ai算力预估方法_AI算力平台的算力怎么评估_数字区块链

　　㈠ 计算机真能媲美大脑吗如何利用AI 技术帮人类更好地思考

　　目前计算机并不能够媲美大脑， AI技术可以通过联想互动方式，帮助人类更好地进行思考。计算机的发展还有很长一段路途需要前进，对于计算机发展方向也是很多人需要考虑的问题，并没有那么简单。

　　AI有这样一种功能，它叫联想互动，从孩童开始人工智能就可以进行对事物的联想，更快的帮助人进行某一方面的记忆。在这样的联想条件下，它可以逐步的衍生成更加深奥的东西，这些东西可以一点一点的帮助人类去更好地对事物的探究与思考。我们人类思考的本质是对于事物探究的过程，而AI技术可以利用这一点扩展到一条线，逐渐变成一个面，增加人类大脑对于思考灵活性地变动。

　　㈡ 围棋AI引擎MOGO，计算力还可以，很想了解其算法思想

　　没有算法思想，最主要还是棋谱录入。你说的MOGO里面录得棋谱多，而且变化也比较新（手谈5什么的变化还是很老的），这样它应对的变化就多。一个是局部变化、另一个是全局变化，围棋ai主要在这两方面做文章。但不管怎么改，围棋ai水平还是很弱的，首先一打劫它就蒙了，而且判断引征的问题也会有错误（很难解决）。围棋不像国际象棋或中国象棋，变化能数出来，存在最强的ai，围棋变化太多，还牵扯打劫等问题。不可能将所有变化录进去，很多地方还是能钻ai的空子的。

　　㈢ 人工智能学什么

　　作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。n从大的技术层面来看，人工智能的知识体系主要涉及到六个大的学习方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习（深度学习）、自动推理、知识表示和机器人学，这些方向各有体系且联系紧密。n人工智能是典型的交叉学科，涉及到数学、哲学、控制学、计算机、经济学、神经学和语言学等学科，同时学习人工智能还需要具有一定的实验环境，对于数据、算力和算法都有一定的要求，所以当前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。n对于初学者来说，如果想入门人工智能领域，可以从机器学习入手，一方面机器学习的知识体系相对比较容易理解，另一方面机器学习的应用场景也比较多，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一。n机器学习的步骤涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这个过程需要学习编程语言、数据整理和算法设计这三大块内容。编程语言可以从Python语言开始学起，目前Python语言在机器学习领域的应用也比较普遍，有大量的案例可以参考。在学习的初期完全可以采用一些公开的数据集，这样也方便做结果对比，而算法可以从基础的常见算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。n学习机器学习的过程还可以借助于当前的人工智能平台来完成，一部分大数据（云计算）平台也提供了大量机器学习方面的实践环境，基于这些平台来完成机器学习实验会更方便一些，而且也会积累一定的实践经验。

　　㈣ 人工智能需要什么基础

　　1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

　　算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

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　　（1）算力：

　　n在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。

　　（2）算法：

　　算法是AI的背后“推手”。

　　nAI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。

　　（3）数据：

　　在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。n机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

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　　2、技术基础：

　　（1）文艺复兴后的人工神经网络。

　　人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

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　　（2）靠巨量数据运作的机器学习。

　　科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

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　　（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

　　自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

　　自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

　　其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

　　其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

　　㈤ AI算力平台的算力怎么评估

　　单CPU 的发展已经不能满足实际应用的需求，AI 时代必须要依靠并行计算。目前，并行计算的主流架构是异构并行计算平台。如果您需要算力方面的服务，可以去十次方了解下。

　　㈥ 预测路人行为的AI，低成本高精定位，抢鲜体验法雷奥CES黑科技！

　　文：BY

　　激光雷达、摄像头等传感器就如同自动驾驶车辆的眼睛，汽车想要实现自动驾驶，拥有“好视力”是最必不可少的。作为世界范围内领先的传感器供应商，法雷奥旗下产品SCALA是迄今为止唯一已实现量产、并安装在已上市车型中的车规级激光雷达。本届CES，法雷奥除了传感器，还有很多汽车相关人工智能应用展示。今天，我就在拉斯维加斯为大家抢鲜展示这些即将在CES展出的黑科技！

