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谷歌人工智能布局（谷歌人工智能布局包括哪些）
发布时间：2023-04-18 16:21:22
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于谷歌人工智能布局的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、谷歌TPU是什么意思 专为人工智能打造的算力神器
说起人工智能，大家一定都会有所耳闻，其实各个企业或者国家之前关于人工智能的竞争，归根到底是算法和算力的竞争，这篇文章就跟大家聊聊谷歌专为人工智能开发的TPU！
TPU项目开始于2014年，简单来说两个原因： 1. 计算任务不同了， 深度神经网络开始兴起，矩阵乘加成为重要的计算loading。 2. CPU和GPU太贵了，Google需要找便宜的方法，要降低TCO。所以要自己搞芯片的想法就出来了。
简单地说，它是谷歌在2015年6月的I/O开发者大会上推出的计算神经网络专用芯片，为优化自身的TensorFlow机器学习框架而打造，主要用于AlphaGo系统，以及谷歌地图、谷歌相册和谷歌翻译等应用中，进行搜索、图像、语音等模型和技术的处理。
区别于GPU，谷歌TPU是一种ASIC芯片方案。ASIC全称为Application-Specific Integrated Circuit（应用型专用集成电路），是一种专为某种特定应用需求而定制的芯片。但一般来说，ASIC芯片的开发不仅需要花费数年的时间，且研发成本也极高。
对于数据中心机房中AI工作负载的高算力需求，许多厂商更愿意继续采用现有的GPU集群或GPU+CPU异构计算解决方案，也甚少在ASIC领域冒险。
实际上，谷歌在2006年起就产生了要为神经网络研发一款专用芯片的想法，而这一需求在2013年也开始变得愈发急迫。当时，谷歌提供的谷歌图像搜索、谷歌照片、谷歌云视觉API、谷歌翻译等多种产品和服务，都需要用到深度神经网络。
在庞大的应用规模下，谷歌内部意识到，这些夜以继日运行的数百万台服务器，它们内部快速增长的计算需求，使得数据中心的数量需要再翻一倍才能得到满足。然而，不管是从成本还是从算力上看，内部中心已不能简单地依靠GPU和CPU来维持。
神经网络算法一直在演变和发展，这套方法的理论还不成熟，应用场景也会在未来几年发生巨大的变化。大家可以想象一下安防、无人机、智慧大楼、无人驾驶，等等等等。每一个子领域都有 系统/功耗/性能 一系列问题和各种权衡。一方面，是算法多变的情况下，如何发掘计算的内在并行性，又给上层程序员提供一个高效的编程接口，是一个很重要很实际的问题。
综合以上信息，TPU是谷歌搞出来的一个专用芯片，国内的芯片公司在搞ASIC挖矿，谷歌在搞ASIC训练人工智能，如果之后人工智能在各个领域发力，tpu也表现良好的话，以后的电脑上说不定就得加上这个硬件！
二、谷歌在中国开设人工智能中心法媒称想利用中国人才？
参考消息网12月14日报道 法媒称，谷歌公司13日宣布将在北京设立新的人工智能研究中心，以利用中国在这个前景美好的技术领域中的人才储备。
据法新社12月13日报道，人工智能——尤其是机器学习——已经成为美国科技巨头谷歌、微软和脸书网以及它们的中国竞争者阿里巴巴、腾讯和百度密切关注的领域：这些企业力图掌握许多人心目中代表未来的计算技术。
报道称，人工智能研究具有促进自动驾驶汽车与自动化工厂、翻译产品、脸部识别软件以及其他技术开发的潜力。谷歌在北京开设着重进行基础研究的研究机构的举动，其意图在于罗致中国的人工智能人才。中国的人工智能人才的研究能力被广泛认为与美国并驾齐驱。
报道称，领导这个新中心的研究者李飞飞在谷歌官网的一篇博客文章中写道：“2015年中国作者贡献了排名前100的人工智能刊物上所有文章的43%。我们已经聘用了一些顶级专家，并将致力于在今后几个月内组建起团队。”
李飞飞指出，中国工程师是过去3届ImageNet挑战赛优胜团队的骨干人群。ImageNet挑战赛是一项检验哪一种计算技术更擅长识别图像并对它们进行分类的国际人工智能竞赛。
报道认为，中国的庞大人口和高超的数学和理科教育水平培养出了大量工程人才。谷歌公司的发言人塔杰·梅多斯说，谷歌在中国拥有两个办事处，其600名员工的大约一半从事全球产品开发。该公司的中国职位布告牌显示在人工智能领域有大约12个空缺职位。中国研究中心将加入谷歌公司设在硅谷总部以外——包括在纽约、多伦多、伦敦和苏黎世——的其他研究设施的行列。
三、谷歌：用数据和人工智能构建供应链没问题
如果在过去两年的所有动荡和创新之后，我们没有走向某种新常态，而是走向一个不再常态的时代怎么办？
“供应链专业人士每天都需要解决巨大的挑战，”Google Cloud 供应链和物流董事总经理 Hans Thalbauer 在我们最近的供应链和物流聚焦活动中指出。塔鲍尔列举的问题包括大流行病、消费者需求、劳动力短缺、气候危机、地缘政治不稳定和能源短缺带来的变化。
