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科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知 解释一下什么是人工智能的应用场景之一

科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知

标  题:科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知发文机关:科技部发文字号:国科发规〔2022〕228号来  源:科技部网站主题分类:公文种类:通知成文日期:2022年08月12日标       题:科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知发文机关:科技部发文字号:国科发规〔2022〕228号来       源:科技部网站主题分类:公文种类:通知成文日期:2022年08月12日

科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知国科发规〔2022〕228号

各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅(委、局),新疆生产建设兵团科技局:

为加快推动人工智能应用,助力稳经济,培育新的经济增长点,根据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》,按照科技部等六部门联合印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,现启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。有关事项通知如下。

一、工作目标

坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康,充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用,围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态,支持一批基础较好的人工智能应用场景,加强研发上下游配合与新技术集成,打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。

二、首批示范应用场景

(一)智慧农场。

针对水稻、玉米、小麦、棉花等农作物生产过程,聚焦“耕、种、管、收”等关键作业环节,运用面向群体智能自主无人作业的农业智能化装备等关键技术,构建农田土壤变化自适应感知、农机行为控制、群体实时协作、智慧农场大脑等规模化作业典型场景,实现农业种植和管理集约化、少人化、精准化。

(二)智能港口。

针对港口大型码头泊位、岸桥管理以及堆场、配载调度等关键业务环节,运用智能化码头机械、数字孪生集成生产时空管控系统等关键技术,开展船舶自动配载、自动作业路径及泊位计划优化、水平运输车辆及新型轨道交通设备的协同调度、智能堆场选位等场景应用,形成覆盖码头运作、运行监测与设备健康管理的智能化解决方案,打造世界一流水平的超大型智能港口。

(三)智能矿山。

针对我国矿山高质量安全发展需求,聚焦井工矿和露天矿,运用人工智能、5G通信、基础软件等新一代自主可控信息技术,建成井工矿“数字网联、无人操作、智能巡视、远程干预”的常态化运行示范采掘工作面,开展露天矿矿车无人驾驶、铲运装协同自主作业示范应用,通过智能化技术减人换人,全面提升我国矿山行业本质安全水平。

(四)智能工厂。

针对流程制造业、离散制造业工厂中生产调度、参数控制、设备健康管理等关键业务环节,综合运用工厂数字孪生、智能控制、优化决策等技术,在生产过程智能决策、柔性化制造、大型设备能耗优化、设备智能诊断与维护等方面形成具有行业特色、可复制推广的智能工厂解决方案,在化工、钢铁、电力、装备制造等重点行业进行示范应用。

(五)智慧家居。

针对未来家庭生活中家电、饮食、陪护、健康管理等个性化、智能化需求,运用云侧智能决策和主动服务、场景引擎和自适应感知等关键技术,加强主动提醒、智能推荐、健康管理、智慧零操作等综合示范应用,推动实现从单品智能到全屋智能、从被动控制到主动学习、各类智慧产品兼容发展的全屋一体化智控覆盖。

(六)智能教育。

针对青少年教育中“备、教、练、测、管”等关键环节,运用学习认知状态感知、无感知异地授课的智慧学习和智慧教室等关键技术,构建虚实融合与跨平台支撑的智能教育基础环境,重点面向欠发达地区中小学,支持开展智能教育示范应用,提升优质教育资源覆盖面,助力乡村振兴和国家教育数字化战略实施。

(七)自动驾驶。

针对自动驾驶从特定道路向常规道路进一步拓展需求,运用车端与路端传感器融合的高准确环境感知与超视距信息共享、车路云一体化的协同决策与控制等关键技术,开展交叉路口、环岛、匝道等复杂行车条件下自动驾驶场景示范应用,推动高速公路无人物流、高级别自动驾驶汽车、智能网联公交车、自主代客泊车等场景发展。

(八)智能诊疗。

针对常见病、慢性病、多发病等诊疗需求,基于医疗领域数据库知识库的规模化构建、大规模医疗人工智能模型训练等智能医疗基础设施,运用人工智能可循证诊疗决策医疗关键技术,建立人工智能赋能医疗服务新模式。重点面向县级医院,提升基层医疗服务水平。

