admin 一、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。
二、人工智能那么火~如今AI的应用场景都有哪些？
最近AI实在是太火火火火了，AI在推进科技智能化方面具有不可替代的作用，这一点毫无疑问。要让AI发挥其最大的作用，我们需要找到合适的场景，让AI技术与实际应用场景相结合，进而推动产业发展和智能化升级。这里列举一些AI的重要应用场景，对AI感兴趣的朋友可以一探究竟。
1 内容推荐
抖音之所以让人上瘾，主要得益于其强大的AI推荐引擎。这一引擎可以根据用户的喜好和行为习惯，为用户推荐最符合其兴趣的视频内容，让用户能够更加个性化地享受视频观看的乐趣。
AI推荐引擎主要依赖于大数据和机器学习技术，能够快速地分析和理解用户的兴趣点和喜好特征，从而提供高度个性化的推荐服务。通过这种方式，抖音可以满足不同用户的需求，提高用户对平台的粘性和忠诚度。
2 AI绘画
以stable diffusion为代表的AI绘画模型，在绘画行业中具有革命性的影响和意义。这一模型基于深度学习技术，能够通过学习海量的绘画作品和图像数据，生成出高度逼真、艺术感强的绘画作品。相较于传统的手绘或数字绘画方式，AI绘画模型更加高效和智能，能够快速地为设计师、艺术家和绘画爱好者提供优质的绘画作品，大大提升了绘画创作的效率和质量。
另外，AI绘画模型也为绘画行业带来了更多的创新和可能性，例如自动创作、虚拟艺术和数字化绘画等等。这些新颖的应用方式和创意，能够为艺术家和设计师带来更多的想象空间和表现力，推动绘画艺术的创新和发展。
3 搜索引擎
以Google和百度为例，这些搜索引擎后台的NLP解析技术，是AI技术在搜索领域中的一次革命性应用。通过深度学习和自然语言处理技术，这些搜索引擎能够快速而准确地分析和理解用户输入的查询词汇，并针对性地推荐与之匹配的相关内容，为用户提供更加智能化的搜索体验。
除了传统的文字搜索，语音搜索和图像搜索也广泛应用了AI技术，实现了更加人性化的搜索方式。通过语音识别技术和机器学习算法，语音搜索可以自动识别和解析用户的语音输入，并为用户提供相应的搜索结果。而图像搜索则利用图像识别技术和计算机视觉算法，能够通过图像的内容和特征，找到与之相关的文本和其他信息。这些创新的搜索方式，大大拓展了搜索引擎的应用范围和场景，为用户提供更加个性化和多样化的搜索选择。
4 智能广告
广告投放的领域，是AI技术在营销领域的一次重要应用。利用AI技术，广告主和广告内容可以得到更加准确和精细的定位和展示。其中，CTR（点击率）和CVR（转化率）等指标的实时估计和预测，是AI技术在广告投放中的重要应用之一。
通过深度学习和机器学习算法，广告投放可以对广告主和广告内容进行智能化分析和匹配，以实现更加精准和有效的广告展示。通过对用户行为数据和历史数据的分析和学习，AI技术可以预测用户的兴趣和需求，进而将广告投放到更加合适的人群和时间段。同时，AI技术也可以实时估计CTR和CVR等关键指标，帮助广告主和营销人员了解广告投放的效果，并做出相应的优化和调整。
5 内容生成
ChatGPT、Notion AI等AI产品的问世，彻底颠覆了内容生成的传统方式，为人们提供了更加高效、智能化的内容创作工具。这些AI工具不仅可以自动生成文章、视频、音频等各种形式的内容，还可以根据用户需求和偏好进行智能化创作和编辑。
通过深度学习和自然语言处理技术，ChatGPT等AI产品可以在短时间内快速生成高质量的文章，无需人工干预和编辑。同时，Notion AI等产品还可以通过智能分析和推荐，为用户提供更加个性化和符合需求的内容创作方案。
6 量化交易
记得之前有个考上清华的学姐回校分享，她就在华尔街做计算机量化交易，在很早以前已经是几万月薪了。随着人工智能技术的快速发展，AI在量化交易领域的应用也愈加广泛。通过大量的股票交易数据，结合AI模型的算力，可以有效地挖掘出稳定的高胜率交易模型。
国外文艺复兴、Citadel等机构，以及国内九坤和幻方等机构，都在量化交易领域拥有非常高的技术造诣和经验。他们通过运用人工智能算法对海量的交易数据进行分析和挖掘，从而实现对市场趋势的快速识别和预测，提高交易的准确性和收益率。
