AI 的应用场景有哪些？

发布时间:2024-09-06 21:06:35 · 责任编辑:字母汇 · 浏览量:110 次

AI 的应用场景十分广泛。在个人助理方面，有微软小冰、百度度秘、科大讯飞等，可在智能手机上实现语音助理、语音输入等功能，同时还有家庭管家和陪护机器人，如 Amazon Echo、Google Home 等。安防领域，商汤科技、格灵深瞳、神州云海等企业推出了智能监控、安保机器人等产品。自驾领域，Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等在智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用等方面积极探索。医疗健康领域，Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory 等致力于医疗健康的监测诊断、智能医疗设备的研发。电商零售领域，阿里、京东、亚马逊通过仓储物流、智能导购和客服提升用户体验。金融领域，蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho 等在智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管方面发挥作用。教育领域，学吧课堂、科大讯飞、云知声等提供智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等服务。

此外，2023 年麦肯锡发布的报告显示，生成式 AI 的应用已十分广泛，79% 的受访者表示在工作中或工作之外至少一次接触过生成式 AI 工具，22% 的受访者在工作中经常使用。有 1/3 的受访者表示其组织机构已经在至少一项业务职能中定期使用生成式 AI 工具，最常使用这些工具的业务职能包括营销和销售、产品研发以及客户运营。

2022 年六部门打造人工智能 4 大应用场景，包括围绕高端高效智能经济培育打造重大场景，如制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造等智能场景；围绕安全便捷智能社会建设打造重大场景，在城市管理、交通治理、医疗健康等领域持续挖掘人工智能应用场景机会；围绕高水平科研活动打造重大场景，在新药创制、基因研究等领域以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景；围绕国家重大活动和重大工程打造重大场景，在亚运会、全运会等重大活动中拓展人工智能应用场景。

AI 还在其他方面有诸多应用，如内容创建，可生成高质量的文章、博客文章等；客户服务聊天机器人；用于潜在客户生成的聊天机器人；虚拟写作助手等。在交通领域，2019 世界人工智能大会期间，在世博区域有国内首个融合多种无人驾驶技术的大规模无人驾驶体验场，国内外 20 多家无人驾驶企业展示最先进的技术和解决方案。同时，世博源商场实现了 “增强现实导航全覆盖”，还有智能餐厅、服装店等。在养老领域，智慧养老可通过智能管理系统实时反馈服务情况，降低照护风险，提高照护效率。在农业领域，可实现农机卫星导航自动驾驶作业、农业生产物联监测等智能场景。在金融领域，可进行信用预测和评估，智能运营聊天机器人应答客户部分疑问。在电子商务领域，推荐系统、欺诈识别、营销活动等方面发挥作用。在智慧城市领域，可通过控制交通信号灯等设施帮助监控交通流量。在自动驾驶场景，分为感知和决策两类主要场景，包括汽车定位、移动障碍物检测跟踪、路线规划等。在医疗场景，有疾病诊断预测、临床和患者护理等应用。在网络金融场景，可根据客户历史交易数据进行智能运营。在 AI 农业场景，包括作物管理、害虫和杂草处理等。在智慧城市场景，主要有公共设施控制等。在 AI 电子商务场景，主要用例是推荐系统、欺诈识别等。

