即快速计算和记忆存储能力。计算机比较具有优势的是便是运算能力和存储能力，现阶段计算智能应用已经实现并逐渐成熟，1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，这一事件标志着人类在强运算型场景下的计算能力已经不如机器算力了。

  感知智能：即类似人的视觉、听觉、触觉等对外界刺激做出一定的反应的能力。人和动物可以通过各种智能感知能力与自然界进行交互。机器通过AI技术，也可实现这种类人智能，如无人驾驶汽车是通过激光雷达等感知设备和AI算法实现这样的感知智能的。当前人类社会的AI技术正处于感知智能逐渐完备的阶段。

  认知智能：通俗讲是一种“能理解会思考”的能力。未来机器能在没有数据信息被动输入的情况下，主动进行环境感知、信息采集、逻辑判断、做出决策等，实现类人智能。在这一阶段机器能够替代了大量的传统体力劳动，并辅助人们做出理论上的最优决策。

  基础层：人工智能基础层是支撑AI产业发展的基石，它提供了数据及算力资源，主要包含传感器、AI芯片、数据服务和云计算服务。

  技术层：人工智能技术层是AI行业发展的核心驱动力，侧重核心技术的研发，最重要的包含深度学习框架、算法模型开发以及人工智能平台。深度学习框架和开放平台在技术层实现了对技术和算法的封装，使技术快速实现商业化，主要涉及的技术包括计算机视觉、机器学习、语音处理及自然语言处理等。

  应用层：AI应用层是建立在基础设施层与技术平台层的基础上，结合大数据和分布式计算技术生产针对各行各业的解决方案，解锁行业的AI应用场景，是人工智能技术与各行业的深层次地融合，细致划分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势，具体应用前景广阔。

  机器学习人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改，让计算机不依赖确定的编码指令，模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。基于处理数据种类的不同，可分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。基于学习方法的分类，可分为归纳学习、演绎学习、类比学习、分析学习。基于数据形式的分类，可分为结构化学习和非结构化学习。

  深度学习是机器学习的一种，机器学习是单层的，深度学习是多层的。计算机通过深度学习技术对数据信息进行总结、抽象，并发现其中的规律。在数据输入后，通过多层非线性的特征学习和分层特征提取，最终对输入的图像、声音等数据来进行预测。深度学习框架多硬件平台适配总体架构技术方案包括设备管理层接入接口、算子适配层接入接口，训练框架与推理框架的多硬件适配指标体系包括安装部署、兼容适配、算子支持、模型支持、训练性能、稳定性和易扩展性等。

  机器视觉是指用机器代替人眼来做测量和判断，自动采集并分析图像，以获取控制或评估特定零件和特定活动所需的数据。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）。

  自然语言处理（NLP）是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理技术是人工智能最早的应用技术，该技术细致划分领域包括文本分类和聚类、信息检索和过滤、机器翻译等。文本分类和聚类按照关键字词做出统计，建造一个索引库，用于检索。信息检索和过滤是对网络关键词进行瞬时检查并运行处理，机器翻译是利用深度学习算法，进行语言翻译并提升正确性。

  人工智能技术在金融行业中的应用主要为智能支付、智能风控、智能投研、智能投顾。金融是最依赖数据的行业之一，国内传统金融机构的发展时间并不长，在数据的数量及质量上较欧美发达国家会有一定差距，人工智能的融合可以让机器辅助人工进行数据采集、分析，帮助金融场景实现智能化。人脸识别是针对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，通常也叫做人像识别、面部识别。在智能支付领域，人工智能通过生物识别为用户所带来更便捷的操控体验，通过建立高频人脸数据库，减少用户二次确认概率，有效拦截照片、面具、视频等手段，从而加强金融服务供给、提高支付运营效能。

  工业是人工智能最具应用潜力的领域之一。工业制造的整个生命周期可划分为生产制造、供应链管理、质量监测、物流运输、销售服务等多个环节。以最核心的生产的全部过程为例，基于收集的生产数据，AI可以自动设置和调整机器的运行参数，让机器和部件成为自优化的系统，更加节能高效。未来的工业不仅是规模化、标准化，也会是智能化、定制化。

