人工智能的十大应用语音人工智能有哪些应用场景和技术特征

发表时间：2023-07-05 22:01:34

人工智能的十大应用

导读：人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

作者：王健宗何安珣李泽远

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 无人驾驶汽车

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包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶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2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

02 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，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。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。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。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他；

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。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，给人们的生活带来更多改变。

03机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，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），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

04声纹识别

生物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。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

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。

05智能客服机器人

智能客服机器人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。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，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，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，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。

06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。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定（征求意见稿）》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

07智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。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。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术（TextToSpeech，TTS）技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

08个性化推荐

个性化推荐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。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统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。

09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。

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、特征提取、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。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，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，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下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，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。

何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。

李泽远，某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。

本文摘编自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版方授权发布。

智能语音应用在哪些场景

原标题：智能语音应用在哪些场景？

智能语音，即智能语音技术，是实现人机语言的通信，随着信息技术的发展，智能语音技术已经成为人们信息获取和沟通最便捷、最有效的手段。资力企服了解到，由于智能语音技术具备高灵敏度和高效率等优点，被应用到智能家居、医疗保健、语音支付等各大场景。

1.智能家居

由连网设备和功能组成的智能家居生态系统使远程访问和实时监控成为可能，但语音控制系统将智能家居自动化提升到了一个新的水平。

诸如AmazonEcho、GoogleNest和SamsungSmartThings之类的智能家居中心使用户可以使用简单的语音命令来管理连网设备——所有这些设备都是从单一的界面进行管理。

2.医疗保健

在医疗环境中，物联网语音控制有助于改善患者体验并提供个性化护理。智能语音助理可以实时更新患者病历，提供有关药物和治疗程序的信息，等等。

健康技术公司Orbita提供了一个语音健康虚拟助理，它简化了与医院工作人员的沟通，并大大缩短了响应时间。波士顿儿童医院推出的儿童疾病管理系统(KidsMD)允许家长在支持Alexa的设备上获取高质量的临床信息和特定的治疗方案。

3.语音支付

语音技术已作为一种强大的工具而受到金融业的关注，该工具可以改善客户服务、个性化金融体验并获得竞争优势。像bankofamerica和AllyBank这样的大公司正在利用基于文本和语音的对话代理来帮助客户查询他们的余额、设置账户提醒、跟踪他们的支出、获取常见问题的答案等等。另外，像Atom这样的挑战者银行使用语音生物识别技术为银行应用程序增加了另一层安全性。

随着人们对这项技术的更多信任，语音支付也开始兴起。最近的一项研究表明，用户现在更愿意用自己的声音支付低价商品、订阅以及点播电影、音频和电视节目的费用。

银行中语音技术的另一个潜在用途是每天被人们使用的ATM。语音识别可以作为一种替代方式来认证用户和执行交易，而不需要基于触摸的交互——在疫情大流行后的世界，这可能会成为新的标准。

展开全文

4.数字化工作场所

家庭并不是语音激活设备发挥作用的唯一地方，语音技术也在改变工作场所。Gartner预测，到2023年，25%的员工与应用程序的交互将通过语音进行。

如今，支持语音的虚拟助理通过执行琐碎且耗时的任务（例如安排会议和面试、设置提醒等）来帮助员工提高效率和生产力。具有语音到文本功能的语音界面可以为会议、讲座和电话会议做笔记，生成亮点并与参与者共享，以简化协作。

对话式销售平台Tact.ai使用语音智能来自动化和简化卖家的工作流程。该平台使销售人员可以随时使用语音命令发送电子邮件、搜索文档、浏览销售历史记录等等。

5.智慧能源管理

随着家庭自动化系统的日益普及，基于语音的助理可以轻松地从连网设备中获取丰富的能源数据，并将控制权交回用户手中。能源公司开始通过Alexa、Google助理，Siri和其他虚拟助理吸引住宅用户，以提供有关当前能源使用的信息，提供个性化的节能建议并提高能源消耗效率。

在客户体验体系中添加语音助理也是引入自助渠道和降低呼叫中心成本的好方法。会话助理可帮助用户访问账户余额，查找有关最佳费率的信息，获取有关停电和能源使用趋势的最新信息等等。

电力公司为用户提供能源管理工具的一个很好例子是Octopus，它是一家与Alexa合作将实时能源价格与语音自动化结合起来的能源公司。除其他事项外，用户可以询问虚拟助理何时电费最便宜，然后在该时段安排最高能耗任务以降低电费。

