一、智能安防家居的应用场景?
智能安防家居应用场景包括:
1、家庭住宅
通过智能电子产品如红外摄像头,智能网关,指纹系统,智能网关,手机APP等产品组合成一套安全的智能系统,保护整个住宅的安全。
2、小区安全
在小区门口安装自动识别系统,对于非小区的人员就可以进红外识别,最大限度的阻止非法的人员进入,可以极大概率入室盗窃的发生。
也可以安装摄像头对整个小区公众区域进行监控,及时发现小区内部出现的一些问题,化解矛盾纠纷。
3、酒店宾馆
现在的酒店很多都用上了智能指纹开锁系统,智能家居酒店安防系统可以让人们的开锁更加安全,只需要在酒店前台输入自己的指纹就可以轻松入住,没有您的指纹任何人都不能进入房间,使得出门在外更加的安全。
4、其它领域
只要有安防需求的地方都可以用到智能安全系统,如公司,工厂,保密机构等。
二、人工智能应用场景?
1、智能手机
自苹果发布Siri后,智能手机作为语音技术的第一主战场,目前的应用已经成熟。
智能手机应用:
语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口
2、智能家居
在家庭物联网大力发展的时代,多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。
智能家居应用:
智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人等
三、生活中智慧安防应用场景有哪些?
智能安防家居应用场景包括:
1、家庭住宅
通过智能电子产品如红外摄像头,智能网关,指纹系统,智能网关,手机APP等产品组合成一套安全的智能系统,保护整个住宅的安全。
2、小区安全
在小区门口安装自动识别系统,对于非小区的人员就可以进红外识别,最大限度的阻止非法的人员进入,可以极大概率入室盗窃的发生。
也可以安装摄像头对整个小区公众区域进行监控,及时发现小区内部出现的一些问题,化解矛盾纠纷。
3、酒店宾馆
现在的酒店很多都用上了智能指纹开锁系统,智能家居酒店安防系统可以让人们的开锁更加安全,只需要在酒店前台输入自己的指纹就可以轻松入住,没有您的指纹任何人都不能进入房间,使得出门在外更加的安全。
4、其它领域
只要有安防需求的地方都可以用到智能安全系统,如公司,工厂,保密机构等。
四、如何看待人工智能在安防领域的应用?
目前,在 AI 浪潮的影响下, 安防产业在信息获取、决策控制等多方面均发生较大变化。未来随着 AI 的影响 持续深化,安防产业有望构建全新产业体系,具体来看:
1)在信息获取方面, 生成式 AI 能够通过智能图像分析、人车识别等技术,根据少量信息生成或是补 足相关部分,这在信息获取阶段提供了较大便利,能够实现缺失信息的还原以及 优化监控效率等;
2)在方案搭建方面,人工智能能够根据指示自动生成代码并实现完整功能,能够有效提升方案搭建的效率;
3)在决策控制方面,目前 AI 技 术具有自动化分析和处理大量语音、文本和图像数据的能力,并能够对信息进行 分类和分析。这一功能能使安防体系对于安全威胁和异常事件更加敏感,从而提 升安防系统的自主决策和控制能力。
4)在预知预警方面,人工智能能够凭借算 法建立预测模型,预测潜在事件,如交通拥堵、自然灾害等发生的时间、地点, 以便提前做出预防。在 AI 技术的持续影响下,安防产业从信息获取到决策控制有望实现全面升级,未来行业整体有望构建全新的生态体系。
AI+安防全景:
AI+安防帮助克服传统安防痛点:
AI+安防方向代表性公告及对应标的:
智能安防产业链全景图:
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- 20221122-国信证券-海康威视-002415-智能物联龙头,AIoT持续开拓.pdf
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五、人工智能十大应用场景?
人工智能十大的应用场景:
1、农业
许多人工智能技术已被用于农业,如在无人机,喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用,农业和畜牧业的产量得到了很大的提高,许多人工成本和时间成本也大大降低。
2、通信
智能呼出系统、客户数据处理(订单管理系统)、通讯故障排除、病毒拦截(360等。),骚扰信息拦截等。
3、医疗
利用最先进的物联网信息技术,实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动,逐步发展实现企业信息化。例如,健康监测智能可穿戴设备)、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。
4、社会保障
安防监控(数据实时联网、公安系统实时调查分析数据)、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域(消防、人员援助、特殊区域作业)等。
六、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,物料采购,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。
七、人工智能的主要应用场景有哪些?
