AI应用在哪些领域？

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的领域，包括了多种技术和方法。以下是一些主要的人工智能技术：

机器学习（Machine Learning）：是一种让计算机自动从数据中学习和提取规律的方法。典型的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K-近邻算法等。

深度学习（Deep Learning）：是一种基于神经网络的机器学习方法，能够在大量数据中自动学习抽象特征表示。常见的深度学习网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。

计算机视觉（Computer Vision）：是一种让计算机理解和处理数字图像或视频的技术。计算机视觉的任务包括图像分类、物体检测、语义分割、人脸识别、光学字符识别等。

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：是一种让计算机理解、生成和处理自然语言文本的技术。NLP的应用包括机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统、语音识别、语音合成等。

强化学习（Reinforcement Learning）：是一种让计算机通过与环境互动来学习最优策略的方法。强化学习已被成功应用于游戏智能、机器人控制、自动驾驶等领域。

专家系统（Expert Systems）：是一种基于知识和推理的人工智能技术，能够模拟人类专家解决问题的过程。专家系统主要包括知识库、推理机和用户界面三个部分。

机器人技术（Robotics）：是一种涉及计算机、机械、电子等多学科的技术，用于设计、制造和控制机器人。机器人技术在制造业、物流、医疗、家庭等领域得到了广泛应用。

我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下

人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。

物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。

传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。

同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。

但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。

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

8月8日，由物联网智库主办的首届“挚物·AIoT产业领袖峰会”于北京正式召开。本届峰会汇集近千名AIoT从业者和数十位行业知名专家、学者、大咖，邀请了中国工程院院士邬贺铨、中国信通院副院长余晓晖等业内专家，阿里巴巴、华为、新华三等国内物联网平台巨头，亚信集团、中移物联等通信界企业。另外会上，物联网智库推出了全新子品牌——“挚物”，并成立“挚物·AIoT产业研究院”。

本次峰会立足未来，以AIOT为主角，复盘AIoT落地成果和现状， 探索 AIoT未来赋能潜能。AIoT作为2019的开年热词，已然备受瞩目。 但是物联网依旧存在着发展成本过高、缺乏良性循环的商业模式等诸多问题。本次峰会专家、学者、行业践行者将会从智联网现状、解决路径以及模式 探索 等方面展开讨论。

自1999年物联网的概念被提出，直至2016年物联网才迎来爆发。据相关机构统计，2016年全球可连接设备数量增长31%，这意味着物联网设备中产生的数据量将会以指数级增长。随着5G、云计算、人工智能等新兴技术的推动，“智联网”概念应运而生。众所周知，智联网将会驱动传统产业进行数字化升级，但物联网还未正是兴起，智联网还要等多久？

中国工程院院士邬贺铨

2019年是智联网在各个工业领域进行试验落地的关键一年，智联网的呼声也愈来愈高。然而，智联网的应用落地还存在着很多阻碍。邬贺铨针对这一问题表达了他的观点：“未来AIoT的发展，仍然需要标准化推动，企业间合作提升兼容性，需要威胁情报共享，增强安全保障能力。”

智联网的发展前路漫漫，5G发展助推智联网向前发展。邬贺铨指出：“5G的增强移动带宽、高可靠、低时延和广覆盖与边缘计算结合，使得AI与物理网融为一体。”在智联网的发展历程中，5G网络可以新增eMTC和mMC的窄带物联网标准，使得大企业能够使用承载在公共通信网上的专用物联网。

企业专用物理网的发展，使得边缘计算成为当下最热门的技术之一。邬贺铨在演讲中讲到：“为适应工业传感器、视频业务、VR/AR与车联网及远程医疗等的低时延要求，需将这些业务的存储和内容分发下沉到边缘计算来处理。利用边缘计算可以过滤和压缩数据，节省核心网资源，成本仅为单独使用云计算的39%。”

