第一次世界大戰前不久，由於鋼鐵和石油生產的擴大以及電力的發現，工業化進入了另一個階段。

快進到1980年代，您會看到數位電子的興起及其對社會的影響，這標誌著數字革命的起源。

基本上，在工業革命中，用蒸汽代替了人的肌肉。在下一個巨大進步中，蒸汽又被電力所代替。第三個鉅變是看到了計算機的引入。社會一直在依賴基於規則的智慧系統，而尚未優化完全的是使用的系統是可以學習的系統。

首先，重要的是要認識到，如今到達AI的旅程是漫長而曲折的，對這項技術發展的追求已經動搖，經歷了很多個“冬日”，看起來註定要進入死衚衕和失望，不過時間會改變它。

如今，情況因企業而異，甚至各國政府也在向AI研究與開發投資天量的資金。本質上，科幻電影中的情節正在被一個一個實現。

那麼，人工智慧的未來是什麼？我們現在所稱的“狹窄” AI是因為它已被開發用於執行一些小任務，例如幫助導航汽車的GPS系統，執行淘寶京東的商品推薦或面部識別等。

可以肯定的是，第四次工業革命已經開始，而人工智慧是這次技術革命萬物互聯的核心。

所有問題的解決需要的是耐心，而進步亦然。

2020年對於很多人而言都是永遠值得銘記的一年，突如其來的新冠疫情幾乎改變了每個人的生活，它不僅給人類的經濟造成了重大損失，也給人類的健康帶來了巨大的威脅。面對這難以對付的病毒，我們既看到了無數勇士的悲壯逆行，也看到了科技在整個抗疫鬥爭中所起到的關鍵作用，特別是其中的AI人工智慧技術——通過AI技術我們可以加速疫苗的研發；通過AI技術，在眾多醫療終端裝置以及大量的病人臨床資料中，我們能提煉出最佳的診斷方案，加速診斷的效率，提升診斷的效果。可以說，AI技術在這次關鍵的戰役中發揮出了重大的作用。

人工智慧已經深入醫療、教育、工業到能源、金融等各個領域。

因此並不意外，在2020年第三屆軟體定義儲存峰會上，英特爾提出的主題是“突破記憶體與儲存瓶頸 釋放人工智慧無限潛力”。畢竟在這場抗疫戰鬥中，英特爾不僅投入重金資助合作伙伴使用AI技術進行診斷、疫苗開發方面的研究，還推動AI科技在醫學檢驗、醫療物資生產、疫情推演等多個領域加速落地，英特爾深知AI人工智慧對人類的重要性。除了對抗新型病毒，AI人工智慧技術其實也深入了人類生活的各個領域。英特爾公司中國區非易失性儲存解決方案事業部戰略業務開發總監倪錦峰先生在峰會上談到：“從醫療、教育、工業到能源、金融等等，每個行業都在以數字化的方式來尋求主動變革，我們可以預見的是，在不遠的將來，整個社會對數字化的服務需求將不斷地激增”。

AI人工智慧技術

將給儲存產品帶來重大挑戰

人工智慧技術的資料管道主要分為採集、準備、訓練和推理四部分。每個部分需要讀寫不同型別的資料，工作負載也不盡相同。

“工欲善其事，必先利其器”，要想發揮出AI人工智慧技術的最大威力，需要企業構建強有力的IT基礎設施。這個設施不僅需要強有力的處理器、FPGA、GPU，也需要高效能的儲存裝置，否則就會如普通電腦一般，因為機械硬碟傳輸速度最慢，尋找資料的時間最長，往往會成為整個系統性能的瓶頸，即使是SATA/PCIe NAND SSD，很多時候也跟不上AI資料處理的需求。倪錦峰先生介紹到，無論用於哪個行業，人工智慧的工作實際上主要由採集、準備、訓練和推理四部分組成。每個部分需要讀寫不同型別的資料，工作負載也不盡相同，將給儲存裝置帶來較大的挑戰。

簡單地說，在整個人工智慧執行過程中，IO的需求是不可預測、複雜多變的，它讀寫的資料主要有三個重要的特點：

因此人工智慧技術對儲存效能的要求是很苛刻的，使用者總是希望裝置能滿足高吞吐量和低延時的需求，總是希望更多的資料能夠更加靠近處理器，以獲取及時的傳輸、執行，但使用者又會希望AI的基礎設施投資成本能在可控的範圍之內，可以說這是一個相互矛盾的需求

