隨著近年來(lái)人工智能浪潮的興起，無(wú)人駕駛再次成為話題，國(guó)內(nèi)外很多公司投入了自動(dòng)駕駛和無(wú)人駕駛的研究。智能呼叫機(jī)器人在生活中也越來(lái)越常見(jiàn)，利用機(jī)器模擬人類行為的人工智能實(shí)體形態(tài)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)義理解，具有業(yè)務(wù)推理、語(yǔ)言應(yīng)答等能力。

隨著社會(huì)發(fā)展人工智能逐漸進(jìn)入我們的生活，應(yīng)用于各行各業(yè)，AI不僅給許多行業(yè)帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)效益，還給我們的生活帶來(lái)了許多變化和便利?，F(xiàn)在人工智能在什么領(lǐng)域得到應(yīng)用？今天我們來(lái)理解一下吧。

[[358655]]

一、無(wú)人駕駛汽車

我相信大家都不知道。無(wú)人駕駛汽車BQ24010DRCRG4是智能汽車的一種，也稱為輪式移動(dòng)機(jī)器人，主要依靠車內(nèi)以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為中心的智能駕駛控制器實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。無(wú)人駕駛的技術(shù)包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自動(dòng)控制技術(shù)等，這些技術(shù)的構(gòu)成形成了完整的無(wú)人駕駛。

隨著近年來(lái)人工智能浪潮的興起，無(wú)人駕駛再次成為話題，國(guó)內(nèi)外很多公司投入了自動(dòng)駕駛和無(wú)人駕駛的研究。例如，谷歌谷歌X實(shí)驗(yàn)室積極開發(fā)無(wú)人駕駛汽車谷歌DriverlessCar，百度也開始了百度無(wú)人駕駛汽車的研究開發(fā)計(jì)劃，自主開發(fā)的無(wú)人駕駛汽車Apollo在中央電視臺(tái)春夜登場(chǎng)。

但是，由于發(fā)現(xiàn)無(wú)人駕駛的復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了幾年前的期待，實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛商業(yè)化還有很長(zhǎng)的路要走。

二、臉部識(shí)別

該技術(shù)已進(jìn)入許多人家，臉部識(shí)別也稱為臉部識(shí)別、臉部識(shí)別，主要是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的生物識(shí)別技術(shù)?，F(xiàn)階段涉及人臉識(shí)別的技術(shù)性主要有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖象處理等。

目前，人臉識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、司法、公安、邊檢、宇宙、電力、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。隨著人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)一步成熟和社會(huì)認(rèn)同度的提高，應(yīng)用于更多領(lǐng)域，給人們的生活習(xí)慣帶來(lái)更多變化。

三、機(jī)器翻譯

機(jī)械翻譯實(shí)際上是計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的分支，利用計(jì)算機(jī)將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為另一種自然語(yǔ)言的過(guò)程，機(jī)械翻譯使用的技術(shù)主要是神經(jīng)機(jī)械翻譯技術(shù)。目前，該技術(shù)目前在許多語(yǔ)言上的表現(xiàn)已超過(guò)人類。

四、聲紋識(shí)別

其實(shí)生物的特征識(shí)別技術(shù)有很多種，除了臉部識(shí)別，現(xiàn)在使用的有聲紋識(shí)別很多，聲紋識(shí)別是生物識(shí)別技術(shù)，也稱為說(shuō)話者識(shí)別，包括說(shuō)話者識(shí)別和說(shuō)話者確認(rèn)。

聲紋識(shí)別的工作過(guò)程是系統(tǒng)收集說(shuō)話人的聲紋信息并輸入數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)說(shuō)話人再次說(shuō)話時(shí)，系統(tǒng)收集該聲紋信息，自動(dòng)比較數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有的聲紋信息，識(shí)別說(shuō)話人的身份。

與傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法(如鑰匙、證明書)相比，聲紋識(shí)別具有抗遺忘、遠(yuǎn)程識(shí)別權(quán)的特點(diǎn)，在現(xiàn)有算法優(yōu)化和隨機(jī)密碼的技術(shù)手段下，聲紋也能有效防止錄音、合成，安全性高，響應(yīng)快，識(shí)別準(zhǔn)確。

目前，聲紋識(shí)別技術(shù)有聲紋核身、聲紋鎖和黑名單聲紋庫(kù)等多個(gè)應(yīng)用案例，廣泛應(yīng)用于金融、安全、智能家庭等領(lǐng)域，落地場(chǎng)景豐富。例如，支付寶和微信使用該技術(shù)登錄了自己的賬戶。

五、智能呼叫機(jī)器人

智能呼叫機(jī)器人在生活中也越來(lái)越常見(jiàn)，利用機(jī)器模擬人類行為的人工智能實(shí)體形態(tài)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)義理解，具有業(yè)務(wù)推理、語(yǔ)言應(yīng)答等能力。

