智能算力應用場景

① 人工智慧技術實際應用場景在哪裡！

1. 支持機械、簡單、重復性工作
在一些機械、簡單、重復和毫無創意需求的勞動場景中，人工智慧技術可以提供支持。在現代化工廠中，工業機器人和機械臂結合擁有更高「智力水平」的人工智慧演算法，能夠為企業帶來更高的生產效率和生產質量。
2. 創造數字經濟時代新物種
從目前的技術及技術倫理來看，「類腦智能」等還為時尚早，但人工智慧結合雲計算、物聯網、VR/AR等技術，確實能夠解放和重構生產要素，催生各種商業社會創造「（產品、服務或企業類型方面的）新物種」的能力。翻譯機誕生的背後，就是機器翻譯水平的大幅提高。
3. 突破人類能力極限
隨著計算機的普及，計算、存儲和演算法正在逐漸超越人類在全局認知、高並發性、深度邏輯和復雜准確記憶的能力極限，提供全新的生產力。此外，在一些高度危險、高度復雜的生產環境中，人工智慧也能肩負起突破人類能力極限的重任。舉例來說，人工智慧在衛星遙感影像翻譯中的應用可將傳統解決方案需要的幾個月縮短至幾個小時。
4. 激活數據，創新業務和商業流程
過去20年，中國企業普遍經歷了信息化和電子化，沉澱出大量高價值數據，這些數據均可以通過人工智慧「激活」，從數據中找到新的業務價值點、業務流程或客戶需求，幫助企業比現在的人工做出更好的業務服務和業務流程。舉例來說，機器人流程自動化（RPA）工具可以幫助企業，將共享服務中的運營成本降低30%-50%。
5. 突破思維定式，發現潛在邏輯與聯系
人工智慧具有的強大數學能力和足夠的計算速度，已經遠遠超過人類的計算承載力，可同時處理上百萬種情況，這種能力能夠突破「老專家」式的傳統思維定式，將隱性和碎片化的問題變得顯性化，並由此生成新的知識。因此，人工智慧能夠幫助企業精準匹配用戶需求或業務需求，並且找到原本因為人力、人腦等因素限制而無法發現的潛在邏輯與內在聯系。
6. 提供全新的人機或服務交互模式
目前人工智慧在機器視覺（圖像和視頻識別）、自然語言理解和語音識別等領域已經具有非常強的能力，這意味著機器可以擁有近似於人類的「視覺、聽覺和語言/語義理解能力」。新的、規模巨大且有利可圖的人機交互相鄰市場正在開放，特別是在汽車和醫療領域，有了新的增長和擴展機會，人工智慧將是革新人機交互的新起點。
7. 輔助人類智能決策
人工智慧能夠為企業提供與傳統的決策支持系統、知識輔助決策系統或專家系統不同且更具價值的智能決策，幫助企業構建決策支持系統（即Decision Support Systems，DSS，是人工智慧的重要研究領域），為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境，調用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質量。

② 人工智慧的發展前景如何

市場關注度持續升溫

自1956年達特茅斯會議上首次提出人工智慧概念以來，人工智慧技術與應用已經發展60多年。在半個多世紀的發展歷程中，由於受到演算法、算力、存儲水平等多方面因素的影響，人工智慧技術和應用發展經歷了多次高潮和低谷。2006年以來，以深度學習為代表的機器學習演算法在計算機視覺、語音識別、自然語言理解等領域取得了巨大突破，人工智慧行業進入第三次發展浪潮。

受益於國家政策的大力支持、人工智慧企業的涌現和廣闊的應用場景等因素，中國人工智慧行業的發展走在世界前列。

根據Frost&Sullivan(沙利文咨詢)統計數據顯示，2019年中國人工智慧行業市場規模約為1372.4億元。2020年我國人工智慧市場仍保持穩定發展，預計整體市場規模將達到1858億元。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國計算機視覺行業市場前瞻與投資規劃分析報告》。

