2024-07-18 20:57 admin
人工智能的实际应用包括： 1、人脸识别； 2、机器翻译； 3、文本编辑器或自动更正； 4、搜索和推荐算法； 5、聊天机器人； 6、数字助理； 7、社交媒体； 1、人脸识别 人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。 2、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为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（Neural Machine Translation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。 3、文本编辑器或自动更正 当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。 在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。 语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。 下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。 4、搜索和推荐算法 当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。 这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。 5、聊天机器人 作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。 PLC是一种用于工业生产自动化控制的设备，一般不需要采取什么措施，就可以直接在工业环境中使用。其实主要就是工业的顺序控制，第一步第二步干什么等等 ，实现自动化控制，免去许多继电器，节省设备的空间，在电脑上就能更改电路。 民用的就电梯和大型灯光等是PLC控制，还有就是比如家里的电冰箱，洗衣机呀，微波炉等等，都有plc的应用！！ 与转录后加工有关； 2、和蛋白质生物合成有密切关系：如tRNA（转运RNA）, rRNA（核糖体RNA）, mRNA（信使RNA）。mRNA是合成蛋白质的模板，内容按照细胞核中的DNA所转录；tRNA是mRNA上碱基序列（即遗传密码子）的识别者和氨基酸的转运者；rRNA是组成核糖体的组分，是蛋白质合成的工作场所； 3、部分病毒、类病毒中的遗传信息载体； 4、催化生化反应，即具有酶的活性，这类RNA被称为核酶； 5、在基因表达调控中起到重要作用。 声学检测不能说是一个完全崭新的技术，只不过因为环境声音种种复杂的特性，导致在过去这些年的实际应用中，发展速度远不及视频。 声音信号具有丰富的信息量，在很多视觉、触觉、嗅觉不合适的场合下，具有独特的优势。声音信号通常被认为与振动信号具有较大的相关性，但声音信号具有非接触性，避免了振动信号数据采集的困难。基于一般音频／环境声的CA（计算机听觉Computer Audition）技术属于AI在音频领域的分支，直接面向社会经济生活的各个方面，在医疗卫生、制造业、交通运输、安防、仓储、农林牧渔业、水利、环境和公共设施管理业、建筑业、采矿业、日常生活、身份识别、军事等数十个领域具有众多应用，是一门非常实用的技术．目前该领域在国内外已开始起步发展，但在许多研究和应用领域仍接近于空白，具有无限广阔的发展前景。 接下来将逐一举例说明！一、ai的实际应用？
二、plc的实际应用？
三、rna的实际应用？
四、声学的实际应用？
· 金属加工机械制造——刀具状态是保证切削加工过程顺利进行的关键，迫切需要研制准确、可靠、成本低廉的刀具磨损状态监控系统。切削声信号采集装置成本低廉，结构简单，安放位置可调整。基于它的检测技术，信号直接来源于切削区，灵敏度高，响应快，非常适用于刀具磨损监控。可利用金属切削过程中的声音辐射检测工具的状态，即锋利、磨损、破损。以低频和高频带的频谱成分作为特征，可以很容易地区分锋利和磨损。
· 轴承、齿轮和传动部件——旋转机械（轴承、齿轮等）在整个机械领域中有着举足轻重的地位，发生故障的概率又远远高于其他机械结构，因此对该类部件进行状态检测与故障诊断就尤为重要。对于传统的振动传感器需要拆分机器、不易安装的缺点来讲，其可通过在整机状态下检测特定部位的噪声来判定轴承与齿轮等是否异常，可以说是非常省时省力又快捷了。
· 包装专用设备——基于声信号的瓶盖密封性检测方法，声信号的产生由电磁激振装置对瓶子封盖激振产生，由麦克风采集。基于声信号实现啤酒瓶密封性快速检测。瓶盖受激发后产生受迫振动，其振动幅度和振动频率与瓶盖的密封性存在一定的关系。瓶内压力增高时，若瓶盖密封性好，其振动频率就高，振幅就小；反之，若密封性差，振动频率就比较低，振幅也比较大。以此来判断包装的密封性，保障了商品包装的合格率。
· 电气机械和器材——电机是用于驱动各种机械和工业设备、家用电器的最通用装置。电机有很多种，如同步电机 、直流电机 、感应电机。为保证其安全稳定运行，常常需要工作人员定期检修、维护。电机在发生故障时，维护人员听电机发出的声音，以人工方式判断故障的类型，耗费大量人力，而且无法保证及时检测到故障，基于声信号的声纹识别系统将提取的音频特征与某一类型的故障联系起来，可以识别出电机异响及各种类型的故障，如线圈破碎和定子线圈短路等。
· 纺织业——细纱断头的低成本自动检测一直是纺纱企业急需解决的一个问题。利用定向麦克风采集5个周期的钢丝圈转动产生的声信号。正常纺纱时的声信号都具有分布均匀的５个较高波峰，而发生纺纱断头时采集到的声信号不具有该特点。按照此标准即可判断纱线是否发生断头以减少成本损失。
