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人工智能目前的應用：1、計算機視覺；2、自然語言理解與交流；3、認知與推理；4、機器人學；5、博弈與倫理；6、機器學習。與此同時人工智能是一個非常廣泛的領域，涵蓋很多大的學科，也可以歸納為六個：計算機視覺；自然語言理解與交流；認知與推理；機器人學；博弈與倫理；機器學習。

人工智能目前的應用

1、計算機視覺（暫且把模式識別，圖像處理等問題歸入其中）

2、自然語言理解與交流（暫且把語音識別、合成歸入其中，包括對話）

3、認知與推理（包含各種物理和社會常識）

4、機器人學（機械、控制、設計、運動規劃、任務規劃等）

5、博弈與倫理（多代理人agents的交互、對抗與合作，機器人與社會融合等議題）

6、機器學習（各種統計的建模、分析工具和計算的方法）

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1、無人駕駛汽車

無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內以計算機系統為主的智能駕駛控制器來實現無人駕駛。無人駕駛中涉及的技術包含多個方面，例如計算機視覺、自動控制技術等。

美國、英國、德國等發達國家從20世紀70年代開始就投入到無人駕駛汽車的研究中，中國從20世紀80年代起也開始了無人駕駛汽車的研究。

2、人臉識別

人臉識別也稱人像識別、面部識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。人臉識別涉及的技術主要包括計算機視覺、圖像處理等。

人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，之后，隨著計算機技術和光學成像技術的發展，人臉識別技術水平在20世紀80年代得到不斷提高。在20世紀90年代后期，人臉識別技術進入初級應用階段。目前，人臉識別技術已廣泛應用于多個領域，如金融、司法、公安、邊檢、航天、電力、教育、醫療等。

3、機器翻譯

機器翻譯是計算語言學的一個分支，是利用計算機將一種自然語言轉換為另一種自然語言的過程。機器翻譯用到的技術主要是神經機器翻譯技術（Neural Machine Translation，NMT），該技術當前在很多語言上的表現已經超過人類。

4、聲紋識別

生物特征識別技術包括很多種，除了人臉識別，目前用得比較多的有聲紋識別。聲紋識別是一種生物鑒權技術，也稱為說話人識別，包括說話人辨認和說話人確認。

聲紋識別的工作過程為，系統采集說話人的聲紋信息并將其錄入數據庫，當說話人再次說話時，系統會采集這段聲紋信息并自動與數據庫中已有的聲紋信息做對比，從而識別出說話人的身份。

5、智能客服機器人

智能客服機器人是一種利用機器模擬人類行為的人工智能實體形態，它能夠實現語音識別和自然語義理解，具有業務推理、話術應答等能力。

當用戶訪問網站并發出會話時，智能客服機器人會根據系統獲取的訪客地址、IP和訪問路徑等，快速分析用戶意圖，回復用戶的真實需求。同時，智能客服機器人擁有海量的行業背景知識庫，能對用戶咨詢的常規問題進行標準回復，提高應答準確率。

6、智能外呼機器人

智能外呼機器人是人工智能在語音識別方面的典型應用，它能夠自動發起電話外呼，以語音合成的自然人聲形式，主動向用戶群體介紹產品。

在外呼期間，它可以利用語音識別和自然語言處理技術獲取客戶意圖，而后采用針對性話術與用戶進行多輪交互會話，最后對用戶進行目標分類，并自動記錄每通電話的關鍵點，以成功完成外呼工作。

7、智能音箱

智能音箱是語音識別、自然語言處理等人工智能技術的電子產品類應用與載體，隨著智能音箱的迅猛發展，其也被視為智能家居的未來入口。究其本質，智能音箱就是能完成對話環節的擁有語音交互能力的機器。通過與它直接對話，家庭消費者能夠完成自助點歌、控制家居設備和喚起生活服務等操作。

8、個性化推薦

個性化推薦是一種基于聚類與協同過濾技術的人工智能應用，它建立在海量數據挖掘的基礎上，通過分析用戶的歷史行為建立推薦模型，主動給用戶提供匹配他們的需求與興趣的信息，如商品推薦、新聞推薦等。

9、醫學圖像處理

醫學圖像處理是目前人工智能在醫療領域的典型應用，它的處理對象是由各種不同成像機理，如在臨床醫學中廣泛使用的核磁共振成像、超聲成像等生成的醫學影像。

10、圖像搜索

圖像搜索是近幾年用戶需求日益旺盛的信息檢索類應用，分為基于文本的和基于內容的兩類搜索方式。傳統的圖像搜索只識別圖像本身的顏色、紋理等要素，基于深度學習的圖像搜索還會計入人臉、姿態、地理位置和字符等語義特征，針對海量數據進行多維度的分析與匹配。