“问题是，这不仅仅是一个短期问题，我们认为这是一个长期的系统性问题，”蒂尔鲍尔说。“有一个大问题，那就是：全球贸易将如何变化？它真的在转化和转化为新事物吗？全球贸易会继续保持原样吗？”
就连白宫的专家此时也在问这些问题。在供应链和物流聚焦的同一天，总统经济顾问委员会发布了他们的年度报告，其中有一章专门讨论供应链。他们在其中指出，曾经不为人知、理想情况下是不可见的供应链“进入了餐桌对话”。并且有充分的理由。经济学家写道：“由于外包、离岸外包和弹性投资不足，许多供应链变得复杂而脆弱。” 也不是只有他们一个人担心物流的未来。
无论结果如何——更加全球化或本地化、更加自动化或非中介化、更加敏捷或脆弱——最可能的结果之一是更加依赖技术，尤其是数据，以帮助处理即将出现的所有中断和中断。
该领域的领导者，包括家得宝、Paack 和 Seara Foods，正在几个关键领域发现机会：端到端连接数据；平台访问和共享信息的能力；以及预测分析在问题出现时甚至出现之前缓解问题的重要性。
公司一直在寻求从工厂到仓库再到商店再到前门以及介于两者之间的所有点的可见性。了解所有这些的挑战和必要性都在于，随着数据的增长以及我们的能力随之增长，复杂性也随之增加。它的规模是人类无法管理的，这使得数据的重要性，分析和人工智能都变得更加重要。
家得宝在这些日益增长的相互依存关系中占据了前排座位——尤其是在为相互竞争但又互补的客户提供服务方面。
大流行带来了意想不到的机会，因为飙升的房屋价值、可支配收入和寻找（留在）家庭项目的 DIY 者的结合导致从木材到棚改办公室再到车库门的所有东西都挤满了人。空货架会导致顾客生气。
Home Depot 的 IT 供应链副总裁 Chris Smith 解释说，在这种情况下，Home Depot 不仅要与房主和租房者竞争，而且还有越来越重要的承包商甚至大型开发商基础。两者都倾向于需要不同的材料、不同的规模、不同的购物方式，而这些需求在大流行期间只会扩大。
无论物流的未来是什么样子——更加全球化或本地化，更加自动化或去中介化，更加敏捷或脆弱——最可能的结果之一是对技术的更大依赖。
“我们确实拥有所谓的全渠道算法。” The Home Depot的 IT 供应链副总裁 Chris Smith 。“这真的是将客户的偏好与我们对产能、分类、库存可用性的理解结合起来，将所有这些结合在一起，并说：我们如何最好地满足客户的承诺，并最有效地利用我们的供应链？那么我们从哪里实现它，在哪里有可用的库存，以及我们如何以对我们来说最经济的方式做到这一点，同时仍然满足客户的承诺，”史密斯说。
Paack是一家服务于英国、西班牙、法国、葡萄牙和意大利的最后一英里交付初创公司，同样也在挑战实现的极限。该公司专注于整合来自司机、客户、传感器、天气等的大量数据，以确保有保障的交付。到目前为止，他们的成功率接近 98% 的准时交付，并使用特殊的调度工具确保客户可以收到他们的包裹。
使用 Google Maps Platform 的Last Mile Fleet Solution等解决方案，Paack 可以实时管理司机和客户。
“我们可以收集的信息粒度包括驾驶员路线与计划路线有效遵循的路线，他们改变方向的能力，因为我们可能在当地知道更好的出行方式，来自客户的通知Paack 的首席产品和技术官 Olivier Colinet 说：“我们希望新手司机成为最有效率的司机，而这第一步让我们能够做到这一点。”
Paack 的成功体现了为客户和员工构建强大平台以及利用现有平台（如谷歌地图）来支持您自己的平台的力量。
在地球的另一端，世界上最大的肉类供应商正在寻求为成千上万的牧场主和农民提供自己的平台。Seara是一家总部位于巴西的猪肉、鸡肉和鸡蛋供应商，隶属于全球JBS 集团，于 2021 年 7 月推出了其 SuperAgroTech 平台。
尽管该计划已经发展多年，但在全球粮食供应的关键时刻几乎不可能出现。食品行业已经在应对与大流行相关的短缺和停工，然后是乌克兰战争的溢出效应。
“总的来说，整个供应链都受到了影响，运营必须适应新的工作条件，”Seara 创新和战略总监 Thiago Acconcia 说。“因此，在农场和田间，同样的情况不断重复，这个数字在线平台的创建在赋予农民自主权时作为促进者进入，为他们提供数据输入和数字通信。” 这是农民与 Seara 以前从未有过的连接水平，反之亦然。
该技术在发布时已部署到 9,000 多个农场。通过一系列物联网传感器、监控设备以及来自农民、运营商和 Seara 数据的数据输入，团队可以跟踪大量结果。其中包括产量、动物 健康 、利润，甚至环境和 社会 影响，这些对消费者来说正变得越来越重要。
最终目标是实现农场 100% 的数字化管理。
此类平台还提供了以前很少享受的可见性和连接性，以及数据收集、分析和洞察力在平台上重新付诸行动之间的良性循环。在一个不可预测的世界中，这种整合变得至关重要。