  AI在工业制造环节的应用，可实现非接触检测、提高加工精度、发现产品缺陷、进行自动分析和决策等效用，是先进工业的重要组成部分。除此之外，人工智能在工业的应用场景还包括研发、物流、营销、使用、售后等环节。

  人工智能在教育领域的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习。在学习过程中利用人工智能技术构建学生数据画像，通过AI算法对数据持续分析，从老师的方面出发，收集学生反馈来提升教学质量和完善教学细节，让老师的教学更有明确的目的性；从学生的方面出发，在多重维度分析学生学习能力、学习偏好、自身学科水平等，更全面的对学生的综合能力做评估，描绘学生知识点的薄弱之处，制定最优学习路径，有明确的目的性的提供个性化解决方案帮助改进学习模式，实现“因材施教”。

  智能交通引入人工智能技术，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输有关数据，推动交通运输相关产业的运行和发展。智能交通主要使用在在车辆违法取证、智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。

  智慧医疗的发展为传统医疗行业带来了更高性能的计算能力、更深入的知识学习以及全面精准的数据分析。其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、知识图谱等关键技术，已经在医疗影像识别、辅助诊断、药物研发、医疗机器人、健康管理等领域取得了巨大的突破。人工智能赋能新药研发领域的应用场景有靶点发现、先导化合物研究、化合物合成、晶体预测、药理作用评估、患者招募、临床试验、批量生产、药品销售等。

  在智能出行方面，AI语音技术也是有很大的用处，而且在车载领域存在刚需。从最早的语音导航，到如今的车载语音控制管理系统，AI语音交互提供了包括车辆控制、社交以及娱乐等多种全新的交互方式，让驾驶员的注意力不再集中在各种繁杂的设置以及按钮上，在提升驾驶体验的同时能够在某些特定的程度上增强行车的安全性。与传统车载系统通过按键或者屏幕操控不同，多模态融合检测、智能语音交互、多屏互动手势操作等一系列技术，将成为下一代智能座舱的标配。由于车内环境相对来说比较稳定，语音识别率高，因此座舱内是部署语音交互的极佳落地场景。

  在智能家居方面，AI语音技术使我们的智能家电慢慢的变好用。现在的智能家电能将“AI语音+大数据+深度学习”结合起来，让家电产品能听能说能看，了解用户要什么，从而让使用户脱离手机、遥控器。能直接与机器进行听、说、看的自然交互，让智能家电更具有人性化。这种AI语音智能技术还为生活娱乐产品的应用操作带来了极大的便利。

  目前，智能音箱作为所有智能家居交互的入口，扮演着一个重要的角色，除了常规的日程设置、音乐播放、天气等信息查询，智能音箱还能控制灯光、空调、电视、窗帘等。还有现在有部分电视内嵌了声纹识别技术，电视会根据不同的音色识别到不同的角色（如：男性、女性、儿童)，从而提供个性化视觉及内容推送服务。用户想看电影但不知道看什么，对电视说“我想看电影”，那么电视会根据识别到的人不同，而显示推荐出不同的内容，并且能控制非注册在系统中的人员不能操控。

  在智能教育方面，AI语音技术能作为课堂质量辅助和线上虚拟两部分。课堂质量辅助通过融合语音、视觉及文字技术辅助教师授课，实现实时字幕转录、重点内容快速定位、课堂数据分析等。尤其是新冠疫情以来，线上教学的需求量慢慢的变大，基于AI语音交互的虚拟教师结合VR技术，可以摆脱教师人数的限制，一对一授课，并进行精准分析，提升学生学习的效果。语音测评和人机对话技术结合语义技术应用到普通话、古诗词及外语教学中，能够迅速纠正发音韵律及语法错误，并且逐渐被应用到考试场景中。

