Raspberry Pi 5 是一款小而强大的计算机，在科技爱好者和工业公司中颇受欢迎，现在它也是一款人工智能计算机。该公司刚刚发布了AI Kit，这是一款价值 70 美元的扩展套件，带有神经网络推理加速器，可用于本地推理。

对于这个新的扩展模块，Raspberry Pi 正在利用其 HAT+ 扩展卡。HAT 是"Hardware Attached on Top"的缩写，公司一直用它来表示可以安装在普通 Raspberry Pi 上的扩展卡。

人工智能技术旨在模仿人类的行为、智力甚至情感。这些技术可以执行复杂的任务，如解决问题、根据数据输入做出决策、识别和解释视觉信息，以及理解和响应书面和口头语言。

在商业领域，人工智能(AI)已广泛应用于各个行业，并展现出其提高效率、创造力和决策能力的能力。让我们来看看企业运营的十大AI技术：

微软微软宣布推出一款专为人工智能设计的全新 Copilot+ PC，使用Arm架构的高通处理器。ARM 成就了 AI PC。

2012年，三星发布了第一款采用Arm架构的Chromebook，这款电脑搭载了三星Exynos 5250芯片。

在 NVIDIA GTC 2024 主题演讲中，黄仁勋推出了Blackwell B200 张量核心芯片，这是该公司最强大的单芯片 GPU，拥有 2080 亿个晶体管，Nvidia 声称该芯片可以将 AI 推理运营成本（例如运行ChatGPT）和能耗比前辈H100降低多达 25 倍。该公司还推出了 GB200，这是一款“超级芯片”，结合了两个 B200 芯片和一个 Grace CPU，可提供更高的性能。

这一消息是 Nvidia 年度 GTC 会议的一部分，该会议将于本周在圣何塞会议中心举行。英伟达首席执行官黄仁勋周一下午发表了主题演讲。“我们需要更大的 GPU，”黄仁勋在主题演讲中说道。他说，Blackwell 平台将允许训练万亿参数的人工智能模型，这将使​​当今的生成式人工智能模型相比之下显得很初级。作为参考，OpenAI 于 2020 年推出的 GPT-3 包含 1750 亿个参数。参数数量是 AI 模型复杂性的粗略指标。

《哈佛商业评论》在 2017 年发表过一组大创意系列文章，包括Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee写的《真实的人工智能》。在那个仅有AlphaGo战胜人类围棋选手一条关键词新闻的年度（而不是“人工智能元年”或者今天），这篇文章对人工智能的分析值得回顾。

250多年来，经济增长的根本动力一直是技术创新。其中最重要的是经济学家所说的通用技术——这一类别包括蒸汽机、电力和内燃机。每一个都催生了互补性创新和机遇的浪潮。例如，内燃机催生了汽车、卡车、飞机、链锯和割草机，以及大型零售商、购物中心、越库仓库、新的供应链，而且，当你想到这一点时，郊区。沃尔玛、UPS 和 Uber 等多元化公司都找到了利用该技术创建有利可图的新商业模式的方法。

在世界工业机器人业界中，以瑞士的ABB、德国的库卡（KUKA）、日本的发那科（FANUC）和安川电机（YASKAWA）最为著名，并称工业机器人四大家族。四大家族在各个技术领域内各有所长，ABB 的核心领域在控制系统，KUKA 在于系统集成应用与本体制造，发那科在于数控系统，安川在于伺服电机与运动控制器领域。参看OFweek文章《工业机器人四大“豪门”到底哪家强？》。

ROS全名 Robot Operating System，即机器人操作系统。一家名为Willow Garage的公司，对斯坦福人工智能机器人项目中的软件系统进行了扩展和完善，在2007年推出了ROS。2013年，ROS被OSRF开源机器人基金会（Open Source Robotics Foundation）接管。

2023年7月21日，拜登总统谈到了七家公司为管理人工智能风险所做的承诺。

就在 Meta 公布了新一代开源大语言模型 Llama 2 三天之后，公司高层就和Amazon、Anthropic、Google、Inflection、Microsoft 和 OpenAI 等七家在 AI 行业中的巨头和炙手可热的创业公司管理人员， 2023 年 7 月 21 日再次聚首美国白宫，共同签订了一份自愿承诺书（Voluntary Commitments），就 AI 技术和研发的安全、透明、以及风险等做出 8 大承诺。

大型语言模型如GPT-4、Google Bard等正在引领新一轮的技术革新。这些模型在许多任务中都表现出强大的性能，包括文本生成，情感分析，文本理解等。然而，使用这些大型语言模型往往需要联网访问，依赖于强大的GPU计算能力，且成本高昂，这给普通用户和小型开发团队带来了巨大的挑战。

为此，Nomic AI推出了GPT4All这款软件，它是一款可以在本地运行各种开源大语言模型的软件，即使只有消费级CPU也可以训练和部署目前最强大的开源模型。GPT4All将大型语言模型的强大能力带到普通用户的电脑上，无需联网，无需昂贵的硬件，只需几个简单的步骤，你就可以使用当前业界最强大的定制开源模型。