人工智能有哪些产业?人工智能怎么看?
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一、制造
智能制造,是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造,把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去,只在这些意义上,才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。人工智能在制造业的应用主要有三个方面:首先是智能装备,包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂,包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务,包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求,但作为一项通用性技术,人工智能与制造业融合是大势所趋。
二、家居
智能家居主要是基于物联网技术,通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备,设备间可以互联互通,并进行自我学习等,来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是,近两年随着智能语音技术的发展,智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品,同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品,不仅具备WiFi连接功能,提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务,还能与智能家居连接,实现场景化智能家居控制。
二、金融
人工智能的产生和发展,不仅促进金融机构服务主动性、智慧性,有效提升了金融服务效率,而且提高了金融机构风险管控能力,对金融产业的创新发展带来积极影响。人工智能在金融领域的应用主要包括:智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等,该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。
四、零售
人工智能在零售领域的应用已十分广泛,正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合,人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置,为企业创造更多效益,让消费者体验更好。在设计环节中,机器可以提供设计方案;在生产制造环节中,机器可以进行全自动制造;在供应链环节中,由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测,合理进行补货、调货;在终端零售环节中,机器可以智能选址,优化商品陈列位置,并分析消费者购物行为。
五、交通
大数据和人工智能可以让交通更智慧,智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析,可以对交通进行实施监控和调度,有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳,容易出交通事故,而无人驾驶则很好地解决了这些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析,规划出最优交通线路,提高道路利用率,减少堵车情况,节约交通出行时间。
六、安防
安防领域涉及到的范围较广,小到关系个人、家庭,大到跟社区、城市、国家安全息息相关。目前智能安防类产品主要有四类:人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析;在安防领域的应用主要通过图像识别、大数据及视频结构化等技术进行作用的;从行业角度来看,主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等领域应用较广。
七、医疗
当下人工智能在医疗领域应用广泛,从最开始的药物研发到操刀做手术,利用人工智能都可以做到。眼下,医疗领域人工智能初创公司按领域可划分为八个主要方向,包括医学影像与诊断、医学研究、医疗风险分析、药物挖掘、虚拟护士助理、健康管理监控、精神健康以及营养学。其中,协助诊断及预测患者的疾病已经逐渐成为人工智能技术在医疗领域的主流应用方向。
八、教育
通过图像识别,可以进行机器批改试卷、识题答题等;通过语音识别可以纠正、改进发音;而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题,从工具层面给师生提供更有效率的学习方式,但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
九、物流
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造,能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划,优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节。2年前 -
人工智能在应用领域方面,包括机器翻译,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2年前
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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。
2年前 -
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。2年前 -
人工智能是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科,它研究怎样让计算机或智能机器模仿、延伸和扩展人脑从事推理、规划、计算、思考、学习等思维活动,解决迄今为止需要人类专家才能处理好的复杂问题。
首先必须要认清楚一点,任何科技的发展都是有两面性的,比如说,医学的发展,解决了很多人的健康问题,以前看不了的病,现在都能看了,但是医学的发展同样会带来很多问题,例如人口暴涨。再比如说汽车的发展会带来交通的遍历,同样每年的车祸数量也会上升等等。
一方面,我们知道人工智能给人类带来了诸多便利之处,提高了人们的工作效率,减轻了人们的负担。比如物流机器人,拥有AI的机器人具有自主学习能力,通过每天的运行,可以不断进行不同场景的训练,从而拥有越来越强的自主判断能力。在在各个物流场景,AI机器人可以来回穿梭,互不影响,相互协作,无论环境如何变化,机器人们都能通过自己的智慧来从容应对。另一方面,我们又看到了人工智能给我们带来的威胁。特斯拉创始人马斯克曾在社交网上说过一句话:人人都应该关心人工智能安全,它的威胁要比朝鲜核武器大多了。伟大的物理学家霍金也在说人工智能威胁论,足以见得,他对人工智能发展如此迅速,是比较忌惮的。与此同时,马斯克还说到,人工智能是关系人类文明存亡的最大威胁,这是汽车事故、飞机坠毁、滥用药物或劣质食品都比不了的威胁。
人工智能只是一种技术,就像任何技术一样,可以用来造福人类,也可能带来危害。条件反射式的立法,对于把控人工智能不太可能奏效。我们需要以负责和道德的方式使用人工智能,正如最近全球关于自主武器的讨论取得进展一样,国际社会需要应对解决人工智能带来的挑战。
2年前 -
人工智能在行业应用上包括智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务、各类垂直领域应用 (本文中定义为“AI+”)等。 国内外人工智能企业的行业应用分布如图 5 所示。 可以看出,相比于国外,国内企业更看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品的市场,而国外企业更注重 AI在各类垂直行业的应用。3年前
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目前人工智能主要应用在以下七个领域:
1、个人助理(智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人) 产品举例:微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。
2、安防(智能监控、安保机器人) 产品举例:商汤科技、格灵深瞳、神州云海。
3、自驾领域(智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用) 产品举例:Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等。
4、医疗健康(医疗健康的监测诊断、智能医疗设备) 产品举例: Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。
5、电商零售(仓储物流、智能导购和客服) 产品举例:阿里、京东、亚马逊。
6、金融(智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管) 产品举例:蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。
7、教育(智能评测、个性化辅导、儿童陪伴) 产品举例:学吧课堂、科大讯飞、云知声。
4年前
