⑴ 人工智能如何嵌入顺序存储
人工智能的存储问题应分两种：
1，临时存储。模仿人类的短时记忆。以便实现对比判断。
2，长期存储。模仿人类的长期记忆能力。以便需要时调取。
cpu得到的数据流始终是一位接一位的线性数码，自然就已经是顺序发生的。你说的顺序存储或许有别的含义。
只说存储吧，临时存储，cpu内部就可以实现。长期存储，打开内存或磁盘电路就可以实现。
⑵ 你怎么看待现在的智能机器人
科技在发展，按照目前的走势来说，机器人总有一天会智能化的，甚至和人类一样，懂得自主思考，甚至比人类更聪明，比人类“生存”时间长，因为机器人的记忆和人类记忆方式不同，人类的大脑太复杂了，无法保存记忆在移植到新的身体上，并且保存之前的状态。而机器人的存储芯片换到另一个机器人上，就会和以前一样。不说那么远，就说现在，无人驾驶汽车，无人派送快递，人工智能设备，各种行业的机器人（服务员，接待，洗碗，送餐，）都有机器人，工厂也很多都是机器或者机器人流水线，甚至无人餐厅，无人超市都会逐渐出现在我们群众的视野中。
⑶ 人工智能与存储大碰撞，到底是新需求还是零火
如今，人工智能的高速发展，彻底改变了人类的工作方式、生活方式和思维方式，也实现了生产力的整体跃升和社会治理的新变革。随着计算力的不断突破，人工智能的技术也在日趋成熟，越来越多的企业开始将AI技术融入至行业中。
然而,人工智能在适配行业需求过程中往往会出现慢热现象，一方面是缺乏需求入口来实现技术颠覆，另一方面则是要面临行业内新技术攻防战所产生的阻力。而存储作为传统行业，即便经历过一轮又一轮如软件定义，超融合，云计算等技术的市场洗牌，当面对人工智能技术时，又将如何撬动市场的新需求呢？
基于市场趋势， 9月8日，业界软件定义存储与数据服务公司ProphetStor先智数据首次在北京召开正式媒体见面会，会议由存储在线总编宋家雨主持，并邀请到冬瓜哥，西瓜哥，狒哥等众多资深媒体人以趣味对话的形式大开脑洞，深入探讨人工智能如何融入存储，以及在存储市场如何进一步推进人工智能发展等热门话题。
此次见面会也是先智数据中国领导团队部分高管的首次亮相。会上，先智数据北京代表处高级总监李晓芳发表了《当人工智能遇到存储》的主题演讲，通过介绍先智数据的发展历程，主营业务以及产品解决方案，表明了先智数据未来以人工智能技术为重要发展方向的市场策略，并进一步阐述了人工智能与存储之间的融合创新模式。
先智数据北京代表处高级总监李晓芳
李晓芳表示，公司在成立之初就明确了人工智能的重要性，所有产品技术宗旨都围绕"AI融入存储"这一核心，在存储系统构建、运维，存储系统性能提升和可靠性提升等方面，利用人工智能进行不断地创新。
据介绍，目前先智数据主要有四款产品：
Federator：带外存储资源管理平台，类似OpenStack Cinder、EMC ViPR，但扩展了智能化能力。存储资源终归是被动性资源，如果想实现真正的按需调度，必须能够提前预测。Federator可以通过机器学习认知客户应用负载变动模式，提前预测应用的性能和容量需求变化，提前调配资源到位。
Stellar Flash：包含智能预测能力的全闪存阵列和混合块存储阵列。功能包括采用流量模型模块(TMM)和弹性资源控制(ERC)技术进行智能缓存；对磁盘故障进行监测预警，并根据资源和业务负载状况规划提前修复数据；支持本地重复数据删除和压缩技术。
DR Prophet：针对当下复杂多变的云化数据中心场景，基于Federator平台实现，面向业务需求的数据保护解决方案。主要功能包括可设置的自动数据保护，基于应用感知的数据保护，镜像磁盘容错和本地保护，无破坏性的灾难演练等。
Disk Prophet：智能化的故障数据分析解决方案。功能为磁盘故障预测，也就是为磁盘"算命"，综合运用了大量机器学习和磁盘故障细节知识，旨在利用人工智能技术实现精准故障预测，消除因磁盘故障而出现不可预期的QoS波动，同时提升数据可靠性和资源效率。
企事录张广彬，《大话存储》作者冬瓜哥，日知录技术社区何晓峰，中国云报郭涛（从左向右）
会上，企事录张广彬，日知录技术社区何晓峰，《大话存储》作者冬瓜哥，中国云报郭涛作为嘉宾参与了趣味对话环节，对话深入探讨了"存储行业是否已经夕阳西下？"和"AI是否已经过度炒作？"两个问题，第一个问题围绕"存储行业是否已经夕阳西下"展开，讨论在互联网碾压下，包括传统存储与新存储的存储行业未来的发展乐观与否，以及存储如何实现价值差异化展开讨论，并提出存储唯一的出路就是智能化，存储需要感知业务等观点。
而"AI是否已经过度炒作？"话题，四位嘉宾首先就AI的范围界定阐述了各自的看法，提出新技术的过度炒作是一个必经的过程，而它们的区别在于能否生存下去等观点，并就人工智能在行业内是否具备实用价值，行业与人工智能的融合形式等进行了讨论。
