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蜂窝医学的下一个演变
该介绍已准备好由Celularity，Inc。（“ Celularity”）使用。本演示文稿，以及作为此介绍所披露的任何信息，无论是在书面还是口头上披露的信息，仅是出于信息目的，仅出于信息目的，并且仅以您作为潜在投资者的身份提供给您的能力，以考虑对天体的投资，可能不会用于任何其他目的，并且不得以任何其他目的使用或以前的书面形式来提供任何其他目的。禁止任何影印，披露，复制或更改本演示文稿的内容，以及本演示文稿的任何副本或本演示文稿的任何部分转发给任何人。本演示文稿并非旨在包含一个人可能希望考虑对Celularity进行投资的所有信息，也不旨在构成Celularity的任何投资决定的基础。您应该在您认为必要的范围内咨询自己的法律，监管，税收，业务，财务和会计顾问，并且必须做出自己的投资决定，并对本演讲中预期的转型和交易进行独立调查和分析。本演讲既不应构成出售要约，也不应征求购买任何证券的要约，也不应在任何此类管辖权的证券法律的注册或资格之前，在任何司法管辖区出售任何证券。证券交易委员会（“ SEC”）或任何州或领土证券委员会均未批准或不赞成证券，也没有确定本演讲是真实的还是完整的。
竞争的下一个大竞技场
我们已经确定了今天的12个竞技场：软件，半导体，消费者互联网，电子商务，消费电子产品，生物制药，工业电子，付款，视频和音频娱乐，云服务，电动汽车（EVS）和信息支持的商业服务（以2020年的市场上限为单位）。“今天的竞技场”是指过去二十年来形成的竞技场。，我们将2005年至2020年作为分析间隔来设置干净的十年边界并确保一致，完善的数据。理解竞技场至少有两个原因很重要。它们不仅是重塑商业世界的地方，而且要认识到通常存在于竞技场中的要素，这有助于解释其增长和活力，使我们能够确定一组在未来15年中可能会出现的竞技场。如果过去是任何指南，它们将成为竞争，创新和价值创造的中心。
下一个 - 发电智能设备
当然。机器人市场的增长显着增长，从2012年的100,000个机器人增加到2021年和2022年的超过半百万。本质上，市场的两倍，主要是由汽车行业扩张的驱动。此外，有助于这一增长的两个关键因素是消费电子的革命，这是由iPhone推出而引发的，而中国作为全球制造业强国的崛起。展望未来，国际机器人联合会为工业机器人预计了7％的全球增长，移动机器人的增长率为20％。到2030年，年度机器人市场预计将达到一百万个单位。ABB的战略投资进一步支持这种乐观的外观，并在瑞典，中国和美国做出了重大承诺。ABB的战略投资进一步支持这种乐观的外观，并在瑞典，中国和美国做出了重大承诺。
下一代人工智能增强承保
Lee Sarkin，慕尼黑再保险亚太区、中东区、非洲区（人寿和健康险）首席分析官 在当今的保险业中，提供无缝、个性化和数字化的客户体验对于满足客户需求和最终销售至关重要。然而，传统的承保流程可能不方便、耗时且具有侵扰性，会阻碍客户并阻碍销售。此外，保险公司还面临代价高昂的隐瞒或欺诈行为。慕尼黑再保险的人工智能 (AI) 增强型承保解决方案旨在应对这些挑战。为此，我们结合深厚的领域知识、负责任的人工智能、数据、现代技术和风险承受能力，以显著改善客户体验、运营效率、风险选择，并最终提高人寿和健康险公司的销售和盈利能力。
下一代：人工智能实验
我们通过确定关键领域、方向和含义，研究大型语言模型 (LLM) 在实验中增强科学实践的潜力。首先，我们讨论这些模型如何改进实验设计，包括改进引出措辞、编码实验和生成文档。其次，我们讨论使用 LLM 实施实验，重点是通过创建一致的体验、提高对指令的理解以及实时监控参与者的参与度来增强因果推理。第三，我们重点介绍 LLM 如何帮助分析实验数据，包括预处理、数据清理和其他分析任务，同时帮助审阅者和复制者调查研究。这些任务中的每一项都会提高报告准确发现的可能性。
下一代技术：能源
根据麻省理工学院 (MIT) 的研究，人工智能已在电网运营中使用或考虑使用，以帮助电网运营商了解情况并改进预测，从而做出更快、更好的决策。每天，电网系统运营商都会运行复杂的计算来预测第二天的电力需求，并推荐最具成本效益的供电方式。之前使用机器学习模型优化日常计划的测试表明，这比不使用人工智能快 12 倍，所需时间缩短至 60 秒。考虑到这些计算每天要进行数次，节省的时间可能非常可观。该模型还通过结合天气等其他因素来预测停电情况。电网运营商和公司之间已经实施的人工智能的其他实际应用包括汇总智能电表/电动汽车充电/物联网 (IoT) 数据以更准确地预测家庭能源，以及创建自动响应以改变电力供应和动态定价激励。
下一代放射学人工智能
多模式研究当同一病变通过不同模式成像时（例如 CT 和 MRI），挑战更大。在这种情况下，AI 不仅可用于病变检测和描绘，还可用于不同模式的发现之间的配准。请注意，在某些情况下无法进行直接图像配准。例如，提供身体投影的 X 射线不能直接与提供身体横截面的超声波结合。在这些情况下，需要基于对所讨论对象的理解进行更抽象的配准。此外，相关信息可能由非成像模式（如临床信息、基因组学或其他组学）提供。AI 系统很可能为组合与特定患者诊断相关的不同数据提供一个理想的平台。