AI漫画：一文看懂人工智能三大领域及其产业应用对着谷歌地图说出我想去的地方，它会自动为你生成导航。这些是语音识别的一些应用。语音识别可以分为三个方面：语音合成，包括在线和离线语音合成；语音识别，包括语音听写等方面；语义理解就是利用神经网络来提取语音的意义，包括语音评价和一些我们常用的机器翻译的某些功能。计算机视觉“计算机视觉”使计算机能够替代人眼的部分功能。例如，有一种非常有用的文档分析技术，称为OCR。我们可以让计算机扫描文档并阅读它们。例如，我们可以获得一张发票，以便计算机可以立即对其进行扫描，然后从发票中提取有关金额、税率和其他我们关心的信息。在智能医疗诊断领域有一些关于计算机视觉的研究。虽然还没有上市，但相信未来会有广泛的应用场景。与此同时，在军事领域，无人机正在取代人类观察和测量导弹轨迹。计算机视觉中的热门方向是：对象识别和检测。计算机可以快速检测出我们通常在照片中看到的内容。例如，如果我们拍一张旅游区的风景照片，我们可以立即识别出上面的植物、人、动物或车辆，计算机也可以。对象运动跟踪。我们已经在特定帧上捕获了对象的图像。在后续的视频中，我们可以持续跟踪这个物体的变化和状况。这不是一件容易的事。很难准确识别物体，因为它们不断受到阳光和光线的影响。另一个是计算机的查看图片和说话的能力。例如，给定一张图片，计算机可以识别图片包含的内容，然后说出一些预先制作好的内容。现在，许多陈列室已经使用了这项技术。它可以预制解释词和指导词。参观者只需用手机或其他设备扫描展品或展区内的某些指定位置，即可听到相关导览词。自然语言处理从现在开始，我们的计算机可以听我们说什么，看我们看什么。但我们想要更多。我们更喜欢与计算机交互，使用自然语言进行交流，这就是自然语言处理的目的。自然语言处理现在用于机器翻译、信息检索和对话系统。机器翻译：主要包括同声机器翻译。信息检索：例如，当我告诉计算机我在找什么，它可以为我搜索相关的内容。智能客服：我们通过语音与电脑互动，让电脑回答我们的问题。自然语言处理并没有那么简单。我们必须解决以下问题。首先是语言的歧义性，有时可以用两种或多种可能的含义或方式来理解一个句子。例如，“我去了银行”。银行可以是存钱的地方，也可以是河岸。此外，我们需要解决语言的健壮性问题。我们在日常用语中经常会说一些错别字，或者说的字数比原意少，或者说的字数多，影响了语言的健壮性。此外，可能还有其他昵称可能指向同一个人。另一个是知识依赖。我们通常使用知识图来解决知识依赖问题。比方说“大鸭梨”（又名大梨）是一种水果，是北京一家很有名的烤鸭店的名字。就像“七日游”一样，可以代表时间，也可以代表酒店名称。这些都依赖于一些背景知识，我们需要借助知识库或者知识图谱来解决这个问题。另一个是语境。根据对话的上下文，我们可以准确判断要说什么。比如“我想吃大鸭梨”，“大鸭梨”可能代表一种水果。“我们去大鸭梨”，然后“大鸭梨”代表一家餐厅。在不同的对话中，不同的表达方式具有不同的含义。总结在我们转向人工智能的工业应用之前，让我们总结一下我们在上一部分中学到的内容。我们学习了语音识别。计算机可以听到我们的声音并做出一些回应，例如将我们所说的翻译成文本。然后我们看计算机视觉，计算机可以通过看图像来识别图像中的某些物体，也可以跟踪连续图像中物体的变化，这些都是计算机解决的一些热点问题。最后，我们学习了自然语言处理，也就是说计算机不仅要听我们说什么，它们还能理解我，然后它们能给我们一些反馈。民事安全首先，我们来介绍一下民事安全领域的信息。随着智能家居的普及，人工智能逐渐在民用安防领域发挥作用。例如，家庭安全摄像头可以从视频中学习，并通过日常拍摄识别属于我们家的摄像头。当我们家进入视频监控范围时，它不会触发警报。