· 黑色及有色金属冶炼和压延加工业——对金属和非金属粘接结构施加微力，在频域提取与粘接有关的声信号的特征用于后续模式识别。撞击非晶合金产品使其产生振动，并采集发出的声信号，以声信号衰减时间的长短作为特征，判断产品的合格性，可以准确地检测出非晶合金产品内部是否存在收孔或裂纹等缺陷。采集氧化铝熟料与滚筒窑撞击所产生的声音，通过分析频谱、幅度等数据区别出熟料的3种状态：正常、过烧、欠烧，进行自动质量检测。采集成品熟料与滚筒窑撞击所产生的声音，经滤波、频谱分析等处理后，对烧结工序中的异常状态进行判断并报警。
· 非金属矿物制品业——热障涂层是一层陶瓷涂层(Thermal Barrier Coatings TBC)，沉积在耐高温金属或超合金的表面，对基底材料起到隔热作用，使得用其制成的器件（如发动机涡轮叶片）能在高温下运行。失效检测有４种典型的失效模式：表面裂纹、滑动界面裂纹、开口界面裂纹、底层变形，基于声信号进行失效检测。提取冲击声的域特征及听觉感知特征，通过模式识别研究基于冲击声的声源材料自动识别。
· 农副食品加工业——在鸡蛋、鸭蛋等的加工过程中，从生产线上分选出破损蛋是一道重要工序。国内主要依靠工人在灯光下观察是否有裂纹，或转动互碰时听蛋壳发出的声音等方法来识别和剔除破损鸡蛋。这种方法效率低下，精度差，劳动强度大，成本高。研究自动化的禽蛋破损检测方法意义重大。经验表明，好蛋的蛋壳发出的声音清脆，而破损蛋的蛋壳发出的声音沙哑、沉闷，这使得基于声音音色进行蛋类质量判别成为可能。以鸡蛋赤道部位的４个点作为敲击位置，采集鸡蛋的声信号。在实际环境中，用音频分离或降噪技术。从风机噪声环境中分离提取蛋鸡声音，根据采集音频加以分析定位，便可以轻松识别破损蛋。
· 机器人制造——机器人需要对周围环境的声音具有听觉感知能力。AED（Audio event detection 音频事件检测）在技术角度也属于CA，但专用于机器人的各种应用场景：面向消费者的服务消费机器人，在室内环境中识别日常音频事件；面向灾难响应的特殊作业机器人，识别噪声环境中的某些音频事件，并执行给定的操作；面向阀厅智能巡检的工业机器人，对设备进行智能检测和状态识别。
还有很多应用场景，篇幅有限，就暂且不一一列举了。1. 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。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。
2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。
2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。
近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。
但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。
2. 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。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20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;
2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，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同度的提高，其将应用在更多领域，给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为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
4. 声纹识别
生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。
目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。
5. 智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。
智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
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，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。
从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，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类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech，TTS)技术。
在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
8. 个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。
9. 医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他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。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10. 图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