  在智能医疗方面，AI语音技术帮助医院和医疗机构提高了医疗服务的质量。新冠疫情、经济稳步的增长放缓、竞争加剧等多重挑战下，企业加速应用AI进行智能化建设，但仍面临诸多挑战。之前很多医院初期的随访工作是通过电话随访，人工坐席外呼工作量大，导致随访工作流于形式，随访流程繁杂，医生参与率低。而语音对话机器人的出现，很适合解决医疗市场的长期低效率问题，在减少相关成本、减少医护人员时间负担的同时，能为患者带来不一样的体验提升。过去，传统的随访都要医护人员挨个拨打病人的电话询问患者的术后状况，并做记录。比如，医院日间手术平均每天出院病人在120人次以上，而每位病人一般在术后24-48小时要进行一次随访，就从另一方面代表着医务人员每天要花9-12个小时用于电话随访，这给医院带来了巨大的随访工作量，而AI语音随访能做到每天无间断、全覆盖随访，一天内可完成400-1000人次的随访工作，极大的提高了随访的工作量。

  GaussMind语音识别基于自研原心引擎语音语义融合方案，打通业务领域数据，实现业务定制化的效果体验，自然场景识别率超过95%，个性化词汇识别超过97%，同时为语义模块提供丰富的识别结果输出，使语义识别率提升5个点以上。

  人工智能的主要应用场景有很多，这边为大家列举2个实际应用，一起带大家探索一下！

  5G是第五代移动通信技术的简称，具有高速率、低时延、大连接的特点。5G是当代最新型移动通信网络，不仅解决了通信问题，还为用户更好的提供VR、AR、3D视频等沉浸式业务体验，更满足了移动医疗、智能家居、工业生产等物联网应用需求。随着5G的慢慢的提升，它将渗透到人类社会的各行各业，成为支撑社会经济数字化、智能化转型的关键。

  AI同样是元宇宙技术体系中的关键一环。AI指人制造出来的机器所表现出的智能，通常由计算机设备来呈现。在元宇宙中，虚拟数字人、数字孪生、智能化生产等多个领域不能离开AI的支持。

  在大数据时代，如何将数据收集、分析、提炼，用于改善社会生活，是AI的基础。元宇宙作为人类社会未来发展的方向之一，5G的出现很大程度地加快了它发展的进程。5G与AI的结合，是未来智能互联的基础，二者是打造智能网络的两种核心技术。

  例如，5G与AI结合应用的光场捕捉，在沉浸式娱乐体验上有着非常明显的优势。比如，不擅长赛车的用户想要体验赛车冠军的速度，可以戴上XR眼镜，在使用5G超高速传输和AI技术之后，就能体验赛车上纵横驰骋的快感。这样的沉浸式体验，为很多行业提供了新的商机。

  除此之外，在城市视频监控领域，“5G+AI”也将大有作为。智慧城市是未来元宇宙城市建设的一个重要发展趋势。未来“5G+AI”在城市视频监控领域的应用，将打通不同城市管理部门之间的数据壁垒，高效助力元宇宙智慧城市建设。AI的深度学习能力可以将传统监控流程的事后复核转变成事前预警，5G降低时延，使监控画面更高清，二者共同助力城市指挥中心平台做出更及时、更准确的决策。“5G+AI将为元宇宙智慧城市建设添砖加瓦。

  在未来，5G与AI的结合将在智能网络领域创造许多新岗位，提供众多新商机。元宇宙赋能千行百业，5G+AI大大拓宽了众领域智慧连接的需求，这既是元宇宙带来的机遇，又是新时代的挑战。

  在许多科幻题材的影视作品中，经常会出现机器人家教的身影。他们学识渊博，富有耐心，会语重心长地为学生讲解知识点，指导学生的作业和习题，甚至会在学生快走神时突然说个笑话，活跃气氛。人们或许认为这个场景只能在影视作品中出现，但事实上，这个场景已不再是天马行空。目前，已经有很多聊天机器人通过了图灵测试（测试机器人是否拥有人类智能），而虚拟教师这个概念在业界也颇受关注。