　　预测型人工智能MovePredict.ai

　　虽然在复杂信息处理及计算上，人脑的反应速度远不及AI，例如人类在下棋上总是被AI完虐，但事实上人脑的“算力”要远高于AI。人脑的高“算力”优势可以体现在现阶段某些场景下，人类驾驶员拥有远高于自动驾驶车辆的能力，例如过马路时行人与非机动车的“博弈”，环岛中自身和其他行驶车辆的“博弈”，人类驾驶员在识别目标驾驶意图上拥有更好的理解能力和处理应对方式。

　　了解车内每位乘员的心率、体型、体温、情绪等信息，可以帮助车辆对每位乘客的实际需求提供个性化服务，使车辆更智能。演示车的加热系统也做了改装，将传统电加热（PTC）改为可分区控制的热泵，不仅可以满足座舱内不同成员的温度需求，空调利用效率也更高。

　　通过低能耗的热泵避免掉不必要的制热需求（如仅驾驶员开车时，只为驾驶员供热即可），使得车辆在冬季可以最高节省30%的能源消耗。这项技术尤其适合纯电动汽车，空调利用效率更高也就可以减少电池能耗浪费，最终有效提升纯电动车冬季续航里程。

　　本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

　　㈦ 浪潮如何应对AI算力多元、巨量、生态化挑战

　　浪潮认为智算中心是应对未来AI算力多元、巨量、生态化挑战的新基建。所以，浪潮在2020年提出智算中心的构想，提供AI计算所需的算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，在AI时代将扮演算力生产供应平台、数据开放共享平台、智能生态建设平台和产业创新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社会AI应用成本、加强政府社会治理能力、增强企业创新转型动能、推动人工智能产业聚集。

　　㈧ 乱花渐欲迷人眼,AI如何才能真正落地

　　人工智能历史上经历过数次沉浮，如今再次被引爆。

　　从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们，无一不将人工智能视为未来方向;而分析师和媒体从业者们的海量分析报道，更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。

　　于是，正如历史上每一个产业的兴起，人工智能在歌舞升平的同时，也逐渐变得有些“乱花渐欲迷人眼”。

　　从积极的一面来看，人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，甚至将驱动第四次技术革命，创造巨大的价值。

　　IDC预计，全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币，未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元，占全球整体支出的12%。

　　从消极的一面来看，尽管人工智能揭开了一个全新的时代，但也在不断滋生着“泡沫”，吹捧有之，跟风有之，噱头有之，近两年，数十家中美AI创业企业密集倒闭，大量AI创业项目中途夭折，不免让人感慨，人工智能是否只是“看上去很美”？

　　那么，人工智能的未来到底会发展成怎样？如何才能真正落地？如何才能实现规模商业化？尽管人工智能的概念的提出已经有六十余年，但理论、技术和应用、商业的结合并没有太多前人的足迹。

　　故而，在人工智能产业的发展中，“拓荒者”和“领头羊”的角色就显得尤为重要。

　　“场景驱动”是AI落地关键

　　在人工智能的诸多玩家中，阿里巴巴已经正在努力成为这一角色。对于AI的未来，阿里已经有了清晰的认知，以及与众不同的AI发展路径。

　　12月20日，在云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Instries”(产业AI)的理念：人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的“概念上的AI”，更应是“产业AI”。

　　胡晓明表示，“产业AI”的提出，是基于阿里巴巴对人工智能的三个判断：

　　“第一，必须要有场景驱动，我们在解决什么问题，为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升;第三，是否有足够的计算能力支撑我们的算法、深度学习;只有三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值”。

