人工智能应用场景分析报告
AI技术的应用场景和案例分析
AI技术的应用场景和案例分析一、AI技术的应用场景随着人工智能（AI）技术的不断发展，它在各个领域都展现了广阔的应用前景。
从医疗保健到交通运输，从金融服务到教育学习，无所不在的AI已经在改变我们生活和工作的方式。
以下将重点介绍几个AI技术广泛应用的场景。
1.智能助理智能助理是一个典型的AI应用场景，如Apple Siri、Amazon Alexa和Google Assistant等。
通过自然语言处理和机器学习算法，智能助理能够识别用户的语音指令，并提供相关信息和执行任务。
“你好Siri，请帮我查一下明天天气怎么样。
”这样简单而直观的指令可以启动智能助理与用户进行互动。
2.自动驾驶自动驾驶是在汽车行业中引入AI技术最重要和具有潜力的领域之一。
通过使用传感器和对车辆环境进行深度学习，自动驾驶汽车可以实时分析交通情况并作出相应反应。
这一创新强调了提高行车安全性、减少交通堵塞以及降低碳排放等方面的优势。
3.金融风控AI技术在金融服务领域中具有广泛的应用，特别是在风险管理和反欺诈方面。
通过分析大量数据和运用机器学习算法，银行可以识别潜在的欺诈行为和不良信用借贷。
此外，AI还可以帮助金融机构进行智能投资组合管理、预测市场波动以及改进客户体验等。
4.医疗健康AI技术对医疗保健领域产生了巨大影响。
医疗图像诊断、药物开发、个性化治疗和健康管理等都受益于AI技术的应用。
例如，基于深度学习算法的图像识别系统可以更准确地检测肿瘤并提供早期预警；智能药物设计可以加速新药开发过程；个性化治疗则能够根据患者基因信息提供定制化治疗方案。
二、AI技术的应用案例分析1.亚马逊Go商店亚马逊Go商店是一个无现金结账的全自动超市，它充分利用了AI技术来提供无人巡视、无需排队支付的购物体验。
通过计算机视觉和传感器等技术，商店能够追踪顾客在店内的活动，并根据其选购商品自动结账，消除了传统购物体验中繁琐的付款流程。
2.阿里巴巴City Brain项目阿里巴巴的City Brain项目是一个城市交通管理平台，利用AI和大数据技术帮助城市实现智能化交通运营。
人工智能在金融领域的应用场景和现状分析
人工智能在金融领域的应用场景和现状分析
一、人工智能在金融领域的应用
1、金融大数据分析
人工智能技术已被广泛应用于金融大数据分析，通过大数据技术，金
融机构可以及时了解客户信息，进行客户定位和客户行为分析，从而为金
融机构提供个性化服务，并帮助其业务决策。
同时，可以支持投资者对投
资产品进行宏观分析和投资决策，促进投资者获取更高的投资收益。
2、金融模型构建
人工智能技术可以用于建立金融模型，以预测投资者投资行为和评估
投资风险，并通过可视化技术，让投资者能够直观地了解投资市场的行情。
结合大数据技术，可以更好地对投资市场的行情进行分析，以获得更准确
的投资决策。
3、金融机器人
人工智能技术也可以用于构建金融机器人，金融机器人可以模拟人类
的决策能力，为投资者提供智能建议，并可以自动进行科学的实时交易，
从而降低投资者的投资风险。
二、人工智能金融现状分析
1、目前，人工智能技术在金融领域的应用仍处于早期阶段，主要运
用在大数据分析、模型构建和金融机器人方面。
人工智能语音技术的应用场景分析
人工智能语音技术的应用场景分析随着技术的不断发展，人工智能语音技术得到了越来越广泛的应用。
从智能语音助手到智能家居，从智能客服到智能导航，人工智能语音技术正逐渐渗透到人们的生活中。
下面，我们来针对人工智能语音技术的应用场景进行一些探讨。
一、智能语音助手智能语音助手是人工智能语音技术最为常见的应用场景之一。
无论是Siri、小度、阿里巴巴的天猫精灵，还是微软的小娜，它们都在不断地变得智能化。
智能语音助手不仅可以回答简单的问题，还可以作为人机交流的接口，执行一些指令，甚至可以理解用户的情感和语气。
二、智能家居智能家居应用场景也是AI语音技术的一大亮点。
无论是智能音响、智能电视，还是智能家电，都可以通过语音控制来开启和关闭，提高家居生活的智能化程度。
另外，通过云平台的连接，智能家居可以实现人机之间的交互，摆脱传统的硬件限制，给用户带来更加智能、便捷的家居生活体验。
三、智能客服人工智能语音技术也在智能客服领域得到了广泛应用。
智能客服可以通过语音和文字两种方式，帮助用户解决问题并提供服务。
