人工智能的发展现状——常见十大应用领域人工智能在智能家居领域的应用现状

发表时间：2023-07-17 08:46:42

人工智能的发展现状——常见十大应用领域

智能家居

市面上如今有三类企业涉足智能家居，首先是传统家电企业，例如美的、海尔、云米等；第二类是互联网公司，例如华为、苹果、小米等；第三类就是专门做智能家居的公司，例如瑞博、摩根智能家居等。

智能家居，如今是百花争鸣，只有你想不到，没有做不到的，智能的音箱、窗帘、灯光、电视、冰箱、彩电、洗衣机、电饭煲、甚至马桶等等，各种智能产品层出不穷。

但是很大的一个问题，虽智能产品众多，智能单品与单品之间却并不互通与兼容。许多产品无法与第三方设备互通互联，这也是行业标准问题。有人说，购买智能楼盘可以解决，但是，一个生态楼盘系统的搭建，布线繁杂、工作量大、成本高、维护困难、不易组网。

中国智能家居产业联盟秘书长周军认为，未来的趋势是“万物互联”。

无人超市

2016年初，瑞典就首先推出了无人便利店，随后日本巨头罗森、韩国乐天、美国AmazonGo也相继推出了无人售货超市，2017年7月，阿里推出无人售货超市，一时间，无人售货超市成为热捧的话题之一。

对于无人超市，你又了解多少呢？无服务人员、无收银员、理货员？？？无人超市与传统超市相比，没有直接的服务员、收银人员，查货点货及大数据销售分析依靠智能电脑完成。但是送货、补货、上货同样需要真人来对接。

前段时间热议，无人售货超市出现的问题，识别不准确、漏付、错付、高峰期紊乱、产品种类少等争议。无人售货超市目前还不是很完善，不能大规模落地成为连锁店。主要有以下方面，高昂运营成本、技术不达标、售卖商品品类限制、用户体验不佳等原因。

无人驾驶

无人驾驶是由自动驾驶不断演变过来，无人驾驶概念的提出距今30年左右，在一九八几年，美国国防部高级研究所与大学进行合作，最初是为了军用，梅隆大学在1989年推出了第一代无人驾驶车。

国外研究无人驾驶领域比较前沿的公司有谷歌、特斯拉、苹果、Uber、通用汽车、丰田、福特等。国内无人汽车领域比较前沿的公司有百度、威马汽车、蔚来汽车、北汽、华为、长安、腾讯、阿里等。

无人驾驶技术需要任重而道远，需要从自动驾驶技术不断的完善进而实现，比如技术上的自动刹车、场景识别、标志识别、速度限制、高精准地图、GPS等，政策方面的法律法规扶植和规范等。需要逐步实现的阶段分为无自动化、驾驶支援、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化等几个阶段。

医疗

近5年来，“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。整个医疗行业复杂程度高，涉及知识面广，人工智能可以在多个环节发挥作用，如医学影像识别、生物技术、辅助诊断、药物研发、营养学等领域，目前应用最为广泛的当属医学影像识别。

以医学影像为例，人工智能不仅能帮助患者更快速地完成健康检查(包括X线、超声波、磁共振成像等)，同时也可以帮助影像医生提升读片效率，降低误诊概率，并通过提示可能的副作用来辅助诊断。随着人工智能和医学影像大数据在医学影像领域的普及和应用，医学影像所面临的诊断准确性和医生缺口等问题便可迎刃而解，两者的融合将成为医学影像发展的重要方向。

现阶段，人工智能在医学领域的探索可谓五花八门，但最终应用到临床却微乎其微。主要原因之一是人工智能系统在复杂的临床应用中，不能准确收集到高质量可应用的数据，即有效数据，所得出的结论缺乏可靠性，难以保持测试数据集上的高准确率;其次是临床医学数据的收集和预处理不够完善，未将医生的工作流程纳入考虑范围。医生对于疾病的诊断，很重要的一点是依靠科学的思维和临床经验。医生的思维模式难以复制，而医生基于临床诊断作出的处理决定，是融合了科学基础和人文关怀的综合考量。

教育

从两个角度来探讨人工智能教育，一方面是关于人工智能的人才培养现状，另一方面，人工智能在教育方面的应用现状。

关于人工智能的人才培养现状，剧有关专家估计，中国人工智能学科人才需求缺口每年接近100万。中国目前开设人工智能相关专业的高校有30余所，即使加上市面上的培训机构人才输出，公司人才机制培养，目前的人工智能人才缺口仍是巨大的，此外，教育机制在人工智能方面的制度也是不完善的。

关于人工智能在教育方面的应用现状，据《教育信息化“十三五”规划》统计：我国中小学的互联网接入率达到87%,多媒体教室普及率达到80%，优质数字教育资源日益丰富,信息化教学逐步普及，教师及学校管理者的信息化意识与能力显著增强。但是，人工智能的应用对于学生的学习过程未能实现个性化教学，教师的教学过程未能实现精准化，不能精准地指导了解每位学生的学习。

物流

京东启用无人分拣中心、菜鸟网络用无人机跨海送货、苏宁力推物流云仓……通过人工智能，在装卸搬运、分拣包装、加工配送等实现了自动化、智能化，降低了成本、提高了效率、提升了准确率。