1、个性化购物人工智能技术被用来创建推荐引擎,通过它你可以更好地与你的客户交流。这些推荐是根据用户的浏览历史、偏好和兴趣做出的。它有助于改善你与客户的关系,以及他们对你品牌的忠诚度。
2、导航基于MIT的研究,GPS技术可以为用户提供准确、及时、详尽的信息,提高安全性。该技术结合了卷积神经网络和图神经网络,通过自动检测道路障碍物后的车道数量和道路类型,使用户的生活更轻松。
3、机器人技术机器人技术是人工智能应用普遍使用的另一个领域。由人工智能驱动的机器人使用实时更新来感知路径上的障碍,并立即预先计划行程。
4、医疗保健人工智能在医疗保健领域有多种应用。人工智能应用在医疗保健领域被用于制造能够检测疾病和识别癌细胞的复杂机器。人工智能可以利用实验室和其他医疗数据帮助分析慢性疾病,以确保早期诊断。人工智能将历史数据和医学智能相结合,发现新药。
5、农业人工智能被用来识别土壤中的缺陷和营养不足。这是通过计算机视觉、机器人和机器学习应用程序完成的,人工智能可以分析杂草生长的地方。人工智能机器人可以帮助以比人类劳动者更高的数量和更快的速度收割庄稼。
6、汽车领域人工智能被用来制造自动驾驶汽车。人工智能可以与车辆的摄像头、雷达、云服务、GPS和控制信号一起使用来操作车辆。人工智能可以改善车内体验,并提供紧急刹车、盲点监测和驾驶员辅助转向等附加系统。
7、营销使用人工智能,营销人员可以借助行为分析、模式识别等来投放针对性强的个性化广告。它还有助于在合适的时间重新定位受众,以确保获得更好的结果并减少不信任。
人工智能可以以与品牌风格和声音相匹配的方式帮助内容营销。它可用于处理日常任务,如绩效、活动报告等。
由人工智能、自然语言处理、自然语言生成和自然语言理解支持的聊天机器人可以分析用户的语言并以人类的方式作出回应。
此外,人工智能可以根据用户的行为为用户提供实时个性化设置,并可用于编辑和优化营销活动以适应当地市场的需求。
现如今,人工智能正在通过其应用彻底改变行业,并帮助解决复杂的问题。人工智能无疑是具有颠覆性和革命性,拥有无限未来前景的技术。
八、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,采用语音就能顺利、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。
提供让用户满意使用体验,是AI落地产品的生命力所在。
第三步是制定可实现盈利的商业模式。
自2018年以来,国内AI应用的代表——智能音箱出货量大涨,这里面的智能音箱有赚钱的也有只赚吆喝的。
主打控制类的天猫精灵和小米系列音箱销售量有两款已经突破千万,然而都曾坦言卖智能音箱并不挣钱。深究其中缘由是智能家居体系下的智能音箱在当前还仅仅是为增加用户基数,没有完善的服务支撑产品售价,不赚钱就成了自然。
同样是做智能音箱,以内容载体为定位的雅玛拉雅音箱却能从普遍几十元的智能音箱价格战中脱颖而出,以199元售价卖断货,以内容搭建的商业模式中实现盈利。
九、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。
十、电信领域中,人工智能有哪些应用场景?
在电信领域中,人工智能(AI)有许多应用场景。以下是一些常见的应用场景:
客户服务和支持:通过自然语言处理和机器学习技术,电信公司可以开发智能客服系统,为客户提供快速、准确的问题解答和支持,包括语音助手、在线聊天机器人等。
智能推荐和个性化营销:利用大数据和机器学习算法,电信公司可以分析客户的使用习惯和偏好,向客户提供个性化的产品推荐和定制化的营销活动,提高用户体验和促进销售。
欺诈检测和风险管理:通过机器学习和数据分析,电信公司可以监测和分析用户行为模式,及时发现异常活动和欺诈行为,加强风险管理和保护客户利益。
智能网络优化和故障诊断:利用机器学习和数据分析技术,电信公司可以对网络进行实时监测和优化,提高网络性能和容量,同时通过智能故障诊断和预测,提升网络的稳定性和可靠性。