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人工智能的应用，用人工智能的有哪些软件

来源：整理 时间：2022-07-14 05:02:48 编辑：数码大全 手机版

1，用人工智能的有哪些软件

许多游戏都用到了人工智能如 魔兽争霸，星际争霸等等没有什么软件是为了用人工智能而用人工智能的许多软件都涉及到了人工智能

用人工智能的有哪些软件

2，人工智能在生活中的应用都有哪些

人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。数据库【第一方面：天然语言处理】天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全一、多语言翻译。机器学习天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试二、虚拟我的助理。大数据虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。优化同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。云计算三、智能病例处理人工智能天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平至关于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来一样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将获得不少的缓解。【第二方面：语音识别】语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来求之不得的事情，现在人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了咱们平常的生活。一、智能医院。依靠人工智能技术和大数据，医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您经过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。二、口语评测。在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，今后解决了哑吧英语的问题。【第三个方面：计算机视觉】计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。经过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是经过对采集的图片或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息。一、智能安防。随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中，监控点位愈来愈多，视频和卡口产生了海量的数据。尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。二、人脸识别打拐。当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，造成了一个完整的地下黑色利益链。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面。【第四个方面：专家系统】专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些须要人类专家处理的复杂问题。一、无人汽车。无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米，其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的。二、天气预测随着手机的普及，如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统能够首先经过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。三、城市系统城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再经过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提高了11%，大大改善了出行体验。【第五个方面：各领域交叉使用】其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域，然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人。机器人是自动执行工做的机器装置。它既能够接受人类指挥，又能够运行预先编排的程序，也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工做的工做，例如生产业、建筑业，或是危险的工做。一、物流机器人物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能够知足各类分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提高生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将愈来愈多地应用在平常生活中。二、萌宠机器人孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤其重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在必定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流，记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容能够持续更新。

