admin 一、人工智能会在哪些领域应用广泛？
人工智能（AI）已经在各个领域得到广泛应用，并将在未来继续扩展其应用范围。以下是一些人工智能预计将广泛应用的领域：
自动驾驶：人工智能已经广泛用于开发自动驾驶技术。这种技术将改变交通方式和物流行业，同时还有望提高交通安全性和减少拥堵。
金融：人工智能可以帮助银行和金融机构更好地了解客户需求和行为，并为客户提供个性化的服务和建议。人工智能还可以通过分析大量数据来帮助预测市场趋势和风险。
医疗保健：人工智能可以帮助医生和医疗机构更好地管理大量数据和提高诊断和治疗效果。人工智能还可以用于药物研发和临床试验。
零售：人工智能可以帮助零售商更好地了解客户需求和行为，并提供个性化的购物体验和推荐。人工智能还可以优化库存管理和物流。
安全监控：人工智能可以帮助监控和分析安全摄像头和传感器捕捉的数据，以识别异常行为和潜在的危险。
教育：人工智能可以帮助学生和教师更好地管理学习和教学过程，并提供个性化的学习体验和教育内容。
农业：人工智能可以用于农业生产的各个方面，例如农作物种植、病虫害预测和水资源管理。
这只是一小部分人工智能应用的领域，未来还有很多新的领域将得到应用。
二、人工智能未来会在哪些领域应用？
小编提供一些数据行行查 | 行业研究数据库供参考：
中国人工智能行业应用技术——智能芯片
AI芯片主要有传统芯片和智能芯片两类，另外还有受生物脑启发设计的类脑仿生芯片等。传统芯片可以覆盖人工智能程序底层所需要的基本运算操作，但是在芯片架构、性能等方面无法适应人工智能技术与应用的快速发展；智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通用和专用两种类型。其中通用型智能芯片具有普适性，在人工智能领域内灵活通用；专用型智能芯片是针对特定的应用场景需求设计的。
人工智能行业应用技术——生物识别
生物识别技术是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。生物识别技术的主要研究对象还包括语音、脸部、虹膜、视网膜、体形、个人习惯（包括敲击键盘的力度和频率、签字）等，与之相应的识别技术包括语音识别、人脸识别、虹膜识别等。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。
人工智能行业应用领域——AI+金融
人工智能技术在金融行业中的应用主要为智能支付、智能风控、智能投研、智能投顾。金融是最依赖数据的行业之一，国内传统金融机构的发展时间并不长，在数据的数量及质量上较欧美发达国家会有一定差距，人工智能的融合可以让机器辅助人工进行数据采集、分析，帮助金融场景实现智能化。
人工智能行业应用领域——AI+工业
工业是人工智能最具应用潜力的领域之一。工业制造的整个生命周期可划分为生产制造、供应链管理、质量监测、物流运输、销售服务等多个环节。以最核心的生产过程为例，基于收集的生产数据，人工智能可以自动设置和调整机器的运行参数，让机器和部件成为自优化的系统，更加节能高效。未来的工业不仅是规模化、标准化，也会是智能化、定制化。
人工智能行业应用领域——AI+教育
人工智能在教育领域的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习。在学习过程中利用人工智能技术构建学生数据画像，通过AI算法对数据持续分析，从老师的角度出发，收集学生反馈来提升教学质量和完善教学细节，让老师的教学更有针对性；从学生的角度出发，在多个维度分析学生学习能力、学习偏好、自身学科水平等，更全面的对学生的综合能力进行评估，描绘学生知识点的薄弱之处，制定最优学习路径，有针对性的提供个性化解决方案帮助改进学习模式，实现“因材施教”。
人工智能行业应用领域——AI+交通
智能交通引入人工智能技术，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，推动交通运输相关产业的运行和发展。智能交通主要应用在车辆违法取证、智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。
人工智能行业应用领域——AI+医疗
智慧医疗的发展为传统医疗行业带来了更高性能的计算能力、更深入的知识学习以及全面精准的数据分析。其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、知识图谱等关键技术，已经在医疗影像识别、辅助诊断、药物研发、医疗机器人、健康管理等领域取得了巨大的突破。人工智能赋能新药研发领域的应用场景有靶点发现、先导化合物研究、化合物合成、晶体预测、药理作用评估、患者招募、临床试验、批量生产、药品销售等。
