人工智能技术应用方案-人工智能技术应用方案设计

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术应用方案的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术应用方案的解答，让我们一起看看吧。

1. 实现AI需要突破哪些关键技术？
2. 人工智能在环境保护中的应用？

实现AI需要突破哪些关键技术？

近年来，AI凭借效率优势和应用场景日渐丰富，被越来越多的行业用户所认可。但在发展过程中，AI也面临着一些根本性的挑战，比如从技术团队建设、数据清洗、算法设计、模型优化再到后期的实施部署，所需要的人力物力成本都很高，以人才为例,拥有AI专业背景知识与研究经验的人才年薪动则几百万且非常稀缺,而培养一个合格的AI人才也需要6-10年的时间。

在这样的背景下，对于非技术领域企业哪怕是一些销售超过1000亿人民币的大企业，自建团队都显得不切实际，那AI技术能力从哪儿来？对于部分技术企业来说，AI技术人才又贵又少，如何将他们从模型开发中解放出来，去了解更多业务？如果对业务不了解又如何在极短的时间内满足相应业务的需要快速建立模型投入生产？

OneClick.ai的创始人沈渊认为，机器自动化是一个解决办法。即通过自动化模型开发和部署，用户无需编程，无需任何数据科学经验与技术背景，只需导入数据，定义预测目标即可得到模型。

让机器自己去学习

在机器自动化领域，近几年国内外一些巨头公司也都部署了相关的业务，国内的百度、阿里都提供了人工智能平台服务，国外的微软推出了全自动图像平台 Custom Vision Services，支持图像分类，允许用户利用少量图像创建CNN 模型。谷歌今年也上线了Cloud AutoML，支持计算机视觉模型。

这些巨头公司大多通过两种方式提供服务，一种是直接提供即插即用的API接口，用户完全不需要任何专业知识就可以方便的使用。不过这种方式仅限于具有普遍性的一些应用，比如机器翻译、人脸识别等。另外一种服务是以开发工具的形式提供的，通过可视化来提高人工智能的开发效率。这种方式功能纵然灵活、强大了许多，但也要求使用者具备相当的机器学习专业知识和实际经验。

如何能够兼顾API方式的便捷和开发工具方式的灵活性呢？将自动化机器学习（AutoML）技术与深度学习相结合，自动完成算法模型（包括神经网络结构）的定制、训练，既可以为多种业务场景提供定制解决方案，而且没有人工定制开发所面临的高成本高风险等问题。

目前很多公司在做的都是数据分析成像。[_a***_]需要很大的积累。

不管哪个方向的ai

一个简单的列子，比如描述一个人。

两条腿

两只手

有眼睛，头发。。。等等。

越多的数据越能表明这是一个人，系统不断在过程中通过总结学习，数据量达到巨大的时候，判断就更加正确。

所以对ai来说，时间是个重要因素。

另外ai的应用问题，终究需要商业化，代替人工。程序知道了，最终要转化为物理行动。所以机械设备的自动化，高精度的自动化，会在应用过程中极其重要。

人工智能在环境保护中的应用？

一.用AI设备代替人工从事低效能、高成本、高危险的环保工作，例如一位清洁工开着清洁车可以完成多位清洁工的工作量，以及用无人机进行高污染区域、偏远区域的巡逻、侦缉乃至追逃违法犯罪分子等。

二.用AI技术和产品协助人们进行环境污染和破坏的预防工作，例如支持面部、物品、身体、手势等识别技术的视频监控摄像机，可以抓拍疑似污染、破坏环境的违法犯罪分子并协助警方进行抓捕；借助物品识别与分析技术，则可检测出不可随意丢弃、排放、焚烧、填埋的高污染物，进而阻止相关污染、破坏环境的行为。

三.用AI技术和产品提升环境治理效能，例如借助物品识别与分析技术，可更快捷、精准地检测和分析污染物的成分，协助人们提出更对路的治理方案。

到此，以上就是小编对于人工智能技术应用方案的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术应用方案的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/20362.html