落地人工智能应用-落地人工智能应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于落地人工智能应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍落地人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能，最快落地的是哪个行业？
2. 大数据落地应用如何促进人工智能领域的创新发展？
3. 站在风口上的科大讯飞，如何落地人工智能+教育？

人工智能，最快落地的是哪个行业？

AI已经渗透到各个行业，目前应用到的领域主要包含以下场景——AI+金融，AI+教育，AI+交通，AI+安防，AI+零售……各行各业都在住进映入AI，映入AI的最主要目的就是解放人类，提高效率。这是所有人类历史上技术革命的目标。

AI技术的主要方向有：计算机视觉、自然语言处理、机器学习、语音识别……目前计算机视觉和自然语言处理方向已经取得了不错的进展。尤其是计算机视觉方向，近几年取得了很好的效果，人脸识别的准确率已经提升到很好的效果，并且已经在安防领域：诸如门禁、闸机、监控系统、人证识别等应用广泛。安防领域作为人工智能完美落地的天然场景，安防视频监控为人工智能训练模型提供巨量的数据支持，而经过深度学习的人工智能系统再反过来为安防监控提供事前预警、事中响应、事后追查的功能。再加上预计至2022年，安防行业市场规模将达到近万亿。这么既前景光明、市场巨大又利益无限、需求急切的市场机会不用说早已是各算法新贵、IT巨头和传统安防大鳄倾心发力的地方。所以说，最快落地的安防行业。

但是最快落地，不代表着可大规模落地，虽然各家“AI+安防”的解决方案层出不穷，也不乏时常有小规模的试用报道，但是整体来看，并没有得到公安的认可。一是当前主打的前端智能摄像头主要以人脸识别为主，不但价格昂贵，人脸识别的精准度也达不到公安实用的要求。二是后端集中化处理的方案受制于单机处理能力，同时有一定的延迟性，如果大规模实施，依然避不开高昂的成本。从技术角度来看，目前要实时分析一个城市的监控系统还做不到；从社会效益来看，这样做成本太过于高昂。

另一个落地较好的行业就是AI+广告，电商。电商的自动推荐功能已经做得越来越智能。由于多年来积累了大量的用户数据，同时诸如阿里巴巴凭借阿里云，又有着强大的计算能力，大数据+计算力已经成为人工智能的基本技术支撑。

但是还是那句话，AI的实际落地对场景有着很大的限制，几乎不存在通用的AI，未来各个领域都将会越来越深入，最快落地安防已经落地了，但是大面积的普及还是难题！

看这个问题需要一个逻辑，一定是数据多、好标准化、需要感知、认知多的行业，并且政策监管不严的行业：

1.安防：AI可以很好的识别出个人、人流量、车牌等特征，一个大脑顶无数警察、监管人员。并且有政策扶持，中国的“天网”***要部署1亿个智能摄像头。

2.无人驾驶：这个场景[_a***_]之大，以至于最近的风险投资将很多钱投向这个领域。 可以应用在无人驾驶系统、识别人的情况精准推荐服务和调整温度座椅、完全无人驾驶到来之前的司机状态监控。无人驾驶真正全面普及还需要时间，但垂直领域有很多机会，比如园区、旅游区等。

3.金融：有大量数据，也好标准化。1）可以用在智能投顾，帮助顾客理财；2）营销，根据消费习惯推荐不同的金融服务和分期、办卡；3）风险控制，通过银行数据和网络公开数据，比较精准的刻画出客户偿还能力 减少风险。

4.医学：1）医学影像方面，可以快速帮医生看出癌症等细小的病变，能够提早发现，比医生更快速看片子；也可以通过摄像头、心率传感器等检测或看出人的问题；2）语音识别帮助医生记病历，现在医生记病历花了大量时间；3）导医机器人，引导就诊者查看挂号、科室等信息。

5.智能手机&IOT设备：手机的拍照、摄影，解决系统的卡顿，处理器等都已经用到AI；IOT设备中的智能音箱、陪伴机器人、服务机器人、扫地机器人、家庭智能摄像头等等等。

