ai手相分析会泄露指纹吗？

智能数据分析，它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能化分析方法抽取其中的精华，才能从数据中挖掘出其中的价值，为人类所利用。

方法/步骤1、可以很清楚的看到表格症状，除去菜单栏和表格，其他功能已经看达不到了。2、 点击菜单栏任意按钮 会出现工具栏，在最右侧有一个“ 固定功能区 ”的按钮 点击 即可 固定 。3、功能区工具栏已经恢复，接下来点击Excel左上角“ 文件/圆形按钮 ”，在弹出菜单中，点击“ 选项 ”，在弹出的窗口中，点击左侧“ 高级 ”，将滚动条向下滚动，找到“ 显示”， 将 “显示编辑栏” 勾选上，可恢复编辑栏。4、设置后，工具栏，编辑栏都已经恢复，但是仍旧没有显示标题栏，就是我们常说的A列B列，行1行2等。5、再次点击菜单栏的“ 视图 ”，找到“ 显示 ”并单击其中的“ 标题” 即可正常使用。备注：在这里也可以设置“ 显示编辑栏 ”。6、设置完成，有一个地方很奇怪，日常使用单元格的时候，我们常常会看到A1，A2这样的，可恢复后，看到Excel显示R1C1类似这样奇怪的字符。7、按照步骤3，再次进入“ 文件 ”→“ 选项 ”，找到“ 公式 ”，依旧下拉滚动条，将其下拉，并找到“ 使用公式 ”，其中有一项叫“ R1C1引用样式 ”，将其前面的 勾取消掉 ，即可大功告成。

利用大数据和人工智能技术，可以为企业提供智能的财务分析和预测能力，帮助企业更好地理解自己的财务状况和未来的发展趋势，为经营决策提供有力的支持。使用 YonSuite 可以帮助企业实现智能的财务分析和预测能力，具体来说有以下几个方面：维稳，1)?????? 大数据分析：YonSuite 可以帮助企业收集和整合各种财务数据，包括财务报表、收支流水、供应链数据等，利用大数据分析技术，实现全面的财务数据分析。通过 YonSuite 的大数据分析功能，您可以深入了解企业的财务状况，识别潜在的财务问题，为企业的经营决策提供有力的支持。2)?????? 人工智能预测：YonSuite 可以利用人工智能技术进行财务预测，包括收入预测、成本预测、利润预测等，为企业的经营决策提供有力的支持。通过 YonSuite 的人工智能预测功能，您可以预测未来的财务状况，提前采取相应的措施，规划未来的经营计划，提高企业的经营效率和效益。3)?????? 智能报表分析：YonSuite 提供了智能报表分析功能，可以帮助企业快速、准确地分析各种财务报表，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。通过 YonSuite 的智能报表分析功能，您可以深入了解财务报表的细节，识别潜在的财务问题，为企业的经营决策提供有力的支持。YonSuite 提供了一系列强大的大数据和人工智能技术，可以帮助企业实现智能的财务分析和预测能力，包括大数据分析、人工智能预测、智能报表分析等。

退出excel的方法有哪些最简单快捷的方法就是点主窗口的关闭按扭；然后可以点文件-退出；当Excel是激活状态下的时候可以按快捷键Alt+F4；也可以在任务栏上的Excel软件图标上用鼠标点右键，然后选关闭；还可以在Excel的标题栏上用鼠标点右键，然后选关闭。

实现从数据到智能通常需要经过以下几个阶段：数据收集：首先需要收集大量的数据，通常包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。数据清洗：收集的数据通常存在各种异常、缺失等问题，需要对数据进行清洗，去除无用信息，统一格式，保证数据的质量。数据分析：使用各种工具和技术（如统计学方法、机器学习算法等）对数据进行分析，从中提取有价值的信息。数据可视化：将分析出的信息以图表、图像等形式呈现出来，以便人类理解和掌握。智能决策：根据分析出的信息，通过人工智能技术（如神经网络、规则引擎、机器学习等）自动做出决策或推荐，实现自动化处理。从方法论的角度来看，从数据到智能可能需要经过如下几个阶段：形式化阶段：在这一阶段，我们需要使用形式化方法将数据转化成逻辑形式，以便于进一步的推理和分析。推理阶段：在这一阶段，我们需要使用各种推理算法来从已知的数据中得出新的知识。决策阶段：在这一阶段，我们需要使用各种决策算法来帮助我们在多种选项中做出决策。学习阶段：在这一阶段，我们需要使用各种学习算法来帮助我们从数据中学习新的知识。智能阶段：在这一阶段，我们可以使用人工智能算法来实现对数据的智能分析，并从中得出有意义的结论。

人工智能分析是指利用人工智能技术对数据进行分析和解释的过程。以下是AI人工智能分析的特征：自动化处理：AI人工智能分析可以自动化地处理大量的数据，减少人工干预和错误，提高效率和准确性。智能化分析：AI人工智能分析可以通过机器学习、深度学习等技术从数据中自动提取模式和趋势，识别数据中的规律和异常，生成更精准的分析结果。实时性分析：AI人工智能分析可以实时地对数据进行分析，提供即时的反馈和决策支持。多维度分析：AI人工智能分析可以同时处理多维度的数据，发现数据之间的关联和交互，为用户提供更全面和深入的分析结果。自我学习和优化：AI人工智能分析可以通过对自身算法的学习和优化，不断提高分析效率和准确性，适应数据变化和用户需求的变化。可解释性和可视化：AI人工智能分析可以通过可解释性和可视化的方式，让用户更容易理解和解释分析结果，提高数据的可读性和可理解性。以上是AI人工智能分析的一些特征，这些特征使得AI人工智能分析成为了数据分析的重要工具，并在各种领域得到了广泛的应用。

1、越界分析功能：通过设置虚拟围篱，对周界进行侦测。当发现可疑人员或者物体穿越围篱，即触发报警，并将报警信号上传至监控管理中心。同时可将报警画面通过网络上传至远程监看用户。应用：交通马路人行横道或斑马线；厂区重点区域围墙；学校；看守所围墙等。2、入侵分析功能：通过在监看画面上设置对某一区域（可设置任意形状）为警戒状态，当有物体非法闯入警戒区后，即触发报警，并同时对闯入物体进行分析。比如当有人进入警戒区时即报警有人非法闯入禁区；当有汽车进入警戒区时即报警有非法车辆闯入禁区。星网锐捷。应用：某些重点保护区域例如银行金库、景点区域；易发生危险地带；军事禁区；博物馆；码头；医院等。3、丢失分析功能：通过在监控画面上画出一块寸有重要物品的区域作为警戒区域，只要此物品离开了警戒区域，那么将立即触发报警，并可同时将报警上传至远程客户端。应用：重点保护区域如博物馆，展览厅，拍卖会，金银店等。4、方向分析功能：在实际监控中，人们可能关心只是人流的方向和车流的运动方向，通过方向的识别可以判断目标是否为不合法走动或行驶，如果出现逆向行为，目标将会被自动锁定，并同时报警。应用：单向行驶的道路；重要出入口等。5、滞留分析：功能：对于特定区域内的逗留人或物体进行分析，当目标超过设定的时间，系统会认为为可疑物体，并同时报警，也可以将报警上传至远程客户端。应用：所有重要的监控区域，非有关人员禁入区域。6、智能跟踪功能：对可疑人或物体进行目标锁定，同时摄像机将跟随目标转动并报警，也可以将报警信号上传至远程客户端。应用：小区；非有关人员禁入区域；机密区域；重要保护区域等。

机器学习、自然语言处理和人工智能(AI)都旨在将数据从人们生活中的简单部分转化为认知组件.最终，帮助人们做出更好的决策，保持竞争力，影响战略方向.接下来，金投小编将介绍人工智能的使用方法现在人们生活在数据海洋中，生活和工作的几乎所有方面都与某种数据生成引擎交织在一起.这将对未来几代人产生更大的影响，因为它将成为一个持续运行的社会，并在数据驱动的世界里运行.认知系统和学习引擎这样的新概念将成为人们日常生活的一部分.机器学习、自然语言处理和人工智能(AI)都旨在将数据从人们生活中的简单部分转化为认知组件.最终，帮助人们做出更好的决策，保持竞争力，影响战略方向.最近，调查机构IDC公司预计，受数据分析影响的世界数据量将在2025年增加50倍.两个字节.认知系统触达的分析数据量将在2025年增长100倍，达到1.4个泽字节什么是人工智能？人工智能引擎允许机器通过各种类型的数据收集、输入甚至经验来执行类似人类的任务.这些技术取决于自然语言处理和机器学习和深入学习等工作.已经有很多用例.以下是一些例子:人工智能有助于重复学习和任务自动化.大家可能听说过机器人流程自动化（RPA）这个术语，但是人工智能却截然不同.与只执行同样的任务相反，例如支持后台功能，人工智能引入了可变性和适应不断变化的业务环境的能力.虽然需要更多的人工互动，但人们可以使用人工智能引擎来支持更复杂的任务.人工智能有助于增加更深层次的智能.人们可以采用人工智能发动机做很多事情.也许你想要搭建一个聊天机器人，或者你需要一个互动系统来使用一级支持.人工智能有助于维护这些类型的系统结构，使其能够自我运行.随着数据的增加，人工智能可以分析这些信息，将其转化为可用于各种目的的洞察力.例如，安全分析、金融服务甚至医疗服务的交付.人工智能自适应，通过学习算法发展.这部分真的很酷.通过收集数据，在数据结构中找到模式，人工智能引擎可以学习.想象一下自学国际象棋的人工智能引擎.同样，当有足够的数据、模式和行为分析时，人工智能引擎可以成为预测工具.例如，接下来我们应该在网上卖什么？人工智能还可以根据人们甚至看不见的市场情况来调整财务模式.人工智能可以与数据仓库整合.数据仓允许用户在智能平台上存储大量信息.请注意，数据库不是传统的数据库.虽然两者都是关系系系统，但数据仓库集成了大量数据，用于分析甚至挖掘数据的特定目的.从中，人工智能引擎可以利用这些系统创建新的学习模式，帮助企业可视化数据.基本上，人工智能利用大数据的力量.人工智能有助于提高企业与用户之间的准确性.甚至是业务互动和安全.人工智能分析数据模式，随着组织结构的发展而发展.从中，可以检测出异常，并在出现问题前提交报告.除了安全性之外，人工智能还可以对图片进行分析，比如微调结果.想象一下能够扫描辐射学报告或核磁共振成像（MRI）的人工智能发动机.可以减少图片和结果中的噪音，为医生提供前所未有的视角.现在人们有机器学习和自然语言处理等功能.为了保持比较简洁，机器学习是重要的数据分析功能，有助于自动化数据分析建模.它是人工智能的核心分支，有助于学习数据，识别模式，通过极少的人机交互帮助做出更好的决策.自然语言处理的力量另一个非常有趣的组件是自然语言处理(NLP).这很有趣.自然语言处理(NLP)允许用户在机器和人之间创造智能互动.为了填补人与机器之间的空白，自然语言处理(NLP)利用代码、计算语言学、计算机科学，有助于理解和操纵人类语言.这是一个非常有趣简单的例子.人们可以应用一个叫theMind的应用.如果你想应用自然语言处理（NLP），这是他们的机会.基本上，自然语言处理(NLP)允许用户插入几乎任何类型的数据以获得最终结果.在这种思想的情况下，用户可以匿名地向世界提出任何问题，立即深入理解这个主题.这是关键，用户的回答没有限制.可以是数字、单词、句子、完整的书籍.自然语言处理（NLP）引擎对结果进行总结，可以过滤响应，根据其问题将结果作为真正的无偏见意见.用户需要掌握很多东西，以下快速深入了解结构和人工智能的使用方法.考虑基础设施.用户实际上有几个选择.可以使用内部配置解决方案，一个只是云平台的解决方案，另一个是混合解决方案.例如，最近PureStorage公司和NVIDIA公司发表了强大的高级分析引擎AIRI，作为支持人工智能的基础设施，支持数据架构师、科学家和业务领导者.这种结构旨在使数据结构师和科学家能够在几分钟到几个小时内提供洞察力，而不是几周到几个月.当然，也有云平台选购.AWS上的机器学习、MicrosoftAzure机器学习、谷歌AI只是基于云计算的强大人工智能引擎的几个例子.从中，用户可以整合API，开发者可以利用应用程序、各种数据点，支持满足其数据科学需求的广泛框架.了解了数据来源.这需要一些研究.用户的数据是否构建和处理或者半结构化、非结构化甚至原始化此外，做数据的是什么？是用户.是笔记本电脑还是物联网设备？在设计自己的人工智能架构和环境时，这些概念都很重要.数据源探索可能耗费精力，具有挑战性.不要自己动手.用户很可能会错过密钥存储或不包含应包含的数据.与可提供帮助的一两位数据科学家组织合作，帮助他们有效地绘制数据.了解用例.这可以说是最难的部分.你现在怎么知道自己是否有人工智能的用例？这是一切照旧，做得很好.你真的需要投资人工智能引擎吗？那_，医疗保健、制造行业、酒店行业、教育、金融服务乃至政府都在投资AI，以协助她们做出更好的决策.在提出正确的问题之前，有时候知道自己是否有用.通常，用户需要检查自己的业务策略和计划.请记住，创新是通过技术步伐实现的.此外，人工智能系统确实有助于加快这个过程.在此之前提到了一些用例.当用户开始AI之旅时，请考虑这些以及其他人.这里给出的建议之一是不需要单独行动.这是数据科学家和人工智能建筑师蓬勃发展的重要原因.即使不太了解用例，询问人工智能的潜力和自己的数据要求也是个好开始.不要收集数字垃圾.现在有很强的用例和场景，人工智能引擎可以提供真正的帮助.