  教育领域很早就提出，经验比较丰富的老师一对一个性化辅导学生是最好的教育方式，但这种模式成本过高，很难大规模推广。优秀老师数量有限，很难为每一个学生提供一对一指导，而且不是所有家庭都能负担得起一对一辅导的费用，这也不利于实现教育公平。

  而虚拟教师的出现正好能解决这个问题，可以为成千上万名学生提供个性化辅导，还能积累学生学习的数据，帮助改进教学内容。

  以虚拟教师 Watson Tutor 为例，来看一下虚拟教师都有哪些特色。

  Watson Tutor是由IBM和教育学习管理机关 Pearson联手打造的，可以随时随地为学生提供帮助与建议，为老师提供数据分析，例如，学生对知识点的掌握情况、疑难点及长短板等，方便老师改进课程。

  Watson Tutor因为私密和方便的特点，能解决一些学生因为不好意思而未能向老师寻求帮助的问题。它能代替老师向学生提供24小时全天候指导，即使在深夜也可以解答学生的问题。

  Watson Tutor 主要有三个功能，即诊断、答疑、测试。诊断功能：Watson Tutor 根据学生的回复，以提示、反馈、解释、确认等方式引导学生完成学习；答疑功能：Watson Tutor 通过检索模型，搜索相关延展资料，帮助学生掌握新知识与旧知识之间的关联；测试环节：Watson Tutor 通过向学生提问来评估学生对知识的理解程度。

  Watson Tutor 通过自然语言处理技术来解释学生的问题并做出反馈。在对话策略设计上，每组对话都有一个主要的学习目标。每个目标由主体问题和几个有关问题组成，主体问题包括多个提示。学生要先明确学习目标中的主体问题，待学生回答后，Watson Tutor 会跟答案进行比对，并做出相应反应。如果学生部分答对，Watson Tutor 会给出一些提示，引导学生思考正确答案；如果学生答错，Watson Tutor 会让学生学习更低一级的学习目标；学生在更低一级学习目标任务中表现良好，才可以返回到之前的学习目标。

  在整个学习过程中，Watson Tutor 通过对学生情况做动态调整，来帮助学生更顺利地掌握知识。一般，一组对话需要学生和Watson Tutor 对线轮。如果学生情况不佳，也可能上升至30~40轮。

  虚拟教师除了能传授知识、辅助学习，还能引发学生思考，这些软技能让学生感受到更多的支持与关怀，从而更愿意表达，更能接受虚拟老师的批评指正。随着教育领域对因材施教的愈发重视，虚拟教师的应用将成为未来一大趋势。在未来，也许每一个学生都会有一位虚拟的私人家教，帮他们做专属的学习规划。

  AI技术的发展，能够说是越来越方便大家的生活，科技就是为人类进步而服务，AI的存在慢慢的变成了我们众人生活中不可或缺的一部分！

  人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，它通过计算机程序来实现各种智能任务，例如视觉感知、语音识别、自然语言处理、推理决策等。随着科学技术的持续不断的发展，AI已经在所有的领域得到普遍应用，并且正在引领着新时代的发展潮流。

  人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时美国的两位学者John McCarthy和Marvin Minsky提出了“人工智能”这一概念。随着计算机技术和算法的持续不断的发展，人工智能也慢慢的变成为了重要的研究方向。在过去几十年里，人工智能取得了很多重大的突破和进展，例如图像识别、语音识别、机器翻译、无人驾驶等。

  人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗质量和效率。例如，利用人工智能技术能对医学影像数据来进行分析和诊断，帮助医生更加准确地判断病情。此外，人工智能还可以用于药物研发、患者管理等方面。

  人工智能可以用于风险评估、投资决策等方面，提高金融行业的效率和智能化程度。例如，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，实现对市场走势的快速预测和分析。此外，人工智能还可以应用于反欺诈、交易监管、客户服务等方面。

