人工智能应用场景需求-人工智能应用场景需求有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用场景需求的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用场景需求的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能场景是什么意思？
2. ai场景是广角吗？
3. 人工智能芯片的市场定位？

人工智能场景是什么意思？

/人工智能场景具体介绍如下:

第一个应用场景是人脸识别，它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它所涉及的技术有图像处理和计算机视觉等，目前，人类识别技术在各个领域都广泛普及了，例如公安、航天、建筑、教育、金融等等。在今后随着人脸识别技术的进一步发展，它应用的领域将会更多，也会给人们带来更多的便利。

第二个是生物特征识别技术，除了人脸识别技术外，现如今用的较多的是声纹识别，声纹识别主要功能是***集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人第二次说话的时候，系统会自动***集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做比较，由此识别出说话人的身份。目前声纹识别技术广泛应用于智能家居、金融等多个领域。

第三个是智能外呼机器人，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。帮助企业完成一些繁杂、重复又耗时间的活，大大提高了工作效率，让

ai场景是广角吗？

是的，AI场景是广角的。AI场景是指利用人工智能技术，通过对大量数据的分析、处理、挖掘和可视化等手段，实现全面、准确、高效的信息获取、存储、传递、处理和应用。AI场景的应用范围非常广泛，包括但不限于智能家居、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域。AI场景的应用可以极大地改善人们的生活质量和生产效率，同时也可以促进创新和发展。

人工智能芯片的市场定位？

随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。

为什么需要人工智能芯片？神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟[_a***_]神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。

当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。

尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。

人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。

　　最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。2018年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分

到此，以上就是小编对于人工智能应用场景需求的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用场景需求的3点解答对大家有用。

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