米家智能音箱的工作原理是什么？

米家智能音箱的工作原理是什么？智能四级扬声器采用四麦方案，两麦方案和四麦方案可以进行语义分析，动态噪声抑制相对较高。扬声器工作时，麦柱始终处于采集状态（声音的采样和量化），经过基本信号处理（静音检测、降噪等）后，报警模块将评估是否有警告词。当小米链条的产品圈逐渐完善时，这些智能产品如何更好地连接起来？这个人工智能扬声器小艾可以做到。

作为一个人工智能扬声器，他唯一的麦方案就是使用多麦发声。电视SOM小米可以与大多数电视搭配，体验完全ok。它可以用作计算机的扬声器。电视声音的工作原理实际上是通过电视源定位最初在电视上播放的音频部分，与线性小米的生态链相比，环形麦克风矩阵是一个非常热门的话题。事实上，小米家用电器的智能结构是基于在同一路由器下各种软硬件联合运行的原理。他可以通过小爱的声音控制所有家用电器，包括灯泡。

作为一家较早涉足领域的公司，小米在经过几代产品的生产后占据了稳定的地位，此前，我爱音频网络对小米拆解出来的款智能讲师产品做了详细的拆解和总结。其中，只有一个带TELA的智能ASIC芯片在文本中被识别，转换成意图和插槽，对发布的结果和内容以及指令表示满意；通过ASIC芯片识别的文本FOI，转换成意图和插槽位置，对结果表示满意。这位演讲者去年被派往小米。

在那里，由于智能扬声器发送量急剧增加，它仍然排在第四位。智能扬声器的功能是什么？普及智能音箱的工作原理：人们发送指令——布声，你可以看到小米在这里支持广泛的应力工作，低失真，嵌入式DSP，数字信号输入，集成多种保护功能。德国扬声器是小米物联网的核心产品，也是爆炸性产品，因此声学和语音技术也很音的声学方向仍在加强唤醒和合成工作，以尽快取得更大进展。

在去年的百度智能物联网峰会上，百度除了继续在讲“ABC+IoT”外，强调了边缘计算，发布了智能边缘BIE（Baidu IntelliEdge）。

其实，早在2017年，在尹世明入职百度，任职百度副总裁、百度智能云总经理数月后，就为百度智能云此前的ABC加了一个IoT，也就有了现在百度智能云的ABC+IoT。

2018年是IoT被喊得最响亮的一年，包括阿里、华为等互联网时代的佼佼者纷纷将IoT定为公司层面的发展战略。与阿里、华为相同的是，百度的IoT业务同样基于云基础业务，在智能云事业部（2018年12月升级为智能云事业群组）下开展；不同的是，百度的天工物联网平台仍是相对低调。不过，百度在IoT的发力仍然明显，在2018年，尹世明亲自接受多家专业媒体采访，为百度智能云物联网，为其ABC+IoT战略铺路。

5月30日，在2019 ABC Inspire智能物联网峰会上， 百度智能云升级天工物联网平台，就边云融合、时空洞察、数据智能发布9款产品，尹世明也再次登台解读ABC+IoT战略新发展。

物联网在2018年正式从幕后转向台前，在此之前，各玩家已经先后布局并零星可见在各产业试水应用。百度智能云正式对外公布进入物联网领域是在2016年，2016年7月，百度天工物联网平台正式发布，入局物联网，随后发布了物接入、物解析、规则引擎、物可视、时序数据库TSDB等物联网产品。

这之后的三年中，百度在物联网领域的重点布局也清晰可见。2017年，重点布局百度大脑；2018年，重点布局智能边缘BIE；2019年，百度的重心则是边云智能升级。

百度智能云副总经理管瑞峰认为，新一代智能物联网平台将向三个方向突破：第一，向边界突破，形成边云融合；第二，在时间和空间的维度上寻求突破；第三，利用数据智能对场景突破。 边 云融合、时空洞察和数据智能，将成为下一代智能物联网平台的核心要素。

