人工智能应用（人工智能的主要应用领域有哪些？）

人工智能的主要应用领域有哪些？!目前全球比较公认的人工智能领域分为13个，主要有：

1、深度学习、机器学习（通用和应用）

2、自然语言处理（通用和语音识别）

3、计算机视觉、图像识别（通用和应用）

4、手势控制

5、虚拟个人助理

6、智能机器人

7、推荐引擎和协同过滤

8、情境感知计算

9、语言翻译

10、视频内容识别

来自"脑洞太阳系"对「人工智能的主要应用领域有哪些？」的观点：

首先非常感谢您提出的问题，很荣幸能够做出回答。

简而言之，许多人应该接触过电影中的面部识别技术，这是人工智能最广为人知的应用之一。华为云使用这项技术帮助深圳警方成功找到了嫌疑犯并找回了一个丢失的孩子。事实上，除了面部识别，人工智能在恢复图像方面也发挥着重要作用。

随着数字成像智能的不断提高，扭曲或碎片化的图像可以转化制成清晰的母版。它是如何工作的？人工智能成像技术可以恢复被雨水浸泡或被污渍污染的图像，重像素化或低分辨率图像，以及被某些元素覆盖的图像。除了图像，这项技术还可以用来恢复视频。

这项技术不仅是一种先进的图片编辑工具，而且还能产生像人一样能分析周围环境的人工智能机器。例如，数字成像技术可以帮助自动驾驶车辆在恶劣的道路条件和恶劣的天气条件下行驶，大大提高驾驶安全性。

此外，人工智能在许多行业从事单调乏味的非技术性工作，以帮助人类提高生产效率。例如，建筑业有一项常规工作：计算钢筋，这非常耗时。当钢筋运输车进入在施工现场时，验收直杆一般都是人工清点，一车钢筋大约需要半个小时。

当钢筋进入现场称重时，人工智能可以快速识别钢筋的类型、数量、厚度等信息。建筑工人可以从中解脱出来，从事更有技能的工作。除了节省时间，人工智能还大大提高了建筑行业的效率。

金融服务：人工智能技术最有可能登陆的行业是金融业。人工智能可以自动上传表格、检查错误等。将事务处理周期缩短80%，将错误减少50%。

法律职业：人工智能可以成为法官的助手，帮助他们快速准确地处理法律程序。因为法律文件通常具有共同的结构特征，包括当事人、法律条款的适用、法庭上的交叉质证、法院意见、最终判决等。公司一直在研究使用自然语言处理技术来分析法律条款和法院判决，并使用工具来更快、更准确地分析数据，这有助于法官查阅和识别预警报告中的关键文件，以进行尽职调查。人工智能将减少大量的现场工作和高度集中注意力的工作，让法官能够专注于最重要的文件。

制造业：高精度组件要求超出人眼的精度。工业机器人的精度主要取决于其关节中的齿轮箱。换句话说，机器人手臂越大，其精确度越低。随着软件的发展，电子元件变得越来越小，进一步提高了机器人装配的精度。机器人每年为全球生产率贡献0.8至1.4个百分点，工业维护成本降低25%。到2025年，工业机器人市场预计将增长175%，达到338亿美元。

在煤炭领域，人工智能也能发挥巨大作用。例如华为云，煤科院和他的合作伙伴共同建造的煤矿大脑就是一个很好的应用

人工智能技术前景无限广阔

20世纪90年代初，我国著名学者周海中先生曾经预言：人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。如今，越来越多的事实证明了他的这一预言。不少专家指出：人工智能技术潜力无限，应用前景十分广阔；在未来，它将为人类社会的发展起着越来越重要的作用。

人工智能(AI)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技术科学。自1956年正式提出人工智能概念开始，人工智能技术历经60多年的发展，已进入第三次热潮。近年由于云计算、大数据和物联网等技术研究和应用，人工智能技术得以迅速发展，各行各业开始深入应用人工智能相关技术。

作为计算机科学的一个分支，人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、专家系统和自然语言处理等。人工智能技术从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大；未来人工智能技术带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

人工智能技术目前已成为极富挑战性的高新科技，从事这项工作的人必须懂得计算机科学、心理学、语言学、数学和哲学等学科的知识。人工智能技术是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等；总的说来，这一技术研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

由于人工智能技术涉及到计算机科学、心理学、语言学、数学和哲学等学科，它几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能技术与思维科学的关系是实践和理论的关系，这一技术是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

从思维观点看，人工智能技术不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人这一技术的突破性发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具；数学不仅在标准逻辑、模糊逻辑等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能技术的发展需要数据、算力和算法三大支撑因素，云计算提供了算力支撑（同时也是落地场景之一），而大数据则提供了数据的来源；随着大数据和云计算的发展，人工智能的发展也会在很大程度上得到促进。目前人工智能领域的研究方向除了机器学习（深度学习）之外，自然语言处理和计算机视觉方向也比较热。

人工智能技术涵盖语音识别、计算机图像识别和自然语言处理等，已成为数字产业化和产业数字化的重要引擎。同时，人工智能技术只有服务实际应用才会有强大的生命力。作为典型的由应用牵引的前沿技术集成，规模化应用会进一步促进人工智能核心技术的迭代升级，在算法、芯片等软硬件方面获得突破。

当前，人工智能技术在各行业的应用越来越广泛。有关专家表示，人工智能技术要做好，必须要落地用起来。但也要警惕一些打着“人工智能技术”旗号，实则只是传统自动化或信息化技术的应用。这就要求人工智能技术的应用必须跟行业紧密贴合，只有对行业深刻了解，这一技术才能真正撬动制造、教育、医疗等领域的智能化。

人工智能技术的发展前景是无限广阔的。但是，技术是一把双刃剑，其在推动社会进步的同时，也在很大程度上带来了技术风险。人工智能技术也是如此。在人工智能技术迅速发展的时代，如何准确把握时代变迁的特质，深刻反思它引发的伦理风险，提出具有针对性、前瞻性的应对策略，是摆在我们面前的重大时代课题。