第一部分，背景
正文背景要描述的元素（呼应题目第1问项目信息的概述）大约450字左右。
1、概要叙述你参与管理过的信息系统项目（项目的背景项目规模，发起单位，目的，项目内容，组织结构，项目周期，交付的成果等），并说明你在其中承担的工作（项目背景要求本人真实经历，不得抄袭及杜撰)。
项目的背景：交代项目所处的国家或行业等外部环境背景；及发起单位的内部现状背景;表明需要启动此项目的理由。目的:简述项目建成后对企业或者社会带来的某些作用或影响。
项目规模：项目的总预算（或者中标金额）、参加的团队成员数等。
发起单位：可以是企业发起，也可以是某政府部门发起。（附带发起年月）除采购外，都指甲方发起，你是乙方承接。
组织结构：建议项目型、强矩阵、复合型等，可介绍下团队成员的角色及来自的职能部门等。
项目周期：叙述整个项目的工期，分阶段的也可以个性化介绍一下。
项目内容：介绍下项目的核心建设功能，涉及采购、集成的也可以提一下。
交付的成果：项目最终上线或交付了哪些整体结果。
你承担的工作：简述作为乙方项目经理角色，你整个周期做了哪些工作，论题涉及的领域着重点一下。
第一问括号内要求叙述的内容不完全固定，考试时要审题，如另有需要回答的都要写上。
上述内容的叙述顺序不强制，自行组合体现个性化，但要通顺；【背景、目的、周期、项目内容、组织结构这些字样都要有】但不要问答式地生硬回答，组织好语句要看上去像文章。

关于【项目选材】：
1、不要是纯采购、纯硬件集成项目，要有软件、数据库、网络等各部分综合集成的信息化项目。
2、首选亲自管理的，次选自己参与的，都没有则咨询朋友，最无奈则去采购网、招投标网找（判重概率会增加）。
3、名称中加上：某市、某部门、某行业、某集团等定位词:避免“智慧XX”、“ERP系统”等过于笼统名词。项目选择越真实，越个性化越好。尽量选相对高大上的，相对独特或专业性强的，相对接近现在的项目。如：
（可具备以下1点或多点特征来定位自己的项目名称）
一、选材行业较不常见、重复率较低的项目：
“某钢集团智能废钢验质系统”、"某市粮食竞价交易综合服务平台项目”
二、有较为专业概念名词的项目：
“某汽车主机场通用料箱动态租赁管理信息系统项目”、“某市气象局高时空分辨率气象监测预测系统”
三、行业有那么点高大上的项目：
"某省核电数字机器人运营平台项目”、“某航天科企航天器操控训练与考核管理平台”
四、涉及新概念的项目：
"某市产业经济态势感知管理平台”、“某大数据集团信创算力调度管理平台”
五、使用一些行业技术的项目：
“某市交通局基于5G+AI技术的视频监控救援云服务平台项目”
六、基于一些理论或准则的项目：
““某美业服务集团基于4P理论客源营销管理系统”
七、其他供参照的政府项目（统一原则是有地域、行业前缀，命名上不笼统，一眼能看出系统或平台管理的是啥）：
“某市卫健委医疗信息大数据管理系统”
八、其他供参照的企业项目（统一原则是有地域、行业前缀，命名上不笼统，一眼能看出系统或平台管理的是啥）
“某物流集团驿站综合业务无人化管理平台”

关于【项目的背景】、【目的】、【发起单位】：
1、没有固定格式，基于项目真实的情况，结合两者说明促成项目启动的内外因素及启动项目的理由。
2、不能过于简单，也无需过于冗长，一定注意要和最终启动形成明显的因果关系。
3、政府项目，发起单位的地域要马赛克，并明确到某部门，如“某市人社局”“某区卫健委”等。
4、企业项目，发起单位中公司行业保留，但具体名称马赛克，如“某汽车制造集团““某商业银行”等。
5、随便列举几个叙述语言框架（仅是抛砖引玉，不要照搬，自己语言个性化组织其他框架，避免判重）。

关于【项目规模】、【组织结构】、【项目周期】：
1、项目规模中，总预算或中标金额在150万~500万；如准备的项目金额过大，可只保留软件开发成本。金额过小，则艺术加工功能作用。金额精确到个位数或小数增加真实感（如总预算275万、中标金额352.5万等）。
2、项目规模中，如果写团队的组成规模，人力成本上不要出现较大偏差，以2万/人月去计算总人数和总工期后金额只能是总预算的一个百分比。团队组成结合组织结构，个性化描述分成哪些小组、有无特殊角色等。
3、项目周期中，工期控制在6个月~9个月，上线时间控制在考前半年到一年左右，发起时间控制在上述上线时间-工期。