未来的发展方向是智慧物流，不仅仅单纯的自动化，而是实现自动化+信息化+智能算法的有机结合。人工智能的发展还不成熟，想要最大化服务于物流还需要大量的时间、技术、人才去支持智能化物流的发展，跨越的智能化之路将任重而道远。

安防

从技术上来说，现阶段的AI已经基本实现安防监控最主要的三个目标：识别行人的生理属性、识别行人车辆、实现人群分析。AI+安防已经形成了以下五种典型应用：视频监控、智能报警、智能警务、门禁管理、智慧交通。

安防拥抱人工智能已经成为大势所趋，未来还将有更多应用落地为民众服务，带来更智慧更便捷的生活，而企业也将拥有更多成长和进步，赢取更多的市场和回报。

金融

人工智能在金融领域的应用主要有四个方面，1）面向客户的应用：信用评分、保险业、聊天机器人；2）面向运营的应用：优化资本、模型风险管理和压力测试、市场影响分析；3）面向投资组合管理中的应用：交易执行、投资组合管理；4）面向金融监管中的应用：合规性、监管报告和数据质量、货币政策与系统性风险分析、监测与欺诈检测。

人工智能的应用，高效地处理信用风险信息以及更低成本地实现客户交互，有助于改进风险管理、欺诈检测、合规性管理，且成本更低，能更高效地处理信息，及早地降低价格失调及减少交易拥挤，提高金融市场的效率与弹性，能提高监管效率，可以更高效地分析、预警金融市场的系统性风险。

农业

AI在农业的主要应用分三类，1）农业机器人：农作物播种机器人、采摘机器人、收成机器人；2）农作物和土壤监测：诊断害虫、土壤营养；3）AI预测分析能力：利用卫星监测天气、监测农作物。

通过利用AI技术，实时监控，减少劳动力付出，提升产量和质量，减少环境的影响。

工业

智能工业化涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。

人工智能在工业中最具代表的应用为工业机器人。日本、美国、德国和韩国是工业机器人强国。日本号称“机器人王国”，工业机器人的装备量约占世界工业机器人装备量的60%。在工业机器人的生产、出口和使用方面都居世界榜首。工业机器人应用产业领域有汽车、电子、金属、橡胶、塑料等产业。

可以通过智能生产系统，实现作业的精细化、标准化、效率化，来降低人为操作不标准、效率低下，高危险率的行为，逐渐转变为生产全自动化。

人工智能在智能家居领域的应用与挑战

智能家居的现状：伪智能

随着互联网的深度发展以及物联网时代的到来，智能家居行业也爆发出了前所未有的市场潜力，同时由于人们生活水平不断提高，对居住环境的需求也不断提升，在这样的大环境下，智能家居行业成为了一个炙手可热的新兴行业。

然而，市场形势虽然明显利好，但是目前的智能家居仍停留在“伪智能”的阶段，目前大多数智能家居产品有两个特点：要么在一件智能单品上做到“单点极致”，要么为传统产品增添一些智能功能并冠以“智能场景”的称号。这些产品的生产者将主要精力用于花哨的功能设计和系统技术的更新，甚至有些多厂商为了刺激消费，在产品功能和设计上增加噱头和卖点，声称实现了所谓全方位的智能控制而一味追求华而不实的功能。

总体而言，智能家居行业的发展经历了两个阶段：1、联网控制，如智能灯泡、智能插座等；2、家电联网，终端接入传感器，去触发其他设备联动。这两个阶段的智能家居更多地强调联网、连接，缺乏一个物联网的大脑，需要人工操控，无法真正解决用户的需求，也就是所谓的“伪智能”。

而人工智能技术的应用将改变这一切，使得智能家居产品进入第三阶段，由原来的被动智能转向主动智能，甚至可以代替人进行思考、决策和执行。

人工智能进入智能家居领域

人工智能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。越来越多的企业已经开始尝试研发推广人工智能家居产品，他们已经意识到，人工智能家庭应用的推广不仅有利于用户，也将是企业的新机会，可能发展成为一种新的商业模式。

在国外，智能家居领域人工智能的应用首先要提的应该是亚马逊的Echo智能音响，该音箱在语音识别上更加开放的策略，整合了更多的第三方资源，其销量也是一路攀升，CIRP数据显示，Echo发售至今已售出400万台。现在，Echo在美国本土备受追捧，亚马逊欲复制至欧洲市场。此外谷歌的GoogleHome家庭设备的控制中心、扎克伯格的“贾维斯”智能管家，微软的“小冰”聊天机器人等，都是国外目前人工智能技术在智能家居领域应用所取得的成果。

而我国人工智能的研究不仅没有落下，甚至有引领全球的趋势。家电企业中，长虹、创维、海尔等都在积极打造基于人工智能的智慧家庭产业，其中长虹通过开放式的物联网平台，将人工智能技术、安防系统、智能服务、能源管理、CHiQ电视、空调、冰箱等终端产品等融入到真实的小区及家庭环境，带来全新的“产品＋服务”体验；创维展现了以物联网技术和人工智能为代表的智慧家庭解决方案；TCL则基于用户对不同内容的需求，通过人工智能的深度学习和大数据分析，对用户喜好进行筛选和判断，从而做出精准的内容推送。

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。

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