大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于美国 人工智能水平，美国人工智能水平这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能这个专业怎么样？
2. 美国高调宣布的“可控核聚变”到底是什么水平？
3. 国内外ai的区别
4. 美国AICPA考试专业难度以及英语水平要求如何？

人工智能这个专业怎么样？

谢楼主提问！

人工智能专业非常好，自2016阿发狗打败韩国围棋高手李世石后，人工智能领域的人才炙手可热，国内各大公司都在高薪应聘，供不应求！

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美国高调宣布的“可控核聚变”到底是什么水平？

最近一段时间，美国在可控核聚变研究方面取得了重大突破。

当地时间12月13日，美国能源部宣布，美国劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）的国家点火装置（NIF）首次实现了所谓的“能量净增益”，即核聚变反应产生的能量超过输入的能量。

具体操作过程是，NIF将2.05兆焦的激光聚焦到核聚变材料上，最后产生了3.15兆焦的能量，能量增益首次大于1，达到了“点火”标准。

看着到这，很多人都好奇，美国目前可控核聚变到底处于什么水平呢？中国的可控核聚变又处于什么样的水平，能够赶得上吗？

首先可以肯定的是，美国这次点火成功确实具有重大的意义，这意味着人类在研究可控核聚变上又迈出了一大步，但这一大步只是相对而言了，想要实现可控核聚变为人类所用，还有很长的路要走。

打个简单的比方，如果在追求可控核聚变应用的路上需要走100步，那截至目前人类估计连10步都还没走完。

虽然这次美国成功点火实现了重大技术突破，但其产生的能量微乎其微，根据美国有线电视新闻网（CNN）称，这次点火装置产生能量只够烧10壶开水，而为了达成这个目标，NIF用了将近10年时间。

NIF的点火装置始于2010年，至今已经投入12年时间，累计投入的资金达到几十亿美元，他们用了十几年时间才成功实现了“点火”。

由此可以看出，可控核聚变的研究难度是非常大的。

当然虽然美国这个技术突破距离可控核聚变实际应用还有很远的路要走，但不可否认的一点是，美国在可控核聚变研究方面，确实处于世界前列。

看到这很多网友可能好奇，既然美国的可控核聚变取得这么大的突破了，那目前中国的可控核聚变到底处于什么样的水平？跟美国到底有多大的差距呢？

在这我想说的是，中国可控核聚变的研究路线跟美国是不一样的，两者其实并没有可比性，如果非要对比，那我认为目前中国在可控核聚变上研究取得的成果跟美国不相上下，都处于全球第一方阵的位置。

可控核聚变研究有两种路线，一种是激光约束路线，还有一种是磁约束路线，目前主要以托卡马克装置为主。

美国走的是激光约束路线，这次点火成功也是利用200多台激光器照在一个靶材上实现的。

而中国以及欧盟走的则是托卡马克路线，在2006年的时候，中国加入了“国际热核聚变实验堆(ITER)”计划，并从中承担了大约10%的研发任务，是仅次于欧盟的第二大研究国。

目前我国的核聚变研究主要有两个地方，分别是成都的环流器装置，以及合肥的多卡马克装置。

而且经过十几年的研究之后，我国在可控核聚变研究方面，其实也取得了很多重大的突破。

2020年12月4日，中国环流器二号M装置（HL-2M）在成都建成并实现首次放电，这标志着中国自主掌握了大型先进托卡马克装置的设计、建造、运行技术，这个装置等离子电流能力提高到2.5兆安培以上，等离子体等离子温度可达到1.5亿度，能实现高密度、高比压、高自举电流运行。

到了2022年10月份，HL-2等离子体电流突破100万安培，创造我国可控核聚变装置运行新纪录，使得我国可控核聚变技术跻身国际第一方阵，技术水平居国际前列。

与此同时，位于合肥的EAST托卡马克实验装置在2018年11月12日实现1亿摄氏度等离子体运行等多项重大突破；

2021年5月28日，EAST创造新的世界纪录，成功实现可重复的1.2亿摄氏度101秒和1.6亿摄氏度20秒等离子体运行，将1亿摄氏度20秒的原纪录延长了5倍。

2021年12月30日，EAST实现1056秒的长脉冲高参数等离子体运行，这是目前世界上托卡马克装置高温等离子体运行的最长时间。

由此可以看出，无论是美国的激光约束路线还是我国重点参与的多卡马克装置路线，其实都在不断取得技术突破。

只不过目前不论是美国的技术路线还是中国的技术路线，离实际商业应用还有很长的路要走，这里不仅是因为可控核聚变装置还有很多技术需要突破，更关键的是可可控核聚变的材料同样也面临很大的难题。

