自 2001 年史蒂夫·鲍尔默对开源发表尖刻言论以来，微软在该领域已取得长足进步。继去年年底发布 Visual Studio Code 后，微软在 2023年继续发布面向开发人员和研究人员的开源技术。 以下是微软在 2023 年发布且值得关注的 8 个开源项目：

1. Orca 和 Orca2

微软发布了 Orca2，这是一对小型语言模型。在零样本环境中进行复杂推理任务的测试中，Orca2 被证明与规模大得多的大语言模型不相上下甚至超过了它们，包括 Meta 的 Llama-2Chat-70B。

2. Terminal Chat

Terminal Chat 是微软最新发布的开源产品之一。它可以让用户在终端中与人工智能服务聊天。此功能可为用户提供智能建议，例如获得命令帮助或找出错误消息，同时还可以跟踪终端会话中的事件。

3. Phi-2

在最近的 Ignite 会议上，微软推出了称为 Phi-2 的小型语言模型。它是今年早些时候发布的 1 和 1.5 版本的后续版本。Phi-2 在数学和编码方面优于 Llama-2-7B 模型。

4. 模型即服务 (MaaS)

在同一次会议上，纳德拉还宣布了 MaaS，这意味着用户现在可以通过托管 API 访问开源模型。这使得用户无需自己设置即可使用先进的技术工具。

5. Radius

在 Linux 基金会成员峰会上，微软 Azure 首席技术官 Mark Russinovich 介绍了一项名为 Radius 的开源计划。Radius 为云原生应用程序而设计，允许开发人员和运营商在公共云和私有基础设施上创建、部署和协作此类应用程序。

6. VisualChatGPT

OpenAI 在 2023 年 4 月推出了 VisualChatGPT，这是一个可以根据用户文本输入创建和操作图像的聊天机器人。该系统将 OpenAI 的 ChatGPT 与 22 个不同的视觉基础模型 (VFM) 相结合，增强了其多模式交互能力。

7. 语义内核

微软在 3 月决定开源一个内部项目，该项目旨在帮助开发人员将高级人工智能模型集成到他们的应用程序中。该项目名为语义内核 (SK)，它是一个轻量级的 SDK，有助于将大型语言模型与传统编程语言集成。

8. Olive

微软开源了 Olive，为用户提供了类似于微软 Teams 中的人工智能工具的访问权限。一旦集成到开发环境中，Olive 就可以自动调整和优化针对特定硬件目标定制的模型。 上述项目展示了微软在开源领域的持续进步。通过开源这些技术，微软为开发人员提供了构建创新的应用程序和服务的工具，同时也促进了开源社区的发展。

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2023年热门的13款免费图片编辑工具和AI图像生成工具

在2023年的视觉创意领域，探索和掌握高效的图片编辑工具已经成为了设计师和摄影爱好者的必备技能。今天，我们将揭示13款备受推崇的免费图片编辑工具和AI图像生成利器，让你的图片编辑之旅更加得心应手。

1. 青柠设计 - 这款AI驱动的编辑工具，凭借其强大的抠图和去水印功能，为你的作品增添专业感。丰富的模板库让你轻松上手，无论是小白还是专业人士都能找到适合的起点。

2. JPghd - 对于老照片修复和放大，JPghd无疑是你的得力助手，它能修复岁月留下的痕迹，让你的历史瞬间重焕生机。

3. 迅捷图片转换器 - 支持多种格式转换，让你在处理文件时无需担心格式的局限性，效率倍增。

4-5. PhotoFunia和Pixlr - 这两款在线工具提供了海量的模板和专业编辑功能，无论你是需要为社交媒体编辑还是进行精细调整，都能在浏览器中轻松搞定。

