这篇文章给大家聊聊关于人工智能硬件平台搭建，以及人工智能硬件平台搭建方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

本文目录

1. 有人说人工智能与区块链的边界逐渐模糊了，那么该将如何结合软件和硬件？
2. 人工智能ai直播怎么弄
3. 人工智能，有哪些技术支撑？掌握了app开发人士，可以入门吗？
4. BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？

有人说人工智能与区块链的边界逐渐模糊了，那么该将如何结合软件和硬件？

人工智能和区块链在硬件上的类同性，导致人们觉得两者可以结合。

挖矿行业龙头老大——比特大陆，就已经在布局AI硬件行业。

AI芯片主要分三大类，通用芯片（GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）。

比特大陆和Google的AlphaGo都采用的是最后一种类型ASIC。

然而，ASIC芯片的灵活性是最差的，只能用于单一的任务，一旦烧制后无法更改。

也就是说专门用于挖矿的ASIC机，是不能用于人工智能计算的。

以此反推，也是不行的。

所以，近日比特币大跌，大量矿商倒闭。矿机都是按斤论处，成为一堆堆废铁。因为除了挖矿，已烧制好的ASIC挖矿芯片是不能用于人工智能计算的。

有人会问，为什么ASIC灵活性这么差，还有那么多人选择用ASIC芯片呢？

因为这三类AI芯片中，ASIC芯片效率是最高的。

就凭借这一点，在竞争激烈的挖矿行业，ASIC芯片无疑是最具实力的。即使在人工智能领域，ASIC因为效率高，也很快紧追英伟达的各类GPU，占去半壁江山。

可效率高的ASIC，终究无法如FPGA、GPU那样一芯多用。它所造成的浪费，被它所带来的财富和利益所掩盖。

人工智能和区块链之间的边界是否模糊？我不太清楚，它们在硬件底层是沿用了同一个名字，是挂在同一个公司名下。

但芯片和芯片之间有着巨大区别，不能融合。

至今还没听到有挖矿的矿工，转行去做AI或3D建模的。

以上是硬件方面，再看软件层面，AI和区块链能否结合？

这个要看两者在软件结构以及应用数据的联系。

在软件结构方面，AI的各类神经网络算法，其实包含多种子算法，比如误差反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、dropout等等。

区块链除了核心的共识算法（诸如PoW、DPoS等）之外，还包括哈希算法、加密算法等。

两者在算法的融合程度上，比较少。

在应用数据方面，AI可根据你的设计目的采集各类数据，区块链也是类同。两者在这方面可能会有融合。

区块链的诞生可保证数据的可靠性、不可篡改等等特点。

然而，AI的数据要求，其实没有那么高。有些数据可以有很大偏差，AI能够从中找到其中的隐藏规律，忽略偏差。

而且数据量越大，对数据的可靠性要求越小。

因而，区块链的数据可作为AI的第一批训练数据，之后可抛之不用。因为区块链为了保证数据的可靠性，大大牺牲了效率。

对于AI来说，这个速度实在是太慢了，会拖了自己的后腿。不如简单干脆地割掉。

综上，人工智能与区块链在软硬件如何结合？

个人觉得结合可能性较差，应提早放弃这条道路。

人工智能ai直播怎么弄

要进行人工智能AI直播，需要先确定直播内容和目的，以及选择合适的人工智能技术和平台。可以选用一些人工智能语音、图像、自然语言处理等技术，来增强直播的互动性、个性化和智能化程度。

同时，还需要准备好相应的硬件设备和网络环境，确保直播的稳定和高效。最后，可以通过一些推广和营销手段，吸引更多的观众和用户。

人工智能，有哪些技术支撑？掌握了app开发人士，可以入门吗？

人工智能主要应用于服务行业，主要在以下七个领域中！

可以看到，这些领域的都是很复杂的有对应流程的行业，因此可以肯定的是，人工智能是需要大数据支撑的，机器人毕竟是机器人，不可能像人的思维一样灵活多变，一般来说，再智能的机器人也只能根据软件的算法进行动作，因此所有的判断都是基于条件判定的。

智能机器人主要是模拟人的思维，但人的思维太过复杂，想要完全的模拟现在是做不到的，所以只有根据需要一点一点的完善机器人的辨别能力，这些辨别能力怎么来——大数据，一部分数据是在软件开发时就写入程序的，但更多的还是机器人后天学习的，怎么学习？这就涉及到另外的技术，识别、摄入数据、分析、做出反应、存储记录等！

说到底，其实人工智能也是用软件开发的基础技术实现的，其思维逻辑很复杂，因此对数据结构要求很高；再看学习功能，学习说到底也就是识别理解和记录的过程，识别很好理解，如人对语言、图片、视频的识别一样，机器人也需要识别，不同的是，机器人不会像人这么直观，很多时候只能识别数字化的东西，数字化这些东西技术就是数字媒体的技术；记录很好理解，就是把数字化的东西分条件记录到数据库中，以便随时调用；还有一个重要功能就是作出回应进行交流，所有的判断都是基于大数据的，在程序中就是通过大量的条件比较然后判定，说到底其实还是数据结构的知识，动作就是虚拟现实，虚拟现实也是属于数字媒体的技术范畴。

