马斯克 特斯拉的AI5 AI6及后续芯片在推理方面将表现出色 (马斯克特斯拉股票占比)

马斯克在社交平台X上回复网友称，特斯拉分散资源并同时开发两种如出一辙的设计是没无意义的。特斯拉的AI5、AI6及后续芯片在推理方面将表现出色，至少在训练方面相当不错，一切努力都将集中在这些芯片上方。

少儿编程都学的什么？

少儿编程是关键是学习可视化图形编程软件的经常使用、简易的编程知识，以及处置疑问的才干。 可视化的图形编程，就像搭积木一样学习经常使用编程软件，简易地拖动和拼接积木，就可以发明出很多好玩的游戏、音乐或许美术作品等，用游戏启蒙的方式激起孩子对编程的热爱。 简易的编程逻辑知识，比如条件判别、顺序执行、函数等，提高孩子的逻辑思想才干。 孩子经过编程做项目的环节，要求不时思索、剖析、制造和测试，不同于主动接受通常知识，孩子主动地学习掌握知识，提高处置疑问的才干。

如今人工智能开展到什么水平了？

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行

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人工智能概念引见

人工智能是什么？人工智能是一门应用计算机模拟人类智能行为迷信的统称，它涵盖了训练计算机使其能够成功自主学习、判别、决策等人类行为的范围。 人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。 关于三者的相关，简易来说：机器学习是成功人工智能的一种方法，深度学习是成功机器学习的一种技术。 机器学习使计算机能够智能解析数据、从中学习，然后对真实全球中的事情做出决策和预测；深度学习是应用一系列“深层次”的神经网络模型来处置更复杂疑问的技术。

人工智能从其运行范围上又可分为公用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。 公用人工智能，即在某一个特定范围运行的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具有知识技艺迁移才干，可以加快学习，充沛应用已掌握的技艺来处置新疑问、到达甚至超越人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中推翻人类社会的人工智能笼统，但在通常范围，通用人工智能算法还没有真正的打破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为理想的技术途径。 公用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。 我们的讨论范围将聚焦在更具有理想应意图义的公用人工智能技术，详细讨论现有公用人工智能技术能带来的商业价值。

人工智能开展历史与现状

人工智能的开展历史

人工智能的概念构成于20世纪50年代，其开展阶段阅历了三次大的浪潮。 第一次性是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年代依托知识积聚构建模型的专家系统时代；这一次性是2006年起末尾的注重数据、自主学习的认知智能时代。 在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能末尾真正处置疑问，实际发明经济效果。

本次人工智能浪潮的驱动要素

近年来，人工智能运行范围市场规模、人工智能范围的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场全体对其认知水平与决计的高涨。 驱动认知水平提高的一方面要素是技术自身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业运行发明了价值；另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的开展打下了良好基础。

高质量、大规模的大数据成为或许。 1986—2007年，全球单日信息交流量增长了约220倍，全球信息贮存才干参与了约120倍。 海量数据为人工智能技术的开展提供了充足的原资料。

计算力优化打破瓶颈：以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更弱小的计算力，使得运算更快，同时在集群上成功的散布式计算协助人工智能模型可以在更大的数据集上运转。

机器学习算法取得严重打破：以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等范围的准确性取得了飞跃性的提高。

社会了解与接受水平普遍优化：随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo等少量热点言论事情影响，全社会对人工智能的态度已逐渐从疑心、恐惧转变为猎奇、接受和认同。

物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的开展基础

物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的开展提供了其所要求的关键要素。 物联网为人工智能的感知层提供了基础设备环境，同时带来了多维度、及时片面的海量训练数据。 大数据技术为输入数据在贮存、清洗、整合方面做出了奉献，协助优化了深度学习算法的性能。 云计算的大规模并行和散布式计算才干带来了低本钱、高效率的计算力，并降低了计算本钱。

人工智能产业开展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前关键分为两类：专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术运行的公用型人工智能企业。 通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在启动规划，短期内没有明白的技术打破前景。 公用型人工智能企业数量众多，但其开展依然受制于要求人工标注的数据限制。