数据来源：行行查，行业研究数据库
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三、人工智能领域都有哪些？
人工智能（Artificial Intelligence）领域很广泛，可以分为以下几个主要方向：
1. 机器学习 （Machine Learning）：机器学习是一种利用统计学知识，让计算机系统能够从数据中自动学习和优化模型，提高性能的方法。该领域主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习等。
2. 自然语言处理 （Natural Language Processing）：自然语言处理是研究人类语言特性的一门学科，其目标是使计算机能够处理自然语言，如语音识别、语音合成、文本分类、自动翻译等。
3. 计算机视觉 （Computer Vision）：计算机视觉是让计算机能够像人类一样处理视觉信息的学科，研究计算机如何理解、分析和识别图像和视频中的内容，如图像分类、目标检测和跟踪、人脸识别、视频分析等。
4. 语音识别和合成 （Speech Recognition and Synthesis）：人工智能可以让计算机理解人类的语音输入，并通过语音合成来沟通，用于交互式语音系统。
5. 机器人学 （Robotics）：机器人学是研究机器人相关技术的学科，其目标是让机器人能够自主感知、理解和决策，完成各种任务。
6. 数据挖掘 （Data Mining）：数据挖掘是从数据中提取有用信息的技术。它包括处理大数据、关联规则挖掘、聚类和分类等领域。
7. 智能推荐系统 （Recommendation System）：智能推荐系统是一种利用用户行为、偏好等信息，基于算法和模型生成个性化推荐的技术，应用于电子商务和娱乐等领域。
除此之外，还有模糊逻辑、专家系统、神经网络、深度学习、迁移学习等许多相关学科或技术。
四、人工智能领域有哪些？
人工智能的领域有：
1、智能文本分类；
2、智能语音；
3、智能视频识别；
4、智能服务机器人；
5、人脸识别
一、智能文本分类
智能分类主要针对文本处理，应用于社会治理方面如城管、12345热线、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景，比如城管事件中有很多这样的分类。
二、智能语音应用
智能语音针对语音进行处理，应用方向主要为语音识别。
三、智能视频识别应用
智能视频识别针对视频进行处理，主要用于视频流的分析。
四、智能服务机器人
机器人应用目前还是比较多，商场、医院、交通枢纽有指引机器人，政务办事大厅有政务事项办理机器人，城市管理有智能清扫机器人、排污机器人，接待室里有讲解机器人等，机器人在城市的方方面面还是起到了一定的作用。
五、人脸识别
人脸识别技术其实不需要多说，现在是普及最广泛、群众接触最多的一项应用。各类移动应用都引入人脸识别以便实现身份的认证，比如扫脸支付、进站检票、证券开户。
五、人工智能涉及哪些领域？
1、智能制造
随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：
（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。
（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。
（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。
2、智能家居
智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。
3、智慧金融
人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。
4、智能医疗
智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。
5、智慧教育
主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。
6、智能安防
智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。
7、智慧物流
物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。
8、智慧交通
