近年、ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) の機能がますます向上しています。これらの新しい AI エッジ プロセッサーがメーカーにとってより入手しやすくなったことで、テクノロジーの使用方法や操作方法に革命をもたらす可能性のある新しい革新的な AI 製品が急増しています。私が本当に楽しみにしているものは次のとおりです:
AI はウェアラブルを世界にもたらしますAR メガネとヘッドセットがその道をリードしています。たとえば、Meta の Quest 3 は、独自の Meta AI アシスタントと、高度なセンサー、NPU、AI 強化パススルー カメラなどの小型ハードウェアを組み合わせています。これにより、ユーザーは Meta Quest 3 を使用して、複合現実ゲームや仮想ワークアウト セッションを楽しんだり、オンラインで仮想コンテンツを視聴したり、物理的な環境を意識しながら日常の生産性タスクを実行したりできるようになります。
Apple ユーザーは、他の Apple デバイスをサポートし、最大限に使用できる Apple の Vision Pro AR ヘッドセットを選択することもできます。 Vision Pro は、AI と高度に洗練されたセンサーおよび LiDAR テクノロジーを統合し、周囲の環境をマッピングして物理世界とデジタル世界を 1 つのシームレスな環境に統合します。これにより、ユーザーは、Apple エコシステムが追加された Meta Quest 3 と同様の没入型 VR 体験を楽しむことができます。
旅行に持っていくスマート グラスをお探しですか?レイバンのスマートグラスには、メタの AI を活用したアシスタントが統合されました。これに 12MP カメラ、オートトランジション レンズ、イヤホン、AI エッジ プロセッサーを組み合わせると、どこにでも持ち運べてハンズフリーの写真やビデオの録画、自動言語翻訳、音声コマンド、
Google の Tensor や Apple の Bionic シリーズなどのチップのおかげで、スマートフォンは AI 強者に進化しました。これらのシステム オン チップ (SoC) プロセッサには、Google の Tensor Processing Unit (TPU) や Apple の Neural Engine (ANE) などのニューラル処理ユニットが組み込まれています。これらのチップは、AI ワークロードを CPU、GPU、専用ニューラル プロセッサー全体に効率的に分散することで、FaceID や拡張現実アプリからコンピュテーショナル フォトグラフィーまであらゆるものを処理します。
Google の Tensor チップは、コンピュテーショナル フォトグラフィーと自然言語処理に優れています。最新の Pixel スマートフォンに、AI 支援ナイト モード、ローカル AI 画像編集、リアルタイム文字起こしと翻訳、歌の検出、適応型ユーザー エクスペリエンスなどの最も便利な機能を提供します。
一方、Apple の最新の Bionic チップは、強化された拡張現実体験、Siri によるハンズフリー音声コマンド、迅速かつ安全な顔認識、AR アプリによるスムーズなゲーム、音声認識などのオンチップ AI 機能をすべての iPhone に提供します。
AI を活用したホームロボットは、センサーの進歩が顕著な分野です。 、機械学習、自律ナビゲーションが組み合わされます。 Amazon の Astro などの新しい AI 駆動のホーム ロボットは、顔認識と機械学習に高度な AI を利用して、家を自律的に移動します。
家庭用ロボットの人気が高まるにつれ、家庭用ロボットをホーム セキュリティに使用できる可能性があります。 (モニタリング)、移動スマート アシスタント、スマート ホーム デバイスのコントロール ハブ、子供、高齢者、障害者に寄り添うロボット ペット。
AI が仕事、娯楽、日常業務に不可欠な要素となりつつある現在、AI 搭載ノートパソコンは一般に公開されています。 AI スマートフォンと同様に、これらのラップトップは SoC の一部として NPU を備えています。より注目すべき AI プロセッサには、Intel の Lunar Lake、AMD の Strix Point、Qualcomm の X Elite、Apple の M シリーズ プロセッサ があり、それぞれ異なる方法で AI の力を活用するように設計されています。
Intel の Lunar Lake プロセッサは、AI を活用してエネルギー効率を最適化し、ユーザーの行動を予測し、システム リソースをインテリジェントに管理することを約束しています。次期 Microsoft Copilot などの AI 依存ソフトウェアが Windows システムの標準になると予想されているため、Lunar Lake AI プロセッサは、統合された NPU がほとんどのタスクを効率的に処理し、バッテリー使用量をさらに削減するのに役立つはずです。
Intel は電力効率に重点を置き、AMD の Strix Point プロセッサは、ゲーム、ビデオ会議、マルチメディア コンテンツ作成の強化など、日常のコンピューティング タスクの最前線に AI ワークロードを押し上げます。 AI アクセラレータの使用により、効果的なリアルタイム ノイズ リダクション、ジェスチャ認識、およびビデオ編集の最適化が可能になり、Strix Point はゲームやコンテンツ作成に適した高性能ラップトップの頼りになるプロセッサになります。
