达优高科 一、人工智能有哪些非常实用的落地应用？
目前的人工智能还处在初级阶段，最常见的也就是图像识别（人脸识别），语音识别（苹果siri，小米“小爱同学”，华为语音助手等）。这些是目前人工智能方面相对成熟的技术了。不过这些技术的突破也具备相当的意义。
首先对于教育行业（能够有效的解决交互式的知识传播与辅助学习），孩子可以在课外获取课堂上没有知识。孩子可以直接与语音助手进行互动。
其次人脸识别能够解决用户身份验证（比如：登录、注册等），具体应用体现在”帐户校验“、”智能门禁“等。这方面能够替代身份证的作用。也就是说以后可以不带身份证一样可以做到校验身份的作用。
人工智能需要有基础网络与设施的支持，几年后凡是涉及到身份识别的地方都可以应用到AI人工智能。
具体会体现在”人脸识别支付“、”身份识别“、”开户“等方面。
二、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。
三、人工智能应用落地还要多久，该从何入局？
人工智能的应用已经在实际中应用很久了,大模型之前的AI应用，现实生活中大多数人可以感受到的：
- 今日头条。 今日头条是最成功的内容分发平台之一，其与搜索引擎、门户最大的区别是今日头条会根据用户的偏好自动推荐内容，其中应用了AI
- 京东/淘宝。商品的推荐应用了AI
- 支付。人脸识别应用了AI
- 自动驾驶（L1-L5）。应用了AI
LLM出现之后，大模型的应用逐步落地：
1.多邻国把GPT（AI）应用于外语教育
2.midjourney/dall e 应用于生成图片
更多案例参考：
孟奇奎：大语言模型的挑战与应用（八）：聊天机器人应用 系列内容
入局AI应用还是要结合自己的场景去做垂直和深度，基础模型的竞争以及太激烈了。
四、到了 2022 年，人工智能有哪些真正可落地的应用？
感谢，知乎科技 邀请。
说到“真正可落地的应用”，我们先明确下什么算是真正可落地的应用？是不是能解决问题就算真正可落地？是不是技术较为成熟产品出来了就可落地？
可能每个人有自己的理解，所以回答问题之前，我先说一下我的定义。再继续回答这个问题。
1.真正可落地应用的定义
从16年到现在，小到几十万，大到千万、上亿、几十亿的AI项目。从智能客服、音箱、儿童故事机、智慧家庭、智慧社区、家庭机器人、商用服务机器人、AI教育平台、AI智慧医院到智慧城市、前沿的智能写代码等。
我对“真正可落地的应用”定义是：
1.解决用户/客户问题，可量化结果2.客户愿意为此持续付费。3.产品/方案可持续复制。
1.1.解决用户/客户问题，可量化结果
有些AI产品是资本推动盲目扩张的结果，量大也不一定持久。最早做故事机的时候，公司负责儿童故事机系统含语音交互及内容，从客户出货看，出去了上百万台。
是不是看着挺好？当然有些人会说有的公司出去了上千万台等等，但如果从供应商查询就知道是怎么回事。
儿童故事机的初衷是希望让儿童与机器进行语音交互来获取阅读内容和进一步学习，甚至包括发音矫正等。也有叫教育机器人、陪伴机器人等
当时看京东上有500+个Sku，各种各样、各种内容、各种背书等等。
实际上能切实解决： 阅读、陪伴问题的屈指可数。
一个儿童真的会与冰冷的机器频繁互动吗？别说儿童，让大人用都不知道说什么、怎么说，更何况儿童，以现在的语音交互技术，无论是语音识别还是语音合成，真的能满足儿童需要？多数连阅读发音都是机器合成的，基本上没有阅读该有的发音准确、语气、类人多感官生动讲述等。随着80后的工作越来越忙碌，独生子女陪伴问题的突出，陪伴是个需求，但是，一个机器人就能陪伴孩子？而且还是一个儿童不理解的冰冷机器，语音也不一定能听懂儿童说话的。最后基本都变成了一个收音机、MP3而已。
出货量大，但没有从儿童教育和儿童心理学方面出发，做到可量化结果。
销售做的好，产品也能卖出量。但会长久？
1.2.客户愿意为此持续付费。
这里面有两个点：1.客户愿意付费，2愿意持续付费
医院里再问诊的时候，一般医生都会提前问3-5个问题，来以此作决策，有些病症甚至要问一下病史、家人情况、生活等等信息。以往专家每天差不多能服务80-100个，为了能让更多患者享受到专家的服务，将这块通过技术手段，让患者在等候区的时候就完成了80%基础问答，并给专家展示辅助决策面板。医生就可以服务160-200个，甚至更多的患者。
客户第一次愿意付费，但是没有再继续使用和采购。没见过的东西，理论上和结果上却是不错，但是采购使用后，发现专家用着用着就不想用了，给出的原因是辅助决策不准，没啥用等等。
实际上是，80-100专家就比较累了，如果再多，就有点吃不消了。人不是机器，虽然效率提升了，但是见更多的人，会更费精力和脑力。
往往有些AI产品能解决问题，但是会遇到业务里的各种问题、客户生意不好没预算了等等，尤其是经常变化的情况比较多。
也许有人会说，开始项目也是有钱的，也不算白做。但如果一个公司，一年做了几个这样的项目，没有稳定业务持续发展，要不像业内某知名/某独角兽一样烧钱，要不就裁员，业务死等。
1.3.产品/方案可持续复制。
许多AI公司，你一问落地情况，就会给你发些文章，甚至公司营收上有个几千万（暂不说合同金额、应收未到账、烂账等），融到了B、C、D、IPO等等。
但是，业务来会变，今年安全、明年人脸识别、后年芯片化、大后年产业数字化，紧随大趋势。今年智慧地产项目、明年智慧医疗项目、后年自动驾驶项目、大后年元宇宙项目。
哪热往哪走，哪有预算往哪试试，与合作伙伴一起，样本项目一个个走起，今天上海某知名、明天深圳某知名、后天北京某知名等等
落地了，但没有真正落地，因为落地了1-2个项目以后，就没有更多项目持续了。造成1-2项目的成本投入无法继续应用到后面项目。有些好点的公司，科技为主，技术和数据留下了，甚至做了平台化。但就是没有可持续复制的项目方案/产品。
从行业发展来看，这些都是必然过程，积累实践经验继续前行，但如何降低这种啥都做一段的行为，是值得思考的。