5G、物联网、智联网均离不开边缘计算，由此可见边缘计算的市场前景广阔。据IDC预测，未来将有超过50%的数据在边缘侧处理，到2020年边缘计算的支出将占物联网基础设施总支出的18%。边缘计算无疑成为了物理网时代下的新宠。 但是，今年智联网的话题日嚣尘上，物联网和智联网发展却不及预期，究竟为何？

5G进入商用元年，AI得到长足的发展，物联网在数年的积累中正在迎来发展的“新拐点”，逐步迈向AIOT方向发展。AI能够帮助物联网提升价值，物联网想进入智联网新时代依然困难重重。华为物联网平台总经理王强表示：“当下，面向AIoT-ICT的基础设施供应商和各行业龙头正面临三大挑战，即联接挑战、行业数字化挑战和AI挑战。”

华为物联网平台总经理王强

为了解决三大挑战，华为采取逐个击破的方式，发挥5G、IOT、AI三大技术优势，从而驱动行业数字化变革，最终形成商业闭环。王强在演讲中讲到：“5G网络可以实现数据采集高并发上行，高可靠、低时延控制下行；物联网作为物理世界与数字世界的桥梁能够连接行业多维度数据；最终通过人工智能深入到各行各业进行形成商业价值闭环。”

找到解决路径，下一步需要做的便是做大联接，使能安全可信的万物互联。根据Gartner预测，未来5-10年物联网将会进入一个应用爆发期，边缘计算也将进一步渗透到各类定制硬件中。华为凭借自己在智能芯片、边缘计算、云服务的优势，致力于打造全栈、全场景的物联网服务。

在演讲中王强列举了华为在智能交通上的情况：“将交通与智联网相结合共同打造智慧交通就是要做到减事故，少拥堵。在高速公路场景中，华为可以做到10大事故场景预警；在城市交通场景，可以做到18个场景、路口等待时间降低177%。”

华为以行践言，目前，华为AIoT战略已经在城市、园区、交通、车联网、物流、电力等8大行业的200+个项目中进行了 探索 ，在三大场景（海量重复、专家经验、多域协同）将AIoT与行业智慧相结合，实现效率提升、专业传承和突破极限，致力于做行业智能化升级的新引擎，帮助万科、DHL、延崇高速、深圳交警、PSA、东风，国家电网等企业进行AIoT开发应用落地。

智联网能够促进智能系统相互连接，势必会助推着行业应用和技术产业化的快速崛起。在众多行业中，大家纷纷看好制造领域。阿里云智联网首席科学家丁险峰在“智联网驱动数字化变革”的主题演讲前便抛出这样一个问题：“你相信工业物联网的商业模式能够在未来创造万亿级的企业吗？”由此可见，寻找适合工业物联网的商业模式成为第一要务。

阿里云智联网首席科学家丁险峰

现如今，我国正处于从“制造大国”向“制造强国”、“中国制造”向“中国创造”转变的关键时期。但是，我国制造行业存在着高端装备水平较低，工业软件发展缓慢和创新动力不足的问题。对于制造业的企业来说，也在面临着生产成本不断上升，供应链协同低效的瓶颈。丁险峰表示：“基于这样的大背景。亟需加速数字化进程，推进智能制造落地速度，全面优化制造业。”

寻找合适的落地场景是每项新技术必须要经历的过程，智联网的最佳落地场景究竟在哪？亚信集团董事长田溯宁认为：“智联网会激发新场景的出现，在我们向往5G带来的万物互联的新世界的时候，不断 探索 业务模式最为重要。”

亚信集团董事长田溯宁

物联网的破局之路究竟在哪？解决传统行业成为最佳出路。镭场景实验室创始人暨CEO武军是致力于成为物联网场景的定义者和实践者，在其演讲中，提到了一个有趣的场景：“中国每年有8000万头仔猪在出生72小时内死亡，其中母猪误压致死是一个主要原因，人工解救措施将会变得越来越昂贵，物联网的接入有望解决8000万头仔猪。”

