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10 订阅订阅专栏在如今这个人工智能概念火热的情况下,不少人对人工智能的了解依旧是懵懵懂懂。在生活中我们频繁地提出人工智能，可是很少有人能够解释：人工智能到底应用在哪些领域?一、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。小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。二、零售人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，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。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。三、交通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。ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是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。四、医疗目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。五、教育许多企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。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。六、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，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。七、安防近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了1.75亿。而且，在部分一线城市，视频监控已经实现了全覆盖。不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。以上就是我为大家盘点的人工智能应用的七个领域。当然，在未来人工智能的应用领域会更加广泛，是身处现在的我们难以想象的，让我一起期待未来的人工智能时代吧!
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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。　　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……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。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。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（NLP），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。　　　　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。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。
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。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。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。转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html}

摘要：随着人工智能技术不断更新，人工智能与实体经济融合的趋势无法避免，实现人工智能产业化成为核心问题。目前，人工智能产业运作模式分为基础层、技术层、应用层，依据不同的场景区分应用模式，其中技术层是关键，体现了创新能力与核心竞争力。本文从产业经济学与技术革命的视角分析人工智能产业化的运作模式及其可能带来的冲击，认为当前人工智能正在影响产业经济的整体布局，其中人工替代率增长和社会不平衡加剧的问题值得关注与思考。关键词：人工智能；产业经济；技术革命“人工智能”作为一个专业术语，可以追溯到20世纪50年代。美国计算机科学家约翰·麦卡锡及其同事在1956年达特茅斯会议上提出：“让机器能够做出与人类相同的行为”，这便是人工智能定义的开端。随后的60年中，人工智能经历了三次发展浪潮，与我们的经济社会生活愈发贴近。人工智能与实体经济的融合无法避免，人工智能技术的应用正在悄悄改变产业布局，如何更好地实现人工智能产业化是当今科技社会必须面对的问题。1人工智能产业概述1.1产业定义从概念上看，人工智能是计算机科学的一个分支领域，致力于让机器人模拟人类思维，从而执行学习、推理等工作。人工智能分为强人工智能和弱人工智能，强人工智能侧重于思维能力，指机器不仅是一种工具，而且本体拥有知觉和自我意识，能真正地推理和解决问题。在弱人工智能阶段，由于人工智能仅限于处理相对单一的事务，尚未发展到“模拟人脑”的程度，该类人工智能依旧被视为一种法律上的客体或物，属于“工具”的范畴。人工智能产业是指群体、团队、个人针对人工智能本身基础理论、技术、系统、平台以及基于人工智能技术的相关产品和服务的研发、生产、销售等一系列经济活动的集合。1.2产业环境人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力，在很大程度上能够影响未来社会的经济发展。目前，苹果、谷歌、微软、亚马逊、脸书，这五大企业巨头无一例外都投入了越来越多资源来抢占人工智能市场，甚至整体转型为人工智能驱动型公司。2019年，“智能+”首次出现在中国的政府工作报告中，要求坚持创新引领发展，培育壮大新动能。人工智能在金融、教育、工业、安防、医疗等众多领域扮演着越来越重要的角色。