人工智能已经逐渐走进我们的生活，并被应用到各个领域。它不仅给很多行业带来了巨大的经济效益，也给我们的生活带来了很多改变和便利。下面，我们将介绍人工智能的一些主要应用场景。1、无人驾驶汽车无人驾驶汽车是智能交通工具的一种，又称轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为基础的智能驾驶控制器，实现无人驾驶。无人驾驶涉及的技术包括很多方面，如计算机视觉、自动控制技术等，美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入无人驾驶汽车的研究，中国也从80年代就开始了无人车的研究。2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40公里/小时的速度在美国莫哈韦沙漠的野外地形跑道上奔跑。完成约282公里的行驶用时6小时53分58秒。里程。Stanley由大众途锐改装而成。它由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究实验室和斯坦福大学共同完成。它的外部装有摄像头、雷达和激光测距仪。等装置感知周围环境，内部安装自动驾驶控制系统，完成指挥、导航、刹车、加速等操作。2006年，卡内基梅隆大学研发出无人驾驶汽车Boss。老大可以按照交通规则安全地驶过空军基地附近的街道，并且会避开其他车辆和行人。近年来，随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外多家企业纷纷投入自动驾驶和无人驾驶的研究。例如，谷歌的GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，百度也启动了“百度无人驾驶汽车”的研发计划。其自主研发的无人驾驶汽车阿波罗也亮相2018年央视春晚。但近两年发现，无人驾驶的复杂程度远超几年前的预期，距离真正商业化还有很长的路要走。2、人脸识别人脸识别又称人像识别、人脸识别，是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。人脸识别系统的研究始于1960年代，之后随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平不断提高在80年代。20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已经广泛应用于金融、司法、公安、边检、航空航天、电力、教育、医疗等多个领域。关于人脸识别技术的应用，有一个有趣的案例：张学友被授予“逃犯杀手”称号，因为警方在他的演唱会上多次使用人脸识别技术抓逃犯。2018年4月7日，张学友南昌演唱会开场后，看台上一名歌迷被警方带走。事实上，他是在逃犯，安保人员通过人脸识别系统将他锁定在看台上；2018年5月20日，在张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人余某通过安检门时被人脸识别系统认定为在逃人员，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认可度的提高，将应用于更多领域，为人们的生活带来更多改变。3.机器翻译机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程。机器翻译使用的技术主要是神经机器翻译（NeuralMachineTranslation，NMT），目前在很多语言上都优于人类。随着经济全球化进程的加快和互联网的迅猛发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流方面的价值日益凸显，也为人们的生活带来诸多便利。例如，我们在阅读英文文献时，可以通过有道翻译、谷歌翻译等网站方便地将英文翻译成中文，省去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。4.声纹识别生物特征识别技术有很多种。除了人脸识别，声纹识别目前用的比较多。声纹识别是一种生物认证技术，又称说话人识别，包括说话人识别和说话人确认。声纹识别的工作过程是系统采集说话人的声纹信息，并将其录入数据库。当说话者再次说话时，系统会采集这条声纹信息，并自动与数据库中已有的声纹信息进行比对，从而识别说话人的身份。与传统的身份识别方式（如密钥、证书）相比，声纹识别具有防遗忘、远程认证等特点。在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹还能有效防止录音、防合成，安全性高、响应速度快、识别准确。同时，与人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术相比，声纹识别技术具有通过电话渠道、网络渠道等方式采集用户声纹特征的特点，因此在远程身份确认方面具有很大优势。.目前，声纹识别技术已有声纹芯体、声纹锁、黑名单声纹库等众多应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，具有丰富的应用场景。5、智能客服机器人智能客服机器人是利用机器模拟人类行为的人工智能实体。可实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理和语音响应能力。