6. PhotoKit - 以其AI辅助功能和一键特效，让图片编辑变得简单而富有创意，即便是新手也能快速提升作品质量。

7. Photopea - 作为一款专业级的在线图片编辑器，它结合了强大功能与易用性，让你无论身处何处都能进行专业级的图像处理。

8. GIMP - 这个开源的选择，虽然界面稍显专业，但自定义选项丰富，能满足你对图像编辑的所有高级需求，尤其是对于追求深度控制的设计师。

9. Krita - 作为免费开源的选择，Krita不仅适合绘画，拥有100+笔刷和矢量库，而且图层管理全面，支持PSD格式，是跨平台创作的好帮手。

10-11. Blender 和 - Blender是三维图形的强大套件，不仅适用于建模和渲染，还适合动画制作；则在Windows上提供直观的界面，是MS Paint的升级替代品。

12. Kscape - 作为专业的矢量图形编辑器，Kscape支持SVG格式，具备广泛的兼容性和高级功能，特别适合需要精细化设计的用户。

13. AI修复工具在线 - 专门用于照片修复和质量提升，为你的照片提供最后一道精细打磨。

无论你是寻找简单易用的工具还是寻求深度定制，这些免费的图片编辑和AI生成工具都能满足你的需求。现在就行动起来，让你的作品在视觉世界中熠熠生辉吧！

人工智能可穿戴项目有哪些

人工智能有哪些产品1、Youtube自动字幕2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个国家的影片。 2、人工智能仿生眼英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。 这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。 于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。 3、新闻写作机器人美联社，研发的Wordsmith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让新闻记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：新闻策划和新闻源拓展等等。 4、Skype实时翻译工具微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。 如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个国家的语言互翻。 5、IBMWatsonIBM发布了WatsonAnalyTIcs。 WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。 WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。 WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。 6、谷歌人工智能项目DeepMind谷歌位于伦敦的研发部门DeepMind已经开发出能够自主玩视频游戏的人工智能技术。 以DeepMind技术为基础的计算机系统，能以惊人的速度学习，快速掌握游戏玩法，精通游戏获胜方法。 此前，团队称之为深度Q-network学习网络，仅需观察游戏画面以及游戏得分的变化情况，即可分析获得“通关技巧”以及获得高分的玩法及算法，能够达到专业级人类玩家的水平。 目前这个系统在相同算法，网络架构以及参数的设定下已经经过49个游戏的测试，目前已经能够熟练22种游戏（包括上述的SpaceInvaders），达到专家级的游戏水平。 这套系统进一步证明人工智能可以通过深度学习，从而掌握游戏技巧，并获得和人类一样的操控力，甚至在某些方面超过人类。 通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。 2、通信智能呼出系统、客户数据处理（订单管理系统）、通讯故障排除、病毒拦截（360等。 ），骚扰信息拦截等。 