演算法算力並重

❶ 談談科大訊飛幾大不為人所知的護城河優勢

目前市場上大部分投資者對於科大訊飛還存在很多分歧。

大多數人還是認為科大訊飛拿得出手的，只有輸入法。

我之前在雪球上多次發帖說，科大訊飛的語音識別和圖像識別技術是國內頂尖。最近半年隨著科大訊飛股價的上漲，很多投資者也認識到了科大訊飛在語音識別和圖像識別技術方面的優勢。

那麼我再談一談科大訊飛，還有哪幾個「不為人知」的核心競爭力來幫助其構建牢不可破護城河。注意：這里不為人知是加引號的，其實真的用心研究科大訊飛的人都知道這些內容。

第一點，是科大訊飛在校內智慧教育領域積累的海量數據。

人工智慧技術，基本上是由數據、演算法和算力三個方面組成的。很多公司在演算法及算力方面甚至比科大訊飛更優秀。但是科大訊飛目前積累的海量數據是其他公司不具備的。比如騰訊在校內中小學智慧教育領域，市場份額不及科大訊飛的1/5。就算你騰訊優秀的程序員再多。沒有數據，也是巧婦難為無米之炊啊。

再補充說一點，人工智慧其實並不像我們通常理解的那樣，認為機器能像人一樣有感情的思考。人工智慧為什麼智能，是因為機器在積累了海量數據的前提下，通過演算法的迭代以及算力的支持，不斷進行自我優化迭代得出最優解。

第二點，劉慶峰是一個非常有 社會 責任擔當的企業家，良好政府關系是公司長期努力獲取的。

無論是雪球還是各種論壇上面，都充斥著科大訊飛靠政府補貼過日子的言論。那麼在疫情期間，科大訊飛在方方面面都為抗疫做出了非常多的貢獻。比如捐款捐物，而且還通過其研製的智慧醫療，為抗疫防疫作出貢獻。

要知道劉慶峰本人並不是什麼官二代之類的，所謂良好政府關系的構建，其實是長期來對 社會 責任擔當的體現。天上並不會掉餡餅，目前訊飛所具備較好的政府關系真的是它應得的。

最近很火的一句話就是，認知決定你的財富。你對於人工智慧有什麼樣的認知，對於科大訊飛的核心競爭力有什麼樣的認知，才會決定你是否看好這家公司長期的發展。劉慶峰曾在半年公司年會上滿懷壯志豪情地喊出科大訊飛5年內市值破萬億的口號。不妨讓我們拭目以待吧，相信人工智慧浪潮的大趨勢會助力科大訊飛再創輝煌的。

最後溫馨提醒一下，本文也是用訊飛輸入法語音轉換成文字的，真的又快又好又方便哦。

❷ 人工智慧需要什麼基礎

1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：

演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

（1）算力：

在AI技術當中，算力是演算法和數據的基礎設施，支撐著演算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。

（2）演算法：

演算法是AI的背後「推手」。

AI演算法是數據驅動型演算法，是AI的推動力量。

（3）數據：

在AI技術當中，數據相當於AI演算法的「飼料」。

機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標注好的數據進行訓練，由此催生了大量數據標注公司，它們將處於未經處理的初級數據，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。

2、技術基礎：

（1）文藝復興後的人工神經網路。

人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

❸ 怎麼樣能讓人工智慧的成本降低

AI的發展始終離不開數據、演算法和算力這「三駕馬車」，短短幾年間AI技術實現了飛速的發展，都是源於三者循環增強的關系。數據和演算法都離不開算力的支撐，數據的不斷增加需要更強的算力處理數據，同時人工智慧不斷訓練、應用又催生更多數據反過來對算力提出需求。

當然還有一個重要問題就是AI成本居高不下，在算力上，AI的性能變得更強，所需的算力也大幅攀升；在應用上，AI並非即插即用，它不會自己訓練自己，也不可能自我修復，這些都需投入大量人力；在效率上，一個AI模型從研發到一個產品，經歷周期復雜，流程分散且欠缺標准化，導致開發效率低。

數據清洗標注、演算法量產、算力優化、生產過程標准化等等方面都是降低AI成本、提高效率、實現規模化的因素。

❹ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：

在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。

很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。

更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。

對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。

比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。

相關介紹：

數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。

❺ 算力計算有哪些方法算力計算適用方法

算力計算是一種計算技術，它可以用來解決復雜的計衫銷算問題。算力計算的方法有很多，主要有以下幾種：

1、分布式計算：分布式計算是一種分布式計算技術，它可以將一個復雜的計算任務分解成多個小任務，然後將這些小任務分發到多台計算機上進行計算，最後將計算結果匯總，從而達到解決復雜計算問題的目的。

2、網格計算：網格計算是一種分布式計算技術，它可以將一個復雜的計算任務分解成多個小任務，然後將這些小任務分發到多台計算機上進行計算，最後將計算結果匯總，從而達到解決復雜計算問題的目的。

3、雲計算：雲計算是一種分布式計算技術，它可以將一個復雜的計算任務分解成多個小任務，然後將這些小任務分發到多台計算機上進行計算，最後將計算結果匯總，從而達到解決復雜計算問題的目的。

4、超級計算機：超級計算機是一種高性能計算機，它可以運行大規模的復雜計算任務，可以解決復雜的計算問題。

5、人工智慧：人工智慧是一種模擬人類智能的計算機科學技術，它可以用來解決復雜的計算問題。

6、量子計算：量子計算是一數塌消種利用量子物理原理來解決復雜計算問題的計算技術。

以上就是算力計算的幾種方法，它們都可以用來解決復雜的薯知計算問題。不同的方法有不同的優勢和劣勢，因此，在選擇算力計算方法時，應該根據實際情況選擇最合適的方法。

❻ 演算法比算力更重要

計算的事可以交給電腦，而且演算法卻取決於人的思考水平了！

選擇方向更重要，否則都是無用功，甚至是負功！

方法比行動更重要，自上而下的結構設計與自下而上的行動和反饋，系統才能朝著更好的方向發展。總結和記錄好方法，從長遠來規劃，做過的就要讓它形成方法論，讓它在下次應用時做到一勞永逸！

方向一旦清晰，行動就會更加有效！

❼ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。

如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。

數字化歸根結底：

是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。

何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。

據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。