戴尔Precision数据科学工作站
在戴尔Precision数据科学工作站沟通会上，戴尔科技集团专业工作站产品经理汪志军和戴尔科技集团商用终端解决方案资深工程师黄亮介绍了目前人工智能领域的发展情况。
人工智能有三个基础条件：1、大数据；2、强大的基础架构和算力；3、算法。
在互联网上，大家都是以数据的形式存在，虽然听起来很奇怪，但确实如此。构成每个人的不是肌肉和血液，而是0和1（二进制）。所以当别人研究你的时候，你只不过是一个个标签的集合而已。我们处在大数据时代，所以第一个基础条件是具备的。
不同领域的人工智能，对于基础架构和算力的要求是不一样的。目前我们说的人工智能，其实主要包括机器学习和深度学习，两者相辅相成，同时也有各自适合的领域。机器学习需要人为干预，而深度学习则在机器学习的基础上进行，整个过程不需要人为干预。
虽然看起来深度学习要优于机器学习，但深度学习的成本较高，对硬件的要求也更高，所以具体情况需要具体分析。戴尔Precision数据科学工作站属于本地计算，相比云平台和服务器，戴尔Precision数据科学工作站更加灵活，可实现数据本地化，并随时调试、修改，而且还可以根据开发人员需求更换硬件规格。
戴尔Precision数据科学工作站有塔式工作站、机架式工作站和移动工作站，有英伟达Quadro RTX显卡和Geforce RTX显卡可选，同时也有英特尔至强和酷睿可选，并且像Precision7000系列工作站还支持多GPU，运算效率更高，可以帮助数据科学家节省训练模型的时间。
Precision7000系列工作站
Precision5820塔式工作站
Precision7000系列移动工作站
此外戴尔Precision数据科学工作站标配ECC内存，还支持专利技术智能纠错内存（RMT），当内存出现错误时，可自动屏蔽出错的部分，保证系统稳定运行。这对于数据科学家来说相当重要。
其实目前很多人工智能开发都是在本地进行的，比如前期原型开发，就比较适合在工作站上进行，也正是这个原因，戴尔Precision数据科学工作站在实际开发过程中有很大的施展空间。
而且戴尔Precision数据科学工作站内置了Dell Optimizer智能调优软件，其支持AI优化，通过机器学习算法监控系统运行状况，对不同软件进行优化，从而提升性能。
目前人工智能的运用已经非常普遍，除了大家常用的扫码，在电商服务、物流、智能零售、工业制造、医疗、自动驾驶等方面都已经非常普遍。比如电商服务的仓储管理，如果通过人力分拣，大量的货物会让人力效率变得非常低。而通过识别系统和管理系统，可以很好的实现货物识别、分类、管控。这其中就是通过大数据+标签+算法实现的，这也正是人工智能的一项应用。
所以人工智能在我们的生活中已经极为普遍，而且并不是说普通老百姓触不可及的技术才是人工智能。在人工智能服务大众的过程中，算力是非常重要的。而具体到数据科学家，戴尔Precision数据科学工作站凭借强大的算力赋能数据洞察，助力数据科学家。
