一、为什么人工智能的研究都是基于算法，而不是基于「硬件」？
看到上面很多误人子弟的回答，实在忍不住过来说两句。
套用知乎的八股文结构：先问是不是，再问为什么。
真正搞人工智能研究的人都清楚，人工智能的三大要素：算法、算力、数据，缺一不可。
这其中“算力”主要指硬件。事实上，现在的人工智能技术落地面临的最大障碍就是算力。
根据应用的不同，算力的含义也略有区别。在云端，算力就是本身的意思，只单位时间能处理的运算数。现在比较火的自然语言处理算法GPT-3或BERT都是在无限堆算力，算力越高效果越好。一般一个网络训练下来，光是电费就几百万甚至几千万美元。算力需求直接使NVidia的GPU大卖。现在想搞搞人工智能研究的单位，基本上第一件事就是花几百万买一堆GPU。所以说，能否搞出来算力更高的芯片，绝对是人工智能的主要方向之一。
另一方面，在终端，算力更多的是指算力密度和能量效率，即单位芯片面积下的算力、单位功耗下的算力。因为终端设备（如手机）体积有限、电池有限，因此要在尽量小的代价下获得满足所需的算力，这也是人工智能的一个主要方向。
目前国内号称做人工智能芯片的创业公司已经有几十家了，华为阿里腾讯也都在搞这玩意，学术界还搞一些更新的，比如类脑芯片等等。
最后再说一点，“数据”其实也是人工智能的一个重点研究方向，有空我再详细补充其重要性和前沿性吧。
二、modbus基于哪个硬件协议？
Modbus协议是应用于电子控制器上的一种通用语言。通过此协议，控制器相互之间、控制器经由网络（例如以太网）和其他设备之间可以通信。它已经成为一种通用工业标准。有了它，不同厂商生产的控制设备可以连成工业网络，进行集中控制。
此协议定义了一个控制器能认识并使用的消息结构，而不管它们是经过何种网络进行通信的，它描述了控制器请求访问其他设备的过程，如何回应来自其他设备的请求以及怎样侦测错误并记录
三、基于gpu的硬件
基于GPU的硬件技术
随着科技的不断发展，基于GPU的硬件技术已经成为了当今计算机领域的一个重要分支。GPU，即图形处理器，是一种专门为处理图像数据而设计的芯片。然而，近年来，GPU的应用已经远远超出了图形处理的范畴，它们在计算、数据科学、机器学习等领域也发挥着越来越重要的作用。首先，GPU具有极高的并行处理能力。与传统的CPU相比，GPU拥有更多的处理单元和更复杂的指令集，能够同时处理大量的数据。这种并行处理能力使得GPU在大数据处理、人工智能等需要大量计算的任务中表现出色。此外，GPU的高速缓存和内存系统也使得数据传输更加高效，进一步提高了处理速度。
其次，GPU的功耗和成本也是其一大优势。由于GPU是专门为处理图像数据而设计的，因此它的功耗相对较低，能够大大降低设备的能源消耗。同时，由于GPU的生产成本相对较低，因此使用GPU可以降低硬件设备的成本，使得更多的人能够享受到高性能计算带来的便利。
然而，基于GPU的硬件技术也面临着一些挑战。例如，如何更好地利用GPU的并行处理能力来提高计算效率，如何解决GPU内存管理的问题，以及如何降低GPU的功耗等。但是，随着技术的不断进步，这些问题也正在逐步得到解决。
在未来，我们可以预见，基于GPU的硬件技术将在更多领域得到应用。例如，在人工智能领域，GPU将能够更快地处理大量的数据，提高机器学习的效率。在科学计算领域，GPU将能够解决更加复杂的问题，提高科研效率。在游戏领域，GPU的高性能也将带来更加逼真的游戏体验。
总的来说，基于GPU的硬件技术是一种具有巨大潜力的技术。它不仅能够提高计算效率，降低硬件成本，而且能够为更多的人带来便利。相信在不久的将来，我们将会看到更多基于GPU的硬件设备出现在我们的生活中。
四、人工智能最理想的硬件？
本质上AI只是算法实现，那么不管什么硬件其实都是算法的载体。比如，一个下围棋的人工智能算法，可以用CPU实现，也可以用GPU实现。但更多的来说，GPU在处理计算机视觉相关算法比较有优势。
五、人工智能硬件有哪些？
一句话概括，人工智能领域的目标就是制造超越人类能力的机器：自动驾驶汽车、智能家居、人工助理和安防摄像头是首要的目标，接下来是智能厨房、清洁机器人以及安防无人机和机器人。其他应用包括永远在线的个人助理，和能够看见、听见用户生活经历的生活伴侣。
人工智能的终极目标则是完全自动的人工个体，能在日常任务中达到、甚至超越人类的工作表现。
六、人工智能技术基于什么建模？