AI 在个人助理中的应用

个人助理是能够协助个人完成各种任务的智能系统，在当今社会中发挥着越来越重要的作用。AI 在个人助理中的应用广泛且深入，主要体现在以下几个方面。
语音识别技术是个人助理最重要的输入交互方式之一。通过采集并预处理用户的语音输入，利用强大的声学建模能力将语音转换成文字，从而实现自然语言交互。例如，微软小冰、百度度秘、科大讯飞等个人助理产品，都能够准确地识别用户的语音指令，让用户可以更方便地输入信息、搜索内容或发送指令。
自然语言处理技术是个人助理系统的核心。它通过语义理解、对话管理和情感分析等功能，使得个人助理能够与用户进行自然、人性化的交流，理解用户的需求并作出智能化响应。比如，当用户提出一个问题时，个人助理可以通过机器学习和知识图谱，理解用户意图和语义含义，然后利用对话系统，实现与用户的自然语言交互。同时，还可以利用深度学习技术，分析用户情感并作出合适响应。
机器学习算法为个人助理的知识问答、个性化推荐等功能提供了重要支撑。常见的算法包括监督学习、无监督学习和强化学习，各有特点和应用场景。例如，基于已标注的训练数据，监督学习可以学习预测模型，如分类、回归等，为个人助理提供准确的知识问答服务。无监督学习从无标签数据中发现潜在的模式和结构，如聚类、降维等，帮助个人助理更好地理解用户的行为模式，从而提供个性化的推荐服务。强化学习通过与环境的交互，学习获得最大化的奖赏，如游戏算法等，让个人助理不断优化自己的决策和推荐能力。
知识图谱是个人助理系统的重要基础。通过数据收集、知识抽取、融合和表示等步骤，构建起覆盖丰富领域知识的知识图谱。这不仅为个人助理提供了广泛的信息支持，也为语义理解、问答等功能奠定了坚实的知识基础。例如，当用户提出一个问题时，个人助理可以基于知识图谱快速准确地找到答案，并提供专业可靠的知识问答服务。
个人助理的应用场景丰富多样，涵盖了日常生活的各个方面。在工作场景中，个人助理可以帮助职场人士管理日程、撰写邮件、整理文档等，提高工作效率。在出行场景中，个人助理可以协助用户预订机票、酒店、查询路线等，为出行提供便利。在娱乐场景中，个人助理可以为用户推荐音乐、电影、游戏等娱乐内容，提供个性化娱乐体验。在家庭场景中，个人助理可以协助家庭成员管理日常生活，如设定提醒、查询信息、控制智能家居设备等。

AI 在安防领域的应用

AI 在安防领域的应用日益广泛，为公共安全提供了强有力的保障。
智能门禁系统通过人工智能技术提高了门禁系统的安全性和使用效率。例如，通过人脸识别、指纹识别等技术，可以实现快速准确的身份验证，防止未经授权的人员进入。同时，智能门禁系统还可以与其他安防设备联动，如监控摄像头、报警系统等，提高整体安防水平。
智能视频监控系统则可以通过人脸识别、车牌识别等技术来识别出监控区域中的人和车辆，从而提高监控系统的安全性和高效性。例如，在公安领域，通过对监控视频中的人脸进行识别，可以快速锁定犯罪嫌疑人的位置和行踪，为案件侦破提供有力支持。在交通领域，车牌识别技术可以实现对车辆的自动识别和跟踪，提高交通管理效率。
无人巡逻系统则能够通过机器视觉、语音识别等技术实现智能巡逻，降低了人力成本，提高了巡逻效率。例如，在一些大型园区、工厂等场所，无人巡逻系统可以自动巡逻，及时发现异常情况并报警，保障了场所的安全。
以 TSINGSEE 青犀 AI 智能分析网关 V4 为例子，该硬件基于边缘计算 AI 技术，部署了近 40 种 AI 算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，算力高达 17.6/32Tops 的 INT8 峰值算力，2.2T 的 FB32 高精度算力，支持高达 16/32 路 1080P 高清视频全流程处理。在应用场景上，AI 智能分析网关 V4 支撑上层业务应用大平台，可应用在工厂、工地、社区、校园、楼宇、交通等行业与领域中。例如，通过硬件内置的安全帽检测、工作服检测、反光衣检测等算法，可对工厂、工地、生产车间等场所与区域内的工作人员自动检测是否按照规范着装，同时依据抽烟 / 玩手机、睡岗离岗等 AI 算法，自动识别工作人员是否存在违规行为，并能联动语音告警进行提醒，赋能企业安全生产。
随着云计算和边缘计算的融合，安防系统可以实现更快、更高效的服务。数字孪生技术作为实时模拟现实世界场景的虚拟模型，也为安防行业提供了全新的管理方式，可以实现主动维护、节省成本和提高业务管理效率。