人工智能在生活中的应用都有哪些

3，人工智能的应用有什么

智能建筑\游戏角色智能化\还有现在的棋类游戏普遍的采用人工智能.智能机器人啊.专家系统等等都是人工智能的前沿应用

人工智能的应用有什么

4，人工智能在农业上有什么应用

首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用人工智能的预测能力会越来越厉害，但决策能力不能交给人工智能。所以强人工智能不现实。目前人类也不需要强人工智能。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用人工智能的预测能力会越来越厉害，但决策能力不能交给人工智能。所以强人工智能不现实。目前人类也不需要强人工智能。一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用人工智能的预测能力会越来越厉害，但决策能力不能交给人工智能。所以强人工智能不现实。目前人类也不需要强人工智能。一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用人工智能的预测能力会越来越厉害，但决策能力不能交给人工智能。所以强人工智能不现实。目前人类也不需要强人工智能。一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中一、人工智能技术在 医疗行业 中的应用场景分布医疗行业人工智能应用 代表案例 如下:①HCA Healthcare败血症检测算法 SPOT：HCA Healthcare 开发了 SPOT 算法 用于败血症检测 ，通过机器学习技术，医院计算机摄取数百万患者的数据点进行训练。该算法每 15 分钟监测所有住院患者的化验结果和生理指标，分析住院患者的体温、脉搏、呼吸频率、白细胞计数、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以监测败血症可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度运作 即 包含所有败血症阳性病例，允许护理人员专注于那些需要密集监测和支持的患者。②雅培虚拟助手： 2018 年初，雅培成为印度第一家为其团队部署 AI 虚拟助手的制药公司。雅培制药事业部启动了一项试点，让约 3000 名销售员工开始与 Maya 进行日常咨询。 Maya 使用语音或聊天界面以简单的自然语言与员工沟通，并为他们提供所需的帮助及管理任务，回答常见问题解答、完成日常操作、接收报告或训练，帮助员工操作企业知识库（如 SalesForce 或 Tableau ）。③诺华病理学诊断研究平台： 诺华公司的病理学家和数据科学家与科技创业公司PathAI 合作，训练由 PathAI 开发的人工智能系统，以尝试像病理学家一 样诊断，并试图发现病理学家难以发现的隐藏信息。 PathAI 为算法提供由病理学家标记的病理影像用于训练算法以区分细胞类型。 PathAI 将训练载玻片切成约 10000 个较小的图像，并且病理学家在每个切片中标记细胞类型。经过训练，不同的细胞类型以不同色彩区别，确定为癌症的区域在绿色周围组织的区域中发出亮红色。④美敦力Guardian Connect 动态血糖监测系统：Guardian Connect 系统使用微型传感器测量皮肤下方的液体中的葡萄糖水平，全天候监测读取并通过小型无线发射器将它们发送到手机。使用 Guardian Connect 移动应用程序，可以查看最新的血糖数据、血糖历史趋势，跟踪可能影响血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目标范围时还能收到警报。二、人工智能技术在 养老 行业 的应用场景分布智慧养老落地 典型案例 如下：①“云视”智能摄像头：“云视”智 能摄像头是 北京云住养科技 公司 通过卷积神经网络对数十万张长者图片进行深度学习和训练，研发 的 一款针对长者离床、坠床、跌倒等安全监护的智能摄像头，它能够为高龄空巢老人和住养的安全提供全天候实时的监护。 该技术运用 人脸识别、热成像等技术，当 老人 出现 摔倒等 异常情况 时 设备会主动报警至 监护人， 以便及时 采取紧急救援措施，防止意外发生。 这项技术在保证长者安全的同时也 降低 了养老监护 的人力成本。②iHealth系列产品： iHealth 系列产品 由天津九安医疗电子股份有限公司研发 ，具体产品包括移动互联智能血压计、移动互联智能血糖仪和试纸、智能血氧心率计、智能运动睡眠腕表、移动互联智能体重秤、体脂称、 iHealth 院外监测与康复设备套装等 养老 终端 设备。产品采用低功耗 微型化智能传感技术 和轻量操作系统 等， 结合 室内外 GPS 定位技术 对老人血压、血氧、血糖、心率、运动、睡眠进行监测，并通过大数据技术进行分析，如出现数据异常，可以及时向用户和监护人进行提醒。③“阿铁”看护机器人：“阿铁 是一款集多媒体、移动互联网通信、娱乐互动为一体的多功能老人智能看护机器人， 是 浙江梧斯源通信科技股份有限公司 的产品，专注为居家养老、医养护机构提供养老看护 解决方案。“阿铁” 的“ 眼睛 里装着 500 万像素 摄像头， 肚皮上嵌着一台 10.1 英寸的屏幕 ，具有智能看护、语音聊天、远程诊疗等功能。“阿铁”具备 吃药提醒 功能 并可对 护工日常护理工作 进行 监督 。 还能采用语音识别及智能分析系统，能 与老人 自主进行语音对话， 并能通过 语音命令 ，进行唱歌、跳舞等 逗老人开心。④SeniorAdom远程养老监护系统： SeniorAdom 养老监护系统 是法国 KRG 智慧养老公司 研发的 新一代远程养老监护系统 。 SeniorAdom系统不需要使用者佩戴项链和手环 ，也不需要在家中安装摄像头，只需将系统连接到房间内的传感器，通过系统 内部核心算法，便可 为用户提供全天候不间断 保护。当独居老人或行动不便者在家中出现跌到、突发疾病等紧急情况时， SeniorAdom 系统可第一时间通知家政人员或是 远程协助者，及时为用户提供救助， 解决独居老人和行动不便者的家居安全问题。⑤“社村通 居家养老服务平台 ：社村通 居家养老服务平台所构建的虚拟养老院， 连接当地政府、 养老机构 和老年人用户，老年人可以通过“社村通” app 下单所需的服务， 在接收到居家老人发送的需求指令后， 养老机构人员上门 为老人提供洗衣、做饭、修理水电、陪同就医、文化娱乐等多项服务 ；平台同时采集老人 当老人需要住院等时，可以第一时间调取个人资料、健康档案等信息；老人 还 可通过app 进行远程问诊咨询 ；平台还能连接多种智能硬件，对老年人进行远程监护。三、人工智能在 交通运输行业 的应用分布典型落地案例 如下：①马士基航运： 通过 在 冰级集装箱船（ Winter Palace ice class container ship ）上使用人工智能情景感知技术 ，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同时帮助海员消除来自船桥的视线限制，为未来的自动防撞系统提供研究基础。②美国联合航空公司： 通过 使用霍尼韦尔提供的 IntuVue RDR 4000 三 维 气象雷达 系统 、 SmartRunway 智能跑道系 统 和 SmartLanding智能着 陆 系 统 向 飞行员及时 提供 飞行环境信息，同时增强飞行员在滑行、起飞和着陆过程中的情景感知能力。③DHL：全面部署物流机器人系统。 Sawyer 协作机器人可以通过高分辨率摄像机、压力传感器和自学习功能帮助 仓库工作人员自动化操作重复性任务 。 LocusBots 机器人可以通过机器学习算法自助规划最佳行驶路径，代替工作人员将货物运送到指定位置，减少了工作人员的走动距离。 PostBOT 机器人内置传感器，可以在城市周围避开障碍物，并能沿着路线安全地跟着快递员完成送货服务。④达美航空：通过使用空客提供的 智慧天空 开放性数据平台及相关 预测性维护服务 ，达美航空可以 预测飞机部件的故障概率，在部件出现问题前进行维护。 从 2013 年到 2017 年 ，达美航空 全年免于因维护而取消航 班总计从 169 天升至 324 天，成功率高达95% 。⑤美国邮政署：通过 采用 协调优化技术 COTs 综合利用数据分析、物联网、云端数据库、机器学习等技术或软件平台 优化投递路线，预测潜在问题， 实现部份平日投递路线上的当日寄送， 使包裹递送更加高效、灵活。四、人工智能在 建筑行业 中的应用分布典型落地案例 如下：Stanislas Chaillou（哈佛建筑师 ）：通过 700 份设计图纸的图片训练出了生成对抗网络模型来设计房屋，能够提供完整的布局、间隔、装饰等细节设计。他的模型可以根据需求提供巴洛克、俄罗斯方块风格、维多利亚、曼哈顿现代都市等建筑风格，还能够根据设计师新输入的房屋参数针对设计进行调整，在考虑安全、建筑面积、房间数量等限制下做出最优的设计。Chaillou 目前在和纽约曼哈顿下东区的地厂商合作，将这一技术应用在最新的楼房设计项目中 。Layton：管理着购物中心、酒店、医院和大型体育馆等大型建设项目。 Layton 的建筑原型设计和方案落地过程中都使用Autod esk 的建築信息模型（ BIM ）来管理三维建筑模型和相关数据，设在这个基础上，他们使用 Autodesk 的人工智能解决方案Construction IQ 来实时读取、分析施工现场的数据。 Construction IQ 可以基于历史数据预测当前项目需要的时间、帮助管理者更好地计划建筑项目，还能预测危险的施工行为、承包方交接可能出现的问题，通过可视化仪表盘的形式展现给工程项目的管理者，帮助他们及时获取可能出现的事故隐患，从而规避事故风险 。Suffolk：通过分析过去 10 年的项目工期数据，开发算法来对新的项目进行工期预 测。除此之外， Suffolk 也通过过去 360 个项目中收集的 70 万张图像照片来训练机器学习模型，从而可以基于工地的图像数据预测跌落、撞击等事故风险。这些举措帮助 Suffolk 的生产效率提升了 20% 。五、人工智能在 金融行业 中的应用分布典型落地案例 如下：智能信贷：信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱：随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下，机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在“知晓客户（Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔：保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化：由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。智能投顾：随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角，“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上，国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位，甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向，发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像，从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估，以定制客制化的投资组合。此外，基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高，甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下，越来越多的交易员已经被机器所取代。六、人工智能技术在 电信 行业中的应用分布电信行业全球 5 00 强企业人工智能技术落地 典型案例：? AT&T 基站巡检无人机：无人机搭载的高分辨率相机拍得的内容，通过语义交互、图像识别等技术，使得场外工程师可以实时分析传回 的 视频和照片。 AT&T 通过智能感知与规避技术、自动目标识别、鲁棒控制 、 路径规划等技术，实现 了 无人机自主基站巡检 。? Comcast 无线网络优化服务平台：使用机器学习、 大数据 等技术拦截网络攻击，知会用户自家无线网络和终端设备的健康状况，从网络数据传播端 对 网络 进行 保护，同时保护连接上 该无线 网络的 所有 设备。? 中国联通 IP RAN 智能网络预警系统：使用 Prefix Span 时间序列模式挖掘算法，分析大量预警之间的样式关系，以确定网络故障的根因 。 通过数据预处理、关联规则挖掘、关联规则确认与入库和根预警识别，形成了高效的网络预警机制 。? 中国移动使用 ACOS 覆盖优化 系统：利用人工智能自动输出量化方案，并定量预测优化效果，实现了：通过构建覆盖评估矩阵，定性初判覆盖问题，及优化目标；以及 基于神经网络，构建无线覆盖模型。利用该模型 实现对弱覆盖、过覆盖优化指标的量化预测。? 中国电信经营分析 系统 ：包含交叉销售模型、决策树算法、数据挖掘平台等模型组件。该系统能够实现 专题分析、统计报表等功能，提供预先集成的模式和流程来帮助 中国电信 增加收入，并为 中国电信 预测制定未来的销售策略。? 沃达丰 TOBi 语音机器人：沃达丰通过语义理解、机器学习、语音识别、语音激活等技术，为客户提供全天候即时对话式 智能 客服 。? 华为 SoftCOM AI 网络： 华为 SoftCOM AI 在全云化网络构架上，引入以机器学习 为核心的人工智能技 术。构架 由 两个核心 组成，一是 AI 训练平台， 包括数据 训练 和模型及算法 输；另一个是推理平台， 包括数据 收集 以及 根据模型或算法推理网络动作 等 。 该智能自治 网络 通过 自动化业务部署 ，推动网络 向智能化故障自愈，自我优化，自我管理 方向发展，以建设“ 自动，自优，自愈，自治永不故障的自动网络。七、人工智能 技术在 材料行业 的应用场景人工智能技术在 材料行业 应用代表案例：丰田汽车：丰田研究院，麻省理工学院以及斯坦福大学研究人员使用人工智能技术利用上亿数据信息构建的可预测电压下降与寿命之间关系的算法模块。该模块可以通过电池材料最早五次放电充电循环，以预测该材料在电池构建上的寿命长短。该模块可大幅度缩短有关电池材料的研发，设计，生产相关成本。沙钢集团：沙钢集团联合宝钢工程集团开发了无人化浇钢项目，利用机器人代替人工完成长水口安装拆卸、清洗、烧氧及中间罐测温取样等功能。作为国内首套炉前快速在线自动测温取样机器人，该机器人系统主要由一台意大利 COMUA 六轴自由度冶金版工业机器人及防护隔热栏 体构成，通过编程、示教，机器人自动装载测温取样探头按照设定好的运动轨迹，自动完成对电炉钢水的检测取样工作。宝武集团：宝武集团与百度云携手打造智能钢包管理系统。通过借助百度智能云天工智能物联网平台，宝武智能钢包管理系统可以大幅降低能源消耗，提高生产效率，有效提升安全系数。通过智能钢包的推广应用，钢铁企业预计可平均降低出钢温度 10 ℃，节约能源成本70 亿元，使钢包烘烤能效下降 50%50%，节约 150 亿元。新兴际华集团：新兴铸管武安工业区建设了环保智能管控中心， 充分应用大数据分析与挖掘、物联网技术、人工智能手段等现代化信息技术，完善材料生产过程中智能监控大气粉尘监测体系，可实时、精准地对工业源无组织排放进行网格化、高分辨率综合监控。该中心还通过云平台汇聚实时监测数据，结合大数据分析及模型拟合技术，让操作人员可以准确、快速地获得材料生产中粉尘污染的来源、空间分布及其演变趋势。苹果：苹果回收机器人 D asiy 可利用计算机视觉技术通过比对识别出超过 1 5 种不同型号的 i Phone 产品，并利用智能机器人控制算法实现针对 iPhone 的拆解工作。与此同时，在拆解工作完成后， Dasiy 还可在此利用计算机视觉技术实现针对稀土元素、钨、铝合金等元素的回收。目前，苹果通过单一回收机器人 D asiy 可实现每小时拆解近 2 00 部 iPhone ，每年可拆解近 120 万部 i Phone 。每拆解 1 0 万部iPhone 。 Dasiy 可帮助苹果回收再利用近 1 900 公斤铝， 7 10 公斤铜， 7 70 公斤钴以及其他金属材料。以上为「AI 应用前沿」对于人工智能在医疗、金融、交通、电信 等行业典型应用的总结，希望帮助到您。如果您还有想了解人工智能在自己所在细分行业的应用，欢迎关注并私信交流。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用：1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。目前已有相关技术，但识别率有问题。3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。目前来说，这块是做得比较好。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用：1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。目前已有相关技术，但识别率有问题。3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。目前来说，这块是做得比较好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用：1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。目前已有相关技术，但识别率有问题。3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。