最近几年人工智能在世界范围内取得了爆炸性的发展，根据预测AI带来的社会革命将比工业革命快十倍，规模大三百倍，影响力大近三千倍。自2012年以来，AI计算能力的速度已经超过预测，平均每3-4个月翻一番。人工智能，简称AI，它是一门研究和发展用于模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。在过去的研究中，我们曾经把大脑比作计算机。互联网诞生后，我们发现人脑不是计算机，而是计算机网络。近年来，人工智能离人类越来越近，一些重复性的工作，比如客服和收银员，正在被全方位取代，而创造性的工作领域也发生了显著的变化。目前空客用人工智能代替人类工程师设计飞机，制药公司葛兰素史克用人工智能进行药物开发，工作效率和任务完成质量都比人类工程师更好，人工智能甚至可以拍电影。人工智能产业链可以分为基础层、技术层和应用层。基础方面包括AI芯片市场和大数据服务市场。以自我为中心的云生态建设，制定标准实现大数据交换共享，大数据产业信息安全。 技术方面包括智能人脸识别行业和智能语音识别行业的推广，自然语言处理技术、语音处理技术、图像处理技术等人工智能技术将相互融合。应用层包括智能制造、智能安防、智能电网、智能医疗、智能客服、智慧农业，市场规模将持续增长。汽车/装配、金融服务、电信等高科技领域紧随其后，物流、零售、媒体等行业也在智能应用。展望未来，人工智能将给人类社会带来更多的惊喜和许多不可预测的变化，今天就由湖南众智互联网学院带大家来了解人工智能以后的发展趋势，希望能给大家带来帮助，预计未来人工智能将呈现以下发展趋势如下： 一、加速大数据、云计算、物联网的普及应用。 随着新一代信息技术革命的到来，人工智能将首先在互联网领域得到广泛应用。在这个过程中，通过人工智能与新一代信息技术、大数据、云计算、物联网、工业互联网、无人驾驶的融合发展，将极大地提高这些领域的劳动生产率，推动这些领域的快速发展。随着人工智能的成熟，它将逐渐向其他领域扩散并继续向纵深发展。从未来的发展趋势来看，人工智能的发展前景非常广阔。 二、有效推动中国经济转型和产业升级。 目前，中国互联网正处于从消费互联网到产业互联网的发展过程中。综合应用物联网、大数据、人工智能等新一代技术赋能传统产业后，中国产业将呈现出全新的产业互联网。由于人工智能的广泛应用，在产业升级的过程中会释放出大量的就业岗位。同时，许多落后的生产能力将被淘汰。使用现代人工智能生产线后，将节省大量劳动力。 三、成为人们工作和就业的必备技能。 随着人工智能的普及和发展，智能体将逐渐进入生产环境。未来，各行各业的劳动者在工作中会频繁地与代理人沟通、合作，这对职场人提出了更高的工作要求。在未来的所有工作中，员工都需要掌握人工智能的理论知识，并具备相关的操作技术。就业人员也是如此。因此，这也对教育市场提出了新的要求，提供了新的发展机遇。 四、取代人力，这将成为必然的发展趋势。 在当前人工智能的研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标最根本的途径，已经成为人工智能发展的瓶颈。在人工智能解决学习这个基本矛盾之前，最好的人工智能是无法和普通4岁的孩子抗衡的。现在人工智能已经取代了一些行业中一些简单重复的工作。随着其在未来的不断发展，更多的工作岗位可能会被人工智能所取代，这是任何人都无法阻挡的客观发展趋势。 五、脑机接口将引发技术风暴。 1、人工智能进入医疗领域，将引发一场行业革命，推动这一行业爆发式发展。 近日，马斯克向世界宣布了一个重要消息，脑机接口将在一年内植入人脑。他说“脑机”被拒绝的概率很小。原则上，这种设备可以修复任何大脑问题，包括视力、瘫痪和阿尔茨海默病。脑机接口，简而言之，就是把芯片植入人的大脑。具体操作方法：神经外科机器人可以像微创眼科手术一样，安全无痛地在头部打孔，快速在大脑中植入芯片，然后通过USB-C接口直接读取大脑信号，手机可以远程控制。这项技术堪称里程碑式的突破。它将彻底改变人们与机器的互动方式，进而改变人类和整个社会。据悉，这项技术已经在小鼠身上成功测试，马斯克将在今年年底前将第一个芯片植入人类患者体内。 2、脑机接口技术成功实现后，人类可以随意控制外来物体，不用说话，只用思维就可以用自己的意志控制它们！ 比如当你早上醒来时光靠思考就会自动打开灯，想吃早餐，默默下指令，咖啡机、煎蛋机、金奥会自动开启，如果不想起床，可以控制机械臂帮你到床上。 3、脑机接口技术实现后，人们可以在短时间内获得大量的知识和技能，获得普通人无法拥有的超能力。 记忆移植是该领域的研究热点，现在美国科学家发现了大脑海马体的记忆密码，开始尝试用一个芯片备份记忆，然后将芯片植入另一个大脑，实现记忆移植。现在这个实验已经在猴子身上成功了，有了这项技术，一个不懂英语、法语、德语等语言的人，只要把芯片植入大脑，就能瞬间掌握五六门外语。这项技术的最终目的是通过脑机接口技术将大量的信息传输到计算机或者将大脑的意识上传到计算机，最终实现人类意识和记忆在计算机世界中的永生。 我认为人工智不能完全取代人类，虽然人工智能已经初步掌握了一定的学习能力(被动学习)，即使人工智能在未来学会了思考，即掌握了主动学习的能力，仍然无法超越人类。因为人工智能没有感性思维，无法跨越意识领域。人工智能关系到人类的未来，属于全球科研领域的前沿技术。它的发展与信息技术、计算机技术、精密制造技术和互联网技术紧密相连，它的未来有太多的可能性，整体来说未来人工智能的发展前景也是很不错的。

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人工智能分析是指利用人工智能技术对数据进行分析和解释的过程。以下是AI人工智能分析的特征：自动化处理：AI人工智能分析可以自动化地处理大量的数据，减少人工干预和错误，提高效率和准确性。智能化分析：AI人工智能分析可以通过机器学习、深度学习等技术从数据中自动提取模式和趋势，识别数据中的规律和异常，生成更精准的分析结果。实时性分析：AI人工智能分析可以实时地对数据进行分析，提供即时的反馈和决策支持。多维度分析：AI人工智能分析可以同时处理多维度的数据，发现数据之间的关联和交互，为用户提供更全面和深入的分析结果。自我学习和优化：AI人工智能分析可以通过对自身算法的学习和优化，不断提高分析效率和准确性，适应数据变化和用户需求的变化。可解释性和可视化：AI人工智能分析可以通过可解释性和可视化的方式，让用户更容易理解和解释分析结果，提高数据的可读性和可理解性。以上是AI人工智能分析的一些特征，这些特征使得AI人工智能分析成为了数据分析的重要工具，并在各种领域得到了广泛的应用。

摘要：人工智能，英文缩写为AI。它是研究、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。随着人工智能不断发展，未来我们的生活将发生深刻的变化。那么你知道人工智能的技术应用领域都有哪些吗？在制造、家居、金融、零售、交通、安防、医疗、教育、物流方面人工智能造就开始展露头角。下面就和小编一起看看介绍吧。人工智能的应用领域有哪些制造随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。人工智能在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，人工智能与制造业融合是大势所趋。家居智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。小米、天猫、Rokid等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。金融人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。未来人工智能也将持续带动金融行业的智能应用升级和效率提升。例如第四范式开发的一套AI系统，不仅可以精确判断一个客户的资产配置，做清晰的风险评估，以及智能推荐产品给客户，将转化率提升65%。很多金融行业的应用，都可以作为人工智能在其他行业落地的典型案例。零售人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。交通智能交通系统(IntelligentTrafficSystem，ITS)是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。安防安防领域涉及到的范围较广，小到关系个人、家庭，大到跟社区、城市、国家安全息息相关。智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021年国内智能安防产品市场空间将从166亿元增长至2094亿元。目前智能安防类产品主要有四类：人体分析、车辆分析、行为分析、图像分析。智能安防行业现在主要还是受到硬件计算资源限制，只能运行相对简单的、对实时性要求很高的算法，随着后端智能分析根据需求匹配足够强大的硬件资源，也能运行更复杂的、允许有一定延时的算法。这两种方式还将长期同时存在。医疗目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。教育科大讯飞、_学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等。AI和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。物流物流行业通过利用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。

人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就通过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助大家更好地理解人工智能，尽享科技带给我们的便捷生活。 【第一方面：自然语言处理】 自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。 1、多语言翻译 自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。 面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就可以保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。 2、虚拟个人助理 虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。 同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。一般来说，听到语音指令就可以完成服务的，基本上都是虚拟个人助理。 3、智能病例处理 自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。 其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。 【第二方面：语音识别】 语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情，如今人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了我们日常的生活。 1、智能医院 依靠人工智能技术和大数据，医院可以实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您通过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每一个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等希望输入文字的位置。此外还可以对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。 2、口语评测 在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，从此解决了哑巴英语的问题。 【第三个方面：计算机视觉】 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。通过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是通过对采集的图片或者视频进行处理以获得相应场景的三维信息。 1、智能安防 随着各级政府大力推进“平安城市”建设的过程中，监控点位越来越多，视频和卡口产生了海量的数据。尤其是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长，依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具有海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从可以从事前的预防应用到事后的追查。 2、人脸识别打拐 当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，形成了一个完整的地下黑色利益链。可以寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可以让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，今后也将越来越多地应用在打击犯罪等方面。 【第四个方面：专家系统】 专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。通常是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 1、无人汽车 无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。 中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。 2、天气预测 随着手机的普及，现在越来越多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统可以首先通过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。 用户就可以随时随地地查询自己所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。 3、城市系统 城市系统是将交通、能源、供水等基础设施全部数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再通过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，通过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提升了11%，大大改善了出行体验。 【第五个方面：各领域交叉使用】 其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其他领域，然而交叉应用最突出的方面还是智能机器人。机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。 1、物流机器人 物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，可以满足各种分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提升生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将越来越多地应用在日常生活中。 2、萌宠机器人 孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤为重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程中学到很多知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。 市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在一定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴一样和孩子交流，记忆功能还可以记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容可以持续更新。