　　阿里将“场景驱动”放在了首位，这正是阿里“产业AI”战略的核心，也是阿里独特的AI发展路径，更是阿里能够将AI实现落地的独家秘笈。

　　和很多企业和机构的做法不同，阿里的AI旅程并不是从实验室中的研究和讨论开始，而是反其道行之，从基础业务部门开始推动，让AI从日常场景中“长出来”。

　　例如，手机淘宝中能够让用户通过拍照的方式实现“以图搜图”的“拍立淘”功能，就是源于电商场景，之后通过解决一个个的技术问题，最终形成成熟的AI解决方案。

　　电商平台为阿里提供了AI生长的优良土壤。大量消费者普遍的、或者个性化的需求造就了不同的应用场景;海量数据为AI提供了充足的“原料”;而阿里云强大的计算能力则成为了AI实现的加速器。三要素齐备，阿里得以让人工智能快速发挥出价值。

　　事实证明，阿里选择的这条“自下而上”、“从场景中来”、“再到场景中去”的产业AI路径方向正确，并行之有效，推动了AI技术在行业应用场景中的真正落地。

　　“双11”当天，机器人客服“阿里小蜜”承担了95%的客服咨询;机器智能推荐系统生成了超过567亿个专属货架;AI设计师“鲁班”在双11期间设计了4.1亿张商品海报;而阿里华北数据中心运维机器人接替了运维人员30%的重复性工作。

　　不仅在零售领域，阿里“产业AI”布局已经覆盖城市、金融、司法、农业、教育、航空、工业、安全、环境、医疗十大垂直领域，并已相继开花结果，目标以AI技术对垂直产业进行全局重塑。

　　例如，在金融领域，阿里通过云计算和智能算法，将南京银行申请贷款过程中的人工视频验证减少54%;在工业领域，阿里云ET工业大脑帮助天合光能将电池A品率提升7%;在智慧城市领域，阿里云ET城市大脑在杭州接管了128个路口的红绿灯，通过对视频等数据的全量分析来优化道路运营速度和效率，在试点区域的道路上通行时间减少了15.3%。

　　在胡晓明看来，过去每一次产业革命都是技术与产业的深度融合，从而引发经济和社会变革，AI也不例外。未来AI要深入各行各业，去解决生活、生产和社会环境中遇到的棘手问题，这样才能引领真正的产业革命。

　　通过“产业AI”布局，阿里正在这条“产业与AI深度结合”的路上渐行渐远。

　　“ET大脑”让行业共享AI红利

　　一年前，阿里云发布了人工智能ET，全面整合了阿里巴巴的语音、图像、人脸、自然语言理解等能力。在12月20日的云栖大会·北京峰会上，阿里云正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，全面布局产业AI。

　　ET大脑LOGO

　　据阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，ET大脑的核心能力是“量子拓扑”，其诞生主线要追溯到1905年爱因斯坦发布的关于布朗运动的论文：“从一个巨大的网络上，怎么样从这些传播的表象上找到它最核心的路径？而这一点恰恰是ET大脑最核心的一个能力，也是与众不同的能力。”

　　闵万里表示，相较于其他AI产品，阿里云ET大脑将AI技术、云计算大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络物理架构及模糊认知反演理论，实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体。

　　ET大脑的发布，意味着阿里云的AI能力已经从单点技术进化到面向垂直行业的全局能力，在过去的一年中，ET大脑在城市、工业、医疗等领域获得大量实践，量变引发质变，进而能够升级为各行业的“大脑”。闵万里表示，ET大脑将被设定为一个开放的生态，让创业公司、开发者和行业公司一起来分享技术的红利。

　　除了ET大脑，阿里云在云栖大会·北京峰会上还发布了ET航空大脑，用运筹优化、机器学习等人工智能方法分配停机位，预计每天调度1700架次航班，帮助乘客节省5000个小时，大大提高航班中转效率，从而降低延误率。

　　据闵万里介绍，为机场提供停机位的智能调度只是ET航空大脑的功能之一，航空大脑还希望深入航空的其他场景。此前，阿里云天池平台曾联合厦门航空、白云机场启动智慧航空AI大赛，向全球工程师发出邀请，用智能算法解决航空场景下的问题。未来，ET航空大脑将继续为航班智能恢复、机场地勤人员调度、航空公司航线规划等提供人工智能解决方案，打造智慧航空。

