人工智能应用领域的现状与前景-智能支付应用现状

导论：人工智能作为一项极具前瞻性的技术目前广泛应用于计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。

人工智能虽然面临因技术不成熟导致的应用范围受限，但是在过去的实践过程中依然产出了丰富的成果。本文会从人工智能三个大的技术分支简述其目前在各个产业的应用情况与发展趋势，希望能给正在从业及期望从业的相关人士提供一定的参考价值。

语言和文字

人工智能技术在新闻稿写作这一细分领域的应用已经开始起步。早在在2010年的时候，一个名叫罗比.艾伦的思科 公司工程师，将自己创办的一家小公司改名为Automated insights，开始了人工智能自动写作的研发。2014年世界三大通讯社之一的美联社采用这个公司可以不眠不休工作的人工智能新闻撰写程序报道了地震新闻。在国内，16年今日头条人工智能实验室与北京大学联合研发的写稿机器人xiaomingbot可以完成：2秒内完成稿件并上传至媒体发布，高度拟人化、短讯及长文章多类型稿件发布和图片识别自动上传等功能。在客户服务和网络运营方面，企业积极使用人工智能提升效率、降低成本、提高客户满意度等方面已经取得了诸多成果。各个行业率先采用智能客服，根据已建立的统一知识库进行培训，可以识别不同类型的客户查询，并提供答案或者把无法解决的难题切换至人工客服。

人工智能在以上领域应用的核心技术难题是自然语言理解人工智能应用领域的现状与前景，同时会涉及机器学习、数据挖掘、深度学习、知识图谱等多项技术。短期内无法取代真人，但是在帮助专业人员输出更高质量服务上效果显著。

图像和视觉

在海外，Waymo无人出租车正式在美国商用、软银-本田-通用联盟形成、L2级自动驾驶开始在乘用车领域快速普及、英伟达Xavier无人驾驶芯片量产等。比起技术上的日趋完善，以美、德为代表的国家公众认可度有待提高。中国则有高达89%的公众表示支持，百度旗下无人小巴阿波龙实现量产、无人配送车/清扫车在多地运营、AVP自动代客泊车技术落地重庆，国内首个自动驾驶出租车在广州开放体验等。5月24百度与力帆旗下的分时租赁企业盼达用车和重庆地方政府一道宣布，“百度&盼达”共享汽车自动驾驶示范园区正式开园人工智能应用领域的现状与前景，首批搭载百度Apollo AVP自动代客泊车技术的共享汽车在此投入示范运营。

医疗影像诊断主要指AI医疗影像辅助诊断系统，通过深度学习等技术对医疗影像数据进行处理分析，从而发现病灶，实现疾病的智能诊断功能AI医疗领域基础层、技术层、应用层均处于快速发展阶段。目前医学影像AI领域最热门和最具代表性的八条赛道分别是肺结节、眼底、乳腺癌、宫颈癌、皮肤病、骨龄测试、脑部疾病、靶区勾画。国内在以上赛道涌现出：推想科技、汇医慧影、沈睿医疗、图玛深维和依图科技等公司其产品已与医院方进入合作阶段。

分拣机器人在物流行业收集已经发送到物流语音系统信息，以及管理传送器的仓库控制系统，从物流的企业资源规划系统获取信息到各个服务器，从服务器到机器人的速度比我们想象中要快很多。分拣机器人已经成为零售巨头以及物流行业的重量级推手，随着包装机器人、快递机器人、快递无人机的不断入局，智慧物流的未来图景也逐渐被勾勒

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。人脸识别区别于其他生物特征识别方法的五项优势，包括非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性等。2016年以来，人脸识别在银行、证券、金融社保、交通、教育、电子商务等场景应用热度居高不下。

大数据分析及预测

搜索引擎在商业本质上可以说是广告产品，其通过运营形成大量的搜索用户流量和用户行为数据卖给广告主。在拓展其广告数据的深度和价值方面，人工智能具有更高的效率和高交互、大数据、智能化带来的更新的商业模式。

传统的推荐引擎对用户进行多维度的数据采集、数据过滤、数据分析，然后建模，而人工智能时代的推荐引擎在建立模型步骤中加入训练、测试、验证。

智能推荐引擎包括智能交互，语义搜索，智能匹配和智能决策四个技术方向，这四个方向的协同创新实现了搜索全链路的深度学习技术升级，并具备从传统的单场景单目标优化到多场景多目标联合优化的能力。

从近年的走势来看，传统金融机构由于存在对系统和流程建设的重视程度不够，及时监测违约风险的能力不足，系统性的风险预警机制尚未建立等原因，导致在风险管理方面存在诸多问题。金融机构需要改变以往的管理思路，通过运用人工智能等新科技手段不断增强自身的主动式风险管控能力以便应对未来的挑战。主要得益于以人工智能为代表的新兴技术近年来的快速发展，人工智能在信贷、反欺诈、异常交易监测等领域得到广泛应用。以信贷业务为例，通过运用人工智能相关技术，可以从多维的海量数据中深度挖掘关键信息，找出借款人与其他实体之间的关联，从贷前、贷中、贷后各个环节提升风险识别的精准程度，使用智能催收技术可以替代40%~50%的人力，为金融机构节省人工成本。同时利用AI技术可以使得小额贷款的审批时效从过去的几天缩短至3~5分钟，进一步提升客户体验。

在健康风险管理方面，人工智能可将大量的零散数据自动分类，同时根据以往的结果提取关键信息，生成量化评估报告，提升风险评估结果的合理性与效率。人工智能的医疗健康应用软件人工智能的医疗健康应用软件Ada Health掌握了所有相关的医学基础知识，会对用户的症状提出问题。只要用户正确描述了自己的状况，Ada就可以在几分钟内分析出用户是否患病，并给出解决方案：立即去找医生、或是服药、还是只需在床上休息一天。Ada的优势不仅在于可识别1万多种病症和疾病，还能为用户提供7x24小时的不间断服务。据悉，目前Ada在全球已超过600万用户，诊断评估超过1,000万次，在欧洲家庭医生领域的诊断准确率超过了90%，并且随着大数据的累计，诊断成功率料将进一步提升。

目前人工智能最先能够商业化盈利落地的，一是在安防领域二是在基础设施搭建上。一级市场有很多人工智能的独角兽，估值都是在短短几年上到一两百亿的水平。2018年，人工智能在争议中前行，相信在之后作为通用技术会告别喧嚣理性发展，深刻细致全方位的改变人类社会的样貌。在未来更前沿的技术突破、更广泛的场景应用、更充足的人才准备的前提下，这个承载着人们最广阔想象的行业在会被更多人看好及加入。相信会有越来越多的同伴加入我们，用新的方式去思考、感受和认识新的世界。虽然不被倡导，但是个人祝福大家圣诞快乐。