随着技术的不断发展机器人的智能水平会不断提升、在未来的某个时候机器人肯定会产生自我认知能力，以及在目前的技术水平之下机器人还无法产生意识这三个方面。第一，随着技术的不断发展机器人的智能化水平会不断提高。机器人本身是技术进步的产物，而机器人的智能化水平也必然会随着技术进步而不断提升。早期的机器人只能完成简单的动作，而现在的机器人已经具有一定的分析判断能力。从这种趋势可以看出，未来的机器人的智能化水平必然会进一步提升。第二，在未来的某个时刻，机器人肯定会产生自我认知能力。意识的产生有一个重要判别指标，那就是自我认知能力的产生。正是因为拥有了认知自我的能力，意识的产生才能成为可能。根据目前的技术发展趋势，可以确定一点，那就是在未来的某个时刻，机器人肯定会产生自我认知能力，这就为机器人产生意识打下了基础。第三，在现有技术条件下，机器人还不能产生意识。虽然未来机器人产生意识的前景广阔，但是在现有技术条件下，机器人虽然已经具备了一定的智能化水平，但还没有达到产生意识的程度。因此，对于这个问题还需要通过长时间技术发展和积累之后才能得出最终的结论。来说只能说存在一定的可能性而已，也是处于一种开发的探索阶段。

人工智能应用在法律中，就是法律AI，能帮助律师完成法律检索、案件分析等繁杂的办案事项。

人工智能最可能颠覆领域是：1、人工智能开辟医疗领域更多可能，人工智能让疾病研究更高效，未来人工智能或许能给自闭症儿童更多帮助。2、人工智能让无人机变得更智能，生态学者工作的改善，人工智能系统赋予无人机更高效率。3、人工智能让天文观测更省力。4、人工智能在教育变革中还有广阔未来。前两年，一本非常走俏的书籍《大数据时代》，出现在各大书店，成为人们争相阅读的书籍。这可能是在数字时代，为数不多的、仍能赢得公众交口称赞的纸质书籍。大数据时代来临互联网出现了数十年之久，已深刻影响我们的衣食住行医以及日常生活的所有行为。从外出旅行到医院就医，我们都可以将这些行为数字化，由此积累了庞大的数据。但是数字背后存在的逻辑关联，在大数据时代，我们可能并不清楚，更不能通过分析这些数据，对下一个行为做出准确预测。2016年年初，国际著名学术期刊Nature，以封面文章的形式详细介绍了谷歌的智能系统AlphaGo，但反响一般。即使睿智的业内学者，也没有预料到，它即将开启一场变革。堪称经典的"人机大战"3月9日，智能系统AlphaGo与韩国围棋高手李世石的对弈，吸引了大量人群关注。最终以4：1的战绩，将人类围棋高手挑落马下，由此掀开了人工智能历史的大幕。今年智能系统AlphaGo再次横扫围棋界。在同中国围棋高手柯洁进行对弈后，AlphaGo以全胜全身而退，同时也宣布永久地从围棋领域退役。与此同时，也开辟了另一个振奋人心的领域: 医学领域。人工智能开辟医疗领域更多可能事实上，人工智能在科学领域的应用，已如火如荼地进行着。某种程度上，正在改变当下科研的局面。近日，就连美国著名学术期刊《科学》（Science）也出版了人工智能专刊，可见人工智能的影响愈发强大。人工智能时代将会对科学产生何种影响并促进科学研究？研究者又将如何利用人工智能帮助自己的科研工作？下面这些领域将告诉你答案……人工智能让疾病研究更高效生命科学飞速发展，尤其是基因组学、蛋白组学的发展，让生命科学俨然变成一个大数据的学科。例如，自闭症主要由基因突变引起，与后天接触的环境无关，在美国，自闭症的儿童数量接近1%。未来人工智能或许能给自闭症儿童更多帮助研究者已经知道人体中的诸多基因与自闭症有关，但是这些基因对自闭症的贡献率仍只有20%，剩下的80%自闭症比例，与人体其他2万多个基因复杂的关联，我们仍不清楚，通过人工智能，我们可从人体2万多个基因、30亿个碱基对中寻找到与自闭症相关的基因或基因突变。人工智能可以更迅速的进行智能分析在以往，如果让人工完成这些工作，其工作量简直难以想象。通过智能系统的分析，计算生物学家很容易找到与自闭症相关联的基因。人工智能让无人机变得更智能无人机与人工智能的结合也带来诸多变革。人工智能赋予无人机更多的应用可能如生态学者工作的改善。以往，如果他们对某片偏远生境中的动植物进行调查，不得不跋山涉水、翻山越岭，劳动强度极大。但如果把这项工作交给经过数据训练的人工智能，将其载入无人机中，那么生态调查的工作效率会大为提高，这也凸显了人工智能在图像识别方面的独特优势。人工智能系统赋予无人机更高效率载入人工智能系统的无人机也可以探索人类无法到达的区域，记录这里的植被、温度、土壤等情况，极大地扩展了人类探索自然的疆界。除此之外，无人机还可监测森林大火。通过传输回来的图像，判断火势，从而让消防员采取合理的措施，予以灭火。人工智能让天文观测更省力在天文学中，机器学习也可以应用于实时的天文调查，例如通过对人工智能系统进行训练，从而能够使其在一种被称为Palomar Transient Factory的天文望远镜中，以探索星空，能在浩瀚星河中找到蛛丝马迹般的线索。用人工智能探测浩瀚星空它可以大大解放天文学家在这方面的时间和工作精力，同时也可以提高工作质量，因为人眼不仅会感到疲劳，同时也会对两个相近的图像难以辨识。通过对人工智能系统训练，区别两个类相似的图像，只需要几个像素即可。人工智能让诊断皮肤病更精准人工智能对皮肤病方面的诊断，显然已经超过了很多人的现象。我们知道系统培训一名医生需要10多年的教育，但是培养一名合格的人工智能识别系统，花费的时间要短很多，只需要几个月的时间，我们即可完成一个合格的人工智能系统，而且还可以批量生产。科幻电影中常见的全自动治疗今年，来自斯坦福大学的研究者通过训练人工智能系统，从而让其来诊断皮肤癌，其准确率已经超过人类医生。未来科学家想打算将其应用于手机上，从而使其能够得到更为广泛的应用。但是目前图像识别的准确率还有待提高，所以在普遍应用之前，我们还需要再完善这项技术。神经网络系统如何从宇宙大爆炸中寻找新的粒子，图片来自nature人工智能让社交数据更具体社交网络的兴起，让数以亿万的人群，在网络上建立线上社交关系，网络社交环境由此形成。表露我们内心真实的情感，在社交网络上，同样可以通过我们的一言一行得以体现出来。而人工智能对于社交网络数据的收集和分析，对社交网络发展更是起到了重要的作用。Facebook已经成为不少人生活的重要组成部分例如宾夕法尼亚大学积极心理学中心通过在Facebook上进行了一个29000人的调查抑郁问卷，研究者再通过分析其中28000人在facebook上的更新内容，即可分析用户更新内容的情况，来判断其心情的好坏。事实上，通过社交网络信息，研究者已经根据大量的用户信息，以此分析用户的收入、个性、政治趋向。人工智能让教育模式更优化很多人认为人工智能是未来教育的“银弹”，所谓的“银弹”是指解决棘手问题的杀手锏。人工智能在教育领域会有广阔的空间，它能够将我们从记忆性的知识里面解放出来，而去生产有创造性的新知识。这一转变，也继续当下我们的教育理念及时更新，否则很容易在AI时代被淘汰掉。人工智能在教育变革中还有广阔未来例如AI机器人在传统的应试教育中表现出色。今年高考，在不同场合，人工智能进行了广泛的测试。虽然目前总体成绩不是最好，但是它们仍能在庞大数据库（题库）训练数月后，就可以以一名优等生的身份，考出出色的成绩出来。人工智能在应试中的出色表现，让我们看到了未来它在这一领域的广阔应用。人工智能仍存在隐忧随着人工智能的发展，它势必对我们的生活带来影响。例如购物网站，通过精确地分析用户的购物信息，从而精准地位用户推送相关信息。它为广告商带来的精准定位，同时也对用户影响带来极大威胁。由此人工智能也带来了诸多伦理挑战问题，如何保护我们的隐私，如何保护我们的数据安全，从而不会被保险公司、营销公司获取，进而给我们带来歧视。安全问题仍面临挑战人类社会迎来了人工智能时代，曾长期困扰全球科学家、数据分析师的数据分析难题，在这一时代迎刃而解。我们能够从“嘈杂的”的数据背后，寻找事物的活动规律，并对下一阶段的行为进行准确预测。由此可见人工智能对我们未来的改变，将起到至关重要的作用。

