当前向超大规模数据中心的过渡，再加上冷却和其他技术的进步，是过去几年新数据中心的能源消耗基本上被运转效率提高所抵消的一个重要原因。
新型微芯片也会有所帮助。
AppliedMaterials的预测假定，人工智能的工作负载将继续在现有硬件上运行，这些硬件的效率在未来几年将会逐步提高。
但许多的初创企业以及英特尔、AMD等大公司，都在开发利用光子学等技术的、节能性大幅提升的半导体，来驱动神经网络和其他的人工智能工具。
库米表示，危言耸听的预测也忽略了一点：对于某些类型的人工智能任务，比如模式识别，模型提供粗略输出结果就足够了。
这意味着能量不需要将计算结果扩展到小数点后数百位。
具有讽刺意味的是，对人工智能功耗限制贡献醉大的实际上可能是人工智能本身。
谷歌已经在使用其2014年收购的DeepMind开发的技术，来更有效地冷却它的数据中心。
通过向人类操作员提出建议，人工智能已经帮助该公司削减了40%的冷却费用;现在它能有效地独立运行数据中心的冷却系统。
人工智能还将用于优化数据中心运营的其他方面。
而且，就像谷歌在冷却方面的成果一样，这将使得各类工作负载受益。
这并不意味着，数据中心醉终不会因为对人工智能魔法的需求不断增长而消耗更多的能量，但这是当下做出预测如此困难的又一个原因。
大家对于机器人肯定都是很熟悉的。
简单来说机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。
而且还是可以接受人类指挥的。
那么大家对于外呼机器人是否熟悉呢，下面小编帮大家总结一下有关外呼机器人的实现原理。
随着科技的进步和人工智能的发展，越来越多的智能产品进入到我们的工作和生活中，智能手机、智能电视、智能手机等家居产品早已应用在在我们生活的方方面面。
工作方面的智能产品也开始来袭，外呼机器人就是这其中的一种产品，应用于电销行业的外呼工作，帮工作人员减轻工作压力的同时还能够帮企业节省人力成本。
外呼机器人的因其使用于电销行业，所以也可以叫做电销机器人。
因为电销行业的传统营销方法存在着一定的缺陷，所以能够解决这些问题的电销机器人一经推出，就受到了很多销售型企业的青睐。
我们的外呼机器人采用了前沿的深入学习技术，先进的语音识别(ASR)、口语理解(SLU)、对话管理(DM)、自然语言生成(NLG)、文本生成语音(TTS)五种对话系统技术模块的协同运作。
确保机器人能够快速识别出客户对话中表达的意思