人工智能场景化和实际应用-人工智能场景化和实际应用的区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能场景化和实际应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能场景化和实际应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能场景是什么意思？
2. 人工智能技术在物流业的应用场景不包括？
3. 人工智能在数字媒体艺术中的应用？
4. 人工智能的下游应用场景包括？
5. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

人工智能场景是什么意思？

/人工智能场景具体介绍如下:

第一个应用场景是人脸识别，它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它所涉及的技术有图像处理和计算机视觉等，目前，人类识别技术在各个领域都广泛普及了，例如公安、航天、建筑、教育、金融等等。在今后随着人脸识别技术的进一步发展，它应用的领域将会更多，也会给人们带来更多的便利。

第二个是生物特征识别技术，除了人脸识别技术外，现如今用的较多的是声纹识别，声纹识别主要功能是***集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人第二次说话的时候，系统会自动***集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做比较，由此识别出说话人的身份。目前声纹识别技术广泛应用于智能家居、金融等多个领域。

第三个是智能外呼机器人，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。帮助企业完成一些繁杂、重复又耗时间的活，大大提高了工作效率，让

人工智能技术在物流业的应用场景不包括？

人工智能技术在物流业的应用场景包括智能仓储管理、智能运输调度、智能配送路线规划、智能货物跟踪等。然而，人工智能技术在物流业的应用场景不包括人工智能机器人的自主搬运和装卸货物，因为目前的人工智能机器人在复杂环境下的感知和操作能力仍有限，无法完全替代人类进行复杂的搬运和装卸工作。

人工智能在数字媒体艺术中的应用？

人工智能在数字媒体技术中的应用。在数字媒体技术全面快速发展的今天，人工智能技术也得到了广泛的应用。在数字媒体中，人工智能具有非常广泛的应用，它能够不断优化数字媒体的作用和功效，同时还能够整体提升数字媒体的应用优势，全方位满足人们的需求。现阶段人工智能在数字媒体技术中的应用，主要包含以下方面。

1、人工智能对自媒体中的影响

2、 人工智能对人物设计中的影响。

3、人工智能对游戏程序设计中的影响。

4、人工智能对场景设计中的影响。

人工智能的下游应用场景包括？

人工智能主要应用领域

1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料***购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

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[_a***_]、教育对话、问答等

2.人工智能自我感知收集到语音之后进行大数据分析，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。

自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱，对话，翻译，阅读理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。

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。

Chatopera机器人客服，智能外呼机器人，需要学习智能问答相关的AI知识，Chatopera聊天机器人已经落地，发展前景非常好，性价比很高，公众号上“Chatopera”有实际演示，可以观看。

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场景化和实际应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能场景化和实际应用的5点解答对大家有用。

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