阿里云不稳定 分享 新一代人工智能发展(2017)附下载(11)

核心技术。智能传感器本质上是利用微处理器实现智能处理功能的传感器，必须能够自主接收、分辨外界信号和指令，并能通过模糊逻辑运算、主动鉴别环境，自动调整和补偿适应环境，以便于大幅减轻数据传输频率和强度，显著提高数据采集效率。目前，智能传感器集成化、小型化的特点愈发突出，更多的功能被集成在一起，控制单元所需的外围接插件和分立元件越来越少，促使其通用性更强，应用范围更宽广，制造成本也进一步下降。同时，原子材料、纳米材料等新材料技术也在智能传感器领域得到日益广泛的应用，使其表现出更为灵敏的物理性能。

主要产品。智能传感器已广泛应用于智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能人居、智能医疗等各个领域。例如，在智能机器人领域，智能传感器使机器人具有了视觉、听觉和触觉，可感周边环境，完成各种动作，并与人发生互动，包括触觉传感器、视觉传感器、传感器等。在智能制造系统领域，利用智能传感器可直接测量与产品质量有关的温度、压力、流量等指标，利用深度学习等模型进行计算，推断出产品的质量，包括液位、能耗、速度等传感器。在安防、人居、医疗等与人类生活密切相关的领域，智能传感器也广泛搭载于各类智能终端，包括光线传感器、距离传感器、重力传感器、陀螺仪、心律传感器等。

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智能芯片是人工智能的核心，与传统芯片最大的差别在于架构不同，传统的计算机芯片均属于冯诺依曼体系，智能芯片则仿照大脑的结构设计，试图突破冯诺依曼体系中必须通过总线交换信息的瓶颈。当前各大科技巨头正积极布局人工智能芯片领域，初创企业纷纷入局，随着市场将进一步打开，预计到2020年全球智能芯片的产业规模将接近135亿美元，其中我国智能芯片的产业规模近25亿美元。

核心技术。深度学习已成为当前主流的人工智能算法，这对于处理器芯片的运算能力和功耗提出了更高要求，目前软件企业采取的主流方案是通过应用GPU和FPGA提高运算效率，与CPU少量的逻辑运算单元相比，GPU就是一个庞大的计算矩阵，具有数以千计的计算核心，可实现10-100倍应用吞吐量，而且支持对深度学习至关重要的并行计算能力，可以比传统处理器更加快速，大大加快了训练过程。同时，一些针对深度学习算法而专门优化和设计的芯片也已经面市，由于是量身定制，运行更为高效。阿里云不稳定

陈云霁是寒武纪公司的联合创始人之一，这家源自中国科学院计算技术研究所（中科院计算所）的公司正致力于生产人工智能芯片，并拥有世界首款商用深度学习专用处理器。

与传统芯片不同，寒武纪的人工智能芯片模拟大脑的神经元和突触，一条指令即可完成一组神经元的处理。

昨日，中国科学院和寒武纪科技公司在北京发布了全球新一代人工智能芯片“寒武纪”系列——分别是3款面向智能手机等终端的“寒武纪”处理器ip，两款面向服务器等云端的“寒武纪”高性能智能处理器，以及1款专门为开发者打造的人工智能软件平台。