7 智能客服
AI智能客服已经成为客服行业的一个重要趋势，取代了人类客服的一些重复性工作和繁琐的任务。之前待过的公司，就曾经将上万人的客服团队缩减大半，都改为了AI智能客服。
通过使用自然语言处理和语音识别等AI技术，AI智能客服可以实现自动回复、自动分类、自动转接等多种功能。客户可以通过文本、语音等多种方式与AI智能客服进行交互，快速获得所需的服务和解决方案。AI智能客服具有24小时不间断、响应速度快、服务质量高等优势，能够大幅度提升客服效率和客户满意度。同时，AI智能客服还能够根据客户的历史记录和个性化需求，智能推荐相应的服务和产品，实现精准营销和增值服务。
8 智能安保
AI技术在安保领域的应用，包括人脸识别、行为分析、嫌犯识别等多个方面。其中，人脸识别是最为广泛应用的一种技术。通过人脸识别技术，可以快速准确地识别出目标人物的身份信息，实现上下班刷脸打卡、银行卡人脸验证等多种应用场景。
除此之外，AI技术还可以实现对公共区域的嫌犯识别、打架斗殴场景的识别和报警等功能。通过智能视频监控系统，AI技术可以快速准确地识别出嫌犯的面部特征、行为轨迹等信息，实现对公共区域安全的保障和打击犯罪的目的。
9 语音识别/助手
语音识别技术和语音助手的出现，彻底改变了人们的生活方式。通过语音识别技术，人们可以通过语音命令快速实现各种操作，例如打电话、发送短信、查询天气、调节家居设备等等，大大提高了生活效率。
同时，语音识别技术也为那些视觉或肢体上存在障碍的人士带来了极大的便利。他们可以通过语音识别技术，实现自动化控制设备、收听音乐、进行网上购物等生活操作。
此外，语音识别技术的应用还延伸到了商业领域。许多企业利用语音技术提供自动客服系统，实现对客户的快速响应和服务，提高了客户体验。同时，通过语音识别技术，企业还可以实现对客户意见和反馈的自动化分析和处理。
10 商品推荐
商品智能推荐技术是一项基于人工智能的高级算法，它能够根据用户的历史购买记录、浏览习惯、兴趣偏好等信息，为用户推荐最符合其需求的商品。
通过商品智能推荐技术，商家可以更加准确地了解消费者的需求，为其提供更优质的服务和商品。而消费者也可以通过智能推荐技术，快速找到自己需要的商品，节省了时间和精力。商品智能推荐技术的应用范围非常广泛，从电子商务、社交网络到个性化广告推送等等，无所不在。
11 自动驾驶
自动驾驶技术是基于人工智能的一项先进技术，通过激光雷达、摄像头、GPS、惯性导航系统等各种传感器和设备，收集和处理车辆周围的信息和数据，实现自主驾驶、自动避障和自动导航等功能。
自动驾驶技术不仅可以提高驾驶安全性，还可以提高驾驶舒适度和效率，为驾驶员带来更好的驾驶体验。此外，自动驾驶技术还有望缓解交通拥堵、减少交通事故等社会问题，为城市交通管理和规划带来新的思路和方法。自动驾驶技术在汽车、物流、航空等领域都有广泛的应用和推广，已成为未来交通发展的重要方向之一。
12 智能医疗
智能医疗是将人工智能技术应用于医疗领域，通过智能化技术解决医疗领域中的各种问题，包括医疗数据分析、疾病诊断、药物研发、健康管理等方面。
智能医疗技术通过收集和分析大量医疗数据，提高医疗决策的准确性和效率，为医疗工作者提供更加精准、个性化的医疗服务。此外，智能医疗技术还可以帮助研究人员快速发现新的药物和治疗方法，为医学研究和发展提供新的思路和方法。
13 智能金融
智能金融是人工智能技术在金融行业中的应用，它的发展推动了金融业的数字化和智能化。AI可以应用在金融风险管理、投资决策、信用评估、客户服务等方面，提高了金融机构的效率和准确性。例如，AI可以分析大量的金融数据和市场情报，预测股票、货币、商品和债券等的价格波动，为投资者提供更精准的投资建议和风险控制策略。
另外，AI可以利用自然语言处理和机器学习等技术，对客户的金融需求和投资偏好进行分析和预测，提供更加个性化的金融服务和产品，让客户得到更好的体验和回报。智能金融是未来金融发展的趋势，将会对金融业产生深远的影响和变革。
14 订单分配
