【新书尝鲜】周鸿祎：这将是未来人工智能生态圈的格局

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02 量子计算

普通计算机存储数据的方法是根据晶体管电路的状态，而量子计算则是根据粒子的量子状态，使用量子算法来进行数据操作。通过量子计算，可以大幅提升并行计算速度。不过遗憾的是，这方面还没有出现研究成果，谷歌曾经在2014 年开始研制量子级计算机处理器，他们希望为机器人提供一个可以像人一样思考的大脑。

03 仿生计算机

仿生计算机可以解决构建大规模人工神经网络的问题。普通的CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）处理神经网络的效率很低，并且在占地、散热和耗电等方面都存在问题。专门的神经网络处理器可以很好地解决这些问题。在国内，陈云霁团队研发的寒武纪神经网络计算机依据仿生学原理，相比于主流GPU，取得了21倍的性能和300倍的性能功耗比提升。

在图像、声音和面部识别系统变得越来越精准后，计算机也拥有了探察人的情感状态的能力，包括喜、怒、哀、乐、爱、恨、贪、痴等，并做出适当的反应。那么很多人会有这样的疑问：机器人能否拥有像一个正常人那样独立思考的能力？

关于这个问题，我曾经与著名的互联网预言家、《连线》杂志前主编凯文·凯利有过一次交谈。在凯文的思想里，未来的人工智能会产生自己的意识，这会为我们完全掌控它带来一定的困难，但不会形成毁灭人类的威胁。绝大多数的人工智能都只会是工业人工智能服务型电器。

我对360的战略规划就是全线硬件产品向人工智能看齐，从图像识别技术和大数据技术两个方向深度拓展。目前，我们已经在中国和美国成立了相应的技术研发团队，并且还相继进行了一系列并购。总的来说，360 在人工智能领域的整体规划可分为以下4 个层次：

（1）最基本的硬件层面，研发、升级可以在云上、端上进行深度学习的专用芯片；

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