3、医疗利用最先进的物联网信息技术，实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动，逐步发展实现企业信息化。 例如，健康监测智能可穿戴设备）、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。 4、社会保障安防监控（数据实时联网、公安系统实时调查分析数据）、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域（消防、人员援助、特殊区域作业）等。 5、运输领域路线规划、无人驾驶车、超速、违规驾驶等行为。 6、服务行业餐饮业（订餐、送菜、回收餐具、清洗）等。 以及预订系统（酒店、机票、机票等。 ）查询、预订、修改、提醒等。 7、金融业大数据股票分析、证券，行业趋势分析、投资风险估计等。 8、大数据分析天气进行查询、地图导航、数据可以查询、信息技术推广推荐引擎基于网络用户的行为和属性用户浏览行为问题产生的数据，通过控制算法研究分析和处理，主动发现企业用户对于当前或潜在的需求，主动将信息推送至用户的浏览页面。 9、计算机视觉机器视觉在人类视觉无法感知的许多场合，如准确的法律感知、危险场景感知、看不见的物体感知等，发挥着重要的作用。 机器视觉凸显其优越性。 目前机器视觉已应用于零件识别与定位、产品检测、移动机器人导航、遥感图像分析、监控与跟踪、国防系统等领域。 10、智能控制智能控制是指在没有人为干预的情况下，能够通过自主创新驱动智能机器，实现内部控制管理目标的技术。 控制理论的发展已有100多年的历史，经历了经典控制理论和现代控制理论的发展阶段，进入了大系统理论和智能控制理论的发展阶段。 属于家中的人工智能产品的有属于家中的人工智能产品有智能家居系统、智能门锁、可穿戴设备、智能音箱、智能电视、智能灯泡等。 人工智能的应用领域有哪些？应用领域机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。 值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。 不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。 中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。 智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。 长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能“芯”赛道、“小”系统，华米可穿戴设备的健康新生态时至今日，健康已经成为所有人的共同关切，这其中，可穿戴设备以无微不至的陪伴，已经开始影响和改变人们的生活！诺贝尔物理学奖获得者乔治·斯穆特曾经参与过这样一个项目：聚焦可穿戴设备与人工智能技术的临床应用，借助智能可穿戴设备，自动预警急性心肌梗死，可以最大程度的救人一命。 他认为，如果将可穿戴设备与人工智能相结合，能让人们对自己的身体更加了解，真正做到疾病的早期诊断和治疗，甚至可以通过“可穿戴设备+人工智能”的普及，让人类寿命再增加10年。 梦想照耀现实，时至今日，科技与智能突飞猛进，形态各异的可穿戴设备层出不穷，国内外市场正刮起新一波可穿戴设备潮。 这股潮流，正接棒销量日趋饱和的智能手机，开启了新一轮“科技改变生活”的新路径。 目前，市场上的智能可穿戴设备，可用于对个人心率、睡眠、血氧等运动健康数据进行跟踪并分析，帮助人们足不出户完成健康监测、心脏相关疾病预警等功能。 而在华米科技看来远不止于此，更为重要的是，华米认为健康是智能可穿戴产业的核心价值，它甚至是整个IoT智能硬件产业的核心价值。 而要提供功能优秀、体验极致、使用顺滑的最佳产品出来，使用通用的芯片和魔改的系统是远远不够的。 换句话说，魔改是简单粗暴的削足适履，自研才是需要大量投入的量身定做。 只有如此，才能做出符合用户需要的极致产品。 这就够了吗？“不满足”的华米仍在求变！在此前华米产品健康功能的基础上，历经5年研发的PumpBeats血压监测引擎，将华米科技攻关的能力一展无余。 