  人工智能可以应用于智能教育和学习辅助。例如，在线教育平台可以利用人工智能技术对学生的学习情况进行监控和分析，为学生提供个性化的学习建议。此外，人工智能还可以用于知识图谱构建、智能作业批改等方面。

  人工智能可以应用于智能营销和客户服务。例如，商家可以利用人工智能技术对客户的购买历史和行为做多元化的分析，为客户提供个性化的推荐和服务。此外，人工智能还能够适用于库存管理、商品检索等方面。

  人工智能可以应用于智能制造和质量管理。例如，利用人工智能技术可以实现智能生产线和自动化控制，提高生产效率和产品质量。此外，人工智能还能够适用于缺陷检测、工艺优化等方面。

  除了以上几个领域，人工智能还可以应用于很多其他领域，例如交通运输、能源、环保、安防等。例如，在交通领域，AI可以应用于自动驾驶、交通管理等方面，提高交通运输的安全性和效率；在能源领域，人工智能可以应用于能源管理、节能降耗等方面；在环保领域，人工智能可以应用于污染治理、环境监测等方面；在安防领域，人工智能可以应用于视频监控、安全检查等方面。

  随着设备的普及和数据的增加，现代社会已经进入了一个多模态的时代，即数据不再是单一的文字或数字，而是包含了图像、语音、视频等多种形式。为了更好地处理这些复杂、不规则的数据，人工智能需要引入多模态融合技术，将各种数据结合起来，实现更精准的分析和预测。

  目前，大多数人工智能算法都是基于人类先验知识设计的，这种方法在某些场景下效果很好，但在很多场景下却显得力不从心。未来，人工智能需要采用一种新的自底向上的学习方法，即从数据中自动提取特征和规律，并利用这些规律来解决实际问题。

  强化学习是一种基于奖励和惩罚的学习方法，它可以让计算机通过不断试错来学习最优的行为策略。未来，强化学习将会成为人工智能发展的重要方向，在游戏、机器人、自动驾驶等领域得到广泛应用。

  深度学习模型通常被认为是一种“黑盒”模型，即虽然它们在很多任务上表现出了非常好的性能，但我们并不能理解它们是如何达到这个结果的。未来，人工智能需要提高深度学习模型的可解释性，让计算机输出的结果更加易于理解和解释。

  人工智能需要大量的数据来进行训练和学习，但同时也带来了巨大的数据隐私问题。例如，当我们利用人工智能技术对医疗影像进行分析时，可能会涉及到患者的隐私信息。因此，人工智能需要建立良好的数据保护机制，确保数据的安全和隐私。

  人工智能算法在处理复杂的数据时，可能会出现误判问题，这可能会对人类带来严重的后果。例如，在自动驾驶汽车中，如果算法误认为前方有障碍物，就可能会导致事故的发生。因此，人工智能需要建立更加稳定和可靠的算法，避免误判问题的发生。

  人工智能技术的应用也带来了很多伦理与道德问题，例如是否应该让计算机做出决策、是否应该利用人工智能进行武器研发等。因此，人工智能需要建立更为完善的伦理与法律框架，确保人工智能的应用符合社会和道德准则。

  人工智能的发展也带来了就业岗位的淘汰和变化。例如，在制造业领域，随着自动化和智能化程度的提高，许多传统的劳动岗位将会被替代。因此，人工智能需要引入更多的社会政策和措施，确保人工智能的发展不会对就业市场造成过大冲击。

  学习新的技能可以帮助你适应市场变化和未来发展趋势。通过不断提高自己的技能水平，你可以更好地适应新的工作机会和职业需求。例如，你可以学习与人工智能相关的技术，例如数据分析、机器学习等，这将有助于你更好地理解和运用人工智能技术。

  如果你认为自己的工作已经面临被人工智能取代的风险，那么你可以开始寻找新的机会。例如，你可以了解其他行业的就业机会，或者寻找自己感兴趣的新领域。另外，你也可以考虑创业或者自由职业，实现自我价值的最大化。