AI 在自驾领域的应用

AI 在自驾领域的应用为人们的出行带来了极大的便利和安全保障。
稳定安心，跑长途不再时刻紧绷。道路拥堵时的频繁启停和长途驾驶时长期踩住油门和集中精神，是驾车出行时最常见的两个痛点。因此，ACC 自适应巡航控制 + LCC 车道居中控制以及 TJA 交通拥堵辅助可以说是用户感知最为明显的辅助功能。前者可以让车辆保持恒定速度根据车道线行驶，让驾驶员解放双脚。后者则让车辆在拥堵路况中，自动跟随前方车辆进行启停和加速，从而让大家不必在油门和刹车之间频繁 “换脚”。
对于智驾系统来说，这些看似对人类并不复杂的动作，却需要感知、规划、控制等多个智驾模块高效配合，才能给车内乘客带来舒适的体验，能够真正对系统 “放心”。安心、舒适和高效，是禾多科技对优秀智驾体验的三项标准。得益于禾多优秀的算法能力，在此前几次测试中，禾多智驾系统已经能够做到在保障安全的基础上，出色地保持基础横向和纵向控制，保持本车道内居中、匀速行驶以及保持线性加速 / 刹车，行驶不 “画龙”。面对长途出行常见的上下坡起伏路况，也能够实时感知路况变化，进行合理加减速。
在保证安全的前提下，禾多智驾系统同步保障出行效率。在前方有慢车行驶，且旁侧车道条件允许时，能果断变化车道，加速超车。在变道过程中，当后方车辆速度较快时，系统能够及时做出预测，合理减速但不放弃变道，整个过程已经接近人类驾驶习惯。
移动互联网和云计算这对 “黄金搭档”，曾经以令人惊叹的速度改变了我们的生活方式，而如今，人工智能与自动驾驶的相辅相成，正引领着交通领域迈向一个全新的纪元。北京市经信局对《北京市自动驾驶汽车条例》公开征集意见，这一举措为自动驾驶领域的发展注入了强大的推动力。路侧基础设施建设也在如火如荼地进行着，为自动驾驶的实现提供了坚实的支撑。
帆一尚行自驾云平台接入 AI 大模型，提升自动化率，作为友道智途、赛可智能等上汽旗下智能驾驶企业智驾研发工作的云上 “底座”，随着测试牌照的下发、测试车队安全员的减员，不断成长，成为智能驾驶领域一朵高性能、高效率兼备的行业云。
AI 赋能，全场景自驾测试已经上路。来自工信部的数据显示，目前已有 9 家企业开展智能网联汽车生产准入和上路通行试点，组合辅助驾驶功能的汽车销售占比，超过了 50%。