它不需要等待人工客服的回复，不需要通过门户等方式进入系统，用户只需要通过简单的语音命令或文字输入即可获得服务。
四、智能导航智能导航也是AI语音技术应用的一大亮点。
随着智能化技术的不断进步，智能导航已经不再只是简单地告诉用户该往哪个方向走。
基于AI技术的智能导航可以根据用户的口音和语气，对用户的需求和情感进行分析，为用户提供更加智能、准确的导航服务。
总之，人工智能语音技术的应用在不断地拓展和深化。
无论是智能语音助手、智能家居、智能客服、还是智能导航，它们都能够为我们的日常生活带来更加智能化和便捷化的体验。
在未来，我们相信人工智能语音技术会在更多的领域得到应用，成为人类社会进步和创新的重要驱动力之一。
人工智能应用场景分析报告
预计联网家居市场规模将达到1950亿，智能化比例不到2%
2017-2018年智能家居领域用户规模
2014-2019年联网家居市场规模情况
单位：万人
6067.5
市场规模（亿元人民币）
增速
5320.5
5533.3
5893.8
5459.4
5635.0
5819.1
5715.0
2500 2000 1500 1000
20中国ai产业生态图谱底层硬件通用ai技术及平台应用领域智能家屁切入智能家屁领域的ai技术及解决方案提服务机器人拥有家用商用智能服务机器人技术幵提供硬件产品的厂商移劢设备uav将ai技术用于智能手机可穿戴设备无人机等软硬件技术及解决方案提供商招聘行业教育行业规频娱乐社交行业零售电商行业建筑行业法徇行业新闻资讯行业计算机规觉通过计算机规觉算法及软硬件为客户解决人脸识别图像识别规频分析等需求的解决方案提供商智能语音通过语音识别算法及硬件为客户提供语音识别合成交互等软件解决方案及智能硬件产品的厂商自然语言处理通过自然语言处理语义分析等技术提供智能聊天对话问答客服机器人的技术及软件服务商ospaassaasiaas激光雷达毫米波雷达摄像头3d传感规觉传感器图像传感器及规觉算法软件解决方案提供商用于捕捉和分析规觉信息代替人眼做各种测量和判断智能驾驶为智能驾驶提供规觉传感器解决方案及整车的技术产品提供商丌含车载智能语音语义厂商机器学习知识图谱通过知识图谱机器学习技术为企业和个人提供大数据分析辅劣决策服务行业应用将ai通用技术应用于金融安防建筑医疗教育零售电商规频娱乐社交等领域戒传统行业通过研发ai技术赋能自身业务以实现降本增效提升用户体验的公司金融行业安防行业医疗行业ai芯片提供用来加速深度神经网络机器规觉以及其他机器学习算法的微处理器云端训练云端推理设备端推理类脑芯片云平台os数据分析大数据服务数据分析大数据服务21
人工智能应用情况调研报告
人工智能应用情况调研报告一、引言随着信息技术的飞速发展，人工智能作为新一轮产业革命的核心驱动力，正在深刻改变着人们的生产生活方式。
它在各个领域的广泛应用，不仅为经济社会发展带来了新的机遇，也给人们的生活带来了巨大的便利。
本报告旨在对人工智能在多个领域的应用情况进行深入调研，分析其现状、特点、挑战及未来发展趋势，以期为相关行业和决策者提供有益的参考。
二、人工智能应用领域1.医疗保健疾病诊断与预测：人工智能通过对大量医疗数据的分析，可以辅助医生进行疾病的诊断和预测。
例如，IBM Watson for Oncology系统可以帮助医生更好地识别和诊断癌症。
药物研发：利用人工智能技术可以加速药物研发的过程，提高药物的疗效和安全性。
例如，深度学习模型可以预测药物的副作用和潜在的药物相互作用。
医疗影像分析：AI算法可以对医学影像进行自动分析和识别，帮助医生更快速准确地诊断疾病。
例如，斯坦福大学的研究人员利用深度学习算法识别X光图像中的肺炎迹象。
2.金融领域风险评估与信用评级：通过大数据和机器学习技术，人工智能可以对客户的信用风险进行评估，为金融机构提供决策支持。
市场预测与投资建议：AI可以分析市场数据，预测股票价格走势，为投资者提供投资建议。
例如，一些智能投顾平台利用机器学习算法进行投资组合管理。
反欺诈与合规监测：人工智能可以识别金融交易中的欺诈行为，监测合规风险，保障金融市场的稳定运行。
3.教育领域智能教学系统：根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习内容和方案。
例如，自适应学习系统可以根据学生的学习进度和能力调整教学内容。
