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。

浮点数是计算机上最常用的数据类型之一，有些语言甚至数值只有浮点型（如Perl，Lua）。常用的浮点数有双精度、单精度和英伟达提出的半精度。双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。

很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。考虑到深度学习的模型可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。

本文是《5 Solved end-to-end Data Science Projects in Python》的节选，介绍 5 个优秀的数据科学项目，既有适合初学者的项目，也有高级项目，它们都是运用Python实现的，通过这些项目你可以充分了解数据科学对于企业的价值所在。

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。

量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。量化投资的优势在于提高了我们分析的广度和深度，通过历史回测获取概率优势，同时自动交易过程可以规避人性中的诸多弱点。随着大数据和人工智能的发展，量化投资将成为市场的主流投资工具，并且将与传统的基本面分析和技术分析深度结合。

许多量化投资入门教程通常教授用 Python 通过爬虫从网络接口爬取股票数据，用 matplotlib 绘制 K 线和均线，基于 Numpy+Pandas+Matplotlib 进行数据分析，并用 sklearn 库的机器学习方法预测股票后市价格（如《基于股票大数据分析的Python入门实战》），但我们从 Python 使用现成数据源入手。以下主要介绍新浪财经的金融数据源，以及在 Python 中使用数据 API 和独立数据库的简要步骤。