目前来说，这块是做得比较好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中一、人工智能技术在 医疗行业 中的应用场景分布医疗行业人工智能应用 代表案例 如下:①HCA Healthcare败血症检测算法 SPOT：HCA Healthcare 开发了 SPOT 算法 用于败血症检测 ，通过机器学习技术，医院计算机摄取数百万患者的数据点进行训练。该算法每 15 分钟监测所有住院患者的化验结果和生理指标，分析住院患者的体温、脉搏、呼吸频率、白细胞计数、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以监测败血症可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度运作 即 包含所有败血症阳性病例，允许护理人员专注于那些需要密集监测和支持的患者。②雅培虚拟助手： 2018 年初，雅培成为印度第一家为其团队部署 AI 虚拟助手的制药公司。雅培制药事业部启动了一项试点，让约 3000 名销售员工开始与 Maya 进行日常咨询。 Maya 使用语音或聊天界面以简单的自然语言与员工沟通，并为他们提供所需的帮助及管理任务，回答常见问题解答、完成日常操作、接收报告或训练，帮助员工操作企业知识库（如 SalesForce 或 Tableau ）。③诺华病理学诊断研究平台： 诺华公司的病理学家和数据科学家与科技创业公司PathAI 合作，训练由 PathAI 开发的人工智能系统，以尝试像病理学家一 样诊断，并试图发现病理学家难以发现的隐藏信息。 PathAI 为算法提供由病理学家标记的病理影像用于训练算法以区分细胞类型。 PathAI 将训练载玻片切成约 10000 个较小的图像，并且病理学家在每个切片中标记细胞类型。经过训练，不同的细胞类型以不同色彩区别，确定为癌症的区域在绿色周围组织的区域中发出亮红色。④美敦力Guardian Connect 动态血糖监测系统：Guardian Connect 系统使用微型传感器测量皮肤下方的液体中的葡萄糖水平，全天候监测读取并通过小型无线发射器将它们发送到手机。使用 Guardian Connect 移动应用程序，可以查看最新的血糖数据、血糖历史趋势，跟踪可能影响血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目标范围时还能收到警报。二、人工智能技术在 养老 行业 的应用场景分布智慧养老落地 典型案例 如下：①“云视”智能摄像头：“云视”智 能摄像头是 北京云住养科技 公司 通过卷积神经网络对数十万张长者图片进行深度学习和训练，研发 的 一款针对长者离床、坠床、跌倒等安全监护的智能摄像头，它能够为高龄空巢老人和住养的安全提供全天候实时的监护。 该技术运用 人脸识别、热成像等技术，当 老人 出现 摔倒等 异常情况 时 设备会主动报警至 监护人， 以便及时 采取紧急救援措施，防止意外发生。 这项技术在保证长者安全的同时也 降低 了养老监护 的人力成本。②iHealth系列产品： iHealth 系列产品 由天津九安医疗电子股份有限公司研发 ，具体产品包括移动互联智能血压计、移动互联智能血糖仪和试纸、智能血氧心率计、智能运动睡眠腕表、移动互联智能体重秤、体脂称、 iHealth 院外监测与康复设备套装等 养老 终端 设备。产品采用低功耗 微型化智能传感技术 和轻量操作系统 等， 结合 室内外 GPS 定位技术 对老人血压、血氧、血糖、心率、运动、睡眠进行监测，并通过大数据技术进行分析，如出现数据异常，可以及时向用户和监护人进行提醒。③“阿铁”看护机器人：“阿铁 是一款集多媒体、移动互联网通信、娱乐互动为一体的多功能老人智能看护机器人， 是 浙江梧斯源通信科技股份有限公司 的产品，专注为居家养老、医养护机构提供养老看护 解决方案。“阿铁” 的“ 眼睛 里装着 500 万像素 摄像头， 肚皮上嵌着一台 10.1 英寸的屏幕 ，具有智能看护、语音聊天、远程诊疗等功能。“阿铁”具备 吃药提醒 功能 并可对 护工日常护理工作 进行 监督 。 还能采用语音识别及智能分析系统，能 与老人 自主进行语音对话， 并能通过 语音命令 ，进行唱歌、跳舞等 逗老人开心。④SeniorAdom远程养老监护系统： SeniorAdom 养老监护系统 是法国 KRG 智慧养老公司 研发的 新一代远程养老监护系统 。 SeniorAdom系统不需要使用者佩戴项链和手环 ，也不需要在家中安装摄像头，只需将系统连接到房间内的传感器，通过系统 内部核心算法，便可 为用户提供全天候不间断 保护。当独居老人或行动不便者在家中出现跌到、突发疾病等紧急情况时， SeniorAdom 系统可第一时间通知家政人员或是 远程协助者，及时为用户提供救助， 解决独居老人和行动不便者的家居安全问题。⑤“社村通 居家养老服务平台 ：社村通 居家养老服务平台所构建的虚拟养老院， 连接当地政府、 养老机构 和老年人用户，老年人可以通过“社村通” app 下单所需的服务， 在接收到居家老人发送的需求指令后， 养老机构人员上门 为老人提供洗衣、做饭、修理水电、陪同就医、文化娱乐等多项服务 ；平台同时采集老人 当老人需要住院等时，可以第一时间调取个人资料、健康档案等信息；老人 还 可通过app 进行远程问诊咨询 ；平台还能连接多种智能硬件，对老年人进行远程监护。三、人工智能在 交通运输行业 的应用分布典型落地案例 如下：①马士基航运： 通过 在 冰级集装箱船（ Winter Palace ice class container ship ）上使用人工智能情景感知技术 ，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同时帮助海员消除来自船桥的视线限制，为未来的自动防撞系统提供研究基础。②美国联合航空公司： 通过 使用霍尼韦尔提供的 IntuVue RDR 4000 三 维 气象雷达 系统 、 SmartRunway 智能跑道系 统 和 SmartLanding智能着 陆 系 统 向 飞行员及时 提供 飞行环境信息，同时增强飞行员在滑行、起飞和着陆过程中的情景感知能力。③DHL：全面部署物流机器人系统。 Sawyer 协作机器人可以通过高分辨率摄像机、压力传感器和自学习功能帮助 仓库工作人员自动化操作重复性任务 。 LocusBots 机器人可以通过机器学习算法自助规划最佳行驶路径，代替工作人员将货物运送到指定位置，减少了工作人员的走动距离。 PostBOT 机器人内置传感器，可以在城市周围避开障碍物，并能沿着路线安全地跟着快递员完成送货服务。④达美航空：通过使用空客提供的 智慧天空 开放性数据平台及相关 预测性维护服务 ，达美航空可以 预测飞机部件的故障概率，在部件出现问题前进行维护。 从 2013 年到 2017 年 ，达美航空 全年免于因维护而取消航 班总计从 169 天升至 324 天，成功率高达95% 。⑤美国邮政署：通过 采用 协调优化技术 COTs 综合利用数据分析、物联网、云端数据库、机器学习等技术或软件平台 优化投递路线，预测潜在问题， 实现部份平日投递路线上的当日寄送， 使包裹递送更加高效、灵活。四、人工智能在 建筑行业 中的应用分布典型落地案例 如下：Stanislas Chaillou（哈佛建筑师 ）：通过 700 份设计图纸的图片训练出了生成对抗网络模型来设计房屋，能够提供完整的布局、间隔、装饰等细节设计。他的模型可以根据需求提供巴洛克、俄罗斯方块风格、维多利亚、曼哈顿现代都市等建筑风格，还能够根据设计师新输入的房屋参数针对设计进行调整，在考虑安全、建筑面积、房间数量等限制下做出最优的设计。Chaillou 目前在和纽约曼哈顿下东区的地厂商合作，将这一技术应用在最新的楼房设计项目中 。Layton：管理着购物中心、酒店、医院和大型体育馆等大型建设项目。 Layton 的建筑原型设计和方案落地过程中都使用Autod esk 的建築信息模型（ BIM ）来管理三维建筑模型和相关数据，设在这个基础上，他们使用 Autodesk 的人工智能解决方案Construction IQ 来实时读取、分析施工现场的数据。 Construction IQ 可以基于历史数据预测当前项目需要的时间、帮助管理者更好地计划建筑项目，还能预测危险的施工行为、承包方交接可能出现的问题，通过可视化仪表盘的形式展现给工程项目的管理者，帮助他们及时获取可能出现的事故隐患，从而规避事故风险 。Suffolk：通过分析过去 10 年的项目工期数据，开发算法来对新的项目进行工期预 测。除此之外， Suffolk 也通过过去 360 个项目中收集的 70 万张图像照片来训练机器学习模型，从而可以基于工地的图像数据预测跌落、撞击等事故风险。这些举措帮助 Suffolk 的生产效率提升了 20% 。五、人工智能在 金融行业 中的应用分布典型落地案例 如下：智能信贷：信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱：随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下，机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在“知晓客户（Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔：保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化：由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。智能投顾：随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角，“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上，国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位，甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向，发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像，从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估，以定制客制化的投资组合。此外，基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高，甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下，越来越多的交易员已经被机器所取代。六、人工智能技术在 电信 行业中的应用分布电信行业全球 5 00 强企业人工智能技术落地 典型案例：? AT&T 基站巡检无人机：无人机搭载的高分辨率相机拍得的内容，通过语义交互、图像识别等技术，使得场外工程师可以实时分析传回 的 视频和照片。 AT&T 通过智能感知与规避技术、自动目标识别、鲁棒控制 、 路径规划等技术，实现 了 无人机自主基站巡检 。? Comcast 无线网络优化服务平台：使用机器学习、 大数据 等技术拦截网络攻击，知会用户自家无线网络和终端设备的健康状况，从网络数据传播端 对 网络 进行 保护，同时保护连接上 该无线 网络的 所有 设备。? 中国联通 IP RAN 智能网络预警系统：使用 Prefix Span 时间序列模式挖掘算法，分析大量预警之间的样式关系，以确定网络故障的根因 。 通过数据预处理、关联规则挖掘、关联规则确认与入库和根预警识别，形成了高效的网络预警机制 。? 中国移动使用 ACOS 覆盖优化 系统：利用人工智能自动输出量化方案，并定量预测优化效果，实现了：通过构建覆盖评估矩阵，定性初判覆盖问题，及优化目标；以及 基于神经网络，构建无线覆盖模型。利用该模型 实现对弱覆盖、过覆盖优化指标的量化预测。? 中国电信经营分析 系统 ：包含交叉销售模型、决策树算法、数据挖掘平台等模型组件。该系统能够实现 专题分析、统计报表等功能，提供预先集成的模式和流程来帮助 中国电信 增加收入，并为 中国电信 预测制定未来的销售策略。? 沃达丰 TOBi 语音机器人：沃达丰通过语义理解、机器学习、语音识别、语音激活等技术，为客户提供全天候即时对话式 智能 客服 。? 华为 SoftCOM AI 网络： 华为 SoftCOM AI 在全云化网络构架上，引入以机器学习 为核心的人工智能技 术。构架 由 两个核心 组成，一是 AI 训练平台， 包括数据 训练 和模型及算法 输；另一个是推理平台， 包括数据 收集 以及 根据模型或算法推理网络动作 等 。 该智能自治 网络 通过 自动化业务部署 ，推动网络 向智能化故障自愈，自我优化，自我管理 方向发展，以建设“ 自动，自优，自愈，自治永不故障的自动网络。七、人工智能 技术在 材料行业 的应用场景人工智能技术在 材料行业 应用代表案例：丰田汽车：丰田研究院，麻省理工学院以及斯坦福大学研究人员使用人工智能技术利用上亿数据信息构建的可预测电压下降与寿命之间关系的算法模块。该模块可以通过电池材料最早五次放电充电循环，以预测该材料在电池构建上的寿命长短。该模块可大幅度缩短有关电池材料的研发，设计，生产相关成本。沙钢集团：沙钢集团联合宝钢工程集团开发了无人化浇钢项目，利用机器人代替人工完成长水口安装拆卸、清洗、烧氧及中间罐测温取样等功能。作为国内首套炉前快速在线自动测温取样机器人，该机器人系统主要由一台意大利 COMUA 六轴自由度冶金版工业机器人及防护隔热栏 体构成，通过编程、示教，机器人自动装载测温取样探头按照设定好的运动轨迹，自动完成对电炉钢水的检测取样工作。宝武集团：宝武集团与百度云携手打造智能钢包管理系统。通过借助百度智能云天工智能物联网平台，宝武智能钢包管理系统可以大幅降低能源消耗，提高生产效率，有效提升安全系数。通过智能钢包的推广应用，钢铁企业预计可平均降低出钢温度 10 ℃，节约能源成本70 亿元，使钢包烘烤能效下降 50%50%，节约 150 亿元。新兴际华集团：新兴铸管武安工业区建设了环保智能管控中心， 充分应用大数据分析与挖掘、物联网技术、人工智能手段等现代化信息技术，完善材料生产过程中智能监控大气粉尘监测体系，可实时、精准地对工业源无组织排放进行网格化、高分辨率综合监控。该中心还通过云平台汇聚实时监测数据，结合大数据分析及模型拟合技术，让操作人员可以准确、快速地获得材料生产中粉尘污染的来源、空间分布及其演变趋势。苹果：苹果回收机器人 D asiy 可利用计算机视觉技术通过比对识别出超过 1 5 种不同型号的 i Phone 产品，并利用智能机器人控制算法实现针对 iPhone 的拆解工作。与此同时，在拆解工作完成后， Dasiy 还可在此利用计算机视觉技术实现针对稀土元素、钨、铝合金等元素的回收。目前，苹果通过单一回收机器人 D asiy 可实现每小时拆解近 2 00 部 iPhone ，每年可拆解近 120 万部 i Phone 。每拆解 1 0 万部iPhone 。 Dasiy 可帮助苹果回收再利用近 1 900 公斤铝， 7 10 公斤铜， 7 70 公斤钴以及其他金属材料。以上为「AI 应用前沿」对于人工智能在医疗、金融、交通、电信 等行业典型应用的总结，希望帮助到您。如果您还有想了解人工智能在自己所在细分行业的应用，欢迎关注并私信交流。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用：1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。目前已有相关技术，但识别率有问题。3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。目前来说，这块是做得比较好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中一、人工智能技术在 医疗行业 中的应用场景分布医疗行业人工智能应用 代表案例 如下:①HCA Healthcare败血症检测算法 SPOT：HCA Healthcare 开发了 SPOT 算法 用于败血症检测 ，通过机器学习技术，医院计算机摄取数百万患者的数据点进行训练。该算法每 15 分钟监测所有住院患者的化验结果和生理指标，分析住院患者的体温、脉搏、呼吸频率、白细胞计数、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以监测败血症可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度运作 即 包含所有败血症阳性病例，允许护理人员专注于那些需要密集监测和支持的患者。②雅培虚拟助手： 2018 年初，雅培成为印度第一家为其团队部署 AI 虚拟助手的制药公司。雅培制药事业部启动了一项试点，让约 3000 名销售员工开始与 Maya 进行日常咨询。 Maya 使用语音或聊天界面以简单的自然语言与员工沟通，并为他们提供所需的帮助及管理任务，回答常见问题解答、完成日常操作、接收报告或训练，帮助员工操作企业知识库（如 SalesForce 或 Tableau ）。③诺华病理学诊断研究平台： 诺华公司的病理学家和数据科学家与科技创业公司PathAI 合作，训练由 PathAI 开发的人工智能系统，以尝试像病理学家一 样诊断，并试图发现病理学家难以发现的隐藏信息。 PathAI 为算法提供由病理学家标记的病理影像用于训练算法以区分细胞类型。 PathAI 将训练载玻片切成约 10000 个较小的图像，并且病理学家在每个切片中标记细胞类型。经过训练，不同的细胞类型以不同色彩区别，确定为癌症的区域在绿色周围组织的区域中发出亮红色。④美敦力Guardian Connect 动态血糖监测系统：Guardian Connect 系统使用微型传感器测量皮肤下方的液体中的葡萄糖水平，全天候监测读取并通过小型无线发射器将它们发送到手机。使用 Guardian Connect 移动应用程序，可以查看最新的血糖数据、血糖历史趋势，跟踪可能影响血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目标范围时还能收到警报。