该引擎已经完成了第一阶段实验，搭载该引擎的可穿戴设备，可实现30秒一键测量血压。 除此之外，华米憧憬“让核磁设备能像当年PC一样走向千家万户”，通过投资推动全球便携式核磁共振MRI技术研发。 而“做小”、灵动一直是华米的专长，高度仅1.5米、重量小于0.8吨的便携式MRI设备秉持了与可穿戴设备类似的轻盈特点。 所有努力的背后，华米不断传递用“科技连接健康”的理念，不断丰富和推进“芯端云”战略，并传递对健康产业未来的思考。 人们健康生活的改变，一切才刚刚开始！“芯”赛道、“小”系统在乔治·斯穆特的愿景中，未来可穿戴设备将进入生活的方方面面，甚至可以直接印刷在皮肤上。 只要你愿意和接受，就可以对你进行全方位的健康管理。 IDC的最新数据显示，全球智能可穿戴设备前景广阔。 2016年~可穿戴设备总出货量复合增长率为44.5%。 未来五年，全球智能可穿戴设备出货量复合增长率约为25%，2025年预计出货量为13.58亿台，保持强劲增长态势。 这是一片科技与智能的蓝海，也是充满想象的热土，各类企业接踵而至，喧嚣又热闹！不过细数市面上的产品，不少智能可穿戴设备，都采用通用的芯片和魔改的系统，既无法满足用户的需要，也限制了外界对智能可穿戴设备的想象空间。 华米科技创始人、董事长兼CEO黄汪对此深有体会。 他发现，要把一只智能手表、智能手环的用户体验做到极致，需要在市场中找到合适的芯片、合适的操作系统，并将二者整合到方寸之间，做出用户想要的那些功能，几乎是不可能完成的任务。 不是没有想过捷径，但捷径不是华米的路，因为在产品的体验上，黄汪拒绝妥协。 黄汪说，硬件的极致是芯片，软件的极致是自己做操作系统，算法的极致是自己做人工智能的一整套算法。 当三方面技术都开发到极致时，最后打造出来的产品才是极致的产品。 因此，道路千万条，华米却只有自研这一条。 只有通过自研，才能满足用户需要，完成性能最好、成本最低、体验最好的产品。 “对硬件认真的人，一定要亲自做软件”、“对大数据认真的人，一定要亲自去做传感器”、“如果你要做完美的算法，必须做芯片，否则的话，你在业内找不到完全满足你算法的芯片”，这是华米和黄汪的执念。 从2014年出品小米手环第一代开始，到现在自有品牌Amazift、Zepp智能手表出货量位列全球前四，华米不断整合硬件、软件和算法，让产品更懂用户、更适合可穿戴设备。 执念可以让人固执，也可以让人迸发出巨大的力量，显然华米属于后者。 2018年、华米相继发布了其自研的可穿戴设备芯片——黄山1号与黄山2号。 在近期NextBeat2021大会上，华米再次发布同系列新一代芯片——黄山2S。 这块黄山2S，采用了双核RISC-V架构，里面不仅集成了GPU、小核，而且小核的功耗做到全球领先的状态。 黄山2S拥有更高的运算效率、更低的使用功耗，植入采用了卷积神经网络加速技术的NPU，大大提升了本地AI数据的计算性能，对于房颤的识别速度是黄山1号的7倍，相比纯软件算法提升26倍。 与大多数指令集相比，RISC-V架构具备开源、架构简单、便于移植相关系统的特点。 连续三代芯片均采用RISC-V架构，华米构建生态的设想显露无疑。 与这一设想相对应，此次大会上，华米还发布了同为自研的智能手表操作系统ZeppOS。 ZeppOS的特点是轻盈、低功耗、开放，ZeppOS系统包仅55MB，约为苹果watchOS的1/28，在确保系统轻盈、提升续航能力的同时，ZeppOS系统也保持了操作流畅，内部多数界面帧率可超过60fps。 低功耗的自研芯片，轻盈灵动的“小”系统，构成华米的“一机两翼”，大大降低了华米对其他芯片厂商的依赖，同时通过自研系统提升竞争力，华米有了更多的想象空间。 而其操作系统也不仅支持黄山2S，同样支持第三方其他芯片智能手表的处理器，乃至整个RISC-V生态。 “尽可能的简单、容易，很轻松就能够实现智能交互，别人用起来就是顺势自然的事”。 “开放才是华米的基因”，黄汪说。 可穿戴的健康密码回顾过去华米发布的可穿戴设备与算法，健康与运动成为其主打的产品特性。 在健康领域，可穿戴设备可在相关软件的支持下感知、记录、分析、管理相关数据，让用户更加直观的感知身体状况。 华米围绕健康，紧贴可穿戴产品的实际需求和特点，践行用“科技连接健康”的使命。 