　　在云栖大会·北京峰会上，阿里云还宣布推出具备智能风控、千人千面、关系网络、智能客服等能力的智能决策金融方案——ET金融大脑。

　　据阿里云金融事业部总经理徐敏介绍，ET金融大脑可辅助银行、证券、保险等金融机构实现对贷款、征信、保险等业务的智能决策及风控监管，可大幅降低资损率，提高信用卡等预测准确率，促进金融机构在互联网消费金融、中小微企业金融服务等普惠金融方面的探索。

　　如今，ET金融大脑已经在南京银行、浙商银行、广发银行等金融机构得到应用，在智能风控、“千人千面”的金融服务、开拓“新金融”商业模式中大显身手。

　　推落地促生态，让AI“普惠”大众

　　从《终结者》、《黑客帝国》到《西部世界》，人类表达了对于人工智能的隐忧，未来，人工智能是否将代替人类？MIT人类动力学实验室主任、《智慧社会》的作者Alex Pentland曾经指出，其实我们要忧虑的并非是全球化人工智能本身，而是它的幕后操纵者。

　　人工智能是人类创造的工具。如今，业界更乐于将人工智能定位于“增强智能”，其目标不是为了代替人类，而是增强人类的能力，为人类生产生活服务。故而，人工智能不应被封闭在实验室之中，而是要与人类生产生活紧密结合，普惠大众。

　　阿里所提倡的“产业AI”，正是一种将其AI能力开放，普惠大众的做法。阿里AI能力相继在城市、工业、汽车、零售、金融、家居、航空等领域落地，在破解行业难题的同时，也切实为普通消费者的生活带来了改变，让消费者切实能够从AI中获益。

　　阿里也正在通过开放合作，让AI能力惠及更多的行业和消费者。

　　在云栖大会·北京峰会上，阿里云和中国电信在安全领域展开合作，双方将于明年共同推出定制化DDoS防护服务，为中小企业提供普惠安全;新华书店携手阿里云，布局智慧书店，在消费侧与顾客建立紧密连接，打造全新的“悦读生活”理念，满足消费者多元化、个性化的需求。

　　同时，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET大脑推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。阿里云与宝马中国正式对外宣布，双方将基于物联网，为宝马车主提供从家到车的一站式无缝连接的远程服务，实现查询汽车实时状态以及远程控制车辆的智能生活。

　　除了将AI技术和行业深入结合，普惠大众，阿里还在积极参与人工智能生态的建设和人才的培养，推动人工智能在中国的加速落地。

　　在云栖大会·北京峰会上，阿里云联合掌通家园、贝聊、智慧树、小蚁科技、得图等厂商发布了“AI视觉守护联盟”，希望将人工智能、视频技术和工业、农业、教育等行业深度结合。

　　阿里云深度融入了国家大数据战略，包括深度参与两个由政府发起的大数据国家工程实验室;阿里云“天池”大数据平台已经聚集了超过11万名开发者;阿里亦已和307所中国大学开启了普惠计划，将云计算、大数据、人工智能等新技术带进高校，培养人才。

　　综上，中国人工智能的发展和落地，既需要“拓荒者”和“领头羊”，也需要整个生态的繁荣和健康发展。在这个过程中，阿里及其所布局的“产业AI”，都扮演了关键的角色。

　　㈨ 中国AI总投资增速世界第一，AI技术都有哪些含金量

　　人工智能的三大关键基础要素是数据、算法和算力。随着云计算的广泛应用，特别是深度学习成为当前AI研究和运用的主流方式，AI对于算力的要求快速提升。 AI能让机器从经验中学习，适应新的输入，并执行与人类相似的任务。大多数你现在听到的 AI例子，从下棋的电脑到自动驾驶的汽车，都非常依赖于深度学习和自然语言处理。利用这些技术，可以训练计算机通过处理大量数据和识别数据中的模式来完成特定的任务。

　　计算机视觉在很多领域，从人脸识别到足球赛现场的处理，都可以与人类视觉相媲美和超越。

　　㈩ 在智慧时代，算力就是核心竞争力，那么浪潮AI是如何支撑算力发展的

　　浪潮AI多年来一直打造人工智能基础措施。在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。n其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录；n在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新；n在聚合算力方面，浪潮AI持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；n在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启 AI 全自动建模新方式，加速产业化应用。