人工智能会使哪些行业受益
作为一家开发微处理器和相关软件的公司，Nvidia业绩连创新高。上个季度，这家公司收入增长55％达到22亿美元。
2016年是人工智能爆发的一年，借着这股东风，在过去12个月里，Nvidia公司股价几乎翻了两番，令人惊叹。
Nvidia的成功很大一部分要归因于他们的芯片产品：图形处理单元（GPU）。GPU也可以理解为显卡，可以让电脑在玩游戏时表现的更出色。然而现在GPU有了一个新的用武之地：闹汪为人工智能（AI）程序提供所需的大量计算能力，特别是在数据中心里。
这些芯片销量非飞涨（如图所示），是信息技术长期转型的最明显标志。由于摩尔定律的减慢（目前芯片的计算能力大约每两年翻一番），以及云计算和AI的快速崛起，处理器市场正在重构。这对半导体产业及其霸主英特尔，产生了深远的影响。
过去的日子对英特尔来说，简直顺风顺水。无论个人电脑市场还是服务器领域，英特尔生产的中央处理器（CPU），可以胜任几乎所有的“工作负载”。因为制造了强大的CPU，英特尔掌控了个人电脑市场80％的份额，以及几乎完全垄断服务器市场。
过去一年，英特尔的收入接近600亿美元。
尽管如此，CPU的更新换代速度，已经无法满足需求。机器学习和其他AI应用，需要大量的数据，对数据处理能力的需求比几年前整个数据中心的消耗还多。所以英特尔的客户，例如Google和微软以及其他大数据中心运营商，正在选择来自其他厂商越来越专业的处理器，甚至开始自己设计处理器。
Nvidia的GPU就是一例。这个产品最初被设计用来执郑弯衡行交互式视频游戏所需的大规模复杂计算，也就是给大型游戏加速。GPU有数百个专门用于计算数据的“核心”，所有的核心都是并行工作。而CPU只有几个核心，顺序地处理计算任务。
Nvidia最新的处理器有3584个核心，而因特尔服务器CPU最多有28个。
Nvidia开发了一种称为CUDA的编程架构，帮助客户为不同的任务对处理器进行编程。CUDA能够让GPU解决复杂的计算问题。所以当几年前云计算、大数据和AI开始崛起之后，能够满足需求的Nvidia芯片简直堪称生逢其时。
每一个互联网巨头都在使用Nvidia出品的GPU，驱动他们各自的AI服务在大量数据中进行挖掘，无论是医学图像或是人类语音等等。Nvidia来自数据中心运营商的销售收入，在过去一年增长了三倍，达到296亿美元。
然而在众多的专用处理器中，GPU只是其中的一种。随着云计算公司为了保持领先优势，不断提高运营效率而混合和匹配芯片，处理器的范围正在扩大。
目前看来，Nvidia的技术成长空间还有很多。
因为Nvidia正在转型成为平台公司而不是硬件公司，GPU会是它的核心但是不是全部，它要做的是围绕GPU的一个平台、一个生态。与GPU配套的各种设施，例如开发平台、开发者社区和包络编程语言在内的开发工具也非常重要。举例来说，在笔记本PC市场，其实ARM的处理器性能完全可以和Intel相抗衡，但是为什么基本没有笔记本电脑用ARM的处理器？就是因为ARM在笔记本PC上没有任何生态。一旦平台和生态做起来，即使它的技术发展不像原来那么生猛，我相信Nvidia的商业价值仍然可以得到保证。
Nvidia可能会面临的最大风险在于，它现在的股价完全由人工智能来支撑，但人工智能的应用会不会像投资者想象中发展的那么快是存疑的。其实非常明显现在人工智能的应用有很大的泡沫，大家预期它在一两年之内会起来。但是如果它在一两年之内没有起来或者说某些应用没有能真的落地，那时候投资者可能会有些反冲。现在是一个overshoot，发现没有达到预期之后就会有一个undershoot，几次震荡之后慢慢回到理性估值。
英特尔近年来专注于制造更强大的CPU，而不是生产ASIC或FPGA。
人们普遍认为，传统的处理器不会很快失去地位：每一台服务器都需要它们，无数应用运行在它们之上。英特尔的芯片销售还在增长，不过Gartner的IT咨询师Alan Priestley认为，加速芯片的高速增长对这家公司来说是个坏消息，在这些芯片上完成的计算越多，在CPU上运行的就越少。
英特尔的一个对策，是借助收购来追赶。2015年，英特尔以167亿美元的价格收购了FPGA生产商Altera；8月，又花了4亿美元收购了Nervana，这喊做是一家成立仅3年的创业公司，开发从软件到芯片的专用AI系统。