6.智能芯片：有这么多硬件，服务需要AI化，一定需要更匹配的AI芯片，无论是终端层面，还是云服务中。

其他：看到有回答提到工业，工业也是一个很大的场景，但有几个原因导致短期很难普及：中国大多工厂话还没有自动化和数据化，无法让AI发力；工业产品非标品复杂，而标品AI短期很难超过自动化；设备的精准度等也需要保证。但在部分环节，比如检验残次品已经可以适应。

大数据落地应用如何促进人工智能领域的创新发展？

谢邀！

大数据像大海，是冰雪融化、山溪、江河、湖、地下水、雨雪交汇而成，用且统筹。没有绝对的私有和商业买卖。

大数据是生产、消费、***、公务等社会和经济活动产生，每个环节都是“生产者”，只能统筹规划落地，本身不能商业化。

人工智能，让机器和工具拥有人的智慧和能力，是算法、设定规则、机械电气原理、工艺等手段综合对数据的应用。

所以，您说的如何促进，首先要知道是什么？为什么？然后是升级改善手段、提高能力应用数据，让机器和工具能够有效地高效地替代人类的一些工作、协助工作，最终打造舒适的智慧生活、智慧地球村。

一定要注意网络安全和数据安全。

我们从系统层面规划推进AI创新，形成良好的产业生态，核心就在于优化算力与数据，浪潮AI一直致力于为用户提供更快、更智能的领先AI算力产品和解决方案。以尖端计算技术打造领先计算平台，布局上市最全最强的AI计算产品阵列，适应持续进化和日益多元的AI计算场景，驱动人工智能创新发展。基于敏捷的产品设计和开发能力，浪潮率先推出支持NVIDIA A30及A10芯片的AI服务器产品，并率先实现量产，丰富了浪潮基于NVIDIA® Ampere 架构的服务器产品组合，可提供更多样化的产品部署，全方位满足不同行业、不同量级、不同场景的AI计算需求。

目前，基于NVIDIA® Ampere架构的浪潮AI服务器已应用到美国西北大学费恩柏格医学院的智慧医疗项目中，为其AI医疗研究提供从数据提取、数据清洗、模型训练、模型优化到模型部署的全流程算力保障，帮助其提高AI模型训练效率十倍以上，数据处理效率提升百倍以上，加速顶尖智能医疗技术应用落地。除此之外，支持NVIDIA® Ampere 架构的浪潮服务器也被广泛应用在各行业的深度学习、图像识别、自然语言理解、智能推荐等智能场景中，助力企业用户加速AI创新。

人工智能、云计算、大数据、移动互联共同形成的技术生态圈具有以下特点：

大数据：不断积累的大数据促使智能交互可以不断自我***；

人工智能：基于深度神经网络技术的模型实现数据智能处理，扩充了应用人群，降低了门槛；

云计算：解决了传统的嵌入式移动设备运算能力和电力供应不足的问题，降低了硬件成本，使大规模应用成为了可能；

移动互联：设备数量大，提供了大量数据来源。借助大数据、云计算，人机交互等人工智能在技术不断发展。

大数据为人工智能提供知识库和决策来源，而云计算让大数据的运算处理成为了可能，这一切都能使人机交互不断迭代，更加精准。例如：苹果手机应用Siri可以有效完成语音识别、Face++提供精准的面部分析技术，可以从图片或实时***流中分析出人脸的性别、年龄、种族及表情。科大讯飞的讯飞超脑可以高考答题、微软的虚拟个人助理Cortana可以判断对话主体是同一个还是新的，谷歌收购的Deepmind可以控制电子游戏并取得胜利，百度深度学习研究院开发的百度大脑可以达到2-3岁智力水平等。

中国人工智能市场未来五年将处于高速发展[_a1***_]，2017年底中国人工智能市场规模将达到10.***亿美元，IDC 预测到2022 年市场规模将达到98.4 亿美元，2017-2022 年复合增长率达到54.5%。

