Al算力算法

A. 魔数中的算力是什么意思

他的意思就是指的是制造算法中的一些基本的含量，他给给了你，所以的话，那么你应该去根据那个函数计算。

B. 2019学AI编程怎么样发展如何

原标题：2019年中国人工智能行业市场分析：发展泡沫逐渐消失，人才发展乃是关键

2019年全球人工智能行业发展概况分析

从日本经典动画《攻壳机动队》人工智能(AI)技术的运用，再到最近好莱坞影片《阿丽塔：战斗天使》的机械人，在科幻电影中，AI已经成为最常见的主题之一。

而屏幕之外的现实世界，不论是带有虹膜识别的安防摄像头，还是装载有Autopilot(自动辅助驾驶)的自动驾驶汽车，人工智能技术的运用，更像水和电一样开始渗透至经济社会发展的各个方面。

资本的投入加速了AI的发展。关注初创期投资的英国风投基金MMCVentures近日发布关于AI的研究报告(下称“报告”)显示，全球早期AI公司的投资资金在五年内增长了15倍，在2018年估计可达150亿美元(约合1008亿元人民币)。

人工智能技术的第一大国——美国继续全力领航。日前，美国白宫启动一个新官方网站“AI.gov”，发布美国各联邦机构为落实人工智能“全政府”战略而采取的具体举措。该网站显示，美国国家科技委员会下设的人工智能特别委员会将负责协调15个联邦机构推动人工智能技术的研发。

而热度之下诞生的不只是成倍涌现的技术和企业。

上述报告就指出，在欧洲2830家标榜为人工智能的公司中，有1580家符合人工智能公司的定义，也就是说，四成的公司其实和人工智能没任何关系。该研究团队还发现，“一家公司，若是打上AI的标签，能多获得15%~50%的融资。”

上海交通大学电子信息与电气工程学院副院长王延峰告诉第一财经，这种现象不只出现在欧洲，全球都存在。任何一个革命性的东西出来，都会伴随着泡沫的产生，这也是产业发展的必然规律。但随着人工智能+传统产业的不断融合，不断的震荡和淘汰之下，最终留下的还是那些经得住火炼的“真金”公司。

2019年中国人工智能市场规模将达280亿

中国人工智能市场规模在持续增长。据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，初步测算2018年中国人工智能市场规模将突破200亿元大关，达到238.2亿元左右，增长率达到56.6%。预测2019年中国人工智能市场规模将达280亿元左右。

2014-2019年中国人工智能市场规模及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

人工智能泡沫正逐渐消逝

“刚开始(2012年)做AI时基本没遇见几个有AI技术的公司。”说起刚创业时的情景，Video++极链科技集团联合创始人&COO董慧智对第一财经记者表示。

据他回忆，从2016年开始，国内AI公司一下子多了起来，其中确实有一些真正做AI的公司，但也不乏一些互联网公司甚至传统广告公司来凑热闹。

当前，人工智能技术处于第三个发展高潮期，以机器学习特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展。即使有资本和政策大力支持，但在实际应用场景转化中，还存在不少的不确定性。

用董慧智的话来说，他们是幸运的。起初，他们的团队设想从实验室开发出来的算法到最后的应用场景落地(商用)，只要算法面世就算成功了90%。然而，反复实践后，才发现低估了实验室算法和商业应用之间的鸿沟。

“在2015年，我们开放了研究出来的AI算法，结果在应用时却发现算法没法应用，因此又加大投资，用了两年多的时间才做到真正应用。现在不少创业者其实是把DEMO(未成形的测试版算法)放出来，能否落地又是另一回事。”他指出。

此外，由于AI公司的实际技术门槛很高，在发展的过程中，不仅那些打着噱头的公司会露出马脚，就连真正的AI公司也可能因为数据和技术的匮乏而关闭。

“小的初创AI企业有两个大的问题，数据集有限，加上商业这块没有出现杀手级的应用，很可能就支撑不下去了。”腾讯研究院产业研究中心副主任吴朋阳告诉第一财经记者。

尽管如此，随着传统行业亟待转型，各个垂直行业对于AI的融合倾向也愈加明显。报告显示，预计到2019年底，超过三分之一的企业将部署人工智能。与此同时，在行业和资本方面，也开始出现了一些新的变化。