在功能层面，智能机器人很复杂，在技术方面也很高深，如果单就软件层面来说的话，涉及的技术大的来说，主要是数字媒体和大数据的知识，两者都是目前软件开发中的难点，因此不得不说，“很复杂，也很深奥！”

BAT在人工智能领域和Google Facebook差距有多大？

1.布局

从产业图谱来看，人工智能主要分为技术层、应用层和基础层。技术层包括人工智能通用技术平台（例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别）。应用层包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。基础层包括人工智能芯片、算法和数据。

美国巨头呈现出全产业布局的特征，包括基础层、技术层、应用层，均有布局；而中国巨头主要集中在应用侧，只在技术层局部有所突破。

2.实验室

3.收购

中美并购事件近两年密集增加。CBInsights的研究报告显示，谷歌自2012年以来共收购了11家人工智能创业公司，是所有科技巨头中最多的，苹果、Facebook和英特尔分别排名第二、第三和第四。集中于计算机视觉、图像识别、语义识别等领域。Google于2014年以4亿美元收购了深度学习算法公司Deepmind，该公司开发的AlphaGo为Google的人工智能添上了浓墨重彩的一笔。

4.开源平台

谷歌早在2011年就成立AI部门，在谷歌内部，由机器学习驱动的产品和业务不计其数，包括谷歌搜索、GoogleNow、Gmail等，同时谷歌还向其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能。2011年第一代机器学习系统，从大量的Youtube图片中学会了识别猫；2015年，谷歌将内部采用深度学习的技术整理到一起，发布第二代人工智能系统TensorFlow，并宣布将其开源。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和例子的框架。得益于庞大的计算和数据资源，谷歌大脑在深度学习方面取得了显著的成果。在几次人机大战中大放异彩的DeepMind公司自2014年被Google收购后，陆续发表了207篇顶级期刊论文，为Google带来了大量研究人才。

2013年卷积神经网络发明者YannLeCun加入Facebook，带领公司的图像识别技术和自然语言处理技术大幅提升。Facebook的深度学习框架是基于之前的Torch基础上实现的，于2015年12月开源。此外，Facebook还开源了人工智能硬件平台BigSur等十余个项目。

微软在2016年整合微软研究院、Cortana和机器人等团队建立“微软人工智能与研究事业部”，现有7000多名计算机科学家和工程师。同年，微软发布了其深度学习工作包CNTK，CNTK使得实现和组合前馈型神经网络DNN、卷积神经网络和循环神经网络变得非常容易。

IBM也开源了其深度学习平台SystemML。IBM主推的认知计算平台也向开发者开放了Watson的认知计算能力，加速人工智能的部署。

2016年，百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle，覆盖了搜索、图像、语音识别、语义处理、用户画像等领域的技术。腾讯不同事业部都在不同领域展开AI研究。AILab注重将技术与腾讯业务场景相结合，即游戏、社交、内容生态。

大公司纷纷拥抱开源有两方面原因：第一，通过开源来构建生态和护城河。无论是谷歌、亚马逊还是BAT都已经拥有云计算基础设施，Google、微软一直在讲的开源、AWS推出的AI功能，本质上并无差别，都是为了赋予自家云端客户更强的数据处理能力。在现有的云服务市场中，科技巨头占据多数，构建基于人工智能的云服务将成为巨头的下一个主战场。AI是信息基础设施的一个升级，是今后产业发展的巨大引擎。巨头都想把握升级过程中涌现的大量机会，赋能全行业。

第二，开源是一种开放式创新。通过开源深度学习平台，不仅可以吸引大量开发者，还可以为机器学习提供大量的数据支持，以及大量的现实场景。在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛应用场景的竞争格局。

5.结论

第一，基础层的开源算法平台。

美国企业成为此次引领全球人工智能算法研究的领头羊，谷歌、Facebook、微软都已推出了深度学习算法的开源平台，而国内目前仅有百度推出开放平台paddlepaddle。

第二，技术层的云平台。

除了算法以外，大数据、云计算都是实现人工智能技术应用的关键性设施。从目前中美云服务平台发展的情况来看，作为云计算的“先行者”，北美地区仍占据市场主导地位。虽然中国云服务起步晚于美国，但阿里、腾讯、华为等中国互联网及IT企业都推出了领先的云服务平台，Docker技术在我国云计算领域逐步从实验阶段走向应用阶段，在云服务的基础技术上中美差距已不大，但在IT服务环境、用户认知等方面与美国仍存在差距，但这个差距是很快就能缩小并赶超的。

第三，应用层的应用平台。

在人工智能应用平台领域，中、美两国的互联网企业均推出基于人工智能技术的垂直应用平台。在语音平台上，美国有谷歌的Googleassistant、亚马逊的Alexa、IBM的Watson、微软的Cortana、Facebook的Deeptext等领先企业的语音平台，国内百度的百度大脑、科大讯飞语音开放平台等，虽然在开放平台的数量上中国不及美国，但从整体布局来看，基本与美国并驾齐驱。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。

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