精选10个最新的案例感受人工智能应用场景的多样化

人工智能应用如火如荼，本文精选10个最新的案例以飨读者，从案例中感受人工智能应用场景的多样化。

1、CIA计划用AI取代间谍

电影里007们伪造身份执行任务的画面曾经令无数人心潮澎湃，但这一切正在逐渐成为历史。因为很多国家正在使用AI技术识别敌方特工。

根据Meyerriecks的说法，至少有30个国家有能力在目前的闭路电视摄像机系统中做到准确识别可疑人物。这意味着反间谍工具在全球情报界的国际捉迷藏游戏中占据了上风。

“现在中情局的主要对手不是外国特工，而是机器。”中情局负责技术开发的副主任Dawn Meyerriecks，最近在佛罗里达的一个情报会议上无奈表示。

不过中情局并未放弃，他们的应对策略是用技术对抗技术，用AI代替传统特工收集情报。而且他们已经为此准备了30年。

早在1984年，一份当年的政府文件显示，有一个成立于1983年的"AI指导小组"负责向中情局的老大提供关于人工智能研究和发展状况的月报。

1984年，在给中情局老大的一篇备忘录中，AI指导小组的组长写道：“人工智能的研究已经在积极启动，现有的领域包括专家系统、自然语言处理、智能数据库接口、图像理解、信号解释、地理和空间数据管理以及智能工作站环境。”

2、汇丰银行将引入AI防止金融犯罪

据英国《金融时报》报道，汇丰银行正在引入人工智能技术来帮助发现洗钱、欺诈和恐怖主义资金，与人工相比，这项技术处理相关问题时更快且成本更低。

Quantexa公司是总部位于英国的初创企业。过去十年间，银行业因为未能阻止其账户从事非法活动，遭巨额罚款。汇丰2012年为此支付19亿美元用于和解。使用人工智能技术筛选数据同样有助于降低成本。英国金融行为监管局数据显示，仅在英国，银行业每年就花费50亿英镑（约合444亿元人民币）打击金融犯罪。因此，汇丰银行计划与英国初创公司Quantexa合作来筛选大量客户数据，发现可疑行为。

英国监管机构正在监控银行使用人工智能技术发现金融犯罪的做法。金融行为监管局金融犯罪部门负责人罗布·格鲁佩塔说，银行寄望角落里的机器嗅出洗钱者可能会失望，但“这项技术有能力更好实现我们的目标：保持金融系统干净”。

其他银行也正与技术提供商合作打击金融犯罪，其中包括苏格兰皇家银行，该银行上周表示，它已与Vocalink公司合作来分析商业交易中的虚假发票和欺诈行为。丹麦的一家银行最近也在与分析机构联手，实时扫描数万笔交易。

3、俄罗斯利用AI管理卫星

据外媒日前报道，俄罗斯飞行控制中心正在建立一项全新的生态系统，尝试用AI管理在轨卫星群。

俄罗斯飞行控制中心主任马克西姆•马秋申介绍，近地空间正在形成由数百颗卫星组成的系统，太空垃圾还在不断增加，"交通"越来越繁忙。

他表示："在新的条件下需要大量数据处理计划，建立数字生态系统。我们与特拉佩兹尼科夫管理学院合作在中心软硬件基础上开始测试人工智能。"

他进一步指出，他们正在研制"类似蜂群和蚁丘的东西"，在计算机世界常被称为多代理系统。目前正在对其进行加工，以适应工作规划和数据分析。

马秋申还表示："未来管理对象及从中获取数据的增加不仅会导致信息处理量增加，这还将是一个质的飞跃。为做好相应准备，我们现在就已开始测试进行数据处理和分析的新方法"

4、微软亚洲研究院用AI助力航运业网络运营升级

微软亚洲研究院(MSRA)与东方海外航运(OOCL)宣布展开合作计划，通过应用人工智能(AI)研究，改善航运业网络运营，以提升效率，并会在未来一年培养超过200位人工智能开发人才。