智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。
9、智慧零售
人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。
六、人工智能领域有哪些技术？
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)涉及多个技术领域,以下是其中一些主要的技术:
1.机器学习(MachineLearning,简称ML):通过训练模型来识别模式并做出预测的技术。机器学习算法可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等任务。
2.深度学习(DeepLearning,简称DL):使用深度神经网络来模拟人类大脑的计算方式,通常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。
3.自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP):使计算机理解和处理自然语言的技术。NLP可以用于文本分类、机器翻译、情感分析、信息提取等任务。
4.计算机视觉(ComputerVision,简称CV):使计算机能够识别和处理图像和视频的技术。计算机视觉可以用于人脸识别、物体检测、图像分割等任务。
5.强化学习(ReinforcementLearning,简称RL):通过与环境交互来学习最优策略的技术。强化学习可以用于游戏、机器人控制、推荐系统等任务。
6.生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN):由两个神经网络组成的系统,一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络试图生成逼真的图像或文本,判别器网络试图区分真实数据和生成数据。
7.强化学习与深度学习的结合(ReinforcementLearningandDeepLearning的结合):这是一种结合了强化学习和深度学习的算法,通常用于解决复杂的问题,如自动驾驶、语音识别等。
8.人工智能安全(ArtificialIntelligenceSecurity,简称AISec):保护人工智能系统免受恶意攻击和破坏的技术。人工智能安全包括网络安全、数据安全、算法安全等。
七、人工智能需要哪些领域的参与？
心理学，计算机，芯片行业，机械制造等领域共同参与
八、人工智能细分领域有哪些？
人工智能细分领域包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统、智能控制、机器人技术等。
机器学习是人工智能的核心，涉及到数据分析、模式识别和预测等。
自然语言处理关注计算机与人类语言的交互，包括语音识别、语义理解和机器翻译等。
计算机视觉致力于让计算机理解和解释图像和视频。专家系统利用专家知识和推理技术解决复杂问题。
智能控制涉及自动化和控制理论，用于优化和改进系统性能。
机器人技术则关注制造和设计智能机器人，使其能够执行各种任务。
九、人工智能有哪些分支和领域？
人工智能有一些细分领域，例如计算机视觉、自然语言处理、图像识别、语音识别等。现在国内在每个领域都有一些研发的比较领先的公司。
十、人工智能领域哪些高校实力强？
一、清华大学：智能技术与系统国家重点实验室
清华大学计算机科学与技术系（简称计算机系）成立于1958年，在2006年、2012年全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中，以总分满分100分的成绩排名第一。
智能技术与系统实验室中心实验室依托在清华大学计算机科学与技术系，主要从事人工智能（基本原理和方法）的基础与前瞻性研究，智能信息处理，智能机器人，与认知神经科学、心理学等的交叉学科等方面的研究，以及与这些理论相关的应用研究与系统集成。
实验室承担了多项国家重点科研任务，一些研究已达到国际水平，如：“具有交互和自学习功能的脱机手写汉字识别系统和方法”、“人工智能问题分层求解理论及应用”先后获得了国家科技进步奖和自然科学奖。
二、北京大学：智能科学系
智能科学系成立于2002年7月，主要从事智能感知、机器学习、数据智能分析与智能计算、智能机器人等方向的基础和应用基础研究，侧重于理论、方法以及重大领域应用上。
北大智能科学系依托于视觉听觉信息处理国家重点实验室，实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，在生物特征识别研究方面处于国际领先地位。