关于【项目内容】、【交付的成果】：
1、项目内容，可以介绍一些使用到的新技术或行业技术，然后介绍核心的整体的高大上些的功能（不要单纯地XX模块，XX子系统这样的罗列，通顺的逻辑方式连成语句）。
2、交付的成果，简单说一下最终交付的内容（如交付了什么系统或平台、配套的硬件或物理设备、产品相关的使用文档、转移的知识等都可以写），顺便提一下交付后产生的社会或组织方面的效益影响等。

关于【你在其中承担的工作】：
你承担的工作中，不要写只参与了产品设计、或者开发这样实施性的工作，一定是负责类的工作描述。负责的工作不要太笼统地写“制订计划”、“沟通汇报”要真实结合项目本身，并强调主题领域。
叙述框架如：
作为项目经理，我承担的工作有“综合业主方XXX的要求和项目的XXX目标，制定包含XXX内容的综合性的管理计划”“在XXX时间点定期向XXX汇报XXX信息”“全过程把控预算使用的合理性”。
我在该项目的前期，承担了“XXX”的工作，中期实施中，承担了“XXX”工作，并在收尾时，做了XXXX。
举例1：
任命我为项目经理，前期生要结合客户需求和团队制定管理计划，在实施中跟踪任务进展管理团队，后期负责验收移交总结项目经验。
举例2：
作为项目经理，我承担的工作主要有：全过程把控项目进度、成本、质量，与局方充分沟通并每周汇报工作情况，协调人力资源，与项目成员沟通相关需求，管控项目的设备、材料等资源。

第一部分总结
第一块170~200字左右，第二块 170~200字左右，第三块 80~100字左右，整体 450 ± 20字。
概要叙述你参与管理过的信息系统项目（项目的背景，项目规模，发起单位，目的，项目内容，组织结构，项周期，交付的成果等），并说明你在其中承担的工作项目背景要求本人真实经历，不得抄袭及杜撰。
1、用2段或3段文字（总字数在400到500之间）把题目第一问括号中所有要求回答的内容，以及承担的工作说清楚。
2、回答的顺序不限制（次序的不同更能显得个性化)，但不能遗漏不回答，并且必须要前后文通顺。
3、“背景、目的、内容、交付的成果”这些字样本身要嵌入文中体现，以便阅卷的人一眼能看出你在响应问题。
4、作为全文的开头，给人的第一印象，务必多斟酌文字，写得“真实、自然、个性化、专业感、高大上、流畅”。

第二部分，过渡部分（针对论点），题干的第二（或者第三）大问
过渡部分要描述的元素——论点没有要求写管理的过程
请结合你所叙述的信息系统项目，围绕以下要点论述你对信息系统项目资源管理的认识：
（1）请根据你所描述的项目，写出如何逐步制定出一份责任分配矩阵。
（2）请根据你所描述的项目，阐述当团队士气低落时，你是如何利用激励理论提升士气的。
（3）请根据你所描述的项目，阐述你是如何对项目中的设备、材料等实物资源进行控制管理的。
重点：
（1）承上启下：用自然的语句，将背景部分介绍顺接过渡到这篇文章要介绍的论点上来。将题干中第2大问（有时还会有第3大问）中所有要求叙述的论点加序号列举一下，一则让阅卷人明白你了解论点;二则作为后续论点详述的开场白。
（2）论点概述：考虑到个性化要求，可以在这里对论点进行些简单概述而避免被误认为是模板式内容。
随便列举几个叙述语言框架（仅是抛砖引玉，不要照搬，自己语言个性化组织其他框架，避免判重）
举例1：该项目的成功很大程度上取决于XX知识领域方面的完善管理，比如论点1上我做了什么；论点2上我做了什么；论点3上我做了什么；下文我将通过该项目的全流程展开详细介绍。
举例2：由于该项目XX、XX等特点，所以XX知识领域的管理至关重要。而我在项目实施过程中，尤其注重论点1、论点2、论点3方面的管理，顺利推动了项目进行，具体做法如下。
举例3：众所周知，项目的顺利进行离不开XX知识领域的管理，本项目也不例外，特别是论点1方面需要怎么做，论点2方面需要怎么做，论点3方面需要怎么做，接下来我将从XX、XX等方面予以详细阐述。
注意：以上举例中的“论点1”、“论点2”等要替换为题干中的论点文字内容。