二、人工智能技术在 养老 行业 的应用场景分布智慧养老落地 典型案例 如下：①“云视”智能摄像头：“云视”智 能摄像头是 北京云住养科技 公司 通过卷积神经网络对数十万张长者图片进行深度学习和训练，研发 的 一款针对长者离床、坠床、跌倒等安全监护的智能摄像头，它能够为高龄空巢老人和住养的安全提供全天候实时的监护。 该技术运用 人脸识别、热成像等技术，当 老人 出现 摔倒等 异常情况 时 设备会主动报警至 监护人， 以便及时 采取紧急救援措施，防止意外发生。 这项技术在保证长者安全的同时也 降低 了养老监护 的人力成本。②iHealth系列产品： iHealth 系列产品 由天津九安医疗电子股份有限公司研发 ，具体产品包括移动互联智能血压计、移动互联智能血糖仪和试纸、智能血氧心率计、智能运动睡眠腕表、移动互联智能体重秤、体脂称、 iHealth 院外监测与康复设备套装等 养老 终端 设备。产品采用低功耗 微型化智能传感技术 和轻量操作系统 等， 结合 室内外 GPS 定位技术 对老人血压、血氧、血糖、心率、运动、睡眠进行监测，并通过大数据技术进行分析，如出现数据异常，可以及时向用户和监护人进行提醒。③“阿铁”看护机器人：“阿铁 是一款集多媒体、移动互联网通信、娱乐互动为一体的多功能老人智能看护机器人， 是 浙江梧斯源通信科技股份有限公司 的产品，专注为居家养老、医养护机构提供养老看护 解决方案。“阿铁” 的“ 眼睛 里装着 500 万像素 摄像头， 肚皮上嵌着一台 10.1 英寸的屏幕 ，具有智能看护、语音聊天、远程诊疗等功能。“阿铁”具备 吃药提醒 功能 并可对 护工日常护理工作 进行 监督 。 还能采用语音识别及智能分析系统，能 与老人 自主进行语音对话， 并能通过 语音命令 ，进行唱歌、跳舞等 逗老人开心。④SeniorAdom远程养老监护系统： SeniorAdom 养老监护系统 是法国 KRG 智慧养老公司 研发的 新一代远程养老监护系统 。 SeniorAdom系统不需要使用者佩戴项链和手环 ，也不需要在家中安装摄像头，只需将系统连接到房间内的传感器，通过系统 内部核心算法，便可 为用户提供全天候不间断 保护。当独居老人或行动不便者在家中出现跌到、突发疾病等紧急情况时， SeniorAdom 系统可第一时间通知家政人员或是 远程协助者，及时为用户提供救助， 解决独居老人和行动不便者的家居安全问题。⑤“社村通 居家养老服务平台 ：社村通 居家养老服务平台所构建的虚拟养老院， 连接当地政府、 养老机构 和老年人用户，老年人可以通过“社村通” app 下单所需的服务， 在接收到居家老人发送的需求指令后， 养老机构人员上门 为老人提供洗衣、做饭、修理水电、陪同就医、文化娱乐等多项服务 ；平台同时采集老人 当老人需要住院等时，可以第一时间调取个人资料、健康档案等信息；老人 还 可通过app 进行远程问诊咨询 ；平台还能连接多种智能硬件，对老年人进行远程监护。三、人工智能在 交通运输行业 的应用分布典型落地案例 如下：①马士基航运： 通过 在 冰级集装箱船（ Winter Palace ice class container ship ）上使用人工智能情景感知技术 ，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同时帮助海员消除来自船桥的视线限制，为未来的自动防撞系统提供研究基础。②美国联合航空公司： 通过 使用霍尼韦尔提供的 IntuVue RDR 4000 三 维 气象雷达 系统 、 SmartRunway 智能跑道系 统 和 SmartLanding智能着 陆 系 统 向 飞行员及时 提供 飞行环境信息，同时增强飞行员在滑行、起飞和着陆过程中的情景感知能力。③DHL：全面部署物流机器人系统。 Sawyer 协作机器人可以通过高分辨率摄像机、压力传感器和自学习功能帮助 仓库工作人员自动化操作重复性任务 。 LocusBots 机器人可以通过机器学习算法自助规划最佳行驶路径，代替工作人员将货物运送到指定位置，减少了工作人员的走动距离。 PostBOT 机器人内置传感器，可以在城市周围避开障碍物，并能沿着路线安全地跟着快递员完成送货服务。④达美航空：通过使用空客提供的 智慧天空 开放性数据平台及相关 预测性维护服务 ，达美航空可以 预测飞机部件的故障概率，在部件出现问题前进行维护。 从 2013 年到 2017 年 ，达美航空 全年免于因维护而取消航 班总计从 169 天升至 324 天，成功率高达95% 。⑤美国邮政署：通过 采用 协调优化技术 COTs 综合利用数据分析、物联网、云端数据库、机器学习等技术或软件平台 优化投递路线，预测潜在问题， 实现部份平日投递路线上的当日寄送， 使包裹递送更加高效、灵活。四、人工智能在 建筑行业 中的应用分布典型落地案例 如下：Stanislas Chaillou（哈佛建筑师 ）：通过 700 份设计图纸的图片训练出了生成对抗网络模型来设计房屋，能够提供完整的布局、间隔、装饰等细节设计。他的模型可以根据需求提供巴洛克、俄罗斯方块风格、维多利亚、曼哈顿现代都市等建筑风格，还能够根据设计师新输入的房屋参数针对设计进行调整，在考虑安全、建筑面积、房间数量等限制下做出最优的设计。Chaillou 目前在和纽约曼哈顿下东区的地厂商合作，将这一技术应用在最新的楼房设计项目中 。Layton：管理着购物中心、酒店、医院和大型体育馆等大型建设项目。 Layton 的建筑原型设计和方案落地过程中都使用Autod esk 的建築信息模型（ BIM ）来管理三维建筑模型和相关数据，设在这个基础上，他们使用 Autodesk 的人工智能解决方案Construction IQ 来实时读取、分析施工现场的数据。 Construction IQ 可以基于历史数据预测当前项目需要的时间、帮助管理者更好地计划建筑项目，还能预测危险的施工行为、承包方交接可能出现的问题，通过可视化仪表盘的形式展现给工程项目的管理者，帮助他们及时获取可能出现的事故隐患，从而规避事故风险 。Suffolk：通过分析过去 10 年的项目工期数据，开发算法来对新的项目进行工期预 测。除此之外， Suffolk 也通过过去 360 个项目中收集的 70 万张图像照片来训练机器学习模型，从而可以基于工地的图像数据预测跌落、撞击等事故风险。这些举措帮助 Suffolk 的生产效率提升了 20% 。五、人工智能在 金融行业 中的应用分布典型落地案例 如下：智能信贷：信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱：随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下，机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在“知晓客户（Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔：保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化：由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。智能投顾：随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角，“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上，国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位，甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向，发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像，从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估，以定制客制化的投资组合。此外，基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高，甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下，越来越多的交易员已经被机器所取代。六、人工智能技术在 电信 行业中的应用分布电信行业全球 5 00 强企业人工智能技术落地 典型案例：? AT&T 基站巡检无人机：无人机搭载的高分辨率相机拍得的内容，通过语义交互、图像识别等技术，使得场外工程师可以实时分析传回 的 视频和照片。 AT&T 通过智能感知与规避技术、自动目标识别、鲁棒控制 、 路径规划等技术，实现 了 无人机自主基站巡检 。? Comcast 无线网络优化服务平台：使用机器学习、 大数据 等技术拦截网络攻击，知会用户自家无线网络和终端设备的健康状况，从网络数据传播端 对 网络 进行 保护，同时保护连接上 该无线 网络的 所有 设备。? 中国联通 IP RAN 智能网络预警系统：使用 Prefix Span 时间序列模式挖掘算法，分析大量预警之间的样式关系，以确定网络故障的根因 。 通过数据预处理、关联规则挖掘、关联规则确认与入库和根预警识别，形成了高效的网络预警机制 。? 中国移动使用 ACOS 覆盖优化 系统：利用人工智能自动输出量化方案，并定量预测优化效果，实现了：通过构建覆盖评估矩阵，定性初判覆盖问题，及优化目标；以及 基于神经网络，构建无线覆盖模型。利用该模型 实现对弱覆盖、过覆盖优化指标的量化预测。? 中国电信经营分析 系统 ：包含交叉销售模型、决策树算法、数据挖掘平台等模型组件。该系统能够实现 专题分析、统计报表等功能，提供预先集成的模式和流程来帮助 中国电信 增加收入，并为 中国电信 预测制定未来的销售策略。? 沃达丰 TOBi 语音机器人：沃达丰通过语义理解、机器学习、语音识别、语音激活等技术，为客户提供全天候即时对话式 智能 客服 。? 华为 SoftCOM AI 网络： 华为 SoftCOM AI 在全云化网络构架上，引入以机器学习 为核心的人工智能技 术。构架 由 两个核心 组成，一是 AI 训练平台， 包括数据 训练 和模型及算法 输；另一个是推理平台， 包括数据 收集 以及 根据模型或算法推理网络动作 等 。 该智能自治 网络 通过 自动化业务部署 ，推动网络 向智能化故障自愈，自我优化，自我管理 方向发展，以建设“ 自动，自优，自愈，自治永不故障的自动网络。七、人工智能 技术在 材料行业 的应用场景人工智能技术在 材料行业 应用代表案例：丰田汽车：丰田研究院，麻省理工学院以及斯坦福大学研究人员使用人工智能技术利用上亿数据信息构建的可预测电压下降与寿命之间关系的算法模块。该模块可以通过电池材料最早五次放电充电循环，以预测该材料在电池构建上的寿命长短。该模块可大幅度缩短有关电池材料的研发，设计，生产相关成本。沙钢集团：沙钢集团联合宝钢工程集团开发了无人化浇钢项目，利用机器人代替人工完成长水口安装拆卸、清洗、烧氧及中间罐测温取样等功能。作为国内首套炉前快速在线自动测温取样机器人，该机器人系统主要由一台意大利 COMUA 六轴自由度冶金版工业机器人及防护隔热栏 体构成，通过编程、示教，机器人自动装载测温取样探头按照设定好的运动轨迹，自动完成对电炉钢水的检测取样工作。宝武集团：宝武集团与百度云携手打造智能钢包管理系统。通过借助百度智能云天工智能物联网平台，宝武智能钢包管理系统可以大幅降低能源消耗，提高生产效率，有效提升安全系数。通过智能钢包的推广应用，钢铁企业预计可平均降低出钢温度 10 ℃，节约能源成本70 亿元，使钢包烘烤能效下降 50%50%，节约 150 亿元。新兴际华集团：新兴铸管武安工业区建设了环保智能管控中心， 充分应用大数据分析与挖掘、物联网技术、人工智能手段等现代化信息技术，完善材料生产过程中智能监控大气粉尘监测体系，可实时、精准地对工业源无组织排放进行网格化、高分辨率综合监控。该中心还通过云平台汇聚实时监测数据，结合大数据分析及模型拟合技术，让操作人员可以准确、快速地获得材料生产中粉尘污染的来源、空间分布及其演变趋势。苹果：苹果回收机器人 D asiy 可利用计算机视觉技术通过比对识别出超过 1 5 种不同型号的 i Phone 产品，并利用智能机器人控制算法实现针对 iPhone 的拆解工作。与此同时，在拆解工作完成后， Dasiy 还可在此利用计算机视觉技术实现针对稀土元素、钨、铝合金等元素的回收。目前，苹果通过单一回收机器人 D asiy 可实现每小时拆解近 2 00 部 iPhone ，每年可拆解近 120 万部 i Phone 。每拆解 1 0 万部iPhone 。 Dasiy 可帮助苹果回收再利用近 1 900 公斤铝， 7 10 公斤铜， 7 70 公斤钴以及其他金属材料。以上为「AI 应用前沿」对于人工智能在医疗、金融、交通、电信 等行业典型应用的总结，希望帮助到您。如果您还有想了解人工智能在自己所在细分行业的应用，欢迎关注并私信交流。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用：1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。目前已有相关技术，但识别率有问题。3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。目前来说，这块是做得比较好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中一、人工智能技术在 医疗行业 中的应用场景分布医疗行业人工智能应用 代表案例 如下:①HCA Healthcare败血症检测算法 SPOT：HCA Healthcare 开发了 SPOT 算法 用于败血症检测 ，通过机器学习技术，医院计算机摄取数百万患者的数据点进行训练。该算法每 15 分钟监测所有住院患者的化验结果和生理指标，分析住院患者的体温、脉搏、呼吸频率、白细胞计数、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以监测败血症可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度运作 即 包含所有败血症阳性病例，允许护理人员专注于那些需要密集监测和支持的患者。②雅培虚拟助手： 2018 年初，雅培成为印度第一家为其团队部署 AI 虚拟助手的制药公司。雅培制药事业部启动了一项试点，让约 3000 名销售员工开始与 Maya 进行日常咨询。 Maya 使用语音或聊天界面以简单的自然语言与员工沟通，并为他们提供所需的帮助及管理任务，回答常见问题解答、完成日常操作、接收报告或训练，帮助员工操作企业知识库（如 SalesForce 或 Tableau ）。③诺华病理学诊断研究平台： 诺华公司的病理学家和数据科学家与科技创业公司PathAI 合作，训练由 PathAI 开发的人工智能系统，以尝试像病理学家一 样诊断，并试图发现病理学家难以发现的隐藏信息。 PathAI 为算法提供由病理学家标记的病理影像用于训练算法以区分细胞类型。 PathAI 将训练载玻片切成约 10000 个较小的图像，并且病理学家在每个切片中标记细胞类型。经过训练，不同的细胞类型以不同色彩区别，确定为癌症的区域在绿色周围组织的区域中发出亮红色。④美敦力Guardian Connect 动态血糖监测系统：Guardian Connect 系统使用微型传感器测量皮肤下方的液体中的葡萄糖水平，全天候监测读取并通过小型无线发射器将它们发送到手机。使用 Guardian Connect 移动应用程序，可以查看最新的血糖数据、血糖历史趋势，跟踪可能影响血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目标范围时还能收到警报。二、人工智能技术在 养老 行业 的应用场景分布智慧养老落地 典型案例 如下：①“云视”智能摄像头：“云视”智 能摄像头是 北京云住养科技 公司 通过卷积神经网络对数十万张长者图片进行深度学习和训练，研发 的 一款针对长者离床、坠床、跌倒等安全监护的智能摄像头，它能够为高龄空巢老人和住养的安全提供全天候实时的监护。 该技术运用 人脸识别、热成像等技术，当 老人 出现 摔倒等 异常情况 时 设备会主动报警至 监护人， 以便及时 采取紧急救援措施，防止意外发生。 这项技术在保证长者安全的同时也 降低 了养老监护 的人力成本。②iHealth系列产品： iHealth 系列产品 由天津九安医疗电子股份有限公司研发 ，具体产品包括移动互联智能血压计、移动互联智能血糖仪和试纸、智能血氧心率计、智能运动睡眠腕表、移动互联智能体重秤、体脂称、 iHealth 院外监测与康复设备套装等 养老 终端 设备。产品采用低功耗 微型化智能传感技术 和轻量操作系统 等， 结合 室内外 GPS 定位技术 对老人血压、血氧、血糖、心率、运动、睡眠进行监测，并通过大数据技术进行分析，如出现数据异常，可以及时向用户和监护人进行提醒。③“阿铁”看护机器人：“阿铁 是一款集多媒体、移动互联网通信、娱乐互动为一体的多功能老人智能看护机器人， 是 浙江梧斯源通信科技股份有限公司 的产品，专注为居家养老、医养护机构提供养老看护 解决方案。“阿铁” 的“ 眼睛 里装着 500 万像素 摄像头， 肚皮上嵌着一台 10.1 英寸的屏幕 ，具有智能看护、语音聊天、远程诊疗等功能。“阿铁”具备 吃药提醒 功能 并可对 护工日常护理工作 进行 监督 。 还能采用语音识别及智能分析系统，能 与老人 自主进行语音对话， 并能通过 语音命令 ，进行唱歌、跳舞等 逗老人开心。④SeniorAdom远程养老监护系统： SeniorAdom 养老监护系统 是法国 KRG 智慧养老公司 研发的 新一代远程养老监护系统 。 SeniorAdom系统不需要使用者佩戴项链和手环 ，也不需要在家中安装摄像头，只需将系统连接到房间内的传感器，通过系统 内部核心算法，便可 为用户提供全天候不间断 保护。