应用如下：
eSIM卡，即Embedded-SIM，嵌入式SIM卡。eSIM卡的概念就是将传统SIM卡直接嵌入到设备芯片上，而不是作为独立的可移除零部件加入设备中，用户无需插入物理SIM卡，如同早年的小灵通。
这一做法将允许用户更加灵活的选择运营商套餐，或者在无需解锁设备、购买新设备的前提下随时更换运营商。
未来通用的eSIM标准建立将为普通消费者、企业用户节省更多移动设备使用成本，并带来更多的便利、安全性。
LED H示屏具有尺寸大、视角广、亮度高和色彩艳丽等特点，它在单色标识和全彩显示方面的应用非常广泛。随着LED技术的发展，LED 显示屏以突出的优势成为一种平板显示器的主流产品，在金融、交通、体育、广告等领域得到广泛应用。随着社会信息化进程的加快，LED 显示屏在信息化显示领域的应用将会愈加广阔。
人工智能（AI）是指通过模拟人类智能过程的机器系统，为了实现智能行为而设计。其基础原理包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。机器学习是指机器通过学习大量数据并从中提取规律和模式，自主地改善自身的性能。深度学习是机器学习的一种，通过模拟人脑神经元的层级结构来实现对数据的学习和理解。自然语言处理则是让机器能理解、处理和生成人类语言的技术。
目前，人工智能在各个领域都有着广泛的应用。在医疗领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断、辅助手术操作，甚至生成个性化的治疗方案。在金融领域，AI被用于风险管理、信用评估以及高频交易。在交通领域，自动驾驶技术正逐渐成熟，并在部分地区实现了商业化应用。而在智能家居领域，人工智能助手已经可以通过语音指令控制家电、提供日常信息服务。
未来，人工智能的发展方向将更加多元化。随着量子计算和神经形态工程的进步，AI的计算能力和智能表现将会有质的飞跃。在健康医疗领域，AI将为每个人提供个性化的健康管理方案。在工业制造领域，智能机器人将能够完成更为复杂的任务，提高生产效率。在教育领域，个性化智能教学系统将帮助每个学生找到最适合自己的学习方法。而在社交娱乐领域，AI将成为创作、娱乐与互动的重要力量。
通过以上的介绍，相信对人工智能发展情况有了更深入的了解。人工智能领域的不断创新和突破将改变我们的生活、工作甚至社会结构，让我们拭目以待。
感谢您阅读本文，希望可以帮助您更全面地了解人工智能的发展现状和未来趋势。
人工智能在教育领地已经渗透到老师和学生了，包括他们学习的场景。
如学生自主学习外语，即应用到了人工智能语言的评测以及识别。就如现在在流行的口语，高考，四六级等等的口语测试，就是人工智能参与其中起了很大作用。这增加口语测试的标准度，对于每个学生也能做到统一对待，公平公正。
根据大数据找到学生薄弱点。学生以前单是刷题刷题，还是刷题，有题就做，自己强的也学习，自己不强也学习，对强与不强的知识点下同样的力度。通过人工智能，可以筛选出你的薄弱点，并让你加以巩固，提高的学习效率。还能够辅助老师找到学生的薄弱点，让老师可以对症治疗。
最后就是人工智能与学生老师之间的交互。就比如小爱同学，阿尔法蛋，葡萄智学等等。学生可以和智能机器人交流沟通用最自然的方式-交流达到学习和娱乐的目的。
总之人工智能现在已经应用到我们身边的方方面面。
1、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，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。
2、智能音箱
智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物，是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务，同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力，能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。
智能音箱是智能家居的组成部分之一，智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话，那智能音箱就是人工智能管家，是核心操控者。
3、人脸识别
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
4、智能客服机器人
近年来智能机器人技术不断发展和成熟，智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域，其中，智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。
智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业 。相较于传统人工客服，智能客服可以 7 X 24 小时在线服务，解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。
5、医学成像及处理
AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来，使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘，以辅助医生解读医学影像，成为现代医学影像技术发展的重要需求。