人工智能研究内容和应用场景分析

　　随着数字经济的发展，人类对各个行业的智能化应用具有非常重要的需求，而人工智能正肩负着推动数字经济纵深发展的重任。人工智能技术将成为推动社会经济发展的重要基础支撑，将与互联网一样，通过与实体经济的融合，通过各种技术、产品和工具，融入各行各业中，不断改造各个行业的发展水平，创造新的服务体系、价值体系和产业体系，并在多个行业拥有深度应用的前景。

　　一、人工智能的应用背景

　　随着数字时代的到来和信息技术的不断发展，产品销售、医疗保障、教育培训、交通运输、安防、金融、环保等诸多领域的服务水平难以满足人类对智能化的需求，需要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能化工具和技术，模拟人的思维和行为，代替人类脑力完成某些高难度的工作，降低人力成本并能避免人为误差，快速产生精确结果，提高劳动率，提升智能服务水平。

　　作为新一代数字技术的典型代表，人工智能汇聚了大数据、云计算、物联网等数字技术的综合影响力，逐渐从专业领域走向实际应用。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升。当前，人工智能发展进入了新阶段，即将引发行业和经济结构的大变革。

　　二、人工智能研究内容

　　人工智能涉及数学、神经生理学、计算机科学、信息控制论、生物学、语言学、心理学等多门科学，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的交叉性、边缘性科学，该领域的研究内容包括机器学习、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，目标是使机器能完成一些通常需要借助人类高端智能才能完成的复杂性工作。

　　（1）专家系统

　　专家系统是人工智能技术中最重要的、最活跃的一个领域，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略转向运用专门知识的重大突破，可根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行综合分析、推理和判断，模拟专家的决策处理过程，通常采用知识表示和知识推理技术来模拟由专业领域专家才能解决的复杂问题。

　　（2）语音识别

　　语音识别技术主要包括特征提取、模式匹配准则及模型训练等三个方面，让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令，根据识别对象，语音识别可分为孤立词识别、关键词识别和连续语音识别，常用于语音输入系统、语音控制系统、智能对话查询系统等产品中。

　　（3）自然语言处理

　　自然语言处理是研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，其基础是各类自然语言处理数据集，是计算机科学、人工智能、计算机和人类语言之间的相互作用的领域，技术难点在于单词的边界界定、语义的消歧、句法的模糊、不规范输入、语言行为等内容。

　　（4）机器学习

　　机器学习研究如何使用机器来模拟人类学习活动，通过学习，获取知识，进行知识积累，对知识库进行增删、修改、扩充与更新，机器学习所采用的策略大体包括机械学习、演绎学习、类比学习和示教学习等四种，主要包括表示学习系统、影响学习系统、因为学习系统和知识库等部分。

　　（5）知识获取

　　知识获取是研究在人工智能和知识上程系统中，机器对知识的获取技术、方法和理论体系，主要包括知识抽取知识建模、知识转换、知识输入、知识检测以及知识库的重组等方面，可通过人工移植、机器学习、机器感知（机器视觉、机器听觉）等方法进行获取。

　　三、应用场景分析

　　人工智能算法、计算力与使用场景的深入融合，将引发人工智能应用的大范围扩展，从而改善生产关系、交易关系等，推动人工智能在商品零售、物流管理、出版传媒、交通运输、教育培训等诸多领域进行应用，让应用场景拥有了连接能力、组织能力、自动服务能力，聚合需要价值的人群，进而控制整个价值生态体系。

　　（1）智慧零售

　　通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，控制单元可以进行自主的判断和行为，实现在商品分拣、运输、出库等环节的自动化；通过人脸自动识别，帮助零售企业从性别、年龄、表情、顾客情况、滞留时长等维度建立到店客流画像，便于从匹配真实到店客流角度提升转换率。

　　（2）智能交通

　　基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云平台等构成一套完整的智慧交通体系，对道路交通中的路基情况、交通情况、车辆流量、行车速度等信息进行采集和分析，通过后台分析模型和算法处理，可帮助实现对交通的智能监控和调度，对违法事件的取证分析，对道路的监控和智能维护，便于提升通行能力，简化交通管理。

　　（3）智能教育

　　通过图像识别、语音识别等技术，对各类信息的收集、处理和综合分析研判，可以进行机器批改试卷、识题答题等，可以纠正、改进发音，人机交互可以进行在线答疑解惑等，一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式。

　　（4）智慧医疗

　　建立病理知识库、方法库、模型库和工具库，通过机器学习和知识创新，支持进行病理智能诊断，提升医学影像的快速发展，另外通过自动分析与远程专家诊断、远程查体、VR/AR、大数据等技术的有效结合，比较疑难杂症诊断的工作效率得到了急速提升，而且提升了医疗管理能力和工作效率，推进了智能医疗的不断进步。

　　（5）智能出版

　　对用户数据进行智能手机和分析，筛选关注度高的话题作为备选选题，筛选出较为活跃的有话语权的人物作为作者，通过分析用户的个人信息确定目标读者。另外，把出版物的内容拆散、进行结构化处理，利用计算机为每一个段落打标签，通过智能方式进行段落和内容在组织，提供智能的知识服务模式。

　　（6）智慧物流

　　在运输、仓储、配送装卸等流程上进行自动化改造，基于智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术进行智能收集、加工、运算、分析、挖掘等处理，形成面向物资流通、存储、装卸、运输等环节的最优资源配置方案，实现对商品进行智能配送规划，便于物流供给、需求匹配、物流资源等过程优化，从而提高物流效率。

　　四、结语

　　在我国各行各业数字化转型的大背景下，人工智能将推动者技术创新和商业模式创新，重新塑造新的产业形态、价值体系和服务模式，通过与实体经济的不断融合，催生更多的应用需求，推动技术突破和产业融合发展，有助于促进创新主体和社会大众的良性胡同，在转型升级过程中将发挥越来越重要的作用。
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