随着语音识别系统的不断成熟和日趋完善，语音技术有望在未来几年内吸引数十亿的用户，专家预测，在未来5年内，几乎每个应用程序都会以某种形式集成语音技术。返回搜狐，查看更多

责任编辑：

人工智能如何在物流领域应用我们梳理了14个环节的案例

资料图

从行业作业性质看，人工智能在物流行业应用前景可观，首先有丰富的场景，其次有大量重复的劳动，再次物流作业的高效离不开数据规划与决策，而这些因素正是和人工智能应用相匹配的。而今，我们也不断看到领先企业在人工智能方面的研发与应用。随着国家发力推进新基建，人工智能的爆发前景可期。那么，具体到物流领域，人工智能究竟有哪些落地场景？本文从仓（园区管理、仓储管理）-干（无人驾驶、车辆管理）-配（分单、调度、配送），以及其中涉及的装卸、搬运、盘点、客服等环节梳理如下：

表单处理

物流行业有许多表单、文档数据，人工智能技术中的计算机视觉和深度学习就可以在这一场景中应用。

比如腾讯云的OCR技术：通过计算机视觉结构化识别表单内容，能够快速便捷地完成纸质报表单据的电子化，大幅避免人工输单；对文档扫描件或者图片中的印章进行位置检测，内容提取，实现自动化一致性比对；独有的手写文字识别技术可以精准识别出手写文字、数字、证件号码、日期等，实现带有手写文字的扫描件或图片数字化处理。

目前，中外运、顺丰等均有与腾讯云合作应用该技术。以中外运的北京奔驰进口报关业务为例。因为零部件的单据非常复杂，一个零部件涉及的单据可能100多页，以往一页一页的录，四个人要花一周时间，如今应用了人工智能技术，一个人40分钟就可以解决，且准确率极高。

园区管理

表单处理完，货物进入园区。随着IOT、5G等技术的应用，人工智能在园区管理上同样可以发挥重要作用，比如监测、采集场院内车辆信息，提供车辆装载率、车辆调度、运力监测和场地人员能效等基础数据，优化运力成本；再比如对人员工作情况进行管理，规避员工不规范甚至危险的操作。

2018年，菜鸟网络曾宣布全面启动物流IoT（物联网）战略，并向全行业发布了全球首个基于物流IoT的“未来园区”。这是IoT、边缘计算和人工智能等前沿技术第一次在物流领域的大规模应用，“未来园区”可以识别每一个烟头、监控每一个井盖，实时保障园区安全、高效运转。

2019年，京东物流披露，其已建成的5G智能园区，通过5G+高清摄像头，不仅可以实现人员的定位管理，还可以实时感知仓内生产区拥挤程度，及时进行资源优化调度；5G与IIoT的结合，帮助对园区内的人员、资源、设备进行管理与协同；5G还帮助园区智能识别车辆，并智能导引货车前往系统推荐的月台进行作业，让园区内的车辆更加高效有序。这中间同样是以人工智能技术为底层依托。

搬运

从园区进入仓内，其中必然要发生的一个动作就是装卸。货物识别+机器人与自动化分拣则可大大降低人类的劳动量。举例来说，AMR（AutomaticMobileRobot）即自主移动机器人，是目前发展和应用较快的技术。与传统AGV不同的是，AMR的运行不需要地面二维码、磁条等预设装置，SLAM系统定位导航为其装上了“一双眼睛”，让其可以实现高效的搬运和拣货作业。

以AMR商业化项目落地领先的灵动科技为例，其率先将计算机视觉技术与多传感器输入相结合，让其机器人实现了真正的视觉自主导航。据介绍，灵动视觉AMR能够帮助企业实现人效提升2倍以上、拣货成本下降超过30%的“降本增效”成果。

装卸

2019年，顺丰对外发布的“慧眼神瞳”一度备受关注，这也是顺丰科技人工智能计算机视觉成果在业务场景的落地突破。其实简单地说，“慧眼神瞳”就是利用各种视频和图像进行自动化分析的人工智能系统。比如中转场的装卸口环节，将摄像机部署在装卸口，通过分析车辆到离卡行为、车牌识别、车辆装载率、人员工作能效等基础数据，就可以刻画出装卸口作业场景的完整生产要素，将所有作业数据线上化，持续优化各项运营成本，优化运转效率。

