人工智能应用场景？
一、人工智能应用场景？
1、智能手机
自苹果发布Siri后，智能手机作为语音技术的第一主战场，目前的应用已经成熟。
智能手机应用：
语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口
2、智能家居
在家庭物联网大力发展的时代，多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。
智能家居应用：
智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人等
二、人工智能十大应用场景？
人工智能十大的应用场景：
1、农业
许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料采购、数据收集、灌溉、收获和销售。通过人工智能设备终端的应用，农业和畜牧业的产量得到了很大的提高，许多人工成本和时间成本也大大降低。
2、通信
智能呼出系统、客户数据处理（订单管理系统）、通讯故障排除、病毒拦截（360等。），骚扰信息拦截等。
3、医疗
利用最先进的物联网信息技术，实现患者与医务工作人员、医疗服务机构与医疗设备的互动，逐步发展实现企业信息化。例如，健康监测智能可穿戴设备）、自动提示用药时间、禁忌症和剩余剂量的智能用药系统。
4、社会保障
安防监控（数据实时联网、公安系统实时调查分析数据）、电信诈骗数据锁定、罪犯抓捕、消防救援领域（消防、人员援助、特殊区域作业）等。
三、人工智能的下游应用场景包括？
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。
四、人工智能如何在应用场景中落地？
回顾过去，历史上任何一次革命性创新技术的爆发，都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。正如互联网的到来颠覆曾经的商业体系，当前5G、IoT、AI三大革命性新技术迎来汇合，一个全新的物联网商业体系正在酝酿中，当中蕴含的商机不言而喻。
AI被誉为这波物联网新商机中的“大脑”，赋予各下游产业思考力，增强设备的自主性，是物联网产业中非常重要的一环。
正因为其战略性、前瞻性的地位，AI要取得突破发展并非易事。总的来说，当前AI在技术方面已经有不少可以实现的功能，但AI技术要实现具体落地应用，一步一步要解决的问题也还不少。今天笔者就跟大家总结了下人工智能技术落地“三步走”。
第一步，要判断该项AI技术是否成熟，功能与落地场景需求是否匹配。
以云知声为例，前不久的7月云知声发布了多款在医疗领域成熟落地AI产品。
其中一款医疗语音交互解决方案是专门解决医生病历输入难题。
据美国医学会（AMA）的统计，医生职业生涯大约 35%-40% 的时间用于病历书写及相关文案工作上。工作重复，科研价值却不高，云知声医疗语音交互解决方案以深度学习、超级计算和大数据等AI 技术为基础，构建了智能医疗语言模型，形成了语音病历系统的核心大脑，采用语音就能顺利、高效完成病历输入。
在这个案例中，AI技术已经发展到可以高效识别医疗专用术语记录，与医生的需求是匹配的，最后解决方案得以在医院顺利落地。
第二步要提高用户使用体验。
用户体验由三部分组成：有用、易用与产品颜值。有用是用户体验的根基，易用与用户对产品的“操作体验”直接相关，颜值原本只属于锦上添花，随着年轻一代审美的崛起，在产品的用户体验评价体系也占据了重要位置。
提供让用户满意使用体验，是AI落地产品的生命力所在。
第三步是制定可实现盈利的商业模式。
自2018年以来，国内AI应用的代表——智能音箱出货量大涨，这里面的智能音箱有赚钱的也有只赚吆喝的。
主打控制类的天猫精灵和小米系列音箱销售量有两款已经突破千万，然而都曾坦言卖智能音箱并不挣钱。深究其中缘由是智能家居体系下的智能音箱在当前还仅仅是为增加用户基数，没有完善的服务支撑产品售价，不赚钱就成了自然。
同样是做智能音箱，以内容载体为定位的雅玛拉雅音箱却能从普遍几十元的智能音箱价格战中脱颖而出，以199元售价卖断货，以内容搭建的商业模式中实现盈利。
五、人工智能的主要应用场景有哪些？
1、个性化购物人工智能技术被用来创建推荐引擎，通过它你可以更好地与你的客户交流。这些推荐是根据用户的浏览历史、偏好和兴趣做出的。它有助于改善你与客户的关系，以及他们对你品牌的忠诚度。
2、导航基于MIT的研究，GPS技术可以为用户提供准确、及时、详尽的信息，提高安全性。该技术结合了卷积神经网络和图神经网络，通过自动检测道路障碍物后的车道数量和道路类型，使用户的生活更轻松。
3、机器人技术机器人技术是人工智能应用普遍使用的另一个领域。由人工智能驱动的机器人使用实时更新来感知路径上的障碍，并立即预先计划行程。
4、医疗保健人工智能在医疗保健领域有多种应用。人工智能应用在医疗保健领域被用于制造能够检测疾病和识别癌细胞的复杂机器。人工智能可以利用实验室和其他医疗数据帮助分析慢性疾病，以确保早期诊断。人工智能将历史数据和医学智能相结合，发现新药。
5、农业人工智能被用来识别土壤中的缺陷和营养不足。这是通过计算机视觉、机器人和机器学习应用程序完成的，人工智能可以分析杂草生长的地方。人工智能机器人可以帮助以比人类劳动者更高的数量和更快的速度收割庄稼。
6、汽车领域人工智能被用来制造自动驾驶汽车。人工智能可以与车辆的摄像头、雷达、云服务、GPS和控制信号一起使用来操作车辆。人工智能可以改善车内体验，并提供紧急刹车、盲点监测和驾驶员辅助转向等附加系统。
7、营销使用人工智能，营销人员可以借助行为分析、模式识别等来投放针对性强的个性化广告。它还有助于在合适的时间重新定位受众，以确保获得更好的结果并减少不信任。
人工智能可以以与品牌风格和声音相匹配的方式帮助内容营销。它可用于处理日常任务，如绩效、活动报告等。
由人工智能、自然语言处理、自然语言生成和自然语言理解支持的聊天机器人可以分析用户的语言并以人类的方式作出回应。
此外，人工智能可以根据用户的行为为用户提供实时个性化设置，并可用于编辑和优化营销活动以适应当地市场的需求。
现如今，人工智能正在通过其应用彻底改变行业，并帮助解决复杂的问题。人工智能无疑是具有颠覆性和革命性，拥有无限未来前景的技术。
六、人工智能在2c场景上的应用？
2C：AI风控软件提升投资者风险预警能力
对于金融机构来说，风控是最重要的能力，而对于普通投资者和机构投资者来说，如何识别风险，则成为最为重要的问题之一——从当下的市场情况看，投资者想要解决这一问题面临着信息不及时、信息不准确、信息不全面等众多挑战。他们不像金融机构那样有多渠道的信息和技术手段，但他们同样需要全面、精准、快速的财经数据。
