18600329666

咨询技术专家

扫一扫
与技术专家在线沟通

Menu
人工智能应用有哪些?
      人工智能虽然被炒的很火,但是人工智能不是最近几年才发明创造的,人工智能一直存在,只是随着软件技术,大数据技术,计算机技术的不断发展,特别硬件技术与大数据技术的开始发展促进了人工智能的发展,大数据技术使得人工智能更加智能,比如深度学习,神经感知等都离不开大数据与计算机硬件运算能力的提升。人工智能并不是应用与所有行业,目前人工智能应用深度并不深,深度应用大部分处于试验阶段,人工智在下列领域有着深度应用
     人工智能的应用领域
 一、人工智能在医疗行业的应用
  • 1.AI与影像辅助诊断:人工智能在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学。其中人工智能+医疗健康各细分领域中
  • 2.AI与药物开发:人工智能助力药物研主要体现在临床前和临床研究上。在临床前通过深度学习,提高药物筛选效率并优化其构效关系,在临床研究过程中结合医院数据,可快速找到符合条件的受试病人。下表列出了目前人工智能在药物研发中主要领域的情况。
  • 3.AI与医疗机器人:说起医疗机器人,人们最熟悉的大概是达芬奇机器人,达芬奇机器人由手术台以及可远程控制的终端两部分组成。手术台机器人有三个机械手臂,在手术过程中,每个手臂各司其职且灵敏度远超于人类,可轻松进行微创手术等复杂困难的手术。终端控制端可将整个手术二维影响过程高清还原成三维图像,由医生进行监控整个过程。
二、人工智能在电商零售行业的应用
  • 1.基于搜索、已购和浏览记录的兴趣推荐(相似品、互补品算法,高频、低频等等)
  • 2.基于用户访问时间的活跃性推荐(根据时间推测用户可能的使用场景,然后做出推荐)
  • 3.基于位置信息的推荐(检查用户是否处于线下商圈,是否需要推荐店铺)
  • 4.基于社交属性的推荐(根据好友关系、社交行为等,猜测用户可能需要的商品)
  • 5.通过图片找相似商品:通过计算机视觉+深度学习做到“以图搜图”,例如,一个妹子有一张吊灯的照片,很喜欢但买不到,于是她把照片上传到电商APP,AI能理解商品的款式、规格、颜色、品牌及其他的特征,最后给出相似商品的链接。
  • 6.人工智能客服:这一技术的使用降低了服务成本,当然服务质量有没有提高?应为受到目前技术发展的局限性还是个疑问,这一应用也不仅应用在电商零售行业

三、人工智能在金融行业的应用

  • 1.支付-智能创新最前沿:作为与消费者连接最紧密的环节,智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟,支付将进入“万物皆载体”的新阶段。首先,以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术,正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。其次,区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节,大大提升交易速度;削弱交易流程中的中介机构作用,提高资金流动性,实现实时确认和监控,有效降低交易各环节中的直接和间接成本。
  • 2.个人信贷-全链条智能化:针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验,是金融业未来的努力方向。继移动时代的场景流量后,从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控,全链条智能化的技术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客,在获取具有信贷需求的客户基础上,借助智能技术构建强有力的风控体系,准确评估客户信用风险,成为促进个人信贷健康发展的重要环节。
  • 3. 财富管理-智能匹配初具雏形:智能技术在投资偏好洞察和投资资产匹配环节能极大降本提效,使财富管理逐渐走出高费率、高门槛,走向中低净值人群,实现高效、低费、覆盖更广泛的目标。
  • 保险-行业变革的开启:智能技术在保险业的应用不断深化,逐渐涉足核心的产品设计和精算定价领域,真正开启保险业的全面变革。
四、人工智能在工业方面的应用
  • 1.代替肉眼检查作业,实现制造检查智能化和无人化:例如工程岩体的分类,目前主要是通过有经验的工程师通过仔细鉴别来判断,效率比较低,并且因人有不同的判断偏差。通过采用人工智能,把工程师的经验转化为深度学习算法,判断的淮确率和人工判断相当。得到对应的权值后开发出 app,这样现场工程人员在使用 tablet 拍照后,就可以通过 app 自动得到工程岩体分类的结果,高效且淮确率高。还有汽车零部件厂商,目前检查生产出的零件磨损种类与等级情况时,多是有经验的人工。同样,通过採用深度学习算法,可以把人工的检测经验转化为算法,从而实现无人化检测。
  • 2.大幅改善工业机器人的作业性能,提升制造流程的自动化和无人化:例如 bin picking 机器人,工业上有许多需要分捡的作业,如上图所示的零件分捡,采用人工的话,速度缓慢且成本高,而且还需要提供适宜的工作温度环境(夏天的空调,冬天的暖气等),如果采用工业机器人的话,可以大幅减低成本,提高速度。
  • 3.工业机器人异常的提前检知(感知),从而有效避免机器故障带来的损失和影响:例如在制造流水线上,有大量的工业机器人。如果其中一个机器人出现了故障,当人感知到这个故障时,可能已经造成大量的不合格品,从而带来不小的损失。如果能在故障发生以前就检知的话,可以有效做出预防,减少损失。
  • 4.例如工业上的 3D 模型设计完成后,需要根据 3D 模型中参数,寻找可对应的现实中的零件,用于制造实际的产品。使用机器学习来完成这个任务的话,可以快速,高匹配率的找出符合 3D 模型参数的那些现实零件
五、人工智能在教育行业的深度应用
  • 1.分析内容,构建知识图谱:构建和优化内容模型,建立知识图谱,让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台,推荐给用户适宜的阅读材料,并将阅读与教学联系在一起,文后带有小测验,并生成相关阅读数据报告,老师得以随时掌握学生阅读情况。
  • 2.自适应学习,实现智能化推荐:个性化学习是自适应重要的特点,也是其相较于 MOOC最大的区别。自适应学习(Adaptive learning)的运作过程是这样的:搜集学生学习数据,预测学生未来表现,智能化推荐最适合学生的内容,最终高效、显著地提升学习效果。
  • 3.自动化辅导与答疑:AI除了应用于个性化学习方案的制定外,还落地在自动化辅导和答疑子领域,这也成为了教师面授外的补充
  • 4.智能测评:在求学期间,老师长时间改作业甚至到深夜的场景深深印入众人心中。随着信息化建设、人工智能的发展,大数据、文字识别、语音识别、语义识别,使得规模化的自动批改和个性化反馈走向现实。如何利用人工智能减轻批改压力,实现规模化又个性化的作业反馈,是未来教育的重要攻克点,也是国内外众多企业看中的市场。
  • 5.模拟和游戏化教学平台:平台应用的科技将会包括虚拟现实、计算机视觉、机器学习等。目前最成功的模拟仿真是飞行模拟器。据悉,模拟机和真机飞行的感觉没有差别,而模拟机的训练还更为便捷
      人工智能应用很广泛,但是目前技术所限,其应用不深或者都处在试验阶段,如自动驾驶技术,机器人等