人工智能都在哪些领域有所应用
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随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活，且应用在各个行业领域，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，同时也为我们的生活带来了许多改变和便利。现如今，人工智能都在哪些领域有所应用？今天我们就来了解下。
一、无人驾驶汽车
相信大家都不陌生，无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术却包含很多，例如：计算机视觉、自动控制技术等，这些技术的组成才形成了一套完整的无人驾驶。
随着近年来，人工智能浪潮的兴起，无人驾驶再次成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相央视春晚。
但由于人们发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正让无人驾驶实现商业化还有很长的路要走。
二、人脸识别
这项技术已经走进了大多人家里，人脸识别也称人像识别、面部识别，主要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。现阶段人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活习惯带来更多改变。
三、机器翻译
机器翻译其实算是计算语言学的一个分支，它是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程，机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT）。目前，该技术当前在很多语言上的表现已经超过了人类。
四、声纹识别
其实，生物的特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别，声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。如：支付宝、微信就运用了该项技术登录自己的账号。
五、智能客服机器人
智能客服机器人在生活中也越来越常见了，它是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。如对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，如果在该场景运用智能客服机器人，这样可以减少人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，从而提高在更多复杂问题的客户群体中及时提供服务。
智能客服机器人还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
六、智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
七、智能音箱
相信大家对智能音箱也不会陌生，属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作，这类设备相信很多人家里已经拥有。
八、个性化推荐
个性化推荐也是生活中常见的一项应用，是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐系统已经广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
九、医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
要知道传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提娶定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
十、图像搜索
要知道，在早期我们是是无法进行图片搜索的，要知道图像搜索分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，因为当时程序技术还无法支持识别图片内容，随着AI的发展，图像搜索在近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，基于AI深度学习的图像搜索，已经逐渐提升了该项技术，用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，如搜索同款、相似物比对等。
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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。
人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析
原标题：人工智能技术在护理领域的应用现状与发展分析人工智能技术目前在多个领域都得到了广泛应用，这一技术的最新动态和研究成果吸引着全世界人的目光，有些国家将其列为战略目的[1]。我国目前极力倡导人工智能技术在医疗领域的应用和进一步研发，不断为智能医疗体系的发展提供源动力。老龄化现象的日益加剧让就医人数不断上升，但我国目前的护理人数仍较为短缺，拥有高技术含量的智能护理是满足人们对护理服务需求的实现方式之一，不但能为护理人员减轻工作强度，也进一步提升了护理水平。护理学与其他学科同样都属于人工智能技术的涉猎范围，通过两者的结合将对护理模式的发展提供新的方向，影响深远。
1人工智能技术在护理领域的发展现况
国内外医疗领域目前都与人工智能技术展开了不同程度的结合，逐渐被大范围的应用于疾病诊断和病理分析以及新药研发等方面，在实践理论和中药的辨识中表现优异。IBM公司之前发布了相关资料，通过结合医师的诊疗经验和目前的医疗大数据，经过数据整合可为医护人员提供辅助处理逻辑，是目前较为先进的智能系统。而人工智能技术在护理领域的应用目前主要表现在医疗器械和药品的传递、延伸护理和患者移动等方面，明显为护理人员减轻了工作强度。