英特尔说，他们把专用处理器视为机会而非威胁。英特尔数据中心业务主管Diane Bryant说，新的计算工作往往是先在专用处理器上进行，随后被“拉进CPU”，比如说加密，这项计算也曾用单独的半导体组件来处理，但现在只是英特尔CPU上的一个简单指令。英特尔CPU几乎占领了全球所有处理器市场，对于企业来说，在加速芯片上运行AI等新型计算工作意味着额外开销和更高的复杂性。
英特尔已经在为这样的融合而进行投资。今年夏天，它将开始销售代号“Knights Mill”的新处理器，来与Nvidia竞争。同时，英特尔也在开发另一款芯片，名叫“Knights Crest”，这款芯片融合了Nervana的技术。从某种意义上讲，英特尔也希望能将Altera的FPGA融合到自己的CPU之中。
可以预见的是，竞争者们对未来有着不同见解。
Nvidia认为，他们已经有了自己的计算平台，很多公司用他们的芯片来开发、运行AI应用，他们也为其他类型的程序创造了软件基础设施，用于可视化和VR等领域。
计算巨头IBM也在试着抢英特尔的生意。2013年，IBM开源了自己的处理器架构Power，把它变成了半导体行业某种意义上的公共资产。专用芯片的制造商更容易将自己的硬件同强大的CPU结合在一起，而IBM掌握着平台发展方式的话语权。
这很大程度上依赖着AI如何发展，如果AI没能在几年内带来很多人所期待向往的变革，英特尔的机会还不错；但是，如果AI能在接下来的十几年中继续影响各行各业，其他处理器就有着更大的胜算。IDC市场分析师Matthew Eastwood这样表示。（综合整理）
如何应对a
摘来自要本文对智能泵进行了综述，重点介绍了智能泵的节能、全寿命成本、智能及经济效益等。关键词智能泵节能智能成本效益智能泵(IntelligentPump360问答s)是具有一定的计算机处理能力范，可以部分替代人工智力的泵或泵系统的总称。随着科学技术的发展，特别是计算机和信息技术的迅速发展，传统的泵制造业已向着节能化、智能化、现代化的方向发展。应该说，在泵的设计、制造、运行、维护众尼属著兰四洋粒以及选型、销售等各方面，都存在智能化的发展空间。但从目前看，智能泵最明显的优点是节能和自动控制，而最早提出智能泵需要的也是因为节能。一、泵的节能潜力泵是耗能的大户，据资料介绍，泵的耗电量约占全国总耗电量的20%，泵所配套的电动每快跟得线风按历呼答武机功率约占全国电动机总容量的45%。在石油和化工厂中，泵的耗电量则更高，分别达到59%和26%。因此，泵的节能是一项意义深远的大事。在我国蛋书司总专吧永钱车头盟，过去泵运转系统的能量损失很大，离心泵的调节，多采用阀门控制和启闭旁通等方法。据一份国外调查资料显示，在20个工厂运行的1690台泵中，其平均效率只有40%，有10%的泵效率甚至只有10%。以上数字显示，在泵行业中蕴藏着多么巨大的节能潜力。假如全国所有在役的泵运言格路失转效率都能提高1%，则全年可节电44亿kW·h，折合电费38亿元(按上海市高峰时段工业用电0.865元/kW·h计算)。泵效率的提高包括二个方面：一是泵主机设计效率的提高。由于设计人员在进行曾触元输影产品设计时，已经好族获千方百计地提高主机在设计工况点的效率，因此提高1%的效率也是十分困难的。二是提高整个泵运转系统的效率。据一些资料介绍，将原来旁路调节改成变速调节后，整个泵系统的效率可以提高30%甚至更高。因此，智能泵的含义并非在智能泵本身，而在于泵的整个智能系统(Intelli送见gentPumpingSystems)。智能泵的出现，将离心泵的调节带入了现代化的模式，也质械降吗求家受略尽整成带来了崭新的管理概念，因此可以说是泵系统工程和袁负席阿防统唱触管理上的一次革命，也是泵业发展的必然趋势。由于离心泵的流量与转速的一次方成正比，扬程与转速的平方成正比，功率与转速的立方成正比，因此，若将离心泵的旁路调节改为转速调节，厂约反认距凯杀代外两其效果将非常明显。若流量减少10%～20%，则泵的参数大体如表1所示(未考虑性能曲线的影响)。但实际上离心泵受性能曲线的影响，当流量减少时，扬程将会升高，因此仍可维持工艺所需的扬程，而节能效果则会稍低于表1的值。