2022 年 3 月 21 日，英伟达（NVIDIA）首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）以一场主题演讲拉开了 GTC 2022 的序幕，介绍了人工智能、数据科学、高性能计算、图形、边缘计算、网络和自主机器方面的最新突破。

演讲在硬件、系统软件、平台软件和应用程序四个层面推出产品，包括下一代 GPU——Hopper H100 及元宇宙协作平台 NVIDIA OVX Omniverse，将成为机器人开发的核心；自动驾驶芯片 Orin 将正式投产销售，新一代自动驾驶平台 Hyperion 9 和自动驾驶芯片 Atlan 也在计划中。

让计算机能听、能说、能看、能感觉，是未来人机交互（Human-computer interaction，HCI）的发展方向，其中语音已成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。目前，语音服务存在于各种场景中，包括实时会议记录、视频实时直播字幕、呼叫中心语音质检、实时会议记录等。

【AI商业评论】2021年AI技术变革的步伐加快，这一势能势不可挡，2022年将继续加速。IDC报告预测，2021年～2025年期间，全球人工智能年复合年增长率接近24.5%。从技术维度看，根据全球知名编程语言社区TIOBE指数，人工智能主编程语言Python在2021年可谓“轰轰烈烈”，它超过Java成为世界上最受欢迎的语言。全球知名数据科学平台Anaconda分析师表示，“Python将继续滑入我们的生活”。

2022年，硬科技时代拉开帷幕，一起看看图领奖获得者Yoshua Bengio、前百度AI研究院院长吴恩达、Meta AI研究中心主任Joelle Pineau等专家们认为人工智能世界接下来会发生什么：

从无数的初创公司，一直到亚马逊、百度、英特尔和英伟达等大公司，许多公司为 AI 工作负载构建专用集成电路（Application-specific integrated circuit，ASIC）。

2021 年 8 月 19 日，特斯拉在 AI 日（Tesla AI Day，Youtube全程视频，那人从47分钟开始观看）上推出人工智能训练计算机 DOJO D1 芯片，D1 芯片是台积电在 7nm 半导体节点上打造的产品。该芯片包含超过 500 亿个晶体管，拥有 645mm^2 的巨大裸片尺寸。

出于对强人工智能潜在风险的担忧，时任 Y Combinator 总裁 Sam altman 与特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）在 2015 年共同创建非营利性人工智能研究团体 OpenAI，目标在于建立一个全新的深度学习智能系统，包括在这些年已经被证明的在图像识别、口语辨识翻译等领域的具体应用。

2019 年 7 月 22 日微软投资 OpenAI 10 亿美元，双方将携手合作替 Azure 云端平台服务开发人工智能技术。2020 年 6 月 11 日宣布了 GPT-3 语言模型，GPT-3 的目的是为了使用深度学习分类或产生人类可以理解的自然语言，微软于 2020 年 9 月 22 日取得独家授权。

6月9日，谷歌在《自然》杂志（Nature）上发表论文《A graph placement methodology for fast chip design》表示，它的新人工智能可在不到6小时内完成人类需几个月才能完成的芯片设计工作。该技术已被用于开发最新一代的谷歌张量处理单元（TPU），用于运行人工智能相关任务，也就是用AI设计AI芯片。

张量处理单元（Tensor Processing Unit，TPU），也称张量处理器，是 Google 开发的专用集成电路，专门用于加速机器学习。

引言

在过去几年中，人工智能算法取得了巨大的进步。它在我们日常生活中的应用越来越普遍，经常被用于分析文本或图片的内容，理解语音指令，并且效率常常比人类还高。2016年，AlphaGo算法在围棋比赛中击败了来自韩国的世界冠军李世石，而在10年前，没有一个专家预见它能取得这样的成就。但是，为了达到让人瞩目的表现，这些算法需要消耗大量的电能，远远超过我们的大脑完成同类任务所需的能量。举例来说，BERT是一种处理人类语言的人工智能算法，它的训练过程需要消耗数千千瓦时的电能。这相当于人类大脑运行6年耗费的能量。在能耗层面上，大脑的记忆、计算和学习过程比计算机要高效得多。我们有没有可能从大脑中获得启发，制造出表现更出色的设备？

答案是肯定的，我们或许可以利用电子的自旋做到这一点。

MathWorks 首席战略师 Jim Tung 在预测2021年人工智能的五大趋势时表示，第一大趋势就是人工智能会成为工程师和科学家的应用主流，行业里越来越多的工程师和科学家把人工智能应用在他们实际的产品以及研究中。