智能科学系在著名的软件与人工智能专家、我国载人飞船工程软件专家组组长何新贵院士和长江特聘教授查红彬教授的带领下，重点开展机器视觉、机器听觉、智能系统与智能的生理心理基础等研究。
以北大智能科学研究人员为技术核心的北大指纹自动识别系统，是国内唯一能与国外系统抗衡的自主知识产权，是中国第一家也是唯一的一家提供公安应用全面解决方案的系统，拥有中国指纹自动识别技术产品第一市场占有率。
三、复旦大学：类脑智能科学与技术研究院
复旦大学类脑智能科学与技术研究院（以下简称研究院）于2015年3月筹建成立,是复旦大学校内的独立二级研究机构。其前身为复旦大学第一批跨学科交叉国际化研究中心——计算系统生物学研究中心，成立于2008年。
研究院目前在建五个核心功能平台和一个国际合作研发中心，主要包括：
一是以脑高级认知功能的多信息反馈处理机制研究为核心的神经形态计算仿真平台；
二是以多尺度多中心重大脑疾病数据库和算法开发为基础的智能诊治数据示范平台；
三是依托高端医疗影像设备集群，为生物医学转化研究和信息产业智能化提供试验技术支撑的综合生物医学影像平台；
四是以开发深度学习、强化学习和自组织学习等机器学习算法以及可穿戴设备、类脑芯片、健康服务机器人等为目标的类脑智能软、硬件开发平台；
五是集孵化加速、产业联盟、投资基金为一体，为类脑智能创新项目及企业提供应用技术资源和孵化服务的类脑智能产业化平台；
六是依托已有的欧洲人类脑计划、美国脑计划等国际合作的数据、学术资源，建设类脑智能国际合作节点和人才培养中心。
四、浙江大学：人工智能研究所
早在上世纪80年代，浙江大学就建立了人工智能研究所，首任所长就是国内著名的计算机科学家、被人尊称为“中国人工智能研究开拓者”的何志均，隶属计算机科学与技术学院。
从1981年至今，浙大人工智能研究所见证和参与了人工智能的一系列变化。何志均担任所长时期，人工智能的研究还处于以规则、逻辑和符号为主的传统研究阶段；到了第二任所长潘云鹤带队的时候，人工智能与计算机辅助设计和图形学走到一起。
到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。
人才输出方面，在阿里巴巴、网易这些互联网科技公司外，海康威视、浙大网新、浙江大华等浙江企业都较早介入人工智能的研发，而浙大成了他们重要的合作伙伴和人才储备库。
五、上海交通大学：智能人机交互研究所
智能人机交互研究所隶属计算机科学与工程系，长期目标是探索人类大脑智能信息处理的机理和认知过程，为智能信息处理提供新型的计算结构和算法，开发自然、友好的人-机交互系统。
另外，上海交通大学还联合微软于2005年9月成立了智能计算与智能系统重点实验室，以实现“使未来的计算机和机器人能够看、听、学，能以自然语言的方式与人类交流”这一共同使命
代表性的成果有脑机交互的多模态疲劳驾驶检测系统、基于脑电的脑功能康复训练平台和认知型智能人机口语对话系统。
六、西安交通大学：人工智能与机器人研究所
人工智能与机器人研究所成立于1986年，其前身是自动控制专业计算机控制教研室。研究所是“视觉信息处理与应用国家工程实验室”的支撑单位，并在教育部、国家外国专家局“高等学校学科创新引智计划”的支持下与国际知名学者合作组建了“认知科学与工程国际研究中心”。
研究所作为“模式识别与智能系统”国家重点学科，按照控制科学与工程一级学科招收博士研究生，是自动化学科博士后流动站组成单位。
在科学研究方面，在学术带头人、所长郑南宁院士的主持下，主要进行以计算机视觉与模式识别为基础的智能信息处理结合学科发展前沿。
七、西北工业大学：音频、语言与语言处理组
西北工业大学音频、语音与语言处理组(ASLP@NPU)隶属于陕西省语音与图像信息处理重点实验室。
研究组成立于1995年，经过十几年的快速发展，已形成了人机语音交互、语音与音频信号处理、情感与听视觉多模态处理、多媒体内容分析与检索等主要研究方向。
目前实验室已经与百度、搜狗、阿里巴巴、微软、腾讯、IBM、三星、华为、中兴、小米、京东、云知声、出门问问、Roobo、哈曼等著名IT公司和多家初创公司开展了广泛深入的科研合作，与腾讯建有“西北工业大学-腾讯媒体信息技术联合实验室”，与明星创业公司云知声建有“西北工业大学-云知声智能语音交互联合实验室”。
八、华中科技大学：自动化学院
华中科技大学自动化学院是由原控制科学与工程系和原图像识别与人工智能研究所于2013年合并组建的学院。
模式识别与智能系统是自动化一级学科的重要二级学科。迄今为止，自动化系在原 “图像识别与人工智能研究所”和“控制科学与工程系”的这两个学科点承担了百余项国家、国防与行业项目。