(九)智慧法院。

针对诉讼服务、审判执行、司法管理等法院业务领域,运用非结构化文本语义理解、裁判说理分析推理、风险智能识别等关键技术,加强庭审笔录自动生成、类案智能推送、全案由智能量裁辅助、裁判文书全自动生成、案件卷宗自适应巡查、自动化审判质效评价与监督等智能化场景的应用示范,有效化解案多人少矛盾,促进审判体系和审判能力现代化。

(十)智能供应链。

针对智能仓储、智能配送、冷链运输等关键环节,运用人机交互、物流机械臂控制、反向定制、需求预测与售后追踪等关键技术,优化场景驱动的智能供应链算法,构建智能、高效、协同的供应链体系,推进智能物流与供应链技术规模化落地应用,提升产品库存周转效率,降低物流成本。

三、组织实施

科技部以国家科技计划项目成果为主要基础,以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托,充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用,遴选一批支持建设的示范应用场景。

各地方科技厅(委、局)、试验区向科技部推荐拟支持建设的示范应用场景,科技部经审核评估后,确定是否支持,并对建设达标的场景进行宣传推广。

联系人及电话:战略规划司 许 谦,010-58881670

常歆识,010-58881615

科技部2022年8月12日

科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知国科发规〔2022〕228号

各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅(委、局),新疆生产建设兵团科技局:

为加快推动人工智能应用,助力稳经济,培育新的经济增长点,根据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》,按照科技部等六部门联合印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》,现启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。有关事项通知如下。

一、工作目标

坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康,充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用,围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态,支持一批基础较好的人工智能应用场景,加强研发上下游配合与新技术集成,打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。

二、首批示范应用场景

(一)智慧农场。

针对水稻、玉米、小麦、棉花等农作物生产过程,聚焦“耕、种、管、收”等关键作业环节,运用面向群体智能自主无人作业的农业智能化装备等关键技术,构建农田土壤变化自适应感知、农机行为控制、群体实时协作、智慧农场大脑等规模化作业典型场景,实现农业种植和管理集约化、少人化、精准化。

(二)智能港口。

针对港口大型码头泊位、岸桥管理以及堆场、配载调度等关键业务环节,运用智能化码头机械、数字孪生集成生产时空管控系统等关键技术,开展船舶自动配载、自动作业路径及泊位计划优化、水平运输车辆及新型轨道交通设备的协同调度、智能堆场选位等场景应用,形成覆盖码头运作、运行监测与设备健康管理的智能化解决方案,打造世界一流水平的超大型智能港口。

(三)智能矿山。

针对我国矿山高质量安全发展需求,聚焦井工矿和露天矿,运用人工智能、5G通信、基础软件等新一代自主可控信息技术,建成井工矿“数字网联、无人操作、智能巡视、远程干预”的常态化运行示范采掘工作面,开展露天矿矿车无人驾驶、铲运装协同自主作业示范应用,通过智能化技术减人换人,全面提升我国矿山行业本质安全水平。

(四)智能工厂。

针对流程制造业、离散制造业工厂中生产调度、参数控制、设备健康管理等关键业务环节,综合运用工厂数字孪生、智能控制、优化决策等技术,在生产过程智能决策、柔性化制造、大型设备能耗优化、设备智能诊断与维护等方面形成具有行业特色、可复制推广的智能工厂解决方案,在化工、钢铁、电力、装备制造等重点行业进行示范应用。

(五)智慧家居。

针对未来家庭生活中家电、饮食、陪护、健康管理等个性化、智能化需求,运用云侧智能决策和主动服务、场景引擎和自适应感知等关键技术,加强主动提醒、智能推荐、健康管理、智慧零操作等综合示范应用,推动实现从单品智能到全屋智能、从被动控制到主动学习、各类智慧产品兼容发展的全屋一体化智控覆盖。

(六)智能教育。

针对青少年教育中“备、教、练、测、管”等关键环节,运用学习认知状态感知、无感知异地授课的智慧学习和智慧教室等关键技术,构建虚实融合与跨平台支撑的智能教育基础环境,重点面向欠发达地区中小学,支持开展智能教育示范应用,提升优质教育资源覆盖面,助力乡村振兴和国家教育数字化战略实施。

(七)自动驾驶。

针对自动驾驶从特定道路向常规道路进一步拓展需求,运用车端与路端传感器融合的高准确环境感知与超视距信息共享、车路云一体化的协同决策与控制等关键技术,开展交叉路口、环岛、匝道等复杂行车条件下自动驾驶场景示范应用,推动高速公路无人物流、高级别自动驾驶汽车、智能网联公交车、自主代客泊车等场景发展。

