決定人工智慧算力成本的因素
『壹』 支撐人工智慧的計算能力主要表現在哪些方面
別的不太懂，對子智能化的設備，計算能力方面真的很重要，包括每個組件之間的通信速率也很重要，計算能力能夠最快的支持數據的分析處理，以便於對於結果的運算能力，能夠在智能方面得到一定的優勢，智能化不僅僅是智能，更重要的是快速單反應的能力，處理數據的速率在這里佔了很大的作用，因為每個信號的處理方式和數據的建模運算都是很復雜的，在速度、語言演算法和糾正能力方面得到優勢就能夠主導人工智慧。
『貳』 未來人工智慧經濟面臨哪些新機遇
1、AI基礎技術進一步突破
AI經歷「革命性十年」的大發展，底層演算法以深度學習為核心。隨著AI的大規模應用，AI技術已出現瓶頸。科學家與工程師們在現有技術框架下克服瓶頸，但卻很難將其消除。演算法層面，人工智慧目前處於初級階段，從被動感知向主動感知、認知和決策還需要技術全面提升;算力層面，人工智慧對計算提出更高要求，當前的計算體系在成本、性能與能耗上均不堪重負。
2、智能雲將成社會「水電煤」
越來越多企業意識到AI價值，然而AI技術門檻頗高，企業自行研發並不現實，也無必要。基於
「雲服務」模式，企業可快速基於雲端AI技術能力開發AI應用。
3、服務機器人迎來黃金發展期
前十年，大規模爆發的AI應用卻不多。在消費市場，智能音箱、智能汽車、智能家居等少數產品實現智能化並大規模銷售;在行業市場，在防疫、教育、金融、物流等少數行業，AI開始逐步應用。
新十年有望爆發式增長的AI應用則是服務機器人。服務機器人是指除工業機器人之外的、用於非製造業並服務於人類的各種先進機器人，主要包括個人/家庭用服務機器人和公共服務機器人。
4、AI進一步「下沉」到傳統行業
前十年，AI在一些行業率先落地，主要集中在金融、教育、娛樂、信息等相對新興的第三產業。新十年，AI則會進一步「下沉」到千行百業，包括製造業、醫療、養老業以及古老的農業。
在2020年的世界人工智慧大會上，李彥宏有一個判斷：AI
發展會經歷技術智能化、經濟智能化、社會智能化三個歷史階段，他認為AI正處在「從經濟智能化的前半段向後半段過渡的時期，具體表現在AI能力從逐步向平台化，正在朝向產業化方向演進。」現在看來，李彥宏的判斷或許有些悲觀，新十年，「社會智能化階段」已全面來臨。
『叄』 關於人工智慧目前發展迅速的主要因素描述不正確的是
工智能目前發展迅速的主要因素是因為社會的需求。
以人類的智慧創造出堪與人類大腦相平行的機器腦（人工智慧），對人類來說是一個極具誘惑的領域，人類為了實現這一夢想也已經奮鬥了很多個年頭了。
而從一個語言研究者的角度來看，要讓機器與人之間自由交流那是相當困難的，甚至可以說可能會是一個永無答案的問題。人類的語言，人類的智能是如此的復雜，以至於我們的研究還並未觸及其導向本質的外延部分的邊沿。
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強人工智慧(BOTTOM-UP AI)：
強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智能機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：
類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
『肆』 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。
『伍』 是什麼因素催生了人工智慧行業「泡沫」
偽概念催生人工智慧行業「泡沫」
2018年或迎大洗牌，業內建議引導技術與市場有效結合
記者走訪市場可見，一些裝上簡單預設程序的音箱、機器人，就敢冠以「人工智慧」；一些自動化設備也偷換概念，被包裝成人工智慧。甚至有做內衣的企業，也炒作自己是人工智慧。專家認為，類似這些「偽創新」的炒作，炒得越熱，潛在的泡沫就越大，對人工智慧的發展傷害也越大。
阿里巴巴前CEO衛哲發文說，人工智慧項目當中存在大量的「偽人工智慧」，比例可能高達90%以上。訊飛智慧醫療事業部副總經理鹿曉亮說，目前泡沫肯定是存在的。當下炙手可熱的AI，「絕大部分的公司是圈錢的」。杜絕忽悠和投機，人工智慧需要的是清醒客觀的判斷和扎扎實實的努力。
深圳市羅伯醫療科技有限公司市場總監關磊認為，人工智慧是一門綜合的技術科學，在熱捧和經濟簇擁中，人工智慧成為了一個招商的火熱概念。人工智慧泡沫和倒閉潮的出現是因為概念、人才、產品、市場出現斷層，這四者環環相扣，缺一不可。「講故事」的人工智慧終將被淘汰，重技術、研產品、抓市場的人工智慧公司才能長久的走下去。
二是技術發展跟不上產業化步伐，門檻太高難以迅速落地。業內分析，隨著《新一代人工智慧發展規劃》《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020)》等政策的發布，國內的人工智慧企業將朝著產業化的方向不斷前進。在這過程中，「優勝劣汰」的齒輪也將加速轉動。
