人工智能在行业中的表现作用

人工智能在各行各业的作用是什么

从四个维度看应用

先明确一下分类中的应用，有助于我们理解应用的深度和广度的尺寸。一般从行业发展维度、应用进行场景来划分， 优势在于能够了解各个行业的应用，具有行业属性..不足之处，从实际应用的情况下，不能够被复制。

也可以从行业发展应用结合企业技术角度来划分，也就是说，人工智能技术的应用程序通常由四个部分组成。即认知，预测，决策和综合解决方案。

认知是指通过数据收集及解释进行信息来感知并描述世界，包括自然发展语言可以处理，计算机视觉和音频处理等技术。 预测是指通过推理来预测行为和结果，决策主要关注如何做才能达到的目标。最后，当人工进行智能发展与其他互补性技术（如机器人）结合时，可生成多种集成问题解决方案。

应用成熟度有所差异

该技术的每个部分都有很多的场景，这里有简单的例子。

认知科学技术。如金融、电信、零售等多个不同行业的自动化客服，利用自己对话式AI系统来辅助人工为客户可以提供信息服务。金融业的身份验证、商业地产的安防布控，通过研究人脸图像识别。视频数据分析问题进行社会身份验证，制造业的交互设计界面智能化，采用语音、视频等多模态教学方式与用户交互等。

预测技术。最常见的是零售产品推荐系统，基于过去的浏览，购买习惯，通过机器学习，肖像和其他技术用户主动的产品或服务推向客户。其他，如互联网服务提供商的精准营销体系的原则，金融业是相似的。

决策信息技术。比如，医疗业的辅助临床研究决策、用药，利用语义理解+知识图谱辅助临床合理用药等诊疗决策。地图导航的路线发展规划，电商平台的动态定价，各个不同行业的决策行为模式以及智能化。通过使用机器语言学习等技术对传统的商业智能及分析企业技术人员进行不断升级，让决策无需拍脑门。

集成解决方案，简单理解集成的解决方案，它是一个完整的产品，可以做独立的东西。最火的应用场景如自动驾驶汽车，手术机器人，以及企业能够与人之间进行信息交互或者学生能够在特殊情况下可以做出应急反应的各种工业机器人。

四种技术的发展阶段不同，应用成熟度不同。总体而言，目前，很多的预测领域的技术知识已经相对成熟，并逐渐商业化，技术决策和综合解决方案的发展阶段也很多，不太成熟，应用较少。

 

值得一提的是，百度云的AI应用技术已在众多企业行业、众多研究领域发展得以进行实践，包括传统媒体、金融、钢铁、煤炭、物流等众多场景。如：

在制造企业领域，百度云与客户可以一同进行探索ABC技术在质检管理领域的应用，由此产生的百度云质检云行业解决方案，通过机器视觉模型对质检过程进行量化。为质检过程提供更加精准的决策依据，在降低误报率的同时，也大大提高质检效率..更为关键的是。数据的积累将能够继续推动后续优化生产流程和质量分析，从而实现智能化生产。

在零售领域，百度云一方面可以通过VR技术企业实现目标客户进行远程选车，另一方面我们通过网络在线下门店内部署AI摄像头。依托像人脸识别这样的技术为最终导致客户提供精准匹配购车信息，最后，通过用户数据的方式继续沉淀，为用户创造的整个场景智能购物体验“的下一行+线”，为企业管理的后续支持。

在金融服务领域，百度云与中国人寿在保单审核、团险定价能力以及企业产品推荐系统等方面展开合，。 其中，通过建立深度学习保险模式辅助人工保单审核。比以往节省39%的工作时间，通过用户画像捕捉用户需求，实现产品精准推荐。基于业务数据，双方共同打造的保险知识图谱项目，可为客服，销售，风控等部门提供决策参考..

在智能交通领域，通过新一代智能客户服务系统，百度云客户端服务将帮助客户升级到智能化服务，提升客户体验，并降低客户服务成本，以及所产生的沉淀客户自己的企业级知识库，知识管理，以支持不同的部门和应用。

随着我国人工智能信息技术的不断创新发展和落地，百度云也将持续时间投入人力资源。为各行各业的智能化变革提供推动力。

　　以上就是简单分析。

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