微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文博士表示：“微软的人工智能方案融合技术、商业模式和用户体验。但是在航运网络运营的数字化转型过程中，由于涉及多方和多种变量且随时都会发生变化，应用人工智能是非常复杂的业务挑战。因此微软亚洲研究院的人工智能研究团队与东方海外航运携手合作，运用深度学习(Deep Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)技术，优化现有的航运操作。这是一个需要顶尖人工智能研究人员和领域专家进行业务成效验证的研发领域。”

东方海外航运信息总裁萧启豪表示：“凭借微软亚洲研究院的专业知识，我们应用了人工智能研究和技术来优化航运网络运营。在经过最近15个星期的应用尝试后，我们预计每年将节省1,000万美元的运营成本。展望未来，我们将开展为期18个月的研发合作关系，将深度学习和强化学习技术应用于航运网络运营。同时，微软亚洲研究院将协助我们于未来一年在香港科学园为超过200位人工智能工程师提供机器学习和深度学习的培训。我们期待能加强与微软亚洲研究院的紧密合作，通过应用人工智能研究和创新科技，推动航运业实现数字化转型，并为我们顶尖的开发人员构建知识交流的平台，借助先进技术及预测分析满足客户需求。”

5、广东民政厅用人脸识别帮767名流浪者回家

今年1月15日起，广东省民政厅在全省范围开展流浪乞讨滞留受助人员寻亲返乡专项行动，通过新闻APP、电视、报纸等方式发布寻亲公告，主动协调公安机关开展指纹、掌纹、人像比对等科技寻亲服务，深挖细查寻亲线索。

流浪乞讨滞留受助人员主要分为两类，一类是可以正常说话、提供有效信息的；一类是有精神疾患、智力残疾的，无法正常表达，这就体现出了人脸识别技术的最大优势。

作为省内首批接入公安核查系统专线的救助管理站，在广州市救助管理站市区分站警务室内，驻站民警取出警用手机，打开“核查通APP”的人脸识别功能，对着一名流浪受助人员的照片“刷脸”。10秒后，手机屏幕上出现了20名形似人员的身份信息。根据这些信息，工作人员可以顺藤摸瓜，更快地帮助流浪受助人员找到亲人。

1月15日至3月31日，省民政厅成功帮助767名流浪乞讨滞留受助人员找到家人。在寻人中，公安部门的人脸识别技术帮了大忙。

6、IBM人工智能显微镜借由浮游生物监控海洋水资源

近日IBM发布了人工智能机器人显微镜，透过观察海中浮游生物对环境变化不同的行为，即时分析预测海洋水质的健康状况，像是石油外泄等威胁。在未来5年内，小型自主AI显微镜将在云中联网并部署到世界各地，持续监测对人类生存至关重要的水资源状况，从而帮助人类预测水供应所面临的威胁。

目前监测水质的感测器，可以检测水中特定的化学物质，但是无法检测外来或是新的化学物质，即时收集数据并分析，IBM研究团队认为，海中的浮游生物是水质健康指标，通过AI显微镜研究人员就可以识别不同的物种，并追踪其在三维空间中的移动。借助这些发现成果，人类可以更好地理解浮游生物的行为，比如它们对温度、石油泄露以及溢流等各种因素导致的环境变化有何反应。我们甚至可以用浮游生物来预测人类供水所面临的威胁，比如赤潮。

设计AI显微镜的研究员Simone Bianco表示，他透过快速在三维的空间中计算出浮游生物形状变化的数学模型，能够将浮游生物当作是环境和化学物质变化的感测器。

新型显微镜没有透镜，依赖一个成像芯片（就像任何手机上的芯片）来捕捉浮游生物从芯片前油锅时的阴影，无需对焦就能生成其健康状态的数字样本。

未来，该显微镜有望借助高性能、低功耗的AI技术实现本地分析和解读数据，实时报告任何异常，并及时采取应对措施。

7、韩军将投入29亿韩元开发智能情报系统

据韩联社报道，韩国国防部3日表示，明年以前将投入29亿韩元(约合人民币1724万元)开发智能型信息化情报监视侦察系统，运用人工智能和大数据技术整合分析间谍卫星、侦察机、无人机搜集的影像情报，远期目标是开发基于人工智能的指挥控制系统，实时研判传递战况。

