要高可靠性的工业领域至关重要[27][28][29] - IFS 对 Anthropic 抱有高度信任，但同时会进行严格的压力测试，并保持人机协作，以确保决策的准确性和安全性[30][32][33] AI 对劳动力市场的影响 - 预计 AI 将推动经济增长，未来几年全球 GDP 增长将提高 1 个百分点[42] - 世界经济论坛预测，到 2030 年，AI 将创造 1.7 亿个新工作岗位，抵消 9200 万个现有岗位的流失，净增 7800 万个工作岗位[42] - AI 和机器人技术是解决劳动力短缺问题的有效途径，特别是在老龄化劳动力和西方经济再工业化的背景下[44][46] 能源消耗与优化 - 解决能源危机的方法包括增加发电量和提高现有基础设施的效率[55] - 美国每年因电力中断损失 1500 亿美元的产出，通过减少停机时间，可以提高现有基础设施的吞吐量[55][56]
Will AI Make Its Biggest Splash In Industrial Use Cases? — With Mark Moffat, IFS
Alex Kantrowitz·2025-11-25 18:05