一般来说，风力发电厂在四至十平方公里的范围内。大规模风电和微规模风电是两个完全不同的概念。在Windows出现之前，DOS系统是用来实现人机交互的，也是90年后微软开发的。用过DOS的人应该没见过DOS系统。用过DOS的人都明白Windows的意义，他直接把电脑的使用难度降低了一个维度，从大学生到小学生。
谷歌DeepMind的人工智能技术，能够为风电厂带来多大的效益提升？
风电产业的门槛还是比较高。用户面临的一个困难就是怎么知道什么地方适合建风电厂，建多大？怎么捕捉风资源，怎么通过气象资源知道这个地方适合建。这是一个非常头疼的问题。虽然国家的气象局还有省市的气象部门，他们都有相关气象数据。但是这些气象数据是基于空间大尺度，往往都是几百公里，半径几百公里以上，甚至是半径一千公里。
但是一般的风电厂它也就是四到十平方公里的范围之内，这个大尺度的风力和微观尺度的风力这是两个完全不同的概念。通过人工智能技术，解决气象数据有助于电厂选择适合的地方建造电厂。在风电厂的开发阶段，就要充分利用地理信息地理数据，结合大数据的应用帮助业主提供运输的规划，路线的规划，包括道路怎么修。这些都是大量的数据，但是这些数据需要有高性能的计算，需要闪存这样的计算能力。
微软的操作系统，谷歌的搜索引擎，英特尔的芯片，哪一个技术含量最高？
我在高校参与过自然科学基金项目，在企业做过嵌入式系统研发电路设计和机械设计，说一下个人见解。无论从技术实现难度还是对世界的贡献，个人认为从高到低都是芯片
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