むしろ最新の AI プロセッサへの予想外だが歓迎すべき追加機能は、Qualcomm の Snapdragon X-Elite プロセッサです。 X-Elite は ARM アーキテクチャにより本質的に電力効率が高くなりますが、ソフトウェア サポートが制限されます。しかし、ARM の Windows の人気が高まるにつれて、ARM ラップトップには明るい未来があるように思えます。電力効率が良いだけでなく、ARM ネイティブ アプリを実行することで、ゲームやその他のリソースを大量に消費するタスクにも対応できるデバイスになります。
もう 1 つの ARM ベースの AI プロセッサは、Apple の M シリーズ チップです。これらには、画像およびビデオ処理タスクの速度と効率を大幅に向上させる AI ニューラル エンジンが含まれています。また、これらのチップのユニファイド メモリ アーキテクチャにより、機械学習モデルが高速メモリに直接アクセスできるようになり、音声ディクテーションや拡張現実などの AI 駆動型アプリケーションの高速化が可能になります。
AI 搭載カメラは、瞬間の捉え方やコンテンツの制作方法を変革しています。この新しい種類のカメラを使用すると、複雑な手動設定やセットアップを行わずに、スムーズでプロレベルの映像を簡単に撮影できます。
たとえば、Hover Air X1 ドローンには、自律的に被写体を追跡し、障害物を回避し、完璧なショットのためにフレーミングを最適化できる AI が搭載されています。もう 1 つの新しくリリースされた AI ドローンは、DJI の Neo です。これは、強化学習を採用することでフレーミングをさらに一歩進め、ドローンが移動パターンを予測し、飛行経路を動的に調整できるようにします。どちらのドローンの高度な自律性も、深層学習アルゴリズムとリアルタイム認識ソフトウェアによってのみ可能になります。
AI カメラは、Insta360 の X4 アクション カメラなどのハンドヘルド カメラのアクションにも使用されています。 AI で強化された安定化、被写体追跡機能、音声コマンドは 360 度プラットフォームを効率的に使用して、常に焦点を合わせたまま周囲を捉えます。
Insta360 Link ウェブカメラなどの固定カメラも AI を使用して便利な機能を実現します。 AI カメラと電動チルトおよびパン機能で被写体を追跡します。ホワイトボード モードでは、AI を使用してホワイトボードに焦点を合わせ、聴衆が見えるように完璧に切り取られ、水平に保たれたようにフレームに収めます。インテリジェント ノイズ キャンセリング、ジェスチャー コントロール、オーバーヘッド モードなどのその他の高度な機能により、Inta360 Link はオンライン クラスやプレゼンテーションに最適です。
これらはすべて、オンボード AI アクセラレータによって可能になり、デバイスは、クラウドベースの処理に依存せずに複雑な計算を実行し、迅速な応答時間とリアルタイムの意思決定を保証します。
最後に、自動運転車について説明します。自動運転技術はかなり前から存在していますが、自動運転車が 5 つのレベルに基づいて条件付き自動化 (レベル 3) から高度な自動化 (レベル 4) に到達できるようになったのは、近年のことです。運転自動化。
Waymo の完全自動運転技術は自動運転車の先頭に立っています。彼らは、障害物の検出、ルートの最適化、複雑な都市ナビゲーションなどのタスクに AI を使用します。 Waymo の自動車は、完全な自律性を実現するためにディープラーニングと強力なプロセッサーに依存しています。重要なのは、AI が何百万マイルもの現実世界の運転データに基づいてトレーニングされ、時間の経過とともにより安全で賢くなっていくことです。
Tesla のオートパイロットは、マシン ビジョンを使用するだけで AI のディープ ラーニングをさらに進化させ、高度な機能を実現します。最新のサイバートラックによる自動運転。テスラの自動運転機能を強化しているのは、社内で開発された完全自動運転 (FSD) チップです。このチップには、クラウド接続なしでセンサー データをリアルタイムで処理する専用の AI ニューラル ネットワークが含まれています。
統合AI が日常製品に組み込まれることで、私たちのテクノロジーとの関わり方が変わりつつあります。 AR メガネなどのウェアラブルからスマートフォン、ラップトップ、さらには家庭用ロボットに至るまで、AI は数年前には夢見ることしかできなかった方法で機能とユーザー エクスペリエンスを強化しています。これらのテクノロジーが向上し続けるにつれて、AI 強化テクノロジーにはさらに明るい未来が期待できます。
以上がAI 製品の統合が強化されています: これが私が期待しているものですの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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