2023年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 疫情结束后其应用前景将更加广阔
疫情结束后AI技术应用前景将更加广阔
近期，AI技术的应用在防控疫情和复工复产的过程中密集落地。随着智能制造、在线教育、远程办公的广泛普及，基于AI的产业智能化价值凸显。此次疫情成为AI技术实力和落地能力的试金石，百度等领先的AI企业脱颖而出。
业内人士指出，AI技术的广泛应用绝非昙花一现，疫情结束后其应用前景将更加广阔。“新基建”立上潮头，数字经济将加速进化到以AI为核心驱动力的智能经济阶段。AI作为一项前沿技术，未来将与各行业融合创新，全面提升产业发展的智能化水平。
1、AI技术应用场景加快落地
业内人士指出，AI技术的赋能属性决定其应用会和场景紧密结合。抗击疫情和复工复产都给AI的落地提供了绝佳的应用场景。
以制造业企业为例，疫情期间不少企业的生产经营受到冲击。在此背景下，精研科技采用百度和微亿智造联合打造的智能自动化检测设备——表面缺陷视觉检测设备，精密零部件制造车间几乎无人值守，生产一直没停，十台无人值守的智能化检测设备24小时持续工作。
据介绍，基于AI技术打造的“表面缺陷视觉检测设备”，适用于复杂表面缺陷检测，单台检测设备达到10名工人的检测效率。一方面，可以帮助企业解决工人无法返岗的难题，同时降低了车间人员聚集的风险。
在线教育井喷，推动教育产业信息化进程。阿里旗下的钉钉发布的数据显示，疫情期间，钉钉覆盖全国30多个省(区、市)的14万所学校，290万个班级在钉钉开课，学生数量约1.2亿人，还被联合国教科文组织向全球推荐。
借助AI技术，百度云智学院免费向武汉地区的中小学老师提供平台直播服务。百度携手北京四中网校，面向K12公立学校免费提供在线智慧直播教学平台服务，为北京四中网校提供技术支持和云计算资源。2月17日，国家中小学网络云平台开通，百度智能云提供了点播等技术支持。
智能办公的发展推动远程办公普及。3月18日，腾讯在2019年财报电话会议中透露，腾讯会议自2019年12月底推出后，两个月内日活跃账户数超过1000万，成为国内用户最多的视频会议应用，疫情期间数百万企业通过企业微信恢复办公。
此次疫情成为考验AI技术实力和落地能力的试金石，领先的AI公司脱颖而出。以百度为例，除了在智能工厂、在线教育、远程办公等领域体现价值，百度的AI技术在信息排查、人体测温、智能助手、在线金融等领域得到深度应用。
2、未来将与各行业融合创新
业内人士认为，AI在推动产业智能化进程中体现出巨大价值，疫情结束后AI其应用前景将更加广阔。在AI技术加速落地的过程中，百度等领先的AI企业将迎来大展拳脚的机会。
随着5G、大数据、AI、工业互联网、物联网等“新基建”立上潮头，百度董事长兼CEO李彦宏认为，数字经济正在进化到以AI为核心驱动力的智能经济新阶段。“未来十年，智能经济将成为中国经济的新标签，新基建则是让智能经济火箭加速升空的燃料舱。”
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。
AI作为一项前沿技术，未来将与各行业融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等行业应用前景广阔，可以全面提升产业发展的智能化水平。
根据中国信通院发布的数据：从全球范围来看，全球人工智能企业主要集中在AI(各个垂直领域)大数据和数据服务、视觉、智能机器人等领域，其中：AI企业主要集中在商业(主要包含市场营销和客户管理领域)医疗健康、金融领域。
百度等AI企业有望在推动新基建、促进产业智能化的过程中发挥更大作用。“百度既是AI基础设施的建设者，也是AI技术及应用创新的引领者和推动者。百度大脑、飞桨、智能云等AI平台已成为智能时代的重要基础设施。”百度CTO王海峰表示。
在财报电话会议中，腾讯方面表示，“数字化是未来趋势，疫情凸显了数字化的必要性。比如远程办公等，疫情结束后一些用户可能转回线下，但用户已感受到数字化的高效。”
降本增效方面，基于AI的产业智能化有望为企业创造更大价值。其中，百度从帮助企业节省电费入手，结合大数据、物联网技术以及AI分析与预测算法，推出智能电费优化服务，免费为企业搭建智慧能源管理平台，帮助企业进行精细化能源管理。
