人工智能应用领域有？

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。

自2012年，谷歌推出的第一款智能眼镜，便开启了智能穿戴设备市场的大门，2015年，便出现了大批适用于普通消费者的智能可穿戴设备，尤其是智能手环、智能手表，照顾到了所有年龄段的人群。
那么穿戴式智能设备都有用到哪些先进技术，穿戴式技术在国际计算机学术界一直备受关注，但是由于技术复杂，很多相关设备仅仅停留在概念领域。下面我们就来说一说穿戴式智能设备的四个关键技术
一、人机交互技术
人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。物联网时代，“万物”的控制中心是人，人“机”之间的“沟通”方式也会发生变化。秉承着人至懒则天下无敌的原则，直接便捷的人机交互方式将会应运而生，像AI语音交互技术的诞生，虽然现在的AI技术不是很成熟，但是也有了一定的成就了。当然，AI语音交互不是人机交互的终极方向，懒的最高境界是连话都不用说，于是，更高一级的脑波交互技术概念被人提出来了，脑波交互技术可以实现人和设备之间的思维交流，小编的有生之年是看不到了，毕竟熬夜通宵的人都不会太长寿。相关文章：《比较常见的智能穿戴设备有哪些》
二、虚拟显示技术
物联网时代，智能设备将不再需要屏幕，准确的来说，显示方式会是可在任意空间显示的“轻”屏幕，而不再是LED显示屏幕了，虚拟屏幕将在任意空间成为获取信息的载体，成为人“机”沟通之间的一种视觉补充。或许以后也不需要“轻”屏幕了，直接采用VR，也就是虚拟现实技术，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。
三、云平台与人工智能
在物联网时代，PC或智能手机将无法满足与承载物联网时代庞大数据的处理工作，设备的运算势将由当前的前端的数据处理中心向后端的云平台转移，但是，在云平台上的海量数据仅靠当前的程序运算与抓取是难以满足物联网时代发展需求的，于是，具有自我运算、判断能力的人工智能技术势必将成为下一个关键技术。
四、无线通讯与充电技术
目前通用的通讯是4G网络，未来还会有5G、6G等覆盖率、通讯效率更加好的技术。在物联网时代，智能穿戴设备在使用无处不在的无线通讯时，设备充电技术也很重要，目前市面上的很多智能穿戴产品都比较小巧，续航能力也不长，而且USB接口会在一定程度上影响产品的美观。于是有些厂家开始生产可无线充电的智能穿戴产品。有人想，如果能将无线充电技术与无线通讯技术融合，在实现数据交换的同时进行无线充电，那可厉害坏了，人们将在任何环境下都能享受到随时随地的无线通讯与无线充电，在也不用担心设备连不上网、电量不足了。
这些技术不仅是穿戴式智能设备产业发展的关键技术，更是物联网的关键加护，决定智能产业的发展，促进从移动互联网时代到物联网时代的跨越，对人类社会影响重大。虽然有很多技术目前还没有能实现，但是我们要相信国际计算机学术界中的优秀科学家，相信真正的物联网时代很快就要到来了。

我不劝人转行，也不劝人留下。我只想说去控制自己能控制的部分。根据外部条件的变化，控制可控变量，实现目标。做新一代的机械人，学科交叉才是未来趋势。

如果说传统机械，那一定是夕阳产业，但是对于机械行业，我只想说，无论是物联网时代还是AI来临，这绝对不是夕阳产业。

回想学生时代学工图，建建模型，建模拿过某设计大赛的奖，大家是不是都感觉自己很牛，那种努力学习了，奋斗了，付出了，回报和收获的心情自然是愉悦和快乐的。

未来不管是物联网还是AI产品都需要有结构设计，你在设计一个结构的时候如何检测它的可靠性，凭经验么？凭的是计算，是分析，各种曲柄，转轴能带动多少的力和弯矩，扭矩，这凭的是经验么？凭的也是计算分析。现在是计算机时代了，同学们，用matlab，解矩阵，算模态，算有限元离散，都是需要机械工程师解决的问题。

要做新一代的机械人，好好总结过去经过时间的积淀和实践的印证的经验，把它转化成自己的优势，仔细想想个人的优势，结合目前行业的发展趋势和大环境，顺势而为。

新的时代，新的机遇，新的挑战，不能墨守过去的领地，需要积极学习新的知识，顺应时代发展需求，学科交叉才是未来趋势。无论未来物联网和AI如何发展，你都有立足之本，不会被时代淘汰。

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15125亿元，增长率为3894%。

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385215亿元，初步估计2020年达到57257亿元，同比增长高达4983%。

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。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

云计算和大数据、物联网、AI分别有何关系
物联网
1、什么是物联网
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
云计算
1、什么是云计算
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务，消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务。PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务，它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
大数据
1、什么是大数据
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
人工智能
人工智能英文缩写为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枝，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。它是对人的意识、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。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论： 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

物联网技术(Internet of Things，IoT)起源于传媒领域，是信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。
物联网近些年被炒得火热，和大数据、人工智能 AI 等一起被炒上了风口浪尖，很多大学也为此新开了这样的专业作为研究和未来的人才培养。
物联网开启了一个万物互联的时代，你可以坐在沙发上开关空调，控制电视，调节灯光等等，可以让生活变得更加舒适轻松便捷，也充满了更多的科技感。
物联网的新技术，有些集成在芯片上，有些则是一个小小的传感器，还有些就是一个系统，这些占据着很小空间的科技产物为每一个跑货物的司机带来了很多的便利，也带来了更多的安全保障及科技生活方式的改变。

---