從技術上，孫立寧等業內人士認為，人工智慧的技術發展仍需要過程，說「成熟」為時尚早。騰訊研究院分析，人工智慧發展的基礎在於演算法、算力和數據，三者缺一不可。中國擁有龐大的資料庫，在應用演算法上也不落後，唯獨在算力這一領域，出現了非常嚴重的缺陷。算力的核心在晶元，而中國在晶元領域上的技術不足也延伸到了AI晶元上。
從企業角度分析，AI行業的技術門檻很高、投入時間很長，很多創業型研發企業短期內都沒有辦法讓產品落地，應用前景渺茫。比如醫療影像產業有很多公司，但是真正能用於臨床的產品很少。一些企業技術未成熟，產品不合格，難以突破並實現穩定的市場份額增長，缺乏與巨頭競爭的能力，成本高昂導致售價超過消費者購買能力，資金不足無法支撐後續研發，導致難以為繼。
此外，孫立寧認為，地方政府在高度重視人工智慧的同時，也要理解，只有具備人才、產業鏈等基礎條件，才能發展人工智慧產業。如果不具備上述條件而盲目上馬人工智慧產業，將面臨很多風險。
引導技術與市場有效結合
業界肯定「人工智慧」的發展方向，建議營造一個更務實的發展環境。
——持續鼓勵，營造去泡沫發展環境，引導技術與剛需結合。劉慶峰說，《科學》雜志預測人工智慧在2045年會替代全球就業率的50%，而在中國這個數字是77%，未來28年之內全中國每4個工作會有3個被替代，人工智慧領域中美將同步進入無人區。孫立寧認為，人工智慧是一個方向，建議持續加強人才培養，支持自主創新。從產業引導上，建議政府不能為了支持而支持，而應加強人工智慧與產業結合。例如，在遠程個性化教育、醫療等與生活密切相關的領域，先找准技術需求點，再帶動整個鏈條的創新，鼓勵人工智慧與底層製造、裝備、產品結合，以提高性能為主要考核指標。
——人工智慧發展還需解決盈利模式。鹿曉亮認為，現在雖然國家出台了發展人工智慧的大策略，訊飛也有幸入選四個國家級平台之一，但具體的政策、產業配套的相關細節還沒有落實。以醫療產業為例，臨床輔助診療系統就面臨著不知道從何處收費的問題，這還需要葯監、醫保、物價部門的相關政策做一系列的磨合。
——資金支持不宜全面撒網，加強結果導向的考核。鹿曉亮認為，人工智慧行業剛剛開始發展，「雷區」很多，建議政府政策支持和資本投入都不能撒胡椒面，強調結果導向。關磊也認為，對於政策、資金方面，在落實考核上，建議以結果為導向，加強效果反饋，做到物盡其用。
『陸』 什麼是決定手機算力的主要因素
以個人PC而言，不同配置的產品，價格也會有高低，這主要取決於不同配置產品搭載的CPU、顯卡及內存等的差異性。高配置PC的算力更高，能玩配置需求更高的游戲，運行更吃內存的3D類、影音類軟體。低配置PC算力不夠，也就只能玩玩普通游戲，運行一般的辦公軟體。
同樣玩網游，算力更高的手機更流暢，算力不夠的手機就會卡頓。
想要一款手機具備更高算力玩游戲不卡頓，不僅是需要更多核心更高頻率的CPU，也需要更大的內存，以及更穩定快速的網路。
所以，網路、存儲、計算能力是決定手機算力的三個主要因素。可以去十次方算力平台了解更多算力知識，還可領取免費算力。
『柒』 為何說人工智慧的發展得益於計算能力的高速增長
據報道，2017英特爾中國行業峰會昨日在蘇州舉行，會上，國際知名AI專家及技術創新企業家傑瑞·卡普蘭博士發表了演講，闡述了人工智慧的發展，以及人工智慧如何引領產業變革。
機器學習的興起，與當下的計算機的計算能力高速增長是分不開的，在過去的30年裡，計算機的速度翻了100萬倍。如果將30年前的計算機速度比做蝸牛，那麼現在就像是「火箭」的速度。
當計算機的速度越來越快，數據量大了之後，機器學習就成為了更好的匹配，尤其是我們即將進入到5G時代，這更加推動了演繹與推理、感知與真實世界互動，未來我們可以造出全新靈活的機器人，有很強的感知能力。
希望人工智慧技術可以取得更大的發展！
『捌』 中國人工智慧發展存在哪些制約因素
據報道，經過幾十年的科研探索和前期布局，人工智慧現已成為活躍在科技領域的核心力量，也成為國家間科技競賽的新戰場，中國人工智慧發展還面臨著頂層設計不夠、人才儲備不足等制約因素。
在人工智慧發展中，中國仍主要依靠科研機構和企業的自身力量，國家層面對人工智慧長期投入、基礎技術攻關及相關標准規范研究等還沒有明確的規劃和布局，不利於人工智慧的全面推進。
希望中國的人工智慧技術可以早日實現彎道超車！
『玖』 簡要說明什麼是推動工人智能發展的三大因素
第一：產業結構升級的推動。產業結構持續升級是推動AI行業發展的重要因素之一，網路化、信息化、智能化是傳統行業進行結構化升級的重要內容之一，所以人工智慧產品未來將廣泛走進傳統行業，全面提升傳統行業的生產效率。
第二：5G和物聯網的推動。隨著5G通信的落地應用，物聯網領域將釋放出大量的機會，一系列基於物聯網的行業應用場景將需要人工智慧產品的深度參與，比如自動駕駛、智慧物流、智慧城市、智慧醫療等等。隨著5G的發展，基於5G通信的生態體系將進一步促進物聯網和人工智慧的結合，這也是促進AI發展的重要因素之一。
第三：大數據和雲計算的推動。大數據的發展是推動AI發展的重要因素之一，由於人工智慧需要大量的數據基礎（演算法訓練、演算法驗證），所以在大數據時代背景下，機器學習（包括深度學習）、自然語言處理、計算機視覺等研究方向得到了較大的支撐，相關技術的應用效果也得到了明顯的改善。隨著雲計算，尤其是邊緣計算的發展，未來AI產品的應用將在算力上得到有效的支撐，從而為AI產品的廣泛應用奠定基礎。