以株洲时代新材料科技股份有限公司为例，公司使用百度提供的智能电费优化服务后，每月节省8万元电费，一年可节省约100万元电费。
更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。
(文章来源：中国证券报董添——AI应用大展拳脚产业智能化提速百度等企业迎来发展机遇)
人工智能发展现状及应用
导读：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。人工智能被认为是第四次科技革命的核心驱动力，目前许多领域都在探索AI技术的应用，可谓方兴未艾。那么什么是人工智能，它经历了怎样的发展历程，现阶段发展状况如何，它有哪些应用。本篇文章就为大家做个简单分享。同时也会为大家详细介绍一下百度的AI技术体系。
本文主要内容：
1.人工智能概念
①智能
②人工智能
2.人工智能的发展
①人工智能的发展历程
②AI是中国的机遇
3.AI与百度
①百度AI的发展历程
②百度AI的技术体系
③百度AI的场景化应用
1.人工智能概念
1.1智能
谈到人工智能，需要首先理解“智能”一词的具体含义。智能是指人类才具有的一些技能。人在进行各种活动的过程中，从感觉到记忆再到思维产生了智慧，智慧产生了人类本身的行为和语言，行为和语言统称为能力；智慧和能力结合在一起就是人工智能中的智能一词。
比如，人类的语言表达能力就是一种智能（语言智能）；人类进行复杂数学运算的能力也是一种智能（数字逻辑智能）；人类的交往能力也是一种智能（人际智能），人们对音调、旋律、节奏、音色的感知能力，也是一种智能（音乐智能）。他们都属于智能的范畴。
1.2人工智能
把智能的概念与人的逻辑理解相结合，并应用到机器中，让机器能更好的模拟人的相关职能，这就是人工智能。人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能概念，最早可以追溯到上世纪90年代初，这个时候需要提到一位科学家：图灵。
艾伦·麦席森·图灵（英语：AlanMathisonTuring，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵最早定义了什么是人工智能，怎样去界定一个机器（或一个设备）是否具备智能。他最早提出了图灵测试（即：一个人在不接触对方的情况下，经过某种特殊的方式和对方进行一系列的问答，如果在某些时间之内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么我们就认为这台机器具备智能化的思维）。直到2000年左右，才真正有计算机通过了图灵测试，才实现了一个突破。在2014年图灵测试大会上，出现了一个通过图灵测试的机器（或者称为智能聊天的机器人）。这两年人工智能的高速发展，也印证了最早的图灵测试，这也让我们反向看到了图灵在人工智能定义方面做出的突出贡献。
现今，在做图灵测试时，判断这个设备是否具备人工智能，更多的还是从模拟人的角度来考量。但在当前科技背景下，人工智能需要涵盖更广的内容，它不仅仅要模拟人本身的职能，还需要具备一些扩展、替代甚至延伸的职能。
举个例子，在医疗领域，需要经常在实验室进行病毒化验，人处这样的实验环境下会比较危险，经常会出现一些事故，如果能够用机器替代人来做这些实验，这些事故就可以避免。此时，这台机器就不仅仅是在模拟人，而是在替代人，机器本身就具备了替代人的能力。
当前，很多人在担忧：人工智能的发展会不会对人类造成威胁。其实，目前人工智能还处于早期的阶段（或者称之为婴幼儿阶段），我们还处于弱人工智能时代。
当然，随着时间的推移，将来我们可能会把弱人工智能时代推进到强人工智能，甚至再往前推进到超人工智能和智能爆炸时代。但至少目前，我们离这样的时代还有非常远的距离，要实现这样的目标，需要非常多的时间积累，可能要通过几代人甚至十几代人的努力。所以大家不要有过多的担心，人工智能现在更多的还是用于服务人类，用来提高人们的工作效率。
上图引自MIT大学一位教授。
针对人工智能所覆盖的领域，这位教授提出一个观点：“我们要尽可能避免做这些容易“进水”的工作，以免被日后所淘汰掉”。