(八)智能诊疗。

针对常见病、慢性病、多发病等诊疗需求,基于医疗领域数据库知识库的规模化构建、大规模医疗人工智能模型训练等智能医疗基础设施,运用人工智能可循证诊疗决策医疗关键技术,建立人工智能赋能医疗服务新模式。重点面向县级医院,提升基层医疗服务水平。

(九)智慧法院。

针对诉讼服务、审判执行、司法管理等法院业务领域,运用非结构化文本语义理解、裁判说理分析推理、风险智能识别等关键技术,加强庭审笔录自动生成、类案智能推送、全案由智能量裁辅助、裁判文书全自动生成、案件卷宗自适应巡查、自动化审判质效评价与监督等智能化场景的应用示范,有效化解案多人少矛盾,促进审判体系和审判能力现代化。

(十)智能供应链。

针对智能仓储、智能配送、冷链运输等关键环节,运用人机交互、物流机械臂控制、反向定制、需求预测与售后追踪等关键技术,优化场景驱动的智能供应链算法,构建智能、高效、协同的供应链体系,推进智能物流与供应链技术规模化落地应用,提升产品库存周转效率,降低物流成本。

三、组织实施

科技部以国家科技计划项目成果为主要基础,以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托,充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用,遴选一批支持建设的示范应用场景。

各地方科技厅(委、局)、试验区向科技部推荐拟支持建设的示范应用场景,科技部经审核评估后,确定是否支持,并对建设达标的场景进行宣传推广。

联系人及电话:战略规划司 许 谦,010-58881670

常歆识,010-58881615

科技部2022年8月12日

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科技部首批支持建设十个人工智能示范应用场景

新华社北京8月15日电为加快推动人工智能应用,助力稳经济,培育新的经济增长点,科技部15日公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》,启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。

此次印发的通知强调,坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康,充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用,围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态,支持一批基础较好的人工智能应用场景,加强研发上下游配合与新技术集成,打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。

这十个示范应用场景包括:智慧农场、智能港口、智能矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智能供应链。

通知明确,科技部以国家科技计划项目成果为主要基础,以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托,充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用,遴选一批支持建设的示范应用场景。各地方科技厅(委、局)、试验区向科技部推荐拟支持建设的示范应用场景,科技部经审核评估后,确定是否支持,并对建设达标的场景进行宣传推广。

人工智能应用场景及未来发展趋势 一 什么是人工智能人工智能是当前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术,但人工智能(Artificial Intell 

来源:雪球App,作者:玖点半,(https://xueqiu.com/2857816313/132432573)

一.什么是人工智能

人工智能是当前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术,但人工智能(ArtificialIntelligence,缩写为AI)一词的出现,却是早在1956年由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等一批具有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时提出来的,它也标志着"人工智能"的正式诞生。

人工智能是指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果,是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建。从狭义认知角度来讲,人工智能可分为人工智能产业(包含技术、算法、应用等多方面的价值体系)、人工智能技术(包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能)两大类。

人工智能得到快速发展的时期,是2008年金融危机之后,美日欧等西方发达国家希望借助机器人实现再工业化。此时的工业机器人比以往任何时候都发展的更快,更加带动了人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。

而企业层面,目前在人工智能领域领先的企业,包括IBM、谷歌、微软、苹果、东芝、三星等大型科技企业,国内人工智能领先的企业,包括百度、科大讯飞,中国国家电网、阿里、腾讯以及一些新兴科技企业,如商汤科技、云从科技、码隆科技、影普科技、Yi+等。

二.国内人工智能应用领域及产值规模2.1.国内人工智能应用领域及产业规模

人工智能作为科技创新产物,在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展,已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。

2018年国内人工智能技术为实体经济贡献收益规模达到251.1亿元人民币,而据艾瑞咨询预测数据,2019年人工智能将为实体经济贡献收入超570亿元,到2022年贡献收入将达到1573亿元,年复合增长率达到58.2%。

