人工智能应用领域(人工智能有哪些应用领域)

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导读:人工智能已经逐渐走进我们的生活，并被应用到各个领域。它不仅给很多行业带来了巨大的经济效益，也给我们的生活带来了很多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。

作者:王建宗何李

来源:华章科技

01 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，又称轮式移动机器人，主要依靠车内带有计算机系统的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶涉及的技术包括很多方面，比如计算机视觉、自动控制技术等等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始从事无人驾驶汽车的研究，我国也从80年代开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为斯坦利的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度在美国莫哈韦沙漠的野外地形赛道上奔跑，耗时6小时53分58秒，完成了约282km的行驶里程。

斯坦利是大众途锐的改款，由大众技术研究部门、奥迪股份公司电子研究实验室和斯坦福大学合作完成。它的外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等设备感知周围环境，内部装有自动驾驶控制系统，完成指挥、导航、刹车、加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学研发了无人驾驶汽车Boss。Boss可以按照交通规则安全的行驶通过附近有空军事基地的街道，并且可以避开其他车辆和行人。

近年来，随着人工智能的兴起，无人驾驶成为热门话题，国内外许多公司都投入到了自动驾驶和无人驾驶的研究中。比如谷歌的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google无人驾驶汽车，百度也启动了“百度无人驾驶汽车”的研发计划。其自主研发的无人驾驶汽车Apollo也出现在2018年央视春晚上。

但最近两年发现，无人驾驶的复杂程度远远超过了几年前的预期，距离商业化还有很长的路要走。

02 人脸识别

人脸识别又称人像识别、面部识别，是基于人的面部特征信息的生物识别技术。人脸识别涉及计算机视觉、图像处理等技术。

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，80年代人脸识别技术水平不断提高。90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已经广泛应用于金融、司法、公安、边检、航空航天、电力、教育、医疗等多个领域。

关于人脸识别技术的应用，有一个有趣的案例:张学友因为在他的演唱会上多次使用人脸识别技术抓捕逃犯而被冠以“逃犯克星”的名号。

2018年4月7日，南昌演唱会结束后，看台上的一名粉丝张学友被警方带离现场。其实他是逃犯，保安通过人像识别系统把他锁在看台上；

2018年5月20日，在张学友嘉兴的一场演唱会上，犯罪嫌疑人于在通过安检门时被人脸识别系统识别为逃犯，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可度的提高，它将被应用在更多的领域，给人们的生活带来更多的改变。

03 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是通过计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程。机器翻译使用的技术主要是神经机器翻译(NMT)，在很多语言上已经超过了人类。

随着经济全球化的加速和互联网的快速发展，机器翻译技术在促进政治、经济和文化交流方面的价值日益凸显，也给人们的生活带来了诸多便利。比如我们在阅读英文文献的时候，可以通过有道翻译、谷歌翻译等网站轻松将英文转换成中文，省去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

04 声纹识别

生物识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前应用比较广泛的是声纹识别。声纹识别是一种生物特征认证技术，也称为说话人识别，包括说话人识别和说话人确认。

声纹识别的工作过程是系统采集说话人的声纹信息并录入数据库。当说话人再次说话时，系统会采集这个声纹信息，并自动与数据库中已有的声纹信息进行比对，从而识别说话人的身份。

与传统的身份识别方式(如钥匙、证书)相比，声纹识别具有防遗忘和远程认证的特点。在现有的算法优化和随机密码的技术手段下，声纹还能有效防止录音合成，因此安全性高，响应快，识别准确。

同时，与人脸识别、虹膜识别等生物识别技术相比，声纹识别技术具有通过电话渠道和网络渠道采集用户声纹特征的特点，因此在远程身份确认方面具有很大优势。

目前声纹识别技术的很多应用案例，如声纹内核、声纹锁、黑名单声纹数据库等，可以广泛应用于金融、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用机器模拟人类行为的人工智能实体。可以实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理和语音响应能力。

当用户访问一个网站，发出对话，智能客服机器人会根据系统获取的访问者地址、IP、访问路径，快速分析用户意图，回复用户真实需求。同时，智能客服机器人拥有庞大的行业背景知识库，可以对用户咨询的标准问题进行标准回复，提高回复的准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务和营销场景，为客户提供解决问题和决策的依据。同时，智能客服机器人在接听过程中可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此接听语音会越来越准确。

