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七大人工智能科技趋势( 二 )

人工智能


到2022年，70％的企业将尝试使用沉浸式技术进行消费和企业使用，25％将部署到生产中 。会话平台的未来，从虚拟个人助理到聊天机器人，将结合扩展的感官渠道，使平台能够根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中变得更加对话 。
最终，技术和思维将转移到这样的程度，即人们将数百种边缘设备（从计算机到汽车）连接起来 。
趋势6：智能空间智能空间是物理或数字环境，人类和技术支持的系统在日益开放、连接、协调和智能的生态系统中相互作用 。随着技术成为日常生活中更加集成的一部分，智能空间将进入加速交付的时期 。此外，随着个人解决方案成为智能空间，其他趋势，如AI驱动技术、边缘计算、区块链和数字双胞胎正在朝着这一趋势发展 。
智能空间仅在五个关键方面发展：开放性、连通性、协调性、智能性和范围 。从本质上讲，智能空间正在发展，因为单个技术从孤岛中产生，共同协作以创建协作和交互环境 。智能空间最广泛的例子是智能城市，其中结合商业、住宅和工业社区的区域正在使用智能城市生态系统框架进行设计，所有部门都与社会和社区协作相关联 。
趋势7：量子计算量子计算是一种非经典计算，它基于亚原子粒子的量子态，它将信息表示为表示为量子位或“量子位”的元素 。
量子计算机是指数级可扩展且高度并行的计算模型 。想象传统计算机和量子计算机之间差异的一种方法是想象一个巨大的图书馆 。
虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍 。量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算 。以商业可用、价格合理且可靠的服务形式进行的量子计算将改变一些行业 。
颠覆未来 - 智能AI芯片从推动PCB的生产到在增强现实中发挥不可或缺的作用，下一代人工智能有可能彻底改变我们所知道的生活 。谷歌发布自己的TPU以及Egde TPU：TPU是针对TensorFlow上的机器学习工作负载量身定制的定制应用专用集成电路（ASIC） 。虽然第一代TPU仅用于推理，但Cloud TPU适用于推理和机器学习培训 。Cloud TPU采用四个定制ASIC构建，可提供强大的64 GB高带宽内存和180 TFLOPS性能 。
去年，谷歌宣称它的TPU比现代GPU和推理CPU快15到30倍，并且TOPS / Watt测量值提高了30-80倍 。
在旧金山google Next会议的主题演讲中，Google Cloud的物联网副总裁Injong Rhee宣布推出两款新的AIY项目主板 - AIY Projects Edge TPU Dev Board和Edge TPU Accelerator 围绕谷歌新推出的专用边缘TPU 。
转载自：人工智能产业链联盟




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