大家好，英伟达人工智能大会相信很多的网友都不是很明白，包括英伟达 人工智能也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于英伟达人工智能大会和英伟达 人工智能的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

本文目录

1. 如何看待英伟达在人工智能领域的迅速崛起？发布全球首款人工智能计算机又证明了什么？
2. 硬怼英特尔说摩尔定律已死，英伟达的人工智能生态建成了吗？
3. 人工智能首次冲击是哪年
4. 英伟达是中国公司吗

如何看待英伟达在人工智能领域的迅速崛起？发布全球首款人工智能计算机又证明了什么？

谢邀！

一张图说明一切未来十年，如很多大佬预测的一样，是数据之战，围绕数据的生态之战。大公司有明显优势，小型公司可在这个生态中找到这个位置做专一环，从而分一杯羹。1、用户数据。战略关注点：终端设备、社交产品、电商产品。这些类型的产品，能记录丰富的用户信息。2、数据处理。战略关注点：云计算技术、大数据技术。这些类型的技术产品，能提供超强的数据处理能力。3、个性化推荐。战略关注点：人工智能技术、标准化内容/服务。这些类型的产品，能解读用户意图，为用户提供个性化的服务。

一个公司要想百年不倒就要有长远的大局观，不仅仅是英伟达这样的企业，英伟达一直给人的观念就是作硬件尤其是主机显卡若是要回答题主的问题不得不提到英伟达的创始人---黄仁勋

AI狂人

老黄作为显卡疯子怎么又转型成了“AI狂人”了呢？这得益于深度学习的发展。

深度学习神经网络尤其是几百上千层的神经网络需对高性能计算需求非常高，GPU对处理复杂运算拥有天然的优势：它有出色的并行矩阵计算能力，对于神经网络的训练和分类都可以提供显著的加速效果。

所以搭载GPU的超级计算机已经成为训练各种深度神经网络的不二选择，比如

谷歌

世界上目前约有3000多家AI初创公司，大部分都采用了英伟达提供的硬件平台。AndreessenHorowitz风投公司的合伙人马克·安德森也曾表示，他们已经投资了大批基于深度学习的创业公司，几乎每个公司都在采用英伟达平台。

而乘着深度学习这股东风，英伟达股价在过去的12个月上涨近200%，在过去5年上涨超过500%。

而反过来，GPU的发展使得计算能力的增加，也促进了深度学习的发展。

无人车

在今年的CES上，黄仁勋发表了主旨演讲，吸引了全世界的目光。

（还是同一件黑夹克）

演讲重头戏当属英伟达的自动驾驶解决方案。目前，英伟达将其自动驾驶路试汽车命名为BB8（名字来源于星球大战），已经在加州和新泽西州经过多次测试。它已经可以在行驶的过程中识别出其它车辆、交通指示灯、车道线、路标等相关道路信息。

（Nvidia人工智能驾驶汽车BB8）

黄仁勋还提出了一个新话题：AICo-Pilot（

人工智能

除了对环境的感知，还有对人的监测，具体应用到的技术包括人脸识别（情绪识别），头部追踪，视线追踪，还有读唇。

（AICo-Pilot的四种识别和追踪模式）

比较有亮点的是读唇，因为道路上往往噪音较大，对语音识别准确率有很大影响，语音识别结合读唇想象空间很大！

英伟达的启发

英伟达在

无人车

英伟达利用其Tegra处理器帮谷歌完善无人驾驶车，第一代无人驾驶平台DrivePX被用在奥迪A7，去年一发布DrivePX2无人驾驶平台，特斯拉就宣布新的特斯拉车将搭载DrivePX2。沃尔沃开测的XC90SUV自动驾驶汽车搭载的也是DrivePX2平台。

(还是这件黑夹克)

这个最大的启发就是除了技术之外，找清楚自身定位和商业模式也非常重要。英伟达的定位就是计算平台，和广大车企搞好关系，想买硬件的厂商就卖硬件给他们，想购买BB8背后的

无人驾驶

而相反技术领先的谷歌无人车，却在商业模式上一直很纠结。谷歌如果想把整套无人驾驶车技术提供给大的汽车厂商会比较困难，因为大牌的传统汽车厂商并不放心将核心的技术依附于Google，也不希望把关乎核心用户体验部分交给Google来掌管。而和体量相对小的汽车厂商合作，问题则在于小厂商同样可以绕开Google去找其他OEM厂商，比如Mobileye或者英伟达那里购买无人驾驶的部件。