随着人工智能技术的发展，智能订单分配成为了许多企业提高运营效率的重要工具。通过深度学习和数据分析等技术手段，智能订单分配可以快速地将订单分配给最适合的团队或人员，提高了订单的处理速度和准确性，进而提升了客户满意度。智能订单分配可以应用于各个行业，如电商、物流、餐饮等，不仅可以提高效率，还能为企业带来更多的商业价值。
15 机器翻译
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译正在成为跨语言交流中的重要工具。机器翻译利用深度学习等技术手段，能够快速准确地将一种语言翻译成另一种语言，使得跨国交流更加便捷高效。
此外，机器翻译还可以应用于多种场景，如文献翻译、跨境电商、旅游等，为企业和个人提供了更多的商业价值和便利。虽然机器翻译技术已经取得了巨大的进展，但在不同语种之间的翻译仍存在一些挑战，如语言结构的复杂性和语言习惯的不同等问题，需要不断的改进和优化。
16 智能家教
随着人工智能技术的不断发展，AI逐渐在线上教育行业扮演越来越重要的角色。AI可以帮助学生根据个人特点定制化学习计划，为学生提供更好的学习体验。
同时，AI还可以用于在线家教服务，为学生提供更加高效的学习辅助服务，比如帮助学生解答问题、提供答案解析、自动批改作业等。AI家教的普及不仅可以提高学生的学习效率，还可以为家长提供更加便捷的服务。
17 智能机器人
随着人工智能技术的不断发展，智能机器人也逐渐走入人们的生活。智能机器人能够执行一系列的任务，如清洁卫生、烹饪、服务接待等，为人们带来更加便利和舒适的生活体验。
此外，在工业制造等领域，智能机器人也发挥着越来越重要的作用，通过对工厂生产线的自动化改造，提高了生产效率和质量，降低了生产成本。智能机器人的普及和应用，将进一步推动人工智能技术的发展和创新，为人类社会的发展带来更多的可能性和机遇。
18 无人商店
随着人工智能技术的快速发展，智能无人商店也成为了现实。这种商店采用自动化技术和无人巡检的方式，使得用户能够24小时自由购物，无需等待和排队。商店内部配备了各种感应器和摄像头，能够自动感知顾客的行为和购物需求，从而提供更加智能化和个性化的服务。
商店内还配备了智能支付系统，用户可以通过人脸识别或者手机支付等方式轻松完成支付，这大大提高了购物的便利性和安全性。这种商店的兴起也带动了智能物流和智能仓储等领域的发展，成为了人工智能技术在商业领域的一次重大变革。
19 AI家居
随着人工智能技术的不断发展，AI家居也越来越受到人们的关注。AI家居能够帮助人们更加智能化地管理家庭设备和家庭生活，为人们带来更便捷、舒适、安全的家居体验。
智能家居能够根据家庭成员的生活习惯和需求，自动调节温度、照明、音响等设备的状态和功能，实现智能化控制和管理；智能家电能够通过与智能手机、智能语音助手等的连接，实现远程控制和智能化操作，使家庭设备使用更加便捷和灵活；智能家庭安防系统能够通过AI技术实现人脸识别、智能报警等功能，提高家庭安全性。可以说，AI家居的发展已经深刻影响了人们的生活方式和居住环境。
20 智能农业
智能农业是指利用人工智能技术提升农业生产效率和农产品品质的一种发展趋势。通过农业物联网、机器视觉、自然语言处理、机器学习等技术，对农业生产和管理过程进行数据采集、分析和决策支持，从而优化农业生产的各个环节。
智能农业的应用场景包括智能农机、智能植保、智能灌溉、智能养殖等。利用智能技术，农业生产可以实现自动化、智能化、精细化，提升农业生产效率，降低成本，提高农产品质量和安全性，促进农业可持续发展。
21 智能工业
随着人工智能技术的快速发展，智能工业正在逐步成为工业界的新趋势。通过应用人工智能技术，工业制造可以实现智能化生产和自动化流程控制，从而提高生产效率、质量和安全性。智能工业应用场景包括智能设备维护、智能机器人、自动化流程控制、智能物联网等。
利用人工智能技术可以对工业设备进行预测性维护，通过监测数据和机器学习算法预测设备故障，从而实现减少停机时间和提高设备运行效率。此外，人工智能技术也可以应用于工厂安全管理和流程控制，例如基于视频监控的智能安全监测和基于数据分析的生产流程优化等。智能工业的发展将进一步推动工业制造的数字化和智能化，为人们带来更高效、更安全、更可靠的生产方式。
