算力在人工智能的重要性

A. 人工智能更多的算力不代表更智能吗

手机能计算，PC能计算，超级计算机也能计算，算力存在于各种硬件设备。没有算力，你的手机/电脑无法正常应用。

算力存在于现今生活的每一处，只不过我们不会直接以算力来进行描述。

简单来说，以游戏运行为例，在其他条件相同的情况下，算力更高，就能玩配置需求更高的游戏，

算力衍生出来的还有云计算，云计算具备分布式计算的特点，理论上可以无限拓展足够多的服务器集群，算力也可以无限增强。

算力推动人工智能发展

在未来，人工智能需要精准理解大场景、多对象、复杂关系。这其中需要的数据是海量的，需要足够多的算力才能简历认知模型与类脑智能体系的科学。

B. AI 应用爆发，算力会迎来哪些发展机遇

1、不同于多数人工智能公司专注一到两个细分场景，建立主营业务，商汤一直致力于建设人工智能平台，赋能各行各业。

除了面向智慧城市建设的城市级多场景解决方案、智能手机、智能汽车等重磅业务外，2020年的商汤也在加速推动人工智能技术在医疗、教育、文旅等行业的落地，不断拓展新的应用场景。

在2020年的抗击疫情当中，凭借在多业务场景下的技术积累，商汤科技在针对肺部AI智能诊断、新冠肺炎的生物大分子治疗方案AI发掘、AI无感测温以及AI远程教育等方面提供多样化的AI智慧防疫解决产品，加速了AI商业化场景的落地。

在新冠病情诊断方面，商汤科技自主研发的SenseCare肺部AI智能分析产品可以为医生提供更高效的AI辅助分析，缓解前线医生的压力。该产品可通过远程的方式快速应用在北京、上海、天津、山东、河北、福建等多省市的新冠肺炎重点筛查医院。

商汤的AI智慧防疫解决方案——“AI无感测温”在北京、上海、深圳、广州等城市的地铁站、校园、社区等区域应用，有效提升了大客流场所通行效率，保护了工作人员免受交叉感染的风险。

2020年同时是“新基建”的大年，自2020年3月在政府工银贺作报告中被提及以来，已经成为城市建设和产业发展的焦点，同样也是商汤科技布局的重点。

商汤的SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台，构建了多场景、一站式AI城市治理解决方案，实现了AI研判处置全闭环管理，可以极大提升城市管理效能。其支持的“AI+一网统管”，已经在上海市长宁区率先试点带伍。

在2020年的抗击疫情当中，凭借在多业务场景下的技术积累，商汤科技在针对肺部AI智能诊断、新冠肺炎的生物大分子治疗方案AI发掘、AI无感测温以及AI远程教育等方面提供多样化的AI智慧防疫解决产品，加速了AI商业化场景的落地。

在新冠病情诊断方面，商汤科技自主研发的SenseCare肺部AI智能分析产品可以为医生提供更高效的AI辅蠢搏或助分析，缓解前线医生的压力。该产品可通过远程的方式快速应用在北京、上海、天津、山东、河北、福建等多省市的新冠肺炎重点筛查医院。

商汤的AI智慧防疫解决方案——“AI无感测温”在北京、上海、深圳、广州等城市的地铁站、校园、社区等区域应用，有效提升了大客流场所通行效率，保护了工作人员免受交叉感染的风险。

2020年同时是“新基建”的大年，自2020年3月在政府工作报告中被提及以来，已经成为城市建设和产业发展的焦点，同样也是商汤科技布局的重点。

商汤的SenseFoundry方舟城市级开放视觉平台，构建了多场景、一站式AI城市治理解决方案，实现了AI研判处置全闭环管理，可以极大提升城市管理效能。其支持的“AI+一网统管”，已经在上海市长宁区率先试点。

SenseFoundry方舟城市级视觉开放平台，构建智慧城市“视觉中枢”

助力疫情后的旅游行业复苏，商汤推出的AI+AR旅游方案在西湖、水立方等景点应用，在为观众带来新奇的视觉和互动体验的同时，也打开了展览馆、景区、公园、机场、商场、园区等多种城市新场景

从解决民生问题，赋能城市和企业效率，到突破创新场景，商汤科技一直在拓宽AI应用的边界，也为AI的商业化探索新的机会和可能。

IDC最新发布的人工智能应用场景发展报告显示，AI已经在生物识别、智慧城市、智慧金融等领域广泛应用，预计下一段智能零售和智能制造是下一阶段的发力重点；而智慧医疗和教育的长期潜力较大，需要较长时间培育、积累。

此外，还有更多的新场景有望随着经济发展的步伐不断涌现，而这些新领域应用的潜力发掘，离不开行业玩家，尤其是龙头企业的不断探索与开拓。。

C. 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。

（1）算力：

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”。

AI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”。

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。

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。

（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。

（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。

D. 人工智能算力是什么意思

人工智能算力是指处理人工智能任务所需要的计算能力。随着人工智能的快速发展，越来越多的应用需要更强大的算力来支持。在过去，由于计算能力的限制，很多人工智能应用都只存在于理论层面。但是，随着计算能力的提升，人工智能应用的落地变得越来越容易。
目前，人工智能算力的主要来源是GPU、CPU和FPGA。GPU是目前最流行的人工智能算力来源之一，因为它们能够处理大量的并行计算。CPU也被广泛应用于人工智能算力中，因为它们能够提供更高的时钟速度和更广泛的软件支持。FPGA是一种可编银纳程逻辑芯片，可以快速适应各种计算任务，并提供更高的能效比。
除了硬件，人工智能算力还涉及到许多软件和算法方面的问题。例唯没如，深度学习需要大量的数据来训练模型，这就需要强大的数据处理能力。另外，一些特定的人工智能算法需要特殊的软件和算法支持，例如自然语言处理和计指搏纳算机视觉等。
在未来，人工智能算力将继续发挥着越来越重要的作用。随着人工智能应用的不断增长，对更强大的算力需求也会不断增加。因此，未来的人工智能算力将继续向更加高效和可扩展的方向发展。同时，随着人工智能技术的普及，越来越多的人将会参与到人工智能算力的开发中。