本期按顺序重点练习：范围、沟通、质量、整合。

论文题目示例一（单知识领域)—— 2023年11月
项目中包括人力资源和非人力资源，信息系统项目管理中，人力资源比非人力资源更加重要。如何充分发挥人的作用，使团队成员达到更好的绩效，对于项目管理者来说是不能忽视的任务。
请以“论信息系统项目的资源管理”为题，分别从以下三个方面进行论述：
1、概要叙述你参与管理过的信息系统项目（项目的背景、项目规模、发起单位、目的、项目内容、组织结构、项目周期、交付的成果等)，并说明你在其中承担的工作（项目背景要求本人真实经历，不得抄袭及杜撰)。
2、结合项目管理实际情况并围绕以下要点论述你对信息系统项目资源管理的认识：
（1）项目资源管理的基本过程。
（2）资源管理过程中实物资源和人力资源在获取资源和管理控制方面有哪些不同。

论文题目要求的关注点：因此项目选材要尽量真实、独特、不被误判重
关注点1、项目背景介绍要求“真实经历，不得抄袭杜撰”。
关注点2、传统上，【通常会明确要求叙述“XX管理的过程”】，表明正文【叙述结构要围绕知识领域的子过程】去写。
关注点3、除基本过程叙述要求外，还会有1，2个论点要求，这是全文叙述的核心点，必须【全文切题叙述】。

论文题目示例一（单知识领域)—— 2024年5月
项目成本管理是为了项目在批准的预算内完成，而对成本进行规划、估算、预算、管理和控制的过程。请以“论信息系统项目的成本管理”为题进行论述：
1、概要叙述你参与管理过程的信息系统项目（项目背景、项目规模、发起单位、目的、项目内容、组织结构、项目周期、交付的成果等），并说明你在其中承担的工作。（选择的背景要求本人真实经历，不得抄袭及杜撰)。
2、结合项目管理实际情况并围绕以下要点论述你对信息系统项目成本管理的认识：
（1）根据你所描述的项目，写出项目成本基准形成过程。
（2）根据你所描述的项目，画出项目的S曲线图。
（3）结合你描述的项目，根据成本控制的目标，写出项目进展过程中你是如何进行成本控制的？

论文题目要求的关注点：
关注点1、【有可能不要求叙述“XX管理的过程”】，表明叙述框架可以自由灵活，不要固定结构以免被误判为模板文章。
关注点2、近几年，论点之一经常会要求叙述某个文件或计划或图表，如甘特图、WBS、需求跟踪矩阵、质量核对单、干系人管理计划、一份具体合同等。表明考核更注重理论在实际中应用。需要叙述+画图。

论文题目示例三（单知识领域)—— 2023年11月
请以“论信息系统项目工作绩效域”为题进行论述：
1、概要叙述你参与管理过的信息系统项目（项目的背景、项目规模、发起单位、目的、项目内容、组织结构、项目周期、交付的成果等），并说明你在其中承担的工作（项目背景要求本人真实经历，不得抄袭及杜撰）。
2、请结合你所叙述的信息系统项目，围绕以下要点论述你对信息系统项目工作绩效域的认识：
（1）结合项目情况，论述项目工作绩效域的绩效要点。
（2）请根据你所描述的项目，论述哪些绩效域更需要重点管理。

论文题目要求的关注点：
关注点1、非10大知识领域的出题并非首次，考纲明确的论文考核范围为【第5章~第20章】，意味着非10大知识领域的8大绩效域、12原则、立项管理、配置管理、项目集项目组合等高级管理、系统工程（软件工程、数据工程、安全工程等）都可能作为论文题目，再加上机考每次分多批，因此【不要寄希望于押题，更应全面准备，扎实基础】。
关注点2、非10大知识领域不存在子过程和ITTO，但可以【沿该领域的知识点主线脉络来叙述】，比如立项管理可沿4个阶段展开；配置管理可按6个活动分段；绩效域可选若干绩效要点来叙述等等。