针对市场需求与与发展趋势，先智数据表示针对AI与存储的融合，公司产品的具体实践大致分为两个阶段：
第一阶段是智能化提前预判性能和空间资源要求，并提前调配到位，也就是Federator产品所提供的智能化能力。这种智能化成分实际上也体现了新型的存储资源管理模式。
因此AI与存储结合的第二阶段，在于存储设备本身可以借助AI技术构建新型的智能化存储。智能化的故障数据分析解决方案Disk Prophet的推出就是旨在帮助二次元存储转变为三维的智能存储。因为预测能力可以把磁盘故障这种随机事件，变成可计划事件，使得冗余程度大大降低，破局二次元存储的可靠性与性能无法共存的困境。
先智数据中国区总经理董唯元在最后的会议总结中表示，先智数据未来会更多专注存储与AI结合的领域，并延展到运维领域，以目前AI现有的技术帮助运维人员实现存储运维流程优化以及存储系统管理自动化。随着技术的不断发展，行业划分在未来将会有新的结合方式，在新的行业格局变化下，先智数据将会是一家介于人工智能，存储，运维之间的跨界企业。
⑷ 人工智能技术基于什么提供的储存资源
利用计算存储资源池和智能算法为各行业应用提供智能化服务。
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。
随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”
例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。
⑸ 如何利用微信机器人来实现存储和查询功能
在微信公众号出现的初期，很多大的企业和商家就发觉其作为一款企业品牌和文化的输出阵地的特质。简单列举一下，微信公众号作为一款企业信息媒介，确实拥有其独到的优势：
1、公众号是根植在微信终端内的，微信是作为个人使用数量和频率最高的手机APP。
2、企业可以直接将自身的信息品牌服务商品展现给用户。
3、用户的直接对话沟通，不存在企业与用户之外的第三方影响。
我们归纳为，信息沟通的渠道。随之可以构建的是内容展示与信息服务。举个例子，好比我们日常时候中与信用卡中心和电信运营商的对话，基本的信息资讯与沟通占了绝大多数。一个拥有十万百万用户的公众号，不能做到与用户良好沟通，信息收集和归纳整理，是很可怕的。但现有阶段的微信多客服系统，需要占用一定数额的人工成本，且增加客服沟通的边际成本也不低，仍需二次信息需求数据统计。由此可以引进智能机器人回复+少量人工处理的理念，打造智能微信机器人的目的，便是如此。
⑹ 智能机器人是AI的终极目标
智能机器人是AI的终极目标
今天，我们正在拥抱一个万物智能互联的新世界。越来越多的物和设备通过网络实现互联互通，让数据呈现爆发之势。数据洪流汹涌而至，数据正在成为技术领域最重要的驱动力。人工智能AI、自动驾驶、5G和VR/MR等一系列前瞻性技术的出现，令我们有机会充分释放这些数据的潜能，不断升级人类生活体验。我们希望与大家分享并交流英特尔对于前瞻技术趋势的观察，探讨万物智能互联的当下与未来。作为专栏系列文章的开篇，让我们先从机器人、人工智能的视角切入，探究数据洪流时代的产业机遇。融合AI与SI推进智能机器人产业机器人作为人工智能最重要的应用领域，一直饱受关注。好莱坞大片中经常出现的智能机器人为大众设置了很高的预期，而现实的服务机器人的智能能力远未达标。伴随着近来深度学习催热的这一波人工智能大潮，智能机器人产业如何破局是一个很重要的问题。我认为两个方面非常关键：一个是人工智能（AI：Artificial Intelligence）与智能交互（SI：Smart Interaction）深度融合；另一个是智能机器人的安全性。关于安全性我们留到以后再谈，今天重点探讨AI与SI的融合。AI在学术界有一个比较常用的定义，就是要了解智能的实质，并且要能够生产出一种像人一样，以智慧的方式对外界输入作出反应的智能机器。这个学科的最终目的是让机器具有智能的反应能力，所以智能机器人可以看做是人工智能的终极目标。了解智能的实质有两种办法：一种是通过哲学或者心理学的方法，从外部观察人的行为来推测人是以怎样的智能方式在思考；另外一种是把人脑切开看看神经解剖结构，并且通过脑活动检测技术和精心设计的实验来发现智能活动的规律。当我们对智能有了一个认识（未必正确、但至少有了模型），那怎样把机器变得智能就需要数学家、计算机科学家、自动化专家去钻研。所以，人工智能相关的学科很多，除了软的理论、模型和算法，还需要依赖硬件落地，比如说需要芯片去给它提供强有力的计算和存储。