人工智能現(xiàn)狀與前景涉及內(nèi)容人工智能技術(shù):圖像檢測人臉檢測活體檢測自動(dòng)翻譯人工智能落地:智能物流信用分析圖像檢索人工智能未來:醫(yī)學(xué)診斷物流無人商店圖像檢測視頻檢測基于單幀的識(shí)別方法基于CNN擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法人臉檢測活體檢測語音識(shí)別+自動(dòng)翻譯和目前業(yè)務(wù)的落地點(diǎn):智能物流和目前業(yè)務(wù)的落地點(diǎn):智能配送縱向維度，可以劃分為基礎(chǔ)設(shè)施、算法、技術(shù)方向、具體技術(shù)以及解決方案幾個(gè)層面：基礎(chǔ)設(shè)施層，包括了計(jì)算規(guī)模、計(jì)算資源劃分、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力等底層基礎(chǔ)設(shè)施。在這一層，美團(tuán)云為外賣提供了包括資源調(diào)度、計(jì)算能力以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方面的支持；算法包含機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及增強(qiáng)學(xué)習(xí)；技術(shù)方向，主要是計(jì)算機(jī)視覺、嗅覺、味覺等以及智能匹配、規(guī)劃決策等；技術(shù)及應(yīng)用場景——研究和優(yōu)化。橫向維度會(huì)有感知分析，理解思考和交互決策三個(gè)層次：感知分析層，研究較多的計(jì)算機(jī)視覺、聽覺，而對(duì)餐飲業(yè)非常重要的味覺、嗅覺方面則還處于比較初級(jí)的研究階段；理解與思考層，主要的應(yīng)用場景是用戶需求的感知與智能匹配；交互與決策層，運(yùn)力調(diào)度、訂單指派、路徑規(guī)劃等場景則歸屬于這一領(lǐng)域。和目前業(yè)務(wù)的落地點(diǎn):供應(yīng)鏈優(yōu)化采購環(huán)節(jié)銷售環(huán)節(jié)配送環(huán)節(jié)動(dòng)態(tài)定價(jià)原理量價(jià)關(guān)系的模式學(xué)習(xí)

價(jià)格和促銷決策優(yōu)化銷量預(yù)測和補(bǔ)貨決策統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法（含自回歸統(tǒng)計(jì)算法、時(shí)間序列兩大類算法）機(jī)器學(xué)習(xí)且支持海量并行內(nèi)存式計(jì)算的預(yù)測算法根據(jù)業(yè)務(wù)特性設(shè)計(jì)的混合多因素算法(計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型)

容易遇到的問題多環(huán)節(jié)協(xié)同應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的不確定性時(shí)效性與預(yù)測性

和目前業(yè)務(wù)的落地點(diǎn):圖像檢索和目前業(yè)務(wù)的落地點(diǎn):信用分析量大異構(gòu)50億個(gè)點(diǎn),8000億條邊負(fù)樣本占比一般在1%以下每個(gè)點(diǎn)有不同的屬性樣本少人工智能的未來:醫(yī)學(xué)人工智能的未來:物流小車本身帶有深度攝像頭,激光雷達(dá),超聲波雷達(dá)攝像頭監(jiān)視小車路線,提供輔助定位數(shù)據(jù)攝像頭上傳包含小車的圖片,用來軌跡跟蹤,輔助定位小車上傳車載攝像機(jī)的圖像,雷達(dá)點(diǎn)云整合數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云,3D建模將實(shí)體場景數(shù)字化數(shù)據(jù)上云,將各種信息整合,當(dāng)自動(dòng)駕駛小車遇到問題時(shí)人員遠(yuǎn)程遙控介入返回給小車周圍物體的信息和駕駛指令(也可以在小車本地決策)實(shí)體場景數(shù)字化后,實(shí)現(xiàn)vr逛商場小車將貨物放入每層,每戶的儲(chǔ)物柜,取出要發(fā)出的快遞到集中點(diǎn)從小車的視角小車本身帶有深度攝像頭,激光雷達(dá),超聲波雷達(dá)小車將貨物放入每層,每戶的儲(chǔ)物柜,取出要發(fā)出的快遞到集中點(diǎn)小車將物品運(yùn)入運(yùn)出儲(chǔ)物柜可以采用齒梳式方法將車載傳感器的各個(gè)信號(hào)通過IoT網(wǎng)絡(luò)上傳云端對(duì)小車傳輸周邊的電子地圖和駕駛指令當(dāng)自動(dòng)駕駛小車遇到問題時(shí)人員遠(yuǎn)程遙控介入小車直接將貨物送到指定位置,由收件人收件從儲(chǔ)物柜的視角小車將貨物放入每層,每戶的儲(chǔ)物柜,取出要發(fā)出的快遞到集中點(diǎn)小車將物品運(yùn)到小區(qū)門口快遞在門口將包裹集中運(yùn)走,將待投遞包裹卸貨到小區(qū)門口小車將物品從小區(qū)門口遇到住戶門口的儲(chǔ)物柜中小車直接將貨物送到指定位置,由收件人收件從云端的視角從小車周圍得到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù),上傳到云端攝像頭監(jiān)視小車路線,提供輔助定位數(shù)據(jù),上傳貼圖數(shù)據(jù)從點(diǎn)云得到整個(gè)場景的點(diǎn)云地圖加上貼圖,得到整個(gè)場景的3D模型商業(yè)O2O應(yīng)用拓展——下一個(gè)共享商業(yè)模式共享商業(yè)的下一個(gè)風(fēng)口：共享工具箱共享急救箱共享販賣機(jī)共享服務(wù)商業(yè)O2O應(yīng)用拓展——下一個(gè)工作模式以廉價(jià)短途物流平臺(tái)為基礎(chǔ)共享一些較為昂貴的物品,改變了一些這些物品在需求曲線上的位置,教育，醫(yī)療，公益，辦公意義重大兒童陪伴，養(yǎng)老，寵物商業(yè)潛力巨大更高效，更健康，更安全！人工智能的未來:無人