人工智能生活应用实例分享-人工智能的生活应用实例

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能生活应用实例分享的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能生活应用实例分享的解答，让我们一起看看吧。

1. 举出两个实例说明如何在未来应用人工智能提高人们的生活质量？
2. 人工智能AI发展到现在，除了下棋开车，还能干什么呢？
3. 智能医疗产业有哪些应用典型案例？

举出两个实例说明如何在未来应用人工智能提高人们的生活质量？

人工智能如今已快速的渗透到各个产业之中，为不同岗位的人们提供便利。像苹果Siri、微软小冰等智能聊天类应用;新闻阅读软件依赖人工智能技术向用户推送最适合该用户的新闻内容，还有自动驾驶技术更是我们身边的人工智能技术。它们不仅没有带给我们威胁，恰恰这些应用还会提高我们的生活质量和工作效率。

至于人工智能可能会和人类“抢饭碗”，的确，随着人工智能技术的发展，人工智能在未来确实会替代部分岗位。不过，在目前的科技水平下，相比人类，机器欠缺了原创能力、互动能力和谈判能力。所以，在更多情况下，不是被人工智能替代，而是多一个助手。

总之，机器永远无法胜过人类，因为它没有人类的情感，思考和想法是多变的思维，也不会获得人类那样的智慧和经验。但我们必须重视人工智能，考虑如何应用人工智能，它能够为我们带来什么，让人工智能更好地服务人类。

人工智能AI发展到现在，除了下棋开车，还能干什么呢？

互联网的发展，是给我们带来了很多的机遇。其中人工智能的强大，我们已经在下棋和无人驾驶方面感受到了。在第一个机器人索菲亚获得公民身份以后，我们在思考，到底人工智能还可以给我们带来什么？

在人工智能上的运用，我们在生活中是没有太多的感受到，毕竟它在个人生活上面的运用还是太少了。即使现在有很多的智能音箱出现，也具备和我们对话的能力，但和我们相关的设备或者运用是明显不足。

人工智能更是高科技来着，它要实现普通的民用，是有那么一个阶段的。如果说人工智能还可以干嘛，那它的用处是非常多的。在道路交通上，通过大数据对人流量的分析，预测出哪个阶段会出现高峰。

并且在这个时候作出相应的准备，确保行人、车辆的正常运行。还有我们骑行的共享单车，为什么它会知道哪个地方需要投放单车的数量呢，这些都离不开人工智能的运用，有了它，我们的城市生活会更加的方便。

以上的这些，都只是在机构或者公司里的实际运用。相对于我们个人的，是很少有企业涉及的。前面提到的智能音箱是一个实例，但除了它以外，我们根本很难找到其他的。从我们的需求或者趋势来看，陪伴性机器人将会是行业的下一个风口。

如果把智能音箱的外表设计成人的模样，并具有人机交互和深度学习的功能，那会是非常的有发展潜力。首先是陪伴性机器人的运用，适合老年用户，有一个可以聆听他们说话的。

在生活上也是可以帮助老年人，并且遇到紧急情况时通知儿女。另一个就是在学习上的使用，通过和智能机器人的对话，可以快速的了解世界，并且是增强对学习的兴趣，尤其是在英语方面，或许会有更大的突破。

上面的核心都是离不开人工智能的技术，我们也希望有更多的厂商涉足人工智能领域，开发出适合我们个人用户的[_a***_]机器人，你们会期待它们具备什么样的功能呢？

在助力企业发展，提供服务方面：

在企业的经营中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企业与客户唯一的直接接触通道，客服的价值在于解决用户问题，改善用户体验，提升企业口碑，营销促进交易等等，但传统的客服模式放到如今的互联网时代，短板立现。成本、效率、沟通方式等都有待提升与改进，由此，智能客服的价值得以凸显。

直观来看，智能客服对传统客服行业的主要价值体现如下：

1、智能客服在处理有明确结论的简单重复性问题上，展现了极高的工作效率，人工客服可以节省更多时间与精力去处理更为复杂、关键的客户问题，去服务VIP或是个性化需求更强烈的客户，从而达到提升客户满意度的效果。同时企业的人力、管理、运维成本都得到大幅下降。

2、智能客服在本质上是机器，机器没有生理局限，服务时长远大于人力，同时它也不存在情绪波动，可以实现百分之百的微笑服务，保持标准的服务质量。特别是在客户业务规模达到明显的波峰波谷时，智能客服可以在短期内实现大批量***解决，以应对业务量的波动，实现弹性运维。

3、智能客服还可以应用在企业的营销活动中，在传统的电销时代，人工外呼作为很多企业的营销主要手段，耗时长，效果差，一个客服一天所能拨打的电话量有限，而电销恰巧又是一个需要“广撒网，多尝试”的营销方式。此时，智能客服交互系统中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起来，增加呼出频率，扩大呼叫范围，提升呼叫中心的价值创造力。

智能医疗产业有哪些应用典型案例？

运用人工智能技术识别及分析医疗影像，帮助医生定位病症分析病情，辅助做出诊断。这是属于目前较为典型的一个案例。

具体来说，人工分析的缺点很明显，第一是不精确，只能凭借经验去判断，很容易误判。第二是缺口大，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。

医疗影像行业的人工智能实现流程大致为：影像数据的预处理—>样本清洗、打标签à模型搭建及训练调试à大规模数据的训练、验证得到深度学习网络模型，以上流程为人工智能的线下训练过程，最终输出为深度学习模型。接着就可以用用生成的模型进行线上预测或***判断。

浪潮提供医疗影像端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现如下三个功能。

（1） 样本数据预处理。医院各个检验科如CT，BT，CR等，把医疗影像数据从终端设备通过万兆/IB网络，传输到并行存储中，数据预处理CPU平台（多个双路CPU服务器NF5280M5组成的集群）从存储中读取数据，运行边缘检测分割、区域增长分割、***算法等程序，获取目标数据，然后打标签形成训练样本库，存放到并行存储中。CPU程序的管理、调度、监控将由统一管理平台AIStation完成。

到此，以上就是小编对于人工智能生活应用实例分享的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能生活应用实例分享的3点解答对大家有用。

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