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阿里云gpu服务器(中国大陆哪些企业具备研发计算机处理器的能力)
编辑 2024-06-05 10:25:58 科技资讯
1. 阿里云gpu服务器，中国大陆哪些企业具备研发计算机处理器的能力？
计算机处理器是计算机的运算核心和控制核心，被称为中央处理器，也就是cpu，早期的计算机处理器大多由美国公司英特尔开发制造的，当时经常用286、386、486等来区分计算机，x86处理器架构也由此得名，此后英特尔自然成为这一领域的领导厂商。
虽然在计算机处理器领域一直是英特尔和amd双雄争霸的局面，美国公司拥有绝对的技术优势，但是近年来我国也涌现出一批实力颇强的研发、生产计算机处理器的公司，我将逐一盘点！
华为作为中国首屈一指的科技企业，华为旗下的海思半导体拥有非常强大的芯片设计能力，已经形成相当完备的芯片体系，产品线包括麒麟手机soc、巴龙基带芯片、昇腾系列ai芯片以及鲲鹏系列服务器处理器芯片等。
去年1月7日，华为发布了最新的服务器芯片鲲鹏920，这是业内目前性能最强的数据中心处理器，一举荣获了2019年的领先科技成果奖。
鲲鹏920采用当时最先进的7纳米工艺打造，内含64个核心，2.6g主频，支持8通道DDR4内存，集成度业界最高，功耗大幅度降低30%，性能提升25%，能效比超过业界主流水平30%。
与龙芯、兆芯等其他国产cpu不同，鲲鹏920是基于ARM架构的芯片，主打低功耗、高性能，根据华为官方的说法，鲲鹏920主要用于服务器、大数据等应用场景，华为随后又发布了鲲鹏920 s，也可以用于传统pc机，鲲鹏处理器竟然成为当前运用最广泛的国产计算机处理器，主要还是用于服务器。
龙芯
龙芯是知名度最高的国产处理器，是由我国科学院计算所自主研发的计算机通用处理器，它采用RISC指令集，早在2002年就开始使用，在学校和政府单位经常可以看到龙芯机的身影，龙芯2号的主频已经达到到时的主流水平——1gHZ，龙芯3B已经采用八核心设计，支持硬件加速，性能功耗比非常高！龙芯一度成为国产处理器的代名词，是名副其实的国产之光。
龙芯的最新产品是去年1月份发布的CPU产品龙芯3A4000/3B4000，采用最新研制的新一代处理器核心GS464V，主频1.8GHz-2.0GHz，性能较上代产品提高了一倍。
根据官方的测试，龙芯3A4000的性能已经达到了AMD公司最后的28纳米产品“打桩机”的水平，具体的产品就有赫赫有名的第七代APU A8-7680。
兆芯
兆芯很早就获得了威盛x86架构授权，因发布开先/开天系列x86处理器而声名大振，其打造的处理器平台已经推向了pc市场，大受好评。市场份额已经达到0.1%。
兆芯的最新产品是2018年发布的开先KX-6000系列，单芯片集成八核心x86 CPU、支持双通道DDR4内存控制器、DX11 3D显示加速引擎以及PCIe 3.0、SATA 3.2、USB 3.1等通用外设接口。集成度非常高，其性能已经与第七代酷睿i5处理器相当，是一款相当成熟的产品。市场占有率稳步提高！
中科海光
近期，名不见经传的海光(Hygon)居然获得了AMD的官方最新产品的授权,这可不是一般处理器产品的授权，而是目前cpu领域如日中天的amd最新Zen架构，这可是amd逆袭英特尔的最大杀器！
海光发布的首款基于zen架构的处理器产品是8核心的桌面版Dhyana和32核心的服务器版Dhyana Plus。
著名硬件评测网站AnandTech拿到了海光处理器，并进行了全面的评测，结果如下：
8核心的桌面版Dhyana的性能大致相当于6核锐龙5 1600X、8核锐龙7 1800X，这已经是国产处理器的最高性能了！
阿里
作为我国的软件巨头阿里拥有极强的科技实力，马云拥有长远的战略眼光，非常重视企业的技术研发，很早就成立了达摩院，这是阿里顶级的科研机构，不惜投入巨额资金，专门从事面向未来的颠覆性研究。
阿里将2018年4月收购的国产芯片企业中天微与阿里旗下达摩院芯片团队进行整合，“平头哥”半导体有限公司宣告成立！
7月25日，阿里在上海举办了2019阿里云峰会，成立一年的平头哥公司成立正式发布首款产品——玄铁910！
玄铁910是基于开源的RISC-V开源架构研发的一款高性能CPU，可以以IP Core的形式集成到SoC处理器当中。整体居于业界领先水平，玄铁910显示了阿里“平头哥”十分强大的处理器芯片研发能力，平头哥未来的产品让人十分期待！在处理器芯片的研发上潜力无限！
2. Turbo技术别的手机品牌可以模仿吗？
当然可以模仿，只是比较困难。
很多人都说这个是什么特别厉害的技术，绝对不是什么驱动能带来的。实际上，这是非常不正确的认识。显卡驱动真的好弄吗？如果真的好弄为什么AMD天天被驱动搞得焦头烂额，为什么ARM的Mali年年说性能增长的同时功耗下降到头来还是能耗比弱爆。
当然，华为这技术这并不仅仅是GPU优化，它还包括了更加优秀的并行计算，我们从vulkan跑分中就能看出来。与此同时，它还同一些游戏厂商共同进行了优化。
既然是技术上的问题，那么其他厂商也能研发出来。小米之前的拍照不好，但他们只花了一年多时间就追上来了。小米用imx363就能无限接近华为P20imx380的效果。可见，这些技术对于小米OV来说并不是太大的问题。我认为只要高通让这些厂商搞，那么他们完全可以弄出来。
3. 阿里巴巴操作系统YunOS在手机市场失败？
华为鸿蒙系统和阿里YunOS有着本质的不同。这种不同倒不是体现在技术上，因为现在我们也无法判定鸿蒙系统的技术一定领先YunOS。他们的区别主要体现在载体上。（yunos）
众所周知，阿里巴巴是一家互联网公司，并不生产任何设备。因此他推出的云os必须借助于其他智能设备，有点像借鸡生蛋的意思。据小编所知，魅族、朵唯、天语等中小品牌的智能手机安装过云OS。像华为，小米，OPPO、 vivo等，大牌厂商从未使用过云OS。
因此在阿里云os的推广上就存在天然的缺陷，违法大规模的推广使用。因此2012年推出云OS之后没几年的时间他就销声匿迹了。在目前智能手机的市场很难找到带有云os的了。天语、朵唯等品牌几乎见不到了，魅族早就使用了安卓系统，不再使用云os。
