人工智能技术的主要应用及基本原理
1：什么是人工智能？
人工智能是研究、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，是认知、决策、反馈的过程。人工智主能它是用来研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习，推理，思考，规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理，制造类似的人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
2：人工智能的研究价值
列如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能比人脑做得更好、更快、更准确，因此当代人不再把这种计算看作是“需要人工智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门学科的具体目标自然也是随着时代的变化而发展的。它一方面不断获得新的发展，另一方面又转向更有意义的，更加困难的目标。
3：人工智能的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
(1)：深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
(2):计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
(3)语音识别：
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧； 2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态； 3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
(4)引擎推荐：
不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），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信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
人工智能改变你工作场所的七种方式
语义搜索和自然语言处理将更容易找到正确的知识。与谷歌类似，谷歌最近更新了他们的搜索算法，以更好地理解更复杂的搜索查询，组织可以使用人工智能来直观地更快地找到正确的信息。
人工智能还可以帮助连接不同但相关的数据源，保持您的知识库是最新的，并提供重要的信息度量，这将帮助您的员工和管理层更有效地一起工作。员工越能找到正确的知识，合作就越容易。
人工智能在组织内部的另一个应用是内部使用的聊天机器人。ServiceNow公司开发了一个虚拟代理平台，帮助员工解决人力资源的请求和查询。通过向AI代理提供足够的数据源，聊天机器人能够理解上下文并能够快速正确地回答问题。
3.智能远程工作
人工智能可以用来改善雇佣远程工作人员，但它也可以用来改善远程工作本身。远程人工智能将帮助远程工作人员节省大量时间，使他们通常需要手动完成的管理任务自动化。
此外，人工智能使远程机器人成为可能，远程机器人是指由人类远程操作的机器。这些半自主机器人可以远距离控制，可以完全重塑工作空间，尤其是与虚拟现实相结合的时候。远程机器人可以使更多的员工在家工作，比目前可能的。例如，一个机械工程师可以操作一个机器人，修理一个漏水的地下管道，而不必离开他们的家庭办公室。更进一步说，多亏了虚拟现实技术，管理层可以召开虚拟“面对面”会议，而每个人都在世界的其他地方。
在未来几年，人工智能将使远程工作变得更加高效，并显著提高员工的工作与生活平衡。
4.优化你的工作场所
任何流程、设备、基础设施或客户接触点都可以通过包括连接到internet的传感器来实现智能化。随着可连接设备的数量呈指数增长，这比以往任何时候都要容易。在不久的将来，传感器和连接设备将产生智能家庭、智能办公室和智能城市。因此，员工应该为智能工作场所做好准备，在那里，人工智能将创造个性化的员工体验。
2015年，当时世界上最聪明的建筑开放了:阿姆斯特丹的theEdge。这栋楼知道谁在这栋楼里，他们的喜好是什么，以及你喜欢喝什么样的咖啡。从那以后，由于传感器、机器学习和无线(虚拟)信标技术，数字工作场所变得越来越智能。传感器和人工智能可以改善照明控制、房间控制、空间管理和优化整体设施管理。智能工作场所的目标是通过为员工创造最理想、最个性化的工作场所来提高生产力。
5.领导力和企业文化
