人工智能有哪些应用领域?人工智能能否取代人类?

一、制造
智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。
二、家居
智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。
二、金融
人工智能的产生和发展，不仅促进金融机构服务主动性、智慧性，有效提升了金融服务效率，而且提高了金融机构风险管控能力，对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。
四、零售
人工智能在零售领域的应用已十分广泛，正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多效益，让消费者体验更好。在设计环节中，机器可以提供设计方案；在生产制造环节中，机器可以进行全自动制造；在供应链环节中，由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测，合理进行补货、调货；在终端零售环节中，机器可以智能选址，优化商品陈列位置，并分析消费者购物行为。
五、交通
大数据和人工智能可以让交通更智慧，智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳，容易出交通事故，而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析，规划出最优交通线路，提高道路利用率，减少堵车情况，节约交通出行时间。
六、安防
安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类：人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析；在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的；从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。
七、医疗
当下人工智能在医疗领域应用广泛，从最开始的药物研发到操刀做手术，利用人工智能都可以做到。眼下，医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向，包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中，协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。
八、教育
通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
九、物流
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。

1、自动驾驶：

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。

2、人脸识别：

人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

3、人工智能：

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”。

4、手机触摸屏：

触控屏（Touch panel）又称为触控面板，是个可接受触头等输入讯号的感应式液晶显示装置，当接触了屏幕上的图形按钮时，屏幕上的触觉反馈系统可根据预先编程的程式驱动各种联结装置，可用以取代机械式的按钮面板，并借由液晶显示画面制造出生动的影音效果。

5、VR技术：

虚拟现实是多媒体技术的终极应用形式，它是计算机软硬件技术、传感技术、机器人技术、人工智能及行为心理学等科学领域飞速发展的结晶。主要依赖于三维实时图形显示、三维定位跟踪、触觉及嗅觉传感技术、人工智能技术。

人工智能有可能取代人类在某些工作中的地位，但是它不会取代人类作为一种物种。人工智能可以做很多事情，但是它不能替代人类的创造力、情感和社交能力。

现在有很多科幻电影，讲的就是人工智能与人类之间的争夺，而霍金貌似也曾预言，人工智能将会取代人类。从电影的角度来看，人工智能进化到一定程度，确实可以取代人类。不过从当前科技发展的角度来看，人工智能彻底进化，还需要很长的时间。可能对于八零后和九零后来说，看不到人工智能取代的年代。

1、有可能被取代

现在有很多关于人工智能的电影，大概意思就是机器人在发展到一定地步之后，已经有了自我进化的能力。当他们进化到一定程度后，思想就会开始发生变化。以人类为主并且听从人类，可能会变成控制人类。之前看过一部电影，叫做《我，机器人》。内容大概就是智能机器人发展到一定地步，已经可以开始自我升级并且进化，它们逐渐有了自己的意识，想要开始去掌控世界。后来在男主的努力下，这个计划被打消，机器人全部返厂。

2、近几十年应该不可能

从当前的科技发展来看，人工智能想要完全取代人类，还需要很长的时间。现在确实有很多机器，取代了人类的工作，可它实际上还是受人类自己操控的，并不是自我或者受到某个系统芯片的控制。在没有人类控制的时候，它们无法独立完成工作。对于现代人来说，想要看到机器人发展到电影里的程度，可能性非常小。不过也有些公司发明的机器人比较厉害，比如说前些年的泰坦机器人。

3、泰坦机器人

在一期《笑傲江湖》中，来了一个泰坦机器人，它表演了一段脱口秀，并且得到了部分人的认可。当时还以为那是皮套，结果没想到是真实的机器人。当时觉得很不可思议，它能够完成这样的表演，还是很令人吃惊的。不过这样的机器人很少，貌似全世界也只有不到十台。对于现在来说，想要大规模生产智能机器人，几乎是不可能的。

人工智能是永远也取代不了人类，理由如下：1、人是高级生物，拥有智慧和思想。而机器是不具备这个能力的，电脑只能执行人类预设的指令。2、之所以说电脑具有“智力”，例如下棋比人都厉害，是因为人类已经提前通过互联网上海量大数据收集，不断训练，“教”会了电脑具备各种棋局的最佳判断，因此这不是电脑的智力，是电脑的海量存储和处理能力的优势决定的，因此人工智能是不可能取代人类的。3、人工智能只能在固定领域处理某一类特定的问题，实质还是按照人类的预置的固定算法通过比对由人工提前标记好的数据来工作的。

