大家好，关于apple人工智能框架很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于apple 人工智能的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 苹果人工客服怎么转人工
2. 骁龙845没有内置NPU，为什么还说是第三代人工智能芯片？
3. 腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
4. 国际人工智能龙头企业排名

苹果人工客服怎么转人工

步骤/方式1

打开苹果支持App。

步骤/方式2

点击我的设备。

步骤/方式3

选择设备问题。

步骤/方式4

点击聊天。

步骤/方式5

最后点击转人工即可。

骁龙845没有内置NPU，为什么还说是第三代人工智能芯片？

去年阿尔法狗打败李世石，成功引爆了市场对于人工智能的普遍关注。而今年可以说时人工智能爆发式增长的一年，特别是集成人工智能内核的麒麟970以及苹果A11的发布之后，高通进一步在骁龙处理器上加码人工智能的也是必然。不过，此次发布的骁龙845并没有专门加入专用的人工智能核心。而是继续通过现有的CPU/GPU/DSP来加强对于人工智能的支持。

对此，高通高级副总裁兼移动业务总经理AlexKatouzian表示：“据我说知，华为的产品是获得的第三方授权，与高通实际下的功夫不同。高通从骁龙820就开始AI方面的研究，到骁龙845已经是的第三代了，而且AI计算效能是前一代的三倍。”同时，他表示，“高通没有独立的神经网络引擎单元，而是更弹性的机器学习架构，在通用平台内做内核优化，分布在CPU、GPU、DSP等每个单元上，从而可以针对不同移动终端提供弹性调用各个处理单元。”

确实，早在骁龙820的时候，高通就已经加入了与人工智能相关的骁龙神经处理引擎。在今年年初的骁龙835国内的发布会上，高通就表示，对骁龙神经处理引擎软件框架进行了全新升级，除了支持caff、coffe2，还包含了对GoogleTensorFlow等神经网络和模型框架的支持，以及对具有Hexagon向量扩展（HVX）特性的HexagonDSP的增强。增强了包括了对定制神经网络层的支持，以及对骁龙异构核心的功耗与性能的优化。

▲骁龙835的神经处理引擎

而骁龙845此次则采用了高通第三代的骁龙神经处理引擎，除了已支持的GoogleTensorFlow和FacebookCaffe/Caffe2框架之外，现在还支持TensorflowLite和新的ONNX，可帮助开发者轻松使用他们所选择的框架，包括Caffe2、CNTK和MxNet等。此外，骁龙845还支持GoogleAndroidNNAPI，还加入了对于FP32、FP16以及INT8数据类型的支持，能够更加高效的进行人工智能运算。

此次骁龙845的Cortex-A75/55都是基于ARM最新的DynamIQ技术，非常适合人工智能和机器学习，不仅可以更加自由的进行大核的配置和调配，而且ARM还还加入了针对人工智能的指令集和优化库，ARMV8.2版本的指令集将支持神经网路卷积运算，可以极大的提升人工智能和机器学习的效率。

据ARM透露，针对人工智能和机器学习的全新处理器指令集在采用DynamIQ技术的Cortex-A75处理器在优化应用后，可实现比基于现有的Cortex-A73的设备高50倍的人工智能性能，并最多可提升10倍CPU与SoC上指定硬件加速器之间的反应速度。

此次，高通也表示，骁龙845的Kryo架构CPU架构支持FP32以及INT8。而AdrenoGPU则支持FP32以及FP16，这也使得骁龙845的CPU和GPU都能够很好的进行人工智能运算。

不过，实际上，高通骁龙的人工智能运算主要是由其DSP来负责的，可以将高通的HexagonDSP看作是人工智能内核，而目前市面上不少的人工智能处理就是基于DSP的。

根据高通此前公布的数据显示，在进行DNN运算时，同样的一个算法在其GPU上跑的速度要比CPU快4倍，如果在DSP上则要比CPU快8倍。在能效方面，GPU运算要比CPU节省8倍，DSP则可节省25倍。显然，相比CPU和GPU来说，DSP更适合做人工智能运算。

此次，骁龙845的DSP则由原来的骁龙835的Hexagon682升级为了Hexagon685，不仅延续了对于TensorFlow、HVX的支持，也加入了对低精度的INT8的支持。

显然，性能更强大的Hexagon685DSP，再加上ARM的DynamIQ技术以及高通自己的GPU，也给骁龙845的人工智能性能带来了大幅的提升。

高通表示，骁龙845的人工智能计算效能已经达到了骁龙835的3倍。

作者：芯智讯-浪客剑

腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。

大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁App已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。

其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。

当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。

另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。

从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。

就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的视频网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。

说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。

在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。

棕色、橙色调的表示岗位减少，蓝色调的表示岗位增加。

从图上可以看出，麦肯锡对中国的整体情况还算乐观，但有几类工作岗位呈现减少的趋势：起重机和拖车司机、传送带机器的操作员、农机设备的操作员。另外还有几类基本没有增长的岗位：生产工人、普通修理工、机器安装及维修工人、下地干活的农民。

而从美国、德国、日本这些发达国家的情况来看，社团和社会服务工作者、助教、法律支持工作者、酒店和旅游行业的从业者、公司里的IT、财务、行政助理、以及准备食物、紧急状况救援等工作，也面临减少。

那十几年后，我们还能做什么工作呢？

去照顾病人、孩子、或者普通人，去学校教书，都是不错的选择。管理类的岗位、去和计算机打交道、去从事艺术、设计、娱乐等创意类工作，可能也都是不错的选择。

国际人工智能龙头企业排名

世界人工智能排行靠前的有，亚马逊，谷歌，IBM，阿里云等等，其中，中国企业取得了骄人的成绩

中国公司在AI领域的崛起已经成为了一个明显的趋势。碳云智能、出门问问、Rokid、优必选，今日头条、商汤、旷视、英语流利说、出门问问、寒武纪、优必选），人工智能中国公司上榜（商汤、依图、旷视、第四范式、Momenta、地平线）。最新上榜的中国公司上榜数量与：创新奇智、禾多科技、追一科技、第四范式、松鼠AI、蓝胖子机器人。

关于apple人工智能框架，apple 人工智能的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。