人工智能（AI）不再仅仅存在于让人对未来充满梦想的科幻小说和主题电影中。
现在它被广泛应用于从制造到医药的各个行业。
此外，当今社会很大程度上是数据驱动的。
智能手机和健身追踪器等工具收集大量个人数据，而企业则依靠业务数据和专业平台对其业务的未来做出更明智的决策。
人工智能如何融入一个已经拥有大量数据的世界，它将产生什么影响？随着人工智能的采用加速，企业创建大量数据并提供分析数据的计算能力，可能会增加对云计算和数据中心容量的需求。
例如，亚马逊网络服务表示，其平台上人工智能工具的使用量比去年增加了 1%。
亚马逊网络服务人工智能事业部总裁 Matt Wood 博士近日在纽约 AWS 峰会上表示，“机器学习正在经历云计算的复兴。
我们可以存储任意数量的数据，并减少计算量北美和欧洲的多名 IT 专业人士在一份报告中表示，大多数（人工智能采用的）限制和限制在云中消失了。
调查显示，受访者预计2020年人工智能的采用率将增加30%。
值得注意的是，13%的受访者表示他们的公司已经在使用人工智能，这些统计数据强烈表明企业用户将极大地刺激人工智能的需求。
找到有效的方法来存储人工智能数据，用于人工智能数据的技术必须具有一些良好的特性来应对人工智能存储和处理，这些特性包括始终可用的充足空间、对运行存储系统软件的阵列进行错误检查、自动化功能。
、用户友好性和改进的性能。
全闪存系统具有这些优势，使其成为满足人工智能存储需求的理想选择。
它们比磁盘阵列存储快大约一千倍。
不断增加的存储和处理要求 关于人工智能的另一个重要因素是，随着时间的推移，许多应用程序将需要更强大的存储和处理技术。
同样，处理速度不能随着新数据的存储而变得缓慢，而必须始终很快。
例如，深度学习是人工智能的一个子集，涉及随着数据集的增长而变得更加准确的算法。
许多存储系统旨在保存大量数据，但无法将其传送到目的地。
然而，人工智能需要存储技术来将数据发送到算法所在的位置，以便智能技术发挥作用。
此外，深度学习导致每年数据计算需求增加15%。
随着人们越来越多地使用人工智能并越来越意识到其潜力，他们将需要能够处理人工智能生成的大量数据的存储和处理解决方案。
内容必须可立即访问，以帮助人工智能技术正常工作。
对当前和未来数据密集型人工智能技术的详细预测表明，人工智能市场预计到今年将达到1亿美元。
分析师表示，只有当人们弄清楚如何帮助该技术变得像人类一样聪明时，其价值和用例才会上升。
驾驶。
总部位于德克萨斯州弗里斯科的人工智能服务提供商 AI 启动了一个试点项目，为居民提供自动驾驶汽车交通服务。
该程序将有一个安全驱动程序，但情况并非总是如此。
该公司的自动驾驶汽车应用程序使用深度学习神经网络来控制驾驶。
它使用人工智能算法依靠连接的网络来学习数据模式。
这些算法允许自动驾驶汽车根据在真实环境中看到的情况做出决策。
这项技术的支持者认为它是理想的，因为它的工作原理与人类学习的方式类似。
但现在我们来谈谈驱动器。
人工智能在市场上取得成功还为时过早。
与驱动无关。
未来AI公司的业务如何发展，自动驾驶无疑将是激发人们寻求人工智能数据、检索可行方案的因素之一。
英特尔估计，自动驾驶汽车行驶 8 小时后，将生成并接收大约 40 TB 的数据。
智能家居技术市场也将在人工智能数据贡献方面发挥重要作用。
研究人员预计，到 2020 年，全球智能家居市场将达到令人难以置信的 10 亿美元，并相信欧洲将在此期间增长最快。
这在一定程度上要归功于英国要求每年每户家庭都安装智能电表。
人工智能和智能家居技术智能家居市场还包含无数其他小工具。
例如，回答人们问题的智能音箱，可以控制智能灯和恒温器，并通过语音帮助用户在线购物。
由人工智能驱动的家庭安全摄像头可以识别熟悉的人的面孔，并允许用户从任何地方检查他们的家。
例如，如果有人想查看他们外出度假的那一周在家中发生了什么，用户可以查看他们存储的视频汇编。
此外，以色列人工智能研究公司 Cortica 已与印度公司 Best Group 建立合作伙伴关系。
Cortica 希望利用人工智能算法来分析购物中心、体育场和市中心等公共场所的数百 TB 摄像头数据。
安全技术已经用于识别人脸和车牌，但 Cortica 的技术超越了这些功能，试图检测人们在从事非法活动时的异常行为。
在构建算法时，程序员依靠实验室中的老鼠，它们的大脑连接着电极。
然后研究他们的大脑皮层对某些刺激的反应。
开发人员表示，借助这种方法，如果该技术出现错误，他们将能够跟踪单个文件或进程中发生的事件，从而进行有针对性的重新训练。
Cortica 的技术仍处于早期阶段。
然而，随着所有数据可供使用，人们也有能力重新检查它，如果 Cortica 的应用达到主流采用的程度，它将有更多的产品和服务来满足海量人工智能的数据需求。
人工智能的进步取决于高性能数据解决方案从广义上讲，人工智能应用程序可以在使用大量数据进行编程时运行。
然后，他们中的许多人通过广泛的重复应用来学习，例如居民每周将智能恒温器设置为相同的温度。
在这些过程的所有阶段，人工智能都会存储需要快速检索的数据。
相比之下，一些传统存储系统拥有充足的空间，但可能无法快速检索。
除了需要更快的存储系统之外，人工智能还需要更强大的硬件来处理数据、训练算法以及在自动驾驶等应用中做??出实时决策。
用于人工智能工作负载的新硬件正在为每台设备提供更多的计算能力，从而提高功率密度。
因此，数据中心需要处理服务器和机架或机柜中的电源以及随之而来的热量。
这一趋势正在挑战数据中心冷却的传统做法，并推动数据中心运营商采用新的策略和设计。
作为这一趋势的一个例子，谷歌正在为其最新的人工智能硬件使用液体冷却，因为其新的张量处理单元（TPU）比以前的数据中心冷却解决方案的液体冷却能力产生更多的热量。