現現在，咱們能夠看到「AI+傳統行業」，覆蓋了醫療、金融、教育、文娛、零售、物流、政務、安防等諸多垂直領域。git
人工智能行業應用（來源：前瞻產業研究院整理）算法
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AI技術已經開始影響到咱們生活的方方面面。AI技術目前分爲四個大類：天然語言處理（NLP技術）、計算機視覺（CV技術）、智能語音技術（Speech）、智能推薦技術。工具
- 典型案例
計算機視覺技術（CV）應用舉例
想象一下人類視覺所容許的一切，你就能夠開始實現幾乎無窮無盡的計算機視覺應用。學習
- 自主車輛
自動駕駛汽車須要計算機視覺。特斯拉(Tesla)、寶馬(BMW)、沃爾沃(Volvo)和奧迪(Audi)等汽車製造商使用多個攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波傳感器從環境中獲取圖像，這樣他們的自動駕駛汽車就能探測目標、車道標記、標誌和交通訊號，從而安全駕駛。人工智能
- 谷歌翻譯軟件
你所須要作的就是把手機攝像頭對準這些單詞，讓谷歌翻譯應用程序幾乎馬上告訴你它在你喜歡的語言中的意思。經過光學字符識別來查看圖像和加強現實來疊加一個精確的翻譯，這是一個使用計算機視覺的方便工具。spa
- 面部識別
中國在使用人臉識別技術方面無疑處於領先地位，他們將其用於警察工做、支付識別、機場安檢，以及其餘許多應用。.net
北京天壇公園分發廁紙、防止廁紙被盜翻譯
- 醫療保健
因爲90％的醫療數據都是基於圖像的，所以醫學中的計算機視覺有不少用途。從啓用新的醫療診斷方法到分析X射線，乳房X光檢查和其餘掃描，以及監測患者以更早發現問題並協助手術。
- 實時運動跟蹤
足球和冰球在電視體育節目中的跟蹤已經很常見了一段時間，但計算機視覺還有助於比賽和策略分析、球員表現和評級，以及跟蹤體育節目中品牌贊助的可見性。
經過訓練人工智能從聲音傳感器陣列中篩選信號，系統能夠學會分析你的動做——站立、坐着、跌倒、行走
- 農業
約翰迪爾(John Deere)在2019年國際消費電子展(CES 2019)上展現了一種半自動聯合收割機，它利用人工智能和計算機視覺來分析收穫時的糧食品質，並找出穿過做物的最佳路徑。
計算機視覺識別雜草有望將所需除草劑的數量減小90%
- 製造業
計算機視覺實現預測性維護，在設備故障致使昂貴的停機以前，用計算機視覺對設備進行監控，以便進行干預。對包裝和產品質量進行監控，並經過計算機視覺減小不合格品。
智能維護持續改善設備運維績效。
天然語言處理技術（NLP)應用舉例
下面作一些比較簡單的舉例：
- 詞法分析（分詞、詞性、實體）：
應用：優酷、YunOS、螞蟻金服、推薦算法、資訊搜索等
- 句法分析：
新聞領域、商品評價、商品標題、搜索Query
應用：資訊搜索、評價情感分析
- 情感分析（情感對象、情感屬性、情感屬性關聯）：
應用：商品評價、商品問答、品牌輿情、互聯網輿情
- 句子生成（句子可控改寫、句子壓縮）：
應用：商品標題壓縮，資訊標題改寫，PUSH消息改寫
- 句子類似度（淺層類似度、語義類似度）：
應用：問你們類似問題、商品重發檢測、影視做品類似等
- 文本分類/聚類（垃圾防控、信息聚合）：
應用：商品類目預測、問答意圖分析、文本垃圾過濾、輿情聚類、名片OCR後語義識別等
- 文本表示（詞向量、句子向量、篇章向量、Seq2Seq）：
Word2Vec、LSTM、DSSM、Seq2Seq爲基礎進行深刻研究
- 知識庫
數據規模：電商同義詞，通用同義詞，電商上下位，通用上下位，領域詞庫（電商詞、娛樂領域詞、通用實體詞），情感詞庫
應用：語義歸1、語義擴展、Query理解、意圖理解、情感分析
- 語料庫
–分詞、詞性標註數據，依存句法標註數據
智能語音技術應用舉例
智能語音主要應用於衣食住行等生活場景，包括智能家居、智能可穿戴設備、智能車載、智能手機等。其中最熱門的的應用要屬車載語音助理。
智能語音識別控制技術在家居、家電方面的發展機會也很是普遍。語音交互技術正在向家電市場快速滲透，愈來愈多的家電設備配置語音控制方案。
- 如何讓企業業務結合AI技術
醫學領域中，衛生智能服務機器人、智能病毒檢測、CT影像智能分析系統、AI測溫系統、智能配送機器人等人工智能技術及產品，在醫院、交通樞紐、社區等人流密集地區發揮了積極的做用，引發業界普遍關注。
火車站裏的紅外熱像儀測體溫
愈來愈多的傳統企業技術部門，開始了將AI深度學習應用於業務變革的探索。但受限於深度學習的跨學科學習門檻，較爲複雜和不斷更新的前沿知識，以及對工業級生產經驗的高要求，傳統企業如何能創建一支深度學習「正規軍」，真正掌握深度學習的應用能力，學以至用，在更短的時間內產生業務突破呢？
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