人工智能在交通出行领域、家庭家居领域、公共安全领域、手机及互联网娱乐领域以及医疗健康领域都为人们带来了便利。

1、交通出行领域：
共享单车、共享电车、共享汽车方便了出行，让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶，安全出行。
2、家庭家居领域：
智能互联家居在现在生活中应用广泛，它能够帮助人们对生活环境进行智能调控，对房屋进行安全监测、危险预警等，减少了煤气泄露、房屋被盗的风险。一句话打开音乐，一句话打开空调，一句话让生活变得很简单。
3、公共安全领域：
人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合，再进行实时监测，人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程，对城市公共安全领域。
4、手机及互联网娱乐领域：
人们接触最多的人工智能领域的应用来自于手机及互联网。手机的语音助手、实时翻译功能、图片文字智能识别提取、听歌识曲、刷脸解锁、拍照优化、相册分类、影像处理、AR特效、VR游戏等等，都不同程度的应用到了人工智能技术。

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人工智能的应用领域有：智能医疗、智能交通、智能农业、智能教育、智能家具、智能工厂等等很多领域。下面将详细的介绍几个人工智能的领域：

1.     智能医疗

人工智能在医疗的应用领域里有AI医学影像、AI辅助诊断、AI药物开发、AI疾病预测。人工智能在医疗领域里广泛的运用当中，“AI +医疗”这两者的结合。

智能医疗

2.     智能农业

正所谓“强国必先农强，农强方能国强”。在如今人口众多的中国来说，农业可谓是一个极大的发展领域。灌溉技术、科技感强的实验室、牧场智能养牛技术、智能温室、机械工具等等。农业中高科技的无人机将会完成喷洒任务，智能机器人种地技术、智能化养鸡、指挥水产、环境监测等众多领域都死人工智能在发挥着强大的“领导作用”。

3.     智能教育

教育是文化的传承，是知识的传递。校园当中人工智能随处可见，校园中智能化的应用可谓是科技感十足，令人赞叹不绝。人工智能踏进校园门口之后，可以激发学生的学习能力，培养兴趣，同时人工智能可以满足学生个性化的要求。

智能教育

人工智能可以包括以下领域：金融，可以产生大量数据的行业；安防，比较关键的人工智能技术是人脸识别；大健康，是疫情大环境下的基本操作；智能驾驶，自动驾驶系统，算法，激光雷达等；企业服务，数据为王；机器人，在智能制造领域可谓是一大助力等等。

1、金融

在智能金融领域，人工智能主要应用于四大领域：保险科技、智能风控、智能投顾和智能投研。在这个可以产生大量数据的行业，实在太适合人工智能了，针对金融风控、营销等领域的人工智能产品层出不穷，数据分析师这个职业也在金融领域发光发热。 

2、安防 

在智能安防领域，人工智能主要应用于五大领域：身份认证系统、智能摄像机、车辆大数据、视频分析和家庭安防。在智能安防领域，其中比较关键的人工智能技术是人脸识别，可以直接应用在安防中。

3、大健康（智能医疗） 

在AI+大健康领域，人工智能主要应用于六大领域：智能影像诊疗、医学数据挖掘、智能问诊、语音电子病历、健康管理、药物挖掘。像医院里常见的X光、CT、MRI等医学影像，都会用到AI，像新冠疫苗研发，病毒研究等，那更是疫情大环境下的基本操作了。

人工智能的主要应用领域有：1、强化学习领域；2、生成模型领域；3、记忆网络领域；4、数据学习领域；5、仿真环境领域；6、医疗技术领域；7、教育领域；8、物流管理领域。

1、强化学习领域

强化学习是一种通过实验和错误来学习的方法，它受人类学习新技能的过程启发。在典型的强化学习案例中，我们让试验者通过观察当前所处的状态，进而采取行动使得反馈结果最大化。每执行一次动作，试验者都会收到来自环境的反馈信息，因此它能判断这次动作带来的效果是积极的还是消极的。

2、生成模型领域

人工智能通过对众多样本的采集，生成的模型具有很强的相似性。这就是说，若训练数据是脸部的图像，那么训练后得到的模型也是类似于脸的合成图片。

人工智能顶级专家 Ian Goodfellow为我们提出两种新思路：一个是生成器，它负责将输入的数据合成为新的内容；另一个是判别器，负责判断生成器生成内容的真假。这样一来，生成器必须反复学习合成的内容，直到判别器无法区分生成器内容的真伪。

3、记忆网络领域

为了让人工智能系统像人类一样适应各式各样的环境，它们必须持续不断地掌握新技能，并且学会应用这些技能。传统的神经网络很难做到这些要求。比如，当一个神经网络对A任务完成训练后，若是再训练它解决B任务，则网络模型就不再适用于A了。

目前，有一些网络结构能够让模型具备不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进式神经网络，它学习各个独立模型之间的横向联系并提取共同的特征，以此来完成新的任务。

