人工智能与各种传感器和生物识别技术相结合可以干嘛人工智能如何与安防技术相结合发展

发表时间：2023-07-18 11:01:54

人工智能与各种传感器和生物识别技术相结合可以干嘛

虚拟智能一体机被用来在机场和边境口岸测试旅客，它可以检测欺骗行为来标记人类安全代理。美国，加拿大和欧盟已经对这项技术进行了测试，一位研究人员说，它的测谎检测成功率高达80％，比人类测试人表现好。该技术依赖于传感器和生物识别技术，其检测谎言功能基于眼动或声音，姿势和面部姿势的变化。

国际旅客在不久的将来可能会发现他们在通过机场或边境口岸的海关时，需要与一个测谎亭交谈。

同样的技术可用于繁忙的边境口岸，对难民和寻求庇护者进行初步筛查。

美国国土安全部大约六年前资助虚拟边境智能体技术的研究，即自动实时测谎虚拟智能体（AutomatedVirtualAgentforTruthAssessmentsinReal-Time），或AVATAR，并允许其在美国和墨西哥边境的旅行者自愿参加。此后，加拿大和欧盟测试了使用虚拟智能体的自助服务终端向旅客提出一系列问题。

上个月，一群来自中美洲的移民前往美墨边境寻求庇护，但由于圣地亚哥附近的入境口岸已达到满负荷，因此被推迟了几天。像AVATAR这样的系统可能会对寻求庇护者和其他人进行初步筛查，以提高繁忙的边境口岸的效率，如圣地亚哥的圣伊西德罗。

据该系统的开发人员之一，圣地亚哥州立大学人工智能实验室主任AaronElkins表示，尽管十年前，国防部或国土安全部门的原始工作的大部分资金主要来源于该技术，但该技术可能具有更广泛的应用。AVATAR并非商业产品，但也可用于人力资源筛选。

美国和墨西哥边境测谎亭的试验在亚利桑那州的诺加莱斯，专注于低风险旅行者。该系统背后的研究小组在2011-12年的审判后发布了一份报告，指出AVATAR技术可用于处理公民申请，庇护请求和难民身份，减轻积压的工作。

高度准确

特朗普总统2019财政年度国土安全预算申请中，2.23亿美元用于“高优先级基础设施，边境安全技术改进”以及额外2.1亿美元用于新的边境智能体。去年，联邦工作人员访问并筛查了46，000多名难民申请人，并处理了近8万个可疑的恐怖事件。

AVATAR将人工智能与各种传感器和生物识别技术相结合，旨在通过眼动或声音，姿势和面部姿势的变化来标记不真实或有潜在风险的个体。

“准确度始终高于人类，”Elkins说，他与亚利桑那大学的一组研究人员合作研究这项技术。根据Elkins的说法，AVATAR的成功率为60％至75％，有时高达80％。一般来说，作测谎工作的人类准确性最多约为54％至60%。

人的因素

无论如何，国土安全局目前似乎一直坚持使用人来测谎，而不是采用欧盟和加拿大边境机构仍在研究的虚拟技术。另一种先进的边界技术，被称为iBorderCtrl，是一个欧盟资助的项目，旨在提高速度，同时减少“人员代理人员造成的工作量和主观错误”。

研究人员设想通过AVATAR系统标记显示可疑或异常行为的人来帮助人类检测人员。

“随着研究工作的成熟，该系统在2012年由美国国土安全部科学技术局和国土安全部运营部门进行评估和测试，”该官员补充说。“虽然这个概念当时很有吸引力，但研究还不够成熟，无法进一步考虑或进一步开发。”

另一位熟悉该技术的国土安全部官员并没有以足够高的速度工作以实用。这位官员说：“我们必须在几秒钟内筛选人员，而且我们不能花几分钟时间做到这一点。”

与此同时，Elkins表示，AVATAR系统的资金近年来并非来自国土安全局，“因为他们认为现在这个类别不同，需要转型。”

被加拿大边境服务局（CBSA）测试了依靠高级统计和机器学习的技术，这一技术用来帮助确定旅行者是否有风险。

“加拿大广播公司自2011年以来一直关注AVATAR技术的发展，并继续关注这一领域的发展，”加拿大广播公司高级发言人BarreCampbell说。他表示，2016年3月进行的这项工作是“AVATAR的内部实验”，并且“这项技术的分析正在进行中。”

