C++ 是一种高性能的编程语言，广泛应用于人工智能领域，特别是在深度学习和神经网络的实现中。尽管 Python 在人工智能领域应用广泛，但 C++ 由于其高效性、内存管理灵活性和与硬件的直接交互能力，仍然在许多关键任务中占据重要地位。
为什么 C++ 不是人工智能最受欢迎的选择？
答案很简单： 生产力和可达性
C++ 对开发人员的要求更高。它需要明确的内存管理、更详细的编码以及对操作系统和硬件的深入了解。这些功能可能看起来像是一个缺点， 在正确的情况下，它们也可能是一种祝福.
在人工智能项目中使用 C++ 的优势
1. 硬件层面的性能和效率
C++ 允许对资源进行细粒度的控制，从而 执行速度更快、效率更高。这对于每一毫秒都很重要的系统至关重要：实时物体检测、信号处理、嵌入式计算机视觉等。
一个明显的例子是 自动驾驶汽车，其中必须在微秒内做出决策，而使用 Python 可能是一个不可接受的瓶颈。
2. 与底层库和驱动程序集成
许多 AI 框架，例如 TensorFlow 或 PyTorch， 其核心是用 C++ 实现的。虽然用户通过 Python 与他们交互，但执行繁重工作的引擎是用这种语言编写的，因为它能够 优化.
另外， C++ 促进与专用硬件的集成，例如 GPU、TPU、FPGA 或定制传感器，这些在边缘计算中变得越来越重要。
3. 适用于嵌入式环境和资源有限的系统
在物联网设备或嵌入式系统中，由于功耗和计算资源有限， C++ 实际上是事实上的标准。在这里，效率不是一种选择，而是一种必需。
这些情况下的人工智能并不在配备高端 GPU 的数据中心运行，而是在微控制器或开发板上运行，例如 带有专用模块的 Raspberry Pi 或 Arduino，其中每个字节都很重要。
C++ 在现实生活中有着广泛的应用
当我们只关注原型设计或学术研究时，很容易低估 C++ 的重要性。但当谈到 工业生产、自动化、机器人或实时人工智能时，C++语言是使用最多的编程语言之一。
1.机器人
大多数工业和自主机器人系统使用 ROS（机器人操作系统），它是用 C++ 编写的，并利用了其性能优势。尽管 Python 中有绑定，但严肃而专业的开发大多是用 C++ 完成的。
2.推理机
系统如 TensorRT（来自 NVIDIA） o ONNX运行时 优化模型 深度学习 以实现快速执行，并且都有 C++ 实现。这使得复杂的模型可以在不牺牲速度的情况下投入生产。
3. 算法交易与金融
在以下地区 la 潜伏期 至关重要比如高频交易， Python 根本不是一个可行的选择。 对于算法开发或者分析可以用 Python 来开发，但最终的执行通常用 C++ 来实现，以避免任何延迟。
比较人工智能中的 C++ 和 Python：何时使用？
| 标准 | Python | C + + |
|---|---|---|
| 易于学习 | 高 | 中低 |
| AI图书馆生态系统 | 非常宽敞 | 有限，但强大 |
| 执行速度 | Media | 高 |
| 内存控制 | 低 | 合计 |
| 非常适合原型 | 是 | 没有 |
| 嵌入式生产的理想选择 | 没有 | 是 |
| 访问低级硬件 | 有限 | 指导 |
| 维护曲线 | 低 | 高 |
深度学习和神经网络
深度学习是一种特殊的机器学习方法，通过多层神经网络模型来学习数据的表示和特征。神经网络模拟人脑神经元结构，由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，通过激活函数产生输出信号。C++ 可以通过高效的计算和内存管理来实现这些复杂的计算任务。
C++ 在人工智能中的应用场景包括图像识别、自然语言处理、推荐系统、语音识别和游戏 AI 等。通过使用 C++，可以实现高效的计算和实时响应，这对于自动驾驶、嵌入式系统等要求高性能和低延迟的应用尤为重要。