4、数据学习领域

一直以来，深度学习模型都是我们需要用大量的训练数据才能达到最佳的效果。离开大规模的训练数据，深度学习模型就不会达到最理想的效果。比如，当我们用人工智能系统解决数据缺乏的任务时，这时就会出现各种各样的问题。有种被称为迁移学习的方法，就是把训练好的模型迁移到新的任务中，这样问题就迎刃而解了。

5、仿真环境领域

若要将人工智能系统应用到实际生活中，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为，将为我们提供测试人工智能的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们很好的了解人工智能系统的学习原理，如何改进系统，也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。

6、医疗技术领域

目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。

7、教育领域

科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

8、物流管理领域

物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。

人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.物流管理领域。

1.加强学习领域

强化学习是一种通过实验和错误进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。

2.生成模型字段

通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。

人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的真实性。

3.存储网络字段

人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。

目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。

4.数据学习领域

一直以来，深度学习模式都是需要大量的训练数据才能达到最好的效果。没有大规模的训练数据，深度学习模型不会取得最好的效果。例如，当我们使用人工智能系统解决缺乏数据的任务时，会出现各种问题。有一种方法叫迁移学习，就是把训练好的模型转移到一个新的任务上，这样问题就很容易解决了。

5.仿真环境领域

如果人工智能系统要应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发模拟真实物理世界和行为的数字环境，将为我们提供检验人工智能的机会。在这些仿真环境中进行训练，可以帮助我们很好地理解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，也为我们提供了一个可以应用到真实环境中的模型。

6.医疗技术领域

目前垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本能够满足医疗行业的需求，市场上已经出现了很多技术服务商，比如提供智能医学影像技术的尚德云星、开发人工智能细胞识别医疗诊断系统的智维信分公司、提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗、统计处理医疗数据的一通天下等。虽然智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用。由于医院之间缺乏医学影像数据和电子病历的流通，企业与医院之间的合作不透明，这就使得技术发展与数据供给之间产生矛盾。

7.教育领域

科大讯飞、学校教育等企业已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行试卷批改、识题、机器答题等。通过语音识别可以纠正和改善发音；人机交互可以在线回答问题。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行业师资分布以及成本问题，从工具层面为师生提供更高效的学习方式，但无法对教育内容产生更实质性的影响。

8.物流管理领域

物流行业利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术，在配送、装卸、运输、仓储等过程中进行了自动化改造，基本可以实现无人化作业。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化物流供给、需求匹配、物流资源的配置等。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。人工智能具有广阔的前景，日前“AI+”已经成为公式，发展至今，下面是人工智能应用最多的几大场景。

家居

智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。

零售

人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。

交通

智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

医疗

目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。

教育

科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。

物流

物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。

安防

近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了1.75亿。而且，在部分一线城市，视频监控已经实现了全覆盖。不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。

截至当前，安防监控行业的发展经历了四个发展阶段，分别为模拟监控、数字监控、网络高清、和智能监控时代。每一次行业变革，都得益于算法、芯片和零组件的技术创新，以及由此带动的成本下降。因而，产业链上游的技术创新与成本控制成为安防监控系统功能升级、产业规模增长的关键，也成为产业可持续发展的重要基础。

医疗保健：医疗保健行业采用的人工智能可以提供量身定制的药物和X光片的诊断。
制造：制造行业采用人工智能可能会利用循环网络来评估工厂设施中的物联网数据，因为它从连接的设备输入，以预测负载和需求。
生命科学：人工智能技术可以释放数据的全部潜力来解决人们面临的一些重大健康问题，从保证药物安全到更快地将新药推向市场。
零售：零售行业采用人工智能提供的虚拟购物功能提供量身定制的建议以及讨论用户的购买选择。
银行：银行采用的人工智能提高了人类活动的速度、精度和效率。
公共部门：人工智能可以使智慧城市更加智能，它可以帮助应急机构做好任务准备和预防性维护。

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人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：中国人工智能产业核心产业规模,人工智能产业核心产业规模,人工智能产业链应用层,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况

1、 核心产业和带动产业双双高速增长

相比于互联网产业，我国人工智能发展期与成熟期迎来的较晚，但是在资本和社会期望的驱动下，我国人工智能发展的速度也是非常快的。初步估计2020年我国的人工智能核心产业规模达到1512.5亿元，增长率为38.94%。

除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38521.5亿元，初步估计2020年达到5725.7亿元，同比增长高达49.83%。

2、人工智能发展快速主要由于应用产业广泛

人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。

从客户来看，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。

前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

人工智能主要应用领域包括:1、农业方面。2、通信方面。3、医疗方面。4、社会治安方面。5、交通领域方面。6、服务业方面。7、金融行业方面。

人工智能的应用领域有哪些？

人工智能主要应用领域

1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），骚扰信息拦截等

3、医疗：利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。例：健康监测（智能穿戴设备）、自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。