九、厦门大学：智能科学与技术系
2006年12月，经国家教育部批准，厦门大学正式设立“智能科学与技术”本科专业，并于2007年6月经学校批准成立“厦门大学智能科学与技术系”。2007年9月，本系迎来了第一届本科新生。
目前承担多项国家863、国家自然科学基金、福建省科技基金等项目，拥有“福建省仿脑智能系统重点实验室”、“智能信息技术福建省高校重点实验室”和“厦门大学语言技术中心”三个平台。
此外还有“艺术认知与计算”、“自然语言处理”、“智能多媒体技术”、“人工大脑实验室”、“智能中医信息处理”等多个研究型实验室，为培养高质量的学生提供了必要的保障。
十、中国科学技术大学：计算机科学与技术学院
中国科技大学于1958年建校时就设置了计算机专业。学院的支撑实验室有：国家高性能计算中心（合肥）、安徽省高性能计算重点实验室、安徽省计算与通讯软件重点实验室、 多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室、中国科大超级运算中心和信息科学实验中心。
其中，多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室主要从事人机自然语音通信、语义计算与数据挖掘等方面的研究。
人机自然语音通信方面，主要研究中文信息处理、人类视听觉机理、语音语言学等。
语义计算与数据挖掘方面，主要研究自然语言驱动的计算、多媒体内容的语义标注、自动问答、语义社会网络、数据与知识工程、隐私保护与管理中的语义计算等。
十一、南京理工大学：计算机科学与工程学院
南京理工大学计算机科学与工程学院始建于1953年创办的哈尔滨军事工程学院模拟计算机研究组，2005年12月更名为计算机科学与技术学院，2012年5月改为现名。
在计算机科学与人工智能技术领域，学院学科实验室和平台比较齐整，拥有“高维信息智能感知与系统”教育部重点实验室、“社会安全信息感知与系统”工信部重点实验室、“社会公共安全图像与视频理解”江苏省重点实验室，“社会公共安全科技”江苏省2011协同创新中心，江苏省公安厅“社会公共安全”重点实验室，教育部、国家外国专家局“高维信息智能感知与系统”111创新引智基地。
同时学院与国内知名企业建立系列产学研协同创新平台，具有南京理工大学-中航科技智慧城市大数据联合实验室、深城院-南理工大数据技术联合实验室等。
除了以上几所，其他一些高校依托多年积累的专业实力，也纷纷加入成立AI学院的阵营。
十二、中国科学院：人工智能技术学院
中国科学院大学人工智能技术学院成立于2017年5月28日，是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。
人工智能技术学院面向国际科学前沿，下设模式识别、人工智能基础、脑认知与智能医学、智能人机交互、智能机器人、智能控制等6个教研室。
拥有模式识别国家重点实验室、复杂系统管理与控制国家重点实验室、国家专用集成电路设计工程技术研究中心、中国科学院分子影像重点实验室等研究机构。
十三、西安电子科技大学：人工智能学院
2017年11月2日，西安电子科技大学人工智能学院正式揭牌成立，这是教育部直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。
十四、重庆邮电大学：人工智能学院
2018年2月7日，重庆邮电大学联手科大讯飞，成立人工智能学院，今年就要开始招生，可以说依托本身的专业科研实力再充分利用企业的优势资源，开始布局人工智能这个无限发展的高科技领域，使重邮的未来发展值得期待！
十五、南京大学：人工智能学院
2018年3月6日，南京大学正式成立人工智能学院，隶属计算机科学与技术系，另据悉，南京大学人工智能学院是南京市政府合作项目，与计科院、软件学院平级。
院长由南大教授周志华担任。周教授从事人工智能研究 20 多年，是人工智能国际学术舞台上有重要影响力的科学家、机器学习领域的“牛人”，同样也是中国首个当选了国际人工智能学会（AAAI）、美国计算机学会（ACM）、美国科学促进会（AAAS）的会士、国际电气电子工程师学会（IEEE）和国际模式识别学会（IAPR）五大主流国际学会的华人“大满贯”会士第一人。
十六、哈尔滨工业大学：人工智能研究院
2018年5月5日，哈尔滨工业大学正式成立人工智能研究院，围绕「交叉研究中心」的定位，研究人员在行政上归属各自所在院系，但在研究院里，有共同的研究对象和统一的物理空间。研究员将围绕理论、技术、平台、应用4个层次、7个方向构建。