这张图水平面以下的工作，如存储，计算、甚至象棋活动等，已经被海平面淹没。在海平面边缘的工作，如翻译、驾驶、视觉和音频等，很有可能在未来的一段时间，随着技术的进步也会被淹没。再来看图上高海拔地区的工作，如艺术创新、科学研究，文学创作等，让人工智能替代人类去做这些工作，在现阶段是比较困难的。要让人工智能实现像人一样具备主观能动性，还需要比较长的时间。我们在选择工作，或者在做技术探索的时候，应该从更高的层面布局，而把那些可以被人工智能替代的工作交给计算机去做，这样我们就可以从一些重复性、冗余性的工作中抽离出来，去专门从事创造性的工作（比如艺术创作等）。
2.人工智能的发展2.1人工智能的发展历程我们回顾一下人工智能发展的历程。
人工智能并不是特别新鲜的词，在计算机出现后不久，大家就已经开始探索人工智能的发展了。
1943到1956年这段时间，为人工智能的诞生期，期间有很多人尝试用计算机进行智能化的应用，当然此时不能称为人工智能，只是有类似的概念。
人工智能的分水岭是1956年达特茅斯会议，在本次会议上正式提出了AI这个词。
1956到1974年这段时间，是人工智能发展的黄金时代，是人工智能的第1个高速发展期，通常把这段时间称之为人工智能大发现时代。
1974到1980年这6年的时间里，进入了人工智能发展的第1个低谷，在这个低谷期，出现了非常多的问题，比如计算上的问题、存储上的问题、数据量的问题，这些问题限制了人工智能的发展。
1980到1987年这段时间是人工智能的第2个繁荣期。期间诞生了大量的算法，推动了神经网络的高速发展，同时出现了许多专业的科研人员，发表了许多创造性的论文。
1987到1993年这段时间是人工智能的第2个低谷期，期间有个词叫“AI之冬”。有大量的资本从AI领域撤出，整个AI科研遇到了非常大的财政问题，这是导致”AI之冬”的主要原因。
1993年之后，人工智能又进入到高速发展期，期间出现了许多经典案例，比如1997年IBM公司的深蓝案例，2001年IBM的沃森案例，2016年谷歌AlphaGo案例。这些案例是人工智能在应用层面的体现。
上图概括了人工智能的发展历程。
可以看到，从1956年达特茅斯会议AI这个词诞生，一直发展到现在，人工智能共经历了60多年的跌宕起伏，并不是仅在2016、2017这两年间才出现了人工智能这个概念。
从宏观上看，AI的发展历程经历了三次比较大的起伏。
第1次起伏是从1943年到1956年，首次出现了神经网络这个词，把人工智能推到一个高峰，期间出现了许多大发现。而第1次低谷使人工智能进入到了反思的阶段，人们开始探讨人工智能的应用。
第2次起伏是在上世纪80年代，期间BP算法的出现，神经网络新概念的普及，推动了人工智能又进入第2次高峰和发展。然而从1987年到1993年又进入到了了第2次低谷，这主要因为一些财政原因导致。
第3次起伏从2006年开始，由辛顿提出了深度学习的概念，把神经网络往前推动了一大步，也把人工智能推到了高速发展阶段，尤其是近几年在非结构化领域取得了许多突破（例如在语音与视觉方面），给人工智能进入商业化应用带来许多的基础性技术沉淀。
人工智能为什么会在前面的发展过程里遇到了那么多的坎坷？为什么在最近这几年会进入一个高速发展期？
我们归结了近几年人工智能高速发展的三点原因：
①算力飞跃
人工智能（尤其是深度学习），对底层计算能力的要求非常高。早期的计算受到了极大限制，从CPU发展到了GPU，使得算力几乎能达到几倍甚至十几倍量级的增长。再从GPU到TPU，计算速度能达到15~30倍的增长，使得在算力层面不断取得突破。此外，大量云资源的出现将我们计算的成本压到了最低，我们在处理海量计算的同时，也可以享受比较低的成本。再者，芯片技术的发展，使得端处理能力持续提高，这些都帮助我们在算力层面取得了很大的突破。
②数据井喷
从PC互联网时代到移动互联网时代，再到可穿戴设备的应用，都产生了大量的数据。这两年，每年产生的数据量可以达到50%左右的增长。2017年到2018年，这段时间内基本上每个月产生的数据量可以达到几十个亿的量级，数据量已经非常高。物联网的连接，能帮助我们把更多的数据采集回来，帮助我们在数据层面做更多的积累，这是数据井喷带来的积极影响。
③算法突破
近几年来，从机器学习到深度学习，算法不断取得突破。使得我们可以处理更多的大规模、无监督、多层次等复杂业务。
算法、算力、数据是人工智能的三要素，算力是骨骼，数据是血液和食物，算法就是大脑，三者不断取得突破，才能促进人工智能高速发展。