這是一個非常好的問題，作為一名科技從業者，我來說說我的看法。

首先，從當前人工智慧的技術體系來看，雖然人工智慧技術尚處在“弱人工智慧”時代，但是隨著大型科技公司紛紛開放自身的人工智慧平臺，人工智慧技術與行業領域的結合將為人工智慧的發展開啟一個巨大的價值空間，在模式的推動下，技術的發展也會獲得巨大的資源支撐，包括行業場景資源和人才資源等等，這會全面推動人工智慧領域的可持續發展。

但是，不可否認的是，當前人工智慧領域的研發依然困難重重，智慧由於對於應用場景有較高的要求，這在很大程度上降低了產業領域應用人工智慧產品的熱情，畢竟人工智慧的應用不僅僅是上一套裝置那麼簡單，還需要管理模式、運營模式和人才結構的全面調整，這對於資源整合能力比較強的大型企業來說，也存在巨大的挑戰。

雖然困難重重，但是當前人工智慧的發展前景還是非常廣闊的，原因有三方面，其一是當前的基礎場景已經有了巨大的改觀，這個基礎場景涉及到5G通訊、雲端計算、大資料和物聯網，隨著5G通訊的落地應用，人工智慧技術會獲得更多的支撐，所以說5G時代將全面開啟智慧化時代。從這個角度來看，5G就是人工智慧發展的重要出路之一。

其二是產業結構升級和新基建計劃的推動，當前整個產業領域都處在產業結構升級的大背景下，人工智慧作為產業結構升級的重要方式之一，比如會獲得更多產業企業的關注，這會全面促進人工智慧技術在行業領域的落地應用。

從當前人工智慧行業的發展趨勢來看，人工智慧與行業領域的結合是未來一個重要的發展方向，也是人工智慧技術的一個重要出路。從當前人工智慧技術與行業領域的結合情況來看，智慧城市、智慧醫療、智慧出現、智慧教育、智慧家居等一系列產業已經形成了一定的規模，未來這些領域的發展潛力還是非常大的，也會在一定程度上撐起人工智慧的價值空間。另外，當前的新基建計劃也把人工智慧放在了一個非常重要的位置上，這是一個重要的風向標，會指引更多的行業資源和社會資源進入人工智慧領域。

其三是當前人工智慧領域的人才培養規模正在不斷擴大，而且在人才層次方面也在不斷完善，這為人工智慧行業的發展提供了紮實的支撐。早期的人工智慧人才培養主要以研究生教育為主，當前一部分資源整合能力比較強的高校，也陸續在本科階段開設了人工智慧專業，這會全面促進人工智慧技術的落地應用。

我從事網際網路行業多年，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資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

我覺得一是要大幅度低成本的提升硬體效能，讓人工智慧能更加深入大家生活；二是要整明白目前最流行的深度學習的原理。

人工智慧是社會發展的趨勢，髒，累，亂，差，危險的活，誰來幹，特別是對年輕人來說，社會得發展總得有人來幹，所以要解決這個問題，確實人工智慧從一定程度上解決一些問題，但是現階段很多人工智慧還停留在實驗室，或摸索階段，羅馬帝國不是一天建成，但終究有一天回到來。要智慧，必須有優秀的機械硬體，牛逼的控制系統，高階的軟體演算法，智慧的感測器技術，視覺，觸覺，太多技術領域要攻關，相信國家越來越重視工人智慧應該有很大的期待！

我不認為目前人工智慧遇到了瓶頸。其實這些做人工智慧的企業很清楚自己在做什麼，自己的發展方向在哪，自己要做什麼型別的人工智慧技術。可能目前很多技術還沒突破，也有可能是現在侷限於硬體設施，剛理倫常等等。但是這種能改變人類命運的技術是要有很久很遠的路要走的，可能一百年都不止。因為人工智慧初級是要解決一些人類不能解決的問題，然後利用技術實現用人工智慧去層層突破人類侷限。突破一個就會有更多的不可能變成可能，以此類推，一切不可想象的事都會迎刃而解。

因為智慧的主力神經網路只有分類功能，分類過程不可逆，沒辦法儲存資訊。現在誰把資訊生成做好了機器智慧馬上就能出來了。

意識是記憶和模擬的閉環，做到這步就有智慧了，就是真的智慧了