总结下我对真正可落地的应用定义如下：1.解决用户/客户问题，可量化结果 2.客户愿意为此持续付费。 3.产品/方案可持续复制。
怎么避免和优化这些问题，这里不再继续展开，基于以上的定义。对这个问题我的回答如下。
2.到了2022年，哪些真正可落地的应用
2.1人脸检测和身份验证
这个可能是我们最常见的AI应用了。APP的解锁、买东西结账、进大楼闸机、考勤等等。降低了企业人工验证成本和用户使用成本（安全风险单聊，像人脸买东西有些都是通过局限场景解决的。），企业愿意持续买单，多个业务可拓展复制。
2.2 智能客服
无论是符号处理、神经网络模型、神经符号混合模型还是知识图谱等方法，降低了企业成本，企业愿意买单、且但凡有客服的产品，几乎都可见智能客服。符合三点定义。
当然，作为消费者，使用体验好不好是另一回事，消费者不是购买决策人。
2.3 移动类机器
送餐机器人，环境允许的话，可以节省服务人员成本（从厨房到中转台 或者，上菜人员），供应商或部分餐厅愿意买单，且只要有餐饮的地方都可拓展。
节约人成本的背后，还有人员的五险一金、上税等等开支。
（有些高档/提倡服务为主的餐厅，还是真人上菜，所以机器替代的是从厨房到中转台。）
（其他移动类机器，都满足3点定义的可留言，我也学习下。）
2.4 推荐/搜索
不论是基于标签匹配还是基于数据预测，推荐和搜索在许多产品和服务中都有所应用，而且相对比较成熟，已经逐渐开始通过深层数据分析进一步优化推荐和搜索效果。降本增效增收提质，这里复制的是匹配相关技术方案，在行业内拓展，各家按自己业务来建立并使用。企业自己招人做，持续投入，并复制到各个业务上。
其他还有很多，就不一一列举了。还有AI翻译、错题分析等等
自动驾驶、AI音箱（国内）大家也可以细研究下。
有些AI落地现在不好，不代表以后不好，目前讨论范围仅到2022年为止。
五、人工智能应用？
1、无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。
2、智能音箱
智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物，是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务，同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力，能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。
智能音箱是智能家居的组成部分之一，智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话，那智能音箱就是人工智能管家，是核心操控者。
3、人脸识别
人脸识别，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。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
4、智能客服机器人
近年来智能机器人技术不断发展和成熟，智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域，其中，智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。
智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业 。相较于传统人工客服，智能客服可以 7 X 24 小时在线服务，解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。
5、医学成像及处理
AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来，使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘，以辅助医生解读医学影像，成为现代医学影像技术发展的重要需求。
六、如何实现人工智能在实际应用中的落地
人工智能：从理论到实践
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及模拟、理解和实现人类智能的科学与工程学科。近年来，随着机器学习、深度学习等技术的快速发展，人工智能在各个领域的应用已经成为现实。
落地难题：从理念到实践
尽管人工智能在学术领域和实验室中取得了突破性进展，但要让人工智能真正落地并应用于实际环境中，依然面临一些挑战。其中包括技术局限性、数据难题以及社会接受度等方面的问题。
技术局限性
人工智能技术虽然发展迅猛，但仍有一些局限性。例如，目前的人工智能系统在某些复杂情境下仍然难以做出准确的决策。此外，对于一些非结构化的数据，如图像、语音等，人工智能系统的处理能力也存在一定的局限性。
数据难题
人工智能系统的发展离不开大量高质量的数据。然而，获得这些数据往往是一个挑战。从数据的采集、清洗到标注，都需要投入大量的人力和物力。此外，还需要关注数据的隐私和安全问题。
社会接受度
人工智能技术的发展不仅仅是科技问题，更涉及到社会问题。人们对于人工智能的认知和接受度不同，有些人担心人工智能会取代人类的工作，造成就业压力；还有人担心人工智能可能滥用、侵犯隐私等。因此，提升社会对人工智能的接受度是实现人工智能落地的重要因素。
落地之路：机遇与挑战并存
尽管面临各种挑战，但实现人工智能在实际应用中的落地仍然充满机遇。以下是一些可行的策略和方法：
- 增加投资：各国政府和企业应加大对人工智能的投资力度，推动相关技术的研发和应用。
- 打破壁垒：学术界、工业界和政府之间需要加强合作，共同解决人工智能的技术和实践问题。
- 推动教育：加强人工智能教育，培养相关人才，为人工智能的发展提供充足的人力资源。