作者：崔雪薇 《中国交通信息化》记者 崔雪薇当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆性的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应。 作为“新基建”大潮的重要抓手，智能交通领域备受瞩目，人工智能、5G、工业互联网等数字化技术为交通带来的发展理念、管理模式和服务体验迎来了全局“智变”。如今，各地高速公路的智慧建设如火如荼，随着全国高速公路正式迈进“一张网”运营时代，AI在高速路上的应用，驶入了高速发展阶段。本文结合第二十二届中国高速公路信息化大会上的经验分享，对人工智能在智慧高速上的融合应用进行了简单梳理。 随着撤站工作的圆满收官，全国高速公路实现了“一张网”运营。在此形势下，路段经营单位对运营管理产生了新的诉求：（1）希望在技术、服务、管控、协同等方面进一步突破，推进少人、无人化的“高效经济”收费场景实现；（2）既要实现路段的精细化管理，又要做到通行费应收尽收，确保自身权益；（3）路段海量、多元的路网设备、设施急需智能化、自动化技术的保障与支撑，确保边、端设施安全、稳定运行。为解决上述痛点问题，招商华软信息有限公司依托“AI+云”技术，构建智慧收费2.0版本，全面赋能路段的收费稽核、运营分析、运维管理、运行监测及基础收费业务。 AI+云，突破尝试 招商华软打造了统一的智慧收费云平台，将收费业务及相关运管业务迁移上云，高效实现各业务之间的多维协同管理。在该平台的赋能支撑下，还利用高智能的车道机器人为路段经营单位打造了无人收费站解决方案。 无人收费站是“AI+云”场景化应用的突破性尝试，是路段实现降本增效的实用举措，也是智慧收费发展的必经阶段。前端车道机器人的AI能力与云端智慧收费云的统筹能力相结合，极大提升了目前车道收费的服务价值。 无人收费，彰显智能 车道机器人是无人收费站的智能化前端AI设备，整机通过集成车道收费所需的多种硬件模块，辅以人机交互工程设计，借助边缘计算、智能语音、4G/5G等技术手段，实现收费站现场无人化自助收费和特情自动化处理。 无人收费站解决方案实现了前端设备智能化、现场支撑全面化、后台系统智慧化、运营投入经济化。相对于传统的无人收费模式，其具备以下突出能力：适用于多种车道应用场景的收费模式，如ETC收费、MTC收费、混合收费等，支持ETC卡、微信、支付宝、云闪付等多种非现金支付手段，未来将具备接受现金支付的能力；集成人工智能单元，支持与车主进行智能语音交互，在现场无人介入的情况下也能快速定位用户问题，为车主提供便捷有效的客户服务；同时，可大幅减少路段经营管理单位的人力成本支出。 示范应用，加速落地 目前，招商华软智慧收费云平台已经在招商公路广西桂林公司及周边路段落地应用，且运行效果良好，基本满足了日常收费、监控、稽查分析和运维工作的需要，极大提升了路段的运管工作效率。佛山一环西龙收费站北行出口收费广场已开通无人收费的机器人示范车道；哈大高速各条车道的车道机器人也已安装完成并投入使用。 在实际的车道收费应用中，95%的收费业务均可以通过车道机器人的高智慧逻辑处理能力来完成。对于不到1%的需要现场处理的问题，可通过步兵式作业工具“综合服务回控终端”提供服务。 2019年11月13日，交通运输部办公厅发布《全国高速公路视频联网监测工作实施方案》和《全国高速公路视频联网技术要求》，提出加快推进“可视、可测、可控、可服务”的高速公路运行监测体系建设，深入研究人工智能等先进技术在视频联网监测领域的应用，在2021年6月实现智慧监测。视频监控为运营管理效率和公共服务能力提升发挥了积极的作用，随着海量视频数据的不断累积，如何实现实时检测、动态监视、智能控制、及时服务、准确预测的智慧监测成为当前技术领域面临的重要挑战。山西交通职业技术学院的张海亮博士依托山西高速的视频联网建设，分享了AI技术在高速公路视频云联网中的应用。 深度学习，大显身手 从架构来看，高速公路视频联网采用云、边、端三层架构。其中，边缘智能分析系统采用新一代视频交通事件智能监测系统，具备随时接入、实时分析、实时报警、准确率高等特点。随着数据的不断积累，系统运行时间越长，识别算法越智能，检测准确率越高。基于深度学习技术，系统可实现以下功能。 交通事件及交通流检测：采用基于深度学习技术的多目标检测、目标跟踪算法，通过接入高速视频云联网的视频数据，边缘智能分析系统能够实现道路拥堵、交通事故、车辆逆行、违规停车、行人闯入、抛洒物、变道、施工、烟火、团雾、占用应急车道等交通事件，以及交通流量、交通参数等交通态势的分析。车辆结构化分析：通过智能算法，提取车辆特征数据，实现车辆结构化分析，应用于车辆研判、违法处罚、逃费检测、收费稽查等业务。视频质量诊断：通过图像识别算法，进行视频画面质量诊断分析，巡检评估外场设备状态，及时发现设备问题，快速应对。 数据分析，高效管理 省级云平台通过“AI+大数据”技术，融合路段视频数据、边缘智能分析系统的海量感知数据，通过海量数据模型训练和深度学习，进行数据计算、数据分析、数据挖掘、综合研判，实现智能监管、交通态势分析、预测预警、应急处置等智慧监测应用。同时，通过数据门户向外部系统和应用提供数据目录、API、数据应用和可视化展示。 高速公路视频联网后的大数据分析不仅能够实现行业运行态势实时监测、预测预警，还能够为行业运营管理决策提供科学依据，也能够对职能和业务流程监管、分权分域管理、可视化业务展示提供数据支撑，提高运营管理效率。在逻辑架构上，基于AI的省级智能预警平台与省级视频云平台一同部署在省中心，基于前端信息采集终端设备、路段视频上云、视频大数据智能分析应用平台，实现云联网视频数据的融合应用。 试点山西，成效显著 近些年来，山西高速一直积极开展高速公路智能运行监测相关研究，特别是对高速公路视频联网智能分析系统和平台做了大量基础性工作。基于AI的智能平台在具体实际应用中取得了理想的效果。系统平台建设以最先进的高性能GPU集群为物理载体，首创分布式深度学习算法及多任务神经网络模型，极大地提升了系统的精准性和并行效率，使系统具备极高的先进性，体现在以下4个方面。 （1）见多识广，通过对海量训练样本的深度学习，以及随着系统部署、应用的增加，系统准确性越来越高。（2）平台先进，系统采用了基于数据流的大数据计算引擎Yita，使用神经网络分布式训练平台，提高了收敛速度，缩短了训练时长，提高了模型迭代效率。（3）算法超前，研究开发了多种算法，能够实现对交通事件、车辆信息的准确识别。（4）持续进化，在具体系统应用过程中，系统检测结果通过人工确认后，不断增加正负样本，可以持续学习，不断进化。 福建省高速公路信息 科技 有限公司的黄来荣高级工程师在会上分享了福建省基于人工智能和物联网的省级联网收费运行监测系统方案。省界收费站取消后，ETC费显系统进行了优化，福建省联网收费系统整体运行平稳。联网收费对运行监测依赖度高，主要体现为在线计费、状态名单同步、全网最小费额下发、门架计费模块升级等，存在点多面广、监测内容多、设备种类复杂、运行监测要求高等难点。因此，需要有一套系统的工具对车道、门架、后端系统进行快速问题诊断，提高系统运维效率和准确性。福建省高速公路将原有的收费运维管理系统、ETC车道运行监测系统和ETC门架运行监测系统进行融合，已成功上线福建省高速公路联网收费运行监测系统，保障了联网收费各层级系统的正常运转。 目标明确，功能完备 省级联网收费运行监测系统建设主要围绕以下4个目标：提升ETC客户服务水平；保障单位和多省交易，实现“分段计费，出口统一收费”；促进厂商提升产品质量和售后服务水平；提高日常机电维护水平。 建设内容有：车道系统运行监测，包括车道设备监测、车道工控机监测、车道数据监测、车道交易监测；门架系统运行监测，包括ETC门架设备监测、门架主机监测、门架数据监测、车道交易监测；后端系统运行监测，包括后端设备监测、后端主机监测、后端应用监测、后端数据监测；系统告警，包括分级分类告警、严重告警置顶提示、告警推送；运行监测工具，包括系统升级类检查工具、参数下发类检查工具、故障诊断类检查工具。 智能分析，科学预警 系统使用NumPy、Pandas和基于机器学习的scikits-learn等组件，可通过决策树回归算法分析故障原因；通过k-means聚类算法寻找离群点，分析并预测门架或车道 健康 状态；通过朴素贝叶斯算法预测设备故障，需提前进行设备养护，从而进行如下智能分析。 1、厂商主题分析按设备厂商进行分类，统计交易成功率、捕获率、异常量等数据，促进设备厂商提供高品质产品、提升售后服务水平。2、用户主题分析（1）同行介质状态：提示OBU低电、锁死、损坏或即将超出有效期待等。（2）充值提醒：当储值卡低于用户常规形成一定比例时进行充值提醒。（3）新状态名单提醒：当用户被列入状态名单时进行提醒。（4）形成规律结合用户服务：根据用户的形成规律，提供路况信息、沿途服务（如服务区）信息等。（5）连续异常提醒：当某一OBU在车道和门架上异常交易达到某一阈值时进行用户提醒，召回检查。3、故障预测预警（1）车道系统故障预测：通行效率下降、异常交易比例提高可能预示着车道系统故障；车道车牌识别率下降可能预示着牌识故障或需要进行维护调优。（2）门架系统故障预警：门架异常交易比例提高、捕获率降低通常预示着门架系统出现故障；某一车道的RSU或牌识捕获率下降通常预示着该设备故障或需要进行及时维护。（3）设备与环境关联预警：通过聚类分析或关联因素分析，识别设备与环境的规律关系，如跳电与雷雨天气的关系、车牌识别率与天气的关系等。 隧道存在空间封闭、事故多发、处置困难、防控薄弱等痛点，亟待在现有技术基础上开发新的隧道风险防控技术与装置。在“新基建”的东风下，一套支持动态巡航、兼顾高精度与实时性的智能交通巡检系统平台应运而生。重庆交通大学的马庆禄副教授在会上对该平台进行了介绍，该平台能够实现渗水检测、裂缝检测、隧道内环境检测；实现交通事故巡检，交通运行状态、重要交通基础设施以及交通量、车速等交通参数的实时检测及分析处理。检测精度均大于80%。 融合创新，提质升级 作为该平台的前端设备，隧道云智能巡检机器人融合了人工智能、5G、虚拟现实、工业物联网技术，依托高端 科技 手段，提质升级隧道智慧管养水平，积极响应国家的“新基建”政策。 隧道云智能巡检机器人采用边缘人工智能技术，与传统的基于云的计算方式相比，该技术在计算和信息生成源的物理接近性方面带来了低延迟、能量高效、隐私保护、带宽占用减少、及时性和环境敏感性高等优势，使隧道巡检机器人感知更敏捷，风险识别与应急决策更智能。5G具有大带宽、低延时的传输能力，平台建立基于边缘设备的区域性高速容量5G传输网络，集成红外热像仪、激光/毫米波雷达、高清全景摄像机等各种尖端技术， 探索 5G网络在公路隧道中的应用示范。 智能巡检，安全高效 云智能巡检机器人助力“新基建”与“交通强国”加速推进，实现路桥隧全天候、无人值守下的智能巡检，可最大限度提高隧道安全性。相比传统人工巡检，其具有以下优势： （1）通过云智能机器人将照明、通风、消防等机电系统网联于一体，实现自适应联控；（2）利用机器人配载激光雷达、热像仪等传感器，对裂缝、渗漏等灾害动态感知；（3）机器人可以第一时间抵达现场，实时远程交通监控、应急救援与疏散指挥。 2020年一场突如其来的疫情对“新基建”提出了非常迫切的要求。疫情的远程化、无接触、智能化应对刺激了新的市场需求，倒逼传统产业加快数字化转型的步伐，智能交通的建设也因此成为城市发展实打实的刚需。作为“新基建”的主要内容，以人工智能为代表的“云大物移智”等新技术的深度融合碰撞，形成了新一代信息基础设施的核心能力。交通AI化是大势所趋，除本文所述内容，AI在城市公共交通、自动驾驶等领域同样发挥了不容小觑的作用。在智慧高速领域，AI在云、管、边、端全面赋能，给收费、稽核、监控等应用场景带来了全新升级，驶入高速，上桥入隧，无所不在。 科技 的迭代速度令人瞠目，5G浪潮迅猛来袭，流量的爆发将带动数据处理分析能力的发展，人工智能也将迎来新的机遇和挑战。随着新一代信息技术的飞速发展，条条大路都将被赋予强大的颠覆性力量，通向无边无界的智能未来。 （原文刊载于2021年第3期《中国交通信息化》）

相对成熟了，重点用于安全方面了吧，通过视频记录，分析，对行为进行判断进而保证安全，我记得小水智能智慧智慧工地有这一项行为分析系统，大概是这么用的，其他就不知道了

人工智能行业主要上市公司：百度（BIDU）、腾讯控股（00700.HK）、阿里巴巴（09988.HK）、科大讯飞（002230）、海康威视（002415）、京东集团（09618.HK）、好未来（TAL）、小米集团（01810.HK）等。本文核心观点：国家推动云计算、大数据标准体系建设国内大数据、云计算技术研发占比高人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

