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一、制造智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。二、家居智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。二、金融人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服务主动性、智慧性，有效提升了金融服务效率，而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。四、零售人工智能在零售领域的应用已十分广泛，正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多效益，让消费者体验更好。在设计环节中，机器可以提供设计方案；在生产制造环节中，机器可以进行全自动制造；在供应链环节中，由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测，合理进行补货、调货；在终端零售环节中，机器可以智能选址，优化商品陈列位置，并分析消费者购物行为。五、交通大数据和人工智能可以让交通更智慧，智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳，容易出交通事故，而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析，规划出最优交通线路，提高道路利用率，减少堵车情况，节约交通出行时间。六、安防安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类：人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析；在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的；从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。七、医疗当下人工智能在医疗领域应用广泛，从最开始的药物研发到操刀做手术，利用人工智能都可以做到。眼下，医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向，包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中，协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。八、教育通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。九、物流物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。
本回答被网友采纳人工智能（AI）技术在许多应用场景中发挥着重要作用，以下列举了一些常见的AI应用场景：语音助手和智能音响：AI驱动的语音识别和自然语言处理技术使得智能音响和语音助手能够理解并回应用户的指令，实现智能家居控制、日程安排、信息查询等功能。智能客服：AI在客户服务领域的应用可以提高响应速度和服务质量，如智能聊天机器人可以自动回答常见问题，减轻人工客服的负担。机器翻译：基于AI的机器翻译技术（如谷歌翻译、百度翻译等）可以实现多种语言之间的自动翻译，帮助用户克服语言障碍。计算机视觉：AI技术在图像识别和处理方面取得了突破性进展，如人脸识别、物体识别自动驾驶汽车中的场景理解等。智能推荐：AI可以根据用户的历史行为和喜好为用户提供个性化的内容推荐，如电影、音乐、新闻等。金融科技：AI在金融领域的应用包括信用评估、风险管理、智能投顾、交易监测等。智能制造：AI技术在工业生产中的应用可以提高生产效率和质量，如机器人自动化生产线、故障预测与维修等。无人驾驶：AI技术在无人驾驶汽车中的应用包括感知、规划和控制，实现自动驾驶功能。游戏：AI技术在游戏领域的应用包括智能游戏角色、游戏内容生成、玩家行为分析等。教育：高教育质量和效果。农业：AI技术在智能农业领域的应用包括病虫害识别、作物生长监测、自动化灌溉系统等，提高农业生产效率和质量。能源管理：AI技术可以用于能源领域的需求预测、智能调度、故障检测等，提高能源利用效率。智能安防：AI技术在安防领域的应用包括人脸识别、异常行为识别、大规模视频监控分析等，提高安防效果。法律服务：AI技术可以辅助律师进行案例搜索、法律咨询、合同审查等工作，提高法律服务效率。文艺创作：AI技术可以用于诗歌、绘画、音乐等艺术领域的创作，实现人机协作创作。气象预报：AI技术可以辅助气象预报和气候研究，提高预报准确性。网络安全：AI技术在网络安全领域的应用包括入侵检测、恶意软件识别、欺诈检测等，提高网络安全防护能力。人工智能的应用场景不断扩展，随着技术的进步和创新，AI将在更多领域发挥重要作用，为人类带来便利和价值。}

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术目前在各个领域都得到了广泛应用。下面列举一些主要的应用领域：1. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：NLP是人工智能中与人类语言相关的技术领域。它包括语音识别、机器翻译、情感分析、问答系统等应用，使得机器能够理解和处理人类的自然语言。2. 机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。它应用于图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等领域，使得机器能够模仿人类的视觉感知能力。3. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让机器从数据中学习和改进，实现任务的自动化。机器学习应用广泛，包括推荐系统、预测分析、智能交通、金融风控等领域。4. 智能语音助手（Intelligent Voice Assistants）：智能语音助手如苹果的Siri、亚马逊的Alexa、谷歌的Google Assistant等，利用语音识别和自然语言处理技术，能够回答问题、执行指令、提供信息和服务。5. 自动驾驶（Autonomous Driving）：自动驾驶技术利用计算机视觉、机器学习和传感器等技术，使得车辆能够实现自主导航、智能驾驶、交通规划和避障等功能，推动了智能交通领域的发展。6. 医疗健康（Healthcare）：人工智能在医疗领域的应用日益增多，包括辅助诊断、药物研发、医学影像分析、智能健康监测等，有助于提高医疗效率和准确性。7. 金融科技（Fintech）：人工智能技术在金融领域得到广泛应用，包括风险评估、反欺诈、智能投资、信贷评估等，提高了金融服务的效率和安全性。8. 教育领域（Education）：人工智能在教育中有许多应用，包括个性化教育、智能辅导、自适应学习等，提供了更好的学习体验和个性化教育方案。总结起来，人工智能技术的应用领域广泛，涵盖了自然语言处理、机器视觉、机器学习、智能语音助手、自动驾驶、医疗健康、金融科技和教育等多个领域。随着技术的不断进步和创新，人工智能将继续为各行各业带来新的突破和变革。}

2020-03-28 17:28
来源:
小号子00
（特慧创客）
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
人工智能技术的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
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深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重；
2.将大量的数据情况输出到这个网络中；
3.网络处理这些动作并且进行学习；
4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重；
5.系统通过如上过程调整权重；
6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
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计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
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语音识别技术原理：
1、 对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧；
2、 声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态；
3、 特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理
说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。
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虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息；
2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器；
3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。
总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理
自然语言处理（NPL），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
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语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析；
2、句法分析；
3、语义分析；
4、文本生成；
5、语音识别；
6、智能机器人
智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
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智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
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7、引擎推荐
不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
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引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望
除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
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当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁 ，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
特慧创客：www.tehuiedu.com返回搜狐，查看更多
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