人工智能硬件产品
本篇文章给大家谈谈《人工智能硬件产品》对应的知识点，希望对各位有所帮助。
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人工智能三大要素有哪些
人工智能产业技术的：算法、计算能力、信息大数据融合，成为人工智能发展最基本、最基础的基本三要素。
收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素;
落实在产品应用上，算法可表现为：视频结构化(对视频数据的识别、分类、提取和分析)、生物识别(人脸、虹膜、指纹、人脸识别等)、物体特征识别(不同物体识别，不同物体代表性物体识别，如：车牌识别系统)等几大类。
互联网时代大数据迎来爆发式增长，全球的数据总量都飞快的增长，数据高速积累的同时现有算力根本无法匹配。
传统架构基础硬件的计算力也不能满足大量增长的多数据信息计算的同时，更无法满足人工智能相关的高性能计算需求，多PU硬件组合+强大的多功能并行处理计算能力，成为当下人工智能必备的基本平台。
数据总量飞速的增长、积累的同时，信息数据的收集、整理与融合成为了人工智能深度学习和算法升级与服务应用落地的根本，大数据与融合计算成为了人工智能发展必然的关键。
扩展资料：
人工智能需要从大量数据中进行学习，丰富的数据集是其中非常重要的因素，丰富的数据积累，给深度学习创造更加丰富的数据训练集，是人工智能算法与深度学习训练必备的、不可或缺的良好的基础。
像战胜人类的 AlphaGo，其学习过程的核心数据是来自互联网的3000万例棋谱，而这些数据的积累是历经了十多年互联网行业的发展成铸就的。可见，所有基于深度学习算法的人工智能，均需具备深厚的数据信息资源和专项数据积累，才能取得AI服务应用的突破性进展。
离开了基础数据，机器的智慧仿生是不可能实现的。广东傲智在公司成立前，就已经具备行业应用强大深厚的大数据方面的基础数据信息，这也是广东傲智能在算法深度开发、深度学习和计算力平台研发方面发展迅速又有AI针对性的核心竞争力。
参考资料：百度百科——人工智能
人工智能需要什么基础？
人工智能需要学习的基础内容——1、认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。2、人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。3、科学和工程：需要脑科学、神经科学、认知心理学、信息科学等相关学科的配合。4、先进机器人学：具体包括先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人等课程。5、人工智能平台与工具：具体包括群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实等课程。6、人工智能核心：具体包括人工智能的现代方法、问题表达与求解、人工智能的现代方法、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等课程。
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
为什么人工智能，软件要比硬件重要呢？
人工智能发展到今天，已经迅速发展出成体系的理论了。去年，华为的余承东在中国信息化百人会2020年峰会上就提出过根技术。作为人工智能的根技术，也就是支撑各种场景应用的底层技术，一是人工智能计算框架，二是人工智能芯片，也就是题设的“软件还是硬件”。
这两者都很重要，是属于缺一不可的那种重要，所以也不需要问，我该偏哪科？答案是不该偏科······你总不会去问朗朗，弹钢琴左手重要还是右手重要对不？
过去我们讲人工智能计算框架，起步当然是美利坚早，这是科技差，必须要正视，比如TensorFlow、PyTorch、Caffe，这些都是大量被使用的，非常好的框架，但是有一点，他们都是掌控在其他人手里的，而作为世界第二大经济体的中国，必然应该拥有自己的人工智能框架。比如百度有Paddle，阿里有XDL，还有华为的可以做到端对端人工智能应用能力的MindSpore。端对端实际上就是所谓的两手抓两手都要硬。
比如TensorFlow框架虽然牛逼，但是其没有针对应用场景做过对接，如果你想在交通摄像头上应用TF，难度是很大的，在大量的场景下，人工智能需要能够对接到特定设备，有的设备有它特别的要求，经常是不可能用一个通用的PC或者服务器的，比如野外，飞航，车辆，城市交通，水电等等，都有其场景限制，在这种时候，只能依靠人工智能芯片，这种特殊针对性设计的计算芯片来进行人工智能的计算。
在2020年量子位举办的人工智能评选榜单上我们能看到几乎所有的中国头部企业都涉足了人工智能，个个都是猛人，比如百度基于其软件和数据优势开发的产品，也有华为这样的硬件和软件根技术齐头并进的企业。
事实上，十四五计划已经明确了中国人工智能的发展方向，就是软硬件齐步走。所以这是国家定性，哪个都重要。尤其是要有完全自主拥有的人工智能根技术这个事情，可以说是最迫切，最紧要，事关根本的。硬件和软件本来就是人工智能的两条腿，只有同时发力才能让中国的人工智能发展飞速奔跑。
人工智能的应用领域包括哪些？
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；
另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口。
影响
人工智能的长期经济影响尚不确定。一项针对经济学家的调查显示，对于越来越多地使用机器人和人工智能是否会导致长期失业率大幅上升存在分歧，但他们普遍认为，如果生产力收益重新分配，这可能是一项净收益。
普华永道2017 年的一项研究认为，到 2030 年，中华人民共和国在经济上从人工智能中获益最多，占 GDP 的26.1% 。
一份 2020 年 2 月的欧盟人工智能白皮书提倡人工智能以获取经济利益，包括“改善医疗保健（例如使诊断更精确，更好地预防疾病），提高农业效率，为减缓和适应气候变化做出贡献， 通过预测性维护提高生产系统的效率”，同时承认潜在风险。
以上内容参考 百度百科-人工智能
人工智能需要怎样的硬件
本质上AI只是算法实现，那么不管什么硬件其实都是算法的载体。比如，一个下围棋的人工智能算法，可以用CPU实现，也可以用GPU实现。但更多的来说，GPU在处理计算机视觉相关算法比较有优势。
人工智能的核心技术有哪些?
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
机器学习
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的 机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。
关于《人工智能硬件产品》的介绍到此就结束了。