人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。
感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。
认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。
人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。
七、人工智能包含硬件吗？
人工智能适合领域，当然包含所需的硬件，但是AI需要的硬件其实并不特定人工智能使用，因为不一定是ASIC。
现在有多种方式来实现AI，比如传统的GPU，适合定制化的FPGA，以及专门为AI打造法ASIC。
软件本身可以优化，但是硬件层面的优化却能够达到软件无法比拟的程度。
八、人工智能基于几何特征由谁提出？
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
九、人工智能基于几何特征谁最早提出？
人工智能学科
学科起源
从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起。
人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
《新一代人工智能发展规划》明确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区等一系列"中国方案"，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。
十、人工智能基于大数据
在当今科技领域的快速发展中，人工智能基于大数据已经成为一种不可或缺的技术趋势。人工智能和大数据这两大概念的结合，正在彻底改变着我们生活和工作的方方面面。本文将深入探讨人工智能基于大数据的重要性、应用领域以及未来发展趋势。
人工智能基于大数据的重要性
人工智能作为一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维和学习能力，实现了机器的自主学习和智能决策。而大数据则是指规模庞大、结构复杂且更新速度快的数据集合。人工智能基于大数据，利用海量数据进行分析、挖掘和预测，可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计以及提高生产效率。
人工智能基于大数据的重要性体现在以下几个方面：
- 实现个性化推荐：通过分析用户的历史行为数据，人工智能可以实现个性化推荐，提升用户体验。
- 精准营销：基于大数据分析的用户画像，可以帮助企业实现精准营销，提高营销效果。
- 智能决策：人工智能可以根据大数据分析结果，辅助决策者做出更加科学的决策，降低决策风险。
- 智能制造：在制造业中，人工智能基于大数据的应用可以实现智能化生产，提高生产效率和产品质量。
人工智能基于大数据的应用领域
人工智能基于大数据的应用已经渗透到各个行业领域，推动着行业的数字化转型和升级。以下是一些人工智能基于大数据的典型应用领域：
- 金融领域：人工智能基于大数据在金融领域的应用包括风险控制、信用评估、智能投顾等。
- 医疗健康：通过分析医疗大数据，人工智能可以帮助医生制定更加精准的诊疗方案，提高治疗效果。
- 零售行业：人工智能基于大数据可以帮助零售企业进行商品需求预测、库存管理以及精准营销。
- 智能交通：智能交通系统借助人工智能和大数据技术，实现了交通流量监测、智能信号灯控制等功能。
人工智能基于大数据的未来发展趋势
随着人工智能和大数据技术的不断进步，人工智能基于大数据的未来发展将呈现出以下几个趋势：
- 跨行业融合：人工智能基于大数据将会在更多领域实现跨行业融合，形成更加智能化的生态系统。
- 算法优化：未来人工智能基于大数据的发展将更加注重算法的优化和提升，以提高智能决策的准确性。
- 隐私保护：随着数据安全和隐私保护意识的提升，人工智能基于大数据的发展将更加注重数据的安全性和隐私保护。
- 智能硬件：未来人工智能基于大数据的应用将越来越多地借助智能硬件设备，实现更加智能化的场景应用。
总的来说，人工智能基于大数据的发展已经成为科技行业的重要趋势，将在未来持续发挥重要作用。企业和个人应当及时了解并掌握这一技术，以适应未来科技发展的需求。