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AI 无处不在

曾经只见诸于科幻小说中的人工智能(简称 AI)正在让我们的工作和日常生活变得更加简便,而在以前,这完全不可想象。新一波智能机器正在改变我们利用技术以及与其交互的方式,并让我们的生活更加智能。继续阅读,进一步了解什么是人工智能 (AI),以及三星半导体解决方案会如何推动 AI 的更进一步发展。
  • 什么是 AI?

    简而言之,AI 技术是让计算机按照和人类相似的方式思考。因而面对一项任务时,AI 系统将从其环境中获取信息,继而选择适当的响应方式,并从它所犯的任何错误中总结经验教训,确保下一次取得成功。AI 实际上是多种不同技术的总称,其中包括机器学习和自然语言处理。如今,从智能手机和电器到自动驾驶汽车,甚至是医疗保健,处处可见它的身影。而这仅仅是一个开始;不久之后,AI 技术就会变得无处不在。

    A visionary illustration of AI.
  • 能够解读周围世界的设备

    将 AI 视为一种支持技术也许是一种易于理解的方法,可让设备执行需要接近人类认知水平的任务的技术。图像和语音识别是这种智能的典型例子,也是 AI 能快速发展的两个领域。图像识别系统正在迅速变得不仅能够识别对象和面部表情,还能够识别其背景和细微差别。有些系统甚至可以利用这种洞察来生成全新的超逼真图像。语音识别系统则利用深度学习来分析数十亿个单词以及复杂的短语和句子结构,并使智能助理服务能够理解和响应用户的复杂命令。

    An illustrative image of a woman using a voice command through the smartphone.
  • 让技术掌握学习能力

    称为机器学习的 AI 概念开启了使设备能够独立思考的过程。这个想法很简单:与其对计算机进行编程来执行某项任务,不如教会它识别数据的规律并自行做出可靠的决策。深度学习是机器学习的一个分支,采用人工神经网络(模仿人脑结构的算法)识别大量数据的规律。深度学习可用于支持自动语言翻译等复杂功能,是大规模社交和商业应用的理想选择。

    An illustrative image of an artificial neural network, dots connected with lines.
  • 能够推理的机器

    训练系统识别所见的事物是一回事,而让系统从分析的数据中提取并“想象”出一个全新结果,或者其从未见过的概念或对象,则又是另一回事。事实证明,训练 AI 系统进行推理非常困难,但随着深度学习的进步,我们一直在不断接近这一目标。AI 系统一旦具备推理能力,就能像人类一样更加灵活地“思考”,并对它们识别的对象之间的相对关系做出推断。这种关系智能有望彻底改变汽车工业、制造业、金融、安全等各种领域。

    An illustrative image of an artificial neural network, many lines are wired together.
  • 全局 AI

    通常,一个人在决策时,不仅会考虑当前的短期影响,还会考虑任何未来后果。有时,我们可能会放眼长远来作出抉择,继而选择一个目前可能不是上策但从长远来看终有所成的选项。如今的许多 AI 系统都是按照此类抉择进行训练的。他们采用全局决策方法,在最终选择最有可能的实现终极目标之前“想象”每个选项带来的结果,即便这样选择在短期内会遇到困难也没有关系。

    An illustrative image of eye.

技术

An infographic of machine learning, including supervised learning, Unsupervised learning and Reinforcement learning.

赋予机器学习能力

机器学习是通过人工智能 (AI) 分析复杂的数据并自动预测未来行为的过程。通过有监督的学习并使用标签对数据进行分类,并通过无监督的学习识别数据集中的模式,机器学习让机器能够帮助我们更快速更准确地作出决策。强化学习方法是模仿人类和动物通过试验和错误进行学习的过程,让机器和设备无需显式编程即可独立扩展自己的能力。总而言之,这些过程构成了所有 AI 支持特性和功能的基础。

An infographic of artificial neural network (ANN) and deep neural network (DNN). ANN composed of interconnected layers of algorithms and DNN contains multiple layers between the input and output.

