目前人工智能在行业应用落地方面,人工智能前景和现状


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一、人工智能在技术方面怎么改进
1、第一:对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一,这些具体的要求不仅涉及到数据的获取,还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展,未来场景建设会得到一定程度的改善。
2、第二:技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件,实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展,所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善,所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下,有很多AI产品依然存在较大的缺陷,不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
3、第三:对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发(编程),这个过程往往需要使用者有一定的技术积累,这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因,尤其是对于广大的中小企业用户来说,搭建一个技术团队往往并不现实。
二、人工智能有哪些非常实用的落地应用
1、目前的人工智能还处在初级阶段,最常见的也就是图像识别(人脸识别),语音识别(苹果siri,小米“小爱同学”,华为语音助手等)。这些是目前人工智能方面相对成熟的技术了。不过这些技术的突破也具备相当的意义。
2、首先对于教育行业(能够有效的解决交互式的知识传播与辅助学习),孩子可以在课外获取课堂上没有知识。孩子可以直接与语音助手进行互动。
3、其次人脸识别能够解决用户身份验证(比如:登录、注册等),具体应用体现在”帐户校验“、”智能门禁“等。这方面能够替代身份证的作用。也就是说以后可以不带身份证一样可以做到校验身份的作用。
4、人工智能需要有基础网络与设施的支持,几年后凡是涉及到身份识别的地方都可以应用到AI人工智能。
5、具体会体现在”人脸识别支付“、”身份识别“、”开户“等方面。
三、人工智能管理应用
人工智能落地应用最为广泛地是企业管理上的应用,单就人力资源领域而言,市场所提供的产品和技术支持纷繁复杂,HR对AI的关注度也在市场的热度中逐渐增强,希望借助这样新的技术来达成更科学的人力规划、更快速精准高效的劳动力管理。
四、人工智能前景和现状
人工智能行业目前正在迅速发展。近年来,深度学习技术的出现使得自然语言处理、计算机视觉等应用得到了显著提升。在自然语言处理领域,深度学习技术已经取得了很多突破性进展,如语音识别、机器翻译、自然语言理解等。在计算机视觉领域,深度学习技术也取得了很多成果,如图像分类、目标检测、实时视频分析等。
五、人工智能的行业基本特征
人工智能产业呈现出的八大特点:芯片、5G等人工智能基础设施与技术研发热潮持续升温;智慧医疗、健康大数据行业进一步崛起;智慧制造继续推进中国制造业品质革命;智慧城市细分场景逐步明确,体系初步成型;引入外脑,人工智能产业合作、国际合作组织不断组建;人工智能延伸落地到全新场景;中国人工智能企业出海崭露头角;资本寒冬人工智能热度不减。
关于目前人工智能在行业应用落地方面到此分享完毕,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!希望能帮助到您。
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