德尚韻興股東

㈠ 人工智慧的應用領域有哪些

人工智慧是研發模擬、擴展和擴展人的智能理論、方法、技術和應用系統的新技術科學，是認知、決策、反饋的過程。
人工智慧技術應用的細分領域:深入學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理-語音識別、自然語言處理-通用、實時語音翻譯、情況感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。
人工智慧是研發模擬、擴展和擴展人的智能理論、方法、技術和應用系統的新技術科學，是認知、決策、反饋的過程。
人工智慧技術應用的細分領域:深入學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理-語音識別、自然語言處理-通用、實時語音翻譯、情況感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。
人工智慧是研發模擬、擴展和擴展人的智能理論、方法、技術和應用系統的新技術科學，是認知、決策、反饋的過程。
人工智慧技術應用的細分領域:深入學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理-語音識別、自然語言處理-通用、實時語音翻譯、情況感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。
人工智慧是研發模擬、擴展和擴展人的智能理論、方法、技術和應用系統的新技術科學，是認知、決策、反饋的過程。
人工智慧技術應用的細分領域:深入學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理-語音識別、自然語言處理-通用、實時語音翻譯、情況感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。
人工智慧是研發模擬、擴展和擴展人的智能理論、方法、技術和應用系統的新技術科學，是認知、決策、反饋的過程。
人工智慧技術應用的細分領域:深入學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理-語音識別、自然語言處理-通用、實時語音翻譯、情況感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。
人工智慧是研發模擬、擴展和擴展人的智能理論、方法、技術和應用系統的新技術科學，是認知、決策、反饋的過程。
人工智慧技術應用的細分領域:深入學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理-語音識別、自然語言處理-通用、實時語音翻譯、情況感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。
人工智慧是研發模擬、擴展和擴展人的智能理論、方法、技術和應用系統的新技術科學，是認知、決策、反饋的過程。
人工智慧技術應用的細分領域:深入學習、計算機視覺、智能機器人、虛擬個人助理、自然語言處理-語音識別、自然語言處理-通用、實時語音翻譯、情況感知計算、手勢控制、視覺內容自動識別、推薦引擎等。

㈡ 人工智慧的發展前景趨勢

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基於基礎理論和數據之上，面向細分應用開發的技術。中游技術類企業具有技術生態圈、資金和人才三重壁壘，是人工智慧產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。

該層麵包括演算法理論(機器學習)、平台框架和應用技術(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統垂直領城重點研發，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內頭部企業脫顆而出，競爭優勢明顯。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智慧行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

㈢ 人工智慧的發展前景如何

當前人工智慧技術正處於飛速發展時期，人工智慧技術發展過程中催生了許多新興行業的出現，比如智能機器人、手勢控制、自然語言處理、虛擬私人助理等。未來人工智慧的就業和發展前景都非常值得期待。

2016年，國際著名的咨詢公司對全球超過900家人工智慧企業的發展情況進行了統計分析，結果顯示，21世紀，人工智慧行業已經成為各國重要的創業及投資點，全球人工智慧企業總融資金額超過48億美元。

國內人工智慧行業的發展現狀

人工智慧是繼蒸汽技術、電力技術、計算機及信息技術革命之後的第四次科技革命核心驅動力。從20世紀50年代發展至今，人工智慧已經形成全新的生產力，對生產結構和生產關系產生了顛覆性的改變和影響。

經歷了技術驅動和數據驅動的階段，人工智慧現在已經進入場景驅動階段，深陷解決各行業中不同場景的問題。這樣的行業實踐應用也反過來繼續優化人工智慧核心演算法，形成了向前發展的態勢。現在，人工智慧主要在製造、住宅、金融、零售、交通、安全、醫療、物流、教育等行業廣泛使用。

隨著工業製造4.0時代的推進，傳統製造業對人工智慧的需求開始爆發，眾多提供智能工業解決方案的企業應勢而生，例如智航無人機、祈飛科技等。而在智能家居方面則主要是基於物聯網技術，通過智能硬體、軟體系統、雲計算平台構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程式控制制設備，設備間可以互聯互通，並進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。

人工智慧在金融領域的應用也比較廣泛，主要包括：智能獲客、身份識別、大數據風控、智能投顧、智能客服、金融雲等，該行業也是人工智慧滲透最早、最全面的行業。

在我國，人工智慧在零售領域的應用更是廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。目前，我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行採集和分析，可以對交通進行實時監控和調度，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。

智能安防也是國家在城市智能化建設中投入比重較大的項目，預計2017-2021 年國內智能安防產品市場空間將從 166 億元增長至 2094 億元。在醫療方面，在垂直領域的圖像演算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商，例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興，研發人工智慧細胞識別醫學診斷系統的智微信科，提供智能輔助診斷服務平台的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。

我國人工智慧相關人才缺口超過500萬

隨著智能技術在製造、金融等領域的深入應用，「機器換人」對勞動力的解放讓部分傳統勞動密集型產業對用人的需求下降。同時，隨著產業智能化升級的推進，各行業中與信息、智能相關崗位對畢業生的需求可能進一步擴大。

從現在的大發展趨勢來看，人工智慧確實全面重構了整個社會的資源配置結構，很多產業領域的生產運營模式也發生了很大的變化。這個過程促進人才結構的調整。有些職位被智能體取代，有些職位被升級，同時增加一些新職位。這些新增加的工作崗位往往有很大的價值空間，如果能及時把握這些新的工作崗位，很有可能掌握新時代的獎金。