吴朋阳表示，从2017年开始，全球对于人工智能的投资开始变得谨慎。目前在行业上，也开始从线上走向线下，其中制造业就是典型。

“劳动力成本上升、企业生产效率不高的情况下，AI可以发挥很好作用。而制造业相对复杂，所以这是一个单点突破的过程，比较典型的就是图像识别的应用，比如质检的准确性甚至可以超过人的处理水平。”吴朋阳分析说。同时他认为，未来医疗和教育这种公共服务领域的突破更有潜能，因为AI可以解决优质资源分布不均的问题，并能激发这种公共服务的数据潜能。

中国在应用层占主导

从层次上划分，AI主要有基础层、技术层、应用层三层。欧美国家在基础层起步早、投入大，中国则是在应用层和技术层涌现出诸多公司。

上述报告显示，亚太地区采用AI技术企业的数量是北美地区公司的两倍。其中，中国公司引领亚太AI，北京、上海、广东以及浙江和江苏是主要的聚集地。

和欧美比较，中国的AI产业发展异同也十分明晰。

商汤科技香港公司总经理尚海龙对第一财经记者表示，中国AI产业发展更注重落地应用，同时也在不断提升对基础研究的加强，以及对原创基础设施的搭建。

而应用场景的落地对于原创基础研究、平台搭建的牵引作用也不容小觑。庞大的市场应用激发和倒推基础层，这是中国区别于欧美AI产业的最大特点和优势。

根据中国信息通信研究院去年年底发布的《人工智能发展白皮书——产业应用篇》，从产业规模看，2017年国内人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。

不论是今年的政府工作报告中首次提到的“智能+”，还是中央深改委19日审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，以及2017年底的工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，都赋予了AI+传统行业更多可能。

王延峰说，中国的“互联网+”提了4年，而新一轮的“智能+”，是产业的自然递进和提升。“‘互联网+’解决了数据，而AI的核心就是数据算法算力，数据发展程度不够是做不到智能化的。如今经过几年发展，数字化进程又提升了一步，所以可以跟人工智能结合产生新的业态。”他预计，未来的3~5年，“智能+”传统行业会有明显的深度融合。

行业热度持续，更需要人才的助力

长期跟踪AI产业的腾讯研究院研究员俞点根据最新数据对记者分析，在全球来看，英国有20家高校开设了相关的课程，美国168家，中国2017年是20家，2018年30多家高校开设相关专业，也就是说全球设有AI方向的高校一共近400所，来满足全世界百万级的需求。

我国人工智能人才缺口至少在100万以上。而且由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。”俞点说，AI对技术要求非常高，非本专业的学生虽然可以学习相关AI知识，比如专业是计算机，学一年神经网络就可以做比较初级的人工智能开发，但是深度的基础开发还是需要高精尖的AI人才。

俞点所说的基础开发的人才，也是中国AI市场最为缺乏的。王延峰表示，中国AI领域的优势在于应用端的人才丰富，“场景丰富，加上教育部学科目录也在跟进，应用层面的人才储备较多。”但是毕竟起步晚，高端、前沿人才和国外比还有较大差距。

而董慧智则认为，AI人才的薪酬还要和公司具体情况结合，例如他们这种垂直性强的应用型AI公司，就不需要储备大量的高端AI人才。虽然目前公司有几十个博士，但还是硕士居多。“很多商用过程不需要博士，而硕士生是完全可以把握的。”他说，在公司AI不同层次人才收入差距也较大，顶尖级的人才甚至没有上限。

C. 什么是算力

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。
日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。这是算力的含义，想知道更多推荐去挖链网看看。（亲 请采纳）

