人工智能的7大应用领域

无人驾驶汽车

   自动驾驶汽车是智能汽车的一种，也叫轮式移动机器人，它主要依赖于车内电脑系统为主的智能驾驶控制器来实现自动驾驶。无人机技术涉及到许多方面，如计算机视觉技术、自动控制技术等。

   发达国家，如美国，英国，德国，自70年代以来一直在致力于无人驾驶汽车的研究，而中国也从80年代开始对无人驾驶汽车进行研究。

   一辆叫做斯坦利的无人驾驶汽车在2005年以平均40km/h的速度在美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道上行驶，耗时6小时53分58秒，行驶里程达到282千米。

   斯坦福大学是一辆大众途锐汽车改装而成，大众汽车技术研究部、大众集团下属的电子研究实验室和斯坦福大学共同合作完成的，该实验室外部设有摄像头、雷达、激光测距仪等设备，以感应周围环境，内部设有自动驾驶控制系统以完成指挥、导航、制动和加速等操作。
在2006年，卡内基梅隆大学开发了另一款无人驾驶汽车Boss，它能根据交通规则安全驾驶穿过位于空军基地附近的街道，并能躲避其他车辆和行人。

   近几年来，随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为热门的话题，国内外很多企业都在致力于自动驾驶和无人驾驶技术的研究。举例来说，Google的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，而百度也已经启动了“百度无人驾驶汽车”的研发计划，其自主研发的Apollo无人驾驶汽车也已经亮相2018年央视春晚。

   但近两年来，人们发现无人驾驶的复杂性远远超过了几年前的预期，离真正商业化还有一段距离。

声纹识别

   除人脸识别外，生物特征识别技术有许多种，目前使用较多的是声纹识别技术。语音识别是一种生物识别技术，又称说话者识别，它包括对说话者的识别和说话者的确认。

   声音识别的工作过程是，系统采集说话者的声音信息并将其输入数据库，当说话者再次说话时，系统采集此声音信息并自动与数据库中现有的声音信息进行对比，以确定说话者的身份。
与传统的识别方法(如钥匙、文件等)相比，声纹识别具有抗遗忘、可远程识别等优点，在现有算法优化和随机密码等技术手段下，声纹还可以有效地防录音、防合成，因而安全性高、响应快、识别准确。

   与人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术相比，声纹识别技术具有能够通过电话通道、网络通道等多种途径获取用户声纹信息的特点，因而具有很强的远程身份确认能力。

智能客服机器人

   智能客服机器人是利用机器来模拟人的行为的人工智能实体形态，它能实现语音识别和自然语义理解，并具有商务推理、对话响应等功能。

   智能客服机器人在用户访问网站并进行会话时，根据系统获得的访问者地址、IP和访问路径等信息，对用户的意图进行快速分析，回复用户的真实需求。与此同时，智能客服机器人拥有庞大的行业背景知识库，可以对常规用户咨询问题进行标准应答，提高应答准确率。
在商务服务和市场营销中，智能客服机器人得到了广泛的应用，为客户解决问题，提供决策依据。与此同时，智能客服机器人在回答问题时，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，从而使其在回答问题时更加精确。

   在垂直发展的智能客户服务机器人中，它已经能够深入解决许多企业的细分场景问题。例如电子商务企业面临的售前咨询问题，对大多数电子商务企业而言，消费者所咨询的售前问题一般围绕着价格、优惠条件、货物来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这些重复出现的问题进行解答，导致不能及时为有更复杂问题的客户群体提供服务。

   而且智能客服机器人能够对用户提出的各种简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询、解决问题服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

   对话方式：能和人类一样交流的机器。

   另一个人工智能模式是会话/人机交互模式。它定义为机器与人之间以不同方式(包括声音、文本和图像)进行的交互，包括机器与人，人与机器，以及来回的人机交互。这个模型的目的是让机器可以和人进行交互。

   这种模式最常见的例子包括聊天机器人，语音助理，情感，情绪和意图分析。通过翻译，我们可以更好地理解人类交往背后的意图，促进人们之间的交往。要记住的重要一点是，这种模式是为了创造一种更方便的方式，使人与机器通过自然的或者令人舒服的方式进行交互。
利用人工智能识别模式和异常。

   特别擅长于识别模式和发现异常或异常值。在人工智能项目中，模式匹配模式是一种不断重复使用的方法，并且已经被越来越多的人采用。AI模式和异常模式的目标是使用机器学习和其他认知方法来学习数据中的模式，并学习数据点之间的高阶联系，以确定它是否符合已有模式，还是异常值或异常。

   这个模式的目的是找到匹配的数据，以及与现有数据不匹配的数据。

   该模式的应用包括欺诈和风险检测，以确定情况是否超出正常或预期。另外一种应用程序是查找数据中的模式，并帮助减少或修正人为的错误。这一模式还包括预测文本，这一模式可以分析语音和语法中的模式，从而帮助建议选择哪些单词以加快写作速度。