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三、人工智能的主要研究和应用场景包括(？
1. 自然语言生成（Natural Language Generation）
自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
2.语音识别（Speech Recognition）
目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
3.虚拟助理（Virtual Agents）
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）
机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
5.人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）
用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6.决策管理（Decision Management）
智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
7.深度学习平台（Deep Learning Platforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
8.生物信息（Biometrics）
这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
9.机器处理自动化（Robotic Processes Automation）
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10.文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。
11.数字孪生/AI建模（Digital Twin/AI Modeling）
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
12.网络防御（Cyber Defense）
网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。
13.合规（ Compliance）
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.知识工作辅助（Knowledge Worker Aid）
虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
15.内容创作（Content Creation）
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
16.P2P网络（ Peer-to-Peer Networks）
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
17.情绪识别（Emotion Recognition）
情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18.图像识别（ Image Recognition）
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19．智能营销（Marketing Automation）
到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。
四、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。
五、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
六、AI在媒体中主要应用场景有哪些？
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
3、智能车载
随着车联网进程的加快，智能车载市场前景广阔，语音将成为车载系统标配。
智能车载应用：
智能后视镜、智能中控台
4、智能客服
通过智能应答，降低客服中心的人力成本，提升客服中心的运营效率。
智能客服应用：
机器人客服、电话营销
5、智能会议
将会议语音进行自动转录，在会议投屏及政府部门有很多应用。
智能会议应用：
实时上屏展示、会议速记
6、智能医疗
通过自动语音识别来缩短医生写病历时间。
七、如何看待美图在AI绘画风靡后推出的“AI简笔画”应用？有哪些应用场景？
2023年ChatGPT爆发成为科技圈最大热点，但很多人对其有一些误解，最常见的误读就是将其当成一种全新技术来讨论。实际上ChatGPT只是一个产品，其底层技术是已出现好几年的预训练大模型技术，基于该技术的AIGC产业早已爆发，其中AI绘画应用在2022年就已风靡全球。
从《互联网周刊》发布的“2022年度AIGC应用创新TOP30”来看，文字类、语音类和视觉类内容的生成是AIGC应用的三驾马车，其中在“2022年度AIGC应用创新TOP30”中排名第七的美图就主攻视觉类AIGC应用。去年底，美图秀秀推出的AI绘画在日本、美国、巴西、乌克兰、加拿大、澳大利亚、智利等全球十余个国家和地区引起强烈反响，直接跻身多个国家对应市场App Store免费总榜的第一名。
日前，美图又推出了全新一代的AI绘画功能“AI简笔画”，相较于上一代AI绘画应用基于文字关键词理解用户意图而言，“AI简笔画”可基于多模态图像识别与生成技术，自动识别用户简笔涂鸦原图的主体结构及内容，基于此对用户绘画意图进行洞察再智能拓展生成色彩、光影、细节、背景等要素，整个过程用户不需录入关键词，这一功能上线后迅速成为美图应用的爆款功能，日均生成图片已达到100万张。
在罗超频道看来，美图“AI简笔画”功能是AI绘画产业发展的全新里程碑，其相当于图片领域的ChatGPT，体现出了视觉AIGC的最新水准，意味着AI绘画2.0时代来临。这类全新的AI绘画应用将对绘画美术、影像设计相关产业将构成巨大冲击，对相关从业者来说，既有挑战、也有机遇。
“视觉版ChatGPT”来了？
技术是科技产品创新的基础，反过来，产品创新也决定着技术的普及程度与落地速度。以2023年爆发的ChatGPT为例，它并不是革命性的技术，而是OpenAI对其2020年发布的GPT-3.5模型微调后开发出的对话机器人，虽然并无底层模型的显著突破，但巧妙地采用了理解、生成和交互相结合的方式，基于人类反馈进行强化训练，在体验上带给人强智能的全新感觉，一时之间名声大噪。
美图“AI简笔画”跟上一代AI绘画以及ChatGPT底层技术是一样的，均是基于预训练大模型的AI意图识别与智能生成技术。美图“AI简笔画”的突破在于可结合用户使用场景，让用户不再需要录入关键词来指定创作意图，而是可进行简单描绘，让AI基于“草图”智能绘图。从文字交互到视觉交互的突破，对AI绘画的普及有着十分积极的影响：
1、简笔画更利于用户完整准确地表达绘画意图。
绘画是具象表达，涉及到许多细节，用文字表达意图往往会词不达意，比如用户想要一幅城堡的画，在内心已有城堡大致样子，这时候用文字描述出来是很繁琐甚至做不到的。在使用美图“AI简笔画”时，用户可以简单几笔勾勒出大致的创思，填充、着色、细节等动作AI会自动完成。当然，用户也可使用基于文字描述的AI绘画功能，“AI简笔画”带给用户另一种表达需求的选择。
2、“AI简笔画”让AI绘画更具可玩性，趣味性，主动体验感。
在“只需要输入文字就能生成绘画”的AI绘画中，用户没有任何绘画动作，这让用户体验感、参与感、趣味感大打折扣。为什么人们有了系统自带的相机还都要装美颜相机这种应用？因为拍摄、修图这些让照片变得更美的过程，本身就很有趣，是很有体验感的过程。同理，“AI简笔画”让用户可以玩涂鸦，再基于此获得智能绘图，这种模式的体验感是强烈的，至少是真的在“画”。
很多用户并不善于或者不乐于写文字去表达，但两三岁的小孩都能尝试涂鸦。美图秀秀“AI简笔画”甚至不需要用户画出完整涂鸦，只需寥寥几笔线条就能智能推测用户意图生成作品，可以说“AI简笔画”让AI绘画的体验门槛大幅降低，趣味程度也被提升了，这会让AI绘画在普罗大众中进一步爆发。