“ 2019年是边云融合计算商业化元年。 ”管瑞峰在峰会上这样称。这主要体现在三个方面：

消防烟感需要时间戳、设备位置、烟雾浓度、报警状态、故障状态、覆盖范围6个维度信息；无人机需要时间戳、经纬度、高度、电量、农作物长势等50个维度信息；新能源 汽车 需要时间戳、经纬度、充电状态、探针温度等100个维度信息。其中，时间和空间成为两个基础维度信息。

百度智能云天工物联网平台在发布之初，首批产品中即有时序数据库TSDB。管瑞峰表示，这正是百度智能云在时空洞察方面的布局。其中，时间维度上包括存储、分析、洞察，空间维度上包括位置标识、轨迹规划、全局优化。

以百度地图为例，百度地图是百度面向C端的产品，在为用户提供服务同时，同时拥有15亿POI、850万公里的路网空间数据，基于此，百度则可以提供诸如定位、地图、搜索、鹰眼轨迹、导航、路线规划、路况能力。与此同时，空间能力也被百度结合百度智能云为B端用户提供服务，官方数据显示，包括165万开发者、65万应用。

数据智能要击穿B端，首先解决行业理解（行业知识）问题。例如， 汽车 生产线上有一百多个生产指标，如何从众多数据指标中抽取出与积漆有关联的关键指标进行生产线积漆模型构建就成为关键。“利用天工的时序数据库、行业洞察及其他平台能力与模型训练结合起来，通过一个工程师可以实现模型训练和工程研发。”

而此次峰会上，作为主角的是百度智能云针对物联网领域发布的9款产品，包括针对边云融合推出的百度智能边缘20和三款智能边缘硬件（天工IoT Module、BIE AI BOX、BIE Developer Kit），针对时空洞察推出的地图空间服务、货运路径规划、智能调度ROS，以及针对数据智能推出的百度智能时序洞察（公测阶段）、小度企业音箱行业解决方案。

百度智能云物联网产品总监周保玉上台首先介绍了百度智能云天工物联网平台的无接入、规则引擎、时序数据库、物可视基础能力的升级。具体包括：

接下来则是此次峰会的主角，百度智能云发布的9款新品。

第一款，发布百度智能边缘（BIE）20。 自去年发布百度智能边缘后，如今已经支持Ubuntu、Debian等40+种 *** 作系统版本，支持x86、x86_64、arm等主流硬件平台，此次的20版本主要有以下三个方面的升级：

第二款，天工IoT Module。 百度联合Quectel推出包括NB-IoT、2G、4G的IoT模组（均通过了FCC、CE认证），这些模组预装百度智能云的IoT SDK，可提供诸如免GNSS智能定位等服务。

第三款，BIE AI BOX。 百度智能云今年年初联合英特尔推出BIE AI BOX，BIE AI BOX除了配置了Arm处理器外，还配置了movidius视觉协处理，从而实现云上训练、边缘预测。

第四款，BIE Developer Kit。 百度智能云联合英伟达、伙伴米文动力合作开发BIE Developer Kit，该产品预装OpenEdge，支持PaddlePaddle、TensorFlow、Caffe等主流深度学习框架。

第五款，地图空间服务。 百度智能云天空联合百度地图推出地「图空间服务」。具体包括三方面：

第六款，货运路径规划。 针对物流行业，推出货运路径规划，提供包括限高、限款、险重、限轴、限行信息，货运限行数据达200路线规划能力支持里程、时间、收费、路况等十几种路线偏好。

第七款，智能调度（ROS）。 百度智能云的智能调度（ROS）可以快速地生成千万级的路网数据，能够同时支持6000+网店配送任务，同时进行规划和计算，并且针对复杂的城配场景支持附加时间窗口、满载率等20多种约束条件。

第八款，时序洞察。 周保玉称，“做时序洞察这款产品的核心目的是两个：一是降低IoT行业运用门槛，提高落地效率；二是希望这款产品能够作为载体，承载行业知识的沉淀。”该产品主要有三方面能力：

第九款，小度企业音箱行业解决方案。 小度智能音箱最初为面向C端产品，百度现已经将其拓展到B端应用中。小度企业音箱行业解决方案可以提供首屏定制、行业功能定制、硬件定制、行业系统对接等定制能力。目前已应用到诸如地产、酒店、银行等行业中。

