ai人工智能在现实中的应用？

一、ai人工智能在现实中的应用？

自然语言处理（NLP）：人工智能可以通过处理自然语言，实现语音识别、机器翻译、文本分析、语音合成等功能，可以应用于智能客服、智能翻译、智能家居等场景。

机器学习：人工智能中的机器学习可以通过学习数据中的规律和特征，实现数据分类、数据预测、数据挖掘等功能，可以应用于金融、医疗、电商等领域，例如风险评估、疾病预测、商品推荐等。

二、人工智能在现实生活的应用和发展？

近几年来，随着数字经济的不断发展，从以前的蒸汽时代迅速发展，现在的机器判断处理能力与智能水平也会不断提高，人工智能的飞速发展正成为推动人类进入全新的智能时代。

人工智能也就是AI，研发的机器能说、会思考、会学习，有著名科学家曾研究表明，未来的人类世界将会变成机器的世界，机器人将会比人更聪明，甚至替代人类生存下来，在局部智能水平超越人类智能。

因此，人工智能的发展有利有弊，在医疗领域，越来越多的企业依赖人工智能机器，机器都是从海外进口进来的，各种进口机器的人工智能系统也已经达到专业医生水平，甚至超越了医生的诊断水平，如此看来人工智能的技术深不可测。

人工智能相当于人的大脑，人类的大脑存在一定的局限性，或许跟人工智能系统相比相差太远，人工智能也因此成为产业发展的战略高地，人工智能的发展现状态势良好。

三、人工智能在现实生活中有哪些有趣的应用？

自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就可以保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。一般来说，听到语音指令就可以完成服务的，基本上都是虚拟个人助理智能病例处理自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。人工智能在生活中的有趣应用，来帮助大家更好地理解人工智能，尽享科技带给我们的便捷生活。

四、根据人工智能的现实应用谈谈其发展前景？

人工智能在许多领域都取得了显著的发展，比如医疗保健、金融、交通运输等。未来，人工智能的应用前景将更加广阔。以下是一些人工智能的发展前景：医疗保健领域：人工智能可以协助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医生的工作效率。同时，人工智能还可以帮助患者进行康复训练，提高康复效果。金融领域：人工智能可以协助银行和保险公司进行风险评估、信用评级和欺诈检测，提高金融机构的风险管理水平。交通运输领域：人工智能可以协助交通管理部门进行交通流量规划和调度，提高交通运营效率。同时，人工智能还可以帮助驾驶员进行自动驾驶和辅助驾驶，提高行车安全性。教育领域：人工智能可以协助教师进行教学辅助和个性化辅导，提高教育质量。同时，人工智能还可以帮助学生进行自主学习和知识巩固，提高学习效果。智能家居领域：人工智能可以协助家庭成员进行智能家居设备的控制和管理工作，提高家居生活的舒适度和便利性。总之，人工智能的发展前景非常广阔，将在各个领域发挥重要作用。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能将会在更多领域得到广泛应用。

五、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。

六、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。

七、vr虚拟现实的应用？

VR仿真教学

虚拟仿真教学软件通过软硬件结合，让原本呆板的教学内容变得生动形象，在互动中学习，告别填鸭式知识灌输。让学生直观感受壮丽的地理山河、震撼的历史场景以及各种生物细胞内的结构，从而提高学习效率，增强知识点的记忆，很大程度上提升了学习的空间想象力和逻辑思维能力。

VR医疗仿真

利用虚拟现实的方法来帮助医生诊断病情、治疗患者及培训医务人员，VR技术不仅可以为医生提供大规模微创手术练习，还可以帮助他们克服对敏感感官不适的心理障碍。

VR虚拟看房

购房者买房之前都想实地去看一下，但是实地看房不仅要花费时间，有时间还不能看到小区的全貌。而VR虚拟看房不仅仅让购房者能看见房子内部结构，对于小区整体绿化环境，周边配套，以及站在房间阳台放眼眺望风景，甚至喜欢的装修风格等都能一目了然。VR虚拟看房让房地产行业更加智能和人性化。

八、虚拟现实与人工智能的融合应用

虚拟现实和人工智能是当今科技发展的两大热点领域。这两项技术的融合应用正在引起广泛关注,为人类生活带来了许多全新的可能性。

虚拟现实技术的发展

虚拟现实技术通过计算机生成的三维立体画面,让用户身临其境地感受到另一个虚拟世界。近年来,随着硬件设备的不断进步和软件技术的不断创新,虚拟现实技术已经广泛应用于游戏、教育、医疗等多个领域,为人类生活带来了全新的体验。

人工智能技术的发展

人工智能是模拟人类智能行为的一种技术,通过机器学习、深度学习等方式,让计算机具备感知、学习、推理等人类智能特征。近年来,人工智能技术在图像识别、语音交互、自然语言处理等方面取得了长足进步,在各行各业都有广泛应用。

虚拟现实与人工智能的融合应用

虚拟现实和人工智能的融合,为人类生活带来了许多全新的可能性。例如在医疗领域,医生可以利用虚拟现实技术进行手术模拟训练,并结合人工智能技术进行辅助诊断;在教育领域,学生可以通过虚拟现实技术沉浸式地学习知识,并由人工智能系统提供个性化的学习建议;在娱乐领域,用户可以在虚拟现实中与人工智能角色进行互动,体验前所未有的游戏体验。

总的来说,虚拟现实和人工智能的融合应用正在改变着人类的生活方式,为我们带来了更加丰富多彩的未来。相信在不久的将来,这两项技术将会在更多领域发挥重要作用,让我们一起期待它们带来的无限可能。

感谢您阅读这篇文章,希望通过本文您能够了解到虚拟现实和人工智能融合应用的现状和未来发展趋势。如果您对这个话题感兴趣,欢迎继续关注相关的研究成果和应用案例。

九、人工智能的应用范畴？

. 语音识别：可以通过语音识别技术，将人类的语音转化为文字或命令，实现语音交互。

2. 自然语言处理：可以通过自然语言处理技术，分析和理解人类的语言，实现智能问答、语义分析等功能。

3. 机器学习：可以通过机器学习技术，从大量数据中学习和发现规律，实现数据挖掘、预测分析等功能。

4. 图像识别：可以通过图像识别技术，识别和分析图像中的内容，实现人脸识别、图像搜索等功能。

5. 智能推荐：可以通过智能推荐技术，根据用户的兴趣和行为，推荐个性化的内容和服务。

6. 自动驾驶：可以通过自动驾驶技术，实现车辆的自主驾驶，提高交通安全和效率。

7. ：可以通过技术，实现的自主行动和智能交互，应用于工业、医疗、服务等领域。

8. 聊天：可以通过聊天技术，模拟人类的对话，实现智能客服、智能助手等功能。

以上是一些常见的应用，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，的应用也将越来越广泛。

十、人工智能的多元应用？

人工智能在主要行业的应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化，从单点应用场景转换为多元化的应用场景。与2020年相比，人工智能算力释放的场景在金融、制造、能源和公共事业、交通和互联网等行业体现得尤为显著，相关行业的人工智能应用场景呈现更为多元化的趋势，产业AI化在传统行业的应用拓展不断提速。

伴随人工智能在各个行业的应用，各类人工智能芯片的需求也在大大提高，更加细分、多元，并最终体现在AI算力的多元化，算力与巨量模型发挥着重要的推手作用。