Al算力演算法

A. 魔數中的算力是什麼意思

他的意思就是指的是製造演算法中的一些基本的含量，他給給了你，所以的話，那麼你應該去根據那個函數計算。

B. 2019學AI編程怎麼樣發展如何

原標題：2019年中國人工智慧行業市場分析：發展泡沫逐漸消失，人才發展乃是關鍵

2019年全球人工智慧行業發展概況分析

從日本經典動畫《攻殼機動隊》人工智慧(AI)技術的運用，再到最近好萊塢影片《阿麗塔：戰斗天使》的機械人，在科幻電影中，AI已經成為最常見的主題之一。

而屏幕之外的現實世界，不論是帶有虹膜識別的安防攝像頭，還是裝載有Autopilot(自動輔助駕駛)的自動駕駛汽車，人工智慧技術的運用，更像水和電一樣開始滲透至經濟社會發展的各個方面。

資本的投入加速了AI的發展。關注初創期投資的英國風投基金MMCVentures近日發布關於AI的研究報告(下稱「報告」)顯示，全球早期AI公司的投資資金在五年內增長了15倍，在2018年估計可達150億美元(約合1008億元人民幣)。

人工智慧技術的第一大國——美國繼續全力領航。日前，美國白宮啟動一個新官方網站「AI.gov」，發布美國各聯邦機構為落實人工智慧「全政府」戰略而採取的具體舉措。該網站顯示，美國國家科技委員會下設的人工智慧特別委員會將負責協調15個聯邦機構推動人工智慧技術的研發。

而熱度之下誕生的不只是成倍涌現的技術和企業。

上述報告就指出，在歐洲2830家標榜為人工智慧的公司中，有1580家符合人工智慧公司的定義，也就是說，四成的公司其實和人工智慧沒任何關系。該研究團隊還發現，「一家公司，若是打上AI的標簽，能多獲得15%~50%的融資。」

上海交通大學電子信息與電氣工程學院副院長王延峰告訴第一財經，這種現象不只出現在歐洲，全球都存在。任何一個革命性的東西出來，都會伴隨著泡沫的產生，這也是產業發展的必然規律。但隨著人工智慧+傳統產業的不斷融合，不斷的震盪和淘汰之下，最終留下的還是那些經得住火煉的「真金」公司。

2019年中國人工智慧市場規模將達280億

中國人工智慧市場規模在持續增長。據前瞻產業研究院發布的《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2017年中國人工智慧市場規模將達到152.1億元，增長率達到51.2%。隨著人工智慧技術的逐漸成熟，科技、製造業等業界巨頭布局的深入，應用場景不斷擴展，初步測算2018年中國人工智慧市場規模將突破200億元大關，達到238.2億元左右，增長率達到56.6%。預測2019年中國人工智慧市場規模將達280億元左右。

2014-2019年中國人工智慧市場規模及增長情況預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

人工智慧泡沫正逐漸消逝

「剛開始(2012年)做AI時基本沒遇見幾個有AI技術的公司。」說起剛創業時的情景，Video++極鏈科技集團聯合創始人&COO董慧智對第一財經記者表示。

據他回憶，從2016年開始，國內AI公司一下子多了起來，其中確實有一些真正做AI的公司，但也不乏一些互聯網公司甚至傳統廣告公司來湊熱鬧。

當前，人工智慧技術處於第三個發展高潮期，以機器學習特別是深度學習為核心，在視覺、語音、自然語言等應用領域迅速發展。即使有資本和政策大力支持，但在實際應用場景轉化中，還存在不少的不確定性。

用董慧智的話來說，他們是幸運的。起初，他們的團隊設想從實驗室開發出來的演算法到最後的應用場景落地(商用)，只要演算法面世就算成功了90%。然而，反復實踐後，才發現低估了實驗室演算法和商業應用之間的鴻溝。

