Al人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍和案例

人工智能(ArtificialInteIIigence),也就是常說的為Al。它是研究、

開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的

技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種

新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、

語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論

和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)

品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。

作為一門學(xué)科，人工智能于1956年問世，由“人工智能之父“McCarthy

及一批數(shù)學(xué)家、信息學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)Dartmouth

大學(xué)召開的會(huì)議上，首次提出。

當(dāng)前人工智能己在如下一些領(lǐng)域和方向取得了深入的應(yīng)用和發(fā)展：機(jī)器人,

金融，零售，無人駕駛，智能醫(yī)療等。

1.人工智能在機(jī)器人方向的應(yīng)用

人工智能在智能機(jī)器人中應(yīng)用所要經(jīng)過的過程為：

1、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動(dòng)態(tài)靜態(tài)圖像、聲

音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉(zhuǎn)化為形式億（大腦中的信息存儲(chǔ)形式）的

概念邏輯信息。

2、智能運(yùn)算過程，