各位老铁们好，相信很多人对人工智能应用场景行业都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能应用场景行业以及人工智能应用场景的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

一、人工智能应用场景

自苹果发布Siri后，智能手机作为语音技术的第一主战场，目前的应用已经成熟。

语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口

在家庭物联网大力发展的时代，多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。

智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人等

二、人工智能助手排名

谷歌的人工智能虚拟助理googleassistant主要在智能手机和其他电子家庭平台上提供。它是建立在一套技术之上的，这些技术设计用来处理诸如英语、西班牙语、德语、法语、意大利语、日语、葡萄牙语、汉语等语言。

用户可以使用自然语音和键盘输入与Google助手进行交互。这个人工智能助理将执行人们期望它执行的各种任务，例如播放音乐、搜索最喜欢的餐厅、给个人打电话，甚至帮助他们从谷歌获取重要信息。

Alexa是亚马逊的人工智能机器人助手。这个人工智能程序与AmazonEcho协同工作。通常，amazonalexa改进了语音命令、自然语言处理（NLP）和其他技术，为消费者提供了广泛的功能，如语音交互、音乐流、查询解析等。

它还可以创建待办事项列表、设置闹钟、下载播客、播放有声读物，并提供有关天气、交通、新闻、体育和其他主题的实时信息。Alexa将语音转换为文本，并使用Wolfram语言对客户的所有问题做出最佳回答。

Youper是一款支持人工智能的心理健康助手应用程序，可在Android和iOS上访问。

当个人可以快速与他们联系时，这个软件可以帮助他们照顾自己的心理健康。用户可以通过Youper定制的冥想指导。

在Youper的帮助下，用户可以更好地了解自己并跟踪自己的情绪。Youper使用AI来定制各种方法。该节目在应用商店获得了好评，并受到专家的高度评价。

Siri基于语音查询和自然语言用户体验。这个人工智能语音助手将打电话，发送短信，回答问题，并提出建议。Siri从用户的语言使用、查询和期望中学习。

Fyle是一个人工智能驱动的费用跟踪程序，可用于PC、Android和iOS。Fyle是智能支出会计领域的重要参与者，它已经宣布与GoogleGSuite和MicrosoftOffice365直接连接。

Fyle被RoyalEnfield和Communicorp等公司使用，因为它提供了一些有用的功能，如实时数据提取、尝试报告运营费用、名片跟踪、实时决策评估、合规业务流程、差旅改进、差旅请求、研究，与重要的运输管理、人力资源管理、会计和企业资源规划应用相融合。

DataBot是一个由AI支持的虚拟助手，可以在windows10、Android和iOS上访问。它还发布在

三、人工智能创意构想

2016年，人工智能创作了堪比大卫·林奇（DavidLynch）的情景喜剧。软件开发者和漫画家安迪·赫德（AndyHerd）想要看看，如果用人工智能去制作一集情景喜剧《老友记》，那么会得到什么样的结果。利用谷歌开源的机器学习工具包TensorFlow，赫德向系统输入了过去9季的全部剧本。尽管最终结果大部分都近似于胡言乱语，但赫德也从中分离出了一些“场景”。

21世纪福克斯利用IBM“沃森”超级计算机为人工智能惊悚片《Morgan》制作了一段预告片。最初这只是个推广噱头，但最终变成了一段颇具现代感的真实电影预告片。IBM的研究员利用超过1000段电影预告片去训练了沃森，帮助沃森学习成功预告片的一般风格和节奏。随后，沃森处理了整部电影，并选出了6分钟的片段作为预告片。

今年8月，Kickstarter上启动了一个项目，试图为全球首部由人工智能合作编剧的长片筹资。一名数学家设计了这一神经网络，将全球数千部成功的恐怖片进行了拆解，并分析了每部电影的票房数据。系统随后制作大纲，在此基础上人工编剧撰写了剧本。人工智能随后还制作了预告片，展示其理念。这一众筹活动已经取得成功，而该团队目前正与两家好莱坞制片公司展开合作，将于2017年初启动电影的拍摄。

四、人工智能两次繁荣的原因

1、第一次位于20世纪50-70年代，这段时间是人工智能的黄金时代。期间美国研制出了第一台真正意义上采用人工智能的机器人“Shakey”并且发明了世界上第一个聊天机器人“ELIZA”。当时的“ELIZA”就已经能够通过脚本理解简单的自然语言，产生类似人类的互动。

2、但随后到来的70-80年代，人工智能就进入了第一次低谷，发展遭遇了瓶颈。由于当时的计算机处理能力有限不足以支撑人工智能的发展，不得不叫停对人工智能的研究。

3、第二次是在1980年-1987年，这段时间是人工智能的繁荣期。期间日本研发出了人工智能计算机，并且受到各国的响应，纷纷为研究注入资金。除此之外，带美国人的带领下，启动了Cycle项目，3D打印机也是在这个时期问世的。该时期也是一次人工智能的崛起。

4、但是紧接着的六七年，就是人工智能的发展史上大的第二次寒冬。由于对专家系统过高的追捧，最终的发展却达不到期望，专家系统的实用性仅限于某些特定情景，事实摆在眼前，不得不将人工智能的研究转向更容易出成果的方向。

5、经历了两次崛起，两次没落，终于在1993年，迎来了真正意义上的人工智能的崛起。从1993年至今，人工智能的发展一直处于良好的状态，期间也取得了许多的成就。无论是技术、思想还是应用，人工智能都迎来了前所未有的突破，实现了一次完美的崛起。

6、其实在人工智能的发展史上，这两起两落是必然的，因为当时的社会环境不足以推动人工智能的发展。最终人工智能的崛起也是必然的，因为计算机时代已经到来，互联网的发展也在推动着人工智能的发展，种种机遇摆在眼前，人工智能在今后只会越来越强大。

五、人工智能要学什么

人工智能领域需要学习的知识非常多，以下列举一些主要的方向和技能：

1.数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与统计等数学知识，这些知识是机器学习、深度学习等技术的基础。

2.编程语言：需要掌握至少一种编程语言，如Python、Java等，能够编写程序实现机器学习、自然语言处理等算法。

3.机器学习：机器学习被认为是人工智能的核心技术之一，需要熟悉各种常见的算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。

4.深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，需要掌握神经网络的原理、常见的网络结构等。

5.自然语言处理：自然语言处理是人工智能中的一个重要领域，需要了解自然语言处理的基本概念，如词法分析、句法分析、信息提取等技术。

6.计算机视觉：计算机视觉是指让计算机理解和分析图像和视频的技术，需要掌握图像识别、目标检测等算法。

7.数据处理：人工智能需要大量的数据作为支撑，需要掌握数据预处理、数据清洗、数据挖掘等技术。

总之，人工智能是一个涉及多个学科的综合性领域，需要学习的知识非常多，这需要不断的学习和实践。

关于人工智能应用场景行业，人工智能应用场景的介绍到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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