其他调节方式的节能效果则介乎二者之间。江盐表1离心泵变频调节与旁通调节的比较序号调节方式变频调节局料使达将旁通调节1流量调节100%90%80%80%~100%2电机围讲史简理谁头压早转速n/(r/min)29502655236029503变频频率f/Hz504540504扬程变化H(%)1008164蒸写棉念1005耗电量变化(%)1007348100二、全寿命成本全寿轴顾终卷苗卫湖板低据就命成本LCC(LifeCycleCosts)，又答质译作“寿命周期成本”，是指从产品筹划到产品废弃为止整个过程所覆盖的成本。它既包括了生产者的视角，也包括了消费者的视角。但消费者从生产者手中将产品买过来，因此，产品成本加产品利润，再加上消费成本，就成了用户的全寿命成本。据“泵的全寿命成本”[1]一书的作者介绍，泵的全寿命成本包括设备初置费、运转费(即电费)、维护费和其它费用四部分。对于一个典型的中等规模的泵工业装置而言，其四部分费用所占的比例如图1所示。图1泵的全寿命成本四项基本费用图1的费用比例(工资、价格因素等)是参考国外的标准制作的。图中设备初置费只占总费用的10%。事实上，购买价格可能由于制造商的不同会有30%的差距，但对于一个使用期限超过15年的泵，设备初置费在它的全寿命成本中，往往是最少考虑的因素。对于维护费用常有不同的看法，图1中，维护费指备品配件费加人工费，它通常占到全寿命成本的25%~40%，因此，它对泵经济性的影响要比购买泵的初始费用更加重要。耗能费用是可以测试的，也可以按性能曲线测算，它所占的比例最大，在图1中达到45%，在有些资料统计中甚至高达70%。表2全寿命成本节约费用实际案例汇总表序号工业部门/应用案例节省方式节约费用投资回收期(年)全寿命成本节约的欧元1建筑业/空调单台旁通调节大型泵单台节流阀控制大型泵3台变速调节泵电费47，80070，4002造纸业/循环水泵安装2台不同条件的循环水泵电费0.5711，9003化工/冷凝液出口泵修正叶轮换新的小电机电费加维护费0.063.1107，0008，6004供水/配水站泵换一台正常效率的泵电费0.7121，0005废水/排污泵因减荷，3台大泵中有1台换成小的电费加维护费3.338，1006钢厂/水循环采取提高叶轮表面效率的措施电费0.425，8007化工/工艺出口泵取消辅助冷却电费和水费0.285，7008家用电器/天然水泵变频驱动电费0.5128，0009矿山/换泵马达换效率高的马达电费1.822，50010电厂/冷却水循环泵改变泵出口水力特性1未改动的原蜗壳泵2可调叶片斜流泵3可调进口导叶混流泵电费1.40.4—18，394，00014，518，00011建筑业/家用循环泵换小泵电费93012建筑/办公用循环泵改造电费10，70013化工/浆料软管泵高投入增加软管维护费0.8793014食品业/隔膜泵增添金属阀门维护费1.63400表2是根据欧洲若干工厂泵节能改造的实际统计数据制作的，从表2可以看出，泵系统的节能改造重点在运转费(电费)和维护费上，最初的投资或改造费用一般一年多就可以回收，最长的约三年多可以回收。三、泵的智能化泵的智能化应在二个方面努力，一是希望离心泵的效率曲线比较平坦，当流量发生变化时，效率的变化尽可能地少。但这方面的潜力非常有限，因此重点在操作运转方面。当外界工艺流量发生变化时，泵的智能系统应能及时地接收工艺参数变化的信息，迅速地进行自动化运算并将运算结果反馈到调节阀或变频器，准确地调节所需的阀门开度或电机转速，完成变工况应对。在所有的调节方法中，尤以变速调节最为节能。因此，泵的智能系统主要应包括下述套件：泵主机、变频电机、变频器、信号传感器、控制模块、可编程序控制器等。变频器VFD(VariableFrequencyDrives)，又称变频调速器，受智能运算反馈信息的控制，将输入频率为50Hz的交流电，逆变为相应赫兹(Hz)的电流输出。三相电机的变频范围为0-60Hz，单相电机的变频范围为40～70Hz。变速电机的转速n=60f(1—s)/P式中f——变频后的交流电频率，通常为40～50Hz。若取转差率s=0.007，电动机电极对数P=1，则80%～90%流量调节的频率分别为f=45Hz和40Hz(见表1)。