在智能化的時代，普通人依然有把握很多發展機會的能力，但是要把握這些機會，除了提高自己的行業認知度外，還可以找到自己發展的力量。在智能化時代，普通人的發展能力可以用三種方法來尋找。一個是追逐熱點本身就有一定的風險，而在熱點領域發展本身也面臨著更大的競爭。

大數據時代與人工智慧相關的技術越來越受到關注。市場對人工智慧產品的呼聲越來越高，很多科技公司開始在人工智慧領域實施戰略部署。另外，由於相關人才數量少、培訓時間長，人工智慧人才今後也會有一定的差距。

這是一個屬於人工智慧的時代，世界各國都在加緊人工智慧發展布局，人工智慧、移動終端、雲計算、大數據等相關專業人才倍受關注。數據顯示，我國人工智慧相關人才缺口超過500萬，而國家提出的人工智慧三步走的發展戰略，更是將人工智慧上升到國家戰略層面。

智能化是未來的重要趨勢之一

隨著互聯網的發展，大數據、雲計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。人工智慧相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然後陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智慧相關領域的發展前景還是非常廣闊的。

隨著智能逐步進入生產環境，未來的職場人在工作過程中頻繁地進行大量智能和交流與合作。這對職場人提出了新的要求。將來有必要掌握有關人工智慧的技術。從這個角度來看，未來掌握人工智慧技術是必然的趨勢，相關技能的教育市場也將迎來巨大的發展機會。

為了人工智慧的發展，展示了人工智慧的效率和服從。在未來，當人工智慧的發展進入全新的領域時，很多人會暫時休息。對全世界的經濟和社會來說，影響很大。

在人工智慧研究過程中，機器學習是行業研究的核心，也是實現人工智慧目標的最根本途徑。是現在人工智慧發展的主要瓶頸。關於機械學習的研究是業界研究的重點，無論是融資金額還是公司數量都明顯超過了其他研究內容。人工智慧屬於全球科研發展的尖端技術，在發展過程中與信息技術、計算機技術、精密製造技術、互聯網技術密切相關。對各行業、各領域的發展有一定影響。在人工智慧發展過程中，必須認真、深入地研究其未來的發展方向。

㈣ 人工智慧電話機器人到底值不值得應用

說句實話，人工智慧電話機器人本來就不是為了代替人類而出現的，而是為了解放一些繁瑣、重復、復雜的人工操作。而在電話銷售中，就有很多的繁瑣、重復、耗時的篩選客戶的工作，所以說，在考慮人工智慧電話機器人時候，我們應該更注重其帶來的價值，采購的時候一定要多注重功能、技術、價值的對比。

在篩選意向客戶上，鷹拓智能電話機器人應該是界內較好的

鷹拓機器人整合智能語音、語義技術，打造全智能語音交互機器人，為用戶提供智能外呼營銷推廣，系統可實時撥打電話給用戶，進行問卷調查和產品推廣，從而在解決客戶問題的同時完成調研，並將產品推廣出去，通過大數據系統，實現信息互通，並且根據溝通內容進行客戶類別劃分，實現效益最大化

㈤ 人工智慧應用領域有

人工智慧應用的七大領域

人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
人工智慧具有廣闊的前景，日前「AI+」已經成為公司，發展至今，下面是2019人工智慧應用最為廣泛的幾大場景。

家居

智能家居主要是基於物聯網技術，通過智能硬體、軟體系統、雲計算平台構成一套完整的智能家居生態圈。用戶可以進行遠程式控制制設備，設備間可以互聯互通，並進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。值得一提的是，近兩年隨著智能語音技術的發展，智能音箱成為一個爆發點。
小米、天貓、Rokid 等企業紛紛推出自身的智能音箱，不僅成功打開家居市場，也為未來更多的智能家居用品培養了用戶習慣。但目前家居市場智能產品種類繁雜，如何打通這些產品之間的溝通壁壘，以及建立安全可靠的智能家居服務環境，是該行業下一步的發力點。

零售

人工智慧在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是熱門方向。京東自主研發的無人倉採用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智慧、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。
圖普科技則將人工智慧技術應用於客流統計，通過人臉識別客流統計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調整運營策略提供數據基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉換率。

交通

智能交通系統是通信、信息和控制技術在智能交通系統中集成應用的產物。ITS 應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。目前，我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行採集和分析，可以對交通進行實施監控和調度，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。

醫療

目前，在垂直領域的圖像演算法和自然語言處理技術已基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商，例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興，研發人工智慧細胞識別醫學診斷系統的智微信科，提供智能輔助診斷服務平台的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。盡管智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、葯物開發等方面發揮著重要作用，但由於各醫院之間醫學影像數據、電子病歷等不流通，導致企業與醫院之間合作不透明等問題，使得技術發展與數據供給之間存在矛盾。

教育

科大訊飛、乂學教育等企業早已開始探索人工智慧在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、試題答題等；通過語音識別可以糾正、改進發音；而人機交互可以進行在線答疑解惑等功能。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內容產生較多實質性的影響。

物流

物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在「最後一公里」的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。

安防

近些年來，中國安防監控行業發展迅速，視頻監控數量不斷增長，在公共和個人場景監控攝像頭安裝總數已經超過了1.75億。而且，在部分一線城市，視頻監控已經實現了全覆蓋。不過，相對於國外而言，我國安防監控領域仍然有很大成長空間。

截至當前，安防監控行業的發展經歷了四個發展階段，分別為模擬監控、數字監控、網路高清、智能監控時代。每一次行業變革，都得益於演算法、晶元和零組件的技術創新，以及由此帶動的成本下降。因而，產業鏈上游的技術創新與成本控製成為安防監控系統功能升級、產業規模增長的關鍵，也成為產業可持續發展的重要基礎。