当用户访问网站并发起对话时，智能客服机器人会根据系统获取的访问者地址、IP、访问路径，快速分析用户意图，响应用户真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能够对用户的常规问题进行标准的回复，提高回复的准确性。智能客服机器人广泛应用于商业服务和营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，在响应过程中，智能客服机器人可以结合丰富的对话数据进行自适应训练，使其响应能力越来越精准。随着智能客服机器人的垂直化发展，已经能够深度解决众多企业细分场景中的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题。对于大多数电商企业来说，用户咨询的售前问题一般围绕价格、折扣、货源等主题展开。传统的人工客服每天都会重复这些类型的问题。回答最中肯的问题，就无法及时为问题更复杂的客户群提供服务。智能客服机器人可以解答用户各种简单、重复的问题，还可以为用户提供全天候的咨询和问题解决服务。其广泛的应用也大大降低了企业人工客服的成本。6、智能外呼机器人智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用。可自动发起外呼，以语音合成的自然人声形式主动向用户群体介绍产品。在外呼过程中，可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，然后利用有针对性的语音技术与用户进行多轮互动对话，最后对用户进行分类，并自动记录每次通话的关键点，以成功完成出站工作。2018年初以来，智能外呼机器人呈现井喷式增长。交互过程中不能有情绪波动，自动完成答题、分类、记录和跟踪，帮助企业完成一些繁琐、重复、耗时的工作。及时运作，从而解放劳动力，减少大量人工成本和重复劳动，让员工专注于目标客户群，从而创造更高的商业价值。当然，智能外呼机器人也带来了另外一面，那就是会造成用户的频繁打扰。为保护用户合法权益，促进语音通话服务器健康发展，2020年8月31日，工信部发布《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来外呼业务，是否人工或者人工智能，需要认证。而且必须在监管的监督下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。7、智能音箱智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品应用和载体。随着智能音箱的快速发展，它们也被视为未来智能家居的入口。从本质上讲，智能音箱就是一台具备语音交互能力、可以完成对话的机器。家庭消费者通过与其直接对话，即可完成自助点歌、控制家庭设备、唤醒生活服务等操作。支持智能音箱交互功能的前端基础主要包括将人声转换为文本的自动语音识别（ASR）技术，以及分析文本的词性、语法和语义的自然语言处理（NLP）技术。)技术，以及将文本转换为自然语音流的文本语音合成技术（TextToSpeech，TTS）技术。在人工智能技术的加持下，智能音箱正在逐步创造出更多语音交互更自然的家居场景应用。8.个性化推荐个性化推荐是一种基于聚类和协同过滤技术的人工智能应用。它基于海量数据挖掘。它通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动为用户提供与其匹配的信息。需求兴趣信息，如商品推荐、新闻推荐等。个性化推荐不仅可以为用户快速定位所需商品，弱化用户的被动消费意识，提高用户兴趣和留存粘性，还可以帮助商家快速引流，明确用户群体和定位，做好产品营销。个性化推荐系统广泛存在于各种网站和应用程序中。本质上，它会综合考虑用户浏览信息、用户基本信息、对物品或内容的偏好等多重因素，依靠推荐引擎算法对指标进行分类。对符合用户目标因素的信息内容进行聚类，通过协同过滤算法，实现精准的个性化推荐。9.医学图像处理医学图像处理是目前人工智能在医学领域的一个典型应用。其处理对象是临床医学中广泛应用的核磁共振成像、超声成像等各种成像机制产生的医学图像。.传统医学影像诊断主要通过观察二维切片图像发现病变体，往往需要凭医生的经验进行判断。利用计算机图像处理技术，可以对医学图像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析，进而完成病灶的识别和标记，将图像的目标区域用于肿瘤放射治疗可以自动勾画，以及手术过程的三维分析。影像重建。该应用可以辅助医生对病灶等目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外，医学图像处理在医学教学、手术计划、手术模拟、各种医学研究、医学二维图像重建等方面也起着重要的辅助作用。10、图片搜索图片搜索是近年来用户需求越来越大的信息检索应用，分为基于文本和基于内容两种搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色和纹理等元素。基于深度学习的图像搜索还兼顾人脸、姿势、地理位置、人物等语义特征，对海量数据进行多维分析匹配。该技术的应用和发展，不仅是为了满足当前用户通过图像匹配搜索顺利找到相同或相似对象的需求，也是为了分析用户的需求和行为，比如搜索相同的物品，同类对象对比等，确保公司的产品迭代和服务升级在后续工作中更加专注。