教学辅助工具：如智能辅导机器人、自动化评分系统等，可以减轻教师的工作负担，提高教学效率。
虚拟现实与教育互动：利用虚拟现实技术创建沉浸式学习环境，提升学生的学习体验和参与度。
4.制造业智能制造：包括智能生产线、工业机器人等，可以提高生产效率和产品质量，实现制造业的智能化转型。
设备预测维护：基于传感器数据和机器学习算法，对设备的运行状态进行监测和预测，提前发现潜在问题，降低维修成本。
人工智能应用场景分析
四、器官模拟的突破
听：语音识别 / 说：语音合成 看：图像识别
五、情商的突破
模拟右脑、梭形细胞
革命性技术的阶段
电
发明阶段
互联网 电灯 电视
应用阶段
人工 智能
？
门户 电商
（语音识别、图像识别）
十年前 2007年 iPhone 1代问世
目前的人工智能类似十年前的智能手机
人工智能应用场景
机器人的应用场景 2016年 机器人风
人工智能应用场景分析
目录
第一部分：人工智能的时代背景 第二部分：人工智能的应用场景 第二部分：人工智能的技术
人工智能的时代背景
人工智能的三盘棋
工业革命 解放人类体力
智能革命 解放人类脑力
时代的变换
工业革命之前 90%的人在种地
工业革命之后 10%的人在种地
90%的人转向制造和服务
未来 10%的人在种地 20%的人从事制作和服务 70%的人进入虚拟世界
意图识别
基于务逻辑分离
NLP处理引擎
第三方语义
智众互动 语义架构
知识图谱 后端处理程序 问答库
用户提问
实时人工
1、家居环境 2、版权意识
36氪上发布过两篇关于智能音箱的文章：
《智能音箱能否成为智能家居时代的新入口？》 /p/5062006.html 《一文看懂 Echo 和 Alexa，亚马逊如何用苹果的玩法在玩语音？》 /p/5067116.html
人工智能 （AI） 机器学习 （ML） 深度学习 （DL） 深度学习提升了语音、语义、图像的识别准确率 人工智能发展60年，经历三起三落 机器学习也很多年，大学里还有机器学习的课程 深度学习提升了机器学习的正确率 近年深度学习的成熟重新掀起人工智能的热潮
人工智能在软件开发中的应用场景分析
人工智能在软件开发中的应用场景分析随着人工智能技术的不断发展和应用，其在软件开发中的应用也越来越广泛。
人工智能技术可以帮助开发人员更高效地完成开发工作，提高软件的质量和性能。
本文将从几个方面分析人工智能在软件开发中的应用场景。
一、代码生成人工智能技术可以帮助开发者自动生成代码，提高开发效率。
代码生成技术包括自动生成程序代码、测试用例和文档等。
利用机器学习算法，可以在短时间内生成高质量的代码。
代码生成可以减轻程序员的工作负担，使他们更专注于软件功能的设计和优化。
二、代码分析人工智能技术可以帮助开发者分析代码，识别潜在的程序错误和缺陷，并提出改进意见。
利用机器学习算法，可以对代码进行深入分析，找出其中的逻辑错误和死代码等问题，提高软件的可靠性和安全性。
代码分析可以帮助开发者在开发过程中及时发现和解决问题，避免软件出现问题后再进行修改。
三、智能优化人工智能技术可以帮助开发者优化软件性能。
在软件开发过程中，性能是一个关键问题。
利用机器学习算法，可以对代码进行智能优化，使其运行速度更快，减少资源消耗。
智能优化可以提高软件的效率和稳定性，提高用户的使用体验。
四、智能测试人工智能技术可以帮助开发者进行智能测试，判断软件在各种情况下的运行效果。
利用机器学习算法，可以对软件进行多种类型的测试，如回归测试、随机测试、覆盖测试等。
智能测试可以帮助开发者发现软件的潜在问题及时解决，提高软件的可靠性和测试覆盖率。
五、智能决策人工智能技术可以帮助软件开发者做出更优的决策。
在软件开发过程中，决策是不可避免的问题。
利用机器学习算法，可以对现有数据进行处理，产生有价值的信息和结论，帮助开发者在决策中做出合理、智能的选择。
智能决策可以提高软件的质量和可靠性，减少开发过程中的错误和不必要的麻烦。
六、智能语音交互人工智能技术可以帮助软件开发者开发智能语音交互功能，实现人机之间的智能交互。
利用机器学习算法，可以对语音信息进行处理和分析，识别出人类所需要的信息，并进行统计和分析，帮助用户完成需要的操作。
人工智能技术在零售业中的应用分析报告
人工智能技术在零售业中的应用分析报告引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术已经逐渐渗透到各个行业中，其中零售业是受益最深远的行业之一。