3、“AI简笔画”让AI绘画回归到艺术本身。
绘画跟音乐一样，是人类与生俱来的表达力，比文字、语言都更早出现，用于人类的表达沟通交流、记录传递信息，实际上文字也是从图形发展而来的，众所周知，甲骨文是中国目前已知最早的成系统的文字形式，甲骨文是象形字也就是从图形演变而来的文字。总而言之，描绘是人们最基础的表达能力，在绘画时用简笔画这样的表达，比文字更为自然。
有了“AI简笔画”这样的应用，AI可以基于人们的涂鸦、绘画，协助其生成更多高水准的画作，这意味着更多人可以创作艺术作品，艺术成为门槛更低，更平权的人类活动，这也是“AI简笔画”的深层意义：它让AI绘画更接近于艺术，也让更多人可以参与到艺术的创作过程当中。
“AI简笔画”的冲击波
其实用机器来辅助人类绘画已有多年发展历史。早在20世纪70年代，就有艺术家探索用计算机画画，很早的Windows系统就内置了画画软件，我印象中，最开始接触计算机不会打字，先玩的就是画画应用。随着互联网大数据的爆发以及深度学习特别是AI大模型技术的发展，AI绘画具备了更强的能力，特别是2022年爆发的AI绘画，在清晰度、丰富度、艺术性上有了质的提升，图像生成时间也大幅缩短。
AIGC一日千里，但不管AI绘画如何发展，人类依然是艺术的主宰，上天赋予人类的创作力是不可能被剥夺或者替换的，因为创作力的底层是灵感、思想、精神、情绪、天赋、荷尔蒙等等，这些是机器目前无法具备的。
朋友圈一位广美的老师在体验了美图“AI简笔画”后表示，AI绘画技术确实越来越强大了，它们未来可以在美术基础教学中发挥作用，比如画作修改、矫正、评审，也可以帮助一些基础水平创作者进行绘画作品修饰，但AI绘画永远不可能取代人类：美术的基础是审美，“灵感”是人类独有的，“19世纪摄影机被发明，肖像画家面临失业困境，许多画家不得不主攻新方向，梵高、毕加索等艺术大家出现，他们的画作不只是摄影机拍不出，任何技术都不可能真正创作出来。”
此外，人工本身就有独特的魅力与价值，深圳大芬油画村的阿姨一辈子都在画《蒙娜丽莎》，理论上来说其手工作画过程完全可以被机器替代生成一样的作品，为什么依然会有很多人要花更多钱买手工画作用于装饰呢？还是很多人会喜欢“手工”的事物，特别是在艺术文创产品上。
在基于文字表达的AI绘画爆发后，已经出现许多围绕AI绘画“搞钱”的群体。
一类是基于国外开源AI绘画系统搭建自有AI绘画应用如小程序，再通过广告、付费、增值等模式赚钱的“中间人”；另一类则是AI绘画衍生出来的职业或者对一些职业的“赋能”：“AI绘画师”将自己的创意、想法利用AI绘画工具生成作品后，进行售卖，更多人则用AI绘画生成插画、漫画、壁纸、儿童绘本、动漫同人、国风山水画、潮玩、logo设计图等进行商业变现。
随着美图“AI简笔画”这类新一代AI绘画功能的出现，AI绘画的生产力与艺术性将被大幅提升，这对绘画相关的产业来说存在许多机遇：
一个是做AI插画、海报、绘本、漫画的创作者可以更好地生产作品，他们可以发挥“自己本身就会画”的特长，在简笔画、素描、草图这一“起点”上超出没有绘画功能的人一截。而且值得期待的一点是美图“AI简笔画”底层的AI预训练大模型仍在高速进化中，未来的创作能力会如何，今天无法想象，如果继续发展，未来动漫乃至动画或许都可以在“AI简笔画”这类应用协助下创作完成。
另一个是美术设计相关产业的生产效率有望大幅提升。做美术设计的相关人士可以借助“AI简笔画”大幅提高工作效率，比如影视剧电影行业的场地置景、美术设计、道具、服装乃至导演，都可以通过AI简笔画快速生成“模拟图”提高沟通效率。3D打印大幅提升了制造等行业的设计效率，“AI简笔画”则有望提高艺术、工业设计、室内设计、服装设计、建筑园林设计、游戏互联网等等需要美术设计行业的产业效率。
总而言之，美图“AI简笔画”进一步打开了AI绘画的应用空间，从辅助美术教育，到助力AI绘画师、插画师等创作者再到提高设计影像数字产业的生产效率，AI绘画将加速商业化落地。
机会只属于有准备的人
