人工智能的七大领域应用分析
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。
随着国务院印发关于落实《政府工作报告》重点分工的意见，提出做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”，未来人工智能的垂直领域应用将越来越细分，我们对人工智能的“印象”也将越来越清晰。
或许，我们接触的人工智能产品不多见，所以对之产生比较单薄的印象，但是，它经过2016年、2017年两年的发展，已经悄然发芽，开始逐渐“成长”。
人工智能企业主要的应用领域主要集中在教育、医疗、无人驾驶、电商零售、个人助理、家居、安防等多个垂直领域内的多个场景。
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、识题答题等；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。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。
医疗
去年8月，腾讯推出了首款将人工智能技术运用在医学领域的产品“腾讯觅影”——由腾讯互联网+合作事业部牵头，聚合多个顶尖人工智能团队的能力，将图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术与医学跨界融合研发而成，辅助医生进行疾病筛查和诊断。
无人驾驶
即使无人驾驶的噱头足够吸引人，但是为了弥补人工智能的不足，企业常常采取幕后的人为干预措施。这种做法的理念是，人类监督者确信人工智能运转良好，并担任教师角色。当人工智能失败时，人的干预是软件调整的指南。这一启发式过程的明确目标是，最终人工智能将能够在没有监督的情况下运行。
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/无人车等等都是的热门方向。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。
个人助理
这个领域的应用，我们比较多见，比如苹果Siri、微软小冰等，都是接触较为基础的应用，随着聊天机器人日益发展成真正的智能助理，其可以帮助用户做很多事情，而人类赋予其的自主权也面临诸多挑战。智能助理需要在确定的框架下运行，包括如何与人类交互、如何做出决定、如何理解并利用获取的信息。
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。
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1.75亿。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。涉及学科多、技术复杂的人工智能发展至今，应用场景也绝不仅仅是上面七个。我们知道有这些AI技术，但产品使用者涉及到的面就不见得有多广了，所以，尚未触及到人工智能产品的消费者，对人工智能的“印象”自然就降低不少。
2023年人工智能七大应用趋势
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过去几年中，人工智能在企业应用市场取得巨大进步，成为许多企业应用可或缺的一部分。这得益于机器学习和人工智能，数字化转型的的风口已经打开，疫情也在加速该领域的重大创新，并将在2022年及以后达到新的高度。
正如谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊主张的那样，人工智能对人类的影响将远远大于火和电。好吧，这听起来可能有点遥远，但2022年，我们马上就可以看到大量人工智能技术的创新和应用。以下，是2022年人工智能将产生重大影响的七个应用领域：
劳动力增强
人们越来越担心机器或机器人最终会取代人类劳动力，甚至可能使某些角色过时或多余。但现实情况是，人工智能不但不会夺取人们的工作机会，相反会降低就业门槛和失业率。随着公司开始使用机器处理数据并利用人工智能来解释数据并从中提取有意义的信息，人类劳动力与人工智能技术携手合作变得更加重要。
AI将提高员工的技能，变得更加全能和高效。比如数字营销领域，人工智能算法已经逐渐占据主导地位。在工程团队中，人工智能推动了预防性维护，甚至能在机器出现问题之前修复它。这表明，在每个行业中，都会有人工智能驱动的智能工具，帮助该行业的个人高效工作。
高效的语言建模
我们可以看到机器使用量显着激增的另一个领域是语言建模。它的意思是使用机器以人类可以理解的语言与人类交流。我们也在考虑将人类语言转换为代码来执行和运行应用程序。
