人工智能领域中的应用有哪些_人工智能都在哪些领域有所应用

随着社会的发展，人工智能逐渐进入并融入我们的生活，并在各个行业得到应用。AI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。现在人工智能应用在哪些领域？今天就来看看吧。

一、无人驾驶汽车

相信大家都很熟悉。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有很多，比如计算机视觉、自动控制技术等，这些技术构成了无人驾驶的一套完整体系。

随着近年来人工智能的兴起，无人驾驶再次成为热门话题，国内外很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GoogleX实验室正在积极研发GoogleDriverlessCar，百度也启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo也曾亮相央视春晚。

但是，由于人们发现无人驾驶的复杂程度远远超出了几年前的预期，无人驾驶真正商业化还有很长的路要走。

二、人脸识别

这项技术已经进入大多数人的家庭。人脸识别又称人像识别、面部识别，是一种基于人类面部特征信息的生物识别技术。目前人脸识别涉及的技术主要有计算机视觉和图像处理。

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。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，给人们的生活习惯带来更多的改变。

三、机器翻译

实际上，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neuralmachinetransflation(NMT)。目前这项技术在很多语言上已经超过了人类。

四、声纹识别

事实上，生物识别技术有很多种。除了人脸识别，声纹识别目前应用广泛。声纹识别是一种生物特征认证技术，又称说话人识别，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，输入数据库。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和合成，因此安全性高、响应快、识别准确。

目前声纹识别技术已经有很多应用案例，如声纹核、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。比如支付宝、微信都是用这种技术登录账号的。

五、智能客服机器人

智能客服机器人在生活中越来越普遍。它是一种用机器来模拟人类行为的人工智能实体形态。它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。比如，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、折扣、货源渠道等话题上。如果在这个场景中使用智能客服机器人，可以减少人工客服每天都会回答的重复性问题，从而提高在更复杂的客户群体中提供服务的及时性。

智能客服机器人还可以为用户提供全天候的咨询、解答和解决问题的服务，它的广泛应用大大降低了企业人工客服的成本。

六、智能出站机器人

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，以语音合成的自然人声形式主动向用户介绍产品。

在外拨电话过程中，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，最后对用户的目标进行分类并自动记录每次通话的关键点，从而成功完成外拨电话。

七、智能音箱

相信大家对智能音箱都会比较熟悉，它属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的应用和载体。本质上，智能音箱是具有语音交互能力，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点歌，控制家庭设备，唤醒生活服务，很多人认为家里都有。

八、个性化推荐

个性化推荐也是生活中常见的应用，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。

个性化推荐系统已经广泛应用于各类网站和app中。本质上，它会综合考虑用户的浏览信息、用户的基本信息以及用户对物品或内容的偏好等诸多因素，基于推荐引擎算法对指标进行分类，对符合用户目标因素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。

九、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，其处理对象是临床医学中广泛使用的磁共振成像、超声成像等各种成像机制产生的医学图像。

要知道传统的医学影像诊断，病变主要是通过观察二维切片来发现的，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、表征、定量分析和比较，从而识别和标记病变，自动勾画出用于肿瘤放射治疗的图像靶区，并为手术重建三维图像。

十、图像搜索

要知道，在早期，我们无法搜索图片。要知道，图片搜索可以分为两种：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和纹理，因为当时的程序技术还不能支持图像内容的识别。随着人工智能的发展，在近年来用户需求越来越大的信息检索应用中，图像搜索技术也逐渐完善，基于人工智能深度学习的图像搜索。用户使用图像匹配搜索成功找到相同或相似对象的需求，例如搜索相同的段落和比较相似的对象。