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1，ai芯片和電腦芯片的區(qū)別
2，有哪些好的AI芯片
3，人工智能的前景怎么樣

1，ai芯片和電腦芯片的區(qū)別

簡單地說吧，AI芯片是指有人工智能優(yōu)化算法的芯片，現(xiàn)在廣泛用于手機拍照中。電腦芯片相對AI芯片來說，就沒有人工智能優(yōu)化，只適用與電腦用的芯片。更多的電腦數(shù)碼知識，可以關(guān)注微信公眾號【驅(qū)動人生】。

ai芯片大多是對特殊的數(shù)據(jù)類型以及某種運算（卷積等）進行硬件加速的定制asic芯片，而gpu是通用的計算平臺，通過接口既可以計算圖形，又可以計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

ai芯片和電腦芯片的區(qū)別

2，有哪些好的AI芯片

ATS3605D是炬芯推出的全新智能語音平臺的產(chǎn)品之一，主要面向無屏Linux系統(tǒng)的智能語音平臺。面向有屏的Android智能語音平臺則是S700，針對雙模藍牙差異化平是ATB12XX，針對BLE藍牙智能語音平臺是ATB110X，以及一顆多麥語音采集套片ATT300X。

在手機上尋求ai芯片的原因很簡單。就像我們?nèi)粘Ｊ褂玫碾娔X臺式機一樣，普通的cpu非常不利于機器學習;這方面需要大量的小型計算，但cpu只能用有限的核心進行計算，通常，這種工作需要依賴近千核心的顯卡來完成。但是如果有了ai，就能增加cpu核心同步工作的次數(shù)。在這方面，高通ai主管gary brotman認為“并行化肯定是未來核心的關(guān)鍵，cpu執(zhí)行會因此變得強力有效”。而作為消費者的我們，理論上，ai芯片能讓手機擁有更好的性能、以及更長的續(xù)航時間。而且對用戶隱私的安全性也更有保障，目前很多機器學習服務(wù)(例如語音助手)需要將你的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進行分析計算，中途的數(shù)據(jù)交換隱藏著用戶的隱私信息。而蘋果介紹的iphone x則表示因為有了ai芯片，這些計算可以直接在手機上進行，節(jié)省了這一步驟，意味著降低數(shù)據(jù)泄露風險。另外，原有在云端計算的服務(wù)器，也能空出一些精力做一些更有用的計算。那ai芯片是剛需嗎？不是。除非你對性能要求極高，不然，普通的芯片目前還是夠用的。這種錦上添花的配置，有時候還是考慮手機防塵防水更來得實在些。

有哪些好的AI芯片

3，人工智能的前景怎么樣

當前，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)條件已經(jīng)具備，未來十年內(nèi)都將是人工智能技術(shù)加速普及的爆發(fā)期。人工智能專用芯片有望成為下一個爆發(fā)點，智能語音產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成形，產(chǎn)業(yè)規(guī)模大幅提升。同時，人工智能具有顯著的溢出效應(yīng)，將帶動其他相關(guān)技術(shù)的持續(xù)進步，助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體性突破。

作者：北冥乘海生鏈接：https://www.zhihu.com/question/20102212/answer/280188150來源：知乎著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。以史為鑒，可以知興衰。為了探討人工智能的發(fā)展前景，我們簡單回顧一下人工智能前面發(fā)展的三起兩落。一、六十多年前的達特茅斯會議，提出了“Artifitial Intelligence”的課題，目的是讓逐漸成熟的計算機能夠代替人類解決一些感知、認知乃至決策的問題。這樣一個課題是如此令人神往，也迅速吸引了大量學者的眼球，相關(guān)的研究也如火如荼地開展了起來。是為第一起。二、初，學者們解決人工智能問題的思路，是以人為師，通過專家編制規(guī)則的方法，教機器下棋、認字乃至語音識別。在今天看來，這樣的方法是完全南轅北轍的——人類的視聽器官雖然很發(fā)達，卻并沒有能力總結(jié)提煉其中的規(guī)律。于是，人工智能的美好憧憬中迎來了殘酷的現(xiàn)實，學者們發(fā)現(xiàn)解決問題是如此遙遠，圍觀群眾也一度認為人工智能的學者都是騙子。是為第一落。三、既然靠人指導(dǎo)不行，那就要祭出“實事求是”的法寶，從數(shù)據(jù)里統(tǒng)計規(guī)律。在這樣數(shù)據(jù)+統(tǒng)計的方法論下，諸如人臉識別、手寫識別等一些較為簡單的問題取得了重大進展，而在當時最困難的問題——大詞表連續(xù)語音識別上，統(tǒng)計方法也是史無前例地造就了實驗室中“基本可用”的系統(tǒng)。到此時，我們感覺找到了解決人工智能問題的基本思路。是為第二起。四、數(shù)據(jù)+統(tǒng)計模型的方法盛行以后，也很快遇到了瓶頸：數(shù)據(jù)量的提升并不總能帶來識別率的提高。當然，我們很早就知道“深度模型”比“淺層模型”學習數(shù)據(jù)的能力強，無奈這種模型的計算代價極高，只能望洋興嘆。拿語音識別為例，在“基本可用”到“實用”之間的鴻溝，十幾年都沒有跨過去，于是大家又轉(zhuǎn)向悲觀，覺得人工智能還只是個夢。是為第二落。五、第二落以來，繼續(xù)堅持在“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這條戰(zhàn)線上的學者很少，因為做這個是拿不到funding的。其中有一位老前輩Jeffrey Hinton，和他的學生Alex一起，發(fā)現(xiàn)用GPU算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能大幅提高速度，于是這種模型居然可能實用了。一旦實用，深度模型可以瘋狂吸收數(shù)據(jù)的優(yōu)勢就發(fā)揮出來了，于是在語音識別、圖像識別等領(lǐng)域帶來了飛躍式的進展。是為第三起。當然，工業(yè)界的看到的這第三起，比我們上面輕描淡寫提到的內(nèi)容要波瀾壯闊得多。不過，不要太在意，因為各路大佬不論過去是做黑產(chǎn)、賣假貨還搞劫持的，都搖身一變成了人工智能的忠實擁躉和業(yè)界先驅(qū)——雖然他們的數(shù)學也就是初中肄業(yè)水平。去年，當我聽到某此類上市公司老板歇斯底里地在財報中喊出要投入數(shù)千萬美元搞人工智能時，不由心生感慨：修腳的可以掛妙手回春的錦旗，但千萬別說自己是做精準醫(yī)療的！雖然人工智能的第三起確實有了質(zhì)的發(fā)展，但考慮到這些沉渣泛起的為人工智能從業(yè)者，我覺得第三落還是會來到，只不過并非對行業(yè)本身的懷疑，而是自我凈化罷了。而人工智能的行業(yè)發(fā)展趨勢，由于大規(guī)模數(shù)據(jù)+大規(guī)模算力的基本方法論已經(jīng)成熟，今后的發(fā)展路徑是十分清楚的：在那些數(shù)據(jù)儲備充分、商業(yè)價值清晰的場景，人工智能會迅猛發(fā)展，投身于這樣的行業(yè)中期發(fā)展會非常好；而醫(yī)療、教育這類領(lǐng)域，由于電子化數(shù)據(jù)的整理與積累尚需時日，可以需要一個較為漫長的發(fā)展過程。

肯定是前途無量

再不好也比女人好在女人身上投資是最失敗的選擇就是死翹翹也別讓自己比女人厲害除非腦子有問題明碼標價的一切利益應(yīng)該在男人身上

人工智能的前景怎么樣