當(dāng)用戶訪問(wèn)網(wǎng)站并發(fā)布會(huì)話時(shí)，智能呼叫機(jī)器人會(huì)根據(jù)系統(tǒng)獲得的訪問(wèn)者地址、IP和訪問(wèn)路徑等，快速分析用戶的意圖，回答用戶的真正需求。同時(shí)，智能呼叫機(jī)器人擁有大量行業(yè)背景知識(shí)庫(kù)，可以標(biāo)準(zhǔn)回答用戶咨詢的常規(guī)問(wèn)題，提高回答精度。對(duì)于很多電氣商務(wù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，用戶咨詢的售前問(wèn)題以價(jià)格、優(yōu)惠、商品來(lái)源渠道等主題為中心，在這個(gè)場(chǎng)景中使用智能呼叫機(jī)器人，可以減少人工呼叫每天回答這些重復(fù)問(wèn)題，提高更復(fù)雜問(wèn)題的客戶群

智能呼叫機(jī)器人還可以為用戶提供24小時(shí)365天的咨詢回答、解決問(wèn)題的服務(wù)，廣泛應(yīng)用也大大降低了企業(yè)的人工呼叫成本。

六、智能呼叫機(jī)器人

智能呼叫機(jī)器人是人工智能語(yǔ)音識(shí)別的典型應(yīng)用，可以自動(dòng)啟動(dòng)電話呼叫，以語(yǔ)音合成的自然人聲形式，積極向用戶組介紹產(chǎn)品。

在呼叫期間，利用語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)獲得客戶意圖，然后采用目標(biāo)語(yǔ)言技術(shù)與用戶進(jìn)行多次對(duì)話，最后對(duì)用戶進(jìn)行目標(biāo)分類，自動(dòng)記錄每個(gè)電話的要點(diǎn)，成功完成呼叫。

七、智能揚(yáng)聲器

我相信每個(gè)人都不熟悉智能揚(yáng)聲器。屬于語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)的電子產(chǎn)品類的應(yīng)用和載體，從本質(zhì)上來(lái)看，智能揚(yáng)聲器是能夠完成對(duì)話環(huán)節(jié)的語(yǔ)音交互能力的機(jī)器。通過(guò)直接對(duì)話，家庭消費(fèi)者可以完成自助點(diǎn)歌、控制家庭設(shè)備、喚起生活服務(wù)等操作，這樣的設(shè)備相信很多人都有。

八、個(gè)性化推薦

個(gè)性化推薦也是生活中常見(jiàn)的應(yīng)用程序，是基于集體和協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的人工智能應(yīng)用程序，基于大量數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)分析用戶的歷史行為建立推薦模型，積極向用戶提供符合他們需求和興趣的信息

個(gè)性化推薦系統(tǒng)已經(jīng)廣泛存在于各種網(wǎng)站和App中，本質(zhì)上是根據(jù)用戶的閱覽信息、用戶的基本信息、對(duì)物品和內(nèi)容的喜好等多個(gè)因素來(lái)考慮的，根據(jù)推薦引擎算法進(jìn)行指標(biāo)分類，將與用戶的目標(biāo)因素一致的信息內(nèi)容分類

九、醫(yī)學(xué)圖像處理

醫(yī)學(xué)圖像處理是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的典型應(yīng)用，其處理對(duì)象是由臨床醫(yī)學(xué)中廣泛使用的核磁共振圖像、超聲波圖像等生成的醫(yī)學(xué)圖像。

要知道傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像診斷，主要通過(guò)觀察二維切片圖來(lái)發(fā)現(xiàn)病變，這往往需要根據(jù)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷。利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，可以對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行圖像分割、特征結(jié)婚定量分析和比較分析等工作，完成病灶識(shí)別和標(biāo)記，自動(dòng)描繪腫瘤放射治療階段的圖像目標(biāo)區(qū)域，重建手術(shù)階段的三維圖像。

十、圖像檢索

要知道，我們不能在早期進(jìn)行圖像檢索，圖像檢索分為文本和內(nèi)容兩種檢索方式。傳統(tǒng)圖片搜索只識(shí)別圖片本身的顏色、紋理等因素，因?yàn)楫?dāng)時(shí)程序技術(shù)還不能支持識(shí)別圖片內(nèi)容，隨著人工智能的發(fā)展，圖片搜索在近年來(lái)用戶需求越來(lái)越旺盛的信息搜索類應(yīng)用程序中，基于人工智能深度學(xué)習(xí)的圖片搜索逐漸提高了該技術(shù)，用戶利用圖片匹配搜索順利找到相同或相似的目標(biāo)物的需求，如搜索相同類型、相似物的比較等。