你的企业文化需要转变为数据驱动的企业文化，在这种文化中，可以实时采取行动，决策是自动化的，员工得到授权。人工智能提高了你在整个组织中的决策能力，帮助你了解哪些机会是最应该抓住的。在不久的将来，人工智能将促进高级自动化分析，用自动化决策代替人工决策。例如，这样的分析将使组织能够自动选择最佳的营销信息，而不需要营销经理做出这样的决定。
因此，人工智能将为您的管理层和员工提供使用描述性、预测性和规范性分析的先进见解。这意味着基于经验和专业知识的传统决策方式将被转换为数据驱动的决策。当组织为更多的人提供获取知识的途径时，权力就会更公平地分配，从而在组织内赋予员工权力。这种权力转移是充分受益于大数据分析的必要条件，它将极大地改变你的文化。
6.生产力
当人工智能将增强人类的工作能力时，生产力就会提高。机器人不会生病，不需要休息，可以全天候工作。因此，将人工智能纳入工作空间的公司，其生产率和收入都得到了显著提高。人工智能可以处理平凡而单调的任务，而人类可以专注于更复杂的问题。因此，实施人工智能的组织将变得更加人性化。
例如，人工智能驱动的聊天机器人可以为您的客户提供无缝体验，并立即解决最基本的问题。或者，人工智能可以分析销售电话，并为销售经理提供实时提示，以改善与客户的沟通。公司的协作有助于从对话中发掘隐藏的洞察力，从而达成更多交易。
如果组织成功地实施了人工智能，那么这些利益相关者（人类和人工）之间新的合作方式将确保生产率的持续增长。
7.培训和发展
最后，但肯定不是最不重要的，是人工智能改进的培训和发展。企业培训在竞争激烈的市场中变得越来越重要，员工希望不断提高技能。个性化的培训和发展计划无疑有助于留住你的员工。
聊天机器人可以在合适的时间和地点为合适的客户提供微型学习课程。正如Hodges-Mace的学习和开发总监MiguelCaraballo所说的那样，“想象一下，您的新手销售人员即将拜访客户。当她把车开进停车场时，这家公司的学习型机器人会按下她的手机提示，向她展示一个有关正面第一印象的微型学习班，并附上潜在客户的“关于我们”页面和她的经理最后的指导说明。现在，这是一种个性化的学习体验。”
此外，与人工智能在招聘过程中分析评估结果类似，人工智能可以分析培训结果，并根据缺失的技能提供个性化的培训计划。HiveLearning公司使用人工智能来帮助员工更好、更快、更高效地学习。该公司专注于移动为先的点对点学习，人工智能有助于推动行为改变。
未来的工作会非常不同
未来的工作将更先进、更高效、更有成效，也更人性化。在当今的组织中，员工必须处理大量的行政任务和官僚程序。然而，在未来组织中，这些任务和过程将由人工智能来管理。在未来的组织中，人类和人工智能将一起工作。从而增加了人类的数量，减少了单调的工作。
人工智能将使越来越多的任务自动化。它将中断、增强和改进许多现有的工作流程。因此，人们可以更多地关注组织内的人（员工和客户），从而使组织更人性化。那些在工作场所适应并接受人工智能的组织将变得更有效率，提高生产率，变得更人性化。然而，那些忽视人工智能的组织将很快变得多余。
图片来源：Kit8.net/Shutterstock返回搜狐，查看更多
人工智能影响供应链的8种方式
人们需要了解人工智能影响供应链的8种方式。
了解供应链
简单地说，供应链包括一系列向客户提供产品或服务的步骤。企业与其供应商之间总是有一个网络来生产特定产品，并将其交付给最终用户。这个网络包括不同的活动、人员、实体、信息和资源。
供应链还表明将产品或服务从原始状态提供给客户所采取的步骤。这些步骤通常包括将原材料转移和转化为产品，并运输这些产品，最后将它们交付给最终用户。供应链中涉及的实体包括生产商、供应商、仓库、运输公司、配送中心和零售商。
供应链管理对于企业来说是至关重要的过程，因为优化的供应链可以帮助企业降低成本，并在商业环境中保持竞争力。
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了解人工智能及其对供应链的影响
当大多数人听到人工智能这一术语时，他们通常想到的第一件事就是机器人。但这并非完全正确。人工智能(AI)是机器智能的同义词，它是由机器表现出来的智能，而不是由人类表现出来的自然智能。
“人工智能”这一术语通常用于描述模仿人类与人类思维相关的“认知”功能的机器(或计算机)，例如“学习”和“解决问题”。
企业可以使用这些方法，然后对其进行分析，以获得可以启动流程和复杂功能的结果。
在CrispResearchAG公司于2016年对IT决策者进行的一项研究中，发现物流行业是其中已经积极使用机器学习流程的企业数量最多的行业之一。
现在，许多企业已从人工智能投资中受益。根据Adobe公司的调查，目前有15%的企业已经开始使用人工智能，而其他31%的企业计划在2019年采用人工智能。可以产生收益的领域包括研发、产品创新、供应链运营和客户服务。
调研机构麦肯锡公司预计，通过在供应链中使用人工智能，企业每年获得经济价值为1.3万亿美元到2万亿美元。据普华永道公司预计，到2030年，人工智能可以为全球经济贡献近15.7万亿美元的价值。