2.3AI是中国的机遇
人工智能技术的发展也促进了很多产业的发展。中国目前有非常好的历史机遇，不仅仅是在技术上有大量的积累，同时，国家也为人工智能的发展提供了非常好的政策环境。此外，市场空间、资金支持、人才储备，也都为人工智能的发展提供了非常好的条件。
通过上图可以看到，人工智能的研发人才目前还比较短缺。图上数据来源于领英在2017年所做的全球AI人才报告。以2017年的数据来看，全球人工智能专业的人才数量超过190万，在这190万人才中，美国处于第一梯队，有85万+；而中国在人工智能领域的人才积累比较少，从数据上来看，目前国内人工智能方面的专业技术人才可能只有5万+，当然这是2017年的数据，现在可能会有一些增长，但是量级也没有达到我们想象的那么大。
所以从国内目前来看，这约5-10万的AI技术人才，对比AI产业的高速发展需求，两者之间有巨大矛盾。那怎样更好的用这些人才作为突破，把人工智能方面的技术人才储备提高到百万级别。这正是整个百度（包括百度的教育合作与共建，包括百度所有对外输出的体系，包括我们今天所做的课程）所努力的方向，我们期望通过百度的技术赋能，真正的帮助人工智能取得更好的人才积累，真正培养一些在未来对人工智能行业有巨大贡献的专业人才，这是百度现在的定位目标。
AI浪潮已然到来，行业人工智能时代已经到来。目前，人工智能已经大量应用在2c和2b领域，怎么让人工智能跟具体行业有更好的接触，产生更多的积累，是我们正在重点探索的方向。
比如百度的搜索引擎，已经融入了很多AI元素。模糊匹配、拍照识图、深度挖掘检索等都应用到了大量的人工智能技术。
再如推荐系统，他会基于个人的一些喜好和历史阅读习惯来给用户做一些内容的推荐和匹配，这是很典型的结合大数据做的精准应用，实际上也属于人工智能的范畴。
再如人脸识别技术、语音技术、智慧交通和无人驾驶等，都是AI技术与行业应用的融合，并且这些技术正在不断取得突破。百度现在L4级别的无人驾驶车已经初步实现了一些小规模的量产，未来会有更多的人将真正的体会到无人驾驶给生活带来的便利。
3.AI与百度3.1百度AI的发展历程
上图为百度在人工智能领域的发展轨迹，早在2009年，百度就开始尝试探索人工智能相关技术，直到2019年，百度用了近十年的时间布局人工智能。
2009年尝试性布局人工智能，2013年发布IDL，2014年成立硅谷实验室以及百度研究院，2015年首次发布DuerOS，2016年发布百度大脑1.0版本，同年，百度的自动驾驶技术进入试运营状态，2017年是百度人工智能技术高速发展的一年，不仅成立了深度学习国家实验室，同时也成立了硅谷第二实验室以及西雅图实验室，并且Apollo平台开始运行并对外推广，在2018年到2019年，DuerOS和Apollo平台发展到3.0版本，百度大脑发展到5.0版本。经过近十年的发展和积累，百度的人工智能技术目前处于相对领先的位置。
百度在人工智能领域领域取得的进展有目共睹，比如，百度成立了首个国家级AI实验室；2016年被美国《财富》杂志评选为深度学习领域四大巨头之一；百度的刷脸支付、强化学习、自动驾驶等技术入选MIT2017年全球十大突破性技术；在AI领域，百度的中国专利申请超过2000项。
3.2百度AI的技术体系
百度的技术体系非常全面，覆盖了计算体系、大数据技术体系以及人工智能技术体系等，在机器学习、深度学习、区块链、知识图谱、自然语言处理、量子计算等领域均有雄厚的技术积累。这些技术可以按内容划分成三个板块，第一是A板块（即AI技术板块），第二是B板块（即大数据板块），第三是C板块（即云计算板块）。这就是百度在2016年提出的ABC概念。从一开始的1.0版本，发展到如今的3.0版本，代表着百度在人工智能领域的整体布局。在人工智能领域的布局中，百度的探索不仅停留在最核心的技术上，也同时将核心技术与更多的领域相结合，如边缘计算、物联网（InternetofThings,IoT）和区块链等，得到了如ABC+区块链、ABC+DuerOS、ABC+Apollo等对外输出模式，向各行各业提供解决方案。
