人工智能提供算力的芯片类型和特点

❶ 人工智能会使哪些行业受益

人工智能将会让所有行业受益

物联网的概念来源之一是IBM的智慧地球概念，智慧是物联网创造价值的核心。而中国物联网十二五规划中九大试点领域包括：智能工业、智能农业、智慧物流、智能家居、智能医疗、智能环保、智能交通、智能安防、智能电网，全部与智能相关。

脑力劳动密集型行业是人工智能优先发展的

既然物联网技术促发服务业革命，而服务业革命解放的是人的脑力劳动。

所以脑力劳动密集型的行业，会优先使用人工智能技术。通过人工智能技术解放人力，降低成本，提升服务水平。

发展之初，人机交互是重点

提问者问的问题是哪个行业受益，但人工智能发展还在早期，还没有哪个行业会大规模使用，但从另外一个维度上，人工智能会是最先使用的，就是人机交互接口，是人工智能最先使用的。

比如最近流行的智能音响，实际上是人工智能实现的人与机器的语言交互工具。

再比如视频、图像的人工智能处理。最典型的应用是在自动驾驶以及汽车后市场安全领域都有应用。

所以人工智能在人机交互领域都有应用，而只要使用机械设备的行业，都会有人机交互。

❷ 百度发布中国首款云端全功能AI芯片“昆仑”有何特点

7月4日，网络公司董事长兼CEO李彦宏在Bai Create2018网络AI开发者大会上，正式发布网络自研的中国第一款云端全功能AI芯片"昆仑"，其中包含训练芯片昆仑818-300，推理芯片昆仑818-100。

李彦宏表示，中国改革开放40年来，在我们的发展过程当中，对于高端芯片而言，其实一直依赖进口，这是我们这一代IT人心中永远的痛。当进入人工智能时代，情况将会发生改变。网络自主研发的高端芯片，将去满足全世界开发者的各种需求。支撑几十万为社会造福。

2017年被称为“AI芯片元年”，在华为推出全球首款移动AI芯片的时候，就开启了人工智能从云端走向终端的大门。如今有了云端全功能AI芯片“昆仑”，未来国内AI领域的发展将有更多可能。

来源：澎湃新闻网

❸ 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA

❹ 人工智能专业发展前景如何

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。

人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱

基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

❺ 我国和美国的人工智能发展有何不同的特点

特点如下：

1、美国在技术的创新基础、技术能力、技术的影响力上具有很大的优势。中国是在应用落地、应用创新上具有独特优势，比如刷脸支付，是中国首创的。

2、当今人工智能技术包括三个元素：数据、算法、计算能力。中国在数据上是有优势的，因为人口规模庞大，在采集各方数据、统计数据方面，中国领先美国很多。

算法上，中美差距不是很大，虽然美国往往会提出创新性的技术，但中国能够很快地跟上，虽然技术创新引领性上弱一些，但实际应用的差距并不大。

最主要的差距，是在基础的计算设备的差距。因为无论要做训练或者检测，硬件设备都是必须的，这些设备不仅限于人工智能本身，还涉及到硬件芯片GPU。训练人工智能、深度学习算法往往需要显卡，GPU现在全球由英伟达一家垄断，另外一个必备的硬件是CPU， 在CPU领域，英特尔一家独大。

还有传感器，训练人工智能，首先要感知周围的环境。传感器中包括雷达，它在自动驾驶的应用上非常重要，这些硬件设备几乎都是由美国的公司所垄断。所以，造成了硬件方面不小的差距。

3、缺少突破性引领性的创新技术，中国很多公司更偏向应用，偏向商业模式应用上的创新。美国每每搞出来新技术，中国也能马上跟进，但在引领性、突破性上可能还是有一定差距。

4、美国最早从1991年萌芽，1998进入发展期，2005后开始高速成长期，2013后发展趋稳。而中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期，在2015年达到峰值后进入平稳期。人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。

美国AI产业在基础层、技术层和应用层，尤其是在算法、芯片和数据等产业核心领域，积累了强大的技术创新优势，各层级企业数量全面领先中国。

从基础层（主要为处理器/芯片）企业数量来看，中国拥有14家，美国33家，中国仅为美国的42%；技术层（自然语言处理/计算机视觉与图像/技术平台）方面，中国拥有273家，美国拥有586家，中国为美国的46%。

应用层（机器学习应用/智能无人机/智能机器人/自动驾驶辅助驾驶/语音识别），中国拥有304家，美国拥有488家，中国是美国62.3%。

可以看出，相比美国的全产业布局特征，中国主要集中在应用侧，另外在技术层和基础层只是局部有所突破。

综上，目前在人工智能领域，中国总体来说，虽然跟美国有一定的差距，但还处于一个发展比较好的态势。

❻ 人工智能和人工智能芯片是什么，为什么这么火

简单来说吧，就是大数据的应用，互联网部陌生吧，这就是大数据的应用，人工智能就好似我们的智能机器人一样能和你以前对话，交流。