当独居老人或行动不便者在家中出现跌到、突发疾病等紧急情况时， SeniorAdom 系统可第一时间通知家政人员或是 远程协助者，及时为用户提供救助， 解决独居老人和行动不便者的家居安全问题。⑤“社村通 居家养老服务平台 ：社村通 居家养老服务平台所构建的虚拟养老院， 连接当地政府、 养老机构 和老年人用户，老年人可以通过“社村通” app 下单所需的服务， 在接收到居家老人发送的需求指令后， 养老机构人员上门 为老人提供洗衣、做饭、修理水电、陪同就医、文化娱乐等多项服务 ；平台同时采集老人 当老人需要住院等时，可以第一时间调取个人资料、健康档案等信息；老人 还 可通过app 进行远程问诊咨询 ；平台还能连接多种智能硬件，对老年人进行远程监护。三、人工智能在 交通运输行业 的应用分布典型落地案例 如下：①马士基航运： 通过 在 冰级集装箱船（ Winter Palace ice class container ship ）上使用人工智能情景感知技术 ，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同时帮助海员消除来自船桥的视线限制，为未来的自动防撞系统提供研究基础。②美国联合航空公司： 通过 使用霍尼韦尔提供的 IntuVue RDR 4000 三 维 气象雷达 系统 、 SmartRunway 智能跑道系 统 和 SmartLanding智能着 陆 系 统 向 飞行员及时 提供 飞行环境信息，同时增强飞行员在滑行、起飞和着陆过程中的情景感知能力。③DHL：全面部署物流机器人系统。 Sawyer 协作机器人可以通过高分辨率摄像机、压力传感器和自学习功能帮助 仓库工作人员自动化操作重复性任务 。 LocusBots 机器人可以通过机器学习算法自助规划最佳行驶路径，代替工作人员将货物运送到指定位置，减少了工作人员的走动距离。 PostBOT 机器人内置传感器，可以在城市周围避开障碍物，并能沿着路线安全地跟着快递员完成送货服务。④达美航空：通过使用空客提供的 智慧天空 开放性数据平台及相关 预测性维护服务 ，达美航空可以 预测飞机部件的故障概率，在部件出现问题前进行维护。 从 2013 年到 2017 年 ，达美航空 全年免于因维护而取消航 班总计从 169 天升至 324 天，成功率高达95% 。⑤美国邮政署：通过 采用 协调优化技术 COTs 综合利用数据分析、物联网、云端数据库、机器学习等技术或软件平台 优化投递路线，预测潜在问题， 实现部份平日投递路线上的当日寄送， 使包裹递送更加高效、灵活。四、人工智能在 建筑行业 中的应用分布典型落地案例 如下：Stanislas Chaillou（哈佛建筑师 ）：通过 700 份设计图纸的图片训练出了生成对抗网络模型来设计房屋，能够提供完整的布局、间隔、装饰等细节设计。他的模型可以根据需求提供巴洛克、俄罗斯方块风格、维多利亚、曼哈顿现代都市等建筑风格，还能够根据设计师新输入的房屋参数针对设计进行调整，在考虑安全、建筑面积、房间数量等限制下做出最优的设计。Chaillou 目前在和纽约曼哈顿下东区的地厂商合作，将这一技术应用在最新的楼房设计项目中 。Layton：管理着购物中心、酒店、医院和大型体育馆等大型建设项目。 Layton 的建筑原型设计和方案落地过程中都使用Autod esk 的建築信息模型（ BIM ）来管理三维建筑模型和相关数据，设在这个基础上，他们使用 Autodesk 的人工智能解决方案Construction IQ 来实时读取、分析施工现场的数据。 Construction IQ 可以基于历史数据预测当前项目需要的时间、帮助管理者更好地计划建筑项目，还能预测危险的施工行为、承包方交接可能出现的问题，通过可视化仪表盘的形式展现给工程项目的管理者，帮助他们及时获取可能出现的事故隐患，从而规避事故风险 。Suffolk：通过分析过去 10 年的项目工期数据，开发算法来对新的项目进行工期预 测。除此之外， Suffolk 也通过过去 360 个项目中收集的 70 万张图像照片来训练机器学习模型，从而可以基于工地的图像数据预测跌落、撞击等事故风险。这些举措帮助 Suffolk 的生产效率提升了 20% 。五、人工智能在 金融行业 中的应用分布典型落地案例 如下：智能信贷：信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱：随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下，机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在“知晓客户（Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔：保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化：由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。智能投顾：随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角，“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上，国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位，甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向，发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像，从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估，以定制客制化的投资组合。此外，基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高，甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下，越来越多的交易员已经被机器所取代。六、人工智能技术在 电信 行业中的应用分布电信行业全球 5 00 强企业人工智能技术落地 典型案例：? AT&T 基站巡检无人机：无人机搭载的高分辨率相机拍得的内容，通过语义交互、图像识别等技术，使得场外工程师可以实时分析传回 的 视频和照片。 AT&T 通过智能感知与规避技术、自动目标识别、鲁棒控制 、 路径规划等技术，实现 了 无人机自主基站巡检 。? Comcast 无线网络优化服务平台：使用机器学习、 大数据 等技术拦截网络攻击，知会用户自家无线网络和终端设备的健康状况，从网络数据传播端 对 网络 进行 保护，同时保护连接上 该无线 网络的 所有 设备。? 中国联通 IP RAN 智能网络预警系统：使用 Prefix Span 时间序列模式挖掘算法，分析大量预警之间的样式关系，以确定网络故障的根因 。 通过数据预处理、关联规则挖掘、关联规则确认与入库和根预警识别，形成了高效的网络预警机制 。? 中国移动使用 ACOS 覆盖优化 系统：利用人工智能自动输出量化方案，并定量预测优化效果，实现了：通过构建覆盖评估矩阵，定性初判覆盖问题，及优化目标；以及 基于神经网络，构建无线覆盖模型。利用该模型 实现对弱覆盖、过覆盖优化指标的量化预测。? 中国电信经营分析 系统 ：包含交叉销售模型、决策树算法、数据挖掘平台等模型组件。该系统能够实现 专题分析、统计报表等功能，提供预先集成的模式和流程来帮助 中国电信 增加收入，并为 中国电信 预测制定未来的销售策略。? 沃达丰 TOBi 语音机器人：沃达丰通过语义理解、机器学习、语音识别、语音激活等技术，为客户提供全天候即时对话式 智能 客服 。? 华为 SoftCOM AI 网络： 华为 SoftCOM AI 在全云化网络构架上，引入以机器学习 为核心的人工智能技 术。构架 由 两个核心 组成，一是 AI 训练平台， 包括数据 训练 和模型及算法 输；另一个是推理平台， 包括数据 收集 以及 根据模型或算法推理网络动作 等 。 该智能自治 网络 通过 自动化业务部署 ，推动网络 向智能化故障自愈，自我优化，自我管理 方向发展，以建设“ 自动，自优，自愈，自治永不故障的自动网络。七、人工智能 技术在 材料行业 的应用场景人工智能技术在 材料行业 应用代表案例：丰田汽车：丰田研究院，麻省理工学院以及斯坦福大学研究人员使用人工智能技术利用上亿数据信息构建的可预测电压下降与寿命之间关系的算法模块。该模块可以通过电池材料最早五次放电充电循环，以预测该材料在电池构建上的寿命长短。该模块可大幅度缩短有关电池材料的研发，设计，生产相关成本。沙钢集团：沙钢集团联合宝钢工程集团开发了无人化浇钢项目，利用机器人代替人工完成长水口安装拆卸、清洗、烧氧及中间罐测温取样等功能。作为国内首套炉前快速在线自动测温取样机器人，该机器人系统主要由一台意大利 COMUA 六轴自由度冶金版工业机器人及防护隔热栏 体构成，通过编程、示教，机器人自动装载测温取样探头按照设定好的运动轨迹，自动完成对电炉钢水的检测取样工作。宝武集团：宝武集团与百度云携手打造智能钢包管理系统。通过借助百度智能云天工智能物联网平台，宝武智能钢包管理系统可以大幅降低能源消耗，提高生产效率，有效提升安全系数。通过智能钢包的推广应用，钢铁企业预计可平均降低出钢温度 10 ℃，节约能源成本70 亿元，使钢包烘烤能效下降 50%50%，节约 150 亿元。新兴际华集团：新兴铸管武安工业区建设了环保智能管控中心， 充分应用大数据分析与挖掘、物联网技术、人工智能手段等现代化信息技术，完善材料生产过程中智能监控大气粉尘监测体系，可实时、精准地对工业源无组织排放进行网格化、高分辨率综合监控。该中心还通过云平台汇聚实时监测数据，结合大数据分析及模型拟合技术，让操作人员可以准确、快速地获得材料生产中粉尘污染的来源、空间分布及其演变趋势。苹果：苹果回收机器人 D asiy 可利用计算机视觉技术通过比对识别出超过 1 5 种不同型号的 i Phone 产品，并利用智能机器人控制算法实现针对 iPhone 的拆解工作。与此同时，在拆解工作完成后， Dasiy 还可在此利用计算机视觉技术实现针对稀土元素、钨、铝合金等元素的回收。目前，苹果通过单一回收机器人 D asiy 可实现每小时拆解近 2 00 部 iPhone ，每年可拆解近 120 万部 i Phone 。每拆解 1 0 万部iPhone 。 Dasiy 可帮助苹果回收再利用近 1 900 公斤铝， 7 10 公斤铜， 7 70 公斤钴以及其他金属材料。以上为「AI 应用前沿」对于人工智能在医疗、金融、交通、电信 等行业典型应用的总结，希望帮助到您。如果您还有想了解人工智能在自己所在细分行业的应用，欢迎关注并私信交流。谢谢邀请随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术猿辅导这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术拍照搜题通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了计算机视觉技术，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有自然语言处理技术，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。口算通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是计算机视觉技术，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确英语流利说用过这个APP的也许都知道，里面有一个测你的发音准确的功能，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用语音识别技术展望随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法实时监测学生的学习情况通过系统实时监控学生上课的动作、表情等，监测到上课走神、不认真听课、玩手机、睡觉等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。打卡上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生，就能提高签到的效率，节省上课时间。这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用：1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。目前已有相关技术，但识别率有问题。3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。目前来说，这块是做得比较好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中一、人工智能技术在 医疗行业 中的应用场景分布医疗行业人工智能应用 代表案例 如下:①HCA Healthcare败血症检测算法 SPOT：HCA Healthcare 开发了 SPOT 算法 用于败血症检测 ，通过机器学习技术，医院计算机摄取数百万患者的数据点进行训练。该算法每 15 分钟监测所有住院患者的化验结果和生理指标，分析住院患者的体温、脉搏、呼吸频率、白细胞计数、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以监测败血症可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度运作 即 包含所有败血症阳性病例，允许护理人员专注于那些需要密集监测和支持的患者。②雅培虚拟助手： 2018 年初，雅培成为印度第一家为其团队部署 AI 虚拟助手的制药公司。雅培制药事业部启动了一项试点，让约 3000 名销售员工开始与 Maya 进行日常咨询。 Maya 使用语音或聊天界面以简单的自然语言与员工沟通，并为他们提供所需的帮助及管理任务，回答常见问题解答、完成日常操作、接收报告或训练，帮助员工操作企业知识库（如 SalesForce 或 Tableau ）。③诺华病理学诊断研究平台： 诺华公司的病理学家和数据科学家与科技创业公司PathAI 合作，训练由 PathAI 开发的人工智能系统，以尝试像病理学家一 样诊断，并试图发现病理学家难以发现的隐藏信息。 PathAI 为算法提供由病理学家标记的病理影像用于训练算法以区分细胞类型。 PathAI 将训练载玻片切成约 10000 个较小的图像，并且病理学家在每个切片中标记细胞类型。经过训练，不同的细胞类型以不同色彩区别，确定为癌症的区域在绿色周围组织的区域中发出亮红色。④美敦力Guardian Connect 动态血糖监测系统：Guardian Connect 系统使用微型传感器测量皮肤下方的液体中的葡萄糖水平，全天候监测读取并通过小型无线发射器将它们发送到手机。使用 Guardian Connect 移动应用程序，可以查看最新的血糖数据、血糖历史趋势，跟踪可能影响血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目标范围时还能收到警报。二、人工智能技术在 养老 行业 的应用场景分布智慧养老落地 典型案例 如下：①“云视”智能摄像头：“云视”智 能摄像头是 北京云住养科技 公司 通过卷积神经网络对数十万张长者图片进行深度学习和训练，研发 的 一款针对长者离床、坠床、跌倒等安全监护的智能摄像头，它能够为高龄空巢老人和住养的安全提供全天候实时的监护。 该技术运用 人脸识别、热成像等技术，当 老人 出现 摔倒等 异常情况 时 设备会主动报警至 监护人， 以便及时 采取紧急救援措施，防止意外发生。 这项技术在保证长者安全的同时也 降低 了养老监护 的人力成本。②iHealth系列产品： iHealth 系列产品 由天津九安医疗电子股份有限公司研发 ，具体产品包括移动互联智能血压计、移动互联智能血糖仪和试纸、智能血氧心率计、智能运动睡眠腕表、移动互联智能体重秤、体脂称、 iHealth 院外监测与康复设备套装等 养老 终端 设备。产品采用低功耗 微型化智能传感技术 和轻量操作系统 等， 结合 室内外 GPS 定位技术 对老人血压、血氧、血糖、心率、运动、睡眠进行监测，并通过大数据技术进行分析，如出现数据异常，可以及时向用户和监护人进行提醒。③“阿铁”看护机器人：“阿铁 是一款集多媒体、移动互联网通信、娱乐互动为一体的多功能老人智能看护机器人， 是 浙江梧斯源通信科技股份有限公司 的产品，专注为居家养老、医养护机构提供养老看护 解决方案。“阿铁” 的“ 眼睛 里装着 500 万像素 摄像头， 肚皮上嵌着一台 10.1 英寸的屏幕 ，具有智能看护、语音聊天、远程诊疗等功能。“阿铁”具备 吃药提醒 功能 并可对 护工日常护理工作 进行 监督 。 还能采用语音识别及智能分析系统，能 与老人 自主进行语音对话， 并能通过 语音命令 ，进行唱歌、跳舞等 逗老人开心。④SeniorAdom远程养老监护系统： SeniorAdom 养老监护系统 是法国 KRG 智慧养老公司 研发的 新一代远程养老监护系统 。 SeniorAdom系统不需要使用者佩戴项链和手环 ，也不需要在家中安装摄像头，只需将系统连接到房间内的传感器，通过系统 内部核心算法，便可 为用户提供全天候不间断 保护。当独居老人或行动不便者在家中出现跌到、突发疾病等紧急情况时， SeniorAdom 系统可第一时间通知家政人员或是 远程协助者，及时为用户提供救助， 解决独居老人和行动不便者的家居安全问题。