同样，与华为云合作的德邦快递，也有类似技术应用。比如，可以通过AI来监控快递分拣的场地、场景，抓取对货物搬运不规范的情况，从而让业务员或者理货员操作的规范程度大大提高。

如果说上述场景的应用是在“助人”，无人叉车的应用则是在“替人”。2018年，物流指闻曾见证：德邦快递与智久共同宣布，作为德邦快递无人智慧物流的发展探索，首款无人叉车将应用于德邦快递浦东分拨中心。当时，智久机器人相关负责人介绍说，改进后的无人叉车采用“无人叉车+智能托盘+多层货架+JDS（调度系统）+LMS（库位管理系统）”的形式进行实地操作、多机调度、多车协同，同时通过RFID及传感器等进行智能路径规划。经测试新解决方案可使仓内成本下降30%，total毛利润增加7%。

盘点

库存盘点也是仓储管理的重要一环。如何保证盘点的准确高效？人工智能同样可以提供助力。

一汽物流就与百度云合作，运用无人机航拍取代人工盘点。简单来说，所谓无人机取代人工，就是无人机通过获取图像数据，基于视觉识别技术模型进行自动分析，并快速识别子库区，及库内汽车数量、车辆所在的车位号、与库存系统进行实时比对，如果实际数量与库存数量不吻合，将对异常数据进行警示，实现库存自动盘点。经过多次的数据训练，可将无人机准确识别率提升至100%。

此外，无人机还有报警、提示等功能，当实拍图与从LVCS获取车辆位置信息形成的图示有差异时，将会第一时间提示工作人员，查漏补缺，避免产生重大损失。

仓储系统

在仓内投入大量的机器人等设备，就需要一个系统进行管理，就像身体需要大脑。

旷视科技就曾发布AIoT操作系统——河图（HETU）。据介绍，河图是旷视科技推出的首个智能机器人网络协同大脑是一套致力于机器人与物流、制造业务快速集成，一站式解决规划、仿真、实施、运营全流程的操作系统。旷视河图与机器人硬件设备相结合，不仅体现了河图对整个作业节奏的控制、连接运维等能力，实现了人、设备、订单、空间、货的高效协同。

2019年，极智嘉(Geek+)也曾宣布，推出实体智慧物流版的aPaaS(applicationplatformasaservice)系统——“极智云脑”。极智云脑能够让客户轻松重构其解决方案，并在云端高效部署，自由调度机器人和各种设备，实现高度灵活的智能化系统，极大降低了智慧物流的部署门槛，让AI触手可得。

而针对无人仓内容物流机器人数量多、设备模型、接口、技术特点驳杂繁多，设备巡检和及时维护工作量大，京东物流也推出了X仓储大脑。据介绍，X仓储大脑自2018年8月投入应用，在人工智能等技术的助力下，提升规划、运营监控及维保效率高达80%，降低人力成本高达50%。

无人驾驶

运输是物流的重要一环，人工智能在该环节的应用也表现在多个方面，比如无人驾驶、车队管理、智能副驾等等。以最熟知的无人驾驶为例，要实现无人驾驶，要依靠三个环节感知、处理以及执行，这均离不开人工智能。

此前不久，自动驾驶货运初创企业图森未来（TuSimple）宣布，获得美国卡车制造商Navistar（纳威斯达）投资，双方将共同研发L4级无人驾驶卡车。图森未来表示，争取在2024年前量产无人驾驶卡车。目前，图森未来拥有一支超过50台卡车的无人驾驶车队，并服务于包括UPS（美国联合包裹）、McLane（麦克莱恩）在内的18位客户。2017年6月，图森未来获准在加州展开自动驾驶汽车路测。

而除了图森未来，赢彻、智加、驭势等均在研发相关技术，包括亚马逊、京东等多家企业也尝试提出了各种解决方案，并已经有一些商用测试。

当然，相比于公路运输，封闭的港口园区落地或更快速。2018年4月3日，图森未来就对外发布全球首个无人集卡车队港区内测试视频，宣布进入港内集装箱卡车无人驾驶运输市场。

