⼈⼯智能的⼗⼤主要应⽤场景
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。
1. ⽆⼈驾驶汽车
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Goog leD riverlessCar，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。
2. 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。
3.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（NeuralMachineTransla TI on，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。
4.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。
5.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。
6.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，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。
7. 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
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（Automa TI cSpeechRecogni TI on，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（ Te xtToSpeech，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。
8.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，准⽤户体与定位，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。
9.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。
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