人工智能框架对比(人工智能技术框架主要包括)
导读人工智能技术框架主要包括1、人工智能服务技术是什么提供人工智能技术平台和算法模型。这些厂商主要为用户或行业需求提供人工智能技术平台和算法模型。用户可以在…人工智能技术框架主要包括1、人工智能服务技术是什么提供人工智能技术平台和算法模型。
这些厂商主要为用户或行业需求提供人工智能技术平台和算法模型。用户可以在人工智能平台上通过一系列算法模型开发人工智能应用。这些厂商主要专注于人工智能的关键领域，如通用计算框架、算法模型和通用技术。
2、人工智能服务技术是什么提供人工智能整体解决方案。
这类制造商主要为用户或行业设计并提供软硬件一体化的工业人工智能解决方案。各种人工智能算法模型和软硬件环境集成在整体解决方案中，帮助用户或行业解决具体问题。这些供应商专注于人工智能在特定领域或行业的应用。
3、人工智能服务技术是什么提供人工智能在线服务。
此类厂商一般都是传统的云服务提供商，主要依靠自身现有的云计算和大数据应用的用户资源，收集用户需求和行业属性，为客户提供多种类型的人工智能服务。从各种模型算法和计算框架的api等特定应用平台，到特定行业的整体解决方案，将进一步吸引大量用户进一步完善其人工智能服务。这些供应商主要提供一般用途的人工智能服务，但也关注一些关键行业和领域。
人工智能基本框架目前常见的AI框架有TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras、MXNet、DLib、CNTK等。
TensorFlow是由谷歌开发的开源框架，它支持多种语言，提供了一整套用于机器学习和深度学习的工具。
PyTorch是Facebook开发的深度学习框架，它支持Python和C++等多种编程语言，可以用来构建各种神经网络模型。
Caffe是一个由加利福尼亚大学伯克利分校开发的深度学习框架，它主要用于计算机视觉应用程序的构建和训练。
Keras是一个基于Python的神经网络框架，用于构建和测试深度学习模型。MXNet是一个开源的深度学习框架，它支持多种编程语言，可以用于构建和训练大型神经网络模型。
DLib是一个开源的机器学习和深度学习库，可以用于构建各种模型、计算特征和检测对象。
CNTK是微软开发的开源深度学习框架，支持多种编程语言，可以用于构建和训练各种深度学习模型。
人工智能的技术框架人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。
其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；
应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能产业的框架结构的技术层包括哪些近日，以CV（计算机视觉）起家、随后晋身“中国AI四小龙”的云从科技IPO申请已通过科创板审核，若后续进展顺利，云从有望成为“AI第一股”。
实际上，同在四小龙队列的其他三家公司，在证券市场的表现一直不尽如意。旷视科技2019年曾经冲击港股上市，2020年赴港上市计划搁浅，后来又在2021年3月冲击科创板上市，目前仍在排队状态。而依图科技也曾经冲击科创板，后于2021年6月撤销上市申请。
作为四小龙领军者的商汤科技，虽然有关融资的声音传出不断，但依旧没有落实上市的具体细节。
当下真的是AI四小龙上市的最佳时机吗？
7月16日，国家网信办会同公安部、国家安全部、自然资源部、交通运输部、税务总局、市场监管总局等部门联合进驻滴滴出行科技有限公司，开展网络安全审查。
一时间，凡是涉及大数据的互联网行业企业，都有风雨欲来的感觉。
业内人士认为，以深度学习作为核心AI理论的AI四小龙，其实已经感受到了非常大的压力。
甚至有言论表示，AI四小龙现在要过数据安全关了。
01 绕不开的核心
现在说AI四小龙必须重视数据安全，跟他们所采取的AI核心理论有关。
经过多年发展，AI技术已经从2006年多伦多大学的杰弗里·辛顿教授对外发布自己的那三篇关于深度学习的论文开始，逐渐衍生出众多的流派。
现在主流的是三大技术领域，也就是深度学习、机器逻辑和人工大脑。
所谓机器逻辑是希望通过算法和数据的叠加，让计算机具备符合人类社会要求的逻辑和方法论，可以自主在某个领域判断并分析相应问题，并得出答案。
