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Qualcomm は AI が拡大に貢献すると見ている

MWC上海24からのライブ配信: クアルコムCFO兼COOのアカーシュ・パルキワラ(写真右)は、AIが現在ターゲットとしているすべての業界に及ぼす影響を称賛し、特に自動車分野での新たな使用事例を強調した。 クアルコムは数年前から、スマートフォン向けチップ以外にも製品ポートフォリオを拡大する使命を担ってきた。同社は自動車、XR、PC、産業市場へと事業を多角化しており、これらはすべて、急成長するAI技術によって変革が見込まれる分野だ。 パルキワラ氏は、これらのターゲット市場に対する同社のロードマップとタイムラインを振り返り、スマートフォンは依然としてクアルコムの「基本市場であり、それらのデバイスはAIによって変革されつつある」と指摘した。 そして彼は、自動車市場を「デバイス上のコンピューティングと AI のリーダーとしての地位を確立した」市場として強調しました。「コックピットには GenAI の新しいユースケースが数多く登場しています。次はそれが来ると思います。」 「XR は、すでに技術的な観点から実績を上げていますが、XR は GenAI によって最も変化するデバイスになるかもしれません。AI アシスタントを使用すると、フォーム ファクターやディスプレイのサイズに制約されないため、これまでできなかったことが可能になります。すべてが変わる可能性があります。これは、非常に大きな混乱を引き起こす可能性のあるデバイスです。」 「次の順番は PC で、最後は Industrial です。」 幹部は、このタイムラインで市場を見ることで「会社の長期的な計画を描くことができる」と指摘した。 インテリジェントカーパルキワラ氏は、AI のおかげでユーザー エクスペリエンスを大幅に改善できる分野として自動車市場を強調しました。「消費者にとってのエクスペリエンスの課題の 1 つは、何か問題が発生してダッシュボードにランプが点灯しても、それが何なのかわからないことです。そうなると、車に何が起こっているのかを調べ、予約を取り、修理してもらうための労力が不必要に長くなります。 「AI モデルを車のマニュアルでトレーニングし、エンド ユーザーに GenAI エクスペリエンスとして提供して、何が問題なのかを車と対話すると、車が修理方法を提案してくれるようにしたらどうでしょうか。これは非常にシンプルなユース ケースで、技術的にそれほど難しいことではありませんが、ユーザーが車について気に入らない点の 1 つを克服できます。車の問題に対処するユーザー エクスペリエンスは満足できるものではありませんが、これは改善される可能性があります。」 #Qualcomm #は…

Qualcomm は AI が拡大に貢献すると見ている

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2024-06-27 03:30:46

MWC上海24からのライブ配信: クアルコムCFO兼COOのアカーシュ・パルキワラ(写真右)は、AIが現在ターゲットとしているすべての業界に及ぼす影響を称賛し、特に自動車分野での新たな使用事例を強調した。

クアルコムは数年前から、スマートフォン向けチップ以外にも製品ポートフォリオを拡大する使命を担ってきた。同社は自動車、XR、PC、産業市場へと事業を多角化しており、これらはすべて、急成長するAI技術によって変革が見込まれる分野だ。

パルキワラ氏は、これらのターゲット市場に対する同社のロードマップとタイムラインを振り返り、スマートフォンは依然としてクアルコムの「基本市場であり、それらのデバイスはAIによって変革されつつある」と指摘した。

そして彼は、自動車市場を「デバイス上のコンピューティングと AI のリーダーとしての地位を確立した」市場として強調しました。「コックピットには GenAI の新しいユースケースが数多く登場しています。次はそれが来ると思います。」

「XR は、すでに技術的な観点から実績を上げていますが、XR は GenAI によって最も変化するデバイスになるかもしれません。AI アシスタントを使用すると、フォーム ファクターやディスプレイのサイズに制約されないため、これまでできなかったことが可能になります。すべてが変わる可能性があります。これは、非常に大きな混乱を引き起こす可能性のあるデバイスです。」

「次の順番は PC で、最後は Industrial です。」

幹部は、このタイムラインで市場を見ることで「会社の長期的な計画を描くことができる」と指摘した。

インテリジェントカー
パルキワラ氏は、AI のおかげでユーザー エクスペリエンスを大幅に改善できる分野として自動車市場を強調しました。「消費者にとってのエクスペリエンスの課題の 1 つは、何か問題が発生してダッシュボードにランプが点灯しても、それが何なのかわからないことです。そうなると、車に何が起こっているのかを調べ、予約を取り、修理してもらうための労力が不必要に長くなります。

「AI モデルを車のマニュアルでトレーニングし、エンド ユーザーに GenAI エクスペリエンスとして提供して、何が問題なのかを車と対話すると、車が修理方法を提案してくれるようにしたらどうでしょうか。これは非常にシンプルなユース ケースで、技術的にそれほど難しいことではありませんが、ユーザーが車について気に入らない点の 1 つを克服できます。車の問題に対処するユーザー エクスペリエンスは満足できるものではありませんが、これは改善される可能性があります。」

#Qualcomm #は #が拡大に貢献すると見ている

執筆者について: nipponese

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