人工智能拓展生活应用新场景
“既支持人类对星辰大海的探索，也实实在在改善生活质量”
人工智能拓展生活应用新场景（网上中国）
人工智能（AI）可以做些什么？从街上行驶的无人驾驶汽车，到工厂内相互配合的机器人，类似的智能场景在生产生活中并不少见。在中国，人工智能已在自动驾驶、智慧城市等领域广泛应用，成为改善生活质量、推动产业优化升级的重要驱动力。业内人士认为，人工智能将在更多生产生活领域中显身手，带动新技术、新产品、新业态的发展。
“红绿灯倒计时”也精准
近日，北京居民李女士在通勤路上等红灯时，突然发现所用的手机导航能显示红绿灯倒计时。“当时红灯还亮着，手机导航提示我准备起步，还有5秒就变绿灯，结果分秒不差。”
去年以来，高德地图、百度地图等导航软件纷纷推出红绿灯倒计时功能，为不少司机提供了出行便利。李女士告诉记者，如果遇到堵车，导航还能显示需要等候的红灯次数，基本也都准确，简直就是“预言家”。
“预言家”之所以能“预测”路况，手中的“魔法”正是人工智能。据高德相关人士介绍，这项功能是依托大量的路口车辆行驶数据，通过人工智能和数字化技术进行学习分析，从而较为准确地“预判”秒级别变化的红灯倒计时读数。
从“预测”红绿灯的导航软件到智能化路网监控指挥系统，从能够与人自由对话的导览机器人到农田上监测作物长势的无人机……这些不断涌现的创新应用，都在依托人工智能技术实现。去年8月，科技部公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，首批支持建设智慧工厂、自动驾驶等10个示范应用场景，进一步推进人工智能与生产生活场景的融合。
“人工智能既可以支持人类对星辰大海的探索，也实实在在改善人们的生产生活。”百度首席技术官王海峰认为，人工智能技术在应用中呈现了低门槛、自动化、规模化的趋势，各行业领域将加速拥抱人工智能。
让AI变得更好用
人工智能要从“能用”变得“好用”，同样需要师傅“指点迷津”。赵建博是北京一名驾校教练，在同事介绍下，他参与了一款自动驾驶软件系统的开发工作，成为“人工智能训练师”。
“我们会在反映各种真实路况的图片和视频资料中，标注车辆、行人、建筑等影响驾驶安全的关键要素，相当于帮AI在大量学习资料中划出重点。”赵建博认为，团队中和自己一样的“老司机”有很多，大家虽然并不熟悉AI和编程，但在复杂路况中驾驶的经验十分丰富。“我们亲自驾车为AI示范如何安全地完成超车、并线、跟车等动作，协助工程师优化系统算法，让AI从‘新手上路’成长为‘眼观六路’。”
师傅领进门，修行在个人。随着人工智能在各领域广泛应用，基于真实使用的数据库不断完善。在此基础上，人工智能的学习模式也从“认真听讲”逐步发展为“自学成才”。
目前，人工智能可以实现深度学习。相较于传统机器学习算法，深度学习不需要通过人工方式进行样本标注就能自动完成学习，同时还可以从海量数据和大规模知识中融合学习，效果更好、效率更高，为人工智能在更多场景的应用发展提供了可能性。
“深度学习具有很强的通用性，它的触角可以延伸至各行各业。”王海峰认为，目前规模化的AI大生产已经形成，深度学习逐渐在技术、生态、产业等多个维度成熟，人工智能的技术创新和产业发展正进入“深度学习+”阶段。
为产业注入“智慧动能”
中国人工智能产业保持较快增长，创新能力持续提升。根据中国信通院统计，2012年至2022年9月全球人工智能专利累计授权量25万件，其中有六成来自中国。
与此同时，一大批人工智能相关企业也在迅速成长。企查查数据显示，近10年来，中国新增人工智能相关企业注册量逐年上升，其中2022年新增量同比增长18.55%。
人工智能产业欣欣向荣，离不开政策的支持引导。近年来，中国发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等多项政策文件，各地也相继出台有关措施，支持引导人工智能产业发展。北京市日前发布《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，提出加强人工智能算力基础设施布局、加速人工智能基础数据供给等，支持人工智能优势企业开展创新应用，全面构筑人工智能场景创新高地。
在人工智能产业发展中，中国仍存在高端人才储备不足、关键技术“卡脖子”等问题。对此，有专家建议，人工智能相关产学研各方应联合起来，探索协同育人创新模式，建立全方位多层次的人才培养体系，集中力量积极推进相关技术创新攻关，为中国人工智能产业发展不断注入“智慧动能”。(记者金晨)