所谓人工大脑，实际上是通过对人类大脑组织的研究，利用计算机的性能模拟和算法组织，形成类人工大脑功能和工作机制的计算机集群。
以上两种人工智能理论，要么是从行为上希望能模拟人类的运作，要么是从大脑结构上希望对人类解析从而产生技术上的突破。问题是，这两个领域现在都是在探索阶段，离相应产品落地还有很长的距离。
当下AI技术落地最普遍的，还是深度学习。
深度学习技术意味着计算机要进入学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
在深度学习之前，哪怕是百度这样的AI巨头，都无一例外经历了穷举法的所谓“特征工程”阶段。例如最早的阿波罗自动驾驶平台，所有在AI中计算机应该对路上发生行为进行的反应，都是由线下的工作人员根据人工对此的反应进行的标注。
一方面，每个人对任何事项的判断和反应都有着不同，这些不同积累到一定程度就容易引发AI系统的结构化错误；另一方面，要想完成庞大的面向社会层面操作的AI系统，那这种数据标注的结构下，又要动用大量的人力和时间。
这种数据标注的“特征工程”方式实际上是一种“伪”AI，人类训练计算机只是进行一种简单的因果关系，而并没有掌握事情的本质。
近年来，研究人员逐渐将“特征学习”和“规律发现”等AI方法结合起来，对原本已有督学习为基础的卷积神经网络，结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。
与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律来看，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
而随着计算机技术的进步以及分布化网络的形成，越来越多的算力，可以通过网络协调提供，这也就给人类AI技术的发展提供了一个新的基础。
可以说，深度学习逐渐成为AI的主流。另外，由于大量数据的引用和积累，深度学习跟数据安全之间，也产生了必要的联系。
02 深度学习的痛点
实际上，在数据安全方面，深度学习有着自己基本无法解决的痛点。
由于深度学习是建立在大量数据的应用与计算机训练基础上实现，基础数据的获得，对于深度学习技术的落地非常重要。
比如特斯拉被人诟病的摄像头自动驾驶技术。马斯克一直不愿意采用激光雷达作为关键性地标数据的测定工具，坚持使用摄像头来采集道路信息，基于庞大的已有汽车上路数据的训练，特斯拉本身汽车的自动驾驶技术稳定性相对来说很强。
AI四小龙也是如此，这两年的发展都跟大量基础数据的积累有关。
媒体报道显示，依图在“AI+医疗影像分析”方面所有突破，背后是海量的医疗影像图片的分析；云从在金融领域的AI学习和数据分析方面领先，不完全统计其服务的金融公司就超过50家，日常AI系统处理的数据也是一个无法想象的数量；而旷视科技围绕AI核心的行业物联解决方案是优势，成百上千万的物联网数据交换过程是旷视科技最核心的技术基础；另外，商汤在监控分析和城市管理等方面与政府和企业达成了不少合作，这也需要大量数据进行底层支持。
另外这4家也陆陆续续发布了一些新的技术服务，而这些新的技术无一例外都跟大数据的获取和分析一脉相承。
比如商汤科技在上海车展期间发布了自己的座舱AI数据化解决方案，功能直逼华为数字座舱，与特斯拉的一系列操控系统和自动驾驶功能类似，当然这也需要海量数据对系统进行驯化，才能产生更加准确的结果。
如今国家对数据安全的重视程度越来越高，这也就意味着以前利用客户数据大量积累，调试系统的时代一去不复返。
毕竟根据刚刚公布的征求意见稿，相应用户在应用中的数据企业如果想要采用，必须事先得到用户本身的许可。
这从一个角度无形中提升了深度学习的难度，并让四小龙现有技术的进一步拓展和新技术的落地产生了一些问题。
03 私有云的无奈
所有的AI企业在遇到数据安全的时候，都会有一系列的预案。其中只为客户提供技术，而数据训练和学习的过程留在客户自身系统中完成，已经成为不少国内外AI巨头，在遭到数据安全阻击的时候采用的重要产品策略。
根据市场一般的操作方式，AI企业只负责制作算法和系统封装之后的系统提供给用户，并帮助用户建立自己的私有云和数据空间，然后由用户根据相应的格式上传历史数据，让系统自我进行深度学习，最终完成用户在AI领域功能的定制。
这种私有云的部署方式，看似完美解决了AI企业技术研发和用户数据安全之间的矛盾，然而，这样的情况背后还存在着一个无法解决的问题。