⑤“社村通 居家养老服务平台 ：社村通 居家养老服务平台所构建的虚拟养老院， 连接当地政府、 养老机构 和老年人用户，老年人可以通过“社村通” app 下单所需的服务， 在接收到居家老人发送的需求指令后， 养老机构人员上门 为老人提供洗衣、做饭、修理水电、陪同就医、文化娱乐等多项服务 ；平台同时采集老人 当老人需要住院等时，可以第一时间调取个人资料、健康档案等信息；老人 还 可通过app 进行远程问诊咨询 ；平台还能连接多种智能硬件，对老年人进行远程监护。三、人工智能在 交通运输行业 的应用分布典型落地案例 如下：①马士基航运： 通过 在 冰级集装箱船（ Winter Palace ice class container ship ）上使用人工智能情景感知技术 ，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同时帮助海员消除来自船桥的视线限制，为未来的自动防撞系统提供研究基础。②美国联合航空公司： 通过 使用霍尼韦尔提供的 IntuVue RDR 4000 三 维 气象雷达 系统 、 SmartRunway 智能跑道系 统 和 SmartLanding智能着 陆 系 统 向 飞行员及时 提供 飞行环境信息，同时增强飞行员在滑行、起飞和着陆过程中的情景感知能力。③DHL：全面部署物流机器人系统。 Sawyer 协作机器人可以通过高分辨率摄像机、压力传感器和自学习功能帮助 仓库工作人员自动化操作重复性任务 。 LocusBots 机器人可以通过机器学习算法自助规划最佳行驶路径，代替工作人员将货物运送到指定位置，减少了工作人员的走动距离。 PostBOT 机器人内置传感器，可以在城市周围避开障碍物，并能沿着路线安全地跟着快递员完成送货服务。④达美航空：通过使用空客提供的 智慧天空 开放性数据平台及相关 预测性维护服务 ，达美航空可以 预测飞机部件的故障概率，在部件出现问题前进行维护。 从 2013 年到 2017 年 ，达美航空 全年免于因维护而取消航 班总计从 169 天升至 324 天，成功率高达95% 。⑤美国邮政署：通过 采用 协调优化技术 COTs 综合利用数据分析、物联网、云端数据库、机器学习等技术或软件平台 优化投递路线，预测潜在问题， 实现部份平日投递路线上的当日寄送， 使包裹递送更加高效、灵活。四、人工智能在 建筑行业 中的应用分布典型落地案例 如下：Stanislas Chaillou（哈佛建筑师 ）：通过 700 份设计图纸的图片训练出了生成对抗网络模型来设计房屋，能够提供完整的布局、间隔、装饰等细节设计。他的模型可以根据需求提供巴洛克、俄罗斯方块风格、维多利亚、曼哈顿现代都市等建筑风格，还能够根据设计师新输入的房屋参数针对设计进行调整，在考虑安全、建筑面积、房间数量等限制下做出最优的设计。Chaillou 目前在和纽约曼哈顿下东区的地厂商合作，将这一技术应用在最新的楼房设计项目中 。Layton：管理着购物中心、酒店、医院和大型体育馆等大型建设项目。 Layton 的建筑原型设计和方案落地过程中都使用Autod esk 的建築信息模型（ BIM ）来管理三维建筑模型和相关数据，设在这个基础上，他们使用 Autodesk 的人工智能解决方案Construction IQ 来实时读取、分析施工现场的数据。 Construction IQ 可以基于历史数据预测当前项目需要的时间、帮助管理者更好地计划建筑项目，还能预测危险的施工行为、承包方交接可能出现的问题，通过可视化仪表盘的形式展现给工程项目的管理者，帮助他们及时获取可能出现的事故隐患，从而规避事故风险 。Suffolk：通过分析过去 10 年的项目工期数据，开发算法来对新的项目进行工期预 测。除此之外， Suffolk 也通过过去 360 个项目中收集的 70 万张图像照片来训练机器学习模型，从而可以基于工地的图像数据预测跌落、撞击等事故风险。这些举措帮助 Suffolk 的生产效率提升了 20% 。五、人工智能在 金融行业 中的应用分布典型落地案例 如下：智能信贷：信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱：随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下，机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在“知晓客户（Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔：保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化：由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。智能投顾：随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角，“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上，国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位，甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向，发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像，从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估，以定制客制化的投资组合。此外，基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高，甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下，越来越多的交易员已经被机器所取代。六、人工智能技术在 电信 行业中的应用分布电信行业全球 5 00 强企业人工智能技术落地 典型案例：? AT&T 基站巡检无人机：无人机搭载的高分辨率相机拍得的内容，通过语义交互、图像识别等技术，使得场外工程师可以实时分析传回 的 视频和照片。 AT&T 通过智能感知与规避技术、自动目标识别、鲁棒控制 、 路径规划等技术，实现 了 无人机自主基站巡检 。? Comcast 无线网络优化服务平台：使用机器学习、 大数据 等技术拦截网络攻击，知会用户自家无线网络和终端设备的健康状况，从网络数据传播端 对 网络 进行 保护，同时保护连接上 该无线 网络的 所有 设备。? 中国联通 IP RAN 智能网络预警系统：使用 Prefix Span 时间序列模式挖掘算法，分析大量预警之间的样式关系，以确定网络故障的根因 。 通过数据预处理、关联规则挖掘、关联规则确认与入库和根预警识别，形成了高效的网络预警机制 。? 中国移动使用 ACOS 覆盖优化 系统：利用人工智能自动输出量化方案，并定量预测优化效果，实现了：通过构建覆盖评估矩阵，定性初判覆盖问题，及优化目标；以及 基于神经网络，构建无线覆盖模型。利用该模型 实现对弱覆盖、过覆盖优化指标的量化预测。? 中国电信经营分析 系统 ：包含交叉销售模型、决策树算法、数据挖掘平台等模型组件。该系统能够实现 专题分析、统计报表等功能，提供预先集成的模式和流程来帮助 中国电信 增加收入，并为 中国电信 预测制定未来的销售策略。? 沃达丰 TOBi 语音机器人：沃达丰通过语义理解、机器学习、语音识别、语音激活等技术，为客户提供全天候即时对话式 智能 客服 。? 华为 SoftCOM AI 网络： 华为 SoftCOM AI 在全云化网络构架上，引入以机器学习 为核心的人工智能技 术。构架 由 两个核心 组成，一是 AI 训练平台， 包括数据 训练 和模型及算法 输；另一个是推理平台， 包括数据 收集 以及 根据模型或算法推理网络动作 等 。 该智能自治 网络 通过 自动化业务部署 ，推动网络 向智能化故障自愈，自我优化，自我管理 方向发展，以建设“ 自动，自优，自愈，自治永不故障的自动网络。七、人工智能 技术在 材料行业 的应用场景人工智能技术在 材料行业 应用代表案例：丰田汽车：丰田研究院，麻省理工学院以及斯坦福大学研究人员使用人工智能技术利用上亿数据信息构建的可预测电压下降与寿命之间关系的算法模块。该模块可以通过电池材料最早五次放电充电循环，以预测该材料在电池构建上的寿命长短。该模块可大幅度缩短有关电池材料的研发，设计，生产相关成本。沙钢集团：沙钢集团联合宝钢工程集团开发了无人化浇钢项目，利用机器人代替人工完成长水口安装拆卸、清洗、烧氧及中间罐测温取样等功能。作为国内首套炉前快速在线自动测温取样机器人，该机器人系统主要由一台意大利 COMUA 六轴自由度冶金版工业机器人及防护隔热栏 体构成，通过编程、示教，机器人自动装载测温取样探头按照设定好的运动轨迹，自动完成对电炉钢水的检测取样工作。宝武集团：宝武集团与百度云携手打造智能钢包管理系统。通过借助百度智能云天工智能物联网平台，宝武智能钢包管理系统可以大幅降低能源消耗，提高生产效率，有效提升安全系数。通过智能钢包的推广应用，钢铁企业预计可平均降低出钢温度 10 ℃，节约能源成本70 亿元，使钢包烘烤能效下降 50%50%，节约 150 亿元。新兴际华集团：新兴铸管武安工业区建设了环保智能管控中心， 充分应用大数据分析与挖掘、物联网技术、人工智能手段等现代化信息技术，完善材料生产过程中智能监控大气粉尘监测体系，可实时、精准地对工业源无组织排放进行网格化、高分辨率综合监控。该中心还通过云平台汇聚实时监测数据，结合大数据分析及模型拟合技术，让操作人员可以准确、快速地获得材料生产中粉尘污染的来源、空间分布及其演变趋势。苹果：苹果回收机器人 D asiy 可利用计算机视觉技术通过比对识别出超过 1 5 种不同型号的 i Phone 产品，并利用智能机器人控制算法实现针对 iPhone 的拆解工作。与此同时，在拆解工作完成后， Dasiy 还可在此利用计算机视觉技术实现针对稀土元素、钨、铝合金等元素的回收。目前，苹果通过单一回收机器人 D asiy 可实现每小时拆解近 2 00 部 iPhone ，每年可拆解近 120 万部 i Phone 。每拆解 1 0 万部iPhone 。 Dasiy 可帮助苹果回收再利用近 1 900 公斤铝， 7 10 公斤铜， 7 70 公斤钴以及其他金属材料。以上为「AI 应用前沿」对于人工智能在医疗、金融、交通、电信 等行业典型应用的总结，希望帮助到您。如果您还有想了解人工智能在自己所在细分行业的应用，欢迎关注并私信交流。谢谢邀请随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术猿辅导这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术拍照搜题通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了计算机视觉技术，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有自然语言处理技术，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。口算通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是计算机视觉技术，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确英语流利说用过这个APP的也许都知道，里面有一个测你的发音准确的功能，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用语音识别技术展望随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法实时监测学生的学习情况通过系统实时监控学生上课的动作、表情等，监测到上课走神、不认真听课、玩手机、睡觉等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。打卡上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生，就能提高签到的效率，节省上课时间。这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。谢邀！我们还是需要先了解一下人工智能的定义，这样的角度看人工智能——（1）人造的工具；（2）模仿人的行为的；（3）包括公式（规则）计算；统计分析；语音对话；视觉功能等技术。未来20年，会有什么新的人工智能技术吗？先看看最近20年的变化：2000年至现在，我们能想到的就是智能手机、智能音箱、智能家电、智慧屏、机器人密度增大、无人驾驶测试。通讯能力、计算能力都在加强。在这些技术中，包括公式计算、统计分析、语音对话、视觉功能等技术其实都应该是在应用及其本身升级的初期阶段。如智能节电、机器人等应用普及程度也不高。而正在幻想的机器推理、无人公路驾驶、全产业链的智能能源零排放是不科学的想法，不可能实现。所以，未来20年，我想还是围绕现在的技术，做升级和普及这两件事情。
首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用一些朋友已经在答案里，介绍了很多应用AI技术的产品，和AI技术的场景了。我也来说一个有趣的：用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能。看过金庸小说的朋友们都知道，里面有一门叫“小无相功”的内功，威力强大。要身具此功，再知道其他武功的招式，倚仗其威力无比，可以模仿别人的绝学甚至胜于原版。其实，这门武功在AI界，已经非常常见。AI倚仗其算力强大无比，只要给它足够的数据进行学习。学会以后，这类招式再精妙复杂，也难不倒它了。举个栗子。所有人都熟悉的验证码技术。就是我们几乎每天都会用到，登录账号时都会出现的界面，就像下面这个：验证码技术出现最初的目的，是为了保障账号是由人操作而非机器。发展到现在，已经非常复杂，许多验证码甚至连用户自己都很难分辨。但是近几年，人工智能的技术不断发展，也被不法分子用于破解验证码来非法牟利，不法分子通过各种手段收集大量的验证码图像后。用机器学习技术进行OCR（光学字符识别）模型的训练，从而实现对验证码的自动识别，正确率可达80%以上！业界通常称之为打码平台”。一旦AI可以攻破验证码，不发分子就可以通过这种方式来盗取用户账号、恶意注册薅羊毛等，进行一系列犯罪行为。去年6月，阿里安全就协助浙江警方侦破的全国首例“撞库打码”案。这些不法行为也导致直播、短视频以及各类线上营销活动被严重“薅羊毛”。平台和用户利益均受到侵害，且存在信息泄漏等问题。可以说，这种对AI的恶意使用，已经影响了我们的生活。为了有效防范，去年5月，阿里安全与浙江大学联合成立AZFT网络空间安全实验室，共同研发人工智能安全技术。我们找到的办法，就是用AI来对抗AI，用人工智能来对抗人工智能，也可以理解为用“小无相功”对付“小无相功”。由于机器和人类的认知方式存在本质不同。AI破解验证码，并非像人一样，依靠的是经验、判断甚至想象。而是通过AI独有的方式，只要新一代AI验证码，能够学会AI破解的招式，见招拆招，有针对性的加入干扰，这样，破解AI的“套路”就无计可施了。大体是这个样子：其特点是，应用人工智能研究领域最新的对抗样本技术，对原始图像有针对性的加入干扰。使得人眼识别不受影响，但会显著降低人工智能模型的识别率，从而防范打码平台的破解，同时保持用户体验。在现实生活中，AI（人工智能）已经有了许多非常有趣的应用了。在我们的日常生活中，正义的AI一直在和邪恶的AI交手，在数字世界里，保护我们的安全。但是，不必恐慌，目前的所有AI，都是人类创作出来的。用马老师的话说就是：我们应该真正担心的不是机器智能，会超越人类的智慧，而是人类本身的智慧会停止增长。加油，我们可以让明天变得更好。强人工智能应用将非常广，但目前业界的发展状况，只能算是弱人工智能。个人认为强人工智能有以下几点应用：1，大范围智能计划安排，生活或工作上。比如：能不断根据你的个人行为，给出每天合理的个人计划，并且是可以解释为什么这样安排。目前的弱人工智能，可以做到小范围，且不可解释。2，智能保安工作。能自动识别特定区域是否存在不安全因素。目前已有相关技术，但识别率有问题。3，危机预测。像恶劣天气预测，事故预测。目前来说，这块是做得比较好。谢邀。前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。1.零售：连接消费者，改善购物体验图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销; 在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品; 加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网 通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗 机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中一、人工智能技术在 医疗行业 中的应用场景分布医疗行业人工智能应用 代表案例 如下:①HCA Healthcare败血症检测算法 SPOT：HCA Healthcare 开发了 SPOT 算法 用于败血症检测 ，通过机器学习技术，医院计算机摄取数百万患者的数据点进行训练。该算法每 15 分钟监测所有住院患者的化验结果和生理指标，分析住院患者的体温、脉搏、呼吸频率、白细胞计数、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以监测败血症可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度运作 即 包含所有败血症阳性病例，允许护理人员专注于那些需要密集监测和支持的患者。②雅培虚拟助手： 2018 年初，雅培成为印度第一家为其团队部署 AI 虚拟助手的制药公司。雅培制药事业部启动了一项试点，让约 3000 名销售员工开始与 Maya 进行日常咨询。 