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人工智能方向-AI学习.docx
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一、人工智能应用总览:
人工智能作为驱动全球产业数字化转型的核心技术,被广泛应用在金融、安防、制造、交通、
医疗、教育、零售等多个领域。
按照 IT 基础设施、技术渗透率和全球市场规模三大维度对人工智能技术的底层基础以及应
用成熟度进行分析。
所以综合来看,人工智能在 【金融】、【安防】和【零售】领域技术融合程度高,【医疗】、
【制造】领域未来发展空间较大。
伴随技术的快速发展,未来人工智能在多个领域也会呈现 技术渗透程度不断加深的趋势。
人工智能 不是只有算法这一种出路
「Peng:就是自媒体,游戏,这类互联网行业,」
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传统的游戏仅仅是一种娱乐方式,但结合了 AI 领域,用户可以在游戏中得到更多的想象空
间,将想象力发挥到极致。而加入了人工智能的游戏也可以更加智能化、更具有挑战性
⭕1. 人工智能应用领域:安防
伴随人工智能、5G 通信、物联网等新兴技术的快速发展,安防产业正从传统的视频监控向
智能安防方向转变,并逐步渗透到千行百业
其实事实就可以证明出来 最开始的 2G -3G- 4G 到现在的 5G
从产业构成来看,AI+安防产业涵盖前端感知层(智能摄像机、传感设备等)、网络层(5G
传输网络等)、后端服务平台层(智能计算设备、存储设备等),其中 AI 相关算法(人脸识
别、机器学习等)主要涉及前端摄像机等感知设备以及后端智能服务器相关领域。
未来,拥有 AI 芯片和算法的智能摄像机将得到广泛应用,从原有的后端决策转移到前端/边
缘端决策,减少后端数据处理压力,降低网络带宽时延,进一步提升安防场景决策的时效性
和准确性,由此带动全球智能安防产业规模不断扩大。
⭕2.人工智能应用领域:金融
人工智能技术成为继互联网技术之后变革金融行业的全新力量,以其在机器学习、语音处理、
图像识别、文字提取等方面的强大能力,逐渐渗透金融业务全价值链,从而不断拓展金融服
务的广度和深度,大幅提高金融行业的经营效率。
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具体来看,人工智能与金融行业的融合体现在产品创新、精准营销、智慧运营、风险控制等
方面,在智能投研、智能投顾、智能客服、智能营销、智能运营、智能合规、智能理赔、智
能身份识别、智能风控等细分领域全面赋能金融业创新发展。
⭕3.人工智能应用领域:医疗
人工智能技术在医疗影像、药物研发等细分领域实现广泛应用,应用程度逐步加深。
当前,机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术在医疗多个领域实现应
用。
【医疗影像方面】利用计算机视觉、深度学习技术实现了心血管、肺结节、眼底等多种疾病
影像筛查。
【在医疗机器人方面】产品主要以康复机器人和手术机器人为核心,但机器人智能化水平和
应用程度仍需提升。
⭕4.人工智能应用领域:交通
人工智能技术在交通领域的应用主要涵盖智能车辆以及智能交通管理平台等领域。
典型的智能驾驶系统主要由环境感知、决策规划和控制执行三部分构成,其中决策规划主要
被 AI 算法和 AI 芯片所主导,结合环境感知所获取的数据信息,实现车辆轨迹预测和行驶路
线规划。
智能交通管理平台的核心为数字管理平台,其包含地图、数据、AI 算法、控制、视觉、计
算六大能力,为城市交通、交通枢纽、高速运输等各场景赋能。
此外,感知设备、边缘计算等路侧、边缘侧基础设施也为智慧交通的实现提供持续动力。
这部分就包含了现在有的一些自动驾驶算法工程师岗位,
⭕5.人工智能应用领域:制造
全球新冠疫情的蔓延导致供应链断裂、劳动力短缺等问题出现,一定程度上制约了全球制造
企业的正常运营人工智能在制造业中的应用能够有效抵御相关风险,推动制造业走向【数字
化、智能化】的道路。
借助 AI 技术,制造业在对海量工业数据的深度集成和分析的基础上,实现柔性化、自动化
和网络化生产,大幅提高制造业生产效率。
制造领域和 AI 的交叉结合后续的发展只会越来越密切,应用落地方向和产业也会越来越多。
⭕6.人工智能应用领域:零售
人工智能促进零售企业降本增效、提升消费者购物体验。计算机视觉、自然语言处理等 AI
技术在零售场景中的落地应用,为零售行业的参与主体、不同业务环节赋能,进而实现对零
售行业的整体升级和改造。
未来,以大型零售企业为主导的人工智能技术中台(通用化 AI 智能服务综合设施)建设将
成为“人工智能+零售”的主流技术趋势。此外,人工智能技术也将逐渐覆盖零售的全产业
链条和线上线下多零售业态。
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六师闯哥
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