行行查，行业研究数据库

当前人工智能的发展主要依靠深度学习技术，深度学习算法的训练需要大量的数据，从这个角度说，大数据在各个行业应用得越多，越有利于数据的收集，从而促进人工智能的发展。下面以安防和自动驾驶为例进行说明：

1.人像大数据的应用

安防领域是最先落地人脸识别技术的领域，比如说我们熟知的张学友演唱会抓逃就是利用了人脸识别的动态布控技术。随着越来越多的前端摄像头接入，收集了大量的人像数据，形成了基于大数据分析的技战法，反向促进了人工智能的发展。

2.特斯拉驾驶数据的应用

特斯拉的无人驾驶目前还在不断完善，通过车上的传感器不断***集驾驶员在各种场景下的驾驶操作，比如忽然踩刹车，打方向盘等，后台通过这些数据的不断分析，不断提升自动驾驶技术。

这种例子还有很多，人工智能公司往往最擅长收集数据和应用数据，因为算法就是数据的应用，所以当前世界上最大的互联网公司都宣传自己是人工智能公司，而非大数据公司，因为人工智能才是大数据在行业的最大应用，人工智能公司才是最懂大数据的。

人工智能发展的核心因素之一就是大数据。近年来，大数据的支持和落地应用在人工智能各个领域的快速发展中发挥了非常重要的作用。随着海量数据的训练，人工智能产品的可用性和性能将逐步提高，这将为人工智能产品的最终登陆奠定坚实的基础。

随着5G通信的应用和产业结构升级的不断深入，人工智能产品在未来将不可避免地落入广阔的工业领域。在这个过程中，工业数据的收集、整理和利用变得越来越重要。随着消费大数据维度的不断提高，基于消费大数据的产业结构已经成熟，下一步的发展必然会在产业领域寻找更多的机遇。从这个角度来看，在工业互联网阶段，如何利用大量的工业数据来推动人工智能产品的应用将是一个重要的发展方向。

大数据登陆应用如何促进人工智能的创新和发展

人工智能在工业领域的应用有很多细分，创新的空间也很大。因此，人工智能产品在工业领域的应用无疑是一个新的价值领域，必将吸引大量企业的加入。当然，人工智能产品在工业领域的应用需要一个基本条件。这种情况就是物联网系统的建立。物联网将是人工智能产品登陆应用的重要场景。

物联网和人工智能的结合将解决三个问题。一个是数据收集的问题。物联网可以收集大量的行业数据。第二是解决计算能力的问题。由于物联网平台通常建立在云计算平台上，计算能力可以得到有效保证。第三，物联网在生态上是成熟的。成熟的生态学是人工智能创新的基础。

本人还是十分看好AI+大数据的发展，欢迎大家多多关注并讨论交流。

站在风口上的科大讯飞，如何落地人工智能+教育？

您是科大讯飞的吗，上个月正好去参观了相关业务，教育方面的产品已经研发的比较成熟了。不同于其他互联网教育仅仅是卖课程，科大讯飞的产品更贴近学生。

我说点自己的想法，大家都知道现在传播最简单的就是新媒体口碑传播，对于我们的产品也是要抓***用户，教育行业迭代的特点比较明显，比如小学升初中，可能一个客户就结束了，需要重新培养新的客户，那关键传播者就是学校老师，所以地推的方向一定是学校教师群体，和其他产品一样的道理，可以找标杆、权威的学校或老师做背书宣传。

还有就是利用***关系，教育是国之根本，好的教育方式一定会得到认可，前面说到学生会有迭代，教育产品更有这个特点，每个阶段、每个不同的学生方法都不一样，我看到科大的教育产品已经解决了这个痛点，但要不断的更新升级，如果能树立几个跟产品相关的高考网红想象，对产品传播会很有帮助。个人意见，欢迎交流。

到此，以上就是小编对于落地人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于落地人工智能应用的3点解答对大家有用。

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