人工智能技术各种应用场景-人工智能技术各种应用场景有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术各种应用场景的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术各种应用场景的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能如何在应用场景中落地？
2. 人工智能在2c场景上的应用？
3. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

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。

其中一款医疗语音交互解决方案是专门解决医生病历输入难题。

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。

第二步要提高用户使用体验。

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。

人工智能在2c场景上的应用？

2C：AI风控软件提升投资者风险预警能力

对于金融机构来说，风控是最重要的能力，而对于普通投资者和机构投资者来说，如何识别风险，则成为最为重要的问题之一——从当下的市场情况看，投资者想要解决这一问题面临着信息不及时、信息不准确、信息不全面等众多挑战。他们不像金融机构那样有多渠道的信息和技术手段，但他们同样需要全面、精准、快速的财经数据。

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

范围太广了，语音处理场景在大多数领域都需要，语言指令是人类对人工智能的重要交流方式之一，智能端接收语音，处理分析读懂人类语言这是人工智能重要体现。

1.场景主要有，情感对话、教育对话、问答等

2.人工智能自我感知收集到语音之后[_a***_]大数据分析，进行自我识别，学习，自我决策，演化等。

3.设想一下一个寂寞的晚上一个人工智能机器人陪你聊天将是怎样的场景。

人工智能语音领域应用前景非常广泛。

11月7日，新华社联合搜狗推出了“AI合成主播”。

从发布的这一刻起，“AI合成主播”正式成为新华社报道队伍中一员，TA将同其他主播一起，为人们带来权威、及时、准确的中英文新闻资讯。

今年年初，央视也推出首部人工智能配音的纪录片《创新中国》。

自然语言处理的应用场景还是很多的，而且还有很多公司在自然语言处理领域在研究，例如现在的阿里、腾讯、美团等互联网大厂。

具体应用场景有很多，下面举几个例子，比如在现实生活中所有与文本相结合的内容都是自然语言处理的范围之内，命名实体识别、关系抽取、知识图谱补全等等。随着现在预训练模型的火热，阅读理解、问答、对话生成等等也相继火了起来。所以说自然语言处理有很多应用场景，与生活息息相关。

研究生时期的课题是人工智能与进化算法结合从而提高算法性能，期间也稍微了解过其他的人工智能算法，比如卷积神经网络之类的，工作后在大力发展AI的百度，因此也算有点了解，来给大家分享下我的看法。

百度科技园的大楼的电梯间电视常年播放百度的AI广告，其中有一个是一年轻女子独自到不说英语的滑雪胜地去旅行，本来因为语言不通而障碍频频，结果有了百度语音翻译，一切问题迎刃而解，广告语大概的意思是懂你的坚强，也愿意武装你的软肋。

这就是人工智能自然语言处理的一个重要场景，语言翻译。除此之外，还有同声传译，实时多语种翻译等等。在未来，如果想要打造出一个完美的虚拟恋爱对象，那也一定要搭载上这个语言语义以及情绪识别的能力，才能更好的给使用者以温柔的体验。

这个其实已经很久了，最出名的莫过于苹果系统搭载的siri了，一句hey siri，就能唤来你的智能管家，帮助你拨打电话，阅读短信，地图导航等等。

此外，iPhone现在的语音输入功能也是自然语言处理的落地。中文同音不同意的字词实在是太多了，但是iPhone的语音输入却能在你说了一大段语义连贯的句子之后，基本每个词的准确率达到95%以上。已经是很了不起的进步了。

最后，国内很多智能音箱也是自然语言处理的产物，比如天猫精灵，小米的小爱同学还有百度的小度音响等等，通过打通物联网，或者在线音乐库，能够准确的识别你的要求，帮助你开关灯，打开窗帘，播放音乐，制定闹钟等等。

想要在自然语义处理（NLP）领域进行发展，那么就需要将语句的理解定位于概念理解，并且建立了自然语言的“概念空间（代码）”。语句及自然语言的理解，其实就是从语言空间向语言“概念空间（代码）”的映射过程。这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。目前场景的用于NLP领域的算法有卷积神经网络等等，相对来说也是比较复杂。

到此，以上就是小编对于人工智能技术各种应用场景的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术各种应用场景的3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/49142.html