决定人工智能算力成本的因素
『壹』 支撑人工智能的计算能力主要表现在哪些方面
别的不太懂，对子智能化的设备，计算能力方面真的很重要，包括每个组件之间的通信速率也很重要，计算能力能够最快的支持数据的分析处理，以便于对于结果的运算能力，能够在智能方面得到一定的优势，智能化不仅仅是智能，更重要的是快速单反应的能力，处理数据的速率在这里占了很大的作用，因为每个信号的处理方式和数据的建模运算都是很复杂的，在速度、语言算法和纠正能力方面得到优势就能够主导人工智能。
『贰』 未来人工智能经济面临哪些新机遇
1、AI基础技术进一步突破
AI经历“革命性十年”的大发展，底层算法以深度学习为核心。随着AI的大规模应用，AI技术已出现瓶颈。科学家与工程师们在现有技术框架下克服瓶颈，但却很难将其消除。算法层面，人工智能目前处于初级阶段，从被动感知向主动感知、认知和决策还需要技术全面提升;算力层面，人工智能对计算提出更高要求，当前的计算体系在成本、性能与能耗上均不堪重负。
2、智能云将成社会“水电煤”
越来越多企业意识到AI价值，然而AI技术门槛颇高，企业自行研发并不现实，也无必要。基于
“云服务”模式，企业可快速基于云端AI技术能力开发AI应用。
3、服务机器人迎来黄金发展期
前十年，大规模爆发的AI应用却不多。在消费市场，智能音箱、智能汽车、智能家居等少数产品实现智能化并大规模销售;在行业市场，在防疫、教育、金融、物流等少数行业，AI开始逐步应用。
新十年有望爆发式增长的AI应用则是服务机器人。服务机器人是指除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，主要包括个人/家庭用服务机器人和公共服务机器人。
4、AI进一步“下沉”到传统行业
前十年，AI在一些行业率先落地，主要集中在金融、教育、娱乐、信息等相对新兴的第三产业。新十年，AI则会进一步“下沉”到千行百业，包括制造业、医疗、养老业以及古老的农业。
在2020年的世界人工智能大会上，李彦宏有一个判断：AI
发展会经历技术智能化、经济智能化、社会智能化三个历史阶段，他认为AI正处在“从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期，具体表现在AI能力从逐步向平台化，正在朝向产业化方向演进。”现在看来，李彦宏的判断或许有些悲观，新十年，“社会智能化阶段”已全面来临。
『叁』 关于人工智能目前发展迅速的主要因素描述不正确的是
工智能目前发展迅速的主要因素是因为社会的需求。
以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。
而从一个语言研究者的角度来看，要让机器与人之间自由交流那是相当困难的，甚至可以说可能会是一个永无答案的问题。人类的语言，人类的智能是如此的复杂，以至于我们的研究还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。
(3)决定人工智能算力成本的因素扩展阅读：
强人工智能(BOTTOM-UP AI)：
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
『肆』 人工智能的计算能力主要在哪些方面
以人工智能最主要的应用领域机器人来看机器人的一个动作，看似非常缓慢，但是其实已经经过了非常多的计算。
『伍』 是什么因素催生了人工智能行业“泡沫”
伪概念催生人工智能行业“泡沫”
2018年或迎大洗牌，业内建议引导技术与市场有效结合
记者走访市场可见，一些装上简单预设程序的音箱、机器人，就敢冠以“人工智能”；一些自动化设备也偷换概念，被包装成人工智能。甚至有做内衣的企业，也炒作自己是人工智能。专家认为，类似这些“伪创新”的炒作，炒得越热，潜在的泡沫就越大，对人工智能的发展伤害也越大。
阿里巴巴前CEO卫哲发文说，人工智能项目当中存在大量的“伪人工智能”，比例可能高达90%以上。讯飞智慧医疗事业部副总经理鹿晓亮说，目前泡沫肯定是存在的。当下炙手可热的AI，“绝大部分的公司是圈钱的”。杜绝忽悠和投机，人工智能需要的是清醒客观的判断和扎扎实实的努力。
深圳市罗伯医疗科技有限公司市场总监关磊认为，人工智能是一门综合的技术科学，在热捧和经济簇拥中，人工智能成为了一个招商的火热概念。人工智能泡沫和倒闭潮的出现是因为概念、人才、产品、市场出现断层，这四者环环相扣，缺一不可。“讲故事”的人工智能终将被淘汰，重技术、研产品、抓市场的人工智能公司才能长久的走下去。
二是技术发展跟不上产业化步伐，门槛太高难以迅速落地。业内分析，随着《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等政策的发布，国内的人工智能企业将朝着产业化的方向不断前进。在这过程中，“优胜劣汰”的齿轮也将加速转动。
从技术上，孙立宁等业内人士认为，人工智能的技术发展仍需要过程，说“成熟”为时尚早。腾讯研究院分析，人工智能发展的基础在于算法、算力和数据，三者缺一不可。中国拥有庞大的数据库，在应用算法上也不落后，唯独在算力这一领域，出现了非常严重的缺陷。算力的核心在芯片，而中国在芯片领域上的技术不足也延伸到了AI芯片上。
