| 企服解答

人工智能具有廣闊的前景，目前，人工智能7大應用領域包括家居、零售、交通、醫療、教育、物流、安防。

1、家居

智能家居主要是基于物聯網技術，通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程控制設備，設備間可以互聯互通，并進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。值得一提的是，近兩年隨著智能語音技術的發展，智能音箱成為一個爆發點。小米、天貓、Rokid 等企業紛紛推出自身的智能音箱，不僅成功打開家居市場，也為未來更多的智能家居用品培養了用戶習慣。但目前家居市場智能產品種類繁雜，如何打通這些產品之間的溝通壁壘，以及建立安全可靠的智能家居服務環境，是該行業下一步的發力點。

2、零售

人工智能在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。京東自主研發的無人倉采用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。圖普科技則將人工智能技術應用于客流統計，通過人臉識別客流統計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調整運營策略提供數據基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉換率。

3、交通

智能交通系統是通信、信息和控制技術在交通系統中集成應用的產物。ITS 應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。目前，我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行采集和分析，可以對交通進行實施監控和調度，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。

4、醫療

自然語言處理還可以將積壓的病例自動批量轉化為結構化數據庫，機器學習和自然語言處理技術能自動抓取病歷中的臨床變量，生成標準化的數據庫。隨后變量抽提、思路生成到論文圖表導出的全過程輔助智能算法能挖掘變量相關性，激發論文思路，同 時提供針對臨床科研的專業統計分析支持。

5、教育

科大訊飛、乂學教育等企業早已開始探索人工智能在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等；通過語音識別可以糾正、改進發音；而人機交互可以進行在線答疑解惑等。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內容產生較多實質性的影響。

6、物流

物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在“最后一公里”的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。

7、安防

近些年來，中國安防監控行業發展迅速，視頻監控數量不斷增長，在公共和個人場景監控攝像頭安裝總數已經超過了1.75億。而且，在部分一線城市，視頻監控已經實現了全覆蓋。不過，相對于國外而言，我國安防監控領域仍然有很大成長空間。

| 拓展閱讀

人工智能不是特指某種技術，它實際上是一個由多門學科組成的廣闊領域，包括機器人學和機器學習等。它的五大領域在未來可能對數字產品和數字服務產生重要的影響。

1、強化學習領域

強化學習是一種通過實驗和錯誤來學習的方法，它受人類學習新技能的過程啟發。在典型的強化學習案例中，我們讓試驗者通過觀察當前所處的狀態，進而采取行動使得反饋結果最大化。每執行一次動作，試驗者都會收到來自環境的反饋信息，因此它能判斷這次動作帶來的效果是積極的還是消極的。

2、生成模型領域

人工智能通過對眾多樣本的采集，生成的模型具有很強的相似性。這就是說，若訓練數據是臉部的圖像，那么訓練后得到的模型也是類似于臉的合成圖片。人工智能頂級專家 Ian Goodfellow為我們提出兩種新思路：一個是生成器，它負責將輸入的數據合成為新的內容；另一個是判別器，負責判斷生成器生成內容的真假。這樣一來，生成器必須反復學習合成的內容，直到判別器無法區分生成器內容的真偽。

3、記憶網絡領域

為了讓人工智能系統像人類一樣適應各式各樣的環境，它們必須持續不斷地掌握新技能，并且學會應用這些技能。傳統的神經網絡很難做到這些要求。比如，當一個神經網絡對A任務完成訓練后，若是再訓練它解決B任務，則網絡模型就不再適用于A了。目前，有一些網絡結構能夠讓模型具備不同程度的記憶能力。長短期記憶網絡可以處理和預測時間序列；漸進式神經網絡，它學習各個獨立模型之間的橫向聯系并提取共同的特征，以此來完成新的任務。

4、數據學習領域

一直以來，深度學習模型都是我們需要用大量的訓練數據才能達到最佳的效果。離開大規模的訓練數據，深度學習模型就不會達到最理想的效果。比如，當我們用人工智能系統解決數據缺乏的任務時，這時就會出現各種各樣的問題。有種被稱為遷移學習的方法，就是把訓練好的模型遷移到新的任務中，這樣問題就迎刃而解了。

5、仿真環境領域

若要將人工智能系統應用到實際生活中，那么人工智能必須具有適用性的特點。因此，開發數字環境來模擬真實的物理世界和行為，將為我們提供測試人工智能的機會。在這些模擬環境中的訓練可以幫助我們很好的了解人工智能系統的學習原理，如何改進系統，也為我們提供了可以應用于真實環境的模型。