D. 算力是什么意思是什么

算力指计算能力，指的是在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

E. 什么是算力

算力（也称哈希率）是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机（CPU）计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW(Proof Of Work)。

日前，比特币全网算力已经全面进入P算力时代（1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k），在不断飙升的算力环境中，P时代的到来意味着比特币进入了一个新的军备竞赛阶段。

算力是衡量在一定的网络消耗下生成新块的单位的总计算能力。每个硬币的单个区块链随生成新的交易块所需的时间而变化。

F. 算力是什么

算力指计算能力，指的是在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制pow(proof
of
work)。
1p的全网算力意味着什么？、
首先，1p算力，折算下来，相当于105万g左右，这意味着，如果你拥有1g的全网算力，你差不多可以获得全网产出的比特币的105万分之一。按比特币每天产出3800个计算，我们可以看到1g的算力每天的收益已经下降到了0.0036个比特币，按当前市价计算约为2.7元左右，如果算上电力成本和矿机硬件成本，盈利几乎已经没有了。
其次，1p的全网算力看似惊人，但实际上，一年以后，你会觉得这个只是小儿科，因为cointerra公司将在12月推出2p的矿机，而bitmine公司将在明年3月推出4p的矿机，如果这些公司不被叙利亚投放生化武器的话，一年以后比特币全网算力达到10p以上应该在意料之中，届时，1g算力每天将只能挖到0.00036个比特币。

G. 算力是什么意思

算力是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW。

(7)Al算力算法扩展阅读

算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3 的数据具有价值。

因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。

算力单位

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技术与5G有什么关联

在上海的一家麦当劳，当你站在餐台前点完美食，已经无需掏出手机埋单，只需要走到自主付款设备前，通过人脸认证，几秒内就能完成付款。

纽约中央公园是慢跑者的天堂，你带上最新款的蓝牙耳机设备，一位实时的健身教练伴你左右，它不仅会根据你跑步的实时速度给你建议，甚至还会为你播放你最爱的音乐，甚至说些笑话将你逗乐。

每天迎来送往的机场，长相甜美的航空公司地勤亲切地为你解决着各种问题，不管再刁钻的顾客，它总能微笑应对，甚至还会在解决问题的当下，给旅客提供实用的行程建议，是的，和以往不同之处在于，这位地勤可能只是一台高精度的引导机器人。

在地球的每个角落，有关于AI的革命正在展开蝴蝶效应，即便是小小的改变，也会在我们身边形成巨大的风暴。所有人都知道，这是一场有关于人类未来的技术革新，而借助于5G的发展，AI也将翻天覆地。

人工智能就像网络，已无处不在

二十年前，我们刚刚摆脱模拟信号，数字通讯浪潮正在席卷，互联网还只是教科书中陌生的代名词，普通人很难意识到，互联网会重新定义着世界。现如今，这个由高速网络锁构筑的世界已经变得越来越紧密，谷歌和网络等搜索引擎成为我们获取信息的入口、Facebook等社交应用变成了生活必需品，以阿里巴巴为首的电商平台不仅严重冲击着线下渠道，其体量甚至已经足够挑战世界第五大经济体。

从衣食住行到尖端科学，互联网已经成为世界的主宰，而人工智能无疑也将成为世界的下一个“爆点”。

2017年同样是5G发展至关重要的一年，3GPP在这一年正式进入了5G标准化研究阶段，从2月的巴塞罗那MWC开始，几乎在任何科技展上，5G都是绝对的热点话题。

事实上，中国关于5G网络的实验已经铺开，高通联合中兴、中国移动已经完成全球首个5G新空口规范的互操作性测试。新技术在试验中实现了每秒数千兆速率传输以及更低的延迟。IMT2020（5G）推进组已经正式发布了5G技术研发试验第三阶段第一批规范，而包括高通在内的多家公司也基于R15规范的新空口部署做出贡献，其中高通的毫米波技术以及骁龙X50 5G调制解调器系列产品也是重要的技术推动者。

I. 人工智能技术包括哪些

人工智能包括五大核心技术：

1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。