智能视频分析系统采用国际领先的智能视频分析技术开发生产的嵌入式视频分析系统，对目前监控系统进行改造，从而达到：实现视频监控中异常行为的智能识别、提前发现和自动报警；模块化的分布式部署，基于现有监控平台的有效补充和升级，不必更换原有设备，不必大规模布线，有效保护原有投资。本方案实施后可有效降低监控系统的人力需求，提高管理水平和工作效率；减轻监控人员的工作负担，提高监测准确度，使监控管理工作更加有效，提高了整套监控系统的工作效率和准确度；全天时工作，自动分析视频并报警，误报率低，降低因为监控人员人为失误引起的高误差。同时本方案将传统的“被动”视频监控化转变为“主动”监控，在报警发生的同时实时监视和记录事件过程。主要功能特点：警戒线穿越检测：检测可疑视频。警戒区入侵检测：人或车辆进入预设区域时报警。离开警戒区检测：人或车辆离开区域时报警。警戒区中检测：人或车辆以预设方向越过警戒线时报警。物品遗留检测：遗留被找到时报警。

AI财务分析大师产品介绍 为解决广大会计财务同行们编制财务分析报告费时费力、分析结果不理想的烦恼，联合多位资深注册会计师、财务管理专家和财务总监，历经多年开发出财务分析大师（财务报表分析软件）——财务分析报告自动生成软件。输入财务报表，快速自动生成长达40页的无比详尽智能化的财务分析报告，让繁琐费时的财务分析报告编制变的简洁惬意，轻松满足领导决策、财务部门分析等各方面需要！ 本软件适用群体： 1、 财务总监、财务主管及财务人员编制财务分析报告使用； 2、公司领导、决策者和管理层等非财务人员对财务报表进行财务分析使用； 1、操作极其简单，只要输入资产负债表、利润表和现金流量表，点“智能分析”即可瞬间自动生成长达40页的详细无比的财务分析报告。 3、个人对上市公司、母子公司、关联公司及欲投资的股票所在公司的报表进行财务分析使用。 本软件的使用方法及功能介绍： 2、财务分析报告中的主要分析指标有： 实现利润分析：具体包括利润总额分析、营业利润分析、投资收益分析、营业外利润分析、经营业务盈利能力分析、利润真实性判断分析等； 成本分析：具体包括总成本构成情况分析、总成本变化情况分析、销售费用合理性评价分析、管理费用合理性评价分析、财务费用变化情况分析等； 资产结构分析：具体包括资产构成情况分析、流动资产构成特点分析、资产增减变化情况分析、资产结构合理性评价分析、资产结构变动情况分析等； 资本构成分析：具体包括资本构成情况分析、负债增减变化情况分析、所有者权益增减变化情况分析等； 偿债能力分析:具体包括短期偿债能力分析、还本付息能力分析、增加负债的可行性分析等； 营运能力分析：具体包括存货分析、应收账分析、应付账款分析、现金周期和营业周期分析、流动资产分析、总资产分析等； 发展能力分析：具体包括增长性分析、自身发展能力分析等； 经营协调性分析：具体包括投融资活动的协调情况分析、经营协调行及现金支付能力分析、整体协调情况分析等； 经营风险分析：主要为经营风险分析； 现金流量分析：具体包括现金流入结构分析、现金流出结构分析、现金流动的稳定性分析、现金流动的协调性分析、现金流量的变化分析、现金流动的充足性分析、现金流动的有效性分析、自由现金流量分析。 以上各指标，也可在菜单或导航栏中单独分析某项指标。 ★如果你是企业财务部门工作者 不但省去了月月年年重复性的财务报表分析判断、总结报告的撰写工作，还可以在经营者做出决策时迅速模拟出决策对企业经营及财务状况带来的影响。（追求利润MAX，时间＝金钱） ★如果你是董事会成员、监事会成员 图文并茂的财务分析报告，对每一个指标都解释的很清楚，还怕理解不了财务报表吗？（本分析软件生产的报告会合理的表达出各项指标的含义和参考结论） ★如果你是集团公司成员企业管理人员 下属众多企业的经营及财务状况全在自动生成的财务报告中，知道哪个企业有钱，哪个公司有发展潜力，哪个企业管理水平下降，一点击便一目了然。（有点夸张，但比你辛苦一个星期才能得到手工财务报告要省时省力的多） ★如果你是证券投资人员 不用再在1000多家上市公司年报、中报面前埋头苦干了，只要导入财务报表数据，您就可以把企业的情况摸得一清二楚，甚至连谁在弄虚作假都能略知一、二！（啥都别说了，还是省时省力的优点） ★对于银行信贷管理人员 无论贷款企业其他方面如何，在“钱”途上再不会犹豫不决了。（通俗点说：就是风险降低了） 适用范围 AI财务分析大师财务顾问专家系统适用于相关政府机构、咨询公司，银行机构，证券公司，企业单位等。 编制依据 1、《中华人民共和国会计法》，《中华人民共和国注册会计师法》 2、《企业财务分析与决策》，《现代企业财务预测、财务决策的组织协调与分析控制及风险防范指导全书》 3、现行的财务会计制度、税收政策、投资体制改革等政策、制度及规定 三、功能介绍 （一）基本功能 能够于财务数据中剖析企业经营管理现状和企业发展存在问题，从十一个方面诊断分析 ，并能够自动生成比较详实的文字与图形一体的分析报告。 本系统可自动或手工导入三张财务报表。 ※可选择年度、年中、季度或月份进行分析，完成任意两个或三个时期的企业经营与财务状况的分析评价。 ※可生成任意多个时期的多项关键指标的指标表。 ※可生成任意多个时期多项主要指标的指标图。 ※可快速出具图文并茂、繁简任意的分析诊断报告。 ※可直接输出至Word文件进行编辑、修改或打印。 ※可保存被分析企业50年的年度、年中、季度、月份的财务报表。 4.应用价值 及时发现企业财务所存在的问题，时时掌控企业财务状况，帮助企业健康发展，实现企业自我诊断 企业总裁、老板的智囊与顾问，财务总监、财务经理的专家助手，通过数字化模型，帮助管理者快速发现问题并为管理者解决问题提供依据 有机整理、抽取企业报表（资产负债表、利润表、现金流量表）、展现、钻取、挖掘、分析输出具有PPT、WORD、EXCEL格式图、表、文并茂的财务分析报告（包括定性的结论性报告），深刻透视报告，能挖掘出报表背后隐藏的财务问题 从实现利润、资产结构、资本结构、偿债能力、盈利能力、营运能力、经营协调性、发展潜力、经营风险、现金流量，杜邦分析11方面对企业的经营及财务状况全面进行分析诊断，得出科学的分析诊断结论。回答50个经营管理问题，生成详细分析报告 三个步骤完成操作（数据放入，选择分析类型，出具分析报告） 四种会计期间的分析结果（月度报告，季度报告，中期报告，年度报告） 五种分析类型（结论性报告，文字报告，图表报告，指标报告，图文并茂报告）

阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。 活动： 点此进入阿里云AI人工智能试用中心 1、新客户完成首次注册，填写问卷即可参与第一次抽奖 首次注册即可参与本次抽奖，奖品包含罗技鼠标和天猫50元超市卡。 2、新客户完成首次购买，填写问卷即可参与第二次抽奖 您首次购买本活动页面的产品，且付款金额>0元即可参与本次抽奖，奖品包含罗技鼠标和天猫50元超市卡。 基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你"式的智能人机交互体验。 1、语音识别 国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。 a.一句话识别 针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。 b.一句话识别 对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。 2、语音合成 合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。 a.录音文件识别 针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。 b.语言模型自学习工具 一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。 3、语音分析 构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。 构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。 1、文字识别 将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。 a.通用卡证 包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。 b.通用文档 高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。 2、图像识别 可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。 a.票据识别 可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。 b.手写识别 支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。 3、人脸识别 提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。 4、视频能力 通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。 致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。 1、自然语言处理 阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。 a.智能短信解析 在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。 b.商品评价解析 高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。 2、语义理解 为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。 a.地址标准化 为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。 b.NLP基础服务 为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。 3、机器翻译 以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。 a.NLP自学习平台 无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。 4、内容安全 帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。 1、智能客服 随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。 2、信息审核 借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。 3、智能会议 随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。 4、智慧法庭 以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。 5、智慧课堂 随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。 6、智慧医疗 帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。 7、图片搜索 结合不同行业应用和业务场景， 帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。 8、智慧媒体 结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。 1、金融AI AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。 传统行业痛点： √金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户; √传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源; 阿里云AI带来的价值： Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。 2、教育Al 随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。 传统行业痛点： √传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习; √批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差; 阿里云Al带来的价值： 以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。 3、交通Al A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。 传统行业痛点： √普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识; √城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵; 阿里云AIl带来的价值： 通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。 4、新零售AI 阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。 传统行业痛点： √零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率; √随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题; 阿里云AI带来的价值： 阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。 5、政务Al 以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。 传统行业痛点： √在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务; √海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低; 阿里云Al带来的价值： 将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。 6、司法Al 阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。 传统行业痛点： √存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山; √传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询; 阿里云AI带来的价值： 随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。

在当今数字化时代，经常听到人们谈论信息化、数字化和智能化。虽然这些概念看起来很相似，但它们之间确实存在一些差异。信息化是指使用技术将信息传递、处理和分发。数字化是将传统模式的内容转化为数字模式的过程，这涉及到数码技术、数码信号处理和计算机科学等方面。智能化则是应用人工智能等技术实现智能化的过程，它涉及到机器学习、自然语言处理和图像识别等方面。其中，信息化和数字化都是基础技术，而智能化则是建立在这些基础之上。信息化的目标是传递信息，数字化的目标是将信息转化为数字形式，智能化则是让机器按照人类思维的方式执行任务。信息化、数字化和智能化的发展使得企业可以更好地满足客户需求、提高效率和生产力，并带来更多的商机。技术本身并不是终极目标，而是为了更好地服务企业，如果有一套称手的道具，那势必会事半功倍。JNPF，深度集成java+.net6 双技术引擎，具备易维护、便部署、高集成、高效率等多方面特性，面向企业项目提供开发服务，提供开发构建、开放连接、部署运维、在线运营的全生命周期能力。同时，支持多种云环境部署、本地部署给予最大的安全保障，可以帮助企业快速搭建适合自身应用场景的产品。针对搭建者提供培训服务，帮助搭建者更好地上手平台搭建。可以真正做到一套平台满足多场景数字化需求，实现降本增效。总的来说，信息化、数字化和智能化是相互联系、相互支持的技术，对企业的发展具有重要意义。只有不断创新，不断推进数字化转型，企业才能在日益激烈的市场竞争中保持竞争优势。

　　目前市场上存在的设备种类多样，主要分为嵌入式视频分析产品与纯软件视频分析产品两大类。嵌入式视频分析产品的主要表现形式有智能摄像机、智能DVR等，其一般应用在监控系统的前端，分布式的处理方式具有占用带宽小，不受传输影响的优点，缺陷是往往只能针对特定的一路或者几路进行分析，对视频分析技术的算法与前端设备性能有较大的依赖。这一类的产品主要应用在一些重点的行业，例如军队、金融、教育、小区等，企业在销售模式上主要以产品形式为主导。纯软件视频分析产品主要运行于普通PC或服务器上，形成智能视频分析服务器，相比嵌入式，这种方式能处理更多路数的视频和实现更为强大的功能，却也不可避免的存在占用带宽大的缺点，对服务器性能要求较高。这一类的产品应用相对广泛，平安城市是其应用的重要体现，企业在销售模式上主要以分析模块与解决方案为主导。　　当前智能视频分析技术主要包括：行为分析、视频识别技术、生物识别领域的视频分析应用、机器视觉方面应用。目前，这几种技术都比较常用，尤其是行为分析和生物识别技术已经得到了广泛的应用。　　按照算法层面的差异性，智能视频分析相关技术可分为周界防范、行为识别、面部识别、车牌识别、技术统计、密度分析、画质分析等等。相关设备主要以三种形态为主，第一种，也是最常用的嵌入式前端分析设备；第二种，PC式后端分析设备；第三种，以灵动处理器为核心开发的PC式前端分析设备。