在此之前，华米推出的心率引擎，每天24小时监测心率不齐和房颤，无论是心脏病突发，还是晚上熬夜导致的心脏不规律跳动，任何细微差异的信号都会被捕捉到。 不仅如此，华米创新性地将血氧检测用在睡眠呼吸综合症上，一旦监测到呼吸被阻滞，血氧迅速降低，华米的智能手表就会马上振动提醒，救人一命。 但人是复杂的生命体，科技与智能暂时不能解决的问题很多，比如血压。 当前，高血压已成为一种世界性常见病、多发病，也是心脑血管疾病最主要的危险因素。 数据显示，我国高血压患者已达2.45亿，每年与高血压有关的死亡人数高达200万。 而用科技的手段监测血压，相比心率就要复杂的多。 因为心率测量是频率的测量，只要监测到脉搏波跳动的频率即可，对脉搏波本身的结构信息、形态信息以及相关信息不是很关心。 血压就不一样，血压需要监测脉搏波波动的信息，不仅需要频率方面的信息，而且还需要形态方面的信息，用光学传感器进行监测、获取相关信息，要复杂得多，而且还会受到皮肤、毛发、坐势等个体差异的影响。 华米基于第三代的传感器以及血压研究算法，不断采集高血压病人的数据予以持续改进，成功研发出PumpBeats血压监测引擎。 搭载该引擎的智能手表，能有效捕捉血压信号和波形，实现30秒一键测量血压，在无创、无袖带血压测量技术领域跨出了重要一步。 按照华米科技与北京大学第一医院共同展开临床实验的数据，通过与标准电子血压计测量值做对比，PumpBeats血压监测引擎的平均绝对偏差，收缩压低于5.14毫米汞柱，舒张压低于4.88毫米汞柱，充分验证了该技术的可靠性。 未来，华米还将继续推进24小时连续血压监测，实现夜间睡眠监测与被动血压监测的完美结合，并期望通过智能手表的长时间监测，探索出一条筛查隐匿性高血压的新途径。 主动健康“治未病”，正是华米重点攻克的方向。 通过技术攻关，越来越多的普通人可以更容易获得自己的身体数据，这些数据与可穿戴设备的数据结合在一起，最后会整合成个人云上的健康数据，这就是华米可穿戴的健康密码。 基于华米自有的传感器、芯片和算法实力，实现更丰富的健康监测功能，给用户带来更多维度的健康数据。 截至2020年底，华米智能可穿戴设备记录的累计步数超过了151万亿步，睡眠记录128亿晚，心率记录时长超过1208亿小时。 随着数据越来越多，竞争壁垒会越来越高，算法会越来越准，华米对于用户的健康状况的认知也越来越深。 黄汪说，特别有价值的APP，他们的底层逻辑都是衣食住行。 还有一个就是健康，这是人最底层的需求之一，在健康领域，华米会产生核心的竞争力。 也正是因为紧紧抓住用户的真实需求，华米的出货量、排名稳居前列。 数据显示，截至2021年3月31日，华米智能健康设备全球总出货量超1亿7千万台，今年一季度，华米自有品牌Amazfit、Zepp智能手表的出货量已经跻身全球前四。 在科技连接健康的道路上，科技帮助了用户的健康，健康成就了华米的可穿戴设备。 打造健康闭环生态任何成绩都不是必然，而是从决定去做的那一刻起，持续累积而成。 华米公布的数据显示，过去3年华米用于研发投入每一年都超过4亿元，而在去年的投入更是达到了5.38亿元。 如果对比同期其他IoT公司，在金额上已经实现了翻倍投入。 高额的研发投入，换取了华米在大健康领域的1000项专利申请量。 在这其中，发明专利占了一半，在美国的核心发明专利申请近100项。 从整体竞争力和商业价值的角度来看，华米在出货量上已经成为全球实力最强的可穿戴公司之一。 擅长做小，擅长smart的华米，毕竟与苹果等巨头不同，黄汪曾比较过华米和苹果，认为“苹果是靠品牌，我们是靠技术、成本供应链的控制”。 在产品层面，除智能手环、智能手表之外，华米还曾推出跑步机、跑步鞋等相关周边产品，可以多渠道、多维度实时监测用户的健康数据。 算法层面，华米也曾推出其自研的运动引擎、个人健康评估系统、心率引擎、血氧引擎、睡眠引擎等等。 而现在，华米基于自研芯片、操作系统、传感器以及人工智能算法，客观上已经开始了对于相关产业的垂直整合。 用户认识到健康的价值，也就认同了华米的产品。 从系统的角度来看，华米已经在布局产业链，打造闭环健康的生态。 不仅如此，华米已与钟南山院士团队、医疗健康软件技术公司PAIHealth、荷兰皇家帝斯曼集团、英国保诚集团亚洲公司等开展合作，以智能手表为入口、建立强大的人体健康数据分析引擎、搭建健康大数据平台、构筑全球健康生态的能力和潜力。 