人工智能商业应用方式-人工智能商业应用方式有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能商业应用方式的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能商业应用方式的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在快递行业中的应用？
2. 人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？
3. 您比较关注人工智能在哪些行业的应用？
4. 哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？
5. 算法基础和数学基础都不高，学ai能干什么？

人工智能在快递行业中的应用？

人工智能技术的发展，将彻底改变人类的生产和生活，对于重复性的工作、简单的脑力工作（如：数据整理、校对、录入、车辆自动驾驶、设备无人控制等），将会很快被人工智能技术完全替代，这将对各个行业带来巨大的变革。

物流行业作为工业生产的支柱服务业和社会生活的新兴服务业，将会成为人工智能最早和最大的受益者。物流装备、设备的智能化、无人化，物流信息的智慧化，物流行业的高效率、降成本，都将随着人工智能技术的大量应用而迅速得以实现。

人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？

无论是大数据还是人工智能都是一种技术，技术只是一种工具，起主要作用的依然是“人”的因素！通常我们如何看待不同技术，认识到如何利用它们，决定了它们能够在某些应用领域发挥作用。

大数据平台的价值：汇聚数据，实现数据的共享；汇聚大的数据样本，发现更多的数据价值。而人工智能的价值：是在自动化的基础上叠加上智能化的能力。当前人工智能虽然属于弱人工智能，基于数据的统计规律做推理，但对于传统系统而言依然可以产生一个个令人非常惊奇的提升。

唯物主义讲事物的发展总是系统的、联系的、迭代演进的，大数据可以解决传统系统数据孤岛、信息孤岛、决策孤岛的问题，将离散的系统整合到一起来，而AI则是对传统系统的能力再提升！讲这么晦涩的一段话，是想说明一个观点：无论是大数据还是人工智能都会成为一个基础设施，各行各业都会用到，这是2个技术本身的属性决定的，发展趋势不可逆转！！！

1. 客服机器人：语音或文字的机器人客服、服务大厅中向导机器人

谢谢邀请！

人工智能和大数据是目前科技领域的热门方向，大数据技术目前正处在落地应用的初期，伴随着产业互联网的发展，大数据在未来将有广阔的发展前景。人工智能在大数据相关技术的推动下，也在近些年取得了一定的发展，一些人工智能产品也陆续开始投入到使用当中。

从行业属性来看，大数据与人工智能属于科技领域，目前从事大数据和人工智能研究的公司主要集中在高新技术企业以及互联网公司，另外，科研院所和高校也是研发的重要力量。从应用领域来看，未来大数据与人工智能将广泛的参与到社会活动中，包括[_a***_]、教育、医疗、出行、工业生产等诸多领域。

要想切入到大数据和人工智能领域，首先要根据自身的知识结构来选择一个发展方向，进而设计一个具体的学习路线。对于计算机基础相对薄弱的人来说，从大数据开始学起是一个不错的选择，一方面大数据的技术体系已经相对成熟且处于落地应用阶段，另一方面大数据的学习难度相对于人工智能来说要更小一些，掌握大数据之后再进入人工智能领域会简单很多。

学习大数据可以按照以下路线进行：

第一：学习Linux操作系统。学习大数据要从学习操作系统开始，而Linux系列操作系统是比较常见的选择，CentOS和Ubuntu都是不错的选择，学习Linux操作系统需要掌握操作系统的体系结构，以及各种具体的功能操作流程。

第二：学习编程语言。编程语言有多种选择，其中J***a和Python是比较常见的选择。从学习难度上来说，Python语言要更容易一些，而且Python语言目前在大数据领域和人工智能领域都有广泛的应用，所以Python语言是一个不错的选择。

第三：学习大数据平台。大数据平台建议从Hadoop开始学起，Hadoop比较适合初学者，而且Hadoop对于硬件平台的要求并不高，实验环境也比较好搭建，这都为初学者提供了便利。Hadoop经过多年的发展，目前已经建立了一个比较大的平台生态，所以相对来说，学习周期会比较长。

