实现真正的人工智能需要些什么必备条件呢
原标题：实现真正的人工智能需要些什么必备条件呢？“人工智能”是一个令人又爱又怕的词，它可帮助人类做大量人类不愿意承担的工作，以及人类无法承担的工作，但从另一方面来看，它也会取代现存人类的简单初级工作，让人类面临失业，甚至被机器统治的风险，如何运用好人工智能仍是摆在人类面前的难题。
从诞生至今，人工智能经历了漫长发展岁月，直到今天人工智能的发展仍处于进化阶段，我们所享受到的人工智能所带来的服务还有很大的进步空间，未来的人工智能所能达到的水平，将远超我们的想象。那么实现真正的人工智能需要些什么必备条件呢？或者说，人工智能离我们还有多远？
人工智能的几大要素
大数据
任何科技都离不开数据支持，人工智能也是一样。输入法可以提前预知你要输入的文字，语音助手可以听懂多重含义的命令，人脸识别可以准确判断出站在镜头前的人是谁，这些都得益于大数据的帮助。
在一个特定的领域内，以语音识别为例，每个用户每次输入的语音都将成为数据之一，将这些语料集合起来就成为了一个丰富的数据库。每个人都有不同的说话方式，包括停顿、语气以及口音等等，当用户对着软件发出指令时，其将迅速在数据库出匹配出最精准的语义，，更多的语料是让语音助手“理解”复杂含义的基础。
当一家公司拥有大数据时，它就能在某一个行业或领域中成为领导者，百度、阿里、腾讯、谷歌、微软无一不是，在数据的支撑下，人工智能会有更多可能。返回搜狐，查看更多
责任编辑：量子计算是元宇宙实现的必备条件吗
近段时间，元宇宙和算力成为科技行业两大“热词”。那么，元宇宙和算力之间是否有关系？作为构建数字经济的重要“底座”，算力在元宇宙的世界中发挥怎样的作用？量子计算是元宇宙实现的必备条件吗？
算力是新型生产要素，是构筑数字社会的基石。元宇宙这一新型数字环境的构建，不仅需要算力，而且需要超强算力的支撑。
没有算力网络支撑，元宇宙是不可能实现的。因为，元宇宙对信息通信技术以及相关基础设施提出了非常高的要求，没有强大算力网络的有力支撑，元宇宙就如同空中楼阁一般，停留在想象之中。
元宇宙到底需要多少算力？
一直以来，元宇宙强调数字空间、虚拟世界，但是并不是说只是数字空间、虚拟世界，而是可以实现虚拟世界和现实世界、现实社会的交互，可以实现以虚强实，因此元宇宙是一个驱动数字技术创新、赋能实体经济的重要新赛道，而且有观点认为，元宇宙的最终理想形态，对算力资源的需求是多元化的。
而在算力发挥怎样的作用方面，不仅仅是云平台、服务器、数据库的算力，也包括从数据采集、到数据传输、到用户交互、边缘计算的算力，需要开展多元算力创新，强化算力规模，提升算力鲁棒性。
需要结合数字政府、数字金融、数字化工厂、智能制造、远程医疗、虚拟现实教育等多个场景实现全流程、一体化数据格式规范、接口模型规范、计算协议规范，充分利用人工智能技术，在语音识别、图形图像识别、文字处理、环境感知、事物属性等方面加以集成应用，从而更好地利用数据中心、超算中心、智算中心的算力支持宏观的、复杂的预测与决策、中观的数据统计分析、乃至海量的一般生活应用，这是元宇宙发展的基础。
此前有相关预测显示，按照元宇宙的构想，至少需要现在算力的10的6次方倍。
这也意味着，元宇宙所需要的算力，是现有的技术无法实现的。元宇宙时代的算力、元宇宙的芯片，一定是基于量子计算技术、量子科学的芯片再融合AI技术来构建与实现的。
分析公司Gartner预测，到2026年，全球30%的企业机构拥有用于元宇宙的产品和服务。元宇宙未来走向何方，我们不得而知，但是算力时代的到来是毋庸置疑的。
当下，无论是元宇宙，还是智慧医疗、无人驾驶、金融科技、量子计算等技术和应用的落地都需要计算力的支撑。
可以说，算力已经成为衡量一个国家数字经济发展水平的重要指标，将为各行各业的数字化转型注入强劲动力，是驱动经济社会高质量发展的新引擎。