【纠错】【责任编辑:谷玥】从近期到远期：人工智能在实际生活中的应用场景和未来整合趋势
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）在实际生活中的应用场景非常广泛，涵盖了从近期到远期的多个领域。以下是一些典型的应用场景，以及未来可能整合的技术和应用。
近期应用场景：
虚拟助手：智能助手（如Siri、Alexa、小冰）帮助用户管理日程安排、提供实时天气信息、回答问题等。图像识别：AI技术可以通过分析和识别图像内容，应用于人脸识别、物体识别、图像搜索等领域。语音识别：语音助手（如Siri、GoogleAssistant）能够识别和理解人类语音指令，并执行相应操作，如播放音乐、发送短信等。自动驾驶：将AI技术应用于汽车领域，实现自动驾驶功能，提高行车安全性和交通效率。远期应用场景：
机器人助手：智能机器人能够协助人类进行家务、照顾老人、甚至扮演陪伴角色。医疗诊断：AI技术能够辅助医生进行疾病诊断，提供个性化的医疗方案、药物推荐等。智能城市：AI技术可以在城市中应用于交通管理、环境监测、能源优化等方面，提高城市的智能化程度。个性化教育：AI可以根据学生的个体差异，提供定制化的教育内容和学习辅助工具，提高教育质量和效果。将来整合的技术和应用：
跨领域整合：不同领域的AI技术和应用将会整合，形成更加全面和智能的解决方案。例如，将语音识别、图像识别和自然语言处理技术整合，实现更加人性化和智能的交互方式。强化学习：强化学习是一种让机器通过试错和反馈来学习的方法，未来将应用于更复杂的决策和控制任务，如自动驾驶、智能机器人等。大数据和云计算：AI需要海量的数据进行训练和学习，未来将进一步整合大数据和云计算技术，提供更强大的计算和存储能力，以支持更复杂的AI应用。总之，人工智能在实际生活中的应用场景将越来越广泛，从简单的语音助手和图像识别，到复杂的自动驾驶和智能机器人，AI技术将为我们的生活带来更多便利和智能化。未来，不同领域的AI技术将会整合，搭建更加智能和全面的解决方案，推动人工智能进一步发展和应用。
从近期到远期：人工智能在实际生活中的应用场景和未来整合趋势
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）在实际生活中的应用场景非常广泛，涵盖了从近期到远期的多个领域。以下是一些典型的应用场景，以及未来可能整合的技术和应用。
近期应用场景：
虚拟助手：智能助手（如Siri、Alexa、小冰）帮助用户管理日程安排、提供实时天气信息、回答问题等。
图像识别：AI技术可以通过分析和识别图像内容，应用于人脸识别、物体识别、图像搜索等领域。
语音识别：语音助手（如Siri、GoogleAssistant）能够识别和理解人类语音指令，并执行相应操作，如播放音乐、发送短信等。
自动驾驶：将AI技术应用于汽车领域，实现自动驾驶功能，提高行车安全性和交通效率。
远期应用场景：
机器人助手：智能机器人能够协助人类进行家务、照顾老人、甚至扮演陪伴角色。
医疗诊断：AI技术能够辅助医生进行疾病诊断，提供个性化的医疗方案、药物推荐等。
智能城市：AI技术可以在城市中应用于交通管理、环境监测、能源优化等方面，提高城市的智能化程度。
个性化教育：AI可以根据学生的个体差异，提供定制化的教育内容和学习辅助工具，提高教育质量和效果。
将来整合的技术和应用：
跨领域整合：不同领域的AI技术和应用将会整合，形成更加全面和智能的解决方案。例如，将语音识别、图像识别和自然语言处理技术整合，实现更加人性化和智能的交互方式。
强化学习：强化学习是一种让机器通过试错和反馈来学习的方法，未来将应用于更复杂的决策和控制任务，如自动驾驶、智能机器人等。
大数据和云计算：AI需要海量的数据进行训练和学习，未来将进一步整合大数据和云计算技术，提供更强大的计算和存储能力，以支持更复杂的AI应用。
总之，人工智能在实际生活中的应用场景将越来越广泛，从简单的语音助手和图像识别，到复杂的自动驾驶和智能机器人，AI技术将为我们的生活带来更多便利和智能化。未来，不同领域的AI技术将会整合，搭建更加智能和全面的解决方案，推动人工智能进一步发展和应用。