「在2015年，我們開放了研究出來的AI演算法，結果在應用時卻發現演算法沒法應用，因此又加大投資，用了兩年多的時間才做到真正應用。現在不少創業者其實是把DEMO(未成形的測試版演算法)放出來，能否落地又是另一回事。」他指出。

此外，由於AI公司的實際技術門檻很高，在發展的過程中，不僅那些打著噱頭的公司會露出馬腳，就連真正的AI公司也可能因為數據和技術的匱乏而關閉。

「小的初創AI企業有兩個大的問題，數據集有限，加上商業這塊沒有出現殺手級的應用，很可能就支撐不下去了。」騰訊研究院產業研究中心副主任吳朋陽告訴第一財經記者。

盡管如此，隨著傳統行業亟待轉型，各個垂直行業對於AI的融合傾向也愈加明顯。報告顯示，預計到2019年底，超過三分之一的企業將部署人工智慧。與此同時，在行業和資本方面，也開始出現了一些新的變化。

吳朋陽表示，從2017年開始，全球對於人工智慧的投資開始變得謹慎。目前在行業上，也開始從線上走向線下，其中製造業就是典型。

「勞動力成本上升、企業生產效率不高的情況下，AI可以發揮很好作用。而製造業相對復雜，所以這是一個單點突破的過程，比較典型的就是圖像識別的應用，比如質檢的准確性甚至可以超過人的處理水平。」吳朋陽分析說。同時他認為，未來醫療和教育這種公共服務領域的突破更有潛能，因為AI可以解決優質資源分布不均的問題，並能激發這種公共服務的數據潛能。

中國在應用層佔主導

從層次上劃分，AI主要有基礎層、技術層、應用層三層。歐美國家在基礎層起步早、投入大，中國則是在應用層和技術層涌現出諸多公司。

上述報告顯示，亞太地區採用AI技術企業的數量是北美地區公司的兩倍。其中，中國公司引領亞太AI，北京、上海、廣東以及浙江和江蘇是主要的聚集地。

和歐美比較，中國的AI產業發展異同也十分明晰。

商湯科技香港公司總經理尚海龍對第一財經記者表示，中國AI產業發展更注重落地應用，同時也在不斷提升對基礎研究的加強，以及對原創基礎設施的搭建。

而應用場景的落地對於原創基礎研究、平台搭建的牽引作用也不容小覷。龐大的市場應用激發和倒推基礎層，這是中國區別於歐美AI產業的最大特點和優勢。

根據中國信息通信研究院去年年底發布的《人工智慧發展白皮書——產業應用篇》，從產業規模看，2017年國內人工智慧市場規模達到237.4億元，相較於2016年增長67%。其中以生物識別、圖像識別、視頻識別等技術為核心的計算機視覺市場規模最大，佔比34.9%，達到82.8億元。

不論是今年的政府工作報告中首次提到的「智能+」，還是中央深改委19日審議通過的《關於促進人工智慧和實體經濟深度融合的指導意見》，以及2017年底的工信部《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，都賦予了AI+傳統行業更多可能。

王延峰說，中國的「互聯網+」提了4年，而新一輪的「智能+」，是產業的自然遞進和提升。「『互聯網+』解決了數據，而AI的核心就是數據演算法算力，數據發展程度不夠是做不到智能化的。如今經過幾年發展，數字化進程又提升了一步，所以可以跟人工智慧結合產生新的業態。」他預計，未來的3~5年，「智能+」傳統行業會有明顯的深度融合。

行業熱度持續，更需要人才的助力

長期跟蹤AI產業的騰訊研究院研究員俞點根據最新數據對記者分析，在全球來看，英國有20家高校開設了相關的課程，美國168家，中國2017年是20家，2018年30多家高校開設相關專業，也就是說全球設有AI方向的高校一共近400所，來滿足全世界百萬級的需求。