值得注意的是，华米的健康产品和服务，不止局限于C端，也面向B端。 比如投资和推动全球便携式MRI技术研发，以此开启便携式核磁共振时代，并有望走进各体检机构和医院门诊。 普通人也因此更容易获得自己的身体数据，这些数据在未来跟可穿戴设备结合在一起，让大家对自己的健康有更清晰的认知。 从长期目标来看，华米的理想生态是，在同一个系统下，通过各类可穿戴设备连接健康，方便人们生活的方方面面。 技术的进步不会停止，华米始于硬件，但始终以人为中心，搭建“产品+服务”的软硬一体化战略，一步步驶入大健康服务领域，这是华米的生态梦想。 总结任何一种形态可穿戴设备的生命活力，取决于它为用户带来的能力。 因此要打造更好的可穿戴设备，企业必须使其具备足够多的有效的功能，却能在复杂之中给予用户简洁的体验。 而围绕健康做生态的华米，如何让智能可穿戴设备的作用发挥到极致，在极致状态下改变人们的未来生活，是华米的挑战，也是黄汪的坚持。 过往已是序章，一切都在行动与憧憬中开始！AI基础知识|基础设施有哪些?我们知道了基础设施是人工智能产品得以存在的原始基础，那么有基础设施有哪些呢？传感器是一种物理装置或生物器官，能够探测或感受外界的信号、物理条件或化学组成，并将探知的信息船体给其他装置或器官，比如人的皮肤能感觉到冷热、湿润、干燥，感受器将这些信号传输给大脑，大脑再指令人做出加衣减衣喝水开窗通风等的行为。 传感器的作用是将一种信号模式转换成另外一种信号模式。 传感器如何分类呢？按照不同的领域，传感器分为以下类型：压力传感器、温度传感器、PH传感器、流量传感器、液位传感器、超声波传感器、浸水传感器、照度传感器等等，传感的种类繁多，主流传感器可以分为以下几种：（1）生物传感器它是将各类型的生物响应转化成电信号的分析设备。 目前生物传感器主要应用于医疗保健领域、食品检测领域、环江检测领域等（2）光敏传感器它是将光信号转化为电信号的传感器，可以理解为模拟人的视觉能力，图像传感CCD、CMOS、人体感应灯、人体感应开关、光控开关、手机屏幕灵度调节等，都是光敏传感器的应用实例。 （3）声音传感器声音传感器就可以理解为人的AI产品的耳朵。 常见的走廊声控灯就用到了声音传感器。 （4）化学传感器它对各种化学物质敏感，并将其浓度转化为电信号，是AI产品的“鼻子”。 目前化学传感器被广泛应用于大气污染监测、矿产资源的探测、气象观测、工业自动化、农业生鲜保存等领域。 总体来讲，目前传感器主要应用于四类人工智能产品，分别是：可穿戴应用、高级辅助驾驶系统、健康监测、工业控制。 随着图像识别、语音识别、搜索/推荐引擎等深度学习在应用中其价值得到了广泛的认可，其过程的两个关键环节——训练和推断需要强大的计算能力，因此，芯片已经成为AI领域建立竞争壁垒的关键。 AI芯片有哪些类别呢？按照用途可以分为以下三类：模拟训练、云端推断、设备端推断（1）模拟训练环节的芯片这个过程由于要处理海量的数据和复杂的深度神经网络，因此需要GPU来提高深度模型的训练效率，与CPU相比，GPU具备强大的并行计算能力与浮点能力，还能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。 除了PGU外，谷歌提供的TPU也能提供训练环节的深度网络加速能力。 （2）云端推断的芯片目前主流的AI应用需要通过云端提供服务，将采集到的数据传到云端服务器，再服务器的、CPU、GPU、TOPU出路推断任务，然后再将处理结果返回终端。 所以，是将推断环节放在云端。 （3）终端设备的芯片。 也可称为嵌入式设备的芯片，比如智能手机、智能安防摄像头、机器人等设备就是采用这类芯片。 按定制化程度划分，又可以分为通用芯片、半定制化芯片（FPGA芯片）、全定制化芯片（ASIC）。 3、基础平台（1）大数据技术大数据技术是人工智能的前提，而大数据的目标只有一个——从海量数据中挖掘价值。 （2）云计算技术根据美国国家标准与技术研究院的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需很少的管理工作，或与服务上进行很少的交互。 云计算技术大大减少了企业的经济消耗。