一、人工智能产业结构核心三要素？

1.AI第一个核心要素：算力

算力不是瓶颈，因为现在有云计算，但是有成本的考虑因素在里面，算力的成本在整个AI模型中占到了10-20%，区块链在这块也是可以贡献一些力量的，所以有些区块链项目做的就是AI的算力共享网络和市场。

2.AI第二个核心要素：算法

算法在AI行业里现在大部分算法是开源的，你想拿到什么样的资源其实都可以拿到，基本没有算法写不出来这个说法。深度学习、多层次神经网络算法目前都已经比较成熟了。

算法的核心问题是没有一个公开的市场，因为模型又需要一定的隐私权的保护，同时又要吸引大家都来用，目前来说市场是比较小的，所以也有一些区块链公司做的就是帮助模型的发布，发一个token，来激励大家用这个模型。

3.AI第三个核心要素：数据市场

算力算法都不是问题之后，数据就成为了核心问题，你没有数据的话，AI模型是不可能落地的，这就跟原尖叫项目机器人外骨骼例子是一样的。

因为没人穿，而它的数据可能需要10000组数据之后才可以展开商业应用，找不到10000个老人或者病人，也拿不到现成的数据，所以那个AI模型就不能成熟落地。

二、分布式人工智能研究核心领域

分布式人工智能是研究如何将人工智能技术分布到不同的物理或虚拟节点上，以提高处理效率和可扩展性。

其核心领域包括分布式知识表示、推理和学习，分布式规划和调度，以及分布式感知和决策。

其中，分布式知识表示和推理是研究如何将知识表示和推理分布到不同的节点上，以提高知识的表示和推理能力。

分布式学习是研究如何将机器学习算法分布到不同的节点上，以提高学习效率和可扩展性。分布式规划和调度是研究如何将规划和调度任务分布到不同的节点上，以提高规划和调度的效率。

分布式感知和决策是研究如何将感知和决策任务分布到不同的节点上，以提高感知和决策的准确性和效率。

三、人工智能的核心逻辑？

人工智能是自动验证最重要的方法之一。近年来，模型检测技术与人工智能的结合，成为一个研究的热点。具体地，就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑，使之能够刻画多agents系统的特征。时态逻辑模型检测是自动验证最重要的方法之一。

近年来,模型检测技术与人工智能的结合,成为一个研究的热点。具体地,就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑,使之能够刻画多agents系统的特征。

交互时态逻辑(Alternating Time TemporalLogic) ,以下简称为ATL,是其中较为成功的框架。使用ATL,可以刻画多个agents的相互合作,即, agents通过相互合作保证计算系统进入预定的某个(些)状态。

然而, agents之间的冲突,是现实计算系统的一个重要特征。文章基于ATL,扩充其为一种表达力更强的时态逻辑,称之为竞争交互时态逻辑(Competition Alternating Time TemporalLogic) ,简称为CATL。

CATL的表达力,体现在它不仅可以刻画agents的合作,也能够刻画agents相互的竞争。而且, CATL的表达力并没有以提高计算复杂性为代价。

人工智能科学，从其诞生之日起便与逻辑学密不可分，二者的共同发展促进了用机器模仿人类思维的智能学的进步。