- 加强监管：建立健全的人工智能监管体系，保证人工智能在合法和伦理的范围内发展和应用。
- 促进公众参与：加强与公众的沟通和交流，提升公众对人工智能的认知和接受度。
结语
实现人工智能在实际应用中的落地既是一项具有挑战性的任务，也是一个充满机遇的领域。通过加大投资、打破壁垒、推动教育、加强监管和促进公众参与等多方面的努力，相信人工智能在未来将更好地为人类的生活和工作提供支持和帮助。
感谢您阅读本文，希望通过本文能够为您对人工智能落地的实现方式有所启发！
七、人工智能如何应用？
主要应用于以下领域
1. 医疗保健：人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案、分析医学影像、预测疾病风险等。例如，通过深度学习技术进行的癌症筛查和病理切片分析。
2. 自动驾驶：人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用包括环境感知、路径规划、决策制定等。这使得汽车能够在各种道路条件下自主行驶。
3. 语音识别和自然语言处理：这些技术被广泛应用于智能音箱、聊天机器人、语音助手等设备中，使人们可以通过语音与设备进行交互。
八、人工智能最早应用？
在热映电影《失控玩家》中，影片主角是电子游戏的人工智能NPC的自我意识觉醒，他爱上了来自现实世界的人类玩家，这个电影的上映，再次将人工智能和人类进行了一番对比，那么计算机究竟是如何发展起来的？
第一个给现代电子计算机设计出完整蓝图的人,并不是现代科学家,而是19世纪英国伟大的天才查尔斯·巴贝吉，这位来自9世纪初，大不列颠及北爱尔兰联合王国的数学，为一个多世纪后的学者在达特茅斯学院敲定了「人工智能」的名字和研究方向，为制造、农业和教育等领域的科技革命和产业变革带来了新的驱动力奠定了基础。
九、人工智能应用基础？
知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。
人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。
如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。
在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？
现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。
数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。
另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。
正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。
人工智能的基本概念有几方面
对于人工智能，很多人并不了解，我也如此。关于这个问题，我与我的朋友人工智能工程师张
十、人工智能的应用？
1. 无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。
2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。
2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。
近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。
但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。
2. 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，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。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;
2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。
3. 机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
4. 声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。
5. 智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。
智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
6. 智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，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。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。
7. 智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech，TTS)技术。
在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
8. 个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
9. 医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10. 图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