智能视频分析已经在各场景得到了广泛的应用，如：治安、交通、机场、景区、道路、码头、校园、军营、车站、小区、电网、仓库、医院、银行、物流、工厂等。治安：林安智能视频分析系统能够主动发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报，从而能够更加有效地协助安全人员处理危机，并最大限度降低误报和漏报现象。主要应用于治安的检测事件有：入侵检测；人数统计； 游荡检测；自动追踪；遗留物检测；画面异常；滞留检测；警戒线检测；烟火检测；人流密度检测；人群聚集；移动侦测；速度异常。交通：林安智能利用先进的智能视频分析技术，使得交通信息监控系统具有事前智能预警、事中联动处理、事后识别取证的功能，能够有效提高道路车辆的通行率，并真正做到对交通各类事件进行全方位的监测、预警、决策和调度。作为新一代的高清智能道路监控系统，利用智能视觉技术对道路上车辆进行识别计算，及时识别下列道路情况：交通拥堵；违章停车；超速行驶；违法变线；变道加塞；逆向行驶；走慢车道；行人穿越； 行人闯红灯；突发事故；车型检测；突发烟火；路面积水；路面遗撒物;安全带检测。教育： 多年来校园绑架砍人、学生打架斗殴、逃课抽烟等校园暴力事件一直困扰着学校与家长。林安智能利用先进的图像识别技术，实时对校园内的异常行为进行分析并预警。 主要检测事件有： 翻越围墙； 人群聚集； 打架斗殴； 速度异常； 游荡检测； 抽烟检测； 画面异常； 遗留物； 人流密度； 人数统计； 突发烟火； 人脸识别； 自动追踪。金融：银行外部实体安防1. 对徘徊银行的人或车进行监测 2. 对银行内外游荡、异常行为的人进行监测资金安全/监控 1. 计算在银行重要区域（如加钞间）的人数 2.在非开放时间对“出现人”进行监测 3.识别重要区域可能发生的尾随行为提高银行运营效率 1.日常人数、人流统计 2. 顾客等待时间的监控与管理ATM保护/报警1.违规广告、违规加装装置报警2. 人脸遮挡报警3. 视频信号异常报警4.物品遗留、人员游荡或滞留报警5.操作时有人靠近报警等零售：准确统计的人流量情况； 合理布置服务人员； 精确分析消费者的行为； 客户在哪块区域停留最久； 客户在哪款产品前停留最久； 客户摸过哪些产品； 客户比较过哪些品牌； 客户最终购买了哪些产品 营销决策者通过视觉技术分析视频数据，理解消费者心理的变化，合理放置待售产品并制定相关的服务细则、促销政策等。景区：景区的有效管理依赖于人流量变化的掌控，研究游客人流量数据变化，不但可以获得旅游景区正在运行的状况，而且还可以利用这些高精度的数据，进行有效的组织运营工作。 对人流的数量和方向的统计，可以了解通道设置的合理程度； 统计主要区域人流状态，分析资源合理调整和品类组合； 统计各个区域的吸引率和繁忙度，分析景区内部动线变化； 有效分配导购、管理、服务人员； 优化工作人员的数量和编排； 提高旅游景区服务质量； 提供人流量过多的预报警机制，避免人群拥挤、踩踏等事故； 客观决定租金价位水平； 评估并优化营销、投资的效益； 增加经营性资产的收益（广告位、场地等）工地：工地施工安全一直牵动着政府及老百姓的心，目前施工现场安全管理主要依靠强化安全教育、加大巡视检查力度等方式进行监管；通过可移动式智能监控系统，可以实现对现场违规行为和危险点信息的智能检测和远程告警，彻底改变传统建筑施工现场参建各方现场管理的交互方式、工作方式和管理模式。 入口通过人脸识别限止闲杂人员进入； 检测作业区工人是否戴了安全帽； 靠近机械作业区自动提醒； 进入铁钉、钢筋等地面危险区时自动提醒； 检测工地是否有烟火； 施工完毕遗留物检测等等

人工智能现在还是非常好找工作的，因为现在人工智能发展的非常好，需要人工智能的人才是很多的，所以当然好找工作的

——2020年中国智慧物流行业市场规模及发展前景分析 行业发展前景可观【组图】智慧物流发展现状智慧物流行业发展随着信息技术和智能制造的创新提升，将经历基础期、导入期、成长期和成熟期四个阶段。其中基础期以RFID技术，GPS技术等技术推广为基础，旨在建立基于RFID的货物可追溯系统，导入期将在无线传感技术上进一步突破，成长期将实现物联网的全面运作，成熟期将将形成完全智慧的物流运作体系。目前，我国智慧物流行业发展处于基础期到导入期的过渡阶段，未来有较大的发展空间。科技创新引发资本聚焦随着人力成本不断上升和对作业效率的需求不断加大，物流行业技术革新步伐愈发加快，智慧物流发展逐渐引起企业的重视。智慧物流在具体场景中应用加快，尤其是运输、分拣、仓储、系统平台等领域的物流科技产品在具体场景中纷纷落地实现应用，基于5G、IoT、AR、无人驾驶等技术应用，近几年由企业主导的物流科技亮点频现，G7、京东、顺丰、胜斐迩等国内外多家企业发布新型技术或产品，技术革新助力市场竞争进一步加剧。从行业融资领域上看，2019年，智慧物流、同城配送、合同物流、快递物流等领域是最被中国国内资本市场认可的战场，且智慧物流领域最热门，投融资事件占比达到16%，智慧物流引起资本聚焦。企业经营状况良好从行业代表性上市企业毛利率来看，2016-2020年上半年，智慧物流市场毛利率呈现波动态势，但整体保持在15%以上较高水平。2020年上半年，受到疫情影响企业毛利率有所下滑，但仍在19%以上，反映出企业盈利能力较好，智慧物流行业发展前景可观。从行业代表性上市企业毛利率来看，资产负债率来看，2016-2020年上半年行业代表企业的资产负债率，除顺达智能外，整体波动上升。2020年上半年，除今天国际资产负债率大幅增加至60%以上外，其余保持在20%-60%之间，资产负债率处于合理水平，行业整体的长期偿债能力较好，资金杠杆利用相对合理。综合来看，我国智慧物流行业企业运营效益较好，行业发展前景可观。以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智能仓储行业发展市场需求与投资规划分析报告》。

属于STEM学科，STEM就是：科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、数学（Mathematics）的首字母。商业分析介绍：1、这个学科适用领域广泛，包括但不限于医药、技术、零售、房地产等。该专业的多数毕业生主要专注于描述性和预测性分析的工作。2、核心就是数据分析，而且是高深的技术、模型和算。通过对数据的深度分析、挖掘来研究公司以往的业绩，对行业市场潜在的商业信息的搜索等。目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析根本无法获得的insights。这个领域逐渐得到了学术界、业界和政府的高度重视。3、统计类的方法占据了数据分析学科的首要地位（主要是回归模型）。可以说如果把统计方法全部拿走，数据科学基本就支离破碎不成体系了。4、然后是计算机，包括机器学习、模式识别、图像处理等一类的领域，基于一些应用层面的需求，计算机领域提出了一些新颖的思路和模型。课程设置：一般来说，设置在商学院的商业分析专业，主修课通常都包括各类数据分析，以及商业数据建模课程等等，以下为几类常见的商业分析课程：数据挖掘和商业分析Data Mining & Business Analytics用于商业分析的机器学习Machine Learning for Business Analytics商业数据建模Modeling Business Data商业数据编程Business Data Programming商业计量经济学Business Econometrics商务分析和建模Business Analytics and Modeling业务策略分析Predictive Analytics for Business Strategy

在数据方面，除了海量的优质数据，百度拥有大量自建的高质量数据，包括百度阿拉丁（优质资源开放平台）、百度知道、百度百科、知识图谱等，不仅可以支持结构化数据的文章的生成，还可以支持基于内容聚合方式的文章生成。百度阿拉丁的时效性结构化数据，如体育比赛、彩票、股票信息、恶劣天气预警等，是速报类文章生成的数据基础。百度百科、百度知道和知识图谱是知识类文章生成的重要数据来源。 以百度百科的城市百科为例，城市百科中包含了大部分城市的景点、美食、文化排行榜等数据，这些数据与对应景点、美食的描述数据相结合就可以生成城市旅游、美食、文化的介绍文字。同时，基于海量的用户行为日志数据，可以准确地捕捉对这些内容感兴趣的用户，就可以实现生成内容的个性化推荐和满足。

就是好多人都不懂的高科技 其中就包括你我

一、差异性与单一来源数据智能分析相比，大数据实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。二、共享性大数据技术能够打破信息孤岛困境，打通信息流通动脉，盘活数据潜在价值，推动各行业、部门之间形成统一高效、互联互通的数据和资源共享布局。三、准确性以大数据为核心的多源数据融合，进一步提高数据内容的系统性，确保数据来源的完整性和可靠性。四、技术性大数据实现了多源数据多端口接入，同时垂直领域的应用需求嵌入不同多源数据融合处理技术，是个“技术活”。“维度云”数据资源管理平台五、权威性依托权威、合法、多源的一手数据资源，进行多源数据智能分析结果的展示内容、发布数据具备权威性，具有一定的指导意义。六、前瞻性大数据智能分析能够有效地补充传统单一来源数据分析手段的缺陷，通过数据清洗和处理技术，加之合理的建模，充分挖掘和掌握运行规律，具备较强的前瞻性。关于大数据智能分析的特征有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：计算机视觉市场占比,计算机视觉核心产品及相关产业规模,机器人视觉获投企业业务赛道情况,中国计算机视觉落地赛道特征,中国计算机视觉核心产品及带动相关产业规模预测1、 计算机视觉市场占比达到57%得益于深度学习算法的成熟应用，侧重于感知智能的图像分类技术在工业界逐步实现商用价值，助力金融、安防、互联网交通、医疗、工业、政务等领域智能升级。2020年我国计算机视觉产品的市场规模占整个人工智能行业的57%。从规模来看，我国计算机视觉在2020年核心产品的市场规模将达到862.1亿元，与此同时，和计算机视觉有关的计算机通信设备销售、医疗器械等专用设备销售、工程建设、传统业务效益转化等带动相关产业规模超过2200亿元。2、安防、金融、医疗等赛道收到重视在近年获投的146家计算机视觉创业公司中，热门赛道集中于零售、安防、制造、政务、医疗。零售业是国民经济第三大行业，利用计算机视觉，零售业可基于场景化营销、商品识别分析、消费者识别分析和无人商超等应用，为提升营销转化率、门店运营智能化改革提供途径;安昉是计算机视觉落地最早的场景之一，海量视频的有效利用存在巨大挑战，完全依靠人工费时费力，而安防影像智能分析则可有效缓解这一问题;制造业是国民经济的支柱，对计算机视觉的使用包括智慧现场安监、设备在线监测与运维、智能检测运维、智能辅助运输和工业视觉质检等方向，链条长且场景多样，也孕育了批新兴AI企业。针对这些行业主要的赛道特征，可以分析出，针对公安、金融、矿山等主管部门释放了非常明确的利好信号或大额持续投资的行业，主要机遇在于将产品打磨到足够精准、鲁棒性足够强，以便进入髙门槛的准入供应池，同时通过解决高难度情形的硬实力卡位;针对医疗、能源和制造等这种极具战略意乂、发展空间极大，但是或陷入长审批周期、或限于审慎性难以快速释放需求的行业，主要机遇在于抢先打通产品进入行业生态圈的渠道和链条，以及谋划过政府、行业生态圈的核心集团企业等途径，积极参与公共服务平台建设，建立从上向下拓展的先发优势，抢先获得大量训练数据与场景理解。3、未来发展赛道规模将达6千亿一方面随着计算机视觉的进一步发展，技术的更新将促使产业规模进一步增长，另一方面，计算机视觉和产业融合的加深，也将扩大相关产业规模。预计到2025年我国技术及视觉核心产品及带动的相关产业规模将达到6000亿。其中计算机视觉核心产业复合增长率达到15.9%，计算机视觉带动相关产业的复合增长率达到22.5%。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