据雷锋网了解，百度智能云以上9款产品均以应用到行业中，包括在智能边缘计算方面与雅砻江合作，启动智能电站规划工作；智能调度（ROS）应用到车满满SaaS云平台，提供货运路径规划一体化解决方案；小度企业音箱行业解决方案方面与深圳市碧城智慧 科技 合作，在智慧地产方面打造惠州潼湖 科技 小镇等。

尹世明：百度智能云ABC+X，IoT、5G、边缘计算

在2018年9月，百度智能云ABC战略升级到30，尹世明现场再次重申ABC 30的能力。

众所周知，百度智能云以B端业务为主，尹世明表示，智联网时代，To C技术开始进入To B领域，企业技术架构也必将受到很大冲击。

谈到企业数字化转型和AI转型，尹世明表示，在传统Client Server架构上做AI加持并不容易，如果对底层MES系统、DCS系统、ERP、物流软件整个过程中每一台设备都配备一个AI引擎更加困难。百度为此提出了ABC+X，“将计算、数据、AI，以及现今更先进5G、边缘计算技术统一到智能云端。”

以5G为例，传统设备升级应用5G技术需要在每一台应用设备中装一个5G连接或计算模块，这在实际应用环境中很难实现。4月11日，百度联合华为、中国移动展示了基于5G SA架构的5G Vertical LAN（行业局域网）技术及基于此的8K互联网视频直播，该技术可提供定制化5G行业局域网，使得企业终端与企业云处于同一个“局域网”中。

就当下百度智能云ABC+X架构在物联网上的应用，我们思考更多的是设备（物），所以我们有物的边缘，我们有移动的边缘。左边是物边缘，移动边缘，云边缘，右边是局域网、无线网、骨干网。“这样的分布式架构使得在1毫秒、10毫秒、100毫秒之内能够将相关的能力汇聚到一起。”

过去传统的技术架构无法实现实时响应。以ERP系统为例，传统的ERP系统是层级化的，所有数据经过排期之后必然有延时，这个延时可能是分钟级的，也可能是小时级的，因而难以实现实时响应。“物联网到来之后，当我们边缘计算、云计算融为一体，实时响应将有可能实现。”

雷锋网小结

纵观百度此次针对物联网行业应用推出的9款产品，除去沿袭其一直在布局的边缘计算以外，在模组方面发的三款产品仍是以行业合作为主，包括与英特尔、英伟达、米动 科技 等合作，百度主要提供的仍是其云端能力；而诸如货运路径、智能调度、时序洞察等产品，仍是基于百度自身在大数据和数据分析能力上的积累。

雷锋网认为，物联网就本质而言，一定程度上可以理解为万物的是数据化、数字化，再辅以数据分析和人工智能的能力，将会对产业带来深远的影响。也正如尹世明为百度智能云制定的ABC+X的战略，或将是未来企业数字化、智能化转型的一个思路。

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 *** 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175亿。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。

市场上推出的大部分智能音箱，包括小米，和即将推出的苹果智能音箱，都是市场应景之作，是为了赶上智能家居的潮流。只是把联网流媒体播放加上语音控制和传统音箱结合而已，许多产品体验并不理想，功能也有限，目前为止智能控制和语音控制的技术换还不够成熟，影响智能音箱和智能家居的不是创意和想法不够好，而是技术还不够成熟和各个供应商的标准还不统一。

如今，苹果HomePod 音箱的发布，意味着智能音箱大混战已经在硅谷巨头间打响。

Google 很早就推出了 Google Home。微软已经宣布与哈曼卡顿合作，将 Cortana 智能助手集成至智能音箱。Facebook去年已经宣布收购沉浸式音响公司TwoBigEar。如今，苹果也加入了这个战场。

这么多巨头都坐不住了，源于当前亚马逊Echo音箱的语音助手 Alexa它的智能化表现已经把 Google Assistant、Cortana 和 Siri 甩在了后面。

