人工智能已經逐漸走進我們的生活，并應用于各個領域，它不僅給許多行業帶來了巨大的經濟效益，也為我們的生活帶來了許多改變和便利。下面，我們將分別介紹一下人工智能的應用以及人工智能的一些主要應用場景。
人工智能的應用
人工智能應用（Applicationsofartificialintelligence）的范圍很廣，包括：計算機科學，金融貿易，醫藥，診斷，重工業，運輸，遠程通訊，在線和電話服務，法律，科學發現，玩具和游戲，音樂等諸多方面。
01 無人駕駛汽車
無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內以計算機系統為主的智能駕駛控制器來實現無人駕駛。無人駕駛中涉及的技術包含多個方面，例如計算機視覺、自動控制技術等。
美國、英國、德國等發達國家從20世紀70年代開始就投入到無人駕駛汽車的研究中，中國從20世紀80年代起也開始了無人駕駛汽車的研究。
02 人臉識別
人臉識別也稱人像識別、面部識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。人臉識別涉及的技術主要包括計算機視覺、圖像處理等。
人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，之后，隨著計算機技術和光學成像技術的發展，人臉識別技術水平在20世紀80年代得到不斷提高。在20世紀90年代后期，人臉識別技術進入初級應用階段。目前，人臉識別技術已廣泛應用于多個領域，如金融、司法、公安、邊檢、航天、電力、教育、醫療等。
03 機器翻譯
機器翻譯是計算語言學的一個分支，是利用計算機將一種自然語言轉換為另一種自然語言的過程。機器翻譯用到的技術主要是神經機器翻譯技術（Neural Machine Translation，NMT），該技術當前在很多語言上的表現已經超過人類。
隨著經濟全球化進程的加快及互聯網的迅速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化交流等方面的價值凸顯，也給人們的生活帶來了許多便利。例如我們在閱讀英文文獻時，可以方便地通過有道翻譯、Google翻譯等網站將英文轉換為中文，免去了查字典的麻煩，提高了學習和工作的效率。
04 聲紋識別
生物特征識別技術包括很多種，除了人臉識別，目前用得比較多的有聲紋識別。聲紋識別是一種生物鑒權技術，也稱為說話人識別，包括說話人辨認和說話人確認。
聲紋識別的工作過程為，系統采集說話人的聲紋信息并將其錄入數據庫，當說話人再次說話時，系統會采集這段聲紋信息并自動與數據庫中已有的聲紋信息做對比，從而識別出說話人的身份。
相比于傳統的身份識別方法（如鑰匙、證件），聲紋識別具有抗遺忘、可遠程的鑒權特點，在現有算法優化和隨機密碼的技術手段下，聲紋也能有效防錄音、防合成，因此安全性高、響應迅速且識別精準。
同時，相較于人臉識別、虹膜識別等生物特征識別技術，聲紋識別技術具有可通過電話信道、網絡信道等方式采集用戶的聲紋特征的特點，因此其在遠程身份確認上極具優勢。目前，聲紋識別技術有聲紋核身、聲紋鎖和黑名單聲紋庫等多項應用案例，可廣泛應用于金融、安防、智能家居等領域，落地場景豐富。
05 智能客服機器人
智能客服機器人是一種利用機器模擬人類行為的人工智能實體形態，它能夠實現語音識別和自然語義理解，具有業務推理、話術應答等能力。
當用戶訪問網站并發出會話時，智能客服機器人會根據系統獲取的訪客地址、IP和訪問路徑等，快速分析用戶意圖，回復用戶的真實需求。同時，智能客服機器人擁有海量的行業背景知識庫，能對用戶咨詢的常規問題進行標準回復，提高應答準確率。
智能客服機器人廣泛應用于商業服務與營銷場景，為客戶解決問題、提供決策依據。同時，智能客服機器人在應答過程中，可以結合豐富的對話語料進行自適應訓練，因此，其在應答話術上將變得越來越精確。
06 智能外呼機器人
智能外呼機器人是人工智能在語音識別方面的典型應用，它能夠自動發起電話外呼，以語音合成的自然人聲形式，主動向用戶群體介紹產品。
在外呼期間，它可以利用語音識別和自然語言處理技術獲取客戶意圖，而后采用針對性話術與用戶進行多輪交互會話，最后對用戶進行目標分類，并自動記錄每通電話的關鍵點，以成功完成外呼工作。
07 智能音箱
智能音箱是語音識別、自然語言處理等人工智能技術的電子產品類應用與載體，隨著智能音箱的迅猛發展，其也被視為智能家居的未來入口。究其本質，智能音箱就是能完成對話環節的擁有語音交互能力的機器。通過與它直接對話，家庭消費者能夠完成自助點歌、控制家居設備和喚起生活服務等操作。
支撐智能音箱交互功能的前置基礎主要包括將人聲轉換成文本的自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）技術，對文字進行詞性、句法、語義等分析的自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術，以及將文字轉換成自然語音流的語音合成技術（Text To Speech，TTS）技術。在人工智能技術的加持下，智能音箱也逐漸以更自然的語音交互方式創造出更多家庭場景下的應用。
08 個性化推薦
個性化推薦是一種基于聚類與協同過濾技術的人工智能應用，它建立在海量數據挖掘的基礎上，通過分析用戶的歷史行為建立推薦模型，主動給用戶提供匹配他們的需求與興趣的信息，如商品推薦、新聞推薦等。
個性化推薦既可以為用戶快速定位需求產品，弱化用戶被動消費意識，提升用戶興致和留存黏性，又可以幫助商家快速引流，找準用戶群體與定位，做好產品營銷。個性化推薦系統廣泛存在于各類網站和App中，本質上，它會根據用戶的瀏覽信息、用戶基本信息和對物品或內容的偏好程度等多因素進行考量，依托推薦引擎算法進行指標分類，將與用戶目標因素一致的信息內容進行聚類，經過協同過濾算法，實現精確的個性化推薦。
09 醫學圖像處理
醫學圖像處理是目前人工智能在醫療領域的典型應用，它的處理對象是由各種不同成像機理，如在臨床醫學中廣泛使用的核磁共振成像、超聲成像等生成的醫學影像。
