三、人工智能的应用场景
1、金融领域--主要应用场景及相关影像采集设备
与安防影像分析中人脸的"1:N"识别不同,目前泛金融领域以人脸"1:1"身份认证为主,部分场景涉及"1:N"识别,如银行网点中对VIP客户的智能识别。
2、公共安全领域--生物特征识别与大数据研判增加公安预测和决策能力
计算机视觉、语音识别、机器学习等多项智能技术可对人脸、指纹、虹膜、掌纹、指静脉、声纹、步态等多种生物特征进行
身份识别,其中人脸、指纹、虹膜等三大生物特征共占
生物识别市场份额的80%以上。在公安的实际业务场景中,人工智能技术还可对公安大数据进行智能分析,在构建"人、事、地、物、组织"的知识网络的基础上,实时监测预警、研判,切实增加公安的认知、预测和决策能力。伴随人工智能及大数据的技术进步,高清联网摄像头、各种传感器的硬件部署应用,从平安城市、智慧城市到雪亮工程等公共安全相关政策、人工智能相关国家战略政策的逐步深化,公共安全领域的各种智能应用将由重点区域、有条件的地区起步,完成从局部到整体的全国性拓展。
3、教育领域--由表及里,逐步深入学习核心环节
人工智能已在老师教学与学生学习、评测的各个环节切入教育领域,相关产品服务包括拍照搜题、分层排课、口语测评、组卷阅卷、作文批改、作业布置等功能,涉及了自适应、语音识别、计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、机器翻译、机器学习等多项人工智能技术,正在创造着更加个性化、服务于终身学习的智能学习环境。
4、泛信息处理领域--人工智能让人与信息的连接日益便捷
搜索与输入法作为人工智能在信息处理领域的典型应用,已大幅改变国人获取信息与输入信息的方式。移动互联网时代,信息流推荐相关产品也成为用户浏览应接不暇的信息的一种有效工具。在人机交互方式不断升级的当下,人与信息接触的种种环节都在发生着智能化的创新变革。
5、医疗健康领域--改善医疗资源分布不均的问题,助力专家学者攻克医疗难关
相对生命的复杂性,人类对医疗健康的理解仍非常粗浅,现阶段人工智能技术也不能有效应对各种挑战,但这并不妨碍我们对人工智能技术寄予厚望,试图通过前沿技术改变医疗资源分布不均的现状,将医生从繁重的工作压力中解放出来,并帮助他们减少误诊率,提高准确率,甚至探索出新的诊疗方案或找到新型有效药物。
6、零售领域--人工智能赋能零售业,提升效率与收益,优化消费者体验
通过数据与商业逻辑的深度结合、先进感知技术的成熟运用,人工智能、运筹优化等技术将切实提升零售全链条的资产配置效率,在精细化运营为企业创造出更多效益的同时,为消费者带来更为理想的购物体验。
7、广告营销领域--为广告效果与营销策略提供更科学的依据和更聪明的支持
相比人工智能在传统行业的摸索尝试,人工智能与广告营销的结合已有成熟落地(得益于数字营销领域较好的信息化、网络化基础以及互联网公司卓绝的技术创新力),用户在搜索引擎、信息流产品、视频网站、电视中看到的相关广告可能都经过了人工智能算法对多维度大数据的智能分析。人工智能力图为企业提供智能创意及营销策略和效果监测,结合场景、内容及渠道向用户推荐,实现满足用户真实需求的高价值信息传递。
8、交通出行领域:①人工智能有效改善交通问题,智能化交通有望全自动化
人工智能算法对交通出行所产生的信息进行了分析与预判,人工智能技术的应用衍生出一系列智能设备,并对现有设备、应用和服务提供嵌入式的智能处理能力,以协助交通管理者更好地进行决策,以便车流有效的方式通行,提高交通流效率,实现交通升级转型--交通智能化;未来,智能化交通解决方法中,人工参与与处理将逐渐削弱,有望达到自动化运作的水平。
②共享出行摊低落地成本,自动驾驶引发产业融合
国内科技公司纷纷发声将在2021年前后实现L4级自动驾驶(以汽车工程师协会制定(SAE)的自动驾驶级别划分为衡量指标,L4级即系统完成所有操作,人类不一定需要对系统应答)乘用车的量产,但考虑到现有算法技术的能力边界,艾瑞认为,2021年的时间节点相对乐观,较难实现通用场景的L4级自动驾驶,小概率的意外缺陷都有可能引发致命事故。
但是,2021年成为创业者*的时候,它将促进"预言的自我实现",技术的突破性进展及不断拓宽的行驶场景依然值得期待。
实现自动驾驶需要在汽车中装配大量的软硬件设备,而大量设备将带来高额推进成本。为减轻自动驾驶在推进消费市场时的成本等阻碍,可通过出行服务商进行系统安全性的评测并承担相关成本。智能化与共享化是汽车产业生态的重要发展趋势,车企、科技公司、出行服务商间的合作结盟也会愈发频繁,智能出行公司随之诞生。
9、智能客服领域--传统客服由人力密集型向人机混合升级,提升咨询效率
传统客服业是典型的人力密集型,被视为是人工智能有可能全面颠覆和取代的工种。不过,从目前的实践情况来看,人工智能更多的是起到辅助人类决策和工作的层面,即,通过电话客服、网上客服、App、短信、微信以及智能机器人终端等产品与客户进行语音或文本的互动交流,理解客户浅层业务需求,回复客户提出的业务咨询,并根据客户语音导航至*业务模块,实现优化人工客服咨询效率。智能客服目前的成熟应用主要在售后阶段,以重复性问题标准化回答为主,未来智能客服业的应用将继续升级,由现在的"以问题为中心"转变为"以用户为中心"的智能语音助理,由现在服务于企业/商家的机器人转变为服务于每一个用户。
四、人工智能行业发展趋势
1、对事物的完整行为规划或事项决策的发展空间较大
以深度学习为基础建立的人工智能技术一般是在用大数据解决小问题,而人类智能往往能够以小数据解决大问题。人类可凭借自己的观察和判断形成终的价值决策,机器的语音识别、计算机视觉等AI能力在现阶段还很难支撑到对事物的理解、与判断,距离完整行为规划或事项决策仍有较大的发展空间。
2、未来不会出现岗位短缺,技术革命将提高社会整体福利
就失业问题而言,在向日益自动化的世界过渡时,机器学习和人工智能技术的发展升级定会逐步影响就业市场。我们假设人类的就业机会将大幅减少,然而,就业机会减少的同时,不得不承认的是,技术革命也会不断促进万众创新,人们会从重复性的劳动中解放出来,将更多时间和精力用于创造性活动。换而言之,人工智能将缓解劳动力危机,使人们自由追求生活及工作新方式,从而提高社会的整体福利。因此,准确地说,在未来不会出现岗位短缺,取而代之的应当是匹配职业的技能的短缺。如同工业革命、信息革命等,历史已经告诉我们,长久以来,新兴科技带来的问题都将被解决,从而使消费者们能够享受与之而来的红利。
3、人工智能将实现提效降本、延续人类智慧的核心价值
如同报告开篇所提,人工智能即通过智能实现人类思维的效果,从宏观层面来看,此效果体现在智能社会与智能经济层面, 即,人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式,并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系,打造的智能社会。从微观层面来看,人工智能将替代传统劳动,带来新式生产方式,以提升生产效率并降低成本,进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明,我们将终实现人性化人工智能(Humanistic AI),即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。
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