智能副驾

看完“无人”，再说“有人”。驾驶从来不是一份安全的工作，对于长时间驾驶的司机尤甚，而计算机视觉则给了车辆发现危险的“眼睛”。

物流指闻曾见证过中寰卫星导航通信有限公司发布智能副驾产品。其智能副驾依托车载智能硬件T-Box、ADAS和DMS设备，通过传感器数据融合和智能算法，结合ADAS地图等位置服务，从“人、车、路”三方面建立协同的安全管理机制，及时感知道路运输过程中的不安全因素，并通过监控管理平台实时呈现、预警，以安全共管云平台方案为商用车安全管理提供工具、手段和依据，降低风险、减少隐患，以实时在线的虚拟“副驾驶”。当司机有风险系数不大的行为时，设备将启动报警，并上报平台，形成日报月报，提供给车主甚至保险公司。如果出现重大风险，立即启动本地报警，如果本地报警没有引起司机重视，则引入管理者介入；如果管理者依然还没有解决，则会启动亲情电话，让司机的妻子或者儿子在线提醒。

装载

除了安全，运输另外一个关注点在于装载率，如何能装更多的货？基于大数据积累和AI深度学习算法，G7数字货舱就可以实时感知货物量方，自动记录量方变化曲线，时刻知晓装载率。通过AI摄像头和高精度传感器对厢内货物进行图像三维建模，保证货物运输状态全程可视化，并智能管控装车过程和装车进度。

其发布智能挂车“数字货舱”V9版，还搭载了业界首创的“量方”功能。“量方”功能，采用了传感器+AI算法，对舱内货物进行高精度扫描+三维图像建模，最终自动计算出货舱容积占用百分比，实现精准装载。不仅如此，货舱在装载过程中“哪里空”、“哪里满”，都将以全3D方式呈现。通过对货舱空间更合理地利用，时刻保证车辆的真正满载。

除上述应用外，资料显示，在货车、轮船和飞机上安装与AI程序相连的传感器，也可以大大改善车队管理。这些程序可以监控油耗，针对减少石油和天然气的使用提供方法建议，以及在昂贵且耗时的重大故障发生之前主动提供维修意见。

无人机配送

配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。目前，在这一环节，常见的科技创新是无人机与无人车配送。

亚马逊于2013年提出的PrimeAir业务，将无人机引入物流领域。国内顺丰、京东、中通等企业也纷纷跟进。2019年5月，中外运敦豪与亿航智能签署战略合作协议，并发布了国内首个全自动智能无人机物流解决方案。当时，物流指闻在现场也见识了无人机+智能包裹柜的创新应用。

当时应用的是亿航天鹰（Falcon）物流无人机进行派送。该机型采用4轴8桨多旋翼结构、全备份多冗余设计、智能安全飞控算法，可实现垂直起降、视觉识别精准定位、智能规划航线、全自动飞行、实时联网调度，最大载重5公斤的快递包裹，可将单程派送时间从40分钟大幅缩短至8分钟。作为此次发布的全自动智能无人机物流解决方案的一部分，专门开发的DHL智能柜能够与无人机高度自动协作、无缝接驳，并可以实现无人机的自动起飞、降落，挂仓的自动装卸载，快件的自动分类和基于身份比对以及实名认证的快件存取等一系列智能功能。

无人车配送

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致。在新闻当中，我们也时常听说京东、菜鸟、美团、苏宁等无人配送车在小区校园等封闭区域配送、快递员接驳等多种场景中应用和测试。

比如，2016年就有一款名为菜鸟小G的自动送包裹的机器人在阿里西溪园区亮相。2019年8月，苏宁物流对外公开5G无人配送车的路测实况，这也是5G技术应用从实验阶段走向商业化应用。

研发方面，代表企业如九号机器人。2018年，其与美团进行了合作，并联合发布了Segway配送机器人S1。这是九号机器人在智能服务机器人领域的“试水”。在一年的时间里，S1代产品已经运行了5000+公里，积累了大量的运营数据。而后，九号机器人又新发布了Segway配送机器人S2与Segway室外配送机器人X1。

调度

文章开头说，数据是提高物流效率的重要工具，一个体现就是以运筹学等为代表的工具进行调度与规划。而这方面，算力+算法+数据“喂养”的人工智能也能大展身手：借助人工智能技术，实现物流运配环节车辆、人员、设备等作业资源的协调统一，使作业效率最大化。

以外卖为例，资料显示：美团实时智能配送系统是全球最大规模、高复杂度的多人多点实时智能配送调度系统。能够基于海量数据和人工智能算法，在消费者、骑手、商家三者中实现最优匹配，同时需要考虑是否顺路、天气如何、路况如何、消费者预计送达时间、商家出餐时间等复杂因素，实现30分钟左右准时送达。