目前可控核聚变的原材料有多种方式，一种是用氘和氚发生聚变，其中地球上的氘资源是非常丰富的，海水当中就存在大量的氘，可以说取之不尽用之不竭。

但是目前自然界当中的氚含量非常少，据科学家预测，整个地球表面氚的含量都不超过两公斤，这么少的存量，根本没法用于商业运行。

所以目前用于核聚变的氚大多都是通过核裂变产生的，因此氚的成本非常高昂，一克就有可能达到上百万美元，这么高的成本只能应用于实验室，根本没法用于商业运行。

当然除了氘氚反应之外，还有一种技术路线是氘跟氦3发生聚变，虽然地球上的氦3存量也非常少，但是有一个地方的存量非常多，那就是月球，根据科学家预测，月球上的氦3存量至少达到100万吨以上，只需要一吨就足够满足人类全年的用电量。

但如何把月球上的氦3运回地球也是一个大难题，实际上目前人类已经有技术可以登上月球，但是发射成本非常高昂，一公斤的发射成本就有可能达到上万美元，如果只算载荷量，一公斤载荷量发射成本甚至有可能达到10万美元以上。

当然这个成本相对于氦3能够创造的能量而言，算是非常低的，关键是按照目前人类的探月技术，如何在月球上提炼氦3并从月球运回大量的氦3，这是一个技术难题。

所以不论是从核聚变装置的技术难度，还是从材料获取的难度来看，至少未来二三十年之内，人类想要实现可控核聚变商业应用都不太现实，我认为至少需要30年以上才有可能实现重大突破。

因此不论对于美国还是对中国，在可控核聚变上面，大家都有机会，而且两种研究路线也不存在孰优孰劣的问题。

而且从实际情况来看，托卡马克装置很有可能比激光约束更能实现可控核聚变的商业应用。

国内外ai的区别

一、国内和国外的AI发展存在一些区别，以下是一些可能的差异：

1.政策支持：国内政府在AI领域投入了大量资金和资源，并出台了一系列政策以推动AI的发展。相比之下，国外政府的支持力度可能较小。

2.数据：AI的训练需要大量的数据，国内的数据量可能更大，但是由于数据隐私和安全等问题，国内的数据可能相对封闭，难以与国外的数据进行共享和交流。

3.人才：AI领域需要高水平的人才，国内和国外的人才储备和分布存在一些差异。例如，国内的人才市场相对竞争激烈，但是同时也存在一些问题，如人才流失和人才培养不足等。

4.应用场景：AI的应用场景也存在一些差异，例如，国内的AI应用可能更侧重于社交、电商等领域，而国外的应用可能更侧重于金融、医疗等领域。

5.技术进展：国内和国外的AI技术进展也存在一些差异，例如，国内的AI技术可能更注重于应用和商业化，而国外的技术则更注重于基础研究和理论探索。

需要注意的是，这些差异并不是绝对的，而是一些可能存在的趋势和倾向。随着AI技术的不断发展和应用，这些差异也可能会逐渐消失或变得不那么明显。

二、国内外AI的发展存在一些区别：

1.技术水平和应用场景：目前来看，国外的AI技术水平普遍比国内更高，尤其是在计算机视觉、自然语言处理、机器学习等方面，国外拥有更多的顶尖研究人才和先进技术。同时，国外的AI应用场景也更加丰富，包括医疗、金融、军事等领域。

2.数据和算法：AI技术的发展离不开大量的数据支持和优秀的算法。在数据方面，国外资料更为丰富、开放，更容易获得高质量的数据集；在算法方面，国外的研究人员更加注重理论研究，对算法的优化和创新也更为激进。

3.政策和投资：国外在AI领域的政策和投资力度更大。例如，美国、加拿大、欧盟等国家和地区都推出了相关的AI战略和政策，加大对AI的投资和支持力度；而国内也在近年来加大了对AI的支持力度，例如发布了《新一代人工智能发展规划》，大力扶持AI产业的发展。