随着公司的数字战略通过集成数据和强大的平台发展，最令人兴奋的机会之一出现在预测分析周围。
虽然展望未来仍然是科幻小说（至少目前如此），但人工智能、云计算甚至新兴的量子计算正在提供强大的方法来更好地揭示趋势、建立联系并预测机会和中断。
Home Depot 已经研究了如何使用消费者数据和人工智能快速调整其数字商店，以创造更好的体验，并解决供应链问题。Home Depot 的 Chris Smith 指出了一个缺货设备或工具的清单，例如，它将迅速提供其他地点或物品作为方便的替代品出售。
“我们可以通过许多不同的方式应用机器学习来做出更好、更快的决策，无论是在我们如何支持通过我们的供应链移动库存，还是我们如何了解支持客户的可用能力，”史密斯说。“通过自动化，从我们的配送中心到我们的预测和补货系统，我们将继续寻找可以优化和自动化的地方，以做出更好的决策。”
对于 Paack 来说，预测可能以交通或风暴的形式出现，甚至是回头客是否可用的可能性，而无需提示他们。
在 Seara，数据和分析的作用不仅对业务至关重要，而且对世界的活力至关重要。由于气候、供应链、全球冲突、移民和其他问题继续限制粮食供应，预测问题可能是挽救作物与否的区别。
“我们开始通过人工智能工具创建高级分析，不仅可以通知实时问题，还可以预测在不久的将来会发生什么，”Acconcia 说。“我们谈论的是世界粮食，而 SuperAgroTech 有责任养活世界，克服这些最大的挑战。”
四、人工智能未来的发展前景怎么样呢？
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：
全球人工智能行业市场规模情况,欧洲人工智能市场投资情况,美国人工智能市场投资情况,欧洲人工智能市场投资情况,日本人工智能市场投资情况,全球人工智能行业整体发展趋势
1、 人工智能行业规模巨大
当今，全球科技界最炙手可热的名词莫过于“人工智能”，全球科技巨头诸如谷歌、微软、苹果、IBM、Facebook、英特尔等都将人工智能视为下一个技术引爆点，纷纷砸入巨额投资展开研发与竞争。谷歌把人工智能作为未来重大战略，全力开发“谷歌大脑”;Facebook斥巨资成立人工智能实验室;微软推出旨在探索人类大脑奥秘的人工智能系统“Adam”(亚当)，直接与“谷歌大脑”抗衡。
近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
得益于深度学习等AI技术的进步，以及Al在各个行业的深入应用，产业发展迅速。根据沙利文的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1917亿美元，初步估计2020年全球人工智能规模将达到2335亿元。
2、欧美国家投资规模波动上涨，日本相较欧美差距较大
欧洲人工智能处于领先地位，近年来，欧洲为推动人工智能的发展，欧盟制定了覆盖整个欧盟的人工智能推进政策、研究和投资计划，协同推进战略实施，确保在人工智能领域的全球竞争力。从2014-2020年的投资数量和投资金额来看，欧洲人工智能行业的投资规模呈上升的趋势，但近几年行业投资热度有所下降，相对而言保持稳定。2020年，欧洲人工智能相关投资事件为40起，投资金额达到39.72亿元。
美国在脑科学、量子计算、通用AI等方面超前布局，同时，充分依托硅谷强大优势，由企业主导建立了完整的人工智能产业链和生态圈，在人工智能芯片、开源框架平台、操作系统等基础软硬件领域全球领先。
从2014-2020年的投资数量和投资金额来看，美国人工智能行业的投资规模不断扩大。虽然2019-2020年投资事件有所减少，但投资金额却不断增加，单笔平均投资金额持续上升。2020年，美国人工智能相关投资事件为101起，投资金额达到429.23亿元。
日本的人工智能研究，首先是从大学校园里开始的。有日本机器人之父之称的早稻田大学教授加藤一郎，早在1970年代就开始研发人工肌肉驱动之下的下肢机器人。1990年代又研发出以液压和电机驱动的下肢机器人。而大阪大学智能机器人学教授石黑浩带领的研究小组，在2010年就开发出了可以模仿人类表情的女性替身机器人。在战略上，日本政府将人工智能定位为增长战略的支柱。
日本人工智能市场的投资规模远不如美国、欧洲和中国等国家和地区，其中日本人工智能企业数量较少也是其中影响因素。
3、全球人工智能将呈现螺旋式发展
未来全球的人工智能将呈现螺旋式发展，同时在人工智能应用快速普及的情况下，场景将呈现出快速整张的趋势。细分赛道中，机器学习、图像识别、智能机器人最具有发展潜力。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
以上就是关于谷歌人工智能布局相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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