量子计算离商用还有多远？
既然都知道算力的重要性，那么，传说中的量子计算距离我们有多远呢？
需要指出的是，量子计算行业目前处于早期探索阶段，核心参与者不多，产业链上下游较为清晰，目前国外科技巨头如 IBM、谷歌、亚马逊、微软、英特尔、霍尼韦尔等处于行业领先地位，IonQ、Rigetti、PsiQuantum等量子计算新贵已获得数亿美元的风险投资，实力同样雄厚。
量子计算机
对于中国来讲，国内科技巨头阿里巴巴、百度、腾讯、华为等也在跟进，但国内领先的量子计算公司主要是以本源量子、国盾量子等为代表的依托高校的公司。
总体上来看，国内外量子计算产业链已经初具雏形。
目前，量子计算商业尝试主要有两方面，其中一个是量子软件，量子软件相对于硬件的高投入与高技术来说，相对更容易一些，但仍充满荆棘。
创建量子算法并不像使用经典算法并使其适应量子世界那么简单。相反，量子计算需要一种全新的编程模式，这种模式只能在全新的软件堆栈上运行。
一些硬件提供商也开发软件工具，其中最成熟的是IBM的开源量子软件开发套件Qiskit。除此之外，包括专门致力于创建量子软件的公司，例如萨帕塔、QC Ware 或 1QBit等企业，均提供了理解量子语言的工具。
越来越多的有希望的伙伴关系正在形成，将生态系统的不同部分聚集在一起。例如，霍尼韦尔公司和量子软件公司剑桥量子计算公司(CQC)最近结成联盟，让分析师预测，一个新的玩家可能会在量子竞赛中处于领先地位。
另一个是云量子计算，由于量子计算机对超高真空室、低温控制系统和其他奇异的量子仪器的强需求，使得绝大多数量子系统目前都牢牢地坐在实验室环境中，而不是被送到客户的数据中心。
因此，为了让用户访问这些设备，目前部分量子计算企业正推出商业量子计算云服务，使更广泛的客户能够访问该技术。日前，IBM和谷歌都把自己的量子处理器放在云上，而微软的Azure量子和AWS的Braket服务允许客户从第三方量子硬件提供商访问计算机。
要问量子计算还有多远，我们只能说，在可以预见的未来量子计算将主流，但在成为主流之前，它还存在着一些技术层面的难点需要攻克。
未来，各行业量子计算应用场景在哪里？
从行业上来说，量子计算的潜在应用主要包括金融、交通、物流、制药、化工、航空、能源、气象等领域。
其中，从制药、化工、新材料行业来看，量子计算可模拟分子特性，有望通过计算机数字形式直接帮助研究人员获得大型分子性状，缩短理论验证时间，极大地推动制药行业药品研发和开发新型材料。
而针对金融行业，量子计算非常适合复杂的金融建模，在投资组合定价、衍生品定价等方面具有潜在优势。据不完全统计，全球已有超过25家国际大型银行及金融机构与量子计算企业开展合作研究。
航空业，量子计算有助于解决航空行业面临的一些最严峻的挑战，从基础材料科学研究、机器学习优化到复杂的系统优化，而且有可能改变飞机的制造和飞行方式。
气象行业，量子计算可以有效和快速处理包含多个变量的大量数据，而且，并行计算和不断优化的算法，可促进对气象条件的跟踪和预测，有助于提高天气预报的准确性。此外，量子计算机还可通过机器学习来识别和理解不同的天气模式。
但量子在这些行业的应用距离商用还是有很长的距离，我们
写在最后
现在，对于量子技术的蓬勃发展，我们应该保持理性乐观的态度，现在技术快速增长与资金投入和过去的20年理论与实验的默默耕耘是密不可分的。
就好比1940年代人类构建出巨大的经典计算机后，大部分人都预言这样的计算机全世界只需要几台，没有人知道80年后，这个发明对我们生活产生的巨大影响。
当下，我们也很难预言量子计算机的出现，将会如何改变50年后的人类社会。这对于我们来说是一个机遇与挑战，要始终相信新一轮的量子革命也终究会对我们的生活产生积极的影响。