在A板块中，将百度大脑分成了不同的层次。最底层是算法层，包含机器学习和深度学习算法，使用百度的PaddlePaddle深度学习框架提供算法层的基础支撑；算法层之上为感知层，感知层可分为对声音的感知和对光的感知，其中，对声音的感知主要是语音技术板块，对光的感知主要是图像技术、视频技术、AR/VR等技术板块；在感知层之上是认知层，认知层更多的是处理人类听到和看到的内容，对其进行深度理解，深度理解需要自然语言处理（NLP/NLU）、知识图谱等技术作为支撑，同时也需要积累大量用户画像数据，这些技术能帮助人们快速的理解和分析人类听到和看到的内容，并对内容进行有效的反馈，这是认知层面的技术；在认知层之上是平台层，平台层将底层的内容进行融合、封装，对外提供开放、完整的AI技术，并引入大量的生态合作伙伴，共同探讨人工智能产业的布局。
百度人工智能整体技术体系，最底层是深度学习框架飞桨PaddlePaddle，作为底层计算框架，飞桨PaddlePaddle支撑着上层场景化能力与平台中的全部板块。在场景化能力与平台中，包含了诸多场景大板块，每个大板块下又细分为多个技术板块，比如语音板块包含了语音合成以及语音唤醒等技术板块；计算机视觉技术中的OCR技术，包括传统通用OCR识别，以及垂直领域OCR的识别，可以对30多个OCR识别领域进行精准识别，比如票据识别、证件识别以及文字识别等；在人脸/人体识别板块，同时也会引入图像审核以及图像识别方面的技术；在视频板块，有视频比对技术，视频分类和标注技术，以及视频审核技术；在自然语言处理板块，有机器翻译技术；知识图谱板块，有AR/VR技术。这些板块构成了人工智能体系的技术蓝图。
近两年来，人工智能技术在各行各业中的应用不断加深，实践证明，单一的技术在落地时会受到诸多限制，所以现在人工智能在落地时可能不仅仅用到某一个单独的技术板块，而是需要先把这些板块进行融合，然后再进行实际应用，比如在拍照翻译的应用场景下，既需要用到OCR技术，同时也用到NLP技术。因此在实际应用中，需要综合各个板块的技术，把不同的技术体系和技术内容有机地融合起来，再去解决行业中面临的痛点。
3.3百度AI的场景化应用
2014年到2015年期间，在计算机视觉领域的部分场景下，计算机视觉识别准确率已经超过了人眼识别。而利用深度学习技术的计算机听觉识别，在2017年左右也已经超过人耳听力极限。
人工智能业务场景化不仅依赖底层的硬件资源，也需要超大规模的标注数据，这是监督学习的特点，所以在人工智能早期研究中，有评论说“有多少人工就有多少智能”，这句话在特定角度来看是具有一定意义的。在监督学习中，训练模型需要庞大的标注数据，再结合GPU强大的数据处理能力去训练特定模型，也就是从算法的层面去做更多的工作，在训练模型的过程中需要发挥人的主观能动性，更好的解决在行业应用中出现的一些痛点，构建出行业专属的模型。
比如，将人体分析技术应用到实际行业场景中时，需要结合人脸识别技术和人体识别技术。可以通过基础手势识别，识别一个人在开车时有没有系安全带、是不是在打电话等。
利用人体分析技术，可以做到行为识别，首先设定特定区域，然后对区域内的人员行为进行识别，比如人群过密、区域越界、人员逆行、徘徊以及吸烟等，在特定场景下，行为识别能够帮助用户避免安全隐患。
自然语言处理有很多相关技术，比如说词法分析、词向量表示、语义相似度、短文本相似度、情感相似度分析等。这些技术用在不同的应用场景下。
在公检法系统应用中，为了避免出现非常严重的问题，如同案不同判，具体解决方案是当诉讼呈递给法官时，根据当前诉讼内容在公检法系统中寻找历史上类似的案件，参考历史类似案件的判决，给法官提供判案依据。
在媒体领域应用中，对基础的财经类新闻，可以由机器进行新闻文章的编写，即机器写作。这些技术都是基于NLP在相应领域做的智能化应用，可以让编辑或记者从重复性的工作中解脱出来。
人工智能从广义上来看，也包括大数据及云计算相关技术，这些技术也都涵盖在百度AI技术体系中。在大数据领域，主要包括数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等，利用这些技术，我们在进行模型训练的时候，对数据进行科学的管理可以帮助我们提高模型训练效率。
百度AI技术体系也提供算力层面的支持，通过GPU服务器以及FPGA服务器提供的算力，更好的解决应用层面的问题。
百度AI就是这样一个从基础层，到感知层、认知层的完整体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
