人工智能现阶段有哪些令人惊叹的真实应用

最近也发布了好多AI应用成果：

1、11月13日，腾讯发布了一款AI辅助翻译产品——腾讯辅助翻译，可以满足用户快速翻译需求，采用了人机交互式机器翻译，配合神经网络机器翻译，给用户提供实时翻译功能，

2、11月19日，乐普医疗自主研发的心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECGPlatform”，获得FDA注册批准，成为国内首项获得美国FDA批准的人工智能心电产品。“AI-ECGPlatform”诊断项目覆盖主要的心血管疾病，在心律失常、房室肥大、心肌缺血、心肌梗死方面较传统方法拥有绝对优势，其准确性达到95%以上。在诊断心房扑动、心房颤动、完全性左束支阻滞、完全性右束支阻滞、预激综合征等心血管疾病方面，堪比心电图医学专家水平，辅助医生更好的判断疾病。

3、北京市海淀公园，人们不用佩戴任何设备，在智能步道上运动后“刷脸”就能获取自己的运动数据；在公园打太极，AI助手可以实时的捕捉动作并与太极大师进行比对、评判；以前为了监测运动数据，我们出门得带手机、戴运动手环。但是海淀公园这条智能步道，不用佩戴任何设备，只要在公园里看似普通的步道上跑一圈，就能在终点获知自己的运动数据。

人工智能发展趋势：

1、人工智能机器人会进入商用。比如机器人实体店，就像挑选智能手机一样，挑选你需要的机器人买回家，为你服务。

2、进入某些领域成为专家。就好比乐普医疗的人工智能程序，越来越聪明，更好的服务于人类。

3、人工智能会冲击劳动力输出为主的产业，改变工作方式。

我们手机上也有好多人工智能小程序，你可以体验下。比如说谷歌公司的一款猜画小程序，你可以画出一样东西，然后神经网络进行识别你说画的东西。还有百度AI体验中心，都可以试试，玩玩

人工智能的主要研究和应用场景包括(

1.自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）

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（SpeechRecognition）

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（VirtualAgents）

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（MachineLearningPlatforms）

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-optimizedHardware）

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（DecisionManagement）

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（DeepLearningPlatforms）

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（RoboticProcessesAutomation）

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（TextAnalyticsandNaturalLanguageProcessing)

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（DigitalTwin/AIModeling）

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（CyberDefense）

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（Recurrentneuralnetworks，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（KnowledgeWorkerAid）

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（ContentCreation）

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-PeerNetworks）

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（EmotionRecognition）

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（ImageRecognition）

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（MarketingAutomation）

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。

能否通过人工智能取代动作捕捉

捕捉系统是vR发展的核心技术，在理论上分析是有可能的。从目前国内外研究来看智能捕捉主要两大娄①光学类捕捉系统。采用高速相机，从不同角度跟随目标进行捕捉。存在问题是受环境，光线的影响，在火灾场地和地下井场地是无法实现捕捉。②惯性捕捉系统。采用定位陀螺仪，通过加速度计，测量方位的数据进入计算机进行处理，确定目标进行捕捉。在航天探测中有丰富的经验，设备体积小，成本低。走这条路是方向。靠军民结合可能比较容易实现。本人是老航天人，有亲身的体会。就目前国内对VR的发展处于停止状态，同走的路有非常关系。我看走光学捕捉，成本高，设备精度和受环境等条件的制约，困难重重。