傳統的醫學影像診斷，主要通過觀察二維切片圖去發現病變體，這往往需要依靠醫生的經驗來判斷。而利用計算機圖像處理技術，可以對醫學影像進行圖像分割、特征提取、定量分析和對比分析等工作，進而完成病灶識別與標注，針對腫瘤放療環節的影像的靶區自動勾畫，以及手術環節的三維影像重建。
該應用可以輔助醫生對病變體及其他目標區域進行定性甚至定量分析，從而大大提高醫療診斷的準確性和可靠性。另外，醫學圖像處理在醫療教學、手術規劃、手術仿真、各類醫學研究、醫學二維影像重建中也起到重要的輔助作用。
10 圖像搜索
圖像搜索是近幾年用戶需求日益旺盛的信息檢索類應用，分為基于文本的和基于內容的兩類搜索方式。傳統的圖像搜索只識別圖像本身的顏色、紋理等要素，基于深度學習的圖像搜索還會計入人臉、姿態、地理位置和字符等語義特征，針對海量數據進行多維度的分析與匹配。
該技術的應用與發展，不僅是為了滿足當下用戶利用圖像匹配搜索以順利查找到相同或相似目標物的需求，更是為了通過分析用戶的需求與行為，如搜索同款、相似物比對等，確保企業的產品迭代和服務升級在后續工作中更加聚焦。
人工智能的應用領域
人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論等。人工智能就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。
用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
1、APP應用
畫像和偏好精準推送：抖音、頭條、淘寶千人千面滴滴打車等，智能調度和路況預測分析
美顏和視頻軟件：人臉識別、圖像識別、視頻處理、手勢識別各個手機的語音助手等
2、金融：
營銷和風控：客戶畫像精準營銷，比如你的征信系統、芝麻分等，個人風險偏好。
智能投資顧問，機器人電話營銷、防欺詐系統、投資量化分析3、交通
自動駕駛，城市大腦等
4、教育
因材施教、語音發音評測，機器閱卷等。
5、公檢法
天網人臉，聲紋防欺詐和抓捕，問詢系統
人工智能應用場景
家居
智能家居主要是基于物聯網技術，通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程控制設備，設備間可以互聯互通，并進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。值得一提的是，近兩年隨著智能語音技術的發展，智能音箱成為一個爆發點。小米、天貓、Rokid 等企業紛紛推出自身的智能音箱，不僅成功打開家居市場，也為未來更多的智能家居用品培養了用戶習慣。但目前家居市場智能產品種類繁雜，如何打通這些產品之間的溝通壁壘，以及建立安全可靠的智能家居服務環境，是該行業下一步的發力點。
零售
人工智能在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。京東自主研發的無人倉采用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。圖普科技則將人工智能技術應用于客流統計，通過人臉識別客流統計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調整運營策略提供數據基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉換率。
交通
智能交通系統是通信、信息和控制技術在交通系統中集成應用的產物。ITS 應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。目前，我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行采集和分析，可以對交通進行實施監控和調度，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。
醫療
目前，在垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商，例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興，研發人工智能細胞識別醫學診斷系統的智微信科，提供智能輔助診斷服務平臺的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。盡管智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮重要作用，但由于各醫院之間醫學影像數據、電子病歷等不流通，導致企業與醫院之間合作不透明等問題，使得技術發展與數據供給之間存在矛盾。
教育
科大訊飛、乂學教育等企業早已開始探索人工智能在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等；通過語音識別可以糾正、改進發音；而人機交互可以進行在線答疑解惑等。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內容產生較多實質性的影響。
物流
物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在“最后一公里”的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。
安防
近些年來，中國安防監控行業發展迅速，視頻監控數量不斷增長，在公共和個人場景監控攝像頭安裝總數已經超過了1.75億。而且，在部分一線城市，視頻監控已經實現了全覆蓋。不過，相對于國外而言，我國安防監控領域仍然有很大成長空間。
關于人工智能的應用介紹就到這里了，截至當前，安防監控行業的發展經歷了四個發展階段，分別為模擬監控、數字監控、網絡高清、和智能監控時代。每一次行業變革，都得益于算法、芯片和零組件的技術創新，以及由此帶動的成本下降。因而，產業鏈上游的技術創新與成本控制成為安防監控系統功能升級、產業規模增長的關鍵，也成為產業可持續發展的重要基礎。
