人工智慧提供算力的晶元類型和特點

❶ 人工智慧會使哪些行業受益

人工智慧將會讓所有行業受益

物聯網的概念來源之一是IBM的智慧地球概念，智慧是物聯網創造價值的核心。而中國物聯網十二五規劃中九大試點領域包括：智能工業、智能農業、智慧物流、智能家居、智能醫療、智能環保、智能交通、智能安防、智能電網，全部與智能相關。

腦力勞動密集型行業是人工智慧優先發展的

既然物聯網技術促發服務業革命，而服務業革命解放的是人的腦力勞動。

所以腦力勞動密集型的行業，會優先使用人工智慧技術。通過人工智慧技術解放人力，降低成本，提升服務水平。

發展之初，人機交互是重點

提問者問的問題是哪個行業受益，但人工智慧發展還在早期，還沒有哪個行業會大規模使用，但從另外一個維度上，人工智慧會是最先使用的，就是人機交互介面，是人工智慧最先使用的。

比如最近流行的智能音響，實際上是人工智慧實現的人與機器的語言交互工具。

再比如視頻、圖像的人工智慧處理。最典型的應用是在自動駕駛以及汽車後市場安全領域都有應用。

所以人工智慧在人機交互領域都有應用，而只要使用機械設備的行業，都會有人機交互。

❷ 百度發布中國首款雲端全功能AI晶元「昆侖」有何特點

7月4日，網路公司董事長兼CEO李彥宏在Bai Create2018網路AI開發者大會上，正式發布網路自研的中國第一款雲端全功能AI晶元"昆侖"，其中包含訓練晶元昆侖818-300，推理晶元昆侖818-100。

李彥宏表示，中國改革開放40年來，在我們的發展過程當中，對於高端晶元而言，其實一直依賴進口，這是我們這一代IT人心中永遠的痛。當進入人工智慧時代，情況將會發生改變。網路自主研發的高端晶元，將去滿足全世界開發者的各種需求。支撐幾十萬為社會造福。

2017年被稱為「AI晶元元年」，在華為推出全球首款移動AI晶元的時候，就開啟了人工智慧從雲端走向終端的大門。如今有了雲端全功能AI晶元「昆侖」，未來國內AI領域的發展將有更多可能。

來源：澎湃新聞網

❸ 簡述cpu、gpu、fpga和asic四種人工智慧晶元的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可編程門陣列）具有足夠的計算能力和足夠的靈活性。FPGA的計算速度快是源於它本質上是無指令、無需共享內存的體系結構。對於保存狀態的需求，FPGA中的寄存器和片上內存（BRAM）是屬於各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存，因此FPGA在運算速度足夠快，優於GPU。同時FPGA也是一種半定製的硬體，通過編程可定義其中的單元配置和鏈接架構進行計算，因此具有較強的靈活性。相對於GPU，FPGA能管理能運算，但是相對開發周期長，復雜演算法開發難度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成電路）根據產品的需求進行特定設計和製造的集成電路，能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的能耗。缺點是研發成本高，前期研發投入周期長，且由於是定製化，可復制性一般，因此只有用量足夠大時才能夠分攤前期投入，降低成本。
CPU：
中央處理器作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元，CPU 是對計算機的所有硬體資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬體單元。
優點：CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、串列的運算
缺點：不擅長復雜演算法運算和處理並行重復的操作。
對於AI晶元來說，算力最弱的是cpu。雖然cpu主頻最高，但是單顆也就8核,16核的樣子，一個核3.5g,16核也就56g，再考慮指令周期，每秒最多也就30g次乘法。還是定點的。
生產廠商:intel、AMD
現在設計師最需要的就是GPUCPU，呆貓桌面雲可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
圖形處理器，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶元，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。
優點：提供了多核並行計算的基礎結構，且核心數非常多，可以支撐大量數據的並行計算，擁有更高的浮點運算能力。
缺點：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生產廠商：AMD、NVIDIA

❹ 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》

❺ 我國和美國的人工智慧發展有何不同的特點

特點如下：

1、美國在技術的創新基礎、技術能力、技術的影響力上具有很大的優勢。中國是在應用落地、應用創新上具有獨特優勢，比如刷臉支付，是中國首創的。

2、當今人工智慧技術包括三個元素：數據、演算法、計算能力。中國在數據上是有優勢的，因為人口規模龐大，在採集各方數據、統計數據方面，中國領先美國很多。

演算法上，中美差距不是很大，雖然美國往往會提出創新性的技術，但中國能夠很快地跟上，雖然技術創新引領性上弱一些，但實際應用的差距並不大。

最主要的差距，是在基礎的計算設備的差距。因為無論要做訓練或者檢測，硬體設備都是必須的，這些設備不僅限於人工智慧本身，還涉及到硬體晶元GPU。訓練人工智慧、深度學習演算法往往需要顯卡，GPU現在全球由英偉達一家壟斷，另外一個必備的硬體是CPU， 在CPU領域，英特爾一家獨大。

還有感測器，訓練人工智慧，首先要感知周圍的環境。感測器中包括雷達，它在自動駕駛的應用上非常重要，這些硬體設備幾乎都是由美國的公司所壟斷。所以，造成了硬體方面不小的差距。

3、缺少突破性引領性的創新技術，中國很多公司更偏向應用，偏向商業模式應用上的創新。美國每每搞出來新技術，中國也能馬上跟進，但在引領性、突破性上可能還是有一定差距。

4、美國最早從1991年萌芽，1998進入發展期，2005後開始高速成長期，2013後發展趨穩。而中國AI企業誕生於1996年，2003年產業進入發展期，在2015年達到峰值後進入平穩期。人工智慧主要分為技術層、應用層和基礎層。

美國AI產業在基礎層、技術層和應用層，尤其是在演算法、晶元和數據等產業核心領域，積累了強大的技術創新優勢，各層級企業數量全面領先中國。

從基礎層（主要為處理器/晶元）企業數量來看，中國擁有14家，美國33家，中國僅為美國的42%；技術層（自然語言處理/計算機視覺與圖像/技術平台）方面，中國擁有273家，美國擁有586家，中國為美國的46%。

應用層（機器學習應用/智能無人機/智能機器人/自動駕駛輔助駕駛/語音識別），中國擁有304家，美國擁有488家，中國是美國62.3%。

可以看出，相比美國的全產業布局特徵，中國主要集中在應用側，另外在技術層和基礎層只是局部有所突破。

綜上，目前在人工智慧領域，中國總體來說，雖然跟美國有一定的差距，但還處於一個發展比較好的態勢。

❻ 人工智慧和人工智慧晶元是什麼，為什麼這么火

簡單來說吧，就是大數據的應用，互聯網部陌生吧，這就是大數據的應用，人工智慧就好似我們的智能機器人一樣能和你以前對話，交流。