2020年，5G技术发展进一步深入，5G技术的高性能传输通信能力将为人工智能更高速率的应用提供可能性。高端制造、无人驾驶、智慧医疗等领域将伴随5G与人工智能的紧密结合衍生出更丰富的应用场景。目前，人工智能技术的产业环境优势十分明显，不论是企业巨头的大力投入，市场导向的迅速普及，还是各国政府的政策扶持（见表1），都为人工智能产业化开辟了道路。2人工智能产业化运作模式人工智能的产业生态可以分为基础层、技术层、应用层。其中，基础层侧重基础支撑平台的搭建，例如人工智能芯片、算法和数据；技术层侧重核心技术的研发，例如计算机视觉与图像、自然语言处理、语音识别；应用层更注重应用发展，包括人工智能行业应用方案、消费类终端或服务等。根据目前人工智能产业化形态的现状和发展，人工智能在不同类型产业中的应用模式和应用前景差别很大。例如，人工智能与制造业融合的发展方向是减少劳动成本和提高效率，与服务业融合的发展方向是精准化市场需求和制定最优方案。所以，人工智能产业化运作模式需要依照产业类型分类讨论。2.1基础层产业基础层产业的关键词是“感知”与“计算”。基础层典型产业有摄像头、传感器、云端计算、芯片等。以摄像头为例，2020年因疫情防控的需要，安防行业相继研发新产品，例如人体测温双目摄像机、智能测温一体化安检门、热成像人脸测温一体机等。通过前端设备进行图像数据采集，经产品内置芯片进行数据处理和智能分析后上传至存储服务器，再通过网络及云端传输至后端供平台使用。其中，芯片是设备性能及技术处理的核心要件。从产业经济学的角度看，产业经济学的研究对象聚焦于市场主体：产业组织和劳动组织，人工智能在基础层产业的分布十分契合这一点，例如智能摄像头以传统摄像头硬件为载体，但此时传统的市场主体已经具备全新的基础和平台。在人类文明进步的历程中，生产力是关键。人工智能所搭建的数据平台是生产力发展的产物，芯片的处理能力和处理效率是人脑无法企及的，这是生产力的革新，产业结构逐渐开始了以数据为基础的全新布局。2.2技术层产业技术层产业的关键词是“人工智能系统平台”与“人工智能基础服务”。技术层的典型产业有数据处理系统、智能语音识别、文字和图像识别等。技术层产业是人工智能产业的核心部分，体现为核心技术能力的竞争。以腾讯为例，腾讯在技术层建立了人工智能技术开发平台，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理和机器学习。从技术革命的角度看，产业升级的基础是创新，传统产业能够成功转型升级的关键也在于创新。产业竞争环境和产业创新能力是产业竞争力的主要来源，技术革新是创新能力的关键要素。2.3应用层产业应用层产业的关键词是“场景服务”与“硬件产品”。近年来兴起的无人驾驶汽车、智慧医疗、智能家居、智慧城市、工业机器人等都是人工智能应用层产业的典型代表。以智慧医疗为例，数字化医疗的整个产业链以大数据资源库为共享平台实现产业集聚，医疗机构、患者、医疗设备研发机构和产品制造商多端实时共享和有效互动。人工智能的应用层场景布局正在悄悄地改变产业布局，整个社会逐渐成为以数据资源库为轴心的相互连通的复合体。追本溯源，产业是社会分工的产物，随着经济发展，社会分工越来越精细，人工智能的应用层场景以一种新兴的方式实现产业链的“互联互通”，让不断细化的社会分工和产业结构以一种全新的智能方式进行融合，强化了产业组织的内部联动及共生关系。2.4产业运行准则有学者认为，人工智能需要依据封闭性准则来加以应用，规避人工智能技术失控风险。以AlphaGo为例，虽然围棋机器人在与人类的对弈中获胜，似乎表现出“超强大脑”的水准，但终究是训练方法的胜利。此时，围棋的规则和训练机制对AlphaGo而言便是它的封闭边界。“我们需要某种准则，以便客观地判断：哪些场景中的应用是现有人工智能技术能够解决的，哪些问题是不能解决的。这个准则就是封闭性准则。”3人工智能产业化带来的冲击3.1人工替代率增长有学者从经济学角度研究人工智能是否导致失业时，发现对于这个问题经济学家的总体判断是相对悲观的。回顾历史上工业革命带来的冲击，技术革命导致大量工人失业，导致工人背后的家庭整体生活水平下降，对工人阶层非常不利。直到工业革命逐渐扩散和技术普及，经济发展水平趋高维稳，工人阶层的生活水平才逐渐好转。但是，人工智能技术能够代替的是更复杂的人类劳动，会计师、理财顾问、律师助理和新闻记者已经在与某种形式的人工智能竞争。对企业来说，雇佣劳动力需要更多的成本，而使用机器人的成本显然更低，效率更高，不可避免地出现岗位减少，工人失业的情况。例如，经合组织估计，经合组织国家中有46%的工人处于被替换或需要从根本上转型的高风险中。3.2社会不平衡加剧由工人大量失业引发的一个问题是，贫富差距的两级分化更加剧烈。人工智能技术的发展演变，是迅速且具有爆发力的，作为和平年代的技术革命，它看似无声响却更有冲击力。技术变革对社会财富分配和阶层结构的后续演化产生冲击，导致社会不稳定不平衡加剧。类比市场垄断，多家规模不均的同类企业竞争往往具有市场活力，一旦出现一家独大，这些企业的市场竞争力就会被削弱，甚至难以存活以致被吞并。当一个行业逐渐被行业巨头垄断，这个行业就会被这股强大的力量主导，资源不断聚集，力量弱小的主体自身难保，谈何竞争？对劳动者来说，收入差距拉大有一定的激励作用，对高薪和社会地位的追求能够激发人们的斗志，带动经济发展。但是当这个差距被拉大到一定程度，富者恒富，底层人民望尘莫及，看不到向上走的希望，努力失去意义，就会产生落差与不满。这种大规模人群的不满会成为社会中值得关注的不稳定因素。4结语人工智能以超凡的能力和效率改变着社会产业布局，不只是人工的替代，也不仅仅是技术的革新，更是社会生产力、经济运行方式和人类生活方式的全新搭建与构思，具有无限可能。人工智能的产业化发展依据不同的特征应用于不同的场景，与不同类别的传统产业和实体经济相融合，并以数据为轴心创造了一个互联互通的生态系统和共建共享的动力系统，为经济发展注入了活力与生命力。人工智能的产业化发展也会带来一些问题，有学者认为，我们正在见证全球经济的骄人变化，并且很难知道这些变化的广度，或者说几十年之后全球财富在一国内或多国内将如何分配。经济学中有一种“理性人假设”，这种假设易令经济学家忽视财富分配的必要性，认为平衡能够自动达成。然而，收入与分配的长期演变是必须面对且至关重要的社会经济问题。人工智能时代，收入与分配不均现象更为严重，社会财富可能会集中在少部分掌握技术的人手中，社会不稳定因素增多，需要政府一定程度的干预，从宏观层面把握收入与分配的平衡。作者:唐语泽 单位:中国计量大学}