第四：算法设计。无论是从事大数据平台开发、大数据应用开发和大数据分析，算法都是大数据领域的重点内容。要想在大数据技术领域走的更远，算法设计是非常重要的。

最后，大数据是产业互联网的重要组成部分，随着大数据逐渐落地到传统行业，将陆续释放出大量的发展机会。

您比较关注人工智能在哪些行业的应用？

我研究和关注人工智能在智能金融，智能制造和智能社会方面的运用。特别还关注人工智能在以下方面的落地和运用。

1，关注人工智能对金融的改变

人工智能对传统金融的改变和作用非常巨大。将彻底改变金融的本质，形态和模式，最终形成智能金融这种高级金融形态。金融风险将彻底退出舞台，金融将自金融化，成为社会结构中的基础设施和阳光雨露。

2，关注人工智能对智能制造的作用

人工智能也会彻底改变人类生产活动，实现人的劳动彻底解放，社会生产力将极大地提高，人类进入智能化生产的高级形态。社会化生产力将不再约束人类生存和发展。

3，关注人工智能对社会的发展和改革

最后人工智能将对人类社会发展实现彻底变革，改变人类精神和文化生活，改变社会管理秩序和规则，改变人与人之间的合作关系，实现一个更文明，更健康，更人性，更进步的社会。

总之，人工智能是人类有史以来最具有革命性的科学技术发展力量，是人类文明进步的伟大动力系统，将推动人类发展进入新历史阶段。

大家好，非常荣幸可以有这个机会解答这个问题，现在让我们一起探讨一下吧。

我认为人工智能在电子商务领域有许多应用。以下是一些应用场景：

1.智能客服机器人

智能客户服务机器人涉及许多人工智能技术，如机器学习、大数据、自然语言处理、语义分析和理解。智能客户服务机器人的主要功能是自动回答客户的问题。消费者可以通过文字、图片和声音与机器人交流。智能客服机器人可以有效降低人工成本，优化用户体验，提高服务质量，最大限度恢复夜间交通，帮助客服解决重复咨询问题。此外，据市场研究公司高德纳(Gartner)称，到2020年，80%以上的零售消费者互动将由人工智能完成。

2.推荐引擎

推荐引擎是一个基于算法框架的完整推荐系统。使用人工智能算法可以实现对海量数据集的深度学习，分析消费者行为，预测哪些产品可能吸引消费者，从而为他们推荐商品，有效降低消费者的选择成本。

3.图片搜索

电子商务平台的产品展示和消费者需求描述通过搜索链接进行链接。然而，基于文本的搜索行为有时很难直接引导用户找到他们想要的。通过计算机视觉和深入的学习技术，消费者可以轻松地搜索他们正在寻找的产品。消费者只需将商品图片上传到电子商务平台。人工智能可以了解商品的款式、规格、颜色、品牌等特征，最终为消费者提供同类商品的销售入口。

4.智能库存预测

多渠道库存***和管理是困扰电子商务的最大问题之一。当库存不足时，补货浪费的时间会对商家的收入产生很大的影响。然而，如果库存过多，就会增加商业风险和资本需求。因此，准确预测库存并不容易。此时，人工智能和深度学习算法可以用于订单周转预测。他们可以识别订单周转的关键因素，并通过模型计算这些因素对周转和库存的影响。此外，学习系统的优势在于它可以随着时间的推移变得更加智能，这使得库存预测更加准确。

在《今日头条》的平台上，如果只关注某一个人，或者只回答某一个人对于人工智能技术应用方向的考虑，似乎格局有点太小，适合的读者面太窄，倒不如在这里作一个综合性的回答。对于更大众化的人工智能关注方向而言，是否应当大致从以下四个方向来考虑。

①直接面向用户的人工智能技术。这是一类用户直接拿来就可以使用的人工智能技术，例如家用电器之类，在决定开发、生产和经营之前，应注意市场需求，最好试销对路，估算好供需缺口，兴衰周期，大致规划好多长时间收回成本开始盈利。

②依附于其它产品的人工智能技术，例如汽车电子，有一些本来在直接面向用户的人工智能中必须考虑和谋划的内容，在这里有的就不必费心、或者即使费心也简单很多了，有些前瞻性的评估可以直接向下流产品生产厂家索取。当然，除了同行之间的竞争外，其兴衰盈亏全都绑在下流产品的战车上了。