在2018年人工智能251.1亿元市场规模中,安防领域占比份额最高为53.8%,其次则是金融领域,份额占比为15.8%。

2.2.人工智能在安防领域的应用

安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业,为此,安防也被认为是人工智能的第一着陆场。这是因为人工智能在安防领域的快速落地,除了不需要过多的基础建设之外,也得益于全国范围内安防设备的普及以及政府部门大力发展雪亮工程、智慧城市、平安城市、智慧交通、天网工程等公共安全领域项目工程的推动。其中,2018年公共安全领域安防贡献的市场份额就超过70%。

人工智能在安防领域的应用主要是利用其视频结构化(视频数据的识别和提取技术)、生物识别技术(如指纹识别、人脸识别等)以及物证特征识别(如目前大力推广的ETC对车牌的识别等)等三大特性。其改变了过去需要通过人工取证、被动监控的安防形态,视频数据的识别和提取分析,使人力查阅监控的时间大大缩短,而生物识别又大大提升了人物识别的精准性,极大提升了公共安全治理的效率。

2018年,我国“AI+安防”软硬件市场规模达到135亿元(不含C端用户),其中视频监控占比达到88.1%,据艾瑞咨询预测2019年将达到350亿元,而到2022年,安防规模将超过700亿元,复合增长率将达到51.45%。

2.3.人工智能在金融领域的应用

人工智能在金融领域的应用仅次于安防,这要得益于移动互联网、区块链、云计算、大数据等新技术的日趋成熟,为金融行业的智能化转型升级奠定重要基础。

从技术层面,人工智能的本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策,人工智能能够赋予机器具有理解力的“大脑”,让机器能够解读文字、数据所包含的“语义”,通过自学的方式获得判断的规则。金融行业作为高度数据化的行业,加之业务规则和目标明晰,是人工智能、大数据处理技术和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。以此同时,在互联网时代,金融行业的在线业务将成主流,数据量的激增,超出了人的经验范畴和处理能力,而这些却是人工智能最擅长处理的。人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。

2018年国内金融领域人工智能相关科技投入(包括软件和硬件设备)约为166.8亿元,较2017年增速为42.9%,到2022年人工智能相关投入将超580亿元,年复合增长率超过37%,其中银行是人工智能相关应用的主要投入方,占比超过70%。

目前,人工智能在金融业的应用,主要集中在智能支付、智能理赔、智能投顾、智能客服、智能营销、智能投研、智能风控等场景,这些场景又以银行最具有代表。

2.3.1.智能客服

智能客服是人工智能在金融领域应用最广的。智能客服机器人取代了传统菜单式语音和人工客服模式,能够提供7*24小时的客服服务。智能客服在电话场景当中主要表现为机器管理和语音问答分析,智能客服可以通过深度学习文本中的对话、语音对话场景,并加以应用回复。智能客服目前在银行领域应用最广,平安银行的客服服务人工智能替代率超过80%,其服务量也提升了两至三倍,客服的人力降低了40%。

2.3.2.智能投顾

智能投顾,即人工智能投资顾问,其是通过人工智能的深度学习和分析能力,为客户提供个人理财产品策略咨询,包括股票配置、基金配置、债权配置、交易执行、投资损失避税等策略。智能投顾的最大特点,是弱化“人性”,在基于大数据分析、AI算法等的前提下,一旦投资者选定了某种方案,资产的进出抛售就会严格按照既定的标准实行。

智能投顾的应用,最早可追溯到2016年年底,“摩羯智投”在招商银行手机APP的上线。目前,智能投顾已成为银行、券商、保险等金融机构的标配型服务。

2.3.3.智能风控

金融行业在传统风控环节中,存在信息不对称、成本高、时效性差、效率低等问题。而智能风控因为引入了人工智能科技,使得贷前审核、贷中监控和贷后管理等环节效率和准确度都得到了极大的提升,智能风控还能促进风险管理差异化。另外智能风控在信用反欺诈、骗保反欺诈、异常交易行为等方面也发挥了越来越重要的作用,为金融行业欺诈风险的分析和预警监测提供坚实的技术支持。

2.3.4.智能投研

与智能投顾相比,智能投研主要面对B端企业用户,为其提供辅助投研的工具。对于金融机构来说,人工智能技术的介入,使得传统投研的各个环节发生一定的优化和革新,解放大量基础的投研信息搜集类工作,而前期信息搜集的耗时性和不全面性,也是传统投研中较为主要的缺陷。智能投研是在金融数据基础上,通过深度学习、自然语言处理等人工智能方法,对数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析,为金融机构提供投研支持。