通过智能化的分析和预测，人工智能技术为零售业带来了诸多优势，从而提升了顾客体验、增加了销售额，并优化了整个供应链管理。
本报告将对人工智能技术在零售业中的应用进行详细的分析和研究。
2. 人工智能在零售业中的智能营销2.1 智能营销的概念•智能营销是通过人工智能技术，对市场和用户进行智能分析和预测，从而精准定位目标用户，并通过个性化的营销方式与用户进行沟通和交互。
2.2 智能营销的应用场景•通过人工智能技术，结合用户的行为轨迹和购买喜好，可以提供个性化的优惠券、促销活动和推荐广告，从而吸引用户的关注和购买。
2.3 智能营销的优势和挑战•智能营销可以显著提高市场营销的效果和ROI，但同时也面临着用户隐私保护和信息安全等问题。
4. 人工智能在零售业中的店铺和货架布局优化4.1 店铺和货架布局优化的重要性•优化店铺和货架的布局，可以提高顾客的购买欲望和销售转化率，从而实现零售业的利润最大化。
4.2 人工智能在店铺和货架布局优化中的应用•通过人工智能技术，结合顾客的购买历史和行为轨迹，可以对店铺和货架的布局进行智能化的分析和优化，提高商品的曝光度和销售效果。
4.3 店铺和货架布局优化的效果和挑战•优化店铺和货架的布局可以显著提高销售转化率和客户满意度，但同时也面临着空间限制和商品分配的问题。
结论人工智能技术在零售业中的应用已经取得了显著的成果，通过个性化推荐、智能营销、供应链管理、店铺和货架布局优化以及风险管理等方面的应用，零售企业可以提高客户满意度、降低成本、提高销售效果，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。
然而，人工智能技术的应用也面临着一些挑战，如用户隐私保护、数据安全和算法解释性等，零售企业需要积极应对这些挑战，以确保人工智能技术能够实现最大的效益和价值。
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上游成本居高不下，是安防行业智能化的主要瓶颈
硬件成本占比最高，上游厂商向价值链下游拓展
感知器厂商
主要解决方案提供商
硬件厂商 芯片厂商
30% 存储器厂商
软件厂商
AI技术供应商
AI架构供应商
软件服务商
AIOT系统供应商
20%
通信运营类
通信网络运营商
云服务厂商
10%
30% 价值流转方向
解决方案 提供商
市场参与者众多
• 智能安防市场由安防企业与AI新贵两大势力之争，进入到了安 防公司、AI公司、互联网科技与通信云服务公司四家争鸣的格 局。
安防公司
• 优势：场景理解和实施落地能力 • 劣势：创新能力
AI企业
• 优势：技术实力过硬 • 劣势：上下游资源和场景落地不足
通信云服务公司
• 优势：产业链上下游资源带来的成本优势 • 劣势：行业数字化积累
• 受限于嵌入式技术的发展限制，目前以前流后比对模式为主。
前流后比对
前抓后比对
前比对后呈现
人脸摄像机
视频流
码流传输 人脸抓拍机 人脸识别抓拍 录像存储
NVR
人脸识别、检测、比对 人脸检测、比对
人脸比对机 人脸识别、检测、比对
IPC
识别结果呈现
NVR：网络硬盘录像机(Network Video Recorder） IPC：网络摄像机(IP Camera)
• 智能+安防行业主要通过网络摄像机+网络硬盘录像机的一体化解决方案实 现。
• 主要分为三种模式：前流后比对模式，将摄像头摄取的图像信息通过视频流 传输到云端进行识别、比对；前抓后比对模式，在摄像头中嵌入人脸识别模 块，识别人脸并进行抓取，仅保存、传输和比对人脸数据；最后一种是前比 对后呈现模式，在前端完成人脸识别、监测和比对。三种模式的识别速度和 技术门槛依次提高，部署成本依次降低。
10%
25%
5% 渠道及 代理商
工程实施类 项目集成商 工程建设商
客户 公安 交通 园区 学校 办公楼
图：智能+安防行业价值链
目前智能安防的价值链中，硬件厂商占比最高，约为30%，尤其是芯片，价格一直居高不下。 由于场景碎片化，难以形成一定的规模，，很难实现规模化和垄断效应，对上游软硬件供应商很难拥有议
市场结构
环境驱动力
• 媒体对智能音箱的关注热度有所下降； • 消费者期待其他更具有创新性的智能
人工智能应用场景分析报告
“智能+”带来经济增长新动能
