當前人工智能發展迅速，已充分應用于多個產業及人們生活領域。其得以迅速發展，依賴三要素：數據、算法和算力。但無論是數據或是算法，都離不開算力的支撐，算力已成為人工智能發展的關鍵要素。計算力和人工智能是相輔相成的，計算力的水平限制著人工智能的發展和應用。從產業需求看，AI方面的數據量與算力需求處于循環增強狀態，數據量的不斷增加要求更強的算力處理數據，同時哺育人工智能等新技術不斷訓練、應用，這些技術的落地應用產生又催生更多數據、反過對算力提出巨大需求。再看算法，據OpenAI測算，從2012年開始，全球人工智能訓練所用的計算量呈現指數增長，平均每3.43個月便會翻一倍，計算量擴大了30萬倍，遠超算力的增長速度，截至到2020年，深度學習模型對算力的需求達到了每天百億億次的計算需求。例如2020年2月，微軟發布了最新的智能感知計算模型Turing-NLG，參數量高達到175億，使用125POPS AI計算力完成單次訓練就需要一天以上。隨后，OpenAI又提出了GPT-3模型，參數量更達到1750億，對算力的消耗達到3640PetaFLOPS/s-day。由此可見，要推動人工智能持續獲得迅速發展，無論是目前和未來，算力的加碼都是大勢所趨。目前，據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》顯示，我國計算力指數評估分數達到66分，處于全球第一梯隊。較之美國，我國也是AI算力支出占總算力支出最高的國家之一，AI算力支出占總算力支出的比例達到14.1%。這將利好人工智能的加速發展。

看到這個問題，或是有點感慨的，人工智能為何能發展這么快？人工智能的概念提出自1956年的達特茅斯會議，期間歷經幾次熱捧和冷卻，今天就像歷史上幾次熱捧時候一樣，又進入了一臺很熱的時期。真要說人工智能發展迅速，這60多年來，也就到今天這種程度，這到底是快或是慢？很難去評說了。如果只想說最近這一兩年為啥這么火熱，以及再次從學術界進入普通大眾的視野，或是可以說道說道。我覺得，人工智能技術的根基在于計算成本的下降和信息電子化的普及。這是一臺先決條件。2011年到2017年的移動互聯網大發展，將智能手機送到了每個人的手里，這是一臺前所未有的滲透率。1990年代的PC互聯網普及，已經讓電腦走進了更多人的家庭，但是要說人人都能接入互聯網，那或是遠不及移動互聯網的今天，不然當年“網吧”也完全沒有存在的必要了。目前人人都有了智能手機，計算能力遠超當年的家用臺式機，幾乎沒有性能的差別。然后移動App把生活的方方面面都跟網絡鏈接起來了。數據的豐富程度也好，可獲得性也好，這是一臺前所未有的時代，人工智能可以在這個時代大有作為。可以持續在各種領域顛覆人們的認知。所以，可以不斷抓取眼球，保持熱度。豐富的數據和場景，進一步刺激了應用的動力，于是更多高效的算法在誕生，這是一臺兩相促進的過程。在可遇見的將來，人工智能仍將是技術領域的主流，因為后面還有物聯網，除了人，更多人使用的電器設備也會接入到互聯網，會有更加豐富的數據和場景。

首先，目前人工智能依然處在行業發展的初期，雖然市場上出現了大量的人工智能產品，但是這些智能化產品幾乎都有嚴格的使用場景限制，屬于“弱人工智能”，因此人工智能雖然在當下的大數據時代得到了一定的發展，但是學科的整體發展速度或是比較平穩的。隨著大數據技術的發展，人工智能迎來了前所未有的發展機會，在自然語言處理、機器學習和計算機視覺等領域都取得了一定的突破，因為這些領域都對數據有大量的要求，尤其是機器學習領域。可以說，數據量越大效果就越好。基于機器學習的不少產品得到了一定范圍的使用，比如在自動駕駛領域、智慧醫療、智慧教育等領域都有一定的應用，所以目前市場上對于人工智能的宣傳比較多，相關的智能化產品也越來越豐富。人工智能作為產業互聯網賦能傳統行業的重要技術之一，在產業互聯網落地應用的過程中也會得到更多的關注和發展。在產業互聯網建設的過程中，人工智能產品將更容易發揮作用，一方面原因是產業互聯網有相對完善的技術支撐，包括物聯網、大數據、云計算等，另一方面原因是產業互聯網的應用場景往往比較固定，這對于現階段的智能體來說是比較重要的。另外，在不少傳統行業領域，比如汽車制造領域，已經積累了大量智能體（工業機器人）的使用經驗，這對于智能體在傳統行業的普及也會起到一定的促進作用。隨著大數據、云計算和物聯網的落地應用，未來人工智能領域的發展空間或是非常值得期待的，所以學習人工智能相關的知識會對未來的職場發展起到一定的幫助作用。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網方面的問題，也可以咨詢我，謝謝！

技術平臺逐漸成熟（數據的存儲成本降低、運算能力增強），又有巨大的市場需求，資金充沛，你說如何能不發展

人工智能發展迅速主要來自于科技進步和社會進步的結果。

人工智能快速發展成為熱點，政府的產業推動是關鍵，各地把人工智能作為優先產業，并出臺一系列資助政府，核心技術和應用場景的示范作用，帶動了產業興起。但目前人工智能的起點還較低，只能說近人工智能，真的人工智能需跨專業多種技術的突破。

總結

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