謝邀！

在回復《人類與AI（人工智能）如何相處？（ https://www.wukong.com/answer/6955462920969830692/）》中談了在面對擁有自我意識的機器人，人類該如何與之相處？又該遵從哪些倫理道德？接下來，借著回復此問題，向大家介紹一下AI的三大核心要素（也是AI的三大基石）——數據、算力和算法。

數據是AI算法的“飼料”

在如今這個時代，無時無刻不在產生數據（包括語音、文本、影像等等），AI產業的飛速發展，也萌生了大量垂直領域的數據需求。在AI技術當中，數據相當于AI算法的“飼料”。機器學習中的監督學習（Supervised Learning）和半監督學習（Semi-supervised Learning）都要用標注好的數據進行訓練（由此催生大量數據標注公司，對未經處理的初級數據進行加工處理, 并轉換為機器可識別信息），只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。

目前，數據標注是AI的上游基礎產業，以人工標注為主，機器標注為輔。最常見的數據標注類型有五種：屬性標注（給目標對象打標簽）、框選標注（框選出要識別的對象）、輪廓標注（比框選標注更加具體，邊緣更加精確）、描點標注（標注出目標對象上細致的特征點）、其他標注（除以上標注外的數據標注類型）。AI算法需要通過數據訓練不斷完善，而數據標注是大部分AI算法得以有效運行的關鍵環節。

算法是AI的背后“推手”

AI算法是數據驅動型算法，是AI背后的推動力量。

主流的算法主要分為傳統的機器學習算法和神經網絡算法，目前神經網絡算法因為深度學習（源于人工神經網絡的研究，特點是試圖模仿大腦的神經元之間傳遞和處理信息的模式）的快速發展而達到了高潮。

南京大學計算機系主任、人工智能學院院長周志華教授認為，今天“AI熱潮”的出現主要由于機器學習，尤其是機器學習中的深度學習技術取得了巨大進展，并在大數據和大算力的支持下發揮巨大的威力。

當前最具代表性深度學習算法模型有深度神經網絡（Deep Neural Network，簡稱DNN）、循環神經網絡（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）、卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）。談到深度學習，DNN和RNN就是深度學習的基礎。DNN內部的神經網絡層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層, 一般來說第一層是輸入層，最后一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網絡，是非常龐大的系統，訓練出來需要很多數據、很強的算力進行支撐。

算力是基礎設施

AI算法模型對于算力的巨大需求，推動了今天芯片業的發展。據OpenAI測算,2012年開始,全球AI訓練所用的計算量呈現指數增長,平均每3.43個月便會翻一倍,目前計算量已擴大30萬倍,遠超算力增長速度。

在AI技術當中，算力是算法和數據的基礎設施，支撐著算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。算力源于芯片，通過基礎軟件的有效組織，最終釋放到終端應用上，作為算力的關鍵基礎，AI芯片的性能決定著AI產業的發展。

加快補齊AI芯片短板

從技術架構來看，AI芯片可以分為四大類：通用性芯片（GPU，特點是具備通用性、性能高、功耗高）、半定制化芯片（FPGA，特點是可編程、功耗和通用性一般）、全定制化芯片（ASIC，特點是不能擴展、性能穩定、功耗可控）和類腦芯片（特點是功耗低、響應速度快）。

AI本質上是使用人工神經網絡對人腦進行的模擬，旨在替代人們大腦中的生物神經網絡。由于每個任務對芯片的要求不同，所以可以使用不同的AI芯片進行訓練和推理。

在過去二十年當中，處理器性能以每年大約55%的速度提升，內存性能的提升速度每年只有10%左右，存儲速度嚴重滯后于處理器的計算速度。隨著AI技術的發展，所需數據量變得越來越大，計算量越來越多，“內存墻”（指內存性能嚴重限制CPU性能發揮的現象）的問題越來越嚴重。因此，存算一體（將部分或全部的計算移到存儲中，計算單元和存儲單元集成在同一個芯片，在存儲單元內完成運算）有望成為解決芯片性能瓶頸及提升效能比的有效技術手段。

目前，數據中心中核心算力芯片各類通用的GPU占主導地位。IDC的研究指出，2020年，中國的GPU服務器占據95%左右的市場份額，是數據中心AI加速方案的首選。但IDC也做出預測，到2024年，其他類型加速芯片的市場份額將快速發展，AI芯片市場呈現多元化發展趨勢。

近些年來，我國AI雖然取得了不少的突破和進展（例如小i機器人主導了全球第一個AI情感計算的國際標準），并在國際上具備一定的競爭力，但AI芯片對外依賴較大（根據賽迪智庫人工智能產業形勢分析課題組研究指出，國內AI芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達、AMD等國際巨頭供貨）,并缺乏AI框架技術（深度學習主流框架TensorFlow、Caffe等均為美國企業或機構掌握）的支撐。

未來人們對科技的依賴會與日俱增，AI也將會成為大國競爭的焦點。為擺脫我國AI的短板，有專家表示AI芯片方面我國可以借鑒開源軟件成功經驗,降低創新門檻,提高企業自主能力,發展國產開源芯片；算法框架方面則可通過開源形成廣泛的應用生態,廣泛支持不同類型的AI芯片、硬件設備、應用等。

算法、算力、數據作為AI核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態，隨著算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將借此東風實現智能化升級，并有望推動經濟發展全要素的智能化革新，讓人類社會從信息化進入智能化。

最后，再順便打個小廣告，“陳思進財經漫畫”系列第一部《漫畫生活中的財經》新鮮出爐，謝謝關注！

你對這個問題有什么更好的意見嗎？歡迎在下方留言討論！