在千篇一律的“依托文字输入生成作品”的AI绘画类应用中，美图另辟蹊径推出“AI简笔画”，打开了AI绘画的全新可能。美图搞此类事情，应该说意料之中，因为AI绘画的底层技术，不论是机器图形学、机器视觉，还是如今的预训练大模型、生成式AI、AIGC，本质都还是AI技术，而美图确实在这些方面都有着一定的储备和积累。
美图的自我定位，是一家以美为核心，以人工智能为驱动的科技公司。2010年AI技术方兴未艾，当时美图已经成立美图影像研究院（MT Lab），致力于计算机视觉、深度学习、计算机图形学等人工智能（AI）相关领域的研发，以核心技术创新推动公司业务发展。包括近几年大环境不好，但从财报上看，美图的研发投入却持续增长，可见这家公司对AI技术拥有一定的热情。
AI技术也推动着美图的业务进展，其C端产品美图秀秀、美颜相机、Wink等底层都是视觉AI技术，旗下多款产品霸榜相关赛道，与美图的AI技术不无关系。比如 AI技术帮助美图秀秀的美颜效果更加自然，更早早实现了视频美化、牙齿矫正、五官重塑等创新功能。
正因为有深厚的AI技术积累、可供技术锤炼的业务场景以及海量的真实影像案例，让美图在去年就早早推出了“AI绘画”“百变AI头像”等功能，并在今年发布“AI简笔画”，再度引领AI绘画的发展。
如今预训练大模型驱动AI技术进入到全新阶段，强AI时代来临，认知智能超过感知智能成为主流趋势，美图也有望迎来新的发展机遇。
一方面，美图C端产品可借助“AI简笔画”这类杀手锏功能获得增长，核心功能如美颜等可基于“AI简笔画”底层的大模型技术强化升级，美图也有机会孵化出新的爆款产品；另一方面，美图可基于“AI简笔画”以及底层技术扩张B端业务版图，如进入AI艺术教育、AI数字藏品、AI美术设计、AI视觉艺术等全新领域。
资本市场是诚实的，2023年刚过两个月，美图股价已累计上涨70%左右，市值更是创近两年新高。一个不容忽视的原因是，美图长期以来对于AI技术的积淀已进入“收获期”。
前不久，美图特别公告称：“2022年归母经调整利润净额将实现盈利，主要由于旗下由AIGC驱动的图像相关应用程式的VIP订阅业务的收入增长超50%。”
长期来看，资本市场看好美图还是因其在视觉类AIGC赛道有独特的站位。一方面，美图拥有视觉类AIGC应用落地的最佳场景。中信证券在近日发布的研究报告中指出，“ChatGPT有望率先落地AIGC领域，推动AI领域公司商业化进程加速，打开新的市场空间。”而美图在C端/B端均有大量的AIGC落地场景，据公开信息，除“AI绘画”“百变AI头像”这类to C的功能外，美图推出的数款B端SaaS工具也将AI技术应用其中，如美图云修与美图宜肤。
另一方面，美图商业模式与AIGC未来的商业化有很强的结合点，东方证券在研报中表示，“随着ChatGPT开启付费订阅试点，AIGC的商业化进程正式拉开帷幕。”而订阅恰好是美图的核心营收模式，2022年上半年，美图VIP订阅业务收入3.392亿元，同比增长61.4%，正式超越在线广告业务，成为公司最大的收入来源。
据腾讯研究院发布的AIGC发展趋势报告，预计2030 年AIGC 市场规模将达1100 亿美元。巨大的蛋糕让各路玩家蜂拥而至。CB Insights数据显示，近几年，全球AIGC行业整体投融资事件数和金额呈快速上升趋势，2022年全球至少有110笔超过26.5亿美元的资金进入，仅仅是在中国就有100+企业布局类ChatGPT业务，但其中真正“能打的”很少，特别是在视觉AIGC领域。
国外谷歌发布了Imagen和Parti，Facebook发布了Make-A-Scene，而国内具有自主技术的玩家只有百度和美图，但两者的场景有着很强的差异化，前者是图片搜索，后者则主攻影像、设计等领域，因此美图也不需担心巨头的竞争，事实上，依托美图秀秀等大众消费级影像产品，美图的AI绘画在C端的普及度也要高出很多，很多中国用户人生第一次体验影像AI产品都是在美图秀秀。
技术浪潮带来的机会所有人都能看到，但能否摘得果子是另一回事。在AIGC以及预训练大模型这样的高门槛技术浪潮前，只有少数提前布局、持续投入、专注深耕的玩家拥有机会。在视觉类AIGC赛道，美图公司确实值得期待。
八、ai在档案管理中的应用场景分析？
