自动化包括哪些领域？

一、自动化包括哪些领域？

自动化包括各个领域，随着科技的发展，越来越多的场景依赖自动化，相反的是，自动化公司会具化，也就是只选择其中的几类作为主营业务，一般都是以消费类电子和汽车电子为主营业务的居多，就像楼上举的例子，芬能自动化的主营业务就包括消费类电子和汽车电子。

二、人工智能涉及领域包括GIS吗？

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

人工智能GIS技术体系

　　在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AI GIS技术，2019年进一步构建了AI GIS技术体系：

　　该体系包含三个核心内容：

　　1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

　　2、AI for GIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

　　3、GIS for AI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

　　图1 AI GIS 三部曲

　GeoAI

　　基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMap GIS 10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

空间机器学习

　　机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

　　目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

图2 房产价格空间回归

空间深度学习

　　深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMap GIS 10i 新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

　图3 基于空间深度学习的影像建筑物提取

人工智能GIS流程工具

　　由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

　　机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMap GIS 10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

　图4 GeoAI 工作流程

AI for GIS

　　AI for GIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

　　目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

　　AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

GIS for AI

　　人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

　　GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

AI GIS未来会怎样?

　　未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AI GIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AI GIS也会与AutoML、AI PaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AI GIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner 2019 AI光环曲线中的研究方向划分为，AI GIS初步探索涉及的内容，以及AI GIS未来探索的内容两个部分。

图5 AI GIS探索

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心 郑美玲 卢浩

三、人工智能的领域包括移动支付吗？

包括。

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

实际应用于机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

四、人工智能领域包括人工生命吗？

人工智能领域包括人工生命。

人工生命(AL:Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来研究生命的领域。人工生命的概念，包括两个方面内容：1)、属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，以及2)、基因工程技术人工改造生物的工程生物系统，涉及合成生物学技术。 AL是首先由计算机科学家Christopher Langton在1987年在Los Alamos National Laboratory召开的"生成以及模拟生命系统的国际会议"上提出。

五、人工智能的领域包括过程控制吗？

人工智能包括远程控制。机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

六、人工智能的领域包括信息处理吗？

信息处理属于人工智能领域。

1、人工智能是一门新兴的高尖端学科，属于社会科学与自然科学的交叉学科，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究的范畴包含自然语言的处理、机器算法的学习、神经网络、模式识别、智能搜索。应用的领域包含机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。

2、想研究人工智能的方向，近两年很多大学都开设了人工智能学院。西安电子科技大学人工智能学院、中国科学院大学人工智能技术学院、南京大学人工智能学院三所高校在人工智能领域皆属于顶尖。

3、人工智能专业相关研究方向，有很多的分支学科，包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。

七、人工智能领域包括模式识别吗

人工智能（AI）领域涵盖了众多技术和应用，其中包括模式识别。这一领域是关于让计算机系统能够自动识别、理解和应用数据中的模式或规律的科学和工程。

人工智能的模式识别

在人工智能中，模式识别是一项核心技术，它涉及对数据进行分析、分类、聚类和预测。通过模式识别，计算机系统可以从海量数据中学习并做出决策，甚至能够自动调整和改进算法以提高准确性。

模式识别在人工智能领域的应用非常广泛。例如，在计算机视觉中，模式识别可以帮助识别图像中的物体、人脸和文字；在语音识别领域，模式识别可用于转录和理解语音内容；在自然语言处理中，模式识别有助于分析文本数据并生成有意义的回应。

模式识别的重要性

模式识别在人工智能中扮演着至关重要的角色。通过识别数据中的模式，计算机系统可以实现自动化的决策和行为，从而提高效率、准确性和智能性。模式识别还可以帮助人们更好地理解复杂的数据，并发现其中的隐藏信息和趋势。

在现代社会中，数据的增长速度快于人类的处理能力，而模式识别技术可以帮助人们从海量数据中快速提取有用信息，支持决策和创新。因此，模式识别不仅在科学研究和工程领域广泛应用，也在商业、医疗、金融等领域发挥着重要作用。

模式识别的挑战

尽管模式识别在人工智能中具有重要意义，但也面临着诸多挑战。其中包括数据质量不佳、数据量过大、模式复杂性高、算法效率低等问题。为了克服这些挑战，研究人员们不断提出新的方法和技术，如深度学习、强化学习和迁移学习等。

此外，模式识别技术在某些情况下可能会受到隐私和安全方面的限制。在处理个人数据和敏感信息时，如何保护数据隐私、防止数据泄露成为了亟待解决的问题。因此，研究人员和从业者们需要不断探索新的方法和标准，以确保模式识别技术的可靠性和安全性。

结语

人工智能领域的模式识别是一项承载着无限可能性和挑战的重要技术。随着技术的不断发展和创新，模式识别将在各个领域发挥越来越重要的作用，促进人类社会的进步和发展。只有不断学习、尝试和改进，我们才能更好地应对未来的挑战，实现人工智能技术的持续发展和应用。

八、人工智能在垂直领域的应用包括？

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。

2、通信：智能外呼系统，客户数据处理（订单管理系统），通信故障排除，病毒拦截（360等），

九、人工智能研究的领域不包括什么？

不包括：程序设计方法。

人工智能研究的领域包括自然语言理解；自动程序设计；自动定理证明。

人工智能是一门极富挑战性的科学，人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

十、人工智能在投资领域的作用包括？

商业就是利益，信息创造机会。应用科学创造的手段，披配广阔的投资领域。拥有先进的人工分析，为您的人生创造一笔财富。