人工智能的硬件应用领域-人工智能的硬件应用领域有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能的硬件应用领域的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能的硬件应用领域的解答，让我们一起看看吧。

1. ai三大构成？
2. ai芯片能做啥？
3. 人工智能计算机三大模块？

ai三大构成？

AI三大构成数据、算法、算力，算法大部分都是公开的，算力只要出资金购买能够解决，然而数据，要么集中到大厂里，要么需要耗费大量的人力去手动标注。数据是制约AI应用的关键因素。我们有没有办法可以通过技术手段来提高数据的获取效率及降低获取成本呢？

区块链***用的去中心化的模式，使得用户对自己的数据拥有绝对控制权，既保证了数据的真实性，也不必受制于某个中心化机构。

ai芯片能做啥？

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AI芯片使用可以深度学习的智能芯片，它可以把常用的计算函数快速的实现硬件化并且其所需能耗要比传统芯片所使用的能耗低。

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在手机上使用AI芯片使得我们的智能手机也可以像计算机一样进行自动化的办公，也可以使我们的手机拥有更长的续航时间以及自主的学习能力。

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汽车使用了AI芯片以后，不仅可以使得汽车具有判断道路环境的能力，也能够智能的对导航路线进行智能优化，并最终实现汽车的无人化。

4、

AI芯片目前广泛的应用在世界的各个领域。比如手机上的智能人脸识别，网络服务器上的大数据分析，无人汽车的自动驾驶，以及机器人的智能化等。

理论上，AI芯片能让手机拥有更好的性能、以及更长的续航时间。而且对用户隐私的安全性也更有保障，目前很多机器学习服务(例如语音助手)需要将你的数据发送到云端进行分析计算，中途的数据交换隐藏着用户的隐私信息。

如果有了AI，就能增加CPU核心同步工作的次数。在这方面，高通AI主管Gary Brotman认为“并行化肯定是未来核心的关键，CPU执行会因此变得强力有效”。

人工智能计算机三大模块？

人工智能的三要素：数据、算力和算法。

首先，这三要素缺一不可，都是人工智能取得如此成就的必备条件。如果非要给这三者排个序的话，我认为应该是数据、算力和算法。

第一是数据。因为人工智能的根基是训练，就如同人类如果要获取一定的技能，那必须经过不断地训练才能获得，而且有熟能生巧之说。AI也是如此，只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。如果现实中出现了训练集中从未有过的场景，则网络会基本处于瞎猜状态，正确率可想而知。

比如需要识别勺子，但训练集中勺子总和碗一起出现，网络很可能学到的是碗的特征，如果新的图片只有碗，没有勺子，依然很可能被分类为勺子。因此，对于AI而言，大量的数据太重要了，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，看起来更智能。

第二是算力。有了数据之后，需要进行训练，不断地训练。AI中有一个术语叫epoch，意思是把训练集翻过来、调过去训练多少轮。只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，过目不忘那就是神童了，不过我至今还没见到过。

当然，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要算力的支撑。

第三是算法。其实大家现在算法谈得很多，也显得很高端，但其实某种程度上来说算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper，[_a***_]的网络代码，各种AutoML自动化手段，使得算法的门槛越来越低。

另外提一点，算法这块其实是创业公司比较容易的切入点，数据很多人会觉得low，会认为就是打打标签而已，所以愿意做的不多；算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地，留下的只有算法了。

到此，以上就是小编对于人工智能的硬件应用领域的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的硬件应用领域的3点解答对大家有用。

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