回顾本篇文章，我们和大家分享了人工智能的相关概念，人工智能的发展历程，从中也可以看出AI是我们的历史机遇。同时本文也为大家详细介绍了百度的AI技术体系，经过10余年的努力，百度AI已经形成从基础层，到感知层、认知层的完整技术体系，为多行业、多场景提供“一站式解决方案”，力求实现“多行业、多场景全面赋能”。
人工智能系统对各行业的影响和发展趋势
原标题：人工智能系统对各行业的影响和发展趋势来源：e-works作者：李源
在新冠疫情持续蔓延期间，全球各地的企业一直在转向以人工智能为创新动力的技术来满足他们的日常需求。无论是用于不间断为客户服务的聊天机器人、在疫情期间用于食品和药品交付的无人机，还是从根本上缓解日益增长的网络攻击，人工智能都将提供解决方案。
随着人工智能技术使机器变得更智能，人类的工作角色将逐渐变得更加专注并获得机器支持。由机器学习驱动的机器生成的无代码或低代码应用程序只是提高劳动力工作效率的一个例子，其中机器消除了对高度专业化的人类员工的需求，并为仅由人类完成的任务提供了宝贵的空闲时间。
在讨论2022年的人工智能发展趋势时，行业专家强调了由于采用人工智能技术而不断变化的工作场所。在人工智能增强的工作场所，机器将与人类并肩工作，工作人员以自然的对话语言将业务问题传达给机器，智能网络安全设备保护所有脆弱的网络点，元宇宙的沉浸式游乐场将更加广泛，公民数据科学家将主导工作场所，而诸如撰写标题或设计徽标之类的创造性工作将被机器接管。
开创性的人工智能发展
行业专家为此讨论了人工智能的一些突破性进展。例如，对话式人工智能结合了自然语言处理(NLP)、语音识别、机器学习和其他突破性技术，促进了人员与机器之间的轻松交互。对话式人工智能承诺为全球商业环境提供改变游戏规则的客户支持服务。
根据调研机构的预测，对话式人工智能市场规模预计将从68亿美元到2026年增长到184亿美元。对话式人工智能兴起的关键驱动因素是多渠道客户参与的广泛采用、聊天机器人的成功以及对持续客户支持的需求。
而有于下一代对话式人工智能的文章解释了为什么在主要基于文本的虚拟互动环境中需要基于语音的对话式人工智能设备。
计算机视觉技术训练机器学习算法识别图像和视频中的模式以进行分类，在医疗保健、农业、制造和自动驾驶汽车等许多领域具有革命性的前景。Gartner公司的一份报告指出，计算机视觉技术标志着大量人工智能投资企业的自然发展。根据这份报告，每家接受调查的公司都计划在未来两年内平均投资67.9万美元。
人工智能系统对各行业的影响
行业专家强调了机器学习在没有任何人工支持的情况下训练算法根据过去数据预测未来事件的能力。这种突破性技术的影响体现在：
●癌症研究：人工智能在癌症研究和治疗过程中取得了重大进展。借助人工智能提供的关键的、数据驱动的洞察力，医生现在可以为癌症患者提供定制治疗。人工智能有望在未来的癌症研究中取得进一步突破。
●人工智能嵌入式防御系统：这些系统可以在无人安全环境中监控风险、定位目标并为国家边界提供保护。
●无人机运送：如今，无人机运送系统将成为主流，运送医疗测试样本、药品和其他医疗用品的速度比人类在公路上行驶的速度要快得多。在新冠疫情期间，这些无人机已经证明了它们的未来潜力。
展开全文●虚拟教室：它们在当今的数字教育领域占据主导地位。从独立学习模块和小型课程到完整的证书和文凭，“虚拟学习平台”应有尽有。这些在线教室的最大好处是可以随时随地访问它们。
●人工智能机器人：人工智能机器人已部署在增强型工作场所以提高人类生产力。这些机器高效灵活地处理重复性业务任务，而人类员工则只能专注于需要人脑才能解决的复杂问题。
●自动驾驶汽车：自动驾驶汽车通常通过高性能功能和安全检查得到加强，以便在道路上获得更好的性能。
●交通管理人工智能：人工智能技术为交通管理提供了改变游戏规则的解决方案，包括卓越的导航设备、超快的信息处理系统和及时的交付机制。
●元宇宙的VR世界：佩戴VR护目镜的用户被传送到一个虚构的3D空间，利用虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术将虚拟世界和现实世界结合在一起。
近年来的人工智能发展
2020年，当新冠疫情席卷全球时，医学科学面临着研制疫苗的挑战。多亏有了人工智能，疫苗的开发时间缩短到了几个月。