随着智能客服机器人的垂直发展，已经能够深度解决很多企业细分场景中的问题。比如电商面临的售前咨询问题，对于大多数电商来说，用户咨询的售前问题一般集中在价格、优惠、货源等话题上。传统的人工客服每天都会回答这类重复的问题，导致无法及时为有更复杂问题的客户提供服务。

智能客服机器人可以回答用户各种简单重复的问题，还可以为用户提供全天候的咨询和解决问题的服务。它的广泛应用也大大降低了企业人工客服的成本。

06 智能外呼机器人

智能出站机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用。它可以自动发起外呼，以语音合成的自然语音形式主动向用户介绍产品。

在外呼过程中，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户的意图，然后使用有针对性的语音与用户进行多轮互动对话。最后，它对用户的目标进行分类，并自动记录每一次通话的关键点，以成功完成呼出。

2018年初以来，智能出站机器人呈现井喷式上升状态。它可以在交互过程中无情绪波动地自动完成响应、分类、记录和跟踪，帮助企业完成一些繁琐、重复、耗时的操作，从而解放劳动力，减少大量人力成本和重复性劳动，让员工专注于目标客户，从而创造更高的商业价值。当然，智能出站机器人也带来了另一面，那就是会对用户造成频繁的打扰。

为了维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务器的健康发展，2020年8月31日，工信部发布了《通信短信息和语音呼叫业务管理规定(征求意见稿)》，这意味着未来的外呼业务，无论是人工还是人工智能，都需要进行许可和监管，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应用和载体。随着智能音箱的快速发展，也被视为智能家居的未来入口。智能音箱本质上是一种具有语音交互能力，能够完成对话的机器。通过与它的直接对话，家庭消费者可以完成自助歌曲、控制家庭设备、唤起生活服务。

支持智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换为文本的自动语音识别(ASR)技术，分析单词的词性、句法和语义的自然语言处理(NLP)技术，以及将单词转换为自然语音流的文本到语音(TTS)技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱以更加自然的语音交互方式，逐渐在家庭场景中创造了更多的应用。

08 个性化推荐

个性化推荐是基于聚类和协同过滤技术的人工智能应用。它基于海量数据挖掘，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动为用户提供与需求和兴趣相匹配的信息，如产品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐不仅可以帮助用户快速定位自己需要的产品，削弱用户的被动消费意识，增强用户的兴趣和留存，还可以帮助商家快速引流，找准用户群体和定位，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，它会综合考虑用户的浏览信息、用户的基本信息及其对物品或内容的偏好等诸多因素，并依托推荐引擎算法对指标进行分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，通过协同过滤算法实现精准的个性化推荐。

09 医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医学领域的典型应用。它的处理对象是各种成像机制产生的医学图像，如核磁共振成像、超声成像等，在临床医学中应用广泛。

传统的医学影像诊断主要是通过观察二维切片来发现病变，往往依赖于医生的经验。利用计算机图像处理技术，可以对医学图像进行分割、特征提取、定量分析和比较，从而识别和标记病灶，在肿瘤放疗过程中自动勾画图像的靶区，在手术过程中重建三维图像。

这种应用可以辅助医生对患病身体和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。此外，医学图像处理在医学教学、手术规划、手术模拟、各种医学研究和医学二维图像重建中也起着重要的辅助作用。

10 图像搜索

近年来，图像搜索是一种用户需求日益增加的信息检索应用。可以分为两种:基于文本的搜索和基于内容的搜索。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等元素。基于深度学习的图像搜索还考虑了人脸、姿态、地理位置、人物等语义特征，对海量数据进行多维度分析匹配。

该技术的应用和发展，不仅是为了满足当前用户通过图片匹配搜索找到相同或相似对象的需求，也是为了通过分析用户的需求和行为，如搜索相同物品、比较相似对象等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加有所侧重。

作者简介:王建宗，博士，某大型金融集团某科技公司高级人工智能总监、高级工程师，中国计算机联合会大数据专家委员会委员、高级委员，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。

何迅，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机联合会会员，中国计算机联合会青年计算机科技论坛(YOCSEF深圳)成员。拥有丰富的金融智能经验，主要研究金融智能系统的框架构建、算法研究和模型融合技术，致力于推动金融智能的应用和价值创造。

李某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机联合会会员，长期致力于金融智能的产品化，负责技术服务产品的生态建设和执行。

本文摘自《金融智能:AI如何赋能银行、保险、证券行业》，经出版社授权发布。

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