但是，当有外人非法进入时，它会立即提醒我们，比如给我们发短信或者拉响响亮的警笛。这些是智能安全摄像头的一些简单应用。交通在交通运输领域，我们可以利用人工智能分析交通视频，利用数据进行决策。我们可以分析道路目前是否拥堵，情况如何，然后利用人工智能自动做出决策。比如让AI调整交通信号灯的时间来指挥交通，或者进行大规模的交通联动调度，提高整个城市的运行效率。公共安全在公共安全方面，人工智能在图像识别、人脸识别等方面的应用也尤为明显。例如，我们在大量的视频信息中发现了嫌疑人的线索；或者给定特定特征，人工智能从人或物中提取与视频特征相匹配的信息，既快速又准确。自动驾驶AI在自动驾驶领域也有很多应用。自动驾驶其实需要很多技术，包括对环境的感知。我们通过一系列设备（如相关摄像头、激光测距仪、微型传感器、车载雷达等）感知周围环境，然后通过人工智能整合这些信息，判断周围环境的状态。在根据情境感知的结果收集到行为决策所需的所有信息后，就需要用人工智能来决定汽车下一步应该做什么，是踩刹车还是加速。智能机器人智能机器人在服务业、教育业、医疗业等领域具有巨大的应用潜力。比如现在很多银行都有自动问答机器人，可以引导来银行办理业务的人，排队或者只是介绍一些业务，提高了银行的效率，而且为了方便客户，大部分人们去银行做生意。人工智能在电信行业的应用人工智能在电信行业的应用有哪些？电信行业也迎来了人工智能时代。许多移动企业抓住时代机遇，开发建设人工智能核心功能的网络平台。这个人工智能网络平台具有大数据分析和机器学习能力。它自动检测移动网络的状况，自动排除故障，并执行流量分类、异常检测和预测。同时，您可以优化资源利用率并进行相关的网络优化，以提升移动网络的智能化，通过优化提升用户体验。中国移动还自主研发了智能手机客服问答机器人，利用机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术实现业务流程自动化，更智能地回答用户问题，解决业务咨询、业务办理等问题。其他方面的流量查询和问题，如客户服务、网络覆盖、计费等相关服务。此外，在用户方面，人工智能和机器学习也将帮助电信运营商解决描述和分析用户信息、提高转化率、分析内容使用趋势和网络活动等功能。借助人工智能和数据分析，运营商还可以适时识别目标客户，为客户提供各种服务。移动公司还专注于五个主要领域：网络、安全、管理、客户服务和营销，利用人工智能技术扩大业务范围。在网络领域，人工智能技术已广泛应用于网络自助服务机器人、智能VoLTE语音质量测量、智能家庭宽带安装等。在安全领域，反诈骗系统已经可以拦截诈骗电话。在中国，月拦截量超过1400万。在行政方面，也落实了合同、票据的审计要点。智能机器已经取代了人工审稿人，每年节省数亿美元的成本。在客服领域，智能客服问答机器人目前月答题量超过2.1亿次。电信企业结合自身在垂直行业的业务优势，积极在各行各业布局人工智能应用，包括智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧工业、智慧农业等。结束语最后，我们对这部分的学习内容进行总结。在这一部分，我们学习了解了民用安防领域的人工智能安防摄像头。通过视频识别，交通领域的人工智能可以通过机器学习为我们的交通决策提供依据，甚至可以自动进行决策。在公安领域，图像识别可以为公安案件侦破、犯罪嫌疑人定位提供快速依据。自动驾驶汽车不仅可以利用人工智能技术让汽车感知周围环境，还可以让汽车做出下一步的决定并操控汽车，从而达到自动驾驶的目的。智能机器人在我们的生活中也很常见。他们通常扮演客户服务角色来帮助我们。最后简单介绍一下AI在电信行业的应用和发展，重点介绍移动公司使用的AI网络平台和AI客服机器人。
