人工智慧算力的單位
『壹』 人工智慧的計算能力主要在哪些方面
以人工智慧最主要的應用領域機器人來看機器人的一個動作，看似非常緩慢，但是其實已經經過了非常多的計算。
『貳』 人工智慧會被用在政務機關事業單位上嗎，公務員這些的工作會不會部分受影響
如果人工智慧真的被用在了相關機構上，那麼這也就意味著必然會有一部分人的工作崗位被代替掉，比如說現在很多的事業單位機構開始運用了田蜜AI智能電話機器人等產品，這也就意味著平時只需要打電話或者是窗口電話咨詢、呼叫等功能實現。
『叄』 「算力」是什麼意思
算力是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。
在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW。
(3)人工智慧算力的單位擴展閱讀
算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障，大數據的爆發式增長，給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累，全球數據總量幾何式增長，現有的計算能力已經不能滿足需求。據IDC報告，全球信息數據90% 產生於最近幾年。並且到2020年，40% 左右的信息會被雲計算服務商收存，其中1/3 的數據具有價值。
因此算力的發展迫在眉睫，否則將會極大束縛人工智慧的發展應用。我國在算力、演算法方面與世界先進水平有較大差距。算力的核心在晶元。因此需要在算力領域加大研發投入，縮小甚至趕超與世界發達國家差距。
算力單位
1 kH / s =每秒1,000哈希
1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。
1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。
1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。
1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。
1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。
『肆』 算力是什麼意思
算力是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。
在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW。
(4)人工智慧算力的單位擴展閱讀
算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障，大數據的爆發式增長，給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累，全球數據總量幾何式增長，現有的計算能力已經不能滿足需求。據IDC報告，全球信息數據90% 產生於最近幾年。並且到2020年，40% 左右的信息會被雲計算服務商收存，其中1/3 的數據具有價值。
因此算力的發展迫在眉睫，否則將會極大束縛人工智慧的發展應用。我國在算力、演算法方面與世界先進水平有較大差距。算力的核心在晶元。因此需要在算力領域加大研發投入，縮小甚至趕超與世界發達國家差距。
算力單位
1 kH / s =每秒1,000哈希
1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。
1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。
1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。
1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。
1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。
『伍』 現在人工智慧發展到什麼程度了
人工智慧發展過去、現在和未來的總覽。一起了解谷歌技術總監、人工智慧專家Kurzweil、機器學習專家Jeremy Howard和Wait But Why博客Tim Urban等人的觀點，我們在人工智慧的發展路線圖中處於什麼階段？什麼時候會出現像人類一樣厲害的人工智慧，還有超過人類智能總和的超人工智慧？
我們所說的人工智慧（AI），是一個廣義定義。雖然眾說紛紜，大部分專家認為，人工智慧發展有三個水準：
超人工智慧（ASI）
第三類智能水準：超過所有人類智能總和的AI——用Tim Urban的話說，「從比人聰明一點點……到聰明一千萬倍。」
那我們現在在哪個階段呢？我們現在達到了第一個水準——弱人工智慧——在很多方面，它已經進入了我們的生活中：
l 汽車里到處都是ANI，從可以在緊急情況下剎車的電腦，到可以調配汽車加油參數的系統。
l 谷歌搜索是一個很大的ANI，有很多非常復雜的方法將網頁排序，知道給你顯示什麼。同樣的，Facebook Newsfeed也是
l 電子郵件垃圾郵箱過濾器，知道什麼是垃圾郵件、什麼不是，並且學會按照你的偏好來過濾郵件。
l 你的電話就是一個小型ANI工廠……你用地圖APP導航，收到定製化的音樂推薦，和Siri聊天等等。
例子不勝枚舉。弱人工智慧系統不怎麼驚悚。失控的ANI會帶來危害，但通常是獨立事件。雖然ANI不會造成人類的生存性恐慌，相對人畜無害ANI應被視為一個先兆。每一次弱人工智慧的創新進步，都在往強人工智慧和超人工智慧更近一步
『陸』 演算法包括人工智慧還有什麼
對於人工智慧一個普遍的認知是人工智慧三要素：數據、算力、演算法。數據是整個互聯網世界和物聯網發展的基礎，算力將數據進行計算，演算法針對不同行業建立了對應的模型，三者俱全，才勉強算是人工智慧，滿足這三者，企業也才能實現從數據到價值的輸出。
現在中國的人工智慧，最不缺數據，而算力也在不斷提升，但是卻因為演算法不夠成熟，沒有自己的原創演算法而導致很多假人工智慧的出現，說得委婉些，可以叫做弱人工智慧、弱AI。
『柒』 人工智慧專業發展前景如何
人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層和應用層。基礎層是人工智慧產業鏈的基礎，為人工智慧提供算力支撐和數據輸入，中國在此領域發展時間較短，基礎層發展較為薄弱。目前，中國的人工智慧企業主要集中在北京、廣東、上海和浙江，北京的人工智慧發展已經步入快車道。
人工智慧產業鏈全景梳理：基礎層發展薄弱
基礎層主要提供算力和數據支持，主要涉及數據的來源與採集，包括AI晶元、感測器、大數據、雲計算、開源框架以及數據處理服務等。技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與具體應用層的橋梁，主要包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別等。應用層針對不同的場景，將人工智慧技術進行應用，進行商業化落地，主要應用領域有駕駛、安防、醫療、金融、教育等。
—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》