人工智能应用场景-人工智能应用场景举例

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

1. 人工智能的主要研究和应用场景包括推理(？
2. 人工智能在2c场景上的应用？
3. 人工智能如何在应用场景中落地？
4. 人工智能技术在物流业的应用场景不包括？
5. 算力可视化技术的应用场景？

人工智能的主要研究和应用场景包括推理(？

人工智能的研究领域和应用领域分别有：

(1）研究领域

自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法

(2）应用领域

智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程

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[_a***_]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。

算力可视化技术的应用场景？

算力可视化技术可以应用于大规模数据中心管理和监控、云计算***分配及优化、区块链算力分布和挖矿监控等领域。

通过可视化展示算力分布、***利用情况和运行状态，管理员和运维人员可以实时监控、分析和优化整个系统的性能和效率，提高数据中心和云计算平台的管理效率和***利用率，确保区块链网络的稳定运行，实现智能化、高效化的***管理和监控。

到此，以上就是小编对于人工智能应用场景的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用场景的5点解答对大家有用。

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