算法算力并重

❶ 谈谈科大讯飞几大不为人所知的护城河优势

目前市场上大部分投资者对于科大讯飞还存在很多分歧。

大多数人还是认为科大讯飞拿得出手的，只有输入法。

我之前在雪球上多次发帖说，科大讯飞的语音识别和图像识别技术是国内顶尖。最近半年随着科大讯飞股价的上涨，很多投资者也认识到了科大讯飞在语音识别和图像识别技术方面的优势。

那么我再谈一谈科大讯飞，还有哪几个“不为人知”的核心竞争力来帮助其构建牢不可破护城河。注意：这里不为人知是加引号的，其实真的用心研究科大讯飞的人都知道这些内容。

第一点，是科大讯飞在校内智慧教育领域积累的海量数据。

人工智能技术，基本上是由数据、算法和算力三个方面组成的。很多公司在算法及算力方面甚至比科大讯飞更优秀。但是科大讯飞目前积累的海量数据是其他公司不具备的。比如腾讯在校内中小学智慧教育领域，市场份额不及科大讯飞的1/5。就算你腾讯优秀的程序员再多。没有数据，也是巧妇难为无米之炊啊。

再补充说一点，人工智能其实并不像我们通常理解的那样，认为机器能像人一样有感情的思考。人工智能为什么智能，是因为机器在积累了海量数据的前提下，通过算法的迭代以及算力的支持，不断进行自我优化迭代得出最优解。

第二点，刘庆峰是一个非常有 社会 责任担当的企业家，良好政府关系是公司长期努力获取的。

无论是雪球还是各种论坛上面，都充斥着科大讯飞靠政府补贴过日子的言论。那么在疫情期间，科大讯飞在方方面面都为抗疫做出了非常多的贡献。比如捐款捐物，而且还通过其研制的智慧医疗，为抗疫防疫作出贡献。

要知道刘庆峰本人并不是什么官二代之类的，所谓良好政府关系的构建，其实是长期来对 社会 责任担当的体现。天上并不会掉馅饼，目前讯飞所具备较好的政府关系真的是它应得的。

最近很火的一句话就是，认知决定你的财富。你对于人工智能有什么样的认知，对于科大讯飞的核心竞争力有什么样的认知，才会决定你是否看好这家公司长期的发展。刘庆峰曾在半年公司年会上满怀壮志豪情地喊出科大讯飞5年内市值破万亿的口号。不妨让我们拭目以待吧，相信人工智能浪潮的大趋势会助力科大讯飞再创辉煌的。

最后温馨提醒一下，本文也是用讯飞输入法语音转换成文字的，真的又快又好又方便哦。

❷ 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。

❸ 怎么样能让人工智能的成本降低

AI的发展始终离不开数据、算法和算力这“三驾马车”，短短几年间AI技术实现了飞速的发展，都是源于三者循环增强的关系。数据和算法都离不开算力的支撑，数据的不断增加需要更强的算力处理数据，同时人工智能不断训练、应用又催生更多数据反过来对算力提出需求。

当然还有一个重要问题就是AI成本居高不下，在算力上，AI的性能变得更强，所需的算力也大幅攀升；在应用上，AI并非即插即用，它不会自己训练自己，也不可能自我修复，这些都需投入大量人力；在效率上，一个AI模型从研发到一个产品，经历周期复杂，流程分散且欠缺标准化，导致开发效率低。

数据清洗标注、算法量产、算力优化、生产过程标准化等等方面都是降低AI成本、提高效率、实现规模化的因素。

❹ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：

在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。

很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。

更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。

对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。

比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。

相关介绍：

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

❺ 算力计算有哪些方法算力计算适用方法

算力计算是一种计算技术，它可以用来解决复杂的计衫销算问题。算力计算的方法有很多，主要有以下几种：

1、分布式计算：分布式计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。

2、网格计算：网格计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。

3、云计算：云计算是一种分布式计算技术，它可以将一个复杂的计算任务分解成多个小任务，然后将这些小任务分发到多台计算机上进行计算，最后将计算结果汇总，从而达到解决复杂计算问题的目的。

4、超级计算机：超级计算机是一种高性能计算机，它可以运行大规模的复杂计算任务，可以解决复杂的计算问题。

5、人工智能：人工智能是一种模拟人类智能的计算机科学技术，它可以用来解决复杂的计算问题。

6、量子计算：量子计算是一数塌消种利用量子物理原理来解决复杂计算问题的计算技术。

以上就是算力计算的几种方法，它们都可以用来解决复杂的薯知计算问题。不同的方法有不同的优势和劣势，因此，在选择算力计算方法时，应该根据实际情况选择最合适的方法。

❻ 算法比算力更重要

计算的事可以交给电脑，而且算法却取决于人的思考水平了！

选择方向更重要，否则都是无用功，甚至是负功！

方法比行动更重要，自上而下的结构设计与自下而上的行动和反馈，系统才能朝着更好的方向发展。总结和记录好方法，从长远来规划，做过的就要让它形成方法论，让它在下次应用时做到一劳永逸！

方向一旦清晰，行动就会更加有效！

❼ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

“巧妇难为无米之炊”，这句话隐含的信息量并不小，正好可以用于对比人工智能。巧妇的“巧”就是算法，食材就是数据，而锅碗瓢盆和炉灶就是算力。

如果没有食材，就算你有炉灶和锅碗瓢盆，也没办法做出饭，而有了食材，没有炉灶和锅碗瓢盆也做不出饭菜，有了食材，有了锅碗瓢盆，没有巧妇，也同样做不出一桌丰盛的饭菜。

数字化归根结底：

是靠数据驱动的,如果没有高质量的大数据,那就是巧妇难为无米之炊。因此,做好大数据工作是推进数字化变革的前提性、基础性工作。但非数字原生企业相比数字原生企业,大数据工作的复杂性和困难度要大的多。

何老师表示,做好大数据工作,要有知难而上的坚强决心。此外,他基于对华为等企业实践的认真了解研究,结合自身对企业战略执行的长期深刻体悟,还在演讲中给出了切实的决策思路和行动建议。

据悉,《数字企业》之所以能成为数字化转型、数字化变革的代表性演讲,很大程度上是因为既具备企业家的高度、又具备思想家的深度、还具备实践家的力度。