4、社会治安：安防监控（数据实时联网，公安系统可以实时进行数据调查分析）、电信诈骗数据锁定、犯罪分子抓捕、消防抢险领域（灭火、人员救助、特殊区域作业）等

5、交通领域：航线规划、无人驾驶汽车、超速、行车不规范等行为整治

6、服务业：餐饮行业（点餐、传菜，回收餐具，清洗）等，订票系统（酒店、车票、机票等）的查询、预定、修改、提醒等

7、金融行业：股票证券的大数据分析、行业走势分析、投资风险预估等

8、大数据处理：天气查询，地图导航，资料查询，信息推广（推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览行为产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的浏览页面。），个人助理

制造业
实现智能制造、基于互联网,物联网,包括企业和社会,整个生产过程,该行业的4.0“智能工厂”,“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”,在整个生产过程中“情报服务”的情报,只有在某种意义上,我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面:一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。虽然目前的人工智能解决方案不能完全满足制造业的需求，但作为一项通用技术，人工智能与制造业的融合是时代的潮流。
家庭
智能家居主要是以物联网技术为基础，通过智能硬件、软件系统、云计算平台形成一套家居生态系统。用户可远程控制设备，实现设备互联、自主学习，优化整体安全、节能、方便的家居环境。值得一提的是，随着近两年智能语音技术的发展，智能音箱已经成为一个突破口。智能音箱不仅是音频产品,还包括内容服务、互联网服务和语音交互功能的智能产品,不仅有一个无线连接,与音乐、有声读物和其他内容服务和信息查询,在线购物,如互联网服务,也可以连接到智能家居,智能家庭控制实现的场景。
金融
人工智能的出现和发展，不仅增强了金融机构的主动性和智慧，有效提高了金融服务的效率，也提高了金融机构的风险控制能力，对金融业的创新和发展产生了积极的影响。人工智能在金融领域的应用主要包括:智能客户获取、身份识别、大数据风险控制、智能投资管理、智能客户服务、金融云等。该行业也是AI渗透最早、最全面的行业。未来，人工智能将继续推动金融行业的智能应用升级和效率提升。
零售
人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。无人驾驶便利店、智能供应链、客流统计、仓库/车辆无人驾驶都是热门方向。通过大数据与业务流程的紧密合作，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多的利益，为消费者提供更好的体验。在设计过程中，机器可提供设计方案;在制造过程中，机器可以全自动制造;在供应链中，计算机管理的无人仓库可以预测销售量和库存需求，合理的进行补货和转移。在终端零售环节，机器可以智能选择位置，优化产品陈列位置，分析消费者的购物行为。
交通
大数据和人工智能可以让交通更加智能。智能交通系统是交通系统中通信、信息和控制技术的产物。通过对交通流和速度的收集和分析，可以进行交通监控和调度，有效提高交通能力，简化交通管理，减少环境污染。

应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。长虹发布两款CHiQ智能电视新品，主打手机遥控器、带走看、随时看、分类看功能

人工智能的应用领域包括如下：

“机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。

什么是人工智能呢？
人工智能是一个新的计算机技术科学，是计算机科学的一个分支，主要用于开发模拟，延伸和扩展人的智能理论。简单来说人们就是要靠人工智能去完成人类完成不了的工作。其中的研究领域主要包括：深度学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、数据挖掘等方面。
1、深度学习悟空电话机器人为企业提升80%的销售业绩
深度学习是基于现有的数据，进行操作学习，深度学习是机械学习中的新的领域，谭恩能够模仿人脑的机制来解释数据，完成对声音，文本的解析。
2、自然语言处理是人工智能的学科
自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术，自然语言处理我想是大家接触得最多的领域，在淘宝客服或者联通移动的客服中心有听到过机器人的讲话。机器人可以代替人查询资料，解答问题，摘录文摘，汇编资料等。
3、计算机视觉
简单来说就是用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别，跟踪，测量的一项技术，在我们的生活中应用的实际例子也有很多。比如，人脸检测，人脸支付，人脸打卡等。
4、智能机器人
智能机器人的发展方向就是给机器装上：“大脑芯片”拥有相同的传感器和外部信息的传感器如，听觉，触觉和嗅觉等。给大脑装上芯片可以在认知学习，自动组织模糊信息等方面取得更大的进步。
5、自动程序设计
自动程序设计的任务是设计一个程序系统，关于程序要求实现目标高级的描述，然后自动生成一个具体的程序。该研究的重大贡献之一是把程序调试的概念作为问题求解的策略来使用。
6、数据挖掘
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。它通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的分析方法包括：分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类和复杂数据类型挖掘