人工智能行业应用总结-人工智能行业应用总结报告

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

1. ai年度总结神器哪个好用？
2. 文章会有ai总结是好是坏？
3. 为什么文章前面有ai总结？
4. 商用的人工智能产品都有哪些?目前人工智能技术应用在什么场景？
5. 人工智能和大数据主要包括哪些行业，如何切入？

ai年度总结神器哪个好用？

个人认为ai年度总结神器中，Notion是非常好用的一个。Notion支持多种数据类型，包括文本、图片、超链接、代码块以及嵌入式视频，具有非常强大的组织和管理功能。

在Notion上，用户可以非常轻松地自定义自己的年度总结数据，并通过各种视图（表格、日历等）来更好地呈现和分析这些数据。

此外，Notion还支持任务管理和日程提醒等功能，非常适合年度总结的需要。总体来说，Notion是一款非常综合、功能强大的ai年度总结神器。

文章会有ai总结是好是坏？

是坏，因为一个APP上的自带AI上的答案，这个APP上的使用者都可以看见，就比如你玩这个答题赢红包的活动，你用AI去回答然后***到这里来，别人一眼就能看出来这不是你写的

为什么文章前面有ai总结？

文章前面有 AI 总结可能有以下原因：

1. 提供快速概览：帮助读者快速了解文章的主要内容。

2. 提高阅读效率：让读者可以在短时间内决定是否继续深入阅读。

3. 适应信息碎片化时代：方便读者在有限的时间内获取关键信息。

4. 便于搜索和索引：有利于搜索引擎抓取和索引，提高文章的可发现性。

5. 帮助记忆和回顾：使读者更容易记住文章的要点。

6. 满足不同阅读需求：迎合那些只想了解概要的读者。

7. 提升内容呈现效果：使文章结构更加清晰，便于阅读。

8. 节省读者时间：避免读者花费时间在不感兴趣的内容上。

商用的人工智能产品都有哪些?目前人工智能技术应用在什么场景？

近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现，预计2019年人工智能核心产业规模将突破570亿元，目前，安防和金融领域市场份额最大，工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。

2018年，人工智能相关公司总数达到2167家。根据中国新一代人工智能发展研究院调研数据，中国人工智能企业多集中在应用层，技术层和基础层企业占比相对较小。

从技术类型分布来看，设计机器学习、大数据、云计算和机器人技术的公司较多，整体分布相对平均，具体分布见下图所示：

根据基础建设和价值空间两大维度对人工智能赋能的十大实体经济进行分析。总体而言，金融、营销、安防、客服等场景在IT[_a***_]、数据质量、对新技术的接受周期等AI发展基础条件方面表现较优，而在当下市场规模、行业发展增速、解决方案落地效果和政策导向等诸多因素的影响下，安防、金融、教育、客服等场景将产生较高的商业化渗透和对传统产业提升程度。具体对于各项指标的成熟度评估如下图所示：

目前人工智能在应用场景上，最多的属于安防和金融，安防由于受到政策影响较大，而金融完全是由于良好的落地环境，目前在智能风控、智能客服等各方面业务上进入实际应用。

人工智能在中国，呈现爆发式发展，从学术研究、科研转化到技术创业掀起一股股热潮。

人工智能的发展日渐呈现出软硬结合趋势，前端通过硬件***集数据，后端通过软件算法，来提供整体解决方案。广泛应用于大健康、金融、机器人、汽车、互联网服务、安防、教育、零售、家居建筑、工业制造、法律等领域，几乎涉及到国民经济的方方面面。日常生活中我们在***机关、银行、楼宇物业、智慧小区、公共场所、工地、幼儿园、机场、人机对话、翻译等场景中见到，如大数据风控、人脸识别、刷脸支付等。具体产品如海康威视的安防监控、支付宝刷脸支付、科大讯飞的语音识别翻译机、百度的无人驾驶系统等等。

根据亿欧统计，中国人工智能企业共计1000余家，分布于22个 省份的43个城市，其中北京、上海、广东占74.2%。在13项人工智能技术方向上，技术应用占比TOP5分别为计 算机视觉、数据挖掘、智能语音技术、机器学习和机器人。

国内领先的公司有AI芯片公司寒武纪、技术公司商汤科技、旷视科技等，国内的互联网巨头百度、阿里、腾讯、京东、小米、美团、滴滴等都在这个领域发力。

1.工业应用：比如车间生产线上一些异常商品的检测；铁轨上通过识别轨枕判断是否存在问题等 2.安防：人工智能应用最多的场景，商汤/依图等公司就是靠安防起家的，主要是包括城市安全如车辆违停/压黄线/闯红灯等监控系列的产品 3.金融领域：AI炒股 4.保险领域：如***，保险单据的ocr识别产品等 5.电商场景：推荐系统 6.教育行业：扫题识别再搜索等等...总之人工智能的应用领域非常广泛，任何行业都能应用起来。如果你对AI感兴趣，可以关注下我，带你从理论到实践认识AI。

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，包括金融、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[_a1***_]，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。

到此，以上就是小编对于人工智能行业应用总结的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能行业应用总结的5点解答对大家有用。

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