一、cpu可以执行人工智能指令为什么还要npu
1、定义不同，CPU是中央处理器，GPU是图形处理器，而npu则是人工智能处理器。
2、负责内容不同，CPU主要是负责低精度，各种普通的数据，GPU是高精度处理图像数据，npu则是人工智能算法上面运行效率要高于另外两者。
3、工作模式不同，CPU是顺序执行运算，需要一件一件事情来完成。GPU是可以并发执行运算，可以几件事情同时运作。而npu是具备智能的特性，NPR也可以被称之为是神经网络处理器，也就是说这个处理器它是会模仿人的大脑神经网络的。
计算机(computer)俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。
由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。
二、人工智能近四十年发展成果
1、1起步发展期：1956年—20世纪60年代初
2、人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮
3、反思发展期：20世纪60年代—70年代初
4、人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷
5、应用发展期：20世纪70年代初—80年代中
6、20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮
7、低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
8、随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
9、稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
10、由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化
11、随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮
12、全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。
三、人工智能技术应用适合什么电脑
AI人工智能的电脑配置因应用场景和需求而异。通常来说，AI人工智能需要高性能的中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）和大容量的内存（RAM）来处理大量的数据和算法。一些AI人工智能的应用还需要快速的存储器（如SSD）和高速的网络连接。
四、利用计算机绘制工程图纸，属于哪个应用领域
利用计算机绘制工程图纸属于计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）应用领域。CAD/CAM技术通过计算机软件和硬件设备，实现了工程图纸的数字化设计、编辑和存储，提高了工程设计的效率和精度。CAD/CAM应用广泛应用于建筑、机械、电子、航空航天等工程领域，可以快速生成各种工程图纸，包括平面图、立体图、剖面图等，为工程师和设计师提供了强大的工具和支持，促进了工程设计的发展和创新。
五、人工智能的主要研究和应用场景包括(
1.自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）
自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
2.语音识别（SpeechRecognition）
目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
4.机器学习平台（MachineLearningPlatforms）
机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
5.人工智能硬件优化（AI-optimizedHardware）
用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6.决策管理（DecisionManagement）
智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
7.深度学习平台（DeepLearningPlatforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
9.机器处理自动化（RoboticProcessesAutomation）
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10.文本分析和自然语言处理（TextAnalyticsandNaturalLanguageProcessing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。
11.数字孪生/AI建模（DigitalTwin/AIModeling）
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrentneuralnetworks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.知识工作辅助（KnowledgeWorkerAid）
虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
15.内容创作（ContentCreation）
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
16.P2P网络（Peer-to-PeerNetworks）
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
17.情绪识别（EmotionRecognition）
情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18.图像识别（ImageRecognition）
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19．智能营销（MarketingAutomation）
到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。
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