论文题目示例四（双知识领域)—— 2019年5月
项目中的所有活动都是由人来完成的，因此在项目管理中，“人”的因素至关重要。如何充分发挥人的作用，使团队成员达到更好的绩效，对于项目管理者来说不容忽视。项目的人力资源管理就是有效地发挥每一个参与项目人员作用的过程。
请以“信息系统项目的人力资源管理和成本管理”为题，分别从以下三个方面进行论述：
1、概要叙述你参与管理过的信息系统项目（项目的背景、项目规模、发起单位、目的、项目内容、组织结构、项目周期、交付的成果等），以及该项目在人力资源方面的情况。
2、结合项目管理实际情况并围绕以下要点论述你对信息系统项目人力资源管理和成本管理的认识。
（1）项目人力资源管理的基本过程和常用方法。
（2）项目人力资源管理中涉及到的成本管理问题和成本管理中涉及的人力资源管理问题。
（3）信息系统发生成本超支后，如何通过人力资源管理来进行改善。3、结合项目实际情况说明在该项目中你是如何进行人力资源管理和成本管理的（可叙述具体做法)，并总结你的心得体会。

论文的评分标准：
切合题意：内容切忌空洞的泛泛而谈，全文紧紧围绕论点叙述，论，是为证明论点而写，不是为了凑字数而写。
实践性：内容切忌大篇幅的书上理论背诵，尽量多的项目实践描述，并且是针对论点说实践，中间穿插部分理论说明，个人建议理论和实践侧重比为3：7左右。
选材真实：尽量选亲身经历的，正文叙述容易自然真实；选所属行业相对独特些的，降低判重几率；选尽量近年的，表明项目的先进性；选功能作用更多社会现实意义的，体现项目质量。
叙述框架灵活：题干有要求的，必须遵守（如要求写XX管理的过程、要求叙述某个文件或计划等）；没有要求的可以自由奔放些，可从每个论点角度、流程步骤角度、不同侧面角度、时间顺序角度等各种方式去分段叙述，不要死板地模板范文化框架而不去变通。
应用深度与水平：有独特的见解、中肯的体会，能顺滑地表达出理论联系实际的效果，及自身项目管理能力的体现。
表达能力：逻辑清晰、表达严谨、文字流畅、条理分明，育前后段落连接通畅没有断裂感，少错别字。
字数篇幅：现在基本要求是2000字以上，不能字数不满，但也无需太多，建议2200~2400左右。

论文的整体结构（并非绝对强制，但也是基本的框架元素)
第一部分，正文背景部分，450字左右。
回答题目第一问的概述项目信息的所有内容，可以事先准备，预计2~3段。
第二部分，过渡部分，200字左右。
承接正文背景，启述正文详述，表明论点，必要时可简单概述，预计1段。
第三部分，正文详述部分，500字左右。
紧紧围绕论点并理论结合实际展开详述，叙述框架根据题意灵活分段，N段。
第四部分，收尾部分，250字左右。
总结论点叙述，表面项目成果，谈心得体会，收尾全文，1段。

腾讯云AI基础建设包括，AI基础能力，算法+工程。AI基础平台，机器学习平台 TI-ONE，数据标注平台TI-DATATRUTH。AI应用平台，应用服务平台TI-Matrix。
AI行业应用：金融、工业、零售、教育、泛互。

腾讯云AI基础算法能力
人脸人体基本能力、车辆技术布局、文字识别技术、产业场景等，细化包括人脸检测、五官定位、人脸识别、人脸验证、RelD技术、车辆搜索、多目标检测、车辆属性识别、货架商品等，以及图像视频理解编辑增强、车辆AI研究、工业视觉、OCR、语音识别等。