4.人才和企业：国外的AI人才和企业数量相对较多，包括Google、IBM、微软等知名企业，同时也有大量的创业公司和优秀的AI人才，这也带动了整个AI产业的发展。国内也有许多优秀的AI企业和人才，例如百度、腾讯、阿里巴巴等公司，同时也有大量的创业公司和优秀人才，整个AI产业也在迅速发展。

总的来说，国内外AI的发展存在一些差异，但两者也存在相互借鉴和合作的机会，共同推进AI技术的发展和应用。

美国AICPA考试专业难度以及英语水平要求如何？

美国AICPA一共有四门科目，各科题目难易不同，了解知识点的架构与尤其重要。对于中国考生而言，AICPA主要有三大难点：英语考试，中美会计准则不同，报考州限制。

首先，AICPA是全英文机考，即使会计基础再好，在想考，没有英语基础或基础差照样学不起来。那什么样的英语水平可以通过AICPA？建议在英语四级及以上，不过英语基础不好也别怕，平时多背专业词汇，多翻看教材，多做模拟，多背写作范文，相信对英语提高都有不少帮助。需要注意的是，千万不要想着用中文教材学习，考试全英文，学习用中文，不利于自己在考场上发挥。

其次，中美国情不同，中美会计准则也各有差异，所以备考AICPA必须跳出中国会计准则范围，用美国会计准则学习AICPA知识点。

最后，AICPA报考允许中国考生报考，但是有部分州要求有SSN或者必须是美国公民才能报考，这就减少了中国考生可选的USCPA报考州。

再具体分析下AICPA四门科目的难度：

（1）REG-框架

REG是公认是最难的一个科目，是唯一一门相对来说老美的考生比我们有优势的地方，需要我们花时间理解和记忆，唯一好的方法就是多看几遍书，加深理解，将税法的框架建立复习的时候很痛苦，经常看完书了去做题都做不对，有些让人崩溃!不过，还是那句话，静心下来研究!前两章individualtax泽稷教育研究院建议复习前每次都看看那个最前面的computationflowchart，虽然这个考试让你一口气算出最后税金的可能性不大，但一定要对这个flowchart很熟悉!因为这个会帮助到你理解整个individualtax!我的经验是自己经常画一画这个图，分清楚步骤，记清楚adjustment和itemization的内容，至于后面的ATM以及credit相对考的少一些，但还是掌握为妙。接下来的章节需要融会贯通，我会自己按照生命周期顺序拉出一张表对比。

（2）BEC-概念

BEC就是管理会计、成本会计+IT。范围广但是问的不深，个人觉得BusinessStructure跟AIS是记一记就可以的部分，但是财管、经济、财管会还需要一些背景知识。我大学都有修过这些科目，所以准备起来还蛮容易的，但是因为范围太大，课本有时候讲的不大清楚，我会回去看大学时代修课的数据，如果之前没有接触过的话我觉得单单念课本可能会有一点吃力。

（3）FAR-基础

FAR是理解其他科目所必须的基础，学习过程中弄明白每个科目的概念、计量方式、记账方式等是必须的，这门课我建议在学习的时候先了解每个单元的概念、分类、确认、计量等，把这个框架先建立起来，清楚这个单元在说什么，怎么确认，怎么计量。另外，就是一个计算熟练度的提升，考试其实是题库出题，题目是做不完的，重质量，做过的题都有印象，就足够了。还有个小技巧，题目选项其实有一些是有联系的，选项之间的差值同时题目出现的就有可能你没有考虑到的，好好想想就可能避免思维盲点。

（4）AUD--思维

AUD注重的是对风险导向审计的理解，如果你是在公司负责报表的，那就反向思维，如果你为了提高收入，会怎么做，如果要你来查这件事儿，什么地方最有可能查出来。AUD有三块内容：审计准则体系介绍、审计操作方法、政府审计。审计体系其实是个框架，既然是框架，就需要我们在学习的时候站在高点，首先知道有哪些准则来管什么业务，其次知道准则中间的关键点，最后关键点项下的东西，将体系搭起来就没问题了。个人觉得FAR和AUD算是相对简单的两科，如果有基础的话，或者大学是会计系毕业的话，应该不难过关。

2019年AICPA考试难度增加，将会提高持证人在国际上的地位与影响力；扩大持证人的就业领域、行业与市场；更新持证人的财务知识理论框架。

关于美国 人工智能水平和美国人工智能水平的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。