在此之前，欧盟边境机构Frontex协助并协调2014年在罗马尼亚布加勒斯特机场的国际旅客，用AVATAR系统进行现场测试。

人和机器一起工作

一旦系统测出欺骗信号，它会提醒工作人员进行跟进。

AVATAR不使用标准的测谎仪。相反，人们会面对一个信息亭屏幕，与配有各种传感器和生物识别技术的虚拟智能体交谈，这些传感器和生物识别技术旨在通过眼动或声音，姿势和面部姿势的变化来标记有潜在风险的个体。

Elkins说：“人工智能使我们能够使用非接触式传感器，然后我们可以采用先进的方式处理信号。我们能够教计算机从一些数据中学习，并且能够聪明地行动起来，在过去的五六年里，这门科学非常成熟。”

但该研究人员坚持认为，AVATAR技术并非作为人的替代品而发展起来的。

“我们希望让人们专注于他们最擅长的事情，”他说。“让系统做他们最擅长的事情，并尝试将它们融入到流程中。”

尽管如此，未来人工智能系统的进步可能会使该技术有一天会取代各种人类工作，因为类似机器人的机器可能更具生产力和成本效益，特别是在筛选人员时。

Elkins认为，有一天AVATAR可能会在机场的安全检查点被使用，以加快筛选过程，同时也提高准确性。

另外，研究人员说，他们已经创建了一个自动化测试，可以通过跟踪你的眼动来判断你是否在说谎。

看人工智能如何改变建筑行业

智能建造就是将先进的信息技术和先进的生产技术相融合的新型建造方式。智能建造充分利用智能手段及相关技术，通过应用智能化系统，提高建造过程的智能化水平，减少建筑过程对人的依赖，提高建筑物的性价比和可靠性。

3月27日，北京市住房和城乡建设委印发《北京市智能建造试点城市工作方案》。其中提出，到2025年末，北京将打造5家以上智能建造领军企业，建立3个以上智能建造创新中心，建立2个以上智能建造产业基地，重点建设张家湾设计小镇智能建造创新实践基地，打造通州、丰台智能建造产业集群，逐步实现建筑业企业数字化转型。

在科技赋能智慧升级征途上，“中国建造”正全力抢滩新赛道。

建筑业转型升级的必由之路

“智能建造就是将先进的信息技术和先进的生产技术相融合的新型建造方式。”中建三局党委书记、董事长陈卫国介绍，智能建造充分利用智能手段及相关技术，通过应用智能化系统，提高建造过程的智能化水平，减少建筑过程对人的依赖，提高建筑物的性价比和可靠性。

我国建筑业创造了诸多世界第一，但同时也面临着产品性能欠佳、资源浪费较大、生产效益有待提升、劳务短缺以及由此带来的用工成本上升等问题。为此，推动建筑业高质量发展，实现智能建造，是建筑业转型升级的必由之路。

我国制定了一系列政策措施：《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》提出，到2035年，我国迈入智能建造世界强国行列；《“十四五”建筑业发展规划》明确，“十四五”时期，我国要积极推进建筑机器人在生产、施工、维保等环节的典型应用，辅助和替代“危、繁、脏、重”施工工作；2022年11月，住建部将北京等24个城市列为智能建造试点城市，以科技创新推动建筑业转型发展。

对建筑行业产生深远影响

如今，人工智能已经广泛地运用到了建筑的多个层面，对整个建筑行业产生了深远的影响，它能够为建筑工程管理提供增值服务，例如可视化分析、风险预测、性能优化、过程挖掘、能源管理等。

据中国信息通信研究院院长余晓晖分析，我国在人工智能视觉应用方面较为领先。人工智能视觉识别技术在生活中最典型的应用就是人脸识别、车牌识别等，在建筑工程中可以用于执行检查和监控，在实时视频监控的同时执行结构部件识别、不安全行为和状态识别等任务。

在应用过程中，人工智能技术通过深度学习方法不断地自动处理、分析和理解图像或视频中的数据，还能够提高人工智能精准识别率，帮助施工单位更加精细、准确地了解现场施工状况。

同时，应用人工智能技术有助于弥补传统施工管理依赖人工观察和操作的缺陷。当前的主流做法是依靠终端设备搭载的人工智能识别技术自动记录数据并拍摄现场施工人员的施工状态、施工环境和施工进度；应用机器学习算法，及时收集建设项目的数据信息，将其集成到项目管理软件中，以便进行自动数据分析和决策。