华为就不同了。他的本质，是一家设备制造商，只能手机、PC、手表均可以生产，而且产量还不小。2018年手机销量超过2亿部，排名全球第三。这是一个鸿蒙系统能够成长的很重要前提，因为它有母体，而不像云os必须借鸡生蛋。
第二点，云os没有特色，体验一般。小编的家人曾经购买过一款朵唯智能手机，装的就是阿里云os。使用起来并没有感觉比安卓更好，包括流畅度，应用启动速度，都感觉一般般。
据称华为的鸿蒙系统会出现一些革命性的变革。2019年之前鸿蒙系统早就推出来了，只是只当做备胎。有媒体报道，说华为鸿蒙操作系统在2012年就获得国家科技进步二等奖，2018年教育部技术发明一等奖。从这些获奖可以得到一个结论，华为鸿蒙操作系统在华为内部至少已经存在了7年之久。在这长达7年的时间里，华为肯定对它进行了深度的打磨，相信技术已经非常成熟。（方舟编译器效果）
同时为了配合鸿蒙操作系统，华为还推出了一个方舟编译器。方舟编辑器实际上是为华为鸿蒙系统建立生态。据称华为方舟编译器，能对操作系统实现革命性的性能提升。比如经过方舟编译器对应用的重新编译，流畅度可以提升60%。
4. 如果华为的鸿蒙手机操作系统开源了？
这个问题怎么说呢！华为的操作系统按照此前余大嘴的说法，其实是备用系统，也就是在万不得已的情况下才会上线的内容。按照当前的形式，这个操作系统倒是很有可能会在未来上线。
从目前透露出来的信息看，华为的操作系统和安卓一样也是基于linux，从这点可以看出华为是另起炉灶准备推出完全独立的系统，不再是基于安卓的系统上进行魔改。安卓本身是开源的，也就只有涉及到谷歌的一些架构模块内容时需要授权，另起炉灶说明华为是要彻底剥离安卓的影响，但后续是否会打造成类似iOS这样的封闭系统，还是说类似安卓这样对外开源，个人是不好判断。
1、如果开源开放：如果从全球范围来看，安卓已经深入人心，如果华为的手机系统是类似安卓这样开源，那必然需要其他厂商的支持。这点上我觉得并不容易，因为其他手机厂商，不管是韩国的三星、还是国产手机厂商，和华为都是竞争对手。企业本身都是逐利的，哪怕华为现在被美国所限制，部分企业一定还是会从自己的企业利益出发，并不会来支持华为的手机系统。况且安卓是一个成熟的生态系统，没有充足的理由来放弃这种现有状态，去选择一个未来不可知的系统。
2、如果是封闭系统：所以我个人倾向于华为手机系统是一个相对封闭的系统。通过华为手机自身的销量来带动发展其手机系统。至于软件生态系统上的建设，我觉得早期应该会直接兼容安卓应用，毕竟系统底层核心是一样的，都是基于linux。这样就不影响用户的实际使用，通过未来再通过方舟编译器这样的工具，让各大软件厂商提供单独适配华为系统的应用即可。毕竟，华为每年2亿多的销量是很大一个用户群体，对于软件开发商来说，也是无法完全放弃的一个用户市场。本着双赢的角度，软件厂商这块也就不是大问题了。
因此，综合我个人的认识来看，华为手机系统独立成体系的可能性更大一些，先从自家用户入手。如果发展好，未来开源给其他手机厂商也未尝不可，就看人家是不是乐意了。这两种方式，不管哪种能成，其实本质上都是对安卓体系的挑战！
感谢阅读,给点个赞鼓励下吧,欢迎关注【罗氏虫社】，谢谢~~5. 如果安卓系统高通芯片进口屏幕都限制了中国？
这三样，分开来谈。
安卓系统是一个开源系统，可以免费使用，不过商用的话，必须得到谷歌的授权。其他回答里面提到了阿里YUNOS,这个系统在业界饱受争议，阿里一直坚持说，这个系统是它独立开发的系统，阿里yunos是一个闭源系统，无法了解它的具体实现。但他毫无疑问模拟实现了安卓底层的API，否则安卓APP是无法在yunos上运行的，就这一点，yunos在欧美肯定是有法律问题的，举一个反证，中国没有一个出口欧美的数码产品是安装yunos的。即使阿里把这系统宣传的再好，也没有。
谷歌坚持认为yunos就是安卓的一个分支系统，并以此指责阿里，要求阿里遵守开源协议。具体可以参考维基百科关于阿里yunos的介绍。
实际上，如果西方真的对我们实行技术封锁，迫使谷歌停止授权给我国手机厂商，我们改用阿里yunos，欧美是没什么办法的。这种情况类似于印度仿制药。
高通芯片，如果仅仅限制高通芯片，中国作为高通最大的市场，死的只会是高通。台湾的联发科，三星的Exynos，华为的麒麟都可以作为替代。
重要的“但是”来了。
但是，我国目前无法自主生产高工艺的芯片，比如10nm，12mn工艺的芯片。所谓的华为麒麟只是华为购买英国ARM的授权，在ARM架构（相当于一张草稿）基础上设计的。真的到了撕破脸那时，其实也可以不考虑授权问题。问题是芯片生产环节，目前手机cpu芯片生产主要是三星和台积电。更要命的是，生产芯片的设备有大量的美国技术，考虑到美国和台湾和韩国的关系，完全可以要求台湾和韩国不许接受中国大陆的订单。
手机屏幕，国产化率挺高的，国内的天马，京东方。在中低端市场，主要就是这两家。但是，问题和芯片一样，生产手机屏幕的设备基本都是进口欧美的设备。
题主的假设性问题，如果仅仅是涉及安卓，高通，进口屏幕。实际上对我国的手机产业影响有限。但是，要命的“但是”又来了。如果欧美（其实就是以美利坚为首）真要限制。不会是仅仅限制这三样东西的。中兴那件事，已经给国人提了一个醒。
我们的手机产业（或者说高科技产业），实际上处于整个产业链的下游，也就是成品制造环节。说不好听点，就是把东西弄到一起，组装起来而已。
如果有朋友看过老罗锤子T1发布会，应该还记得老罗骄傲的把供应商logo投影在他身后大屏幕上的那个场景吧（没看过的朋友可以自己百度一下）。那些密密麻麻logo有几个是国内厂家？
一个产业链的上游技术（或者说产品）被他人掌握或者说控制，而你仅仅处于产业链下游。你想像一下，一旦被限制。那将是一个什么样的场景。
奋发图强自不待言。但同时也想提醒大家，在产业分工全球化的今天，一个国家想自主实现整个产业链是很难很难的。即使美国也不是掌握了所有核心部件和技术。比如韩国主要是屏幕技术，存储技术。台湾是芯片生产，德国是精密设备生产，等等。
6. 如何看待阿里达摩院发布的全球最强AI芯片含光800？
