大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下nature人工智能硬件的问题，以及和nature 人工智能的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. 关于人工智能，你了解多少？
2. 人工智能“退潮期”来了吗？
3. 您会为哪些人工智能产品付费?欢迎留下您宝贵的答案？
4. 人工智能材料

关于人工智能，你了解多少？

1、什么是人工智能

张诚（复旦大学管理学院教授）：

随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破，并结合强化的计算能力和大量数据的可得，它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值，换句话说，它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士，避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗，以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前伦理、规则约束或能力的不完全，尚无法代替人做决策，但已经可以作为人类决策的很好辅助和补充。

郁培文（复旦大学管理学院副教授）：

人工智能这一波的进步在于，科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系，从而大大提升了预测的准确度。然而，能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件：一，可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二，问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三，合适的数据。

2、人工智能的应用场景

胥正川（复旦大学管理学院副教授）：

以前说中国“缺芯少屏”，今天“屏”的问题，我们基本解决了，但“芯”的问题仍然没解决，是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术，最后都要用在应用场景上。

中国要想发展人工智能，要做到几点：1、要建立完善的AI应用的生态系统；2、政府要率先采用AI；3、要推动人工智能和传统行业的融合；4、对劳动力大军进行再培训，让他们承担新的工作，同时要构建完善的人才体系；5、建立伦理和法律的共识。

复旦大学管理学院联?首CxOTalk：

随着无人驾驶的到来，商业形态也会发生变化。我们平时的出行可以抽象成是一个点到点的移动。在这个移动过程中如果不需要关注驾驶本身，那我们在这个移动空间里面可以做什么呢？这有非常大的想象空间，也会引起商业形态上的很多变化。以后的停车场可能就会不一样，不需要那么多停车场，反正是无人驾驶，服务的时候在城市里面兜圈子，不服务了可以到郊区很大的停车场里面去。从社会效益来看，无人驾驶对交通事故的减少、环境生态的提高也是非常重要的。在美国，摩根斯坦利做了一个统计，如果无人驾驶真的实施，这个社会的收益总额将达到美国GDP的13%，这无疑是一个很大的市场。

人工智能“退潮期”来了吗？

架构没发展，只是训练数据因为硬件和网络的进步有了突破。就等于一个智障因为大量的训练，有了类似条件反射的进步，但终归还是个智障，因为他根本不知道自己的动作是什么意义，什么目的。

就等于阿尔法狗尽管赢了人类，但人类知道自己在下围棋，而阿尔法狗根本不知道自己在下围棋。

您会为哪些人工智能产品付费?欢迎留下您宝贵的答案？

你好，我是海鸟，下面为您解答会不会为人工智能产品付费的问题。对于这个问题，我的回答是肯定的。其实我们很多人都在有意无意的给人工智能产品付费，随着科技的发展，这样的付费场景更多。

首先我们普及一下什么是人工智能产品。我们生活中的人工智能产品分两种，一种是直接产品，它作为辅助工具出现在人们生活中，比如扫地机器人、医疗机器人、服务员机器人、翻译机等是最常见的人工智能产品形态；

另一种是间接产品，它集成在我们生活中的软件、硬件或者服务里。我们看不到它，但是它却无时无刻不影响着我们的生活，比如大数据技术、语言识别、图像识别、人脸识别、自然语言处理、工业制造机器人和专家系统都属于人工智能技术或者产品，通俗的说我们每天用的扫描支付、人脸识别、客服语音、语音导航或者微信语音转文字都属于人工智能的产品。

对于直接人工智能产品，我们是自己掏钱直接买。对于间接人工智能产品，看起来好像我们没付钱，但是它的收费其实已经包含在我们购买的服务或者产品里面。而有意思的是大部分人工智能技术都是ToB的，也就是说技术商没有把人工智能技术直接卖给消费者，而是卖给了厂商，厂商把这些人工智能技术融入到产品或者服务中。这种操作是付费模式就好比是税收，我们好像没有直接纳税，但是我们的税费都包含着产品里面。

所以对于题主这个问题就很容易理解了，我们买直接产品的时候付费了，买间接产品的时候也付费了，而间接产品的费用是我们不得不支付的。当然任何技术都是需要有人买单的，人工智能在促进社会发展的同时，开发这些技术的人也应该得到相应的酬劳，良性的互利才能导致技术的发展。

以上是我对问题的看法，欢迎留言讨论，喜欢请点赞关注。

人工智能材料

从光子学材料的创新角度研发智能器件对实现新一代绿色、快速和安全的AI技术至关重要。这个方向的研究内容包括：

1）光学智能感知材料，利用材料的光学记忆效应研发模拟人类感知功能的智能器件；

2）全光学习材料，研发高速度高准确率的光衍射神经网络，实现不耗电能的机器学习；

3）柔性光刻材料，瞄准未来碳基器件的超精细加工技术；

4）光学致动材料，达到从光信号到机械信号的高效多维可控的智能转换；

5）智能新能源材料，用于微型光电转换器件、高效储能器件和冷却器件。

目前人工智能纳米光子学中心已建成了世界顶尖水平的材料实验室，已购置了项目相关的喷涂机、手套箱、太阳光模拟器、量子效率测试仪、电化学工作站、拉曼光谱仪、方阻仪和紫外可见光谱仪等。

OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。