为了加速人工智能的模型训练和推理速度，目前只能通过软件优化的方式进行提速。

深度学习的先驱吴恩达认为，人工智能类似于第二次工业革命中电力的发明，本身是一项突破性的技术，一旦被大幅采用，就能革新许多不同的产业。

元宇宙本质上是对现实世界虚拟化、数字化的过程。

《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

电力系统仿真就是数字孪生在电力系统的应用。

边缘计算技术包括对人工智能算法与模型的边缘侧处理和适配。

深度学习和人工智能技术是数字孪生在实践中常用的关键技术。

现在人工智能社区的共识是从头开始学习模型，而不是采用预训练模型作为下游任务的支柱。

根据Open AI数据，在模型训练阶段，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。

构建开放协同的人工智能科技创新体系主要包括：建立新一代人工智能基础理论体系、建立新一代人工智能关键共性技术体系、统筹布局人工智能创新平台。

自动机器学习是指在机器学习开发应用全流程的全部环节实现自动化。