可编程序控制器PLC，又称可编逻辑控制器，是一种数字运算操作的电子系统。它采用了可编程序的存储器，在内部执行逻辑运算，是一种以计算机为核心的自动控制装置，用以取代继电器，对各种机械或生产过程进行控制。智能泵的可编程序控制器可控制泵系统的运转、维护管理、预防汽蚀、诊断报警等。ITT高质泵公司的PumpSmart智能控制器(见图2)，是一种更为先进的综合控制器，已将控制模块、编程器等制作成整体，并设置好参数，一般不需要用户自己编程。典型的智能泵系统和监控原理如图2、图3所示。其对应的代号意义为：C—控制台，CM—控制模块，D—电动机，P—泵主机，PLC—可编程序控制器，T—信号传感器，VFD—变频器。智能泵系统的运行过程如下：当外界(工艺流程)的参数发生变化时(例如，因流量过大而引起出口压力降低时)，由装在进口(或出口)的进出口信号传感器T将信号传递给控制模块CM。控制模块由若干个集成电路模块组成，如电源系统模块CM1、数据采集模块CM2、驱动控制模块CM3、信息显示模块CM4、输入输出模块CM5等等。控制模块经过运算将结果显示在信号柜C(或控制柜)上并同时向变频器VFD发出调频指令，变速电机D接受调频指令后开始降速，泵(主机)P的出口流量逐渐减少，系统达到新的平衡。与控制模块相连接的还有可编程序控制器，可以预先存储泵的性能曲线、流体密度、控制参数等。在一般情况下，预存的参数不需作任何调整，当有重大参数改变时，则可重新编制预存的参数。泵的性能曲线呈抛物线状，一般使用其下降段，它是在泵设计或试验时获得的，可以用简单的数学模型将其分段编程。四、任重而道远的历程节能泵的开发和利用是全体泵业共同努力的结果，因此才有智能泵这样重大的突破。对此许多国内外公司做了大量的工作，例如，ITT高质泵公司就较早地向国内介绍并展出了智能泵的系列产品，提出全寿命成本的理念，大大地提高了泵系统运转的效率。石家庄易奥科技发展有限公司率先开发出“水泵变频调速的节电量计算及系统设计”，解决了节电量量化计算问题。还有许多个人也对节能泵的发展做出了贡献，如大连的李冬贵，发明了“工业流程智能泵”专利(国内专利号ZL01211714.5，国际公开号WO02/66835AI)。智能泵的迅速发展也依赖于变频技术的发展，因此也可以说智能泵是工业控制自动化在泵业中成功应用的一个实例。现在，在不同的技术领域有许多文章介绍泵及变频控制在工业上应用的实例，智能泵的利用是牵涉多个行业在用户应用的一项系统工程。这项系统工程所考虑的不仅是技术，更为实际和重要的应为经济效益和社会效益。现在，智能泵的技术性问题应该说不是“瓶颈”，不久前在上海举办的PSC2005第六届中国国际流体机械、通用设备展上，ITT高质泵公司展出的复式智能泵演示系统，向观众充分显示了ITT智能泵的先进性和可靠性。而令用户需切实考虑的则是投入和产出的比例，即因采用智能泵而增加的投资需要几年可以回收。笔者认为，对新建装置而言，比较科学的考虑是接受全寿命成本LCC的思考方式，对老装置改造而言，回收期则以低于2~3年为宜。另一个需要重大考虑的问题是社会效益，这实际上是国家的能源政策问题。据报道，2003年我国GDP占全球3.8%，但消耗全球能源却占到了11%。我国单位GDP能耗是美国的4.3倍、德国和法国的7.7倍、日本的11.5倍。我国能源专家呼吁，“我国经济运行仍是高投入、高消耗的粗放型经济增长方式，它带来了资源枯竭、环境污染等诸多问题，已经难以为继”。因此，在泵业这个巨大的能源管理空间上，深挖节能潜力，推广应用节能系统(智能泵)，不仅是企业的经济利益所在，也是作为国民对国家的一种责任。(选自《通用机械》2005年第9期)作者：全国化工设备设计技术中心站陈楚成；天华化工机械及自动化研究设计院陈宗华参考文献1“PumpLifeCycleCosts:AguidetoLCCanalysisforpumpingsystems”,EuropumpandHydraulicInstitute,2001
人工智能，未来竞争压力大不大？
人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。