●人工智能的发展极大地帮助研究人员在创纪录的时间内分析了大量的病毒数据。
●自动驾驶汽车（如机器人出租车）已经实现商业化并作为公共交通服务提供。
●NLP驱动的通信设备（聊天机器人）成为主流并增强了客户体验。
●定制人工智能芯片的开发——这些专用芯片可以针对深度学习等特定任务优化处理器性能。这对云计算服务提供商来说是有希望的，他们可以利用这些芯片为其企业客户服务增加价值，同时降低服务成本。
人工智能技术在核心领域的优势
以下是在医疗保健领域使用人工智能技术的一些好处：
●节省成本：几乎三分之一的医疗保健费用来自健康保险费用和其他管理费用。随着人工智能使许多这些处理任务自动化，净费用可以显著下降。
●支持人工智能的患者护理研究：人工智能工具能够对大量患者护理数据和过去的治疗记录进行高速分析。医疗保健专业人员可以从大型数据集中快速提取相关数据和见解，并为特定患者确定最佳治疗程序。
●可穿戴设备的及时警报：市场上的可穿戴设备具有智能嵌入式应用程序，可以实时分析健康数据，并向用户及其医疗保健专业人员发出潜在健康问题的警报。
在银行业，人工智能应用程序节省了大量成本，预计到2023年将节省4470亿美元。人工智能不仅为银行业务节省资金，还通过实现24/7客户交互来增强客户体验。人工智能还有助于投资银行和金融服务领域。
人工智能工具能够：
●通过识别适销对路的机会来协助内容规划。
●通过监控搜索引擎和社交媒体算法的变化来优化社交媒体内容。
●协助收集高质量的第三方内容以进行策划。
●帮助在内容库和业务功能之间保持一致的写作风格和语气。
●分析市场或受众数据，向内容团队推荐内容。
●通过生成大纲和内容简介加快内容制作过程。
人工智能的未来
在未来，人工智能将广泛应用在元宇宙、低代码人工智能、不断上升的网络安全问题、增强的语言建模、创造性的人工智能和增强的劳动力。
只有当可解释人工智能技术达到无可置疑的成熟度时，人工智能决策中现有的信任缺陷才会消失。
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责任编辑：人工智能在各行业的应用现状及发展前景
导论：人工智能作为一项极具前瞻性的技术目前广泛应用于计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。
人工智能虽然面临因技术不成熟导致的应用范围受限，但是在过去的实践过程中依然产出了丰富的成果。本文会从人工智能三个大的技术分支简述其目前在各个产业的应用情况与发展趋势，希望能给正在从业及期望从业的相关人士提供一定的参考价值。
语言和文字
人工智能技术在新闻稿写作这一细分领域的应用已经开始起步。早在在2010年的时候，一个名叫罗比.艾伦的思科 公司工程师，将自己创办的一家小公司改名为Automatedinsights，开始了人工智能自动写作的研发。2014年世界三大通讯社之一的美联社采用这个公司可以不眠不休工作的人工智能新闻撰写程序报道了地震新闻。在国内，16年今日头条人工智能实验室与北京大学联合研发的写稿机器人xiaomingbot可以完成：2秒内完成稿件并上传至媒体发布，高度拟人化、短讯及长文章多类型稿件发布和图片识别自动上传等功能。在客户服务和网络运营方面，企业积极使用人工智能提升效率、降低成本、提高客户满意度等方面已经取得了诸多成果。各个行业率先采用智能客服，根据已建立的统一知识库进行培训，可以识别不同类型的客户查询，并提供答案或者把无法解决的难题切换至人工客服。
人工智能在以上领域应用的核心技术难题是自然语言理解，同时会涉及机器学习、数据挖掘、深度学习、知识图谱等多项技术。短期内无法取代真人，但是在帮助专业人员输出更高质量服务上效果显著。
图像和视觉
在海外，Waymo无人出租车正式在美国商用、软银-本田-通用联盟形成、L2级自动驾驶开始在乘用车领域快速普及、英伟达Xavier无人驾驶芯片量产等。比起技术上的日趋完善，以美、德为代表的国家公众认可度有待提高。中国则有高达89%的公众表示支持，百度旗下无人小巴阿波龙实现量产、无人配送车/清扫车在多地运营、AVP自动代客泊车技术落地重庆，国内首个自动驾驶出租车在广州开放体验等。5月24百度与力帆旗下的分时租赁企业盼达用车和重庆地方政府一道宣布，“百度&盼达”共享汽车自动驾驶示范园区正式开园，首批搭载百度ApolloAVP自动代客泊车技术的共享汽车在此投入示范运营。