AI 在医疗健康领域的应用

AI 在医疗健康领域的应用日益广泛，为医疗服务的提升和健康管理带来了革命性的变化。
医学影像诊断方面，AI 能够自动化、高效化地分析 X 光、CT、MRI 等医学影像，辅助医生发现异常、识别病灶、定量测量和预测预后。例如，阿里健康开发的肺结节筛查系统可以在秒级别内对 CT 图像进行分割、定位、分类和风险评估，辅助医生诊断肺癌；腾讯的 Miying 平台则支持多模态影像的智能分析，用于多种疾病的筛查和诊断。提高了诊断准确率，减少人为误差，加快诊断速度。
临床辅助决策方面，构建临床知识库，模拟专家推理过程，为医生提供最佳的诊断和治疗建议。如科大讯飞的 X-Doctor 系统，能够根据患者的信息给出诊断结果、检查建议和治疗方案；微软与哈佛大学合作的 Project Hanover 系统则基于机器学习和因果推理提供临床决策支持。辅助医生制定更科学、更个性化的治疗方案，提高治疗效果。
精准医疗方面，整合多源异构的医学数据，发现疾病的分子机制、生物标志物和药物靶点，为患者提供个性化的预防、诊断和治疗方案。实现个性化治疗，提高治疗效果，降低医疗成本。
健康管理方面，智能穿戴设备、移动应用、云平台等技术的应用，使得健康管理更加便捷高效。例如，通过智能穿戴设备实时监测用户的健康数据，如心率、血压、睡眠等，为用户提供个性化的健康建议和管理方案。
药物研发方面，机器学习、生物信息学、计算化学等技术的应用，加速了药物研发的进程。例如，通过对大量的生物信息数据进行分析，发现新的药物靶点，提高药物研发的成功率。
场景广阔，健康大模型迎热潮。《2023 医疗健康 AI 大模型行业研究报告》数据显示，截至 2023 年 10 月，国内累计公开的大模型数量达到 238 个，其中，医疗大模型近 50 个，涉及患者问诊、医生助手、药物研发、健康科普等多个领域。宜善互联网医院院长王静介绍，大模型已成为未来科技巨头们的新赛程，而医疗则是大模型应用最广的细分赛道之一。其所在的宜善互联网医院也在自主研发 “智能保健医生” 系列产品，大量应用了医疗大模型，可以为医疗诊断、治疗、随访等多个环节提供智能支持和决策参考。
全国政协常委周汉民在 “2024 Inclusion・外滩大会” 上表示，随着人工智能等新技术的不断发展和应用，医疗产业正迎来一场深刻的变革。以构建新质生产力为抓手，更好地与人工智能相结合，是医疗大健康产业未来发展的重中之重。人工智能在医疗健康产业的应用应着力提高精准性、适用性和安全性。

AI 在电商零售领域的应用

AI 在电商零售领域的应用为企业和消费者带来了诸多好处。
智能助手方面，阿里巴巴的天猫精灵和阿里助手、eBay 的 Shopbot 等智能个人购物助手为消费者提供了便捷的购物体验。例如，天猫精灵可以通过语音进行激活，只要你叫它的名字，它就能帮你做任何事情 —— 语音购物、充话费、叫外卖、放音乐、讲故事、玩游戏，甚至控制智能家居、查看天气或日程！目前该设备只支持普通话指令。如果天猫精灵在中国成功了，阿里巴巴或将拓展海外市场。
AI 营销服务创新应用方面，零售电商企业纷纷尝试，以应对市场存量竞争和客户运营成本居高不下的挑战。需求驱动下，云计算、大数据、AI 等技术应用不断成熟，在消费者体验、客服效率和管理运营等维度均有不错的落地成果，帮助企业更好地了解消费者需求，显著降低运营成本，进而提高业绩表现。
慧博科技推出的「H-AI 智能助手」基于行业领先的自然语言处理模型，结合阿里通义模型 -（知识图谱）的技术优势，为客户提供更高效便捷的智能服务。它支持回答内容正负反馈，帮助模型进行自主训练，智能学习，在为客户提供服务的同时不断完善自己的知识库体系，提高回答准确率。
电商零售行业掀起 AI 技术浪潮，微盟 WAI 助力华西珐玛日常经营全链路。从 2017 年与微盟合作布局线上私域，到 2024 年与微盟旗下 AI 应用产品 WAI 合作，搭建起智能营销、智能经营的全链路。在 “AI + 零售” 的趋势下，PhM 华西珐玛借力微盟 WAI 在日常经营、618 大促等多个经营场景下实现了降本增效。
36 氪研究院发布的《2024 年 “AI + 零售” 行业研究报告》深入探讨 AI 技术在零售场景中的实际应用，分析其对零售业务的具体影响和潜在机遇。基础与技术层涵盖硬件供应商、AI 芯片制造商、云计算服务提供商以及 AI 算法与技术开发商等多个关键环节，为零售行业的数字化转型提供了核心动力和技术支撑。