我國人工智慧人才缺口至少在100萬以上。而且由於合格AI人才培養所需時間遠高於一般IT人才，人才缺口很難在短期內得到有效填補。」俞點說，AI對技術要求非常高，非本專業的學生雖然可以學習相關AI知識，比如專業是計算機，學一年神經網路就可以做比較初級的人工智慧開發，但是深度的基礎開發還是需要高精尖的AI人才。

俞點所說的基礎開發的人才，也是中國AI市場最為缺乏的。王延峰表示，中國AI領域的優勢在於應用端的人才豐富，「場景豐富，加上教育部學科目錄也在跟進，應用層面的人才儲備較多。」但是畢竟起步晚，高端、前沿人才和國外比還有較大差距。

而董慧智則認為，AI人才的薪酬還要和公司具體情況結合，例如他們這種垂直性強的應用型AI公司，就不需要儲備大量的高端AI人才。雖然目前公司有幾十個博士，但還是碩士居多。「很多商用過程不需要博士，而碩士生是完全可以把握的。」他說，在公司AI不同層次人才收入差距也較大，頂尖級的人才甚至沒有上限。

C. 什麼是算力

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW(Proof Of Work)。
日前，比特幣全網算力已經全面進入P算力時代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不斷飆升的算力環境中，P時代的到來意味著比特幣進入了一個新的軍備競賽階段。這是算力的含義，想知道更多推薦去挖鏈網看看。（親 請採納）

D. 算力是什麼意思是什麼

算力指計算能力，指的是在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW(Proof Of Work)。

E. 什麼是算力

算力（也稱哈希率）是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機（CPU）計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW(Proof Of Work)。

日前，比特幣全網算力已經全面進入P算力時代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不斷飆升的算力環境中，P時代的到來意味著比特幣進入了一個新的軍備競賽階段。

算力是衡量在一定的網路消耗下生成新塊的單位的總計算能力。每個硬幣的單個區塊鏈隨生成新的交易塊所需的時間而變化。

F. 算力是什麼

算力指計算能力，指的是在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制pow(proof
of
work)。
1p的全網算力意味著什麼？、
首先，1p算力，折算下來，相當於105萬g左右，這意味著，如果你擁有1g的全網算力，你差不多可以獲得全網產出的比特幣的105萬分之一。按比特幣每天產出3800個計算，我們可以看到1g的算力每天的收益已經下降到了0.0036個比特幣，按當前市價計算約為2.7元左右，如果算上電力成本和礦機硬體成本，盈利幾乎已經沒有了。
其次，1p的全網算力看似驚人，但實際上，一年以後，你會覺得這個只是小兒科，因為cointerra公司將在12月推出2p的礦機，而bitmine公司將在明年3月推出4p的礦機，如果這些公司不被敘利亞投放生化武器的話，一年以後比特幣全網算力達到10p以上應該在意料之中，屆時，1g算力每天將只能挖到0.00036個比特幣。

G. 算力是什麼意思

算力是比特幣網路處理能力的度量單位。即為計算機計算哈希函數輸出的速度。比特幣網路必須為了安全目的而進行密集的數學和加密相關操作。 例如，當網路達到10Th/s的哈希率時，意味著它可以每秒進行10萬億次計算。

在通過「挖礦」得到比特幣的過程中，我們需要找到其相應的解m，而對於任何一個六十四位的哈希值，要找到其解m，都沒有固定演算法，只能靠計算機隨機的hash碰撞，而一個挖礦機每秒鍾能做多少次hash碰撞，就是其「算力」的代表，單位寫成hash/s,這就是所謂工作量證明機制POW。

(7)Al算力演算法擴展閱讀

算力為大數據的發展提供堅實的基礎保障，大數據的爆發式增長，給現有算力提出了巨大挑戰。互聯網時代的大數據高速積累，全球數據總量幾何式增長，現有的計算能力已經不能滿足需求。據IDC報告，全球信息數據90% 產生於最近幾年。並且到2020年，40% 左右的信息會被雲計算服務商收存，其中1/3 的數據具有價值。