智脑:神经元的威力

借助深度学习方法,设备现在能够以不可思议的准确度分析并识别输入数据,例如图像和对象。这种能力是由人工神经网络 (ANN) 实现的。人工神经网络 (ANN) 由相互连接的算法层(称为神经元)组成,它们能够模仿人类处理和学习数据。深度神经网络 (DNN) 是一种在输入和输出之间包含多个层的人工神经网络。与人脑的功能类似,DNN 的工作原理是在多层互联的神经元之间传递输入以进行处理。通常会使用卷积这种线性算数运算来识别数据的规律,以进行图像、语音和自然语言处理

An infographic shows the process of AI processing big data. Big data generate and store data and AI process and reveals insights.

大有可为:
AI 和大数据

AI 最激动人心的一种应用就是大数据处理。大数据集如此庞大而复杂,无法使用传统技术进行处理。如果分析得当,这种数据集可能会揭示有助于决策的宝贵洞察,因此各家企业都十分重视大数据。借助 AI,分析人员能够将海量数据输入机器学习算法,按照比人类更高的速度和效率筛选和分析信息,让企业更方便利用从数据中获取的洞察。

An infographic of HPC's parallel processing with various compute nodes.

有为,
更有成

高性能计算 (HPC) 技术的进步是人工智能 (AI) 进一步发展的前提。高性能计算是指以大多数计算机和服务器根本无法实现的速度处理数据和执行复杂计算的能力,目前已广泛用于管理各种用途的海量数据,包括高性能数据分析以及机器学习模型的训练。高性能计算支持并行处理,也就是让多个计算机服务器(称为节点)协同工作以提升处理能力,从而使整个系统能够快速可靠地运行先进的大型应用程序。这种高效率最终实现了吞吐能力的突飞猛进,而这正是处理人工智能带来的量级庞大的数据所必需的。

A comparison infographic of AI using cloud servers and on-device AI. On-device AI does not require network connectivity with faster response.

设备端
AI 的兴起

设备端 AI 的进步将成为提升互联设备速度和效率的关键一环。随着 AI 算法、软硬件的快速进步,我们可以将 AI 服务从云端转移到本地设备。通过将 AI 服务转移到移动设备、家用电器、汽车等本地设备上,将带来令人振奋的可靠性、隐私和性能优势。设备端 AI 不仅可以解决网络连接相关问题,而且比云端 AI 更快速,因为它无需与服务器往返传输数据,并且可以将生物特征和其他敏感数据安全地锁定在用户设备上。

应用

推动移动设备端 AI

设备端 AI 不仅可显著提高处理速度,实现更高的可靠性和更严格的数据安全性,还将彻底改变我们使用移动设备的方式。例如,AI 相机可利用更好的图像处理技术来优化照片,并通过提供更准确的面部识别来增强生物识别的安全性。通过在移动设备本地进行 AI 处理,可带来更好的沉浸式和交互式虚拟和增强现实体验。它还将自然语言处理和语音识别等重要功能从云端转移出来,让虚拟助手变得更加智能和实用。

An image of smartphone in portrait mode.

实现更高水平的高性能计算

即将大量普及的 AI 服务和技术将为高性能计算 (HPC) 开拓新的动态应用。依托由高性能计算支持的超快 IT 基础架构,让直播流式传输服务等需要实时处理大量数据的应用能够提供逼真的高清内容。高性能计算集群也将受益于更高的能效,促进计算服务器和存储之间的快速数据传输。此外,由于集群架构能够更加高效地管理资源,降低了企业的 TCO(总体拥有成本),高性能计算的相关支持成本也将会降低。

An image of high-performance computing.

推动车用 AI
的进步

AI 不仅为自动驾驶汽车的发展创造了条件,还也是让通勤更加安全高效的关键。互联汽车使用几十甚至数百个传感器,用于 1) 检测驾驶员尚未看到的潜在危险,并控制方向盘以避免事故;2) 监控关键部件以帮助预防故障;以及 3) 监控驾驶员的视线和头部位置,以检测他们可能出现分心或犯困的情况,以及实现众多其他功能。探讨如何推动创新!