以下是人工智能影响供应链的8种方式：
1.人工智能能够分析大量数据，从而增强需求预测
企业通过处理大量的数据(例如由传感器产生的数据)以描绘现实世界，然后做出正确的决定。例如当库存落后于需求时，企业可能会遭受损失。
人工智能的预测能力有助于网络规划和预测需求。这使销售商变得更加积极主动。物流公司通过了解期望值，可以调整车辆数量并将其引导到预计最大需求的位置。这会降低运营成本。
大数据的力量使物流公司能够比以往更好地预测高度准确的前景，并优化未来绩效。大数据技术可以进行预测和复杂的情景分析，并可以进行精确的容量规划以及供应链和库存的优化。
2.人工智能提供了提高生产力的见解
通过自动计算更好的解决方案，人工智能极大地提高了仓库的生产率，特别是对于在线零售商。
将人工智能应用于供应链管理，可以对其进行绩效分析，找出影响同一领域的新因素。为了找出影响供应链绩效的因素和问题，人工智能结合了强化学习、无监督学习和监督学习等不同技术的能力。
3.聊天机器人正在重新定义客户支持
根据埃森哲公司的调查，80%的客户服务都可以由机器人来处理。人工智能可以使客户和物流供应商之间的关系个性化。
Pega公司表示，38%的消费者认为人工智能可以增强客户服务。
还有一个个性化客户体验示例是DHL公司与亚马逊公司的合作。通过使用Alexa应用程序跟踪DHL包裹行程，DHL客户可以要求Alexa与AmazonEcho或EchoDot智能音箱连接，并确认包裹的状态。如果在交互过程中出现任何问题，Echo用户可以直接与DHL公司联系，以寻求其客户支持团队的帮助。
4.智能仓库管理
在未来几年内，大面积的仓库管理将会完全实现自动化。人工智能技术越来越成为不可或缺的组成部分，尤其是在短期和中期预测方面。
智能仓库是一个完全自动化的设施，其中大部分工作是通过自动化或软件来完成的。在此过程中，繁琐的任务得以简化，其操作变得更具成本效益。
阿里巴巴集团和亚马逊公司已经通过使用自动化改造了他们的仓库。亚马逊公司最近推出了根据客户订单自动装箱的机器人。在亚马逊公司的仓库中，机器人和人类一起工作以提高生产力和效率。
5.自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是人工智能提供供应链的下一个重要产品。拥有无人驾驶卡车可能需要一段时间，但是物流行业现在正在利用高科技驾驶来提高效率和安全性。在辅助制动、车道辅助和高速公路自动驾驶方面，预计该行业将发生重大变化。
为了达到更低的油耗，更好的驾驶系统正在推出，它的作用是将多辆卡车聚集在一起形成编队。物流公司通过计算机控制这样的编队，它们也彼此相连。
6.遗传算法正在缩短交货时间并降低成本
在供应链中，每一英里和每一分钟都很重要。企业可以使用基于遗传算法的路线规划器来规划交付的最佳路线。
全球快递服务商UPS公司使用GPS工具Orion帮助司机及时、经济、高效地送货。可以根据交通状况和其他因素来规划和优化路线。Orion可以帮助UPS公司每年节省近5000万美元。
7.机器人技术
任何关于人工智能的讨论都离不开机器人领域。虽然它们听起来像一个未来主义的概念，但它们已经嵌入到供应链中。根据调研机构TracticaResearch公司估计，到2021年底，全球仓储和物流机器人的销售额将达到224亿美元。
如今，有些仓库的操作原理已不再为人类观察者所理解，因为它们是由人工智能管理的。它们的共同特征通常是采用机器人处理，尤其是自动导引车(AGV)。
在仓库中，产品以混乱的方式存放在各种架子和过道中。对于自动拣选机而言，这意味着不必要的旅程和搜索时间，这对于自动驾驶机器人来说是没有问题的：当收到订单时，第一个可用的自动拣选机将拾取最接近其位置存储的物品，并将其传送到仓库末端的人工打包机。
8.财务异常检测
供应链供应商通常依赖大量的第三方运营其业务的核心功能，这些第三方包括公共航空公司、分包人员、特许航空公司和其他第三方供应商。这给物流会计团队带来了更大的负担，他们每年要处理来自数千家供应商、合作伙伴或供应商的数百万张发票。
在这里，诸如自然语言处理之类的人工智能技术可以从企业收到的非结构化发票形式中提取关键信息，例如账单金额、帐户信息、日期、地址和相关方。
咨询机构安永(EY)公司正在采用类似的方法来检测欺诈性发票。使用机器学习技术对国际方的发票进行彻底分类，并识别异常以供专家审核，这有助于安永公司遵守制裁、反贿赂法规以及《美国反海外腐败法》的其他规定。安永公司的欺诈检测系统达到了97%的准确性，并已推广到50多家公司。
类似的逻辑可以应用于具有高频重复任务的任何业务流程。
结论
在不久的将来，人工智能将为整个供应链和物流流程建立新的效率标准。游戏规则瞬息万变，并通过自动化、智能化和更高效的方式，为全球物流公司管理数据、运营和服务客户创造了“新常态”。
以往被视为人类专属领域的任务现在可以执行，这要归功于当前算法开发的进展，以及加上更强大的处理能力和可用数据量的指数增长。