对于机器人这种智能体，还需要有复杂的系统控制技术支撑。现在这一波人工智能的热潮，实际上也是受益于目前最新的计算和存储的改进。神经网络技术来自于脑的神经元结构启发，但它跟脑的处理过程完全不一样。它是通过大规模的数据去训练，然后机器从数据中学习一些内在的规律，形成一个模型，再用这个模型去推测新的数据。这称为一个机器学习的过程，它需要很多的存储和计算能力，而我们现在正处于一个非常适合它大发展的时代。为什么非常合适呢？因为受益于摩尔定律，过去20年硬件的能力获得大幅发展，其中单位成本的计算能力提高1.5万倍、存储能力提高3万倍。通讯技术从有线发展到无线，现在正向5G迈进。这意味着我们不仅可以让智能机器具有强大的大脑，在需要的时候还可以灵活利用云端的能力。云、端结合释放持续学习和改善的能力。而AI的算法像深度学习，通过统计和大数据迎来一个非常大的飞跃，它在图像识别还有语音识别上已经超越了人类的能力。而且我们看到更大的数据也成为了可能，例如一辆无人驾驶汽车一天就产生4TB的数据，而且是不同源的、异构的数据。有了这些数据以后就要考虑怎样去处理它来产生实时的价值，提供可靠、高质量的服务。现在深度学习一枝独秀，但是处理这么多种数据完成目标任务只靠这一类算法是不够的。所以，NN+X就代表要让神经网络加各种新的技术，并且要正视人工智能算法的局限性。引用一下机器人界也是人工智能学界的大牛RodneyBrooks教授（人工智能专家，行为学派杰出代表，美国国家工程院院士，iRobot、RethinkRobotics创始人，Baxter之父，MITCSAIL前主任）的观点，他主张先不去管用什么样的逻辑模型或者什么样的神经网络模型去模拟人的思维过程，而要通过实际的智能体去感知，然后去研究怎样通过全系统优化去做出正确的反应。他认为特别是产业界不要沉迷于某一种技术，重要的是根据实际需要去使用技术，为人类提供价值。他认为第一轮AI可以提供的价值是在五年左右，在辅助驾驶和自动驾驶这个领域，第二轮就是十年左右，可以在助老机器人领域提供很大的社会价值。关于在机器中加入智能能力，整个产业界是在分三步走。首先是把一些不联网的设备连了网，连网以后设备就有了信息传递和更新的能力，同时它也可以结合社交服务提供客户价值。但这个还不算多么智能，只算把设备互联了。第二步就是我们现在所处的智能设备这个级别，其实就是手机上能够提供的这些智能服务，把视觉、听觉识别的能力加进去，再结合数据挖掘技术和知识库提供服务。这些智能机器能够听和看，但还不是听懂和看懂。终极目标是第三步，就是自主机器。现在我们基本上已经跨越了第二步，正在向第三步迈进。但这个发展过程不是线性的，因为从第二步到第三步会越来越复杂，不仅要理解环境和行为，还要能理解人的情绪。因为机器人服务的是人，如果不能理解人的情绪、达到交流共识的话，就没法提供很好的服务。从CT到RT过程智能机器人就是典型的自主系统。如上图所示，从现在的计算机技术（CT：Computer Technology）到未来的机器人技术（RT：Robot Technology），需要人工智能技术与其它技术紧密合作完成“感知-认知-执行”的人机交互闭环。机器人工作在一个开放的环境里，服务的是不愿遵守刻板交互规则的普通消费者。从整个交互过程来讲有很多不确定性，没有AI算法能够保证不出问题，因此必须结合其它技术来满足消费者对智能机器人的预期。我认为智能交互（SI）是最佳选择，因为它可以充分通过机器人的移动性和主动交互能力来利用人这个通用智能体去补足人工智能。举两个例子来说明智能交互的威力。我们知道在视觉识别物体的时候，角度和遮挡都会影响识别效果。对于机器人来讲，它可以利用移动性主动选择一个好的角度、避开遮挡来准确识别物体。再进一步，在场景理解的时候，对于能够准确分割的物体，如果不能确信是什么的话（例如凳子还是茶几），机器人可以主动组织一个问句来询问人。由此我们可以看出，灵活利用机器人的主动移动和交互能力可以显着提升整体服务能力，促进智能机器人的产业化。简而言之，我认为在智能机器人的商业化迭代方面，首先要保证服务能力达标，然后在这个能力要求下选择合适的人工智能算法，配合灵活的智能交互的方案一起去达成这个能力。随着算法能力和硬件技术的提高，在保持服务能力的前提下，逐步扩大AI的比重，是通过商业化发展推动AI技术发展的正循环之路。
⑺ 智能机器人系统升级占存储空间吗
不占。
系统升级完成后，下载的升级包会被自动删除，不会占用空间。
⑻ 在未来，随着科学技术的发展，人类有没有可能把自己的记忆存储到智能机器人的“大脑”里，形成个体意识
不可能，把记忆储存到机器人是可以的，但机器人的可执行程序是固定的，超出固定程序的部分为不可执行。