从芯片公司转型计算平台公司

从一系列动作上看，英伟达最大的目标是从一家芯片公司转型成为一家计算平台公司。

英伟达花了10年时间构建了基于GPU计算的通用基础架构平台，拥有来自世界各地的开发者和大量的开发工具。深度学习也是英伟达专注的领域，布局了多七年。英伟达最近推出了一个端到端的深度学习平台，已经应用到各个行业。

NVIDIA还顺势而为，推出了基于CUDA的cuDNN，与多种深度学习框架整合，通过将卷积神经网络的计算变换为对更GPU友好的矩阵运算，cuDNN可以有效提高整个网络的训练速度。

（cuDNN用于提升深度学习效率，来源是

http://zhuanlan.zhihu.com/p/20003419

通过在Caffe、Theano、Torch7等主流机器学习框架上的支持，cuDNN允许开发人员可以在这些框架上无缝利用GPU的能力。

两弹功勋

那为什么老黄为什么又称为两弹功勋了呢？有诗为证：

硬怼英特尔说摩尔定律已死，英伟达的人工智能生态建成了吗？

先科普一下摩尔定律部分，摩尔定律是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（GordonMoore）提出来的。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。

尽管这种趋势已经持续了超过半个世纪，摩尔定律仍应该被认为是观测或推测，而不是一个物理或自然法。预计定律将持续到至少2015年或2020年[1]。然而，2010年国际半导体技术发展路线图的更新增长已经放缓在2013年年底，之后的时间里晶体管数量密度预计只会每三年翻一番。

黄仁勋说：「人工智能计算就是计算的未来，只要继续让我们的平台成为人工智能计算最好的平台，我认为我们就能在许多业务上取得领先地位，GPU将会是所有公司的必备产品。」

这句话意思是，人工智能所需要的强大算力，而GPU比CPU更具备这样的优势。

那么英伟达的人工智能究竟有没有建成呢？

要回答这个问题，我们先了解一下生态

简单的说，生态就是指一切生物的生存状态，以及它们之间和它与环境之间环环相扣的关系。生态的产生最早也是从研究生物个体而开始的，“生态”一词涉及的范畴也越来越广，人们常常用“生态”来定义许多美好的事物，如健康的、美的、和谐的等事物均可冠以“生态”修饰。

由此推论，商业之间有联系和合作的企业就构成了商业生态。

进而有人工智能公司和企业参与的商业生态，就可以叫做人工智能生态。

根据机器之心的文章《英伟达的转型之路——从显卡制造商到人工智能变革者》，我们可以知道谷歌、微软、Facebook和亚马逊这几家技术巨头正在大量购买英伟达的芯片来扩充自己数据中心的处理能力。一些研究机构也在用英伟达的芯片来处理图像，如MassachusettsGeneralHospital正在用英伟达的芯片来标记CT扫描图片上的病变点。特斯拉也在最近宣布将在所有的汽车上安装英伟达的图形处理器，进而来实现无人驾驶。英伟达的芯片还能为虚拟现实设备头设提供强大助力，Facebook和HTC推向市场的产品中都能找到英伟达的身影。

简单来讲，就是英伟达的人工智能生态正在初步建成，但英伟达在这个生态中的最终地位还要取决于英伟达自身的发展，以及众人工智能巨头对其的态度。

人工智能首次冲击是哪年

人工智能是在1956年达特茅斯会议上首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。虽然，这个梦想很快被一系列未果的尝试所击碎，但却开启了人工智能漫长而曲折的研究历程。

人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面，感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程，并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习，完成分类任务。另外，由于计算机应用的发展，利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。然而，感知器模型的缺陷之后被发现，即它本质上只能处理线性分类问题，就连最简单的异或题都无法正确分类。许多应用难题并没有随着时间推移而被解决，神经网络的研究也陷入停滞。

人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(BackPropagation)算法被提出，用于多层神经网络的参数计算，以解决非线性分类和学习的问题。另外，针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用，人工智能迎来了又一轮高潮。然而，人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持，之后BP算法更被指出存在梯度消失问题，因此无法对前层进行有效的学习。专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。

人工智能的第三次高潮始于2010年代。深度学习的出现引起了广泛的关注，多层神经网络学习过程中的梯度消失问题被有效地抑制，网络的深层结构也能够自动提取并表征复杂的特征，避免传统方法中通过人工提取特征的问题。深度学习被应用到语音识别以及图像识别中，取得了非常好的效果。人工智能在大数据时代进入了第三次发展高潮。

英伟达是中国公司吗

不是，是美国公司。英伟达一家人工智能计算公司，创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。2023年5月30日，成为首家市值达到1万亿美元的芯片企业，跨入美元市值“万亿俱乐部”的企业。

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