🎨 Nano Banana Pro 圖像生成器｜打幾句說話就出圖
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Flux 同 Gemini Nano Banana Pro 改圖 / 合成，
打廣東話都得，仲可以沿用上一張圖繼續微調。
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Nvidia行政總裁黃仁勳：如果今日重讀大學，我會專攻物理科學
Nvidia聯合創辦人兼行政總裁黃仁勳於7月北京之行中接受記者訪問時表示，如果他是2025年剛畢業、22歲的年輕版自己，會選擇專注於物理科學而非軟件科學。黃仁勳指出，他當年其實大學提早兩年畢業，20歲已完成學業。
物理科學涵蓋非生命系統的研究範疇，包括物理學、化學、天文學及地球科學等。黃仁勳於1984年在美國奧勒岡州立大學取得電機工程學士，1992年於史丹佛大學獲得電機工程碩士學位。大約一年後的1993年4月，他與兩位工程師夥伴Chris Malachowsky及Curtis Priem在加州聖荷西一家Denny’s餐廳共進早餐時，合力創立了Nvidia。如今，Nvidia在黃仁勳的領導下，已成為全球市值最高的芯片製造商，上週更成為首間市值突破4萬億美元的科技公司。
當被問及為何會選擇物理科學，黃仁勳並未詳述原因，但他強調自己對「物理人工智能」（Physical AI）充滿信心，並稱之為人工智能的「下一波浪潮」。
在今年4月於華盛頓特區舉行的The Hill & Valley論壇上，黃仁勳解釋了人工智能的三個發展階段。他指出，現代人工智能約於12至14年前興起，起因是2012年AlexNet模型於一場競賽中大放異彩，令電腦視覺技術取得重大突破，這被稱為「感知人工智能」（Perception AI）。
隨後出現第二波「生成式人工智能」（Generative AI），這類人工智能能理解信息意義，並將其轉化成不同語言、圖像及程式碼等。現時，我們正處於第三波「推理人工智能」（Reasoning AI）時代，這種人工智能能理解、生成及解決前所未見的問題。
黃仁勳指出，推理人工智能能產生一種「數碼機械人」（agentic AI），即具推理能力的數碼工作機械人，這類技術已成為微軟及Salesforce等多家科技公司的焦點。
展望未來，黃仁勳認為下一波將是「物理人工智能」，這需要理解物理法則如摩擦力、慣性、因果關係等。他強調，物理推理能力，例如物體持續存在的概念（即使物體不在視線範圍內仍然存在），將成為這一階段的關鍵。物理人工智能的應用包括預測物體運動軌跡、判斷施力大小以避免損壞物品，以及推斷隱藏行人位置等。
當物理人工智能結合於實體機械人，便形成機械人技術。黃仁勳表示，這對Nvidia現階段尤為重要，因為公司正於美國大規模建設新一代工廠，這些工廠高度機械化，將有助解決全球嚴重的勞動力短缺問題。
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評論與啟示
黃仁勳作為全球頂尖半導體及AI領軍人物，他的觀點不僅反映了科技發展的趨勢，更揭示了未來科技人才培育的方向。當前AI技術已經從單純的數據感知，進化到能夠理解、推理及生成複雜內容，下一步則是將這些智能結合真實世界的物理法則，讓AI能「動起來」，真正與環境互動。
這種「物理人工智能」的概念，意味著未來AI不僅是虛擬的數碼存在，而是能夠在工廠、自動駕駛、醫療機械人等真實場景中發揮作用，提升生產力及生活質素。這對香港及全球的科技教育提出挑戰：除了軟件編程與數據科學，物理基礎、工程學及跨學科能力將成為培育未來科技人才的關鍵。
此外，Nvidia的成功故事提醒我們，技術創新與商業實踐緊密結合，從一間小餐廳的早餐會議到全球市值4萬億美元的科技巨頭，背後是對技術趨勢的敏銳洞察與持續投資。香港作為國際金融及科技樞紐，也應該加強對前沿科技的支持，尤其是人工智能與智能製造領域，才能在新一輪科技競賽中立於不敗之地。
總括而言，黃仁勳的分享不僅是個人經驗，更是對整個科技界的深刻啟示——未來的AI不僅要「聰明」，更要「懂得世界如何運作」，這正是物理人工智能的核心。香港及全球的年輕學子，若能把握這波浪潮，結合物理與軟件科學，將迎來前所未有的機遇。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