③主要关心与自己行业相关的人工智能技术。那些与自己所从事的行业相去十万八千里、心有余力不足的人工智能发展方向，最好就不要考虑了，人家那里有可能积聚着与其人工智能方向相同或者相近的、蓄势待发的千军万马。只要自己所从事的这门人工智能还不是衰败下去、没有了市场，就不要这山望着那山高了吧；如果打算扩展业务范围，完全可以***用墨渍战术，即站稳脚跟，逐步扩大与原有技术相关的技术范围，否则前期投入的资金、技术积累、设备全部都前功尽弃了。

④对于用几种不同类型的人工智能技术都可以完成的情况下，应当注意各种不同类型的人工智能相互之间的性价比。说句不好听的话那就是，能够吊死人的树何止一棵。例如，无人工厂中物品传输车的自动导航，或者无人舰艇的***自动配送，可以在传输车或者配送车中预置路线指令，也可以磁路导航、光轨导航、光电导航、超声波导航等等。工厂或仓储的料位控制，可以***取定量配给控制、超声波雷达法料位控制、障碍法超声波控制、红外测距料位控制、障碍法光学料位控制、压力传感器料位控制等等。至于火灾报警器，既可以用烟雾传感器，也可以用红外传感器，以及气体传感器，也可以多种传感器共同使用以防止漏报和误报；其中，气体传感器也可以用二氧化锡为主材料的，也可以用氧化铁为主材料的，还可以用钛酸锶为主材料的等等，可有多种选择。

未来的人工智能主要应用在国防，隐蔽性好，反应快、准。二、教学领域，通过大数据高信息智能化公平实施授教。提高人才的普及和培养选拔。三，[_a1***_]领域，提高治愈率，尤其在重症病患方面，精准施术。同时减轻医生的劳动强度。进一步通过智能科技提高微生物的研究课题，病毒的快速捡测，疫苗的研发周期。

人工智能在工程建设领域，特别在基建行业的应用才刚刚开始，后期应该有较大的发展空间。

首先，从工程建设的各个环节来分析，人工智能可以应用于设计、施工、运营和维护等各个阶段。

（1）设计环节。工程设计早已由传统手工绘图设计转变为计算机CAD软件设计，目前正在探索推广在BIM技术基础上的设计创新。未来需要将现有设计方法和手段与人工智能相结合，创新设计理念，实现工程设计新的跨越。

（2）施工环节。目前众多建设项目在实施“智慧工地”，从了解的情况看，还只是围绕工地相关因素的监控和管理等，并没有深入研究人工智能对工程建设实际的影响。施工环节更加复杂，人工智能需要与机器人、物联网和5G技术等多种新兴技术充分融合，才能创造出实质性的成果。

（3）运营和维护环节。运营和维护中的应用场景更加多元化，与商业智能、管理智能和服务智能等行业应用相互重合。此时最重要的是相互借鉴，融合发展。

另外，可以从工程建设要关注的主要对象来分析。

（1）建筑物和基建设施的创新。在人工智能等技术的支持下，设计和施工实现更紧密的结合，并且能够实现更多的可能性。共同促进工程建设的成果更加适应未来使用的需要，在未来充满智能设备和智能交通工具的场景中，需要对建筑物和基础设施的创新保持开放性。

（2）工程建设过程管理的创新。设计和施工要实现更加一体化，整个建设过程要适应反复循环迭代的需要。都需要将人工智能技术应用到工程实践中，实现整个设计建设过程的协同合作，提高管理效率。

（3）建设和使用中的安全性保证。通过人工智能技术，可以随时监控现场主要信息，并提供模拟、预警和应急保证等多种功能。对公众关注的工程安全问题，人工智能技术已经有了多项应用，还需要不断深入挖掘更核心的功能。

（4）成本控制和财务风险。可以将人工智能应用到材料价格监测与分析、财务状况监控与风险预警等多种场景中。成本和财务是企业发展的根本要素，人工智能在这个领域的应用，也能很快吸引企业的兴趣。

哪些行业、哪些工作岗位可以用到人工智能技术？

该题目有些大，为了更好地说明，我从下面这两张图说起：

正所谓“有需求就有市场”，正是企业有“节省人力、提高效率”的巨大需求，才推动了人工智能技术的快速发展！

新技术的快速迭代应用，当前人工智能向着两个截然相反的方向发展，即人工增强与人工替代！不管哪个发展方向，人的活动都产生了巨大的变化！

当前阶段，简单的重复性工作正广泛被智能化产品替代，涉及行业与岗位之众，超乎我们所想像，尤其是在制造业，搬运类的工作、单一动作的作业，已被自动化流水线与自动化装备替代！而在服务业，电话营销、客服正被智能机器人取代！随着机器深度学习技术的深入开发与应用，将有更多的岗位（不分行业）被智能机器人所替代，下一批被替代的岗位将是具有一定创作能力的岗位！最后，当机器在深度学习能力的加持下，无限逼近独立思考时，人又将何去何从？！

