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人工智能應用有哪些？

來源：未知　時間：2018-53-10　瀏覽次數：175次

     

• 1.AI與影像輔助診斷:人工智能在醫療健康領域中的應用領域包括虛擬助理、醫學影像、藥物挖掘、營養學、生物技術、急救室/醫院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學。其中人工智能+醫療健康各細分領域中
• 2.AI與藥物開發:人工智能助力藥物研主要體現在臨床前和臨床研究上。在臨床前通過深度學習，提高藥物篩選效率并優化其構效關系，在臨床研究過程中結合醫院數據，可快速找到符合條件的受試病人。下表列出了目前人工智能在藥物研發中主要領域的情況。
• 3.AI與醫療機器人：說起醫療機器人，人們最熟悉的大概是達芬奇機器人，達芬奇機器人由手術臺以及可遠程控制的終端兩部分組成。手術臺機器人有三個機械手臂，在手術過程中，每個手臂各司其職且靈敏度遠超于人類，可輕松進行微創手術等復雜困難的手術。終端控制端可將整個手術二維影響過程高清還原成三維圖像，由醫生進行監控整個過程。

• 1.基于搜索、已購和瀏覽記錄的興趣推薦（相似品、互補品算法，高頻、低頻等等）
• 2.基于用戶訪問時間的活躍性推薦（根據時間推測用戶可能的使用場景，然后做出推薦）
• 3.基于位置信息的推薦（檢查用戶是否處于線下商圈，是否需要推薦店鋪）
• 4.基于社交屬性的推薦（根據好友關系、社交行為等，猜測用戶可能需要的商品）
• 5.通過圖片找相似商品：通過計算機視覺+深度學習做到“以圖搜圖”，例如，一個妹子有一張吊燈的照片，很喜歡但買不到，于是她把照片上傳到電商APP，AI能理解商品的款式、規格、顏色、品牌及其他的特征，最后給出相似商品的鏈接。
• 6.人工智能客服：這一技術的使用降低了服務成本，當然服務質量有沒有提高？應為受到目前技術發展的局限性還是個疑問，這一應用也不僅應用在電商零售行業

三、人工智能在金融行業的應用

• 1.支付-智能創新最前沿:作為與消費者連接最緊密的環節，智能金融對廣大用戶的支付需求影響得最早、最廣、最深。隨著智能技術的進一步成熟，支付將進入“萬物皆載體”的新階段。首先，以人臉識別、聲紋識別、虹膜識別等為代表的生物識別支付技術，正在極大地簡化支付流程。生物識別技術還在安防、商業、娛樂等場景得到廣泛實踐。其次，區塊鏈技術也將對跨境支付幫助不小。它將極大減少支付流程中的人工處理環節，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介機構作用，提高資金流動性，實現實時確認和監控，有效降低交易各環節中的直接和間接成本。
• 2.個人信貸-全鏈條智能化:針對不同類型的客戶開發適合他們的信貸產品、提升客戶體驗，是金融業未來的努力方向。繼移動時代的場景流量后，從智能獲客到智能反欺詐、再到大數據風控，全鏈條智能化的技術能力將成為個人信貸企業新的競爭力。通過智能獲客，在獲取具有信貸需求的客戶基礎上，借助智能技術構建強有力的風控體系，準確評估客戶信用風險，成為促進個人信貸健康發展的重要環節。
• 3. 財富管理-智能匹配初具雛形:智能技術在投資偏好洞察和投資資產匹配環節能極大降本提效，使財富管理逐漸走出高費率、高門檻，走向中低凈值人群，實現高效、低費、覆蓋更廣泛的目標。
• 保險-行業變革的開啟:智能技術在保險業的應用不斷深化，逐漸涉足核心的產品設計和精算定價領域，真正開啟保險業的全面變革。

• 1.代替肉眼檢查作業，實現制造檢查智能化和無人化：例如工程巖體的分類，目前主要是通過有經驗的工程師通過仔細鑒別來判斷，效率比較低，并且因人有不同的判斷偏差。通過采用人工智能，把工程師的經驗轉化為深度學習算法，判斷的淮確率和人工判斷相當。得到對應的權值后開發出 app，這樣現場工程人員在使用 tablet 拍照后，就可以通過 app 自動得到工程巖體分類的結果，高效且淮確率高。還有汽車零部件廠商，目前檢查生產出的零件磨損種類與等級情況時，多是有經驗的人工。同樣，通過採用深度學習算法，可以把人工的檢測經驗轉化為算法，從而實現無人化檢測。
• 2.大幅改善工業機器人的作業性能，提升制造流程的自動化和無人化:例如 bin picking 機器人，工業上有許多需要分撿的作業，如上圖所示的零件分撿，采用人工的話，速度緩慢且成本高，而且還需要提供適宜的工作溫度環境（夏天的空調，冬天的暖氣等），如果采用工業機器人的話，可以大幅減低成本，提高速度。
• 3.工業機器人異常的提前檢知（感知），從而有效避免機器故障帶來的損失和影響:例如在制造流水線上，有大量的工業機器人。如果其中一個機器人出現了故障，當人感知到這個故障時，可能已經造成大量的不合格品，從而帶來不小的損失。如果能在故障發生以前就檢知的話，可以有效做出預防，減少損失。
• 4.例如工業上的 3D 模型設計完成后，需要根據 3D 模型中參數，尋找可對應的現實中的零件，用于制造實際的產品。使用機器學習來完成這個任務的話，可以快速，高匹配率的找出符合 3D 模型參數的那些現實零件

• 1.分析內容，構建知識圖譜:構建和優化內容模型，建立知識圖譜，讓用戶可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺，推薦給用戶適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學聯系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關閱讀數據報告，老師得以隨時掌握學生閱讀情況。
• 2.自適應學習，實現智能化推薦:個性化學習是自適應重要的特點，也是其相較于 MOOC最大的區別。自適應學習（Adaptive learning）的運作過程是這樣的：搜集學生學習數據，預測學生未來表現，智能化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。
• 3.自動化輔導與答疑:AI除了應用于個性化學習方案的制定外，還落地在自動化輔導和答疑子領域，這也成為了教師面授外的補充
• 4.智能測評:在求學期間，老師長時間改作業甚至到深夜的場景深深印入眾人心中。隨著信息化建設、人工智能的發展，大數據、文字識別、語音識別、語義識別，使得規模化的自動批改和個性化反饋走向現實。如何利用人工智能減輕批改壓力，實現規模化又個性化的作業反饋，是未來教育的重要攻克點，也是國內外眾多企業看中的市場。
• 5.模擬和游戲化教學平臺:平臺應用的科技將會包括虛擬現實、計算機視覺、機器學習等。目前最成功的模擬仿真是飛行模擬器。據悉，模擬機和真機飛行的感覺沒有差別，而模擬機的訓練還更為便捷