  除了学习新技能之外，还能够最终靠增强自己的专业能力来提高自己的竞争力。例如，你可以通过扩展自己的社交网络、参加行业活动和会议等方式来与同行交流，了解行业动态和前沿技术，从而增强自己的专业知识和影响力。

  虽然人工智能可以完成一些重复性、机械化、高度标准化的工作，但是在很多领域中，人类仍然具有独特的优势。例如，在创造性、想象力、决策能力、情感交流等方面，人类仍然具有无可替代的优势。因此，你可以通过发挥自己的人类优势来提高自己的竞争力，实现自我价值的最大化。

  总之，担心自己的工作被人工智能取代是很正常的，但你不应该沮丧或害怕。相反，你应该积极地寻找新的机会，学习新的技能，增强自己的专业能力，并发挥自己的人类优势，实现自我价值的最大化。

  作为当今世界最具前沿性和生命力的技术之一，人工智能正在影响着我们的生活方方面面。虽然人工智能技术还存在着很多挑战与风险，但它所带来的潜力和机遇同样是巨大的。未来，随着技术的不断突破和应用场景的拓展，人工智能将会在各个领域得到更加广泛的应用，推动着社会的进步和发展。

  近年来，人工智能暂露头角的领域越来越多，我们按行业来拉一下单子，篇幅有限，每一个行业的应用场景先仅仅详细介绍一个，挂一漏万，也感谢补充：一、医疗行业：应用项目诸如：新冠肺炎的X光片识别，肿瘤靶区的CT影像识别，显微镜图像中人工授精囊胚结构识别……这里说一下“肿瘤靶区的CT影像识别”的应用背景：放疗前，医生需要勾画出肿瘤和正常组织的范围，这一步骤的密切质量关系到放疗质量。目前的方案一般都是由医生手工勾画，勾画标准比较随意，不同的医生之间勾画的结果差异较大，为最后的结果增加了很多不确定性。应用深度学习算法对 CT/MRI 双模态影像进行处理，很好的解决了目前的问题，精度能达到医生勾画水平。

  二、农业：应用项目诸如：草莓自动收获目标采摘点定位，玉米雄穗开颖率智能检测，联合收获机自动驾驶，土壤肥力快速原位检测及变量施肥……这里说一下“草莓自动收获目标采摘点定位”的应用背景：采摘收获是草莓生产各个环节中人工劳动强度最大，人工劳动时最长，生产成本最高的环节，用机器人代替人工势在必行。但草莓果实娇嫩易损，所以果萼片上方5mm左右的果柄位置是最佳采摘点；由于草莓长出来后常有生熟共存、果实堆叠、叶子遮挡……在不同的光照和天气条件下，从复杂自然环境中准确识别需采摘的草莓并精确定位目标果柄，是一项关键技术。目前，利用组合深度神经网络和多传感器融合技术，已能初步实现这一功能，整个草莓采摘机器人实现了96%以上的无损采摘成功率，采摘速度也可达到4s/颗，并有望在年内再一度大幅度提升。

  三、交通行业：应用项目诸如：导航路径规划，车牌识别，道面缺陷检验测试，车辆行为识别……这里说一下“车辆行为识别”的应用背景：物流领域经常需要：确认车辆身份、监控看车辆是否有异常停靠、看看车辆是不是进入或者离开了作业区域、确认车辆是正在装、卸，还是在验货……传统监控方式下，实施现场平铺式监控设备列表，监控位置不直观。设备运转较为传统，需高频次人工巡检。利用AI算法可以提升监控系统处理异常时间的效率，减少人工操作带来的误差、为精细化管理提供技术支撑。