人工智能的未来发展趋势
1、自动机器学习的自动化程度和可解释性逐步提升，机器学习每个环节都自动设计过程，推动新一代AutoML平台的建设，大众化，AutoML，全称自动化机器学习（Automated Machine Learning），神经网络NAS已经与人类专家相比较，但是设计过程还是人工在干预。
2、无监督/弱监督学习逐步成为企业降本增效利器，不使用和少使用标签，降低深度学习对标签的依赖，AI企业从迅速扩张到高效稳定运营，无监督/弱监督学习的实现，是好途径。
3、3D视觉技术助力消费升级，淡化虚实边界，3D直播带货、舞台演出、教育互动，未来内容新方向，虚拟现实、增强现实、混合现实，未来虚实融合。
4、多模态融合加速AI认知升维，AI发展的必然趋势，图像，自然语言处理的信息模态综合利用，从感知智能迈向认知智能，从图文等实质性模态，扩展到物理关系、逻辑推断、因果分析等。
5、AI推动数字内容生成向新范式演进，AI+数字内容生成，深度耦合，释放更大的科技势能，引擎级影响力，内容、技术、平台，生成新范式。
6、边缘计算与人工智能加速融合，硬件能力提升，边缘端实现深度学习，边缘端计算要满足：低模型复杂度、小模型尺寸、低模型消耗——适配不同硬件的模型压缩和优化技术，是未来的研究热点。
7、人工智能内核芯片向类脑神经计算方向演进，内核芯片向脑神经构造接近，获得类神经计算能力，定制型内核芯片演变为通用型，实现不同人工智能技术在不同任务上的计算。
8、算法公平性研究推动AI走向普惠无偏见，决策工具，公平性受到重视，人工智能治理——算法公平性，目标识别、人脸识别等，更公平。
9、隐私保护，帮助算法可持续进化，走向成熟，数据匿名化、联邦学习、差分隐私等。金融、医疗、社交，让算法可以进化。
10、向安全智能迈进，算法后门攻击、对抗样本攻击、模型窃取攻击等，带来隐患，可用、可信双轨并重。

人工智能的产业岗位分布
金字塔：源头创新人才（行业领军人物，推动技术创新和实现）、产业研发人才（前沿理论和实践结合）、应用开发人才（工具和行业需求结合，提供解决方案）、实用技能人才（理解理论，掌握基本方法）。
智能芯片人才，智能芯片架构设计、逻辑设计、物理设计、软件系统开发、系统验证。
机器学习人才、深度学习人才、智能语音产业人才、NLP、CV等。

人工智能典型岗位对能力的要求
综合能力：需求分析，问题解决，从具体抽象出解决方案
专业知识能力：背景知识，理论基础，计算机网络结构、数据结构、机器学习、深度学习等。
技能能力：编程语言，前后端开发。
工程实践能力：项目开发经验，快速选择算法，设计，算法调优。

Deadline是第一生产力。

人工智能项目开发验收与维护

模型性能评估与测试调优
分类任务的评价指标
评价指标：使用不同的性能度量，往往会产生不同的评判结果，评价指标的选择，影响性能、算法选择、特征重要性的评判的结果。
模型的泛化性：机器学习的目标是从训练领域的训练数据到任意其他数据上的性能良好，可以在未来对模型没有见过的数据进行预测，可能会产生过拟合和欠拟合的情况。
准确率：正确分类的样本数占总样本数的比例，但是对于不均衡数据而言，模型会调入“高准确率陷阱”，为避免该陷阱，引入混淆矩阵。
混淆矩阵：把样本的真实分类值作为一个维度，把预测分类值作为一个维度。
精准率和召回率，精确率取决于模型准不准，召回率看数据全不全，不可兼得，要取舍。

模型调优，过拟合与欠拟合。
调参过程类似，先找出若干模型，然后基于某种模型进行评估。算法参数一般人工设置。模型的参数一般由学习确定。参数对性能会有终身影响。拟合就是调整参数和模型，让结果无线接近真实值的过程。
偏差—方差窘境，一般而言，偏差与方差存在冲突，训练不足，徐吸气你和能力不强，偏差主导。训练加深，拟合能力增强，方差主导，训练充足后，学习器拟合能力很强，方差主导。
泛化性能是由学习算法的能力，数据的充分性，以及学习任务共同难度决定。
比较检验：机器学习恩物——>概率近似正确。测试性能不等于泛化性能，且随着测试数据集的变化而变化，很多机器学习算法本身有一定的随机性。
模型泛化性的评价，过拟合，即在训练数据上表现良好，在未知数据上表现差。欠拟合，即在训练数据和未知数据上表现都很差。解决方法是重新选数据，重新选模型。

模型的部署与维护
环境部署的选择，
生成VS开发，生产环境是软件持续运行的环境，是用户最终使用的环境。开发环境，是程序员用于编码、测试和优化代码的环境。
单机VS分布式，单机，是一台可以响应用户所有请求的机器。分布式，多台机器通过协调和通信实现共同的目标，计算机集群。

模型部署，机器模型的挑战
数据科学语言管理，python和R是最流行的语言，生产环境，转化为C++或者Java，使用容器化技术。涉及算力和GPU的分配，包括可移植性和可扩展性，批处理扩展到流处理的能力和弹性的管理。
线路图需要模型引擎、工具库、数据转换器、模型库等，需要支持常用编程脚本语言，及相关的工具库，比如docker，spark等。