An image of autonomous vehicle.

助力娱乐 AI
的进步

人工智能改变我们享受心仪娱乐活动的方式,比如它使智能电视名副其实。三星等制造商正在利用 AI 为用户提供更加个性化的内容推荐,并且支持用户通过简单的语音命令来控制电视机。此外,三星最新推出的几款电视机具有机器学习功能,可让用户以逼真的分辨率观赏自己喜欢的内容:8K。利用内置 AI 处理器全面升级到 8K 高清画质,让用户的观看体验更上层楼。

An image of 8K TV.

创新

利用全面的 AI 解决方案推动 AI 创新,
三星为实现更智能、
更具个性化和普及性的 AI 铺平了道路。

三星 Exynos 移动处理器采用先进的嵌入式神经网络处理器 (NPU),实现了更加强大高效的设备端 AI,而其存储器解决方案(包括 LPDDR5 移动动态随机存储器)经过优化,可满足 AI 系统严苛的性能要求。公司的 HBM2E(高带宽存储)解决方案满足支持下一代 AI 技术所需的性能、容量和能效,而其低延迟存储设备(包括 Z-SSD)可轻松管理 AI 和 高性能计算工作负载。三星 AutoSSD 等存储器解决方案通过有效的高速人车反馈来推动智能汽车的发展,而 Exynos Auto 处理器则通过集成的 NPU 实现各种 AI 功能。

An image of AI solutions including  Exynos mobile processor, LPDDR5, HBM2E, Z-SSD and AutoSSD.

存储器产品

DDR

삼성 DDR 제품 이미지

可信赖的可靠性

三星DDR(双倍数据率同步动态随机存储器) 解决方案旨在应用于高性能服务器、台式机、笔记本电脑及其他设备中,它将高带宽和高能效能效结合在一起,使性能翻倍。

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HBM

A product image of Samsung HBM3 Icebolt.

下一代性能

三星 HBM(高带宽存储)解决方案已为高性能计算(HPC) 进行优化,提供支持下一代技术——如人工智能(AI)——所需的性能,
这些技术将改变我们的生活、工作和连接方式。

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GDDR

Product images of Samsung GDDR6 and GDDR5.

快车道生活

三星 GDDR(图形用双倍数据传输率存储)解决方案已经过优化,用于处理大规模数据,为快速跟踪图形处理等服务器应用程序提供无可比拟的速度。 无论是在服务器、个人计算机还是工作站中,GDDR 都可用于视频处理、游戏等等。

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LPDDR

Product images of Samsung LPDDR5, LPDDR4X, LPDDR4, LPDDR3.

强大的组合

三星LPDDR (低功耗双倍数据率同步动态随机存储器) 内存解决方案支持
高速度、高带宽的数据传输,并有效节能。

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Datacenter SSD

Product images of Samsung data center SSDs

最适合数据中心的存储

三星数据中心级固态硬盘让数据中心架构能够实现稳定性和高存储能力,
从而实现良好性能。

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Z-SSD

A product image of Samsung Z-SSD.

再度定义快速响应

凭借三星 Z-SSD 固态硬盘在当今以数据为中心的
业务环境中保持领先地位

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UFS

A product image of Samsung UFS.

助力移动存储的
未来

旨在满足5G环境下不断增长的需求的闪存存储。

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处理器产品

A product image of Samsung Exynos.

重新定义移动设备性能

Exynos 专为移动设备、可穿戴设备和物联网设备而设计,通过卓越的处理能力、效率和连接性丰富了用户体验。

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* 所有产品规格均基于内部测试结果,可能因用户系统配置不同而有所差异。
* 呈现的所有产品图片仅用于展示之目的,与实际产品不一定完全一致。
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