从企业角度分析，AI行业的技术门槛很高、投入时间很长，很多创业型研发企业短期内都没有办法让产品落地，应用前景渺茫。比如医疗影像产业有很多公司，但是真正能用于临床的产品很少。一些企业技术未成熟，产品不合格，难以突破并实现稳定的市场份额增长，缺乏与巨头竞争的能力，成本高昂导致售价超过消费者购买能力，资金不足无法支撑后续研发，导致难以为继。
此外，孙立宁认为，地方政府在高度重视人工智能的同时，也要理解，只有具备人才、产业链等基础条件，才能发展人工智能产业。如果不具备上述条件而盲目上马人工智能产业，将面临很多风险。
引导技术与市场有效结合
业界肯定“人工智能”的发展方向，建议营造一个更务实的发展环境。
——持续鼓励，营造去泡沫发展环境，引导技术与刚需结合。刘庆峰说，《科学》杂志预测人工智能在2045年会替代全球就业率的50%，而在中国这个数字是77%，未来28年之内全中国每4个工作会有3个被替代，人工智能领域中美将同步进入无人区。孙立宁认为，人工智能是一个方向，建议持续加强人才培养，支持自主创新。从产业引导上，建议政府不能为了支持而支持，而应加强人工智能与产业结合。例如，在远程个性化教育、医疗等与生活密切相关的领域，先找准技术需求点，再带动整个链条的创新，鼓励人工智能与底层制造、装备、产品结合，以提高性能为主要考核指标。
——人工智能发展还需解决盈利模式。鹿晓亮认为，现在虽然国家出台了发展人工智能的大策略，讯飞也有幸入选四个国家级平台之一，但具体的政策、产业配套的相关细节还没有落实。以医疗产业为例，临床辅助诊疗系统就面临着不知道从何处收费的问题，这还需要药监、医保、物价部门的相关政策做一系列的磨合。
——资金支持不宜全面撒网，加强结果导向的考核。鹿晓亮认为，人工智能行业刚刚开始发展，“雷区”很多，建议政府政策支持和资本投入都不能撒胡椒面，强调结果导向。关磊也认为，对于政策、资金方面，在落实考核上，建议以结果为导向，加强效果反馈，做到物尽其用。
『陆』 什么是决定手机算力的主要因素
以个人PC而言，不同配置的产品，价格也会有高低，这主要取决于不同配置产品搭载的CPU、显卡及内存等的差异性。高配置PC的算力更高，能玩配置需求更高的游戏，运行更吃内存的3D类、影音类软件。低配置PC算力不够，也就只能玩玩普通游戏，运行一般的办公软件。
同样玩网游，算力更高的手机更流畅，算力不够的手机就会卡顿。
想要一款手机具备更高算力玩游戏不卡顿，不仅是需要更多核心更高频率的CPU，也需要更大的内存，以及更稳定快速的网络。
所以，网络、存储、计算能力是决定手机算力的三个主要因素。可以去十次方算力平台了解更多算力知识，还可领取免费算力。
『柒』 为何说人工智能的发展得益于计算能力的高速增长
据报道，2017英特尔中国行业峰会昨日在苏州举行，会上，国际知名AI专家及技术创新企业家杰瑞·卡普兰博士发表了演讲，阐述了人工智能的发展，以及人工智能如何引领产业变革。
机器学习的兴起，与当下的计算机的计算能力高速增长是分不开的，在过去的30年里，计算机的速度翻了100万倍。如果将30年前的计算机速度比做蜗牛，那么现在就像是“火箭”的速度。
当计算机的速度越来越快，数据量大了之后，机器学习就成为了更好的匹配，尤其是我们即将进入到5G时代，这更加推动了演绎与推理、感知与真实世界互动，未来我们可以造出全新灵活的机器人，有很强的感知能力。
希望人工智能技术可以取得更大的发展！
『捌』 中国人工智能发展存在哪些制约因素
据报道，经过几十年的科研探索和前期布局，人工智能现已成为活跃在科技领域的核心力量，也成为国家间科技竞赛的新战场，中国人工智能发展还面临着顶层设计不够、人才储备不足等制约因素。
在人工智能发展中，中国仍主要依靠科研机构和企业的自身力量，国家层面对人工智能长期投入、基础技术攻关及相关标准规范研究等还没有明确的规划和布局，不利于人工智能的全面推进。
希望中国的人工智能技术可以早日实现弯道超车！
『玖』 简要说明什么是推动工人智能发展的三大因素
第一：产业结构升级的推动。产业结构持续升级是推动AI行业发展的重要因素之一，网络化、信息化、智能化是传统行业进行结构化升级的重要内容之一，所以人工智能产品未来将广泛走进传统行业，全面提升传统行业的生产效率。
第二：5G和物联网的推动。随着5G通信的落地应用，物联网领域将释放出大量的机会，一系列基于物联网的行业应用场景将需要人工智能产品的深度参与，比如自动驾驶、智慧物流、智慧城市、智慧医疗等等。随着5G的发展，基于5G通信的生态体系将进一步促进物联网和人工智能的结合，这也是促进AI发展的重要因素之一。
第三：大数据和云计算的推动。大数据的发展是推动AI发展的重要因素之一，由于人工智能需要大量的数据基础（算法训练、算法验证），所以在大数据时代背景下，机器学习（包括深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等研究方向得到了较大的支撑，相关技术的应用效果也得到了明显的改善。随着云计算，尤其是边缘计算的发展，未来AI产品的应用将在算力上得到有效的支撑，从而为AI产品的广泛应用奠定基础。