模型的维护，在工业环境中开发和部署机器学习模型的流程。
流程，数据管理、模型学习、模型验证、模型部署。
模型学习包括模型选择和模型训练。
模型验证，要求：能够满足未知数据，泛化，合理处理，鲁棒性，满足需求。
步骤：
需求编码，定义：需求是测试活动的前提，性能的提升并不能转换为商业价值的增益。
形式验证：数学证明，误差范围的数值估计，现实中通过监督框架等实现。
以及测试的验证，搜集未验证的数据集。

模型部署包括：
模型集成，构建模型基础架构，实现模型，系统工程，机器学习，交叉。
模型监测，社区理解待监测数据，如何启动警报，预测偏差。
模型更新，始终反应数据的更新。

机器学习开发框架
什么事机器学习开发框架？
机器学习开发框架本质上是一种编程库或工具，目的是能够让开发人员更容易、更快速地构建机器学习模型。机器学习开发框架封装了大量的可重用代码，可以直接调用，目的是避免“重复造轮子’大幅降低开发人员的开发难度，提高开发效率。机器学习开发框架是涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且可以包含神经网络方法。

机器学习框架和深度学习框架的区别和联系。
广义上，机器学习框架包含了深度学习框架。本质上，机器学习框架涵盖分类、回归、聚类、异常检测和数据准备等各种学习方法。深度学习框架涵盖很多多隐藏层的深度神经网络拓扑。
机器学习框架：Caffe，CNTK，PyTorch，Keras，MXNet，TensorFlow。深度学习框架：深度学习框架专注于神经网络，常用的是PyTorch和TensorFlow。
TensorFlow：人数多，社区庞大，工作流程简单，api稳定，兼容性好，能在各类型机器上运行，google持续提供支持，快速迭代和完善。
PyTorch：支持GPU和动态神经网络，面向对象设计最优雅。简洁、高效、快速，追求最小的封装，符合人类思维，让用户聚焦自己的想法。

如何使用开源代码仓库
什么是开源？即源代码公开，任何人都可以获取源码，查看，修改。依托同行评审的社区生成，旨在分散、协作的方式开发。
协议包括：GPL、LGPL、BSD、MIT、APACHE、MPL。
好处：更多控制权、学习更容易、真正的安全。
发展情况：
地域性，美国66%，中国13%，其他21%。
维护者特性，企业、高校研究机构、组织和个人，各占三分之一。
时间特性，2007年后开原机器学习框架推动机器学习进步，深度学习框架开始繁荣。
编程语言特性，Python、C++、Java
框架特性，TensorFlow用户居多。

常见的开源代码托管平
Github，世界上最大的代码托管平台，面向开源和私有项目托管，5000万开发者，只支持git。
Gitlab，用于仓库管理系统的开源项目，适合团队对仓库的访问。
Bitbucket，采用Mercurial作为分布式版本控制系统，采用Mercurial作为分布式版本控制系统，无限制磁盘空间的使用。
Coding，面向开发者的云端开发平台，2014年，发布腾讯云为基础的国内第一款全云端IDE，CloudStudio。
Gitee，码云，代码托管协作开发平台，企业级代码托管服务。

对GPU和CPU的云计算的依赖
AI算力芯片
CPU，中央处理器，擅长复杂的逻辑运算和数据格式。
GPU，图形处理器，运行绘画运算，擅长图像运算和矩阵运算，加速人工智能的运算速度。
无法单独工作，必须由CPU进行控制和调用。
将在数据中心长足发展，表现为高运算性能迅速占领AI数据中心市场，浮点运算能力不断直线上升。
NPU，为物联网人工智能而设计，用于加速神经网络的运算，多用于视频和多媒体数据。
TPU，为机器学习定制的芯片，张量处理单元，30~80倍的效率提升。

AI与云计算服务
AI项目开发为何需要云计算服务？AI模型训练过程中，出现算力突增，云计算成本低，云平台提供一站式解决方案，创业公司的选择。
AI在云端和终端的算力依赖，云端AI算力提升，智能数据分析任务、训练模型任务、带宽要求不高的推理服务。
边缘+终端的AI算力，本地实时响应的推理服务、数据收集、环境感知、人机交互、不分推理决策控制任务。