　　商务智能又称商业智能或BI，是一种将数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等技术进行综合运用的一种方法，通过对数据的分析得出数据报表对企业的经营决策提供参考，是针对企业的一种商业智能解决方案。　　数据分析只是一种利用数学方法处理数据的工具，讲究的是对数据的统计分析、探索假设以及验证的过程。数据分析只是商业智能运用里的一部分。　　在使用方面，FineBI一类的商务智能系统应用性和使用感都要更强。

1、制造业：实现智能制造、基于互联网，物联网，包括企业和社会，整个生产过程，该行业的4.0“智能工厂”，“智能”、“智能物流”进一步扩展到使用“智能”，在整个生产过程中“情报服务”的情报，只有在某种意义上，我们才能真正意识到我们正面临着前所未有的局面。人工智能在制造业中的应用主要包括三个方面：1.一是智能设备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体设备。2.二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理和集成优化等具体内容。3.最后是智能服务，包括大规模定制、远程运维、预测与维护等具体服务模式。

提起ai人工智能测手相，大家都知道，有人问AI技术真的可以测手相吗？，另外，还有人想问ai手相分析会不会泄漏指纹？，你知道这是怎么回事？其实ai人工智能测试手相，下面就一起来看看AI技术真的可以测手相吗？，希望能够帮助到大家！ ai人工智能测手相 1、AI技术真的可以测手相吗？ 可以，但不一定准 2、ai手相分析会不会泄漏指纹？ 据悉，一位“AI算命”的软件卖家曾透露，分析结果依靠的是软件自带的数据库，测试结果是随机出具，两次上传相同的照片，可能出来不一样的结果，两次上传不同的照片，可能出来一样的分析结果，是一个概率问题，并不准确。 3、ai人工智能测试手相 ai人工智能测试手相Al人工智能看手相是大数据与传统国学的完美结合，利用AI智能识别技术，达到看手相的目的。通过你上传的清晰的照片，进行智能扫描然后通过云计算，智能分析，进行一些列的数据整理，然后传送给你一份非常清晰明了的情况总结。 4、“AI看”软件，到底是算命还是算钱？ 免费AI人工智能测手相。 5、一个手掌图标是什么app 一个手掌图标是手相分析app。手相分析app是一款非常不错的AI智能手相看相软件，打开测手相功能，将手掌对着头就可以扫描你的手相信息，支持解谜你的掌纹，**易学相术知识，手相报告看看你的财运，内容详细，感兴趣的可以手相分析app使用。 手相分析app的特点 这是一款根据手掌的图片测算手相的软件，用户可以通过上传自己的手相图片，从而实现手相的测算。掌纹类型分析，对你的人生运势进行概括，掌线分析，从智慧线、情感线、生命线分析智慧感情生命运城吉凶祸福。指相分析，预示着你的权力欲望与进取心、一生运势、子女情况。 能够手相以及脸部进行扫描的相机软件，通过相机够识别手相还能够进行星座预定，而这款星座软件也加入时下最火的变老相机的功能，看看你的每日运气得分和财富预测，让你的**过得更棒。此外，确定你理想的人生道路，无论是现在还是将来。 6、一份报告四项都要收费，“AI”是“算命”还是在“算钱”？ 东南大学安全学院副教授宋宇波解释，所谓的人工智能的，其实跟人工智能没有任何关系，不过是把街头的招数搬到了网上来实现，本质上来讲还是一种传统的的方法。然而，想要阅读这样一份没有科学依据的报告，可不止**支付的9.9元。其中，鼻相解析、事业运程报告、情感运程报告，都需要单独支付相应费用，算下来一共需要52.4元。 ai人工智能测试手相 大学人文与科学学院博士邱健新说，想算命的人他之所以能够认为这个是准的，就在于在信息的对接方面，会形成某种思维定势。测试的人会往和命运相吻合的一方面加以解读，和命运中不相吻合的信息筛选掉。AI人脸识别测试。 专家提醒，看相对于不少网友来说，可能只是一种消遣。可是在不经意间，你自己的脸部特性、掌纹信息，很可能成为别人数据库里的“摇钱树”。上传手相的话，很有可能泄露指纹信息，上传个人头像照片相当于把个人的脸部信息泄露了，现在有很多的身份识别都是采用的指纹和脸部识别，进而会对个人信息安全造成风险。免费拍照看手相算命在线。 然而，网络看相的背后，不仅仅是朋友圈的互动，还有隐着极深的分销体系。在“推广渠道”一栏，旁边赫然写着“躺赚”两个红字。支付99元就可以升级为，支付元就可以成为合伙人。通过一级级的分销，让成千上万的商，甚至是普通用户，为小程序商“打工”，把小程序扩散到网络的角角落落。 这种所谓的“AI看相、算命”，其实就披着“大数据、人工智能”外衣的网络。明明是重拾的行为，却因为打着科学的旗号，而具有欺骗性、迷惑性，潜在危害不容小视！此外，“AI算命”虽然披着算命的皮，实则是在“算钱”，想看具体内容，那就先把钱包准备好吧。而用户在授权个人信息、上传照片时，也在无形中泄露着自己的隐私。所以我们每个人都要有防范意识不要相信这种。免费测试扫一扫在线。 以上就是与AI技术真的可以测手相吗？相关内容，是关于AI技术真的可以测手相吗？的分享。看完ai人工智能测手相后，希望这对大家有所帮助！

贝尔信的智能视频分析产品全球顶尖，以99%高侦测条件下的低误报率(低于1%)，在全球智能视觉分析和自动语义识别即嵌入式智能行为识别IVS领域独占鳌头。高于99%的侦测率啊，国外的产品也没这么厉害！

您好，下面我来回答你的问题1 计算机视觉。计算机视觉是指计算机能从图像中识别出物体、场景和活动的能力。它有着广泛的应用，包括了医疗的成像分析，用作疾病预测、诊断和治疗；人脸识别；安防和监控领域用来识别嫌疑人；在购物方面，消费者可以用智能手机拍摄产品以获得更多的购物选择。2 机器学习。机器学习是指计算机系统无须遵照显示的程序指令，而是依靠数据来提升自身性能的能力。它的应用也很广泛，主要针对产生庞大数据的活动，比如销售预测，库存管理，石油和天然气勘探，以及公告卫生等。3 自然语言处理。它是指计算机能够像人类一样拥有文本的处理能力。举例来说，就是在许多封电子邮件中，以机器学习为驱动的分类方法，来判别一封邮件是否属于垃圾邮件。4 机器人将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就形成了机器人，它有能力跟人类一起工作。例如无人机，以及在车间为人类分担工作的“cobots”等。5 语音识别语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。以上就是全部回答，祝你生活愉快～

AI是人工智能，BI是商业智能，主要是借助FineBI等智能的BI工具对企业运营中的数据进行分析，来帮助企业更好的发展。

建议可以用EXCEL，还有可以学学SPSS

一、智能钻取数据，数据钻取是根据特定的层次结构或条件对数据进行细分和呈现，使用户关注的数据范围从一个相对较大的方面逐渐钻入并聚焦在一个小点上。说白了就是分析表求明细。通过钻孔功能，用户可以对数据有更深入的了解，更容易发现问题，做出正确的决策。值得注意的是，思迈特软件Smartbi具有独特的智能钻取功能，只需双击鼠标，即可实现任何报表之间的穿透钻取，无论这些报表是否来自同一个分析模型，只要有数据关联，就可以实现秒速智能钻取。最为重要的是，它不需要IT开发人员做任何预设，系统将智能匹配报表和参数传递，真正做到了报表无边界，想钻哪就钻哪。二、数据可视化，数据可视化也是人们对数据分析软件的需求之一。通过一目了然地展示海量复杂的数据，用户可以更直观地看到数据背后隐藏的信息，从而掌握行业未来的发展趋势。数据可视化可以让员工更容易地了解日常工作进度，分析业务绩效，同时让管理者找到改变整体业务的方法，帮助分析绩效和过去的结果，预测未来的绩效等值。通过分析，可以掌握业务增长和下滑的原因，趋利避害。

　　主要体现在以下几方面　　1.可视化分析　　不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。　　2.数据挖掘算法　　可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。　　3.预测性分析能力　　数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。　　4.数据质量和数据管理　　数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。　　以上几方面都是商业智能FineBI能够提供数据的有效整合和快速准确的数据分析展现，多维度深层次挖掘数据信息的原因。

