算力在人工智慧的重要性

A. 人工智慧更多的算力不代表更智能嗎

手機能計算，PC能計算，超級計算機也能計算，算力存在於各種硬體設備。沒有算力，你的手機/電腦無法正常應用。

算力存在於現今生活的每一處，只不過我們不會直接以算力來進行描述。

簡單來說，以游戲運行為例，在其他條件相同的情況下，算力更高，就能玩配置需求更高的游戲，

算力衍生出來的還有雲計算，雲計算具備分布式計算的特點，理論上可以無限拓展足夠多的伺服器集群，算力也可以無限增強。

算力推動人工智慧發展

在未來，人工智慧需要精準理解大場景、多對象、復雜關系。這其中需要的數據是海量的，需要足夠多的算力才能簡歷認知模型與類腦智能體系的科學。

B. AI 應用爆發，算力會迎來哪些發展機遇

1、不同於多數人工智慧公司專注一到兩個細分場景，建立主營業務，商湯一直致力於建設人工智慧平台，賦能各行各業。

除了面向智慧城市建設的城市級多場景解決方案、智能手機、智能汽車等重磅業務外，2020年的商湯也在加速推動人工智慧技術在醫療、教育、文旅等行業的落地，不斷拓展新的應用場景。

在2020年的抗擊疫情當中，憑借在多業務場景下的技術積累，商湯科技在針對肺部AI智能診斷、新冠肺炎的生物大分子治療方案AI發掘、AI無感測溫以及AI遠程教育等方面提供多樣化的AI智慧防疫解決產品，加速了AI商業化場景的落地。

在新冠病情診斷方面，商湯科技自主研發的SenseCare肺部AI智能分析產品可以為醫生提供更高效的AI輔助分析，緩解前線醫生的壓力。該產品可通過遠程的方式快速應用在北京、上海、天津、山東、河北、福建等多省市的新冠肺炎重點篩查醫院。

商湯的AI智慧防疫解決方案——「AI無感測溫」在北京、上海、深圳、廣州等城市的地鐵站、校園、社區等區域應用，有效提升了大客流場所通行效率，保護了工作人員免受交叉感染的風險。

2020年同時是「新基建」的大年，自2020年3月在政府工銀賀作報告中被提及以來，已經成為城市建設和產業發展的焦點，同樣也是商湯科技布局的重點。

商湯的SenseFoundry方舟城市級開放視覺平台，構建了多場景、一站式AI城市治理解決方案，實現了AI研判處置全閉環管理，可以極大提升城市管理效能。其支持的「AI+一網統管」，已經在上海市長寧區率先試點帶伍。

在2020年的抗擊疫情當中，憑借在多業務場景下的技術積累，商湯科技在針對肺部AI智能診斷、新冠肺炎的生物大分子治療方案AI發掘、AI無感測溫以及AI遠程教育等方面提供多樣化的AI智慧防疫解決產品，加速了AI商業化場景的落地。

在新冠病情診斷方面，商湯科技自主研發的SenseCare肺部AI智能分析產品可以為醫生提供更高效的AI輔蠢搏或助分析，緩解前線醫生的壓力。該產品可通過遠程的方式快速應用在北京、上海、天津、山東、河北、福建等多省市的新冠肺炎重點篩查醫院。

商湯的AI智慧防疫解決方案——「AI無感測溫」在北京、上海、深圳、廣州等城市的地鐵站、校園、社區等區域應用，有效提升了大客流場所通行效率，保護了工作人員免受交叉感染的風險。

2020年同時是「新基建」的大年，自2020年3月在政府工作報告中被提及以來，已經成為城市建設和產業發展的焦點，同樣也是商湯科技布局的重點。

商湯的SenseFoundry方舟城市級開放視覺平台，構建了多場景、一站式AI城市治理解決方案，實現了AI研判處置全閉環管理，可以極大提升城市管理效能。其支持的「AI+一網統管」，已經在上海市長寧區率先試點。

SenseFoundry方舟城市級視覺開放平台，構建智慧城市「視覺中樞」

助力疫情後的旅遊行業復甦，商湯推出的AI+AR旅遊方案在西湖、水立方等景點應用，在為觀眾帶來新奇的視覺和互動體驗的同時，也打開了展覽館、景區、公園、機場、商場、園區等多種城市新場景

從解決民生問題，賦能城市和企業效率，到突破創新場景，商湯科技一直在拓寬AI應用的邊界，也為AI的商業化探索新的機會和可能。

IDC最新發布的人工智慧應用場景發展報告顯示，AI已經在生物識別、智慧城市、智慧金融等領域廣泛應用，預計下一段智能零售和智能製造是下一階段的發力重點；而智慧醫療和教育的長期潛力較大，需要較長時間培育、積累。

此外，還有更多的新場景有望隨著經濟發展的步伐不斷涌現，而這些新領域應用的潛力發掘，離不開行業玩家，尤其是龍頭企業的不斷探索與開拓。。

C. 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。

D. 人工智慧算力是什麼意思

人工智慧算力是指處理人工智慧任務所需要的計算能力。隨著人工智慧的快速發展，越來越多的應用需要更強大的算力來支持。在過去，由於計算能力的限制，很多人工智慧應用都只存在於理論層面。但是，隨著計算能力的提升，人工智慧應用的落地變得越來越容易。
目前，人工智慧算力的主要來源是GPU、CPU和FPGA。GPU是目前最流行的人工智慧算力來源之一，因為它們能夠處理大量的並行計算。CPU也被廣泛應用於人工智慧算力中，因為它們能夠提供更高的時鍾速度和更廣泛的軟體支持。FPGA是一種可編銀納程邏輯晶元，可以快速適應各種計算任務，並提供更高的能效比。
除了硬體，人工智慧算力還涉及到許多軟體和演算法方面的問題。例唯沒如，深度學習需要大量的數據來訓練模型，這就需要強大的數據處理能力。另外，一些特定的人工智慧演算法需要特殊的軟體和演算法支持，例如自然語言處理和計指搏納算機視覺等。
在未來，人工智慧算力將繼續發揮著越來越重要的作用。隨著人工智慧應用的不斷增長，對更強大的算力需求也會不斷增加。因此，未來的人工智慧算力將繼續向更加高效和可擴展的方向發展。同時，隨著人工智慧技術的普及，越來越多的人將會參與到人工智慧算力的開發中。