大家好，今天给各位分享人工智能芯片的一些知识，其中也会对瞄准原理进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 英特尔重金押宝人工智能，中国市场如何落地？
2. LG将自主研发的人工智能芯片是怎样的？
3. 榴弹炮怎样瞄准？
4. 中山大学人工智能研究院位于哪个城市

英特尔重金押宝人工智能，中国市场如何落地？

科技行者发自英特尔中国研究院办公室。

回望过去一年，英特尔几乎全心投入AI建设，整合Nervana，成立人工智能产品事业部(AIPG)，扩张收购与投资布局，AI领域的举动，逻辑主线越发清晰。那么，在中国如何推动AI，英特尔其实也给出了答案。第一，英特尔为实体经济站台。十九大提出互联网、大数据与人工智能深入融合，如何释放AI价值，其在AI领域的战略集中在三方面：创新技术、广泛合作、推动应用。具体表现：正携手百度、科大讯飞、京东、美团、海康威视、中国电信等各路厂商，积极探索人工智能在到医疗、交通、安防、工业、互联网和通信领域的应用部署，为实体经济发展提供不竭动力。第二，做中国高价值合作伙伴。“AIONIA”是英特尔AI战略的核心思想，即希望英特尔AI架构为各行各业提供帮助，降低AI使用的门槛。实际上，对于英特尔而言，AI潜力和价值，恰恰体现在它能够与其他行业应用实现有效的结合，即通过行业应用释放AI潜力。独乐乐不如总乐乐。同样是合作，但英特尔却擅长用“英特尔方式”实践着，不单是为行业用户提供解决方案，还与合作伙伴一起玩。通过技术的力量，让AI易于实践，降低各行各业使用AI门槛。分享一个小故事，英特尔在不同场合多次提到的“天池医疗AI大赛”。英特尔与阿里巴巴和零氪科技共同举办了天池医疗AI大赛，以期促进算法创新，用AI加速精准医疗的发展；大赛第一季面向的是医学界公认的难题——早期肺癌的诊断。作为大赛的共同举办方，英特尔提供了可为深度学习提供高效计算支持的至强融核处理器、至强处理器等产品和技术，还有针对机器学习和深度学习的英特尔MathKernelLibrary（MKL）核心算法库及英特尔Python数学库，以及特别为医疗影像分析设计的深度学习框架软件等。据科技行者了解，在这次天池大会上，英特尔为深度学习框架Caffe定制了43个超越开源版本的新功能，来支撑选手的模型创新；同时也为天池软件贡献了35000行框架代码和6000行参考模型代码，为模型训练保驾护航。结果是，各队选手在比赛期间遇到的80%的问题，英特尔事先都有验证过。从体验层面，英特尔也正在尝试。举个例子，3D人脸面部表情捕捉技术，可实现对视频人脸的自动检测与识别，精准重建3D人脸，并实时跟踪面部表情变化，将预先设计好的特效素材附在3D人脸上，重新渲染到MV视频中，从而实现脸部特效。整个过程只需一个二维摄像头，大大简化传统3D建模过程。目前，这项AI技术还运用到音乐作品拍摄中，并开放体验区，让内在英特尔技术，在AI时代，转化为外在精彩体验。

很显然，英特尔对待AI的核心思想是，推动AI普及化、民主化，推动整个市场发展。就像英特尔公司高级首席工程师兼大数据技术全球首席技术官戴金权多次提到，“在英特尔我们专注做的一件事情，就是使人工智能计算进入民主化时代，让各行各业更方便地使用。”