（作者：纪十，科普作者，生命健康领域观察者，科普中国微平台原创首发）前两年，一本非常走俏的书籍《大数据时代》，出现在各大书店，成为人们争相阅读的书籍。这可能是在数字时代，为数不多的、仍能赢得公众交口称赞的纸质书籍。大数据时代来临互联网出现了数十年之久，已深刻影响我们的衣食住行医以及日常生活的所有行为。从外出旅行到医院就医，我们都可以将这些行为数字化，由此积累了庞大的数据。但是数字背后存在的逻辑关联，在大数据时代，我们可能并不清楚，更不能通过分析这些数据，对下一个行为做出准确预测。2016年年初，国际著名学术期刊Nature，以封面文章的形式详细介绍了谷歌的智能系统AlphaGo，但反响一般。即使睿智的业内学者，也没有预料到，它即将开启一场变革。堪称经典的"人机大战"3月9日，智能系统AlphaGo与韩国围棋高手李世石的对弈，吸引了大量人群关注。最终以4：1的战绩，将人类围棋高手挑落马下，由此掀开了人工智能历史的大幕。今年智能系统AlphaGo再次横扫围棋界。在同中国围棋高手柯洁进行对弈后，AlphaGo以全胜全身而退，同时也宣布永久地从围棋领域退役。与此同时，也开辟了另一个振奋人心的领域: 医学领域。人工智能开辟医疗领域更多可能事实上，人工智能在科学领域的应用，已如火如荼地进行着。某种程度上，正在改变当下科研的局面。近日，就连美国著名学术期刊《科学》（Science）也出版了人工智能专刊，可见人工智能的影响愈发强大。人工智能时代将会对科学产生何种影响并促进科学研究？研究者又将如何利用人工智能帮助自己的科研工作？下面这些领域将告诉你答案……人工智能让疾病研究更高效生命科学飞速发展，尤其是基因组学、蛋白组学的发展，让生命科学俨然变成一个大数据的学科。例如，自闭症主要由基因突变引起，与后天接触的环境无关，在美国，自闭症的儿童数量接近1%。未来人工智能或许能给自闭症儿童更多帮助研究者已经知道人体中的诸多基因与自闭症有关，但是这些基因对自闭症的贡献率仍只有20%，剩下的80%自闭症比例，与人体其他2万多个基因复杂的关联，我们仍不清楚，通过人工智能，我们可从人体2万多个基因、30亿个碱基对中寻找到与自闭症相关的基因或基因突变。人工智能可以更迅速的进行智能分析在以往，如果让人工完成这些工作，其工作量简直难以想象。通过智能系统的分析，计算生物学家很容易找到与自闭症相关联的基因。人工智能让无人机变得更智能无人机与人工智能的结合也带来诸多变革。人工智能赋予无人机更多的应用可能如生态学者工作的改善。以往，如果他们对某片偏远生境中的动植物进行调查，不得不跋山涉水、翻山越岭，劳动强度极大。但如果把这项工作交给经过数据训练的人工智能，将其载入无人机中，那么生态调查的工作效率会大为提高，这也凸显了人工智能在图像识别方面的独特优势。人工智能系统赋予无人机更高效率载入人工智能系统的无人机也可以探索人类无法到达的区域，记录这里的植被、温度、土壤等情况，极大地扩展了人类探索自然的疆界。除此之外，无人机还可监测森林大火。通过传输回来的图像，判断火势，从而让消防员采取合理的措施，予以灭火。人工智能让天文观测更省力在天文学中，机器学习也可以应用于实时的天文调查，例如通过对人工智能系统进行训练，从而能够使其在一种被称为Palomar Transient Factory的天文望远镜中，以探索星空，能在浩瀚星河中找到蛛丝马迹般的线索。用人工智能探测浩瀚星空它可以大大解放天文学家在这方面的时间和工作精力，同时也可以提高工作质量，因为人眼不仅会感到疲劳，同时也会对两个相近的图像难以辨识。通过对人工智能系统训练，区别两个类相似的图像，只需要几个像素即可。人工智能让诊断皮肤病更精准人工智能对皮肤病方面的诊断，显然已经超过了很多人的现象。我们知道系统培训一名医生需要10多年的教育，但是培养一名合格的人工智能识别系统，花费的时间要短很多，只需要几个月的时间，我们即可完成一个合格的人工智能系统，而且还可以批量生产。科幻电影中常见的全自动治疗今年，来自斯坦福大学的研究者通过训练人工智能系统，从而让其来诊断皮肤癌，其准确率已经超过人类医生。未来科学家想打算将其应用于手机上，从而使其能够得到更为广泛的应用。但是目前图像识别的准确率还有待提高，所以在普遍应用之前，我们还需要再完善这项技术。神经网络系统如何从宇宙大爆炸中寻找新的粒子，图片来自nature人工智能让社交数据更具体社交网络的兴起，让数以亿万的人群，在网络上建立线上社交关系，网络社交环境由此形成。表露我们内心真实的情感，在社交网络上，同样可以通过我们的一言一行得以体现出来。而人工智能对于社交网络数据的收集和分析，对社交网络发展更是起到了重要的作用。Facebook已经成为不少人生活的重要组成部分例如宾夕法尼亚大学积极心理学中心通过在Facebook上进行了一个29000人的调查抑郁问卷，研究者再通过分析其中28000人在facebook上的更新内容，即可分析用户更新内容的情况，来判断其心情的好坏。事实上，通过社交网络信息，研究者已经根据大量的用户信息，以此分析用户的收入、个性、政治趋向。人工智能让教育模式更优化很多人认为人工智能是未来教育的“银弹”，所谓的“银弹”是指解决棘手问题的杀手锏。人工智能在教育领域会有广阔的空间，它能够将我们从记忆性的知识里面解放出来，而去生产有创造性的新知识。这一转变，也继续当下我们的教育理念及时更新，否则很容易在AI时代被淘汰掉。人工智能在教育变革中还有广阔未来例如AI机器人在传统的应试教育中表现出色。今年高考，在不同场合，人工智能进行了广泛的测试。虽然目前总体成绩不是最好，但是它们仍能在庞大数据库（题库）训练数月后，就可以以一名优等生的身份，考出出色的成绩出来。人工智能在应试中的出色表现，让我们看到了未来它在这一领域的广阔应用。人工智能仍存在隐忧随着人工智能的发展，它势必对我们的生活带来影响。例如购物网站，通过精确地分析用户的购物信息，从而精准地位用户推送相关信息。它为广告商带来的精准定位，同时也对用户影响带来极大威胁。由此人工智能也带来了诸多伦理挑战问题，如何保护我们的隐私，如何保护我们的数据安全，从而不会被保险公司、营销公司获取，进而给我们带来歧视。安全问题仍面临挑战人类社会迎来了人工智能时代，曾长期困扰全球科学家、数据分析师的数据分析难题，在这一时代迎刃而解。我们能够从“嘈杂的”的数据背后，寻找事物的活动规律，并对下一阶段的行为进行准确预测。由此可见人工智能对我们未来的改变，将起到至关重要的作用。

1．智能机器人 智能机器人是一种具有感知能力、思维能力和行为能力的新一代机器人。这种机器人能够主动适应外界环境变化，并能够通过学习丰富自己的知识，提高自己的工作能力。目前，已研制出了肢体和行为功能灵活，能根据思维机构的命令完成许多复杂操作，能回答各种复杂问题的机器人。2．智能网络 智能网络方面的两个重要研究内容分别是智能搜索引擎和智能网格。智能搜索引擎是一种能够为用户提供相关度排序、角色登记、兴趣识别、内容的语义理解、智能化信息过滤和推送等人性化服务的搜索引擎。智能网格是一种与物理结构和物理分布无关的网络环境，它能够实现各种资源的充分共享，能够为不同用户提供个性化的网络服务。可以形象地把智能网格比喻为一个超级大脑，其中的各种计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等都像大脑的神经元细胞一样能够相互作用、传导和传递，实现资源的共享、融合和新生。3．智能检索 智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。随着科学技术的迅速发展和信息手段的快速提升，在各种数据库，尤其是因特网上存放着大量的、甚至是海量的信息或知识。面对这种信息海洋，如果还用传统的人工方式进行检索，已经很不现实。因此，迫切需要相应的智能检索技术和智能检索系统来帮助人们快速、准确、有效地完成检索工作。4．智能游戏 游戏是一种娱乐活动。游戏技术与计算机技术结合产生了“计算机游戏”或“视频游戏”，与网络技术结合产生了“网络游戏”，与人工智能技术结合产生了智能游戏

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：计算机视觉市场占比,计算机视觉核心产品及相关产业规模,机器人视觉获投企业业务赛道情况,中国计算机视觉落地赛道特征,中国计算机视觉核心产品及带动相关产业规模预测1、 计算机视觉市场占比达到57%得益于深度学习算法的成熟应用，侧重于感知智能的图像分类技术在工业界逐步实现商用价值，助力金融、安防、互联网交通、医疗、工业、政务等领域智能升级。2020年我国计算机视觉产品的市场规模占整个人工智能行业的57%。从规模来看，我国计算机视觉在2020年核心产品的市场规模将达到862.1亿元，与此同时，和计算机视觉有关的计算机通信设备销售、医疗器械等专用设备销售、工程建设、传统业务效益转化等带动相关产业规模超过2200亿元。2、安防、金融、医疗等赛道收到重视在近年获投的146家计算机视觉创业公司中，热门赛道集中于零售、安防、制造、政务、医疗。零售业是国民经济第三大行业，利用计算机视觉，零售业可基于场景化营销、商品识别分析、消费者识别分析和无人商超等应用，为提升营销转化率、门店运营智能化改革提供途径;安昉是计算机视觉落地最早的场景之一，海量视频的有效利用存在巨大挑战，完全依靠人工费时费力，而安防影像智能分析则可有效缓解这一问题;制造业是国民经济的支柱，对计算机视觉的使用包括智慧现场安监、设备在线监测与运维、智能检测运维、智能辅助运输和工业视觉质检等方向，链条长且场景多样，也孕育了批新兴AI企业。针对这些行业主要的赛道特征，可以分析出，针对公安、金融、矿山等主管部门释放了非常明确的利好信号或大额持续投资的行业，主要机遇在于将产品打磨到足够精准、鲁棒性足够强，以便进入髙门槛的准入供应池，同时通过解决高难度情形的硬实力卡位;针对医疗、能源和制造等这种极具战略意乂、发展空间极大，但是或陷入长审批周期、或限于审慎性难以快速释放需求的行业，主要机遇在于抢先打通产品进入行业生态圈的渠道和链条，以及谋划过政府、行业生态圈的核心集团企业等途径，积极参与公共服务平台建设，建立从上向下拓展的先发优势，抢先获得大量训练数据与场景理解。3、未来发展赛道规模将达6千亿一方面随着计算机视觉的进一步发展，技术的更新将促使产业规模进一步增长，另一方面，计算机视觉和产业融合的加深，也将扩大相关产业规模。预计到2025年我国技术及视觉核心产品及带动的相关产业规模将达到6000亿。其中计算机视觉核心产业复合增长率达到15.9%，计算机视觉带动相关产业的复合增长率达到22.5%。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

当然很有前途啊

一、从性格上讲,女生学ui设计是有一定的优势的,原因如下: 1、女生时尚感强 UI设计师需要具备一些时尚感的,且对色彩的把握要非常的敏锐,在这方面,女生天生就有优势,因而适合学UI设计。

当您在浏览手机，看到感兴趣的动植物、或是想购买的衣服时，您可使用智慧识屏，双指长按屏幕，获取物体信息，或实现搜图、购物等操作。如果使用的是华为手机，以华为nova6为例，方法如下：进入设置 > 智慧助手 > 智慧识屏，开启智慧识屏开关。

人工智能（AI）在许多领域和行业中都有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：语音识别和语音助手，智能助手可以帮助用户执行各种任务，如查询天气、发送信息和预定餐厅。图像识别：人工智能可以识别图像中的物体、人脸、场景等。这种技术被应用在自动驾驶、医学影像分析、安防监控等领域。自然语言处理：人工智能可以理解和生成自然语言文本。这种技术被应用于机器翻译、情感分析、文本生成等任务。推荐系统：人工智能可以分析用户行为和兴趣，为用户提供个性化的内容推荐，如电影、音乐、新闻等。游戏：人工智能可以用于开发游戏中的智能角色，让游戏更具挑战性和趣味性。机器人技术：人工智能可以使机器人在工业生产、家庭服务、医疗护理等领域实现自主操作和决策。金融领域：人工智能在金融领域的应用包括风险评估、信贷审批、智能投顾、欺诈检测等。医疗领域：人工智能可以辅助医生进行疾病诊断、药物研发、治疗方案推荐等。智慧城市：人工智能在智慧城市建设中发挥着重要作用，包括交通管理、能源管理、环境监测等。教育领域：人工智能可以为教育提供个性化学习资源，智能评估学生的学习进度和能力等。这些只是人工智能应用场景的一部分。随着技术的发展和创新，人工智能将在更多领域和行业中发挥重要作用。

BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商业智能，是业务、数据、数据价值应用的过程。BI用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。站在技术角度讲BI是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。但技术并不是BI的全部，BI是管理手段和信息技术的融合。一个企业级BI系统的建立需要有三个层次。第一个层次的BI是：Business i-Mode(简称：1stBI)。i-mode（Information-Mode）是指基于信息系统的企业商业模型设计，这是BI的基础。第二个层次的BI是：Business Integration(简称：2ndBI)。Integration是指不同信息系统的数据整合，这是BI的技术实现基础。现在主流ETL数据处理技术解决了这个问题，ETL是数据处理和数据移动的中枢，ETL架构的目标是提供一个长期的框架和基础，允许在业务需求改变和扩展的过程中数据的维护和改善，充分利用ETL工具会帮助建立一个易于支持和维护的数据流水线处理过程。它从源系统中取得数据，然后存储到数据代理层；依据需要转换的数据格式进行排序、去重、验证、标准化、清理、编码译码、检查、进行数据业务转换和整合。在把不同的软件系统的数据整合完成后，真正的数据智能分析就可以方便的开始了。第三个层次的BI是：Business Intelligence(简称：3rdBI)。Intelligence是指数据的智能分析，这才是现在我们真正意义上的BI。BI软件将各业务单位数据通过整合，建设数据仓库，采用商业智能手段，为集团统一视角把控、分析生产经营情况、为决策提供信息化辅助手段。 商业智能——管理者决策“好参谋”http://www.sino-ma.org/djgds.asp?id=1425