实际上所有这4家企业做的技术都是基于深度学习而深入学习，即使出来一个可以安排客户私有部署的AI系统或者平台，它一定会对某一个行业的数据进行过总结，也一定会有基础数据进行训练才行。
不然这个系统如何能在特定行业具备大范围的方法论，或者计算机的分析逻辑。
当下的AI技术并没有进化到系统可以自主学习，并树立独立人格和思维方式的时代，所有的系统都必须有一个知识边界，这个知识边界是越画越小才能越来越精确。
在这种情况下，AI四小龙推出的任何一款AI产品，事先都会经过哪怕是针对泛行业的数据调教和深度学习，形成一定的认知基础，才能作为针对特定行业的产品交付企业使用。
否则，AI公司只能是依据经验和猜测开发一套系统交给客户使用，还必须利用客户的数据对其进行调教和进化，而最终这套系统到底收不收客户的钱，就成了一个重要的问题。
这其实是数据安全背景下，倡导私有云模式解决问题的AI公司最大的无奈。
即使是已经具备完善深入学习解决方案，而且在其他企业都被训练过的AI系统，在交付新客户使用的时候，客户对自身数据的安全担忧会更加明显。
因为当下这个被AI公司推出的系统精确度非常高，就意味着他们使用了以往客户的数据，而新客户的数据是否被使用，就成了一个无法被保证的问题。
这种信用上的尴尬，有时候会引发行业客户订单的雪崩。
04 等待进化
业内人士认为，在国家注重数据安全的背景下，四小龙唯一可行解决的办法，就是将行业性普遍的AI系统转换成定制系统开发的产品。
因为不针对行业推出产品，而只为单独客户定制和开发AI系统，所有的数据安全则由客户本身承担，这样可以完美绕过国家对数据安全设下的防线。
但这5年的实际操作过程告诉我们，AI四小龙面前这条看似走得通的路，实际上是一条不归路。
因为每一个AI企业的下游都有不同的行业，以云从科技为例，金融、安防、交通等都有要服务的客户，应用的场景就更多了。而不同的场景适用的AI模型、底层算法都不同，如何让技术和操作系统最贴合某一个场景，需要不断地探索。
现在的人工智能处于发展初期，相关技术和应用场景的定制化解决方案迭代速度也比较快，以云从为例，其产品迭代周期一般只有2-6个月。不难看出，AI行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。
这同样也是技术落地比较难的原因。再加上项目之间有明显的差异，定制化产品多于标准化产品，成本就会不可避免地往上走，看起来AI是高毛利率的行业，实际上血亏。
这也是为什么四小龙有三家正在上市，公布的财报中全是亏损，而且亏损的幅度在大额上升的重要原因。
况且，《中国成长性AI企业研究报告》指出，人工智能领域巨头盘踞，业界的龙头企业往往会向市场开放框架或者算法技术平台发展，为更多的企业提供基础支撑，而一些市场规模还不大的细化场景，巨头公司基本上不会涉足。
这意味行业不够大，企业自身的发展受限制，行业足够大，又容易引来巨头。
所以，数据安全被国家重视之后，AI四小龙的一切商业模式都等待着进化。
因为，不变就可能会“死”。
人工智能技术架构包括哪几层一般分为基础设施层、资源管理层、业务逻辑层、应用表现层四个层次。
信息系统是由计算机硬件、网络和通讯设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度组成的以处理信息流为目的的人机一体化系统。
信息系统的五个基本功能：输入、存储、处理、输出和控制。
1.输入功能:信息系统的输入功能决定于系统所要达到的目的及系统的能力和信息环境的许可。
2.存储功能:存储功能指的是系统存储各种信息资料和数据的能力。
3.处理功能:数据处理工具：基于数据仓库技术的联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)技术。
4.输出功能:信息系统的各种功能都是为了保证最终实现最佳的输出功能。
5.控制功能:对构成系统的各种信息处理设备进行控制和管理,对整个信息加工、处理、传输、输出等环节通过各种程序进行控制。
从信息系统的发展和系统特点来看，可分为数据处理系统、管理信息系统、决策支持系统、专家系统和虚拟办公室五种类型。
1.数据处理系统(DataProcessingSystem,简称DPS)
2.管理信息系统(ManagementInformationSystem,简称MIS)