下图为英特尔AIDay上的中国合作伙伴

回到话题，英特尔重金押宝AI，当然少不了芯片。

在今年AIDay上，英特尔就释放了多个重要讯号，试图在明年50岁“知天命”来临之际，在人工智能的时代，改变自己的“人设”。弥补GPU缺乏，转投“神经芯片”研发如果说AI是一场马拉松，此刻重新回到赛道的英特尔，“快马加鞭”之余，还面临着一个无法回避的外界言论话题，对手英伟达。毫无疑问，在PC时代，CPU/GPU曾是一对亲密无间的伙伴，但到了人工智能时代，却出现了“分歧”。“吃瓜”看热闹的背后，你需要知道的一个事实是，在界定两者的关系时，英伟达掌舵黄仁勋曾多次提到，GPU不会替代CPU。虽然老黄在说这话时，一脸傲娇，但他看来，最完美的架构正是在万事皆能的CPU上，加上在某些重大计算挑战上非常有能量的GPU，后者非常擅长图形的计算处理工作和人工智能类型的应用。当然，人工智能包含很多范畴，GPU在深度学习领域尝足了“甜头”，但真正使用还要考虑很多不同的约束条件，功耗、尺寸、价格来选择不同的硬件。尽管英特尔下大手笔，收购FPGA厂商Altera、AI芯片商Nervana，但依然无法解决缺乏GPU的问题。于是，英特尔选择另辟蹊径。仅以芯片角度来看，英特尔的研究好消息一个又一个从实验室传来。似乎是作为一种强力的隔空反击，这次AI大会上，宣布正在研发出代号“Loihi”的自动学习神经芯片。▲代号“Loihi”自动学习神经芯片Loihi得名于夏威夷海底的一座火山，它由128个计算核心构成，每个核心集成1024个人工神经元，整个芯片拥有超过个13万个神经元与1.3亿个突触连接。虽然无法与拥有超800亿个神经元的人脑相比，但是英特尔认为，Loihi代表着未来人工智能芯片的发展方向。其原因在于，Loihi芯片能够像大脑一样通过脉冲或尖峰传递信息，并根据这些信息调节突触强度，能模仿大脑，通过环境中各种反馈信息进行自主学习、下达指令。Loihi芯片提供了非常灵活的片上学习能力，将训练和推理整合至同一块芯片上。通过“异步激活”方式进行计算，使得机器学习更有效率，同时对于计算力的需求更小。该芯片适用于无人机与自动驾驶、红绿灯自适应路面交通状况，用摄像头寻找失踪人口等任务。不过英特尔目前尚未制造出Loihi芯片，但已用FPGA芯片进行了硬件模拟测试。展望未来，英特尔认为人工智能训练需要新型芯片架构。而神经形态计算恰好带来了一种方式，以类似大脑的结构提供超大规模的计算性能。但英特尔并不是第一家使用神经科学指导芯片的公司。此前，IBM已经构建了两代神经形态处理器，称为TrueNorth，同样基于脉冲神经元模式，但TrueNorth包括4096个核心，模拟了一百万个神经元和2.56亿个突触，这个数字在Loihi之上。一个好消息是，与通常用于训练人工智能系统的芯片相比，Loihi芯片的能效提升了1000倍。尽管，目前很难说英特尔神经元芯片最终结果如何，但肯定的一点，英特尔已经意识到CPU不是唯一。为了应对英伟达的进攻，英特尔正试图去拥抱其他芯片。截至目前，CPU+FPGA已经显示出深度学习负载上的能力，以及专用神经网络芯片，二者的能耗和性能，都足以成为GPU潜在的挑战者。当然，这还不够。近日，据外媒报道，英特尔还选择与昔日的“老对手”AMD联手，将后者的GPU与它的CPU封装在一起，试图弥补自身GPU缺乏的短板。说到硬件计算力，这还只是英特尔AI布阵图中的一小部分。接下来，我们重新梳理一下英特尔AI的逻辑。瞄准“数据”，从点线面勾画AI全栈解决方案早在60多年前，AI就诞生了。但发展之路，蜿蜒曲折。之所以现在井喷式增长，除了不断提升的计算力，还有一个重要基础，数据。追溯到今年3月，英特尔发布“数据战略”，对公司进行重新定义，CEO科再奇明确指出，“如果一个市场不能生成数据、分析数据、或使用数据来提供增值服务，英特尔就不会进入。”再来看一组数字，到2020年，每台自动驾驶汽车每天将生成超过4TB流量，结合所有产业，英特尔给出一项统计，2020年中国数据总量将达到8000EB。当然，不仅是数据量的增长，未来数据的形态正在从结构化（文本图形）向非结构化（音频、视频、社交），以及不规则维度和定制类型数据演进（声纳、GPS、雷达、镭射激光、人工智能、神经网络、基因），数据的处理方式也延伸至端到端。在这种“数据洪流”效应下，如何将不同形态的数据转化为“增值服务”，处理海量数据，并寻找到关键数据，做快速的预测、诊断，预防灾难事件发生，甚至模拟人的大脑，英特尔认为这就是AI潜力所在。但这位“CPU霸主”也表示，随着高度动态和非结构化数据的自然数据收集分析需求越来越大，未来计算需求必定将远远超越传统的CPU和GPU架构。那怎么办？英特尔这么说，那就肯定有办法。面对AI后时代的未知，英特尔同样希望用“计算多元”思路来处理，即利用不同特性硬件平台以及软硬件协同优化，来提升数据处理的速度和准确性。于是，英特尔很快采取了一系列行动。从2015年开始，疯狂布局AI，收购Altera、Saffron、Yogitech、Itseez、Movidius、Mobileye等一系列各有所长的AI初创公司。当然，一下子收购这么多公司，还是难以消化的。英特尔需要将所有这些融合重组在一起。如何整合？当英特尔收购Nervana时，它认为这家小公司是其进军AI的“基础”。为此，还成立了由Nervana前任CEO兼联合创始NaveenRao领导的人工智能产品事业部（AIPG）以及一个进行高级研究和开发的人工智能实验室。相较于整体AI战略，英特尔也更为强调其AI硬件组合。在本次AIDay上，英特尔刚宣布将在今年年底之前发布Nervana神经网络处理器（简称NNP），即此前代号为“LakeCrest”的项目。NaveenRao将NNP描述为“一套面向深度学习的专用架构”。英特尔在AI芯片方面还储备有其它杀手锏，具体包括至强家族、FPGA（来自Altera）、Mobileye（车载平台）以及Movidius（用于边缘位置机器学习）。▲英特尔人工智能全栈解决方案完整的硬件平台，涵盖至强处理器、至强融核处理器、英特尔Nervana神经网络处理器和FPGA、网络以及存储技术等；针对深度学习/机器学习而优化的基于英特尔架构的数学函数库（英特尔MKL-DNN以及数据分析加速库（英特尔DAAL）等，以及英特尔NervanaGraph；支持和优化开源深度学习框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；构建了包括英特尔Nervana、英特尔计算机视觉SDK、Movidius和Saffron为代表的平台，以推动前后端协同人工智能发展。原来，在“看似摸不着头脑”收购狂潮背后，英特尔实则是在补齐各方面的能力。应对数据多样性，现在，英特尔终于缓了口气，拿出一整套AI全栈解决方案。▲英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭

正如英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭所言，AI是一场“马拉松似的拉锯战”，竞争才刚开始两三公里，未来将是“计算多元”时代。

从“芯片公司”到“数据公司”，英特尔的转型思路或许将带给人们一些启示：当新一波技术浪潮和风口来临时，与其盲目地追赶风口，倒不如花些时间真正去想清楚，在新的变局中，自己能给别人带来什么不可替代的价值。

以上由关注AI和潮鞋的科技行者运营团队DAWN回答。

LG将自主研发的人工智能芯片是怎样的？

感谢邀请

芯片对很多巨头企业或是独角兽企业来说都是一项非常想去完成和自主开发的大事，对于各个国家的科技部门也是一样，其实我们最近几年可以非常切身的感受得到芯片对于我国企业、科技领域、人们的生活等产生的影响，包括之前的中兴事件、近期的华为海思转正等等，都是由于芯片等核心技术掌握在外国公司，而受制于此。

其实每个智能厂商巨头也在大力研发属于自己的芯片，只是芯片技术需要很强的实力，不单单是资金，还有设计、研发、兼容、精密电子配件等等各个方面。而LG其实作为智能通信设备厂商巨头之一，对于芯片方面，他们也是早有计划，LG手机大家都听过，也可能很多人用过，不过销量一直是平平淡淡的，目前随着移动互联网的发展、5G的商用、物联网的发展，LG开始瞄准万物互联，利用最新技术开发专用人工智能芯片，宣称芯片无需网络连接就可以完成各种离线处理，其实这是一个非常好的方向，对于未来万物互联时代将会有非常大的意义。