1. 效率提升：AI可以通过智能识别文本、关键词等方式，快速地进行大量档案的分类和归档，大大提升档案管理的效率。
2. 信息提取和分析：AI可以提取档案中的关键信息，如人名、时间、地点等，并对这些信息进行分析和处理。这对于律师、法官等需要查阅大量案件的人群来说会非常有效。
3. 档案保密：AI可以通过对档案进行自动加密，保护档案的隐私和安全性。
4. 数据冗余处理：AI可以通过数据挖掘和分析，对冗余数据进行筛选和清除，避免出现重复的档案记录。
5. 智能检索：AI可以通过语音识别和自然语言处理技术，对档案进行智能检索，提高检索的准确性和速度。
总体来说，AI在档案管理中有着广泛的应用场景，可以大大提升档案管理的效率和准确性。
九、今日头条在开发AI人工智能应用吗？
今日头条一直致力于开发新的应用，当然也包括开发AI人工智能应用，主要是鉴于当前人工智能在各个领悟域已经展现出优异的能力人工智能在数据分析，后台操作等诸多方面有着人不可比拟的优势，今日头条也看到了这一先机研发人工智能打造完美的体验。
十、语言学（linguistics）在人工智能（AI）的应用都有哪些？
好几年前写的答案，有些观点我现在想法有些出入，黑理论语言学黑得有点过。最近几年在AI业界做语音与语言技术，又有一些新的感悟，我再打点补丁。
语言学AI中的应用那算是计算语言学或者自然语言处理了。理论语言学最大的贡献在于构建symbolic系统，不过最近十年整个AI领域走上了完全数据驱动的路，任何依赖知识，逻辑，规则的研究范式都面临边缘化。AI的整个知识表示(knowledge representation)的分支都彻底边缘化，更不要说利用规则的计算语言学方法。未来一个可能的发展方向是利用语义学，将自然语言转换为语义表示，然后叠加知识，进行推理。
以下为原回答。
我是语言学系出身的，很多人以为自然语言处理的理论基础是语言学，很遗憾这个想法大错特错。
当前的理论语言学(theoretical linguistics)主流研究越走越偏，对计算语言学(computational linguistics)/自然语言处理(natural language process)几乎没有任何贡献。包括音系学(phonology)，乔姆斯基一系列句法模型(Chomskian syntax)，形态学(morphology)，语用学(pragmatics)。
主流语言学难以应用的最大问题在于symbolic representation的假设。语言学的模型把语言都写成二进制，非黑即白，要知道自从20世纪80年代开始，AI的人就已经意识到了概率的重要性。概率与传统语言学完全背离。而且理论语言学的人并不喜欢讨论实际自然语言数据，尤其喜欢坐着想句子。著名斯坦福计算语言学大神Christ Manning，也是语言学系出身，但最近十几年几乎再也没发过跟理论语言学有关的论文。
主流贡献相对大一点的分支有形式语义学(formal semantics)，但过于依赖手写规则(handwritten rules)，大规模推广有困难，面临的问题跟传统专家系统类似。两个冷门的句法模型dependency grammar和combinatorial categorical grammar (CCG)在句法分析领域有一定市场。
对AI领域有帮助的理论都是语言学以及相关学科中偏门的领域，包括语音学(phonetics，语音识别的理论基础，不过语言学很多人不把语音学当作语言学分支)，词汇语义(lexical semantics, 主要以LSA, LDA等一系列模型间接实现)，历史语言学(historical linguistics)和类型学(typology)对于多语言的技术开发比较有一定启发。
心理语言学(psycholinguistics)依靠行为实验(behavior experiments)，大脑成像技术(brain imaging)以及认知建模(cognitive modeling)研究人类实际语言使用，可谓计算语言技术的理论后盾。计算语言学顶级会议ACL每年专门设分领域接收认知模拟的研究。认知建模也是我做的最多的一块。
AI领域志在逼近人类智能，研究人类智能的认知科学才是AI的理论基础，而不是理论语言学。