而，饿了么的智能调度系统方舟，通过使用深层次神经网络与多场景智能适配分担，引入“大商圈”概念，为平高峰不同场景建立了不同的适配模型。得益于深度学习与多场景人工智能适配分单，该系统能实时感知供需、天气等压力变化，对预计送达时间，商户出餐时间、商圈未来订单负载等做出精准预测，用户的订单将会在最优决策下被匹配最佳路径，保证配送效率和体验。

分单

看完外卖的例子，再看一个快递的例子。分单是快递的重要一个环节。人工智能的应用，使其实现了从人工分单到人工智能分单的转变。

以送往北京的包裹为例，过去包裹到达北京的转运中心之后，需要专门的人工对包裹进行区分，哪些去往海淀区，哪些去往东城区，会被写上不同的编号。到达网点之后要经过再次分拨，到达配送站之后，快递员之间需要第三次分拨。这些分单工作人员，要达到熟练至少要经过半年的训练，一个转运中心大则100多号人三班倒工作，小的也需要几十人，还会经常发生错误，出现类似去往北京的包裹意外来到了深圳这样的问题，严重影响派送效率和消费者体验。

菜鸟网络通过人工智能技术，大规模的机器学习，处理海量数据，实现智能分单。包裹发出时，就会对包裹要去往的网点以及快递员做出精准的对应，并在面单上标识出编号，无需再由人工手写分单。包裹到达转运中心、网点以及配送站之后，工作人员根据编号即可判断包裹的分配，分单准确率达到99.99%，效率也得到提高。

客服

以言语理解为核心的认知智能研究也是人工智能领域的核心研究之一，目标是让机器具备处理海量语音内容和认识理解自然口语的能力，并在此基础上实现自然的人机交互。在日常生活中，小度、小爱等都是代表案例。而在物流快递业当中，其可以应用的场景之一是客服。客服不容易，人员流失率也高，有报道称客服岗每年离职率高达50%，为此巨头都在打造智能客服系统。“三通一达”、顺丰和美团、饿了么为主的头部公司均已上线了语音和文字智能客服，其服务半径辐射80%以上终端消费者。菜鸟也曾发布语音助手这一产品。

以圆通速递为例，圆通速递在2017年开始相继在官网、微信等渠道上线国内版智能在线机器人客服，代替或协助人工在线客服完成客户服务工作，一定程度上解决了客服用工成本高、服务时间难以满足客户需求的问题。相关资料显示，圆通速递高峰期每日电话呼入量超200万通，需要5000人工坐席处理，在配备智能语音客服机器人后，高峰期90%以上电话呼入可通过语音机器人处理，日均服务量超30万，每秒可处理并发呼入量超1万次，在控制成本的前提下，极大程度上释放了人工效率。

……

除了上述案例，人工智能在路径规划、智能选址、智能路由、商品布局等等方面均可以应用，篇幅所限不再详述。另外值得一提的是，此前科技部公布的最新一批国家人工智能开放创新平台名单，宣布依托京东集团建设国家新一代智能供应链人工智能开放创新平台，领衔智能供应链国家战略发展。可见国家层面的重视。

当然，技术应用要考虑包括投入与产出等等方方面面的问题。当下，人工智能在物流行业应用也不一定成熟。然而未来的物流一定是科技的物流，下一个时代一定是人工智能的时代，当下我们可以不应用，却不可以不看到这样的趋势。

来源/物流指闻（ID：wuliuzhiwen）

作者/叶帅返回搜狐，查看更多

人工智能领域技术，主要包含了哪些核心技术

从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节，带来了一次又一次的惊喜，未来更多智能产品依托的人工智能技术会发展成什么样呢?让我们来看看2018人工智能标准化白皮书里面，对人工智能关键技术的定义。

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习

机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译

机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解

语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。

问答系统

问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：

一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;

二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;

三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;

四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算

四、人机交互

人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉

计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：

一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;

二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;

三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

七、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：在网络大时代背景下，人工智能技术是如何应用的http://www.duozhishidai.com/article-15277-1.html未来人工智能技术，主要包含哪几种？http://www.duozhishidai.com/article-4938-1.html人工智能时代，你需要了解的9大技术领域http://www.duozhishidai.com/article-3845-1.html

多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站

人工智能的十大应用 语音人工智能有哪些应用场景和技术特征