这种高级分析有助于管理人员打破时空限制，全面了解建设项目各施工阶段的现场情况，同时可以快速发现潜在的施工问题。

人工智能技术除了被应用于收集施工现场数据外，还可以有效解决传统风险分析的局限性，解决专家经验和主观判断的模糊性和脆弱性。

依靠海量数据及建筑行业相关理论模型，人工智能可以对人的意识、思维过程进行模拟，通过相关算法分析提供对关键问题的辅助性和预测性见解，帮助项目经理针对潜在风险制订针对性的解决方案，进而确保工程质量。

此外，建筑行业的工人在工作中容易发生坠落、触电等事故。他们在工作中出现事故的次数比其他劳动者要高出许多，而利用人工智能技术能够实时监测工地现场以及设备的安全问题，并发出警报，提前告知风险。

新技术、新成果赋能智能建造

在我国智能建造领域，新技术、新成果正不断涌现。

“我们把前端设备集成至数字云平台，保障施工过程全面监控。工程安全巡检机器人可在室内外运行，根据激光雷达对周围环境进行扫描，自主实现地图构建、即时定位。”中建四局湖北省突发公共卫生事件应急指挥中心项目负责人徐春介绍，机器人视觉模块与AI边缘计算服务器结合，能快速识别工程环境中的异常温度和危险气体并发出警报。这个项目是国家级数字建造技术创新重点项目成果应用示范项目。中国工程院院士孟建民表示，该项目采用BIM技术进行设计、采购、施工、计量计价和运维一体化管控，实现了三维交付、无图建造、造价精准、缩短工期、提升施工质量。

无独有偶，去年10月，中建三局自主研发的国内首个“钢结构工业厂房智能建造一体化平台”（又称“造厂机”）在浙江舟山华润电力标准厂房项目投用。“造厂机”为钢结构厂房施工提供一套现场工业化解决方案，实现业内核心技术装备的创新突破。该设备总设计师廖峰介绍，与传统施工方式相比，其可减少人员登高作业风险，并大幅缩短工期，提升人工工效超20%。

人工智能不仅可以保障施工安全，还可以提高施工效率。例如应用智能钢筋绑扎机器人绑扎飘窗钢筋网笼，实现钢筋自动夹取与结构搭建、钢筋视觉识别追踪与定位、钢筋节点自动化绑扎等功能，上海市嘉定新城金地菊园社区项目的绑扎效率是人工的3倍。

又如，采用人工智能技术辅助施工图审查，实现批量自动审查，重庆市万科四季花城项目的单张图纸审查时间平均约6分钟，准确率达到90%以上。

人工智能已然成为推动智慧建筑发展的新动能。未来，它将在建筑领域执行各项任务上变得越来越聪明，揽下越来越重要的活，持续释放融合发展的叠加效应、聚合效应、倍增效应，赋能建筑工程真正实现数字化、智能化。

人工智能让建筑设计更高效

近年来，很多研究都致力于探索如何让建筑师借助人工智能的力量来促进并简化设计流程。正如CRTKL伦敦副总监CaoimheLoftus所说：“设计的发展曾因我们的手动绘图和分析能力而受到限制。如今，我们可以借助人工智能的力量，以更快的速度生成并分析更多方案，从而提供更加明智且可靠的设计解决方案。”

就读于哈佛大学的StanislasChaillou在ArchiGAN项目中，使用一个包含800多份公寓平面图的数据库来训练机器学习模型，在给定公寓面积的前提下进行空间规划与布局，并确定门窗和家具的位置。随着机器学习模型的成功扩展，用户可指定每层楼的公寓划分方式，并确定入口和窗口位置。机器学习模型便会给出单独的公寓布局建议，然后将这些单独的布局组合在一起就形成了建筑的整层布局图。

来自英国的OliverGreen就曾将机器学习技术与公司已完成的住宅设计方案数据库相结合，创建了一款公寓布局推荐工具Homegrown。建筑师们可使用这款工具查看与其建筑相匹配的各种布局方案，然后花费短短几秒时间，就可完成公寓改建。

人工智能还可以帮助建筑师出品更加优质、更可持续的设计方案。Spacemaker使用机器学习技术，可在设计初始阶段帮助设计师测试各种可行性方案。借助人工智能工具，设计师可快速测试多个方案，并最终获得各方满意的设计方案，避免了针对每个方案的反复建模和修改。

人工智能及其他新兴技术将成为未来设计的一部分，让建筑师们的工作变得更加高效。

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(责编：李慧博、杨鸿光)

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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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