在9月25日举行的云栖大会上，阿里巴巴旗下平头哥半导体公司发布了阿里巴巴第一款芯片——含光800。这也是平头哥在发布高性能“玄铁910”处理器和一站式设计平台“无剑”SoC之后，在AIoT领域的又一大动作。
据介绍，“含光800”是阿里巴巴第一款芯片，也是全球性能最强的AI芯片，主要用于云端视觉处理场景，性能打破了现有AI芯片记录，性能及能效比全球第一，在芯片测试标准平台Resnet 50上的具体分数为：性能78563 IPS，是第二名(15012)5倍；能效比500 IPS/W，是第二名(150)3.3倍。
阿里巴巴是我国成长最快的互联网公司，从1999年开始线上销售先，，到如今其经营规模是唯一可以和亚马逊竟争的互联网公司，首开中国除了银行系统的第三方支付平台，即支付宝，创立阿里云大数据平台，并引领了世界的人工智能发展，能得到这样的成果可以说马云功不可没！
自美国总统特朗普上台以后，为了扼制中国的发展，打着贸易争端的幌子，全面断供我国的芯片，因此拥有自己独立的芯片技术已经刻不容缓了，在这种情况下，马云本着科技报国的思想成立了平头哥半导体公司，投入巨资研究自己的芯片，仅仅过了一年时间就出了成果，即含光800AI智能芯片，而且全面领先国外同类芯片，其成绩可喜可贺。
可以预见，在不久的将来，我国的科研能力将越来越强，后发先至的现象将指日可待！
7. 人工智能未来的发展趋势有哪些？
据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示
国际人工智能行业发展分析及经验借鉴
第一节 全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai，等等。
除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
二、全球人工智能市场结构
全球人工智能企业分布极不平衡，主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京，企业数量分别占全球的16.9%，4.8%与4.0%。在增速方面，整体上一直保持增长势头，直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中，英国伦敦的企业数量最多，为第二位巴黎的3.1倍，占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国，日本东京仅与杭州相当，韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市，北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国，但在全球中的重要性将日益明显。
三、全球人工智能行业发展分析
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
第一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗，并且因为网络问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计，截至到2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。
四、全球人工智能行业竞争格局
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元，历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
五、全球人工智能市场区域分布
图表：2018年全球人工智能企业数量前五名
数据来源：中研普华产业研究院
2018年，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
全球人工智能企业融资规模的分布，与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模目前仍存在较大差距。
图表：2018年全球人工智能企业融资规模分布
数据来源：中研普华产业研究院
截止至目前，美国达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国，635亿，占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。
中国的1亿美元级大型投资热度高于美国，共有22笔，总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔，总计417.3亿，超过中国63.8亿。
六、国际重点人工智能企业运营分析
1、微软公司
(1)企业发展概况
微软，是一家美国跨国科技公司，也是世界PC(Personal Computer，个人计算机)软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond，邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件，目前是全球最大的电脑软件提供商。
(3)微软AI研究新进展
微软在人工智能方面有着很深的积淀，比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果，在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。
而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称，整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室，以及新体验与技术(NExT)这几部分。
而为了实现AI普及的目标，微软列出了4大重点关注领域：
代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。
