深度研报：人工智能机器人开启第四次科技革命( 六 ) 图片来源@视觉中国文|光锥智能

目前，存算一体仍然有两个问题没有突破：第一是基础单元（忆阻器）的精度不高，其次是缺少算法，在应对除了矩阵乘法以外的计算问题时表现远不如冯·诺依曼结构的芯片。
量子计算
量子计算是用特殊的方法控制若干个处于量子叠加态的原子，也叫作“量子” ，通过指定的量子态来实现计算。量子计算机最适合的是面对一大堆可能性的时候，可以同时对所有可能性做运算。为了从所有的结果中找一个统计规律，我们需要使用量子计算机进行多次计算。不过由于退相干的问题，量子计算很容易出错。目前量子计算的纠错方法有待突破，只有解决了这个问题量子计算才可能被普遍使用。
当前量子计算机体积过大、运行环境严苛、造价昂贵。目前来看量子计算与经典计算不是取代与被取代的关系，而是在对算力要求极高的特定场景中发挥其高速并行计算的独特优势。中科大的量子物理学家陆朝阳曾总结道， “到目前为止，真正可以从量子计算中受益的实际问题仍然非常有限，享受指数级加速的就更少了——其他的仅有更有限的加速” 。
总体而言，量子计算机的相关成果都只停留在科学研究的阶段，距离实际应用还很遥远。
2.算法算法层指各类机器学习算法。如果根据训练方法来分类，机器学习算法也可以分成“无监督学习”、“监督学习”和“强化学习”等。按照解决问题的类型来分，机器学习算法包括计算机视觉算法（CV）、自然语言处理算法（NLP）、语音处理和识别算法（ASR）、智慧决策算法（DMS）等。每个算法大类下又有多个具体子技术，这里我们为大家简单介绍：
2.1计算机视觉
计算机视觉的历史可以追溯到1966年，当时人工智能学家Minsky要求学生编写一个程序，让计算机向人类呈现它通过摄像头看到了什么。到了1970-1980年代，科学家试图从人类看东西的方法中获得借鉴。这一阶段计算机视觉主要应用于光学字符识别、工件识别、显微/航空图片的识别等领域。
到了90年代，计算机视觉技术取得了更大的发展，也开始广泛应用于工业领域。一方面是由于GPU、DSP等图像处理硬件技术有了飞速进步；另一方面是人们也开始尝试不同的算法，包括统计方法和局部特征描述符的引入。进入21世纪，以往许多基于规则的处理方式，都被机器学习所替代，算法自行从海量数据中总结归纳物体的特征，然后进行识别和判断。这一阶段涌现出了非常多的应用，包括相机人脸检测、安防人脸识别、车牌识别等等。
2010年以后，深度学习的应用将各类视觉相关任务的识别精度大幅提升，拓展了计算机视觉技术的应用场景：除了在安防领域应用外，计算机视觉也被应用于商品拍照搜索、智能影像诊断、照片自动分类等场景。

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再细分地来看，计算机视觉领域主要包括图像处理、图像识别和检测，以及图像理解等分支：
图像处理：指不涉及高层语义，仅针对底层像素的处理。典型任务包括图片去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。运用到视频上，主要是对视频进行滤镜处理。这些技术目前已经相对成熟，在各类P图软件、视频处理软件中随处可见；
图像识别和检测：图像识别检测的过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配，可以用来处理分类问题（如识别图片的内容是不是猫）、定位问题（如识别图片中的猫在哪里）、检测问题（如识别图片中有哪些动物、分别在哪里）、分割问题（如图片中的哪些像素区域是猫）等。这些技术也已比较成熟，图像上的应用包括人脸检测识别、OCR（光学字符识别）等，视频上可用来识别影片中的明星；