3.决策支持系统(DecisionSustainmentSystem,简称DSS)
4.专家系统：人工智能(AI)的一个子集办公自动化与虚拟办公室(OfficeAutomation,简称OA)由管理的层次性可将经理信息系统、营销信息系统、制造信息系统、财务信息系统、人力资源信息系统、信息资源信息系统分为两个层次。这是一种逻辑的MIS而不是物理的MIS，也叫组织信息系统。
人工智能关键技术框架主要包括哪两层?华为笛卡尔架构（HuaweiDaVinciArchitecture）是一种面向人工智能应用的计算机硬件架构。它由华为公司自主设计并推出，旨在提高人工智能应用的计算性能和能效比。
华为笛卡尔架构采用了多核、向量化、异构等技术，使得其在处理深度学习等人工智能任务时能够更加高效地利用硬件资源。其中，华为昇腾处理器就采用了笛卡尔架构。
笛卡尔架构中的核心是DaVinciAI核心，它采用了高度并行的设计，每个核心中包含多个向量处理单元（VectorProcessingUnit，VPU），可以同时处理多个数据，大大提高了处理效率。同时，DaVinciAI核心还支持浮点16位（FP16）和浮点32位（FP32）计算，提供了较高的计算精度和能效比。
常见的人工智能框架有哪些?讨论其各自的优缺点?近年来，伴随着深度学习、语音识别等的快速发展，人工智能与我们的生产生活愈发密切。人工智能带来的融合发展，不仅推动了传统产业的转型升级，同时也为人们带来全新的产业风口和机遇。在此背景下，人工智能受到的支持和青睐不少，诸多国家和地区都已将人工智能视为战略性产业。
但是，人工智能并非只带来利好，有时其也带来担忧。作为一把双刃剑，人工智能就像是潘多拉魔盒，外观虽然精美，让人爱不释手，可一旦打开也可能释放厄运。目前，随着人工智能渗透到医疗、教育、制造、金融等行业之中，其隐私、数据、偏见等问题的显现，已给整个社会带去不少隐患。
比如这两年，人工智能加持的网络诈骗越来越多，便让人们防不胜防、损失惨重；同时大量企业数据频频泄露，也让用户隐私暴露于危险之中；此外，智能机器人时常出现的意外伤人事件，也让人身安全遭受威胁；以及“机器换人”带来的失业恐慌，也持续弥漫在各行各业和不同领域。
据相关业内人士分析，人工智能带给人的忧虑重点分为两方面。其一是安全威胁，包括对未来、对人身、对数据、对隐私的各种安全；其二则是伦理和法律挑战，因为人工智能时常跳脱于现有法律和伦理道德之外，缺乏完善的监管与限制。基于此，要想让人工智能迈向成熟，就需要通过治理趋利避害。
目前，在这方面的行动欧盟已经走在前列。4月21日，欧盟提出了全新的人工智能法规，旨在解决人工智能系统带来的具体风险，并在全球范围内设定最高标准。在保证人们和企业的安全与基本权利的同时，加强欧盟对人工智能的吸收、投资和创新。新的法规将人工智能依据风险高低进行了分类治理。
其中，具体包括不可接受的风险、高风险、有限的风险和最小的风险。按照新规，被认为对人们的安全、生计和权利有明显威胁的人工智能系统将被禁止；被认定为高风险的人工智能需受到严格管控；对于被认为有限风险和最小风险的人工智能，则进行一定干预和不做干预。每个风险法规都举了相应例子。
据了解，早在2018年时，欧盟就已经发布过一项人工智能法规，名为《欧盟AI协调计划》。相比该计划，新的法规通过机械条例让相关规定更加明确，透过允许文件的数字格式和调整中小企业的合格评估费用，简化了企业的行政负担和成本，确保了与欧盟产品立法框架的一致性，让人工智能治理再度升级。
不过，新法规的出台并非总是受到欢迎，对于欧盟内一些企业来说，就提出了对于新法规的担心。不少企业认为新法规会增加AI成本，适得其反限制或打压自身科技创新。毕竟，在新法规划定的高风险领域，包括了不少重大基础建设项目，同时根据法规，违法企业最高面临年营收6%的惩罚，过于严厉。
人工智能技术框架主要包括哪些人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用--机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。
人工智能(ArtificialIntelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。
人工智能技术框架主要包括哪些方面芯片设计，芯片制造，芯片封装