  四、互联网行业：应用项目诸如：内容智能审核（鉴黄、鉴暴、鉴重……），楼宇智能节能，智能检索，广告推荐……关于“广告推荐”的应用案例是：打开你的淘宝App，观察一下第一屏能看到的广告，看看是不是最近你搜索过的？这就是应用案例了五，金融行业：应用项目诸如：智能风控，智能反洗钱，财报解析……这里说一下“反洗钱”的应用背景：众多金融机构和公司都会选择使用反洗钱系统来量化和把控金融交易中的洗钱风险。为了保障用户交易资产依法合规，银行资管系统需将用户的开户资料全部录入反洗钱系统中进行审核和风控。但用户大多以图片、PDF、扫描文件等不可直接复制的方式上传信息（如身份证、营业执照、开户申请书、企业征信报告），人工录入只能靠逐字键入，不仅过程繁琐、极易出错，为了确保信息的准确性某银行资管还不得不设二次核验专岗。为了解决这一难题，提高用户信息录入效率，减少人工操作产生的错误，银行资管引入智能化用户信息录入系统来简化流程、降低信息录入及核验的人工成本。AI系统能专门针对用户信息录入，提供智能导航和自动录入功能，并进行文档分析。

  六，工业：应用项目诸如：机加工工件瑕疵检测，冶金工艺参数智能计算，液晶屏缺陷检验测试，电池高精度质检……这里说一下“电池高精度质检”的应用背景：在新能源车动力电池生产环节中，金属焊接产生的颗粒是否掉在表面、有没有漏涂、焊接工艺是否一致等，是每个工序之后必需检测的细节。动力电池的质量极为关键，如果出现瑕疵，如果在终端市场上无另外的系统模块设计辅助，会导致重大财产安全问题。宁德时采用基于YOLO和ResNet主干的模型，利用计算机视觉技术升级了监测方法，整体产品检测相较于原本的传统检测算法过杀率降低了 66.7%，缺陷漏检率小于1DPPB，也大幅度的降低了产线研发成本。七、能源电力行业：应用项目诸如：高压输电线路上无人机视觉巡检，端子排接线检测……这里说一下“端子排接线检测”的应用背景：接线柜的传统检查方法主要是依靠人眼目检或者人工手持扫描设备扫描检测。这两种检查方式不能离开人员作业，消耗大量人力资源，无法适应自动化生产的要求。人眼目检不仅效率低，而且随着人眼的作业疲劳，检测准确性大幅度的降低。人工手持设备扫描效率低、误检、漏检率高。传统的 OCR 识别技术（不基于AI）并不能完成在非平面上字符的准确识别，而利用基于深度学习的OCR 技术，可以大幅度提高识别的稳定性和各种光影条件下的适应性。

  八、公共服务：应用项目诸如：人脸检测，地铁站口罩佩戴检测，虚拟传感器建模，垃圾分类自动化，这里说一下“虚拟传感器建模”的应用背景：动车我们都敢乘坐，是因为我们大家都知道它“安全”，但你想想，这么复杂并且高速的一个家伙，工程师们是怎么“敢”让第一批人去乘坐的？是用的虚拟仿真技术先模拟好了，按严格的规程确保“模拟结果”的安全能确保“真实情况下”的安全，这就要求对足够“复杂”和“真实”的参数极其关系进行“建模”，一般都方法很难达到这种复杂程度的。而AI就能够深度挖掘电流、电压信号与振动信号间的内在关系，借助深度学习算法自主提取特征，以电流电压数据模拟机械设备振动状态，从而结合已有故障诊断算法实现列车设备及子系统的实时状态监测功能。

  九，林业森林巡检（资源分析、火情……）主要是基于深度卷积神经网络的图像处理，直接上图：

  十，更多还有更多的“尖端”人工智能，虽然其中很大一部分只是在试验室阶段（有些已经商业化应用），但在我们心中已经有一席之地了，它们是：下棋赢了我们的AlphoGo，预测蛋白质结构的表现惊人的AlphoFold，被传闻“成了精”的LaMAD，能够干600多件事情的Gato，AI绘画艺术家Dall-E，……详情可参考我的另一篇文章：《那些「最顶尖」的人工智能（AI）》