一个相关的例子是OpenAI最近发布的名为GPT-3(1)的应用程序。据说它是有史以来最先进的语言模型，由1750亿个参数组成——包括变量和数据点。听说OpenAI已经在开发GPT-3的继任者，而这个继任者会更先进，被恰当地称为GPT-4。GPT-4估计有大约100万亿个参数，这意味着GPT-4将比GPT-3强大500倍。
人工智能网络安全
无需世界经济论坛反复强调网络犯罪的严重性，业界普遍了解网络犯罪和网络攻击正呈上升趋势。
元宇宙与人工智能
元宇宙更具体地说，是一个数字环境，多个用户可以在其中一起工作和玩耍。它是一个虚拟世界，就像互联网一样，但它提供了惊人的体验，它是由用户为用户创造的。
自从马克扎克伯格谈到创建一个虚拟技术和他的社交媒体平台Facebook的组合以来，元宇宙领域就成了最热门的科技趋势。无论元宇宙的架构有多少个版本，毋庸置疑的一点是，人工智能将成为元宇宙的关键组成部分。人工智能将允许用户创建他们可以参与的环境，并给他们一种家一般的感觉，从而增强他们的创造力。还会有一个场景，人类将与AI机器共享这些环境，以在这些环境中完成各种任务和活动。
低/无代码AI
当今企业面临的主要挑战之一是缺乏能够开发所需工具和算法的熟练AI工程师。随着无代码或低代码解决方案的出现，企业可以通过提供简单直观的界面来解决这一挑战，理论上，该界面可用于在人工智能上创建复杂的系统。
如果您查看一些用于网页设计的工具，它们是无代码工具，用户只需将模块和功能拖放到页面上即可，网站就设计好了。同样，无代码人工智能系统将通过组合多个预先创建的模块并将特定数据注入其中来帮助创建智能应用程序。NLP和语言建模是可用于提供基于语音的指令以执行各种任务的技术。
人工智能驱动的车辆
AI将担任系统大脑的另一个领域是交通工具，例如汽车、飞机和船只。这将使公司能够为消费者提供卓越的旅行体验。特斯拉是人工智能驱动汽车的典型例子，它提供了令人叹为观止的驾驶体验。此外，它还有效预防事故，因为内置的AI引擎可以预见即将到来的障碍并防止任何类型的道路事故。平均每年有130万人死于道路交通事故。因此，如果我们查看这些令人震惊的统计数据，那么人工智能确实可以发挥关键作用来阻止或极大地减少交通事故的发生。
特斯拉已经确认其汽车将具备（完全）自动驾驶能力，该能力将于2022年面世。不过目前来看，2022年上市的可能性很小。我们也期待人工智能在船舶上的使用，例如MayflowerAutonomousShip(MAS)，它采用了IBM的人工智能组件。
文创领域的人工智能应用
人工智能技术已经被艺术家和创意工作者们用来来创作音乐、诗歌甚至视频游戏。2022年预计将看到GPT-4和谷歌大脑等模型，将彻底改变人工智能在创造力方面的概念，重新定义新的边界，帮助我们了解更多可能性。我们还将看到人工智能在日常任务中的实施，例如为文章和新闻创建标题和信息图表。尽管创造力是一种人类技能，但我们看到了机器执行这些任务的更多可能性。
人工智能应用领域的研究与展望
引言
20世纪的科技成就中，人工智能占据着重要的位置，它的研发使用是将智能机器人的技术、信息化技术、自动化技术和关于人类自身智能探索与研究融为一体的必然结果。随着人工智能的系列化研究与发展，如今，人工智能已经被广泛地应用于很多领域。但是关于人工智能的应用领域的综述并不多，本文就人工智能在不同领域应用发展趋势进行展望。
1人工智能的由来
人工智能是研究、开发模拟应用、延伸和拓展人的智能领域的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的学科。相比于其他学科，人工智能的研究和发展历史是很短暂的，但是它的研究发展与应用却为人类生活带来了翻天覆地的变化，是人类发展历史的一个里程碑，将人类从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来，同时帮助人类探索拓展了更多的未知领域。
1956年，麦卡赛和明斯基等科学家就提出了“人工智能”的理念，认为在未来机器将会以其独有的人工智能特点更好地服务于人类，代替人类来完成许多高难度、高强度和高危险系数类的工作。这一理念的提出引来了许多优秀科学家的青睐，随即对此展开了更深入的研究、探索、发展和应用[1]。
在计算机的应用普及之前，几乎没有什么机器设备可以分担人类的脑力劳动，特别是依据人脑的思维去对数据进行收集、处理、运算、判定、存储、积累、分析和选择决断。当计算机有了一定程度的发展和应用之后，能够代替人脑工作的软件才逐步被开发并应用到研究和生活中。由早期的各种复杂数据分析运算，一维、二维、三维和立体的测绘，继而发明并应用二维码的识别、无人机作业、月球车等各种模拟人类思维模式的应用，到后来人工智能云处理、对比、处理和建议等人脑无法准确、无误且快速处理大数据的运用。如今，人工智能的应用已经遍布人类生活的许多领域。
2人工智能的应用领域