有数据显示，在当前，亚马逊的echo销量即将突破1000万台。也就是说，智能音箱当前已经被亚马逊验证，它可能将是智能家居的一个极为重要的入口。

尽管它是未来智能家居的一个极为重要的入口。但为何当前在国内，智能音箱产业迟迟没有太大的动静？

音箱是一个过于小众的硬件品类：巨头们不是特别看的上

当然，国内智能音箱厂商也不少，但是目前普遍处于不温不火的状态。

目前在国内的智能音箱厂商中，多半是硬件厂商+互联网巨头投资的模式。其中，包括叮咚智能音箱系列是京东和科大讯飞合作，漫步者系列智能云音箱是与阿里智能合作，Sonos家庭智能音箱是与腾讯电商合作。

这与国外是互联网巨头主导的模式截然不同，在国内巨头看来，音箱是一个过于小众的硬件品类，也意味着国内互联网巨头也并不是特别重视这一领域。

音乐市场用户整体素养不高：多数用户对智能音箱并不感冒

一方面原因在于智能音箱用户市场没有起来。国内用户的整体音乐素养与音乐艺术积淀并不高。

在国内，可以很明显的感觉到一个走势是，好的音乐越来越少，而有追求的音乐听众也越来越少。这导致的一个反面是广场舞音乐以及各种神曲走红不断。有业内乐评人说，神曲太火，说明中国人太不爱听音乐，如今各种低俗廉价的艺术作品广为传播，不能说都是艺术家的责任，缺乏艺术积淀和辨别能力的受众群体才是问题的根源所在。

如果国内音乐受众总体上素质积淀不太高，那么智能音箱这种产品可能就难以引爆市场。

在国内，即便对音乐有一定爱好与兴趣受众，多数也是用手机听歌。在国外，音乐市场非常庞大，爱好音乐的用户以及对音乐有追求的群体占比相对还是更高一些。在国内智能音箱产品不温不火，这其中的一大原因应该与用户群体对于智能音箱这个产品属性并不感冒有着重要的关系。

中西中产阶层家庭生活方式与文化、经济发展水平不同

作为物联网时代人机交互的新方式，语音交互为核心的智能音箱其实更多是代表着以家庭为单位、中产阶级的一种生活方式，在当前，亚马逊的echo销量即将突破1000万台。echo是以家庭为单位的，1000万的家庭覆盖的人群在3000万到4000美国家庭，已经达到美国总人口的十分之一，Echo 正迅速从早期用户的小众圈子进入以家庭为单位的大众市场。

之所以说它是一种中产阶级的生活方式，在于它背后代表的音乐文化与市场环境。有数据机构显示，今年超过3500万美国人每月至少与这些智能音箱交流1次，这个数字比2016年增加了1倍。在背后，有市场环境、家居文化以及经济发展水平的原因。

智能家居生活必然需要一定的经济水平为支撑。

以Echo为例，它的模式是语音声控模式，主打远距离语音 *** 控，在预定快餐、叫车服务、闹钟与定时，天气预报、交通状况查询等控制智能家居设备，语音服务Alexa让你在房间的任意位置走动讲话，Echo都能听到继而执行相应的任务，比如开灯，开电视等。

而由echo控制的有近30款智能硬件产品。这种模式决定了购买echo智能音箱产品的用户要用这个入口控制这些家居，这意味着产品的潜在用户要一定的生活家居品味以及整个家庭的生活经济水平不会低。

在中国，以家庭为单位并且具备一定生活品味与经济水平的中产阶层并没有成为主流，就算有，当前普遍也没有培养出这种生活方式。

AI语音交互能力、软硬结合能力的差距

另一方面，从硅谷巨头的模式来看，智能音箱依赖三个核心能力：AI驱动下的智能语音交互、内容服务和丰富的第三方应用。

核心是AI能力。

在国外巨头中，AI语音助理基本是标配。亚马逊Echo的语音服务助手是Alexa，微软已经宣布与哈曼卡顿合作，将 Cortana 智能助手集成至智能音箱。当前苹果推出的HomePod 音箱，也是依赖Siri来语音 *** 控。Google Home的背后是Google Assistant。