Maya 使用语音或聊天界面以简单的自然语言与员工沟通，并为他们提供所需的帮助及管理任务，回答常见问题解答、完成日常操作、接收报告或训练，帮助员工操作企业知识库（如 SalesForce 或 Tableau ）。③诺华病理学诊断研究平台： 诺华公司的病理学家和数据科学家与科技创业公司PathAI 合作，训练由 PathAI 开发的人工智能系统，以尝试像病理学家一 样诊断，并试图发现病理学家难以发现的隐藏信息。 PathAI 为算法提供由病理学家标记的病理影像用于训练算法以区分细胞类型。 PathAI 将训练载玻片切成约 10000 个较小的图像，并且病理学家在每个切片中标记细胞类型。经过训练，不同的细胞类型以不同色彩区别，确定为癌症的区域在绿色周围组织的区域中发出亮红色。④美敦力Guardian Connect 动态血糖监测系统：Guardian Connect 系统使用微型传感器测量皮肤下方的液体中的葡萄糖水平，全天候监测读取并通过小型无线发射器将它们发送到手机。使用 Guardian Connect 移动应用程序，可以查看最新的血糖数据、血糖历史趋势，跟踪可能影响血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目标范围时还能收到警报。二、人工智能技术在 养老 行业 的应用场景分布智慧养老落地 典型案例 如下：①“云视”智能摄像头：“云视”智 能摄像头是 北京云住养科技 公司 通过卷积神经网络对数十万张长者图片进行深度学习和训练，研发 的 一款针对长者离床、坠床、跌倒等安全监护的智能摄像头，它能够为高龄空巢老人和住养的安全提供全天候实时的监护。 该技术运用 人脸识别、热成像等技术，当 老人 出现 摔倒等 异常情况 时 设备会主动报警至 监护人， 以便及时 采取紧急救援措施，防止意外发生。 这项技术在保证长者安全的同时也 降低 了养老监护 的人力成本。②iHealth系列产品： iHealth 系列产品 由天津九安医疗电子股份有限公司研发 ，具体产品包括移动互联智能血压计、移动互联智能血糖仪和试纸、智能血氧心率计、智能运动睡眠腕表、移动互联智能体重秤、体脂称、 iHealth 院外监测与康复设备套装等 养老 终端 设备。产品采用低功耗 微型化智能传感技术 和轻量操作系统 等， 结合 室内外 GPS 定位技术 对老人血压、血氧、血糖、心率、运动、睡眠进行监测，并通过大数据技术进行分析，如出现数据异常，可以及时向用户和监护人进行提醒。③“阿铁”看护机器人：“阿铁 是一款集多媒体、移动互联网通信、娱乐互动为一体的多功能老人智能看护机器人， 是 浙江梧斯源通信科技股份有限公司 的产品，专注为居家养老、医养护机构提供养老看护 解决方案。“阿铁” 的“ 眼睛 里装着 500 万像素 摄像头， 肚皮上嵌着一台 10.1 英寸的屏幕 ，具有智能看护、语音聊天、远程诊疗等功能。“阿铁”具备 吃药提醒 功能 并可对 护工日常护理工作 进行 监督 。 还能采用语音识别及智能分析系统，能 与老人 自主进行语音对话， 并能通过 语音命令 ，进行唱歌、跳舞等 逗老人开心。④SeniorAdom远程养老监护系统： SeniorAdom 养老监护系统 是法国 KRG 智慧养老公司 研发的 新一代远程养老监护系统 。 SeniorAdom系统不需要使用者佩戴项链和手环 ，也不需要在家中安装摄像头，只需将系统连接到房间内的传感器，通过系统 内部核心算法，便可 为用户提供全天候不间断 保护。当独居老人或行动不便者在家中出现跌到、突发疾病等紧急情况时， SeniorAdom 系统可第一时间通知家政人员或是 远程协助者，及时为用户提供救助， 解决独居老人和行动不便者的家居安全问题。⑤“社村通 居家养老服务平台 ：社村通 居家养老服务平台所构建的虚拟养老院， 连接当地政府、 养老机构 和老年人用户，老年人可以通过“社村通” app 下单所需的服务， 在接收到居家老人发送的需求指令后， 养老机构人员上门 为老人提供洗衣、做饭、修理水电、陪同就医、文化娱乐等多项服务 ；平台同时采集老人 当老人需要住院等时，可以第一时间调取个人资料、健康档案等信息；老人 还 可通过app 进行远程问诊咨询 ；平台还能连接多种智能硬件，对老年人进行远程监护。三、人工智能在 交通运输行业 的应用分布典型落地案例 如下：①马士基航运： 通过 在 冰级集装箱船（ Winter Palace ice class container ship ）上使用人工智能情景感知技术 ，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同时帮助海员消除来自船桥的视线限制，为未来的自动防撞系统提供研究基础。②美国联合航空公司： 通过 使用霍尼韦尔提供的 IntuVue RDR 4000 三 维 气象雷达 系统 、 SmartRunway 智能跑道系 统 和 SmartLanding智能着 陆 系 统 向 飞行员及时 提供 飞行环境信息，同时增强飞行员在滑行、起飞和着陆过程中的情景感知能力。③DHL：全面部署物流机器人系统。 Sawyer 协作机器人可以通过高分辨率摄像机、压力传感器和自学习功能帮助 仓库工作人员自动化操作重复性任务 。 LocusBots 机器人可以通过机器学习算法自助规划最佳行驶路径，代替工作人员将货物运送到指定位置，减少了工作人员的走动距离。 PostBOT 机器人内置传感器，可以在城市周围避开障碍物，并能沿着路线安全地跟着快递员完成送货服务。④达美航空：通过使用空客提供的 智慧天空 开放性数据平台及相关 预测性维护服务 ，达美航空可以 预测飞机部件的故障概率，在部件出现问题前进行维护。 从 2013 年到 2017 年 ，达美航空 全年免于因维护而取消航 班总计从 169 天升至 324 天，成功率高达95% 。⑤美国邮政署：通过 采用 协调优化技术 COTs 综合利用数据分析、物联网、云端数据库、机器学习等技术或软件平台 优化投递路线，预测潜在问题， 实现部份平日投递路线上的当日寄送， 使包裹递送更加高效、灵活。四、人工智能在 建筑行业 中的应用分布典型落地案例 如下：Stanislas Chaillou（哈佛建筑师 ）：通过 700 份设计图纸的图片训练出了生成对抗网络模型来设计房屋，能够提供完整的布局、间隔、装饰等细节设计。他的模型可以根据需求提供巴洛克、俄罗斯方块风格、维多利亚、曼哈顿现代都市等建筑风格，还能够根据设计师新输入的房屋参数针对设计进行调整，在考虑安全、建筑面积、房间数量等限制下做出最优的设计。Chaillou 目前在和纽约曼哈顿下东区的地厂商合作，将这一技术应用在最新的楼房设计项目中 。Layton：管理着购物中心、酒店、医院和大型体育馆等大型建设项目。 Layton 的建筑原型设计和方案落地过程中都使用Autod esk 的建築信息模型（ BIM ）来管理三维建筑模型和相关数据，设在这个基础上，他们使用 Autodesk 的人工智能解决方案Construction IQ 来实时读取、分析施工现场的数据。 Construction IQ 可以基于历史数据预测当前项目需要的时间、帮助管理者更好地计划建筑项目，还能预测危险的施工行为、承包方交接可能出现的问题，通过可视化仪表盘的形式展现给工程项目的管理者，帮助他们及时获取可能出现的事故隐患，从而规避事故风险 。Suffolk：通过分析过去 10 年的项目工期数据，开发算法来对新的项目进行工期预 测。除此之外， Suffolk 也通过过去 360 个项目中收集的 70 万张图像照片来训练机器学习模型，从而可以基于工地的图像数据预测跌落、撞击等事故风险。这些举措帮助 Suffolk 的生产效率提升了 20% 。五、人工智能在 金融行业 中的应用分布典型落地案例 如下：智能信贷：信贷是银行业的典型业务场景。其中，审批效率有限是传统金融信贷服务中长期存在的痛点。随着大众金融消费观念的逐步变化，小额高频的信贷服务需求正逐步成为一大趋势。而随着人工智能技术与金融科技的发展，信贷服务也逐渐向着高效的运作模式转变。如移大数据征信、基于机器学习技术开发信用风险量化模型、通过拍照、视频、移动终端数据同步等手段核实客户信息等智能技术的应用都在提升信贷服务的效率和效果。智能反洗钱：随着经济全球化的发展与技术的迭代更新，洗钱犯罪同样“与时俱进”，随着新技术与场景变的更加隐蔽，且成本与风险日益降低。犯罪网络化、专业化、国际化的趋势愈发明显，而洗钱犯罪的模式也愈发复杂。在此趋势下，机器学习模型、专家系统等人工智能技术对反洗钱工作带来了新的进展，尤其在“知晓客户（Know Your Customer)”方面能够避免重复劳动，加速审核流程，并加强交易监控的工作效率。自动化理赔：保险服务的理赔流程效率缓慢是行业中长期存在的痛点，概因理赔所牵扯到的文件审阅和审核步骤繁多，效率低下。人工智能在保险赔付中的各项场景已存在大量应用。计算机视觉、语音识别等技术能够在理赔过程中加速身份认证、定损等工作。而自然语言处理技术能够自动化扫描并读取文件内容，大幅提高理赔，审查等工作中的数据审核效率。保险定制化：由于传统保险模式存在信息不对称的现象会导致逆向选择与道德风险，在用户需求难以满足的同时制约了保险公司的盈利水平。基于人工智能技术对数据的多维度利用，保险公司能够结合人的生活习惯、年龄、健康记录，投保经历等信息挖掘投保人的偏好和需求，并设计具有针对性的产品与保险方案，从而提供个性化的服务。智能投顾：随着人工智能应用和金融科技在此领域中逐渐展露头角，“智能投顾”的概念也在行业中愈发流行。在此基础上，国内外金融界对于人工智能在财富管理的应用上存在着不同的偏好。以美国为代表的境外市场目前倾向于利用人工智能技术来识别财富投资的机会。其典型应用便是通过分析如网站数据、舆情数据、地理定位，甚至卫星定位等另类数据来辅助分析投资方向，发掘哪家股票值得投资。而国内的发展路径则更倾向于利用人工智能来优化客户的用户画像，从客户对风险的主观承受意愿及客观风险承受能力等信息进行综合、动态的评估，以定制客制化的投资组合。此外，基于人工智能技术所开发的自动交易功能也为投资管理提供了极大的助力。由于自动交易对投资策略的执行效率和成本控制工作都能带来显著提高，甚至在一定程度上提高投资组合的收益。在此趋势下，越来越多的交易员已经被机器所取代。六、人工智能技术在 电信 行业中的应用分布电信行业全球 5 00 强企业人工智能技术落地 典型案例：? AT&T 基站巡检无人机：无人机搭载的高分辨率相机拍得的内容，通过语义交互、图像识别等技术，使得场外工程师可以实时分析传回 的 视频和照片。 AT&T 通过智能感知与规避技术、自动目标识别、鲁棒控制 、 路径规划等技术，实现 了 无人机自主基站巡检 。? Comcast 无线网络优化服务平台：使用机器学习、 大数据 等技术拦截网络攻击，知会用户自家无线网络和终端设备的健康状况，从网络数据传播端 对 网络 进行 保护，同时保护连接上 该无线 网络的 所有 设备。? 中国联通 IP RAN 智能网络预警系统：使用 Prefix Span 时间序列模式挖掘算法，分析大量预警之间的样式关系，以确定网络故障的根因 。 通过数据预处理、关联规则挖掘、关联规则确认与入库和根预警识别，形成了高效的网络预警机制 。? 中国移动使用 ACOS 覆盖优化 系统：利用人工智能自动输出量化方案，并定量预测优化效果，实现了：通过构建覆盖评估矩阵，定性初判覆盖问题，及优化目标；以及 基于神经网络，构建无线覆盖模型。利用该模型 实现对弱覆盖、过覆盖优化指标的量化预测。? 中国电信经营分析 系统 ：包含交叉销售模型、决策树算法、数据挖掘平台等模型组件。该系统能够实现 专题分析、统计报表等功能，提供预先集成的模式和流程来帮助 中国电信 增加收入，并为 中国电信 预测制定未来的销售策略。? 沃达丰 TOBi 语音机器人：沃达丰通过语义理解、机器学习、语音识别、语音激活等技术，为客户提供全天候即时对话式 智能 客服 。? 华为 SoftCOM AI 网络： 华为 SoftCOM AI 在全云化网络构架上，引入以机器学习 为核心的人工智能技 术。构架 由 两个核心 组成，一是 AI 训练平台， 包括数据 训练 和模型及算法 输；另一个是推理平台， 包括数据 收集 以及 根据模型或算法推理网络动作 等 。 该智能自治 网络 通过 自动化业务部署 ，推动网络 向智能化故障自愈，自我优化，自我管理 方向发展，以建设“ 自动，自优，自愈，自治永不故障的自动网络。七、人工智能 技术在 材料行业 的应用场景人工智能技术在 材料行业 应用代表案例：丰田汽车：丰田研究院，麻省理工学院以及斯坦福大学研究人员使用人工智能技术利用上亿数据信息构建的可预测电压下降与寿命之间关系的算法模块。该模块可以通过电池材料最早五次放电充电循环，以预测该材料在电池构建上的寿命长短。该模块可大幅度缩短有关电池材料的研发，设计，生产相关成本。沙钢集团：沙钢集团联合宝钢工程集团开发了无人化浇钢项目，利用机器人代替人工完成长水口安装拆卸、清洗、烧氧及中间罐测温取样等功能。作为国内首套炉前快速在线自动测温取样机器人，该机器人系统主要由一台意大利 COMUA 六轴自由度冶金版工业机器人及防护隔热栏 体构成，通过编程、示教，机器人自动装载测温取样探头按照设定好的运动轨迹，自动完成对电炉钢水的检测取样工作。宝武集团：宝武集团与百度云携手打造智能钢包管理系统。通过借助百度智能云天工智能物联网平台，宝武智能钢包管理系统可以大幅降低能源消耗，提高生产效率，有效提升安全系数。通过智能钢包的推广应用，钢铁企业预计可平均降低出钢温度 10 ℃，节约能源成本70 亿元，使钢包烘烤能效下降 50%50%，节约 150 亿元。新兴际华集团：新兴铸管武安工业区建设了环保智能管控中心， 充分应用大数据分析与挖掘、物联网技术、人工智能手段等现代化信息技术，完善材料生产过程中智能监控大气粉尘监测体系，可实时、精准地对工业源无组织排放进行网格化、高分辨率综合监控。该中心还通过云平台汇聚实时监测数据，结合大数据分析及模型拟合技术，让操作人员可以准确、快速地获得材料生产中粉尘污染的来源、空间分布及其演变趋势。苹果：苹果回收机器人 D asiy 可利用计算机视觉技术通过比对识别出超过 1 5 种不同型号的 i Phone 产品，并利用智能机器人控制算法实现针对 iPhone 的拆解工作。与此同时，在拆解工作完成后， Dasiy 还可在此利用计算机视觉技术实现针对稀土元素、钨、铝合金等元素的回收。目前，苹果通过单一回收机器人 D asiy 可实现每小时拆解近 2 00 部 iPhone ，每年可拆解近 120 万部 i Phone 。每拆解 1 0 万部iPhone 。 Dasiy 可帮助苹果回收再利用近 1 900 公斤铝， 7 10 公斤铜， 7 70 公斤钴以及其他金属材料。以上为「AI 应用前沿」对于人工智能在医疗、金融、交通、电信 等行业典型应用的总结，希望帮助到您。如果您还有想了解人工智能在自己所在细分行业的应用，欢迎关注并私信交流。谢谢邀请随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术猿辅导这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术拍照搜题通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了计算机视觉技术，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有自然语言处理技术，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。口算通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是计算机视觉技术，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确英语流利说用过这个APP的也许都知道，里面有一个测你的发音准确的功能，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用语音识别技术展望随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法实时监测学生的学习情况通过系统实时监控学生上课的动作、表情等，监测到上课走神、不认真听课、玩手机、睡觉等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。打卡上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生，就能提高签到的效率，节省上课时间。这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。谢邀！我们还是需要先了解一下人工智能的定义，这样的角度看人工智能——（1）人造的工具；（2）模仿人的行为的；（3）包括公式（规则）计算；统计分析；语音对话；视觉功能等技术。未来20年，会有什么新的人工智能技术吗？先看看最近20年的变化：2000年至现在，我们能想到的就是智能手机、智能音箱、智能家电、智慧屏、机器人密度增大、无人驾驶测试。通讯能力、计算能力都在加强。在这些技术中，包括公式计算、统计分析、语音对话、视觉功能等技术其实都应该是在应用及其本身升级的初期阶段。如智能节电、机器人等应用普及程度也不高。而正在幻想的机器推理、无人公路驾驶、全产业链的智能能源零排放是不科学的想法，不可能实现。所以，未来20年，我想还是围绕现在的技术，做升级和普及这两件事情。在回答问题之前先普及一下什么是人工智能，人工智能，是人类通过数字智能算法，赋予机器自己思考和学习的能力，在概念上，可以理解为神经网络算法和机器学习算法的统称， 之前写过一篇未来连马云都想当农民的文章是关于人工智能在农业上的应用，可以浏览历史文章看看，简单的说，以后的种地不用人去灌溉，打药，这些活机器人全帮你干了，而且干的比你好，比如你家的大棚什么时候蔬菜缺什么元素，什么时候该打药，打多少，通过人工智能准确的帮你把控各个环节，你只需要坐在家里，翘着二郎腿，抽着雪茄在大屏幕后边看着机器人帮你干活，风吹不着，雨淋不着，阳光晒不着，真正做一个有身份的农民。