因此算力的發展迫在眉睫，否則將會極大束縛人工智慧的發展應用。我國在算力、演算法方面與世界先進水平有較大差距。算力的核心在晶元。因此需要在算力領域加大研發投入，縮小甚至趕超與世界發達國家差距。

算力單位

1 kH / s =每秒1,000哈希

1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。

1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。

1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。

1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

H. 目前的AI技術與5G有什麼關聯

在上海的一家麥當勞，當你站在餐台前點完美食，已經無需掏出手機埋單，只需要走到自主付款設備前，通過人臉認證，幾秒內就能完成付款。

紐約中央公園是慢跑者的天堂，你帶上最新款的藍牙耳機設備，一位實時的健身教練伴你左右，它不僅會根據你跑步的實時速度給你建議，甚至還會為你播放你最愛的音樂，甚至說些笑話將你逗樂。

每天迎來送往的機場，長相甜美的航空公司地勤親切地為你解決著各種問題，不管再刁鑽的顧客，它總能微笑應對，甚至還會在解決問題的當下，給旅客提供實用的行程建議，是的，和以往不同之處在於，這位地勤可能只是一台高精度的引導機器人。

在地球的每個角落，有關於AI的革命正在展開蝴蝶效應，即便是小小的改變，也會在我們身邊形成巨大的風暴。所有人都知道，這是一場有關於人類未來的技術革新，而藉助於5G的發展，AI也將翻天覆地。

人工智慧就像網路，已無處不在

二十年前，我們剛剛擺脫模擬信號，數字通訊浪潮正在席捲，互聯網還只是教科書中陌生的代名詞，普通人很難意識到，互聯網會重新定義著世界。現如今，這個由高速網路鎖構築的世界已經變得越來越緊密，谷歌和網路等搜索引擎成為我們獲取信息的入口、Facebook等社交應用變成了生活必需品，以阿里巴巴為首的電商平台不僅嚴重沖擊著線下渠道，其體量甚至已經足夠挑戰世界第五大經濟體。

從衣食住行到尖端科學，互聯網已經成為世界的主宰，而人工智慧無疑也將成為世界的下一個「爆點」。

2017年同樣是5G發展至關重要的一年，3GPP在這一年正式進入了5G標准化研究階段，從2月的巴塞羅那MWC開始，幾乎在任何科技展上，5G都是絕對的熱點話題。

事實上，中國關於5G網路的實驗已經鋪開，高通聯合中興、中國移動已經完成全球首個5G新空口規范的互操作性測試。新技術在試驗中實現了每秒數千兆速率傳輸以及更低的延遲。IMT2020（5G）推進組已經正式發布了5G技術研發試驗第三階段第一批規范，而包括高通在內的多家公司也基於R15規范的新空口部署做出貢獻，其中高通的毫米波技術以及驍龍X50 5G數據機系列產品也是重要的技術推動者。

I. 人工智慧技術包括哪些

人工智慧包括五大核心技術：

1.計算機視覺：計算機視覺技術運用由圖像處理操作及機器學習等技術所組成的序列來將圖像分析任務分解為便於管理的小塊任務。
2.機器學習：機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可以做預測，處理的數據越多，預測也會越准確。
3.自然語言處理：對自然語言文本的處理是指計算機擁有的與人類類似的對文本進行處理的能力。例如自動識別文檔中被提及的人物、地點等，或將合同中的條款提取出來製作成表。
4.機器人技術：近年來，隨著演算法等核心技術提升，機器人取得重要突破。例如無人機、家務機器人、醫療機器人等。
5.生物識別技術：生物識別可融合計算機、光學、聲學、生物感測器、生物統計學，利用人體固有的生體特性如指紋、人臉、虹膜、靜脈、聲音、步態等進行個人身份鑒定，最初運用於司法鑒定。