AI 在金融领域的应用

AI 在金融领域的应用多种多样，为金融机构带来了更广阔的发展前景。
风险管理方面，人工智能技术通过分析大规模数据和实时监控市场变化，能够更准确地识别潜在的风险因素。通过机器学习算法，AI 可以实时监测交易模式，识别异常行为，并对潜在风险做出预测。例如，通过自然语言处理技术，AI 可以追踪全球新闻和社交媒体，及时捕捉到可能对市场产生影响的信息，有助于投资者制定更明智的决策。
信贷评估方面，AI 技术通过深度学习和大数据分析，可以更全面地评估信贷申请人的信用风险。利用机器学习算法，AI 能够分析非传统数据源，如社交媒体活动、消费行为等，从而更准确地预测申请人的信用状况，为金融机构提供更精准的信贷决策支持。
智能客服和投资顾问方面，基于自然语言处理和语音识别技术，AI 可以实现智能对话，为客户提供个性化、即时的金融咨询服务。此外，智能投资顾问利用机器学习算法分析市场趋势和个人投资偏好，为投资者提供定制化的投资建议，帮助其进行更理性、高效的投资决策。
交易执行与优化方面，在高速交易和资产管理领域，人工智能可以实现快速而准确的交易执行。利用机器学习算法和预测模型，AI 能够分析市场数据，实现更快速的交易响应，并在瞬息万变的市场中优化交易策略。这种高效率的交易执行和优化能力为金融机构带来了巨大的竞争优势。
防欺诈与安全方面，金融领域一直面临着欺诈和安全威胁，而人工智能技术在防范欺诈方面发挥了重要作用。AI 能够通过分析大数据，检测和预防欺诈行为。利用深度学习和模式识别技术，AI 可以及时识别出异常交易或行为模式，并对可能的欺诈风险做出预警，有助于金融机构及时采取措施防范风险。

AI 在教育领域的应用

AI 在教育领域的应用已经取得了显著的成果。
个性化学习系统方面，基于 AI 技术的个性化学习系统能够根据学生的学习风格、兴趣和能力，为他们推荐适合的学习资源和定制个性化的学习路径。例如，智能推荐与学习路径规划可以根据学生的学习数据，为学生提供个性化的学习内容和学习进度安排，提高学习效率。
智能辅助教学工具方面，许多教育机构开发了基于 AI 的虚拟助教，这些助教能够 24/7 全天候为学生提供帮助。例如，虚拟助教与智能问答可以回答学生的问题，提供学习指导和建议，帮助学生更好地理解和掌握知识。
智能教育资源开发方面，AI 技术可以自动生成教育视频和课程内容。例如，AI 视频制作与内容生成可以根据教学大纲和学生的需求，自动生成高质量的教育视频和课程内容，丰富教学资源。
教育游戏与互动学习方面，AI 技术被广泛应用于教育游戏中，提高学生的学习积极性和参与度。例如，AI 游戏化教学可以通过游戏的方式，让学生在轻松愉快的氛围中学习知识，提高学习效果。
教育大数据分析与预测方面，AI 技术可以分析学生的学习数据，揭示学生的学习模式和表现特征。这有助于教师更准确地了解学生的学习状况，为他们提供更加精准的指导。例如，学生表现分析可以通过对学生的作业、考试成绩等数据的分析，了解学生的学习情况，为教师提供教学反馈。学习成效预测方面，基于大数据和 AI 技术的学习成效预测模型可以预测学生的学习成果和未来发展潜力。这有助于教师提前干预和调整教学策略，帮助学生更好地实现学习目标。

人工智能在各个领域的应用都为人们的生活带来了极大的便利和改变。在个人助理领域，AI 让人们的生活更加便捷高效；在安防领域，AI 为公共安全提供了有力保障；在自驾领域，AI 让出行更加安全舒适；在医疗健康领域，AI 为医疗服务和健康管理带来了革命性的变化；在电商零售领域，AI 提升了企业的竞争力和消费者的购物体验；在金融领域，AI 提高了金融服务的效率和精准度；在教育领域，AI 为学生提供了个性化的学习支持和更好的教育资源。随着技术的不断进步，人工智能的应用将会越来越广泛，为人们的生活带来更多的惊喜和改变。