5G时代的来临，无疑将物联网推向了高潮。市场研究机构发布的数据显示，2019年全球AIOT市场规模为51亿美金，到2024年，这一数字将增长至162亿美元，复合年增长率为26%。面对智联网发展进程中的诸多挑战，促进数据与管理的融合将是面向挑战的关键。 未来，各项技术不断迭代升级，商业模式日渐成型，AIOT新时代便不会遥远。

深圳是我作为记者每年出行次数最多的城市，而每次让我感受最深的是深圳宝安机场的离港快线通道。因为要来的次数很多，我的数据已经被宝安机场记录下来了。我不仅需要申请登机牌，而且只有一张身份z才能在机场畅通无阻，而且我每次都可以乘坐快车通道。我能通过这里通过安检的平均时间只有三分钟。这是对深圳智慧城市建设最直接的感知，也是全球智慧城市建设进程的一个缩影。

我不是深圳的永久居民。我觉得有一些局限性。在不久前华为举办的2019智慧城市峰会上，深圳市副市长王立新介绍，深圳是中国首批新型智慧城市试点城市之一，一直积极推进现代信息技术在智慧城市的示范应用和有机融合。比如，在交通领域推广无意义支付的应用，通过扫码坐地铁，市民出行更加方便；通过电子健康卡管理平台的建设，医疗机构联网看病更加方便；通过食品安全追溯体系的建设，市民吃饭更加放心，而智慧城市建设的成果惠及了广大市民的日常生活。

华为作为深圳智慧城市建设的主要技术支持者之一，做出了巨大贡献。在不断推进智慧城市建设的过程中，华为的智慧城市建设理念也在不断演进。华为认为，随着智慧城市建设逐步进入深水区，在5gai的背景下，智慧城市将进入一个新的双胞胎时代。这一新概念在智慧城市峰会过程中也引起了广泛的讨论。那么，什么是智慧城市的新时代？

双胞胎在字面意义上就像两颗豌豆。我们如何理解智慧城市中的双胞胎？华为EBG中国智能城市业务总裁胡芳解释说，结对就是实现从物理世界到数字世界的映射。在数字世界里，我们可以勾勒出和物理世界一样的东西，然后我们就可以在这个数字城市里进行模拟和演绎，其实，这也是目前智慧城市建设大多处于的阶段。通过在城市基础设施中安装大量传感器收集数据，物理世界被数字化，形成一个映射到现实世界的数字孪生世界。然而，这显然不符合新时代的定义。华为通过提供新的联系、新的智能、新的体验和新的价值，开创了一个新时代。新联通，包括全球感知和全联通，通过物联网、5g、AI、Bim等技术实现城市的数字孪生。新智能，整合城市ICT资源，构建城市智能新沃土数字平台，通过组件化的方式灵活部署各种新技术，降低新技术的门槛和集成难度，实现技术价值最大化。新体验，依托沃土数字平台，与生态伙伴共同打造繁荣生态圈，助力智慧城市建设。新价值，基于IOC（城市运行中心），提供城市全景，可视化城市运行关键指标，从宏观、中观、微观三个层面洞察城市运行状况，实现基于数据更好地管理城市的新价值。

物联网平台指AloT产业链中负责连接的网络，承担着将终端设备、边缘、云端连接起来的职责。随着AloT产业发展，物联网设备数量快速增加，设备种类、设备应用场景日益丰富，更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。

目前全球有超过 600 多家物联网平台，物联网平台参与主体数量有很多，主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。每种类型平台功能特点略有不同。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场，联通物联，中移物联，主要特点是汇聚电信能力和互联能力，向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例，将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合，并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台，成为中国电信物联网产业生态的汇集地，提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务，为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业，这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业，这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台，拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主，平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产，使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术，提供广泛的工业微服务，使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代，为物联网而生的平台企业，主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。

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。

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、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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