5，RPAAI 软件机器人有什么作用目前哪些企业做的比较好

RPA+AI 软件机器人可以将繁琐固定的工作流程自动化，并通过电脑屏幕UI界面来实现，它能简化流程、提升效率，实现降本增效。目前来也科技就可为政企客户提供RPA+AI 软件机器人，让繁琐的工作变得更简单。
当然是打电话与客户沟通宣传啦，任网行的ai智能机器人能够简单的模拟真人语音与精准客户沟通，来达到宣传和营销的效果。

6，无锡有什么做人工智能的公司吗

锡山这边很多人工智能分两大类，一个就是技术，就是从最底层的芯片技术到算法，算法框架，这个是基础，有了算法框架以后做一些刚刚说的探知、识别、检测。应用到各个场景里面就变成了图像识别，语音识别，机器人等等。这个行业是什么？它的核心业务就是人工智能技术，这一类企业核心业务就是人工智能的技术，它把这个技术应用到各个领域帮其他的企业赋能。比如说他们有自己的业务，而且用了一些人工智能的技术，就是这个行业不用人工智能技术也可以做。
搜一下：无锡有什么做人工智能的公司吗？
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7，人工智能技术有什么具体要学习的应用

首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python。其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学）。最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能，其实如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能。更多人工智能技术具体要学习应用的分析，推荐咨询CDA数据分析师的课程。CDA课程要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。真正给企业提出可行性的价值方案和价值业务结果。点击预约免费试听课。
首先学：编程语言Java、Python任选，如果将来走大数据方向学Java，如果走人工智能方向学Python，其次复习大学数学：高数、线性代数、概率论与数理统计、离散数学（如果不深入研究数据结构、算法可以先不学），最后如果研究人工智能方向的同学需要学习Python的企业框架、Python计算机编程语言领域+数学领域结合成的互联网领域的人工智能（在数学领域中的人工智能也叫数据科学，如果过程相近只是领域不同，需要解决的问题领域不同），其次如果将来研究大数据方向，这时就需要研究Hadoop生态圈的企业常用技术了（基础+企业框架），例如：Hadoop、HBase、Hive、Spark、Storm等等数据分析、数据挖掘，而最终大数据和人工智能两个大的方向都能走向或者实现当今互联网的人工智能
这类人工智能技术在工业领域应用的不多，现在工业还在推动自动化生产，机器人比较多，但基本都不具备人工智能。
人工智能的应用金融场景大健康+AI工业制造+AI客户服务+AI交通运输+AI游戏+AI教育行业+AI音乐+AI电子商务+推荐系统新闻媒体+机器学习社交媒体+AI消费电子+AI安防领域+AI军事领域+AIAI技术的三驾马车AI IS EVERYWHERE

8，科技术语有哪些

科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：1、虚拟现实虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。2、人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。3、认知计算认知计算出自于IBM人工智能超级计算机“沃森”的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，“认知计算”是人工智能和大数据的“联姻”。4、量子计算量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的“天河2号”需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要0.01秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。5、深度学习深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。6、DT时代DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出“从IT时代走入DT世界”之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以“我“为中心，DT时代则以“别人”为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。7、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语“眼见为实”和西方人常说的"One picture is worth ten thousandwords"表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。8、人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的—系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。9、物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
文章TAG：人工智能的应用人工人工智能智能

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