现在人工智能在计算机领域的应用比较广泛，在其他领域的发展应用也是频见报道。随着人工智能“深、广、精”的研究、发展与应用，不久，必将迎来在更多领域的应用，未来的人工智能将更加智能，更加的人性化，更像个“人”一样进入人类生活，为人类社会的发展服务。
2.1人工智能在工业领域的应用
人工智能的应用在工业发展方面起着举足轻重的作用，它具有效率高、稳定可靠、重复精度好，可承担劳动强度大、危险系数高的作业等优势，已被广泛应用到了工业生产领域，如机器人焊接、机器人搬运、机器人装配、机器热打磨抛光和机器人喷涂电镀等。2018年，林远长等人研究得到焊接机器人在每米长度方向上焊接轨迹跟踪仿真误差为0.18mm，而实际跟踪误差为0.2mm，由此验证利用人工智能仿真误差与实际误差基本一致，完全满足工业生产需求[2]。赵猛研发发动机挠性飞轮盘螺纹装配工业机器人项目[3]，提高装配的自动化和柔性化程度，保证装配质量和生产效率。用人工智能的机器人来代替普通工人去完成许多对人体有不良影响及人体生理条件限制而不能承受的工作，是20世纪工业发展的一个质的飞跃，是工业发展史的一个标志性的里程碑。
2.2人工智能在金融领域的应用
近来，随着人工智能的开发及应用，互联网金融更是取得了极其辉煌迅猛的发展。二维码支付、手机银行、网络借贷、P2P平台、淘宝、京东等逐渐成为人们茶余饭后议论的热点词汇。通过大数据库、云计算、计算机网络应用、区块数据链等最新IT技术，即可获取大量、精确的信息，更加个性化、定向化的风险定位模型，更科学、严谨的投资决策过程，更透明、公正的信用中介角色等，从而能大大地提高金融业务效率和服务水平，特别是一些技术应用，如大数据征信、供需信息、供应链金融等[4]。
2.3人工智能在信息安全领域的应用
数字密码安保模式伴随着互联网技术的不断发展，其弊端也逐步显露，一方面容易被破解，导致信息泄露，另一方面，对于越来越多的信息安保需求，对人脑的记忆力要求也越来越高。由此产生的各种困扰也越来越多，如忘记密码后，自动取款机无法取现、打不开文件、登录不了系统等问题层出不穷，因此信息安全问题越来越被人们所关注。但当人工智能和生物识别技术结合并深入发展之后，信息安全领域得到了一个全新的发展和提高。指纹解锁速度可达0.2s，支持多个指纹同时录入，且被广泛应用；iPhoneX的人脸识别解锁，支付宝的刷脸登录和考勤机器上的刷脸打卡等正渐渐步入人们的日常生活之中；人的虹膜具有惟一性，为实现信息认证、保障信息安全提供了理论基础。现实中也已经有电子厂商将这一技术运用到了实际产品当中，比如三星S系列的手机，就配备了虹膜识别技术，但是虹膜识别目前对环境的要求比较高，尤其是在暗光环境下识别效果还有待提升。相比于指纹识别，虹膜识别在完成产业化的道路上还有很长的路要走[5]。
2.4人工智能在医疗领域的应用
医疗领域的人工智能应用更加普遍，它正在成为改善人们身心健康的主力军，可为病人提供就诊前健康状况初步分析和评估、协同医师处理病人信息和改善服务质量、在医院精准地指导病人就医、节约医疗资源、缓解就医难的紧张局面等。医学领域，精准是非常重要的，因为任何偏差或者误判都会危及人体的健康乃至生命。2015年，杨宇面对心脏手术医疗机器人的异构式主从控制研究，充分运用人工智能[6]，简化了手术操作，降低了操作风险。人工智能芯片能够存入大量的信息，并对这些信息进行高速地运算处理和判断，做出最准确的决策，这是目前人脑没有办法做到的[7]。人工智
能还可以根据患者的实际情况，收集所需要的数据，结合过去的数据进行计算和决策，从而得出最有效的治疗方案，以此减少医务人员的脑力劳动强度，合理利用医疗资源[8]。
3人工智能应用领域的展望
随着人工智能在数字理论技术、自动化控制、机器人应用等方面不断地研究发展，将来，机器必定会无限地接近人的各种行为，通过智能“视觉”“听觉”“触觉”“味觉”“嗅觉”来接收信息，传递信息；通过“电脑”来处理信息，选择和决策；通过智能输出端的“说”和“做”来传递信息发布需求和指令；通过智能肢体“行为”来响应与实施。在人类的日常工作、学习、医疗、安全和可持续发展等领域，人工智能都将尽最大的可能去为人类提供服务。然而无论人工智能发展到哪一步，依然无法在思维、精神、感触和情绪方面全盘取代人脑，仍旧不够人性化和智能化，只能跟随人类对自身智能的开发和研究而尽量接近人类[9]。与此同时，随着大数据类的人工智能的研究与开发，信息安全问题将会凸显，并且成为科学家以后很长一段时间的困扰和研究热点[10]。
4结语
总之，人工智能技术的发展是日新月异的，为将来在更多领域、更广泛的应用人工智能技术提供了更多的可能，但是，这一切都是基于人类对自身智能的充分了解和掌握。为此，还需要很多的知识和技术积累，针对人工智能更大量的应用，科研人员还需要做更多的工作。一方面是开发更多的未知智能，另一方面是完美地将人的智能转化成机器人的智能来为人类生存与发展服务。