应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。
服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力，机器分析能力)开放给全球的应用开发者。
基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人，让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)
从中可以看出，微软已经把AI当作一种基础能力，希望从端到端渗透到各个领域。
(4)微软加快布局人工智能
现在，小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条，拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧，已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前，她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力，微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。
微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具，它能感知，帮助你选择合适的图像。
MileIQ是一个位置提醒APP，它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘，使用神经网络，根据你的输入方式进行训练，能为你想要输入的下一个词建模，即使这样一个简单的任务，也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中，MyAnalytics会追踪你每天的工作，通过图表展示你每天的时间分配。
客户关系管理(CRM)，CRM系统一般都是孤立的，用具体的术语为客户行动建模，为管理而建，而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动，比如来自Twitter，Facebook，客户服务应用程序等的信息，那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait，可以让销售员以一种综合的方式采取行动，使用丰富的数据模型，这些模型能在所有的地方加入智能。
微软的平台BotFramework，允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来，已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌，在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序，以确保乘客安全。
AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标，微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列)，它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能，提高了所有工作负载的吞吐量，包括运行如SAP这种关键任务程序。
此外，微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架，在云中增加了GPU，以提供更高性能的云接入，使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。
最后，还有研究AI的平台。微软支持所有的框架，其中，微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架，也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。
(5)微软人工智能发展计划
2017年7月，微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI，Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来，以期创建更多通用的学习系统。
该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础，由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人，约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构，微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。
(6)、微软建立机器学习工具
无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者，DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分：
1.DMTK分布式机器学习框架：它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。
2.LightLDA：LightLDA是一种全新的用于训练主题模型，计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中，我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数)，这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。
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