人工智能那么火~如今AI的应用场景都有哪些？

 

自然语言生成（Natural Language Generation）

自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。

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语音识别（Speech Recognition）

Siri就是一个典型的例子。

目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。

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人脸识别

神经网络可以发现人脸上那些人类不易察觉的细微特征。我们人看人脸只能看几个最突出的特征，比如大眼睛、高鼻梁、国字脸。但机器看得可就细多了，比如两眼间距、 下巴长度等等，不仅看得细，还能精确测量。这都是我们人类大脑做不到的。

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推荐系统

推荐系统不用说，已经深入了我们生活的方方面面，今日头条这样的新闻客户端也好，淘宝的猜你喜欢也好，还有各种广告推送……推荐系统，就是我们实现「个性化」的工具。

智能化仓储

物流为AI提供了许多不错的工业级应用场景。这几年物联网的实践，让整个技术界和物流产业界都达成了共识：AIoT将重构整个物流行业。

例如京东的亚洲1号，低成本、易用、效率更高、更少出错是他们关注的问题，尽量减少人工繁重劳动量、降低对人的依赖性，努力靠近自动化、智能化是目前大多数企业仓储物流的现状。

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深度学习平台（Deep Learning Platforms）

深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。

 

无人驾驶 汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以 计算机 系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

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内容创作（Content Creation）

内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。

哥伦比亚广播公司等团队已使用了AI技术进行内容生成；Wibbitz的SaaS平台可以通过人工智能视频产品把文字内容转化为视频内容；自动透视公司研发的Wordsmith，在获取数据后利用自然语言处理技术进行新闻写作。