人工智能应用场景案例分享-人工智能的应用案例和场景

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场景案例分享的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用场景案例分享的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能如何在应用场景中落地？
2. 异构服务器定位和应用场景有哪些？
3. Oppo r17的ai应用有哪些？

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。

异构服务器定位和应用场景有哪些？

适用场景： AI推理（图像分类识别、语音识别、自然语言处理）、视频编解码、机 器 学习、轻量级训练 等。

从GPU高性能计算到可视化再到人工智能基础设施，为客户提供计算能力强大，弹性可配置，性价比高的异构计算实例。其应用前景极其广泛，适用于深度学习、***渲染、虚拟化桌面等对计算能力、时延要求极高的场景，同时还能满足分子建模、基因组学等领域对基础设施的高要求。

Oppo r17的ai应用有哪些？

R17的AI主要体现在两个方面，其一是拍照，其二是系统。

先说拍照。AI辅助拍照已经很成熟了，AI通过建立面部模型，提供800万种美颜方案[_a***_]立体自定义美颜，达到AI***拍照的效果。这是传统的手动操作无法实现的。譬如面部建模，296个识别点来建立脸部模型，这样才能通过人种、皮肤、五官等方面，建立专门的美颜方案。这是只有AI才能完成的。

其次是系统。ColorOS 5.2拥有很多AI才能实现的功能，智能负一屏、智能扫一扫、AR步行导航、智能侧边栏、自由收藏等等，都是AI应用场景的实例。但AI技术在系统上最集中的应用场景是TOP应用优化，ColorOS 5.2加入了智能检测优化机制，该机制分别作用于应用端和系统端，可以针对TOP应用做一对一的针对性专项优化，实现回应速度更快、能耗更低的效果。这也是R17在前代R系列的优化功能的基础上，所实现的最先进的AI功能。

R17运用到AI的地方有很多，比如说“智能负一屏”功能，可以把常用的快捷功能、近期的行程、快递信息、航班火车信息都汇集在一起，根据用户的使用习惯，智能预测用户即将使用到的应用，应用响应速度更快。另外，还可以扫题、扫名片、扫文档、拍照翻译、扫词翻译，多方位的智能识别服务，都是AI运用带来的便捷呀。

到此，以上就是小编对于人工智能应用场景案例分享的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用场景案例分享的3点解答对大家有用。

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