③ 第二屆全球智能電器應用場景開發大賽和去年相比，有什麼亮點呢

去年做的影響很大，今年的玩法更有特色。實現大賽推廣與產品銷售有機融合，遴選優秀產品，採取質量分級、視頻直播帶貨的方式推薦鏈接於消費終端，促進釋放市場對於智能健康電器產品的消費潛力。謝謝您能一如既往的採納我的回答

④ 人工智慧應用在那些行業，比較適合

雖然不能太誇大人工智慧，但該項技術的應用似乎已經勢不可擋。
馬化騰認為，人工智慧演化的第一步肯定會成為人類的幫手，成為人類研究和解決下一代技術時的一個重要的助手。但AI在怎麼發展都是戰術性的，是一種支持和幫助。比較復雜的戰略以及沒有多次重復規律的領域，還是離不開人腦的判斷。未來計算機和信息科學都會在生物科學以及人們生活的方方面面產生很大的作用。從騰訊方面來說，AI是發展的方向之一。他認為，在足夠垂直的細分領域里還是有機會的。這些方面代替人，比人做得好是有可能的。所以公司現在在找細分領域里，一些可以應用到AI和信息技術的商業機會。各種研究再怎麼天花亂墜，最終還要看是否能提高效率、改善用戶體驗。
在湯曉鷗看來，目前人工智慧在三個方面應用的比較多：一是語音識別。這個是相對成熟，也是第一個突破的。二是視覺，現在的主戰場就是在視覺領域，而且看的能力的場景是非常多的。三是自然語言的理解，就是要像大腦一樣解決問題，這件事情目前是完全沒有解決的。現在這一塊很熱，很多國內外的公司都做對話機器人，但這其實是非常難的一件事情，因為它對各種背景知識以及條件的要求是非常多的。
自然語音技術的應用到底有多難，為此他還舉了好幾個例子，比如說一句「上次我交給你的那件事，你給我辦了」，語音機器人是判斷不了具體什麼時間以及什麼事情的。這就需要很多的背景，但這都還沒有解決。目前市面上的應用是比較簡單的，主要是問一下餐館、影院這些比較固定的場景。還有一個問題是，很多智能機器人完全是由人來控制的，比如他開玩笑道，有的機器人是5點要下班的，因為後台操作它的人5點就下班了。還有Siri團隊會搜集一些比較難的問題，然後自己回答，當我們問到相關問題時，就會得到相同的答案。
雖然馬化騰和湯曉鷗都看好人工智慧的發展，但因為兩家公司發展階段的不同，導致他們做的事情也有些不同。
馬化騰認為，人工智慧與醫療和教育的結合是比較難的。騰訊投了大量與醫療和教育相關的公司，但感覺只了解到皮毛。因為這個產業鏈太長了，從各個角度來說只做了一小部分。雖然路還很長，但也是看到一些跡象可以與醫療和教育進行結合。比如用AI將教育的個性化系統進行提升。因為現在的教育可以利用信息技術，能針對每一個人、對不同的教育內容的反饋來決定下一步的教育的內容。利用信息技術的遠程、視頻寬頻，以及配對和匹配這些技術手段和產品可以將學生和教師進行更好的適配，提供更加靈活的方式和更好的體驗。
而對於創業公司商湯科技來說，短期來說首先是要活下來，所以不能挑高大上的事情做。湯曉鷗說，公司第一步要做安防，因為安防到處都是，每個攝像頭幾百萬。然後是手機，手機有視覺、圖像等很多需求，目前商湯已經在和很多手機廠商合作。第三是直播，做廣告植入和特效也需要很多的視覺要求，像faceu和一直播都是商湯在提供核心技術。
從中期和長期來說的話，公司會布局金融領域，無論是開戶還是內部的大數據運算、智能投顧等，都會用到人工智慧。雖然這些技術普及後，可能公司再去推進業務沒那麼容易。但是人工智慧還有很多的用處，比如做個性化的保險服務。而自動駕駛、醫療、晶元三大領域，在未來5-10年會有很大的應用。目前這三個行業的融資是最多的，但需要多做原創技術，而且還需要跟大廠商合作才能取得更大的進展。

