生活中 人工智能应用场景有哪些
智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。
无人驾驶汽车：特斯拉。
3、智能停车场
智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。
港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。
4、快递。
智能快递分捡系统、智能快递柜。
二、安全系统
1、安防监控
智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。
2、安检识别
智能安检仪：基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型，通过大量的样本学习、训练，自动识别液体、管制刀具、枪支等违禁品并报警，辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别，提升安检速度。
对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断，拥有完全自主知识产权，集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。
三、社会交流
1、识别系统：人脸识别、语音识别、指纹识别。
2、人机互动：图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。
3、智能创作：新闻稿件写作、音乐、绘画。
四、服务系统
1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。
2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务，高速公路交警机器人、收费机器人。
3、智能家居
炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。
五、工业机器人
1、智能检测
人工智能就是神经网络，AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
智能检测识别信息技术，涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术，广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。
智能识别及分析技术的主要应用方向，包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。
2、自动化机器人
工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机，装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。
3、步态识别
步态识别，是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份，其物理基础是每个人不同的生理结构，如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。
目前，银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。
与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较，步态识别最大的好处就是非接触、远距离。
中国现在已经有3000万个摄像机，并且每年增长20%，因此，在安防、安全监控方面大有作为。
当出现远距离、非配合、全视角（只有侧面和背面）、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时，用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。
六、智能围棋手
阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。
2016年3月份，AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战，在科技界和围棋界产生了深远的影响，引爆了人工智能的火花。
2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战，又将人工智能技术推到了普通公众视线中。
七、智能教育
机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。
八、智能视觉
航拍、VR头盔，实时识别出街景视频中的人、自行车、公交车、卡车等。
九、智能穿戴
智能手机、智能眼镜、智能背包。
十、仿真机器人
如果采用仿人通用机器人与自动化设备配合的方式，那么实现高度无人化的难度和成本就会大幅度降低。
如果仿真肌肉、仿真手脚、仿真大脑等技术开发出来了，那么高度无人化社会就会到来，所以AI的另一个重要应用方向就是仿人通用机器人。
如果仿人通用机器人学习了驾驶技术，那么现在的汽车不经任何改动就可以实现无人(机器人)驾驶。返回搜狐，查看更多
什么是人工智能 (AI)
虽然在过去数十年中，人工智能(AI)的一些定义不断出现，但JohnMcCarthy在2004年的文章 (PDF,127KB)(链接位于IBM外部)中给出了以下定义："它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法"。
然而，在这个定义出现之前数十年，人工智能对话的诞生要追溯到艾伦·图灵(AlanTuring)于1950年出版的开创性作品"计算机器与智能"(PDF,89.8KB)（链接位于IBM外部）。在这篇论文中，通常被称为“计算机科学之父”的图灵提出了以下问题：“机器能思考吗？” 他在这篇文章中提供了一个测试，即著名的“图灵测试”，在这个测试中，人类询问者试图区哪些文本响应是计算机做出的、哪些是人类做出的。虽然该测试自发表之后经过了大量的审查，但它仍然是AI历史的重要组成部分，也是一种在哲学中不断发展的概念，因为它利用了有关语言学的想法。
StuartRussell和PeterNorvig随后继续发表了“人工智能：一种现代方法 ”（链接位于IBM外部），成为AI研究方面的重要教材之一。在这本书中，他们深入探讨了AI的四个潜在目标或定义，基于理性、思考和行动来区分计算机系统：
人类方法：
像人类一样思考的系统像人类一样行动的系统理想方法：
理性思考的系统理性行动的系统艾伦·图灵的定义可归入"像人类一样行动的系统"类别。
以最简单的形式而言，人工智能是结合了计算机科学和强大数据集的领域，能够实现问题解决。它还包括机器学习和深度学习等子领域，这些子领域经常与人工智能一起提及。这些学科由AI算法组成，这些算法旨在创建基于输入数据进行预测或分类的专家系统。
目前，仍有许多围绕AI发展的炒作，市场上任何新技术的出现都会引发热议。正如Gartner在其hypecycle技术成熟度曲线（链接位于IBM外部）中指出的那样，自动驾驶汽车和个人助理等产品创新遵循“一个典型的创新周期，从欲望膨胀到期望幻灭、到最终了解创新在市场或领域中的相关性和作用。”正如LexFridman在2019年麻省理工学院演讲中指出的那样(01:08:15)（链接位于IBM外部），我们正处于欲望膨胀高峰期，接近幻灭的谷底期。
随着对话围绕AI的伦理道德展开，我们可以开始看到幻灭谷底初见端倪。如想了解更多关于IBM在AI伦理对话中的立场，请阅读这里了解更多信息。
新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
catalogs:13000076;contentid:7688970;publishdate:2021-06-11;author:黄童欣;file:1623414511328-aff718d9-3742-46b0-b08c-e56bdd1ed8c8;source:29;from:中华读书报;timestamp:2021-06-1120:28:23;[责任编辑:]