今天给各位分享人工智能新路径有哪些应用的知识，其中也会对人工智能将催生哪些新行业和新领域进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

一、人工智能专业目录代码

1、人工智能专业（专业代码：080717T）

2、培养目标:人工智能专业主要面向国民经济与科技发展的重大需求，以新工科为导向，培养具有扎实的数理基础、系统掌握人工智能的基本理论、计算机与智能控制技术、电子与机器人技术、数据智能分析与决策等技术、具备灵活运用相关交叉学科知识、实践应用及开拓创新的科学素养，拥有较为开阔的产业应用视角与国际前瞻视野，能够从事人工智能算法开发及技术应用、智能控制技术应用和人工智能系统集成等方面的工作，具有团队精神和管理与协调大型工程项目能力的复合型高级工程技术人才。

3、主要课程：电路原理、电子技术、信号分析与处理、数字信号处理，传感器与检测技术，嵌入式系统，物联网技术、人工智能基础、模式识别、机器学习、图像理解与视觉计算、计算智能及应用、智能数据挖掘、认知计算导论、自然语言处理与知识工程、大数据处理与信息检索等课程。

4、就业方向：本专业学生毕业后主要在人工智能新兴产业、智能金融、智能制造、智能医疗、智能教育、智能交通、智能政务等企事业单位从事人工智能研究、开发、应用和管理工作。

5、本专业学制四年授予学位工学学士

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二、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。

三、人工智能的应用

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GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，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。

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。

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(NeuralMachineTranslation，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。

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。

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。

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。

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(AutomaticSpeechRecognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(TextToSpeech，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。

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。

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。

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。

文章到此结束，如果本次分享的人工智能新路径有哪些应用和人工智能将催生哪些新行业和新领域的问题解决了您的问题，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！那么我们由衷的感到高兴！

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