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人工智能技術主要應用于哪些方面：1.無人駕駛汽車；2.人臉識別；3.機器翻譯；4.聲紋識別；5.智能客服機器人；6.智能外呼機器人；7.智能音箱；8.個性化推薦；9.醫學圖像處理；10.圖像搜索

人工智能技術主要應用于哪些方面

　　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。

　　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。

　　隨著經濟全球化進程的加快及互聯網的迅速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化交流等方面的價值凸顯，也給人們的生活帶來了許多便利。例如我們在閱讀英文文獻時，可以方便地通過有道翻譯、Google翻譯等網站將英文轉換為中文，免去了查字典的麻煩，提高了學習和工作的效率。

　　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。相比于傳統的身份識別方法（如鑰匙、證件），聲紋識別具有抗遺忘、可遠程的鑒權特點，在現有算法優化和隨機密碼的技術手段下，聲紋也能有效防錄音、防合成，因此安全性高、響應迅速且識別精準。

　　目前，聲紋識別技術有聲紋核身、聲紋鎖和黑名單聲紋庫等多項應用案例，可廣泛應用于金融、安防、智能家居等領域，落地場景豐富。

　　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。

　　智能客服機器人廣泛應用于商業服務與營銷場景，為客戶解決問題、提供決策依據。同時，智能客服機器人在應答過程中，可以結合豐富的對話語料進行自適應訓練，因此，其在應答話術上將變得越來越精確。

　　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。個性化推薦既可以為用戶快速定位需求產品，弱化用戶被動消費意識，提升用戶興致和留存黏性，又可以幫助商家快速引流，找準用戶群體與定位，做好產品營銷。

　　個性化推薦系統廣泛存在于各類網站和App中，本質上，它會根據用戶的瀏覽信息、用戶基本信息和對物品或內容的偏好程度等多因素進行考量，依托推薦引擎算法進行指標分類，將與用戶目標因素一致的信息內容進行聚類，經過協同過濾算法，實現精確的個性化推薦。

　　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。傳統的醫學影像診斷，主要通過觀察二維切片圖去發現病變體，這往往需要依靠醫生的經驗來判斷。而利用計算機圖像處理技術，可以對醫學影像進行圖像分割、特征提取、定量分析和對比分析等工作，進而完成病灶識別與標注，針對腫瘤放療環節的影像的靶區自動勾畫，以及手術環節的三維影像重建。

　　該應用可以輔助醫生對病變體及其他目標區域進行定性甚至定量分析，從而大大提高醫療診斷的準確性和可靠性。另外，醫學圖像處理在醫療教學、手術規劃、手術仿真、各類醫學研究、醫學二維影像重建中也起到重要的輔助作用。

　　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。

　　該技術的應用與發展，不僅是為了滿足當下用戶利用圖像匹配搜索以順利查找到相同或相似目標物的需求，更是為了通過分析用戶的需求與行為，如搜索同款、相似物比對等，確保企業的產品迭代和服務升級在后續工作中更加聚焦。