另外一方面，LG手机一直都有各种新奇的创新的技术，不知道这次的人工智能芯片是否会应用到其手机上面，我们只能拭目以待了。

榴弹炮怎样瞄准？

榴弹炮是远程火炮，通常要打击几公里到几十公里之外的目标。这时候肉眼已经看不到目标，不能像坦克炮、加农炮那样直接瞄准，只能用间接瞄准了。

间接瞄准时，火炮的瞄准镜并不是指向目标，而是瞄向一个人工设定的瞄准点，可以是标杆、标定器，如果条件不允许，也可以选择明显的地面参照物，如孤树、烟囱等。

此时有两根连线，一根是火炮与参照物的连线（瞄准线），一根是火炮与目标的连线（炮目线）。测量瞄准线、炮目线之间的夹角，调整瞄准镜，使其与炮管也呈相同角度。再用瞄准参照物时，炮口就指向目标了。

除了射向，还需要射角。可以用距离、弹种从射表上直接查出来，以此调节炮口俯仰，再确定装药号，引信种类，就可以射击了。

现在有激光测距仪、雷达、计算机、无人机等先进电子设备，获得目标方位、距离、高程等数据很方便。可以前人工观测就困难多了，只有方向盘、炮队镜、指北针、地图、望远镜等，需要很多人协作。这其中侦察兵、计算兵功不可没，前者是火炮的眼睛，后者是火炮的大脑。

▲方向盘

接到命令后，连长带着侦察、通信、计算人员出发，选择便于观察，便于疏散隐蔽，便于构工伪装，便于对敌坦克防御，又避开独立明显物体和透空地带的地形建立基本观察所。

基本观察所旁边300~500米距离上设侧方观察所，如果需要还有前进观察所、敌后观察所等等。有线、无线通信兵保障主、侧观察所以及后方炮阵地之间的通信联系。

主、侧观察所建好后，就用方向盘、炮队镜、标杆等测量角度，计算距离，根据上级给定的地形参照点，计算出观察所自身的准确坐标，再计算炮阵地的坐标。

发现敌情后，主、侧观察所交会作业，测量目标的方位、距离、高程，将数据通报给计算组，同时向上级汇报。计算兵用计算盘、炮兵计算器等专用工具计算出火炮需要的方位角、射角等射击诸元。算出的数据要互相印证一致后才能上报使用。

▲计算盘

通信班将射击诸元、射击命令回传炮阵地，副连长组织射击，将射击诸元下达各炮班。

各炮班长依据自己火炮与基准炮的个别差异，计算单独修正量。然后一炮手瞄准，装填手装炮弹，设定引信，火炮就可以发射了。

▲弹道尺

基准炮是全连性能最好，精度最高的，所以由它来试射。试射后，观察所观察炸点偏差量，计算组校正诸元，一般两发试射后，就进入效力射了。此时全连火炮集火射击，才是大开杀戒的时候。整个过程需要协调默契，一个环节都不能出错，才能准确覆盖几十公里外的敌人。

现在比以前好多了，炮兵进入了数字化时代。指挥车、计算机的普及解放了人力，射击速度、精度大大提高。新的火炮信息终端机，能让指挥所直接将射击命令和诸元下达到每一个炮班，指挥环节减少，火力反应速度提高。但传统射击方法，仍是炮兵的基本功。毕竟仪器失效的时候，还得由人工弥补。

综上，炮兵是技术含量非常高的兵种，需要大量的数学几何知识支撑。射击方式更是多种多样，只有经过炮兵学院的专业学习才能精通，我们只能羡慕了。

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中山大学人工智能研究院位于哪个城市

位于广东省珠海市。

2020年6月中山大学人工智能学院成立。学院地处坐落在中山大学珠海校区。学院实施“一三六”规划，即学院开办人工智能本科专业，瞄准大数据智能、跨媒体智能、协同智能三个学科方向，辐射深海智能、深空智能、深地智能、智慧城市、智慧医疗、智能制造六大应用板块。

人工智能芯片的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于瞄准原理、人工智能芯片的信息别忘了在本站进行查找哦。