但在国内的智能音箱市场，目前还没有一款拿得出手的AI智能语音助理产品能够搭载在智能音箱上实现软硬结合与并具备相对较好的语音交互体验。

无论是亚马逊的ECho，还是苹果的Siri都可以通过进一步调校让语音助手接入更多的第三方服务。但国内互联网巨头做智能音箱由于在AI语音助理这一环的缺失，这就很难在语音交互上不断优化而扩展第三方语音服务能力。比如京东智能旗下叮咚智能音箱，搭载的是科大讯飞的语音技术，这导致在软硬件融合层面以及未来平台生态掌控力层面缺失了一个核心能力。

可以知道，在当前的智能音箱大战中，各大巨头要推的也是各自的AI智能语音助理。因为AI的存在，当前的智能音箱也已经超出了音箱定义的范畴，而在语音设备技术层面，又包括噪声抵消、语音识别，和语义识别。而依托音响产品的语音控制，融合了智能语音技术的智能识别和交互环节的深度学习，基于深度学习在语音识别和语义理解上不断进化。

而在于AI智能语音助理上的发展水平，国内暂时处于落后状态。而且对于智能家居这种产品来说，核心是依赖语音声控，背后是人工智能的智能识别能力与深度学习能力。

国内的科大讯飞，思必驰等公司都是具备语音识别能力的厂商，但当前，国内的智能音箱厂商还没有人工智能方面的平台优势可以形成一种平台聚合力以及软硬结合能力。

在国外，Google Assistant 联合了70多家智能家居厂商共同合作包括括洗衣机、冰箱等等产品的结合，而亚马逊则其实在基于声控软件Alexa已经构建了一个基于语音产品的开放平台，早前全球电子消费展（CES）展会主办方消费技术协会（CTA）首席经济学家 Shawn DuBravac 曾表示：“配备了亚马逊的 Alexa 语音助手的产品现在大约有 1500 种。”

智能音箱是依赖技术推动商业模式创新，国内注重资源整合与销售模式创新

国内厂商更注重内容资源整合、销售渠道等“商业模式”的创新，而不是通过技术的突破来创建一种商业模式。

国内硬件厂商擅长性价比玩法，在研发投入上往往捉襟见肘。互联网大玩家一开始又都想成为智能家居生态的掌控者，软硬件的仓促整合拼凑很难有好的一体化体验。

当前，互联网巨头当前把智能音箱产品作为一种试错类的投资项目，并没有提到战略产品的高度来给予足够的重视，这样平台投资+硬件厂商生产的模式出来的产品很难出现爆款。

在国内，几乎所有的智能家居产品都是依赖手机来 *** 作与控制，美其名曰生态连接，但从体验上看，许多智能家居产品不仅显得鸡肋而且多余，手机沦为了一个家居的遥控器，这对于用户来说，反而是个负担，而在手机之外，如果要通过语音交互 *** 控，当前来看，国内厂商还是没有跟上节奏。

当前国内资本对于人工智能创业与项目关注度高，但人工智能技术必须要落地到实际场景和产品中。从未来趋势看，苹果亚马逊谷歌等巨头大力推进自有智能音箱乃至家居产品的生态布局会给国内硬件产业链与软件开发者带来红利。

对于国内互联网巨头来说，智能音箱这个风口，是时候考虑追一下了。

人工智能大致有10个方向的应用：1、个性化推荐；2、人脸识别；3、无人驾驶汽车；4、智能客服聊天机器人；5、机器翻译；6、医学图像处理；7、图像搜索；8、声纹识别；9、智能外呼机器人；10、智能音箱。

1、个性化推荐：基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

2、人脸识别：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。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

3、无人驾驶汽车：智能汽车的一种，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。

4、教育

iFlytek和普通教育等公司已经开始探索人工智能在教育领域的应用。 通过图像识别，可以通过机器对试卷进行校正和答题，通过语音识别提高发音，人机交互可以在线答题。 人工智能与教育的结合可以在一定程度上改善教育部门教师分布的不平衡和高成本，从工具层面为教师和学生提供更有效的学习方法。 然而，它不能对教育内容产生更实质性的影响。

人工智能在制造业的应用如下：

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40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。

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。

人工智能应用的七大领域
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+”已经成为公司，发展至今，下面是2019人工智能应用最为广泛的几大场景。
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智能家居生态圈。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、信息和控制技术在智能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着重要作用，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、试题答题等；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功能。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 *** 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175亿。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、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。

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