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人工智能应用和落地-人工智能应用和落地的关系
C0f3d30c8时间2024-06-11 03:52:41分类应用领域浏览69
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用和落地的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能应用和落地的解答，让我们一起看看吧。
人工智能如何在应用场景中落地？
回顾过去，历史上任何一次革命性创新技术的爆发，都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。正如互联网的到来颠覆曾经的商业体系，当前5G、IoT、AI三大革命性新技术迎来汇合，一个全新的物联网商业体系正在酝酿中，当中蕴含的商机不言而喻。
AI被誉为这波物联网新商机中的“大脑”，赋予各下游产业思考力，增强设备的自主性，是物联网产业中非常重要的一环。
正因为其战略性、前瞻性的地位，AI要取得突破发展并非易事。总的来说，当前AI在技术方面已经有不少可以实现的功能，但AI技术要实现具体落地应用，一步一步要解决的问题也还不少。今天笔者就跟大家总结了下人工智能技术落地“三步走”。
第一步，要判断该项AI技术是否成熟，功能与落地场景需求是否匹配。
以云知声为例，前不久的7月云知声发布了多款在医疗领域成熟落地AI产品。
据美国医学会（AMA）的统计，医生职业生涯大约 35%-40% 的时间用于病历书写及相关文案工作上。工作重复，科研价值却不高，云知声医疗语音交互解决方案以深度学习、超级计算和大数据等AI 技术为基础，构建了智能医疗语言模型，形成了语音病历系统的核心大脑，***用语音就能顺利、高效完成病历输入。
在这个案例中，AI技术已经发展到可以高效识别医疗专用术语记录，与医生的需求是匹配的，最后解决方案得以在医院顺利落地。
用户体验由三部分组成：有用、易用与产品颜值。有用是用户体验的根基，易用与用户对产品的“操作体验”直接相关，颜值原本只属于锦上添花，随着年轻一代审美的崛起，在产品的用户体验评价体系也占据了重要位置。
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[_a***_]、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：这个场景非常之大，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。
当人工智能浪潮退却后，人工智能公司该如何落地呢？
感谢邀请。
与之前的新技术类似，从事人工智能领域大致有两条发展路径：一是纯技术研发，持续在技术方面进行投入；二是与传统行业结合，通过新技术对传统行业进行效率及品质方面的改造。
要落实到产品，最终需求不是概念化，而是产品。比如能 识别障碍的发声眼镜（用于盲人），分析司机疲惫度的检测仪等等。或者做人工智能的系统构建，比如原始语音、图像、行为数据的***集，这些数据可以给到那些物联网硬件公司开发实体产品。
人工智能的浪潮本身并没有退却，退却的只是媒体的喧嚣和炒作而已。事实上，人工智能已经开始进入更广泛的普及应用了，比如：智能制造、数字化营销、智能客服、智能交通与物流、智慧医疗诊断、服务机器人、甚至智能武器等。人工智能是一种普适性的工具，就像曾经的电网、互联网一样，会深刻地改造人类社会生活的每一个方面。
当然，人工智能浪潮没有退却，但不等于某些人工智能公司可以在市场中得到生存和发展，人工智能新创公司如果不能找到适合自己的合适定位也会被市场淘汰。我估计人工智能产业将会发生分化。云计算的成熟和5G的商用，将证明人工智能产业的商业模式应该通过云平台向用户提供人工智能能力服务。但平台的竞争历来非常激烈，估计只有少数公司会向综合性大平台发展，如百度、阿里、腾讯等，另有一部分公司会向垂直平台发展，如华为、科大讯飞等。而其他绝大部分人工智能公司应该向“人工智能集成公司”转型，从各种平台中集成人工智能能力，向最终用户提供人工智能解决方案。
个人一孔之见，仅供参考。
人工智能要落地，肯定要找到切实的应用场景，不能光靠烧投资人的钱，然后通过上市来兑现利润——这种做法本质上是割韭菜，不能提倡。
人工智能在语音识别这里，可以做点翻译类的软件，技术高一些的可以做同声传译。这个行业已经被科大讯飞等龙头企业占据，小的人工智能公司要[_a1***_]局面也不是很容易。
人工智能还有一个大的方向就是机器视觉，这个可以做安防监控，也可以做自动驾驶，当然与机器人结合的话也可以做无人机。能想到能做到的方向现在已经涌现出现了。在这个领域的头部公司也基本形成，现在再想进去吃肉已经不太可能了。
目前做的比较好的领域还有人工智能与教育的结合，以及人工智能与医疗的结合。我也见到一些小的人工智能创业公司，专门给聋哑人做的说话的软件，这个是非常有市场的。总之，说白了就是要找到用户需求，然后解决用户的痛点。这些都需要仔细去想。
当然了，如果算法真的很牛的人工智能公司，那完全可以去股票市场让人工智能去做股票，如果算法真的是有效的，那么股票市场上的钱都可以卷过来——毕竟机器比人更冷静，更适应市场的波动。
总之，出路肯定是有的。
一直很落地啊。
人脸识别，指纹扫描，应用于生活各个地方。
智能音箱、家居等等，都拥有可存在的空间，就算浪潮褪去，但是人类历史发展进程不会改变，人工智能依然有很大的适用空间。
人工智能在金融领域如何落地？
文/张立钧 编辑/姚顺意来源 | 普华永道《2018年中国金融科技调查报告》，财资一家（TreasuryChina）首发，转载注明来源
随着数据收集手段的丰富，市场对非结构化数据的转化需求与日俱增，海量非结构化数据如何转化为可持续分析的“数据资产”，是从业机构发展人工智能的重点研究方向之一。近半数受访者认为非结构化数据的处理是人工智能最有价值的应用，体现了从业机构对人工智能技术认识的深入。
大数据舆情分析技术也是人工智能应用的热点，如资产与财富管理行业利用人工智能进行舆情分析与投资预测等。在金融支付领域，生物识别/身份识别、图像识别等技术发展比较成熟，从业机构可***用直接***购的方式，将技术植入业务场景。在客服机器人领域，人工智能让金融产品与服务更加便捷化、个性化，如传统金融机构的智能客服机器人（如交通银行的“娇娇”）和金融科技公司的在线智能客服（如蚂蚁金服的AI客服）等（如图）。
▲图 人工智能技术的分支在金融服务领域的应用价值
人工智能的应用价值已被广泛认可，但大部分受访者认为人工智能开展的各项基础条件都比较欠缺，尤其在数据与团队方面面临巨大挑战，发展现状不容乐观。
在数据方面，数据质量和数据打通问题最为严重。这也是金融行业在数据集中之前各业务板块、条线各自独立发展，缺少统一规划统筹的后果。目前，从业机构正通过建立数据统筹机制、整合结构化和非结构化数据、打造大数据平台等方式对数据进行全面整合，为今后数据全面应用夯实基础。
在团队方面，从业机构在科技人才上的竞争尤为激烈。以BATJ为首的科技巨头，在薪资待遇、技术储备、场景应用上优于传统金融机构，导致后者的人工智能团队储备捉襟见肘。随着高校及培训机构不断产出科技人才及开源技术的发展，人工智能的门槛将越来越低，团队的压力将有所降低。
在技术方面，传统金融机构对于目前比较新颖的分布式计算、机器学习类和深度学习类基础平台的掌握与运用依然比较欠缺。但在这方面，市场上有发展比较成熟的供应商，可提供完整的解决方案与定制开发，因此传统金融机构可通过购买这些产品与服务，在短期内获得较大的技术提升。
到此，以上就是小编对于人工智能应用和落地的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用和落地的4点解答对大家有用。
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