⑤ 人工智慧應用場景（思維導圖）包括未來的應用領域

人工智慧應用場景（思維導圖）包括未來的應用領域
時代的進步，催生出各種各樣的新技術。從蒸汽機時代再到電子信息時代，每一次技術的變革，都為我們人類社會帶來巨大的影響。在本篇文章，我們將通過思維導圖，來認識即將到來的人工智慧時代。
思維導圖之人工智慧的運用與歷史發展
早在本世紀初，暢銷書《失控》的作者凱文凱利就曾預言：人工智慧是下一個20年顛覆人類社會的技術，其力量堪比電和互聯網。而如今，已有各種各樣的Ai技術滲透到我們的生活中。比如AI智能手機、AI智能音箱、AI智能語音系統等等。通過下圖的思維導圖，你就明白人工智慧在我們現實社會里的具體運用。
顯然，人工智慧的未來，將和過去70年的發展進程一樣，充滿機遇與挑戰。

⑥ 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎

人工智慧應用的領域非常廣泛，隨著人工智慧的不斷發展，這些都會一一實現。

1、智能製造領域。 標准化工業製造中信息感知，自主控制，系統協調，個性化定製，檢查和維護以及過程優化的技術要求。
2.智能農業領域。在具有復雜應用環境和多樣應用場景的農業環境中，標准化技術要求，例如特殊感測器，網路和預測數據模型，以協助農產品的生產和加工並提高農作物的產量。3.智能交通領域。 標准化交通信息數據平台和集成管理系統，從而可以對行人，車輛和道路狀況等動態復雜信息進行智能處理，從而帶動了智能信號燈等技術的推廣。
4.智能醫療領域。 專注。療數據，醫療診斷，醫療服務，醫療監督等方面，著重規范人工智慧醫療在數據採集，數據隱身管理等方面的應用，包括醫療數據特徵表示，人表達能醫療質量評估等標准。

5.智能教育領域。 規范新教學體系中與教學管理全過程有關的人工智慧應用，建立以學習者為中心的教學服務，實現日常教育和終身教育的個性化。
6.智能業務領域。 主要通過復雜的應用場景來標准化商業智能領域，包括服務模型的分類和管理，業務數據的智能分析以及相應推薦引擎系統架構的設計要求
7.智能能源領域。 在能源開發利用，生產和消費的全過程中，對集成智能應用進行標准化，包括能源系統的自組織，自檢，自平衡和自優化。
8.智能物流領域。 規范從計劃，采購，加工，倉儲和運輸到物流全過程的技術和管理要求，引入智能識別，倉儲，調度，跟蹤，配置等方式，以提高物流效率，增強物流信息的可視性， 並優化物流配置。
9.智能金融領域。 標准化在線支付，融資信貸，投資咨詢，風險管理，大數據分析和預測，數據安全性和其他應用技術，以幫助改善信貸調查，產品定價，金融資產投資研究，客戶付款方式，投資咨詢，客戶 服務和其他服務能力。
10.智能家居領域。 標准化產品，服務和應用程序，例如智能家居硬體，智能網路，服務平台，智能軟體，促進智能家居產品的互聯，並有效改善智能家居在照明，監控，娛樂，健康，教育，信息，安全， 等。用戶體驗。

⑦ 人工智慧未來應用場景有哪些

近年來，人工智慧是一項突破性技術。我們已經開始學習與設備進行通信的方法。我們成功地指導機器使用其智能來執行某些任務。最近，與人類和其他動物所顯示的自然智能相比，機器正在使用認知智能執行許多更智能的活動。AI應用在自動駕駛汽車，聊天機器人，機器人技術和圖像處理等。人工智慧正在產生重大影響。未來，各個領域的AI實施將成為我們生活的一部分。