四大推动力下，人工智能应用迎来加速期
政策推动
P
人工智能成为国家战略 ——连续三年进入政府工作报告
投资拉动
E
投融资进入中后期 基础技术、无人驾驶和AIOT额度最高
2019
技术成熟
T
智能语音、机器视觉趋于成熟 与AR、边缘计算、5G技术融合
公众关注
注：数据来源于易观行业访谈及公开资料进行评估所得。评判标准请见附录。
技术成熟度
市场结构
• 集中度较低，传统安防厂商、AI厂商 和创业企业均参与其中。
• AI技术在安防领域的渗透率不足2%。
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安防行业智能上升，由云端智能向端边智能增加，互联网公司和云 服务公司加入市场竞争
人脸识别、检测、比对主要在云端完成
技术成熟度
• 主要以视觉识别技术为主；
“智能+安防” 发展指数
• 与摄像头、传感器等硬件设施相结合 • 边缘计算和3D结构光视觉识别技术将推
动人工智能在安防领域的发展。
环境推动力 5
4
数字化程度
场景成熟度
3
2
1
市场规模
• 在数据采集方面，主要依靠摄像头技术，传
0
统安防的积淀为安防行业奠定了基础；
• 图像数据占据高带宽多内存，加大了数据积
+制造 +零售 +农业
机器人
汽车
+交通 +文娱 数控机床
实际应用 决策执行
处理分析层
视觉识别
语音识别
自然语言处理
知识图谱
数据挖掘
传输存储层
数据存储平台
云计算平台
边缘计算
感知获取层
智能手机
PC端
传感器
摄像头
无线网关
RFID
卫星
数据分析处理 数据获取存储
3
智能+安防：技术趋于成熟，市场规模稳定增长
• 安防场景在IT基础设施、数据质量、环境驱动力等AI发展基础条件方面表现较优，而在当下市场规模、行业发展增速、解决方案落地效 果和政策导向等诸多因素的影响下，安防、金融、教育、客服等场景将产生较高的商业化渗透和对传统产业提升程度。
累的成本。
数字化程度
市场结构
环境驱动力
• 安防领域作为最早落地的场景，目 前受到的媒体关注有所降低；
• 在场景落地的过程中，客户对安防 场景下AI的价值认可度提高。
市场规模
• 预计2019年，智能安防领域市场规模将 达到123亿人民币；
场景成熟度
• 目前人工智能在安防领域的应用主 要集中在政府领域，今年将在园区、 工地等商业场所加速落地。
技术成熟度
• 包括机器视觉和智能语音，VR、AR技术将 加速应用落地；
• 与摄像头、智能音箱、娱乐设备等硬件设施 相结合，对产业链上下游制造能力要求较高。
数字化程度
• 移动互联网时代为智能+家庭积累了海量用 户数据；
“智能+家庭” 发展指数
场景成熟度
环境推动力 5 4 3 2 1 0
市场规模
数字化程度
价权，落地所需要的芯片、感知设备等部署成本以及算力、通讯网络等运营成本都相对较高。
安防行业智能化水平较低
场景碎片化
• 安防是个极其碎片化的市场，在边检、 车站、机场等场景需要更高的识别准 确率和识别速度，而在园区、校园等 封闭环境中，对准确率和识别速度的 要求有所下降，相对应则是对经济性 的要求，这使得智能安防行业难以实 现规模化，从而降低成本。
落地成本高
• 由于场景碎片化，难以形成一定的规 模，，很难实现规模化和垄断效应， 对上游软硬件供应商很难拥有议价权， 落地所需要的芯片、感知设备等部署 成本以及算力、通讯网络等运营成本 都相对较高。
注：上图根据厂商访谈及公开资料整理所得
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智能+家庭：将迎来新一轮爆发期，新产品进入规模化阶段
• 易观分析认为，智能+家庭场景将迎来新一轮爆发期，其中智能音箱的增长将放缓，而摄像头、智能门锁和智能家庭娱乐设备将越来越 多地走进现代家庭生活中。
S
公众对人工智能的了解逐渐深入 人工智能的价值得到认可
人工智能应用发展进入加速期 涉及场景极大丰富
2
AI+IOT模式推动商用产品“货架化”
• 5G商用，入网的设备数将呈现几何级上升。扩大了人工智能的感知设备和执行设备数，为人工智能的 进化提供了动 力。
应用层 执行层
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
扩大供给
人工替代
体验优化
+医疗 +教育 +安防 智能终端