1.1在饮食护理中的应用现状
老龄化让临床中的失能老年人和患有残疾的人群数量不断增大，而目前护理人员又非常短缺，这部分人群很重要的需求之一就是饮食护理，护理人员需要与患者进行频繁的沟通和交流，以了解其喜好并对其进行喂食。上世纪80年代英美等国家就研制出了多种饮食护理型智能机器人，不论对患者本身还是对护理人员来讲都能提供很大帮助。而日本更是研制出了可为全身瘫痪患者提供饮食护理的智能机器人，在人机交互系统的帮助下让智能机器人实现了人机交互功能和辅助进食服务，具有极大的现实意义，可为失能老年人的日常生活带来极大帮助。
1.2在护理教育中的应用现状
人工智能技术和学习科学在近些年得到了合力发展，且进展迅速，进而出现了教育型人工智能。目前人工智能技术已经被广泛应用于护理教学中，护理教学本身就具备智能化和迁移化以及分布性等特性，通过结合人工智能技术可为学生提供更加人性化和个性化的学习环境。人工智能导师能充分结合学生的兴趣爱好与现实需求以及学习习惯等，为学生制定出个性化的学习规划，并且真正实现了实时跟踪和评测，对学生的表现能做出更为客观的评价。可通过深挖数据并了解学习状况与其他外部资源之间的关系从而更为准确的对学习趋向进行预估。
1.3在慢性病护理中的应用现状
我国的慢性病患病人数正在逐年增加，对护理的需求进一步有所扩大。人工智能技术若能与移动计算和医疗设备以及传感技术等相关的新技术相结合，就极为可能为慢性病患者提供更好的护理服务。这方面的研究最早诞生于美国，比如可通过血糖应用来监测患者的血糖控制情况，帮助患者增强自我管理。目前该领域的相关技术正在不断更新和发展，能为慢性病患者的自我管理提供极大帮助，医护人员可远距离实现监护，帮助患者提升自身的生活质量。
1.4关于智能病房的应用现状
智能病房最早诞生在托马斯·杰斐逊大学医院，主要为缓解患者和医护人员双方面的压力。此智能病房依托于自然语言性能和认知计算，患者可提出更为具体的信息要求，病房内的灯光和温度以及音乐等功能可通过语言来控制，更为人性化和便捷化。同时还拥有交互功能，对医护人员的工作提供了很好的协助作用，可自动记录和存储相关资料，便于随时查看[2]。国外已将相关技术应用于新生儿重症监护病房，可实现实时预警，通过数据整合对患儿提供了更高质量的监护。
展开全文2人工智能技术在护理领域的发展契机
2.1就诊前完成对患者的健康评估
临床护理首先就要从患者入院时的健康状况评估开始，比如测量体重、量血压等，需要对患者的心理状况和自理能力以及风险等方面进行评估。进一步规范和更全面化的护理评估体系能为之后的护理质量提供保障，让护理更加科学化与合理化，同时也能建立起护理安全优先体系。人工智能技术的最大优点就是能承载更多的信息，可将医疗信息和护理信息汇聚于一身，实现更为高效和准确的资源整合，进而可为每位患者建立电子信息档案，再通过云技术等相关新技术建立起庞大的健康数据库。因此，医护人员也就能随时掌握患者的个人状况，了解到每位患者的差异化信息，对护理工作的展开和临床诊断都意义重大。同时，人工智能技术还能协助医护人员管理患者的相关数据，将个人数据与大数据进行对比和分析，进一步对疾病的临床护理和预防预以及治疗都能提供系统化和规范化的指导，从而也提升了护理质量。
2.2减轻临床护理工作的压力
国内的护理人力资源明显紧张，人力极为短缺，而人工智能技术有望能为临床护理工作减轻压力，让临床护理工作的效率进一步提升，并不断提升护理质量。目前信息技术已经得到了广泛应用，护理资源系统可将护理工作站与移动终端相结合，在互联网下可实现信息互通，从而不断优化护理方案并对护理措施实施监管，可大幅度减少护理人员的反复操作，让护理人员不必再花费大量时间去完成手工书写，节省时间并将更多时间应用于实践护理中，有助于不断优化护理质量[3]。人工智能技术还能完成信息化匹配，对患者的辨识度更高，让护理工作中的误差现象进一步得到降低，提供了更高的安全保障。人工智能技术还可应用于患者出院后的随访，以此来减轻护理人员的工作压力，节约更多人力和物力，具有更加切实的应用价值。
2.3不断优化护理方案
随着人工智能技术的不断发展，还有我国政府的大力支持，未来的医疗护理服务领域必将发生很大改变。可穿戴设备能实现智能监测，而通过移动终端就能实现的健康监测，尽早发现健康异常现象，对各种疾病都能做到早发现早治疗，可根据情况给予更加合理的指导和建议，将护理服务更加前置化，参与到患者的就医前阶段中去，真正实现预防疾病的目的。初次发病时可通过人工智能技术完成信息交互，在智能系统的帮助下完成对患者的健康评估。这种应用方式和发展趋势将大幅度降低患者对医疗机构的依赖程度，而对智能化系统和护理支持的需求将会进一步增大。
3结语
目前人工智能技术发展的重要方向之一就是医疗健康领域，并且也受到了全社会的关注，是当下人们最为关切的话题之一，其应用前景极具潜力，具有更加切实的研究价值[4]。虽目前还处于初步发展阶段，但发展速度极快，正在不断的取得突破，还需要广大医疗卫生工作者和相关专业人才进行跨领域沟通与协作，不断提升其应用价值，为护理领域提供更大帮助。
参考文献
本文来源于中国知网免费入口http://www.zhimeng.org/
[1]黄柳.人工智能AI落地英美各类医疗机构[J].中国医院院长，2017(12):82-83.
[2]汤陈琪，李骏强，徐达圆，刘晓彬，侯文佳，吕开阳，等.机器学习和logistic回归模型预测严重烧伤患者发生急性肾损伤的比较分析[J].中华烧伤杂志，2018,34:343-348.
[3]田波彦，鲁华鹏，张胶琼，丁泓帆，刘文媛，田敏，吕毅，杨勤玲.远程医疗机器人在心脏死亡器官捐献肝移植术后随访中的应用[J].器官移植.2019(01).
[4]李龙飞，曹飞帆，张鑫，梁仍昊，徐光华.脑控主被动协同刺激下肢康复训练系统研究与开发[J].西安交通大学学报(医学版).2019(01).返回搜狐，查看更多
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