教育：教育不分年齡，這是影響每個人生活的最重要和最廣闊的領域。基於AI的解決方案一直在幫助各級學生和教師。人工智慧或機器學習使我們的教育系統更智能，並且人工智慧和協作虛擬網路被用來為學生和教師提供理想的學習環境。人工智慧和新興技術一直在創造學習生態系統的適當融合。21世紀的教室配備了新興的技術解決方案，可以為學生提供最佳的學習環境。

醫療保健：人工智慧或機器學習無疑將為醫療保健行業提供更多服務。它將有助於緩解所有挑戰。基於AI的應用程序對於在沒有人工干預的情況下理解醫學數據並得出正確的結論很有用。這些應用程序應用於診斷過程，治療方案開發，葯物開發，個性化葯物以及患者監測和護理。

⑧ 現在人工智慧最高水平的實際應用是在什麼領域中實際應用場景怎樣

實際應用…機器視覺:指紋 識別,人臉識別,視網膜識別, 虹膜識別,掌紋識別,專家系 統,智能搜索,定理證明,博 弈,自動程序設計,還有航天應 用等。…

⑨ 人工智慧賦予新零售的應用場景有哪些

從門店到供應鏈，包括智慧門店、智能買手、智能倉儲與物流、智能營銷與體驗、智能客服五個場景。

其中，智慧門店是業內探索的重點領域。可以看到，今年以來便利店處於成長的高峰期，而無人值守便利店能通過差異化切入市場形成競爭。無人值守便利店並不是一個新的概念，在去年，Amazon Go就已經出現了，盡管遇到技術難題，但也先市場一步實現落地。

消費者通過手機掃碼就能進入並登陸自己的ID，選擇線下購買商品線上結賬，這是一種非常高效的門店管理模式，也是智慧零售門店管理的一種理想狀態。目前人工智慧實際落地門店主要是通過攝像頭的圖像識別、人臉識別輔助管理。而未來，智慧門店通過結合攝像頭的圖像識別、情緒識別，及與app的協作，能實現遠程的店面管理。

除了智能門店，人工智慧在供應鏈方面也有著很重要的作用。過去需要采購人員考察實地，了解產量等，利用人工智慧技術則能對接門店銷售數據、天氣數據、種植數據等等信息，實現產品的組合優化，達到自動采購的目的。

智能倉儲方面，目前來說，亞馬遜、京東都已經實現了無人分揀系統，即由機器分揀商品，分揀完後在放在傳送帶上打包、發貨。這個採用的原理是射頻識別，它是產品電子代碼的物理載體，附著於可跟蹤物品上，能全球流通並被識別和讀寫，從而實現智能盤點貨物。

電商領域，智能客服起著非常重要的作用，它能幫助人工客服提高解決問題的效率，能「以一抵千」。過去，智能客服的角色是非常單一的，僅支持文字回復，而如今的智能客服具備自然的語言處理能力和深度的學習技術。它可以根據客戶信息進行定製化的產品推薦，並提供訂單修改、退貨、退款等服務。

個性化、定製化的推薦在零售行業能很好的提升顧客體驗。機器通過顧客的瀏覽軌跡、購買記錄等向顧客推薦相關商品，是線上精準營銷的重要手段。隨著技術的成熟，終端開始試水營銷體驗環節，比如虛擬試衣間等。

當然，目前很多人工智慧應用技術還處在試水當中，比如說無人值守便利店，由於技術上還存在一些不足，不能廣泛落地，據悉目前在上海首次落地了一家「繽果盒子」的便利店，後續發展還要拭目以待。

總的來說，人工智慧是值得期待的，未來幾年甚至幾十年，它絕對會給世界帶來翻天覆地的變化，目前來說，由於各方面技術的不成熟，加上數據多樣，連接困難，利潤低、品類多效果參差不齊等問題，人工智慧還只是處在初級階段，但相信隨著時間的推移，各項場景落地是早晚的事。

⑩ 人工智慧的主要應用領域有哪些最好具體點

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

人工智慧就其本質而言，是對人的思維和信息過程的模擬。對於人的思維模擬可以從兩條途徑進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出「類人腦」的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。

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