据报道，韩军将于2017-2020年斥资75亿韩元开发应用虚拟现实技术的训练、培训及实习系统，涵盖特种作战演习、潜艇成员训练、基地作战、武器装备维护、军车驾驶、护理实习等领域，有望取得贴近实战、节省开支、预防事故等效果。

韩国国防部还将投入28亿韩元把先进信息通信技术融入现有系统，不断发展使用振动探测器和热成像传感器的入侵检测系统、基于物联网的人员设备设施远程管理系统、移动式远程诊疗系统、军队医疗信息大数据分析系统、智能新兵管理系统等，打造智慧高效兵营环境，缓解兵源短缺。

据悉，韩国正在通过国防部和科技部之间的军民技术合作和产学研交流促进国防信息化，依靠创新强军制胜未来战场。

8、富士通用人工智能技术加速电池研发

富士通株式会社和日本理化学研究所日前公布，二者将应用第一性原理计算（量子力学）以及人工智能技术，对锂离子电池的固态电解质新材料开发做合成评估。

在传统的锂电池材料开发上，需要依赖研究人员长期积累的经验和敏锐的直觉，在尝试新的材料合成时，对于数据的依赖也很高。而第一性原理计算将基于量子力学可以预测的特征（波函数特性），在实验之前就可以感知新材料的最佳组合模式，从而大幅减少实验失败次数。但同时第一性原理计算的负荷巨大，材料各种组成需要多重计算，将会耗费很长的研发时间。

所以研究小组引入人工智能AI技术，使其可以控制制第一性原理计算的运算次数，并更有指向性的对锂离子电池固态电解质的三种含有锂的氧酸盐合成化合物进行了预测。结果证实，该方法能在更短的时间内，预测高锂离子传导率的最佳材料组合。同时还能够在预测过程中发现效率更强的高锂离子传导率。

9、西安交警启用人脸识别系统，4张照片锁定闯红灯行人

近日，西安交警部门在多个路口增设人脸识别系统，以震慑行人和非机动车闯红灯。这种人脸识别系统4张照片即可锁定行人闯红灯。被抓拍的行人，需到“交通教育处罚站”接受教育，行为严重的将面临20元至50元现金处罚，违法行为将纳入诚信系统。

据悉，这种智能抓拍的背后依靠高清摄像头、地面感应、人脸识别相配合。比如在西华门十字西侧南北方向的斑马线上，当红灯亮起时，行人应该站在小黄灯语音提示器后等候，若此时行人越线进入车道，语音提示器就会报警提醒。如果行人再往前迈步，就会进入识别系统，会拍下第一张照片。这时候，触发了地面感应,电子警察会拍第二张照片。红灯继续亮,行人继续走,再次触发地面感应,拍下第三张照片。如在红灯亮起时,行人仍有位移,则拍下第四张照片，照片间隔1到5秒。交警目前已经可以轻松做到对所有照片存档，并选取其中任意一张进行放大，在大屏幕上实时曝光或将其设置为滚动屏保。

目前包括深圳、上海、杭州等地也已启用相关设备。

10、备战东京奥运会，日本计划用AI缓解人流拥堵

赛场周边交通拥堵是历届奥运会面临的共同难题。虽然距离2020年的东京奥运会还有两年时间，但日本政府已经开始了积极备战。

据悉，日本政府计划建立一个人工智能系统，以缓解奥运会和残奥会赛场周边的人流拥堵情况。

这个AI系统将预测赛场周边人流，尤其是在拥挤的回家高峰时段，会通过智能手机和会场周围的电子大屏向观众每30分钟推送一次各地的拥挤预测，并且显示周围路线前往附近交通枢纽的拥挤状况，引导大家选择最佳的回家路线。此外，系统还会及时派遣警卫人员去人流多的地方。

奥运会举办时，除了主要的场馆，也会在从北海道到静冈的地区内应用这个系统。奥运会结束后，日本政府计划把这个系统用在救灾方面，在发生事故时，帮助人群撤离。