运行方向方面

从运行方向过去看，金融、医疗、汽车、批发等数据基础较好的行业方向运行场景目前相对成熟，相关方向企业的融资热度也较高。 以智能驾驶范围为例，谷歌、网络、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷繁参与；人工智能在金融范围的智能风控、智能投顾、市场预测、信誉评级等范围都有了成功的运行；在医疗范围，人工智能算法被运行到新药研制，提供辅佐诊疗、癌症检测等方面都有打破性进度，凡此种种，不一而足。

地域开展方面

纵观全球人工智能产业的开展，我们可以发现：全球抢先的创新高点散落在各个国度，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。 人工智能技术自身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的开展不再受限于国度或地域。

借助于良好的人才基础、庞大的运行市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的开展势头良好，在全球处在优势抢先位置。 中国的人工智能企业数量、专利开放数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。 在国际，计算机视觉、服务机器人、自然言语处置方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。 北京、上海、深圳作为国际人工智能创新的洼地，其相关企业数量占据了国际企业总数的近80%。

人工智能未来开展的预测

我们以为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研讨机构开展的关键方向。 同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监视形式下取得的惊人提高充沛表现了此方向的热度。 常年来看，通用型人工智能的开展将依赖于对人脑认知机制的迷信研讨，其开展前景目前尚处于无法预测的形态。

在商业运行方面，短期内，公用型人工智能将会在数据丰厚的行业、运行场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得普遍的运行。 常年来看，正如国际人工智能范围著名学者Michael 所说，人工智能技术将能在边沿本钱不递增的状况下将特性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定运行场景运行到愈加普世化的情形。

编辑 Yibin.P

介绍阅读

#特斯拉 更新#AI芯片 ，#AI5 横空出生，HW4.0或已被丢弃，算力无足轻重 #HW5.0 @佐思汽研

特斯拉在2023年终揭露了其第二代FSD芯片，设计成功时期大约在2020或2021年。 这款芯片经常使用第二代FSD芯片，在存储系统上更新为GDDR6，其带严惩约336GB/s或更高，比英伟达的Orin强1.5倍到2倍。 但是，HW4.0的存储和算力在2022年底末尾无法满足大模型的需求，特斯拉末尾设计第三代FSD芯片。 在2023年5月，特斯拉CEO马斯克访问三星，确定第三代FSD芯片由三星代工。 马斯克将这款芯片命名为AI5。 马斯克选择三星作为代工厂的要素是特斯拉的德州总部与三星的德州工厂距离较近，而台积电的亚利桑那州工厂投产日期一再延后，从2022年延后到2025年，并且台积电的多少钱远高于三星。 2024年6月中旬，马斯克在股东大会上泄漏，HW 5.0将被称为「AI 5」，估量在大约18个月后，即2025年12月左右推出。 马斯克表示，AI5的性能将是HW 4.0的10倍，而HW 4.0的性能曾经比HW 3.0高5倍。 同时，AI5的功耗会到达800 W左右，而HW 3.0和HW 4.0的功耗约为200 W。 马斯克泄漏，AI5芯片的性能优化大部分来自于存储系统的优化，而不是算力的优化。 在大模型时代，存储远比算力关键，性能优化的大部分来自存储系统。 英伟达的GPU架构实践上变化微乎其微，性能的优化关键来自于存储系统的优化。 AI芯片的竞争关键就是存储和制造工艺的竞争。 思索到马斯克曾经表示要将特斯拉打形成一个AI公司而非汽车公司，同时马斯克旗下的xAI也在打造大模型Grok，还有马斯克的人形机器人，加上任斯克把AI5和数据中心放在一同论述，AI5是一个通用芯片，不只能用于汽车，也能用于数据中心，也能用于机器人，既可以做大模型训练，也可以做推理。 AI5大约率会延续Dojo D1的路途，但不再经常使用台积电极端昂贵的InFO-level system-on-wafer工艺，而是经常使用三星的4纳米工艺。 AI5的算力或许会到达1448TOPS@INT8，功耗约为800瓦。 AI5的本钱肯定大幅度参与，由于芯片的制形本钱关键取决于制造工艺，而7纳米以下，制造工艺的改良对本钱的降低简直没有任何作用，反而会提高本钱。 大模型时代，存储容量要求大幅度优化，HW5.0至少要求64GB的RAM，甚至是128GB。 功耗的大幅参与也会参与很多本钱，HW5.0系统配件多少钱或许超越1万美元，甚至更多。