所以，各行业、各岗位，人工智能技术均会实现“节省人力、提高工作效率”的效果，只是时间与条件成熟的问题！

算法基础和数学基础都不高，学ai能干什么？

无论AI还是大数据分析、区块链，我们可以***用面向服务的方式来看。AI是一项技术革新，但终归是一种服务能力。单纯的AI技术如果不结合具体业务，也是没有实际意义的。

说起服务，就要提到服务提供者和服务使用者，前者生产服务，后者消费服务。分别来看：

1 AI提供者。也就是我们所说的生产AI算法的AI工程师，他们利用深度学习、神经网络等算法构造一种原本需要用大量人工才能实现的能力。目前在大学阶段还很少涉及这个方面的研究，从研究生阶段开始，计算机相关专业的学生可以选择这个方向做研究。也就是说，至少需要在计算机相关专业研究生这一学历攻读过程中，才能真正入门。面试过很多应聘者，通过自学能将算法研究明白并革新的人少之又少，所以如果高等数学和计算机理论不扎实，几乎无法踏入这个领域。这里我们特指的是产出算法的职位，而不是用程序实现现有算法的职位，实现算法和产出算法不在一个水平线上，普通程序员也可以实现或算法，但不能叫“AI工程师”。

2 AI使用者。前面提到过，AI是一种技术能力，技术能力需要有具体的业务来实践，如果能将现有的AI技术应用于某一领域，使某一领域的经济产出大幅提高，也是一种能力的体现。事实上，除了某些互联网大厂有能力高薪聘请技术专家研究算法，大部分企业都是使用者或者消费者，大家拿到算法应用在自己的企业或领域提升产量和绩效。打个比方，一个简单的聚类算法，应用在商店可以区分商品类别便于摆放布局，应用在银行可以区分用户类别提供个***，应用在商业可以实现精准营销，我们不需要知道聚类内部是怎么实现的。知道聚类怎么用，一样可以做出巨大贡献。

所以综上，如果您的算法和数学基础不高，建议您偏向后者，学习现有的主流AI技术能实现什么，然后应用到您所在的领域进行创新产生价值，而不必研究算法的内部原理甚至优化算法。

个人意见供您参考。

如果算法基础和数学基础都不高，学AI就只能做个调包侠了，除此之外还能为你提供解决某些问题的思路，如果是这样我建议你还是不要踏入这个行业了，做一个软件开发工程师也许会更好。

很多算法其实已经都被封装好了，你也不需要对算法和数学基础要求有多高，一句代价即可调用。下面就用MXNet深度学习框架来介绍一下，这里就以SSD目标检测算法为例

不用训练，也不需要任何的算法和数学基础你就完成了一个目标检测算法。

人工智能能够这么受欢迎，其实主要还是因为它确确实实能够解决很多痛点问题。比如说，某天你的上司给你提了一个需求，让你设计一套程序来识别一下，图片中的蜡笔小新

通过图片观察你可以发现，蜡笔小新有一个土豆头、大耳朵、喜欢穿红色短袖、***裤子等，然后再根据这些特征定义一系列的规则，最终我们的程序能够识别出蜡笔小新了，但是实际应用的时候你会发现这些特征大都需要设定阈值，而小新也不是那么听话只保持某个动作，他会做很多动作从而导致你的程序识别率并不高。

所以，这时候你必须要通过其它的方法来实现这个功能了，然而这时候你了解到了有一种目标检测算法可以很好的解决这个问题，这时候你学到AI算法就能够应用上了。

等你学完之后，想找一个人工智能开发岗位的工作时，你会发现面试官老是会问各种算法原理，如果没有一定数学知识和算法知识是很难学会这些东西的，所以如果这些基础不扎实在面试的时候就会被pass掉，更别说找一份好工作了。

到此，以上就是小编对于人工智能商业应用方式的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能商业应用方式的5点解答对大家有用。

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