医疗影像诊断主要指AI医疗影像辅助诊断系统，通过深度学习等技术对医疗影像数据进行处理分析，从而发现病灶，实现疾病的智能诊断功能AI医疗领域基础层、技术层、应用层均处于快速发展阶段。目前医学影像AI领域最热门和最具代表性的八条赛道分别是肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌、皮肤病、骨龄测试、脑部疾病、靶区勾画。国内在以上赛道涌现出：推想科技、汇医慧影、沈睿医疗、图玛深维和依图科技等公司其产品已与医院方进入合作阶段。
分拣机器人在物流行业收集已经发送到物流语音系统信息，以及管理传送器的仓库控制系统，从物流的企业资源规划系统获取信息到各个服务器，从服务器到机器人的速度比我们想象中要快很多。分拣机器人已经成为零售巨头以及物流行业的重量级推手，随着包装机器人、快递机器人、快递无人机的不断入局，智慧物流的未来图景也逐渐被勾勒
人脸识别，是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。人脸识别区别于其他生物特征识别方法的五项优势，包括非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等。2016年以来，人脸识别在银行、证券、金融社保、交通、教育、电子商务等场景应用热度居高不下。
大数据分析及预测
搜索引擎在商业本质上可以说是广告产品，其通过运营形成大量的搜索用户流量和用户行为数据卖给广告主。在拓展其广告数据的深度和价值方面，人工智能具有更高的效率和高交互、大数据、智能化带来的更新的商业模式。
传统的推荐引擎对用户进行多维度的数据采集、数据过滤、数据分析，然后建模，而人工智能时代的推荐引擎在建立模型步骤中加入训练、测试、验证。
智能推荐引擎包括智能交互，语义搜索，智能匹配和智能决策四个技术方向，这四个方向的协同创新实现了搜索全链路的深度学习技术升级，并具备从传统的单场景单目标优化到多场景多目标联合优化的能力。
从近年的走势来看，传统金融机构由于存在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险管理方面存在诸多问题。金融机构需要改变以往的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。主要得益于以人工智能为代表的新兴技术近年来的快速发展，人工智能在信贷、反欺诈、异常交易监测等领域得到广泛应用。以信贷业务为例，通过运用人工智能相关技术，可以从多维的海量数据中深度挖掘关键信息，找出借款人与其他实体之间的关联，从贷前、贷中、贷后各个环节提升风险识别的精准程度，使用智能催收技术可以替代40%~50%的人力，为金融机构节省人工成本。同时利用AI技术可以使得小额贷款的审批时效从过去的几天缩短至3~5分钟，进一步提升客户体验。
在健康风险管理方面，人工智能可将大量的零散数据自动分类，同时根据以往的结果提取关键信息，生成量化评估报告，提升风险评估结果的合理性与效率。人工智能的医疗健康应用软件人工智能的医疗健康应用软件AdaHealth掌握了所有相关的医学基础知识，会对用户的症状提出问题。只要用户正确描述了自己的状况，Ada就可以在几分钟内分析出用户是否患病，并给出解决方案：立即去找医生、或是服药、还是只需在床上休息一天。Ada的优势不仅在于可识别1万多种病症和疾病，还能为用户提供7x24小时的不间断服务。据悉，目前Ada在全球已超过600万用户，诊断评估超过1,000万次，在欧洲家庭医生领域的诊断准确率超过了90%，并且随着大数据的累计，诊断成功率料将进一步提升。
目前人工智能最先能够商业化盈利落地的，一是在安防领域二是在基础设施搭建上。一级市场有很多人工智能的独角兽，估值都是在短短几年上到一两百亿的水平。2018年，人工智能在争议中前行，相信在之后作为通用技术会告别喧嚣理性发展，深刻细致全方位的改变人类社会的样貌。在未来更前沿的技术突破、更广泛的场景应用、更充足的人才准备的前提下，这个承载着人们最广阔想象的行业在会被更多人看好及加入。相信会有越来越多的同伴加入我们，用新的方式去思考、感受和认识新的世界。虽然不被倡导，但是个人祝福大家圣诞快乐。