大家好，今天来为大家解答人工智能新型应用领域这个问题的一些问题点，包括人工智能将催生哪些新行业和新领域也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

一、人工智能将催生哪些新行业和新领域

不久前，中央全面深化改革委员会第七次会议审议通过的《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》要求，要把握新一代人工智能发展的特点，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。人工智能与实体经济深度融合已是大势所趋，以智能视觉、智能语音、智能网联汽车、智能机器人等为代表的人工智能新兴产业加速发展，正成为带动经济增长的重要引擎。

从“互联网+”到“人工智能+”，实际上是把企业在信息化方面的层级向更高、更深化方向发展。上述意见为推进人工智能和实体经济深度融合提供了方法和路径，用“人工智能+”赋能传统产业转型升级，人工智能将给制造业带来深刻变化，不仅可以促进生产制造过程的智能化，还可以促进产品本身的智能化。

除了制造业外，“人工智能+交通”能解决道路拥堵这一城市发展难题，让老百姓出行更加顺畅和安全；“人工智能+医疗”有助于医学科技进步和诊疗水平的提高；“人工智能+教育”将有效推动城乡教育均衡发展，促进教育公平。总的来说，人工智能是历史发展的必然趋势，“人工智能+”必将促进人工智能和实体经济的深度融合。

随着工业4.0概念的推广，及人工成本的上升，机器人的使用越来越普及。我们总是希望机器人能够智能化，以尽量减少人为的干预。这意味着机器人和人工智能之间存在着一种天然的重叠。虽然人工智能只是机器人技术中使用的技术之一，但人工智能的应用正在帮助机器人进入自动驾驶汽车、送货机器人以及帮助机器人学习新技能等新领域。通用汽车(GeneralMotors)表示，将在2019年之前生产一款没有方向盘或踏板的无人驾驶汽车，而福特(Ford)承诺在2021年之前做到这一点。谷歌母公司Alphabet旗下的无人驾驶集团Waymo不久将推出一款无人驾驶汽车。特斯拉也表示，到2020年底，特斯拉将有数千量无人驾驶的出租汽车在公共道路上行驶。

人工智能所拥有的神经网络，可以创建逼真的照片图像，或以完美的方式复制某人的声音。甚至有人将著名女演员以假乱真地拼接到成人电影中。以前需要实地拍摄的场景，也可以在人工智能的帮助下，有电脑合成来完成。前一阶段推出的自娱App“ZAO”，在瞬间爆红，也可以说是人工智能在这一领域的典型运用。

机器学习系统已经帮助计算机识别人们所说的话，准确率接近95%。最近，微软的人工智能和研究小组报告称，他们已经开发出一种系统，能够像人类抄写员一样准确地抄写英语口语。

随着研究人员追求99%的准确率，预计与更传统的人机交互形式相比，与电脑对话将成为一种常态。

近年来，人脸识别系统的准确率突飞猛进，中国科技巨头百度表示，只要视频中的人脸足够清晰，它就能以99%的准确率匹配人脸。

尽管世界各地对隐私的规定不尽相同，但这种对人工智能技术(包括能够识别情绪的人工智能)更具侵入性的使用，很可能会在其他地方逐渐变得更加普遍。

人工智能最终可能对医疗保健产生重大影响，帮助放射科医生在x射线中识别肿瘤，帮助研究人员发现与疾病相关的基因序列，并识别出药物有效的分子以帮助药物研发。

世界各地的医院都进行了人工智能相关技术的试验。这些包括IBM's的华生临床决策支持工具,这些工具由MemorialSloanKetteringCancerCenter的肿瘤学家训练而成。英国国家卫生服务机构也在使用GoogleDeepMind系统,它将有助于发现眼睛异常和简化筛选病人头部和颈部癌症的过程。

二、人工智能是什么就业方向

1、科研机构人工智能是一门新兴的交叉学科,综合了计算机、心理学、哲学等各个学科,研究领域广且深,可以是机器人、传感器、智能设备等。随着该领域的广泛应用,对于人工智能的科研需求也是巨大,各科研机构是人工智能专业人才的最好去所之一。

2、软硬件开发随着人工智能不断开发,将改变代码的编写、更新、发布方式,开发运营也将更为自动化,基于人工智能的编程助手、自动化测试和编译以及简化的错误修复都可应用于软件开发。而硬件开发也是实现人工智能的必备条件,AI硬件需求日益增长,这也带来更多的就业机会。

3、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发,高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计,电气设计,器件选型,机器人调试,编程,维护等。

三、人工智能有哪几个赛道

人工智能有许多不同的赛道，以下是其中一些主要的赛道：

1.机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，主要通过计算机模拟或实验来让计算机自主学习和改进性能。机器学习的应用非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

2.深度学习：深度学习是机器学习的一种，主要通过构建深度神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习的应用范围也非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等。

3.自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。自然语言处理的应用非常广泛，包括语音识别、文本分析、机器翻译等。

4.计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机处理和分析图像和视频。计算机视觉的应用非常广泛，包括人脸识别、图像分析、自动驾驶等。

5.智能语音与语言模型：智能语音与语言模型是人工智能的一个交叉领域，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言，同时也包括语音识别、语音合成、自然语言处理等方面。

6.生物特征识别：生物特征识别是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机识别和分析人类的生物特征，如指纹、面部识别、虹膜识别等。生物特征识别的应用非常广泛，包括身份验证、安全防护等。

7.强化学习：强化学习是人工智能的一个新兴领域，主要研究如何通过智能体与环境的交互来学习最优的行为策略。强化学习的应用范围较广，包括游戏AI、机器人控制、自主车辆、机器人助理等。

8.其他还有逻辑回归、广义线性模型、进化算法、神经网络动力学、免疫算法等等，这些都是人工智能的重要分支，在各自的领域发挥着重要作用。

四、人工智能的主要研究和应用场景包括(

1.自然语言生成（NaturalLanguageGeneration）

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。

2.语音识别（SpeechRecognition）

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。

虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。

4.机器学习平台（MachineLearningPlatforms）

机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。

5.人工智能硬件优化（AI-optimizedHardware）

用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。

6.决策管理（DecisionManagement）

智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。

7.深度学习平台（DeepLearningPlatforms）

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。

这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。

9.机器处理自动化（RoboticProcessesAutomation）

机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。

10.文本分析和自然语言处理（TextAnalyticsandNaturalLanguageProcessing)

文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。

11.数字孪生/AI建模（DigitalTwin/AIModeling）

数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。

网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrentneuralnetworks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。

合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。

14.知识工作辅助（KnowledgeWorkerAid）

虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。

15.内容创作（ContentCreation）

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。

16.P2P网络（Peer-to-PeerNetworks）

P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。

17.情绪识别（EmotionRecognition）

情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。

18.图像识别（ImageRecognition）

图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。

19．智能营销（MarketingAutomation）

到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。

五、ai人工智能的发展前景及利弊

1、利弊是：人工智能（AI）作为一种新兴的技术，具有广阔的发展前景和潜力。通过智能化的算法和技术，AI可以在各个领域实现自主学习和优化，为人类带来更高效、更智能的服务和解决方案。

2、然而，AI技术的发展也存在一些潜在的弊端，例如，AI可能取代人类的工作岗位，引发就业问题；AI的算法和决策可能存在误判和偏差，影响公正性和可靠性；AI的数据隐私和安全问题也需要引起重视。因此，在推进AI技术的同时，需要充分考虑其社会和伦理问题，并采取相应的措施和政策进行引导和监管。

关于人工智能新型应用领域，人工智能将催生哪些新行业和新领域的介绍到此结束，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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