2.4.人工智能在客服领域的应用

前文金融领域中已经提到了智能客服的应用,当然智能客服不仅仅只限于金融行业,在其他行业也运用得越来越广。客户服务引入人工智能技术后,整体上节省了10%以上的运营成本。另外,通过对语音等非标准化数据的识别,企业能沉淀下一手数据资源,为后续精准营销、产品升级等环节做好铺垫。

据艾瑞咨询数据,2018年,国内智能客服业务规模达到27.2亿元,其中以智能客服机器人为代表的人工智能应用业务规模达到7.9亿元,预计2022年智能客服业务规模将突破160亿元,年复合增长率为56%,人工智能应用业务规模突破70亿元。

2.5.人工智能在零售领域的应用

人工智能在零售领域的应用已经十分广泛,包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓储等细分领域。人工智能通过深度学习以及计算机视觉、图像智能识别、大数据应用等技术,使得工业智能机器人可通过自主判断和行为学习,完成各种复杂的任务,包括在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。另外,将人工智能技术应用于客流统计工作中,其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。

2018年中国现代渠道主要零售商数字化建设投入为285.1亿元,其中人工智能投入约为9亿元,占比3.15%,据预测,到2022年其数字化建设投入将突破700亿元,人工智能投入将超过178亿元,占比超过25%,这主要得益于阿里巴巴、京东、苏宁等零售巨头的推动,以人工智能应用为代表的新零售概念处于增长的上升通道,未来两年将保持较高增速。

而以计算机视觉技术为核心的人脸识别和商品识别是主要建设方向,相关投入占整体的55%以上。另外,零售领域供应链的优化最为复杂,对人工智能算法的可用性要求最高,但更靠近零售业的核心点,未来可释放的增益价值也将最大。

三.人工智能未来发展趋势

目前,人工智能的研究及应用主要集中在基础层、技术层和应用层三个方面,其中基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主,技术层以计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发为主;应用层以AI技术集成与应用开发为主。而国内人工智能企业多集中在应用层,占比高达77.7%,技术层和基础层企业占比相对较小,分别只占有17.9%和5.4%。当然,未来随着5G的建设普及以及科技进步,人工智能除了在语音识别、计算机视觉技术的继续拓展和实地运用外,在人工智能芯片、机器学习、神经网络等方面也将引来增强趋势,人工智能也将在越来越多的领域得到应用落地。

另外,人工智能与物联网的结合(即AIoT)也将更紧密,AI的介入让物联网有了连接的大脑,使得万物互联互通成为现实,未来或将颠覆现有的产业模式。经济方面,助力产业价值链延伸,目前产业很难依靠既有技术与业务模式打破产业生命周期,AIoT通过设备感知与数据分析支撑新的产品形态与服务模式落地,开拓新的市场空间,产生新的发展周期。社会发展方面,数据价值得到挖掘,实现大量线下数据线上化,实现自动高效处理。

$海康威视(SZ002415)$$上证指数(SH000001)$$沪深300(SH000300)$

什么是人工智能人工智能的应用有哪些

什么是人工智能?

人工智能(ArtificialIntelligence),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支,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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

人工智能可以对人的意识、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。

人工智能的应用有哪些

实际应用:机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等。…研究范畴…自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法人类思维方式…应用领域…智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂等

应用领域

语音识别领域。除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法,一家叫作云知声的人工智能公司,最近开发了智能医疗语音录入系统,采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术,能实时准确地将语音转换成文本。这项应用不仅能避免复制粘贴操作,增加病历输入安全性,而且可以节省医生的时间。目前,一些医院已应用了这一技术。

金融智能投资领域。所谓智能投(资)顾(问),即利用计算机的算法优化理财资产配置。目前,国内进行智能投顾业务的企业已经超过20家,其面向的服务群体,就是那些并不十分富有、却有强烈资产配置需求的人群。

中国的BAT(百度、阿里、腾讯)都已涉足人工智能。2016年,“百度大脑”项目正式启动,致力于打造综合的人工智能平台;阿里巴巴推出了人工智能项目“ET”,未来将具备感知能力,并在交通、工业、健康等领域输出决策;腾讯已将人工智能的相关技术,应用于QQ、金融、微信业务板块。

而其他诸多企业都在开发人工智能的“对话机器人”(相当于“虚拟助理”),如微软的“小娜”、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的“度秘”等。

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