七、电信领域中，人工智能有哪些应用场景？
在电信领域中，人工智能（AI）有许多应用场景。以下是一些常见的应用场景：
客户服务和支持：通过自然语言处理和机器学习技术，电信公司可以开发智能客服系统，为客户提供快速、准确的问题解答和支持，包括语音助手、在线聊天机器人等。
智能推荐和个性化营销：利用大数据和机器学习算法，电信公司可以分析客户的使用习惯和偏好，向客户提供个性化的产品推荐和定制化的营销活动，提高用户体验和促进销售。
欺诈检测和风险管理：通过机器学习和数据分析，电信公司可以监测和分析用户行为模式，及时发现异常活动和欺诈行为，加强风险管理和保护客户利益。
智能网络优化和故障诊断：利用机器学习和数据分析技术，电信公司可以对网络进行实时监测和优化，提高网络性能和容量，同时通过智能故障诊断和预测，提升网络的稳定性和可靠性。
八、人工智能在2c场景中的应用？
包括i问财、财富先锋、金融大师等
九、人工智能的主要研究和应用场景包括(？
1. 自然语言生成（Natural Language Generation）
自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。
2.语音识别（Speech Recognition）
目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
3.虚拟助理（Virtual Agents）
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。
4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）
机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。
5.人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）
用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
6.决策管理（Decision Management）
智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。
7.深度学习平台（Deep Learning Platforms）
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
8.生物信息（Biometrics）
这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。
9.机器处理自动化（Robotic Processes Automation）
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。
10.文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。
11.数字孪生/AI建模（Digital Twin/AI Modeling）
数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。
12.网络防御（Cyber Defense）
网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。
13.合规（ Compliance）
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.知识工作辅助（Knowledge Worker Aid）
虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
15.内容创作（Content Creation）
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。
16.P2P网络（ Peer-to-Peer Networks）
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。
17.情绪识别（Emotion Recognition）
情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。
18.图像识别（ Image Recognition）
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
19．智能营销（Marketing Automation）
到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。
十、人工智能未来的应用场景主要有哪些？
目前人工智能主要涉及有：工业自动化、智能农业、智能汽车、智能家居、智能穿戴，其他的如：电力、水利、环保、石化、冶金等行业也有大量应用。
工业自动化是人工智能发展的重点，国家出台的2025规划主要就是为工业自动化为目标设置的。我国是机械设备及加工产品出口大国，但是传统工业的自动化、智能化水平相对偏低，出口制品业多以销量大、技术含量低的粗加工品为主，商品利润较低。但是随着国内人口红利优势的减弱，此类产品在市场上的竞争力也越来越低。再加上传统工业的生产效率都相对不高，能耗较大，部分产业环境污染也较大，所以历届政府都希望国内产业能尽快转型，成为像欧美国家那样的工业强国，而不仅仅只止步于现在的工业大国。
智能农业也是未来人工智能的一个方向。我国人口基数较大，土地问题较为严峻，智能农业可以有效提高有限土地的产出率与经济附加值。目前国内农业只是实现了部分机械化，剩下一部分还是主要依靠人力解决。个人观点：智能农业目前还只是停留于前期实验阶段，市场普及率还是非常有限。
智能汽车中无人驾驶汽车因为概念炒作热度较高，了解的人比较多。其实智能汽车不仅限于此，其他的例如：车速控制、燃油测控、耗氧测控等都属于智能概念范畴。汽车行业，包括现在热度很高的无人机行业、智能机器人行业都属于集成度较高的特殊行业，也是人工智能研究与发展的主要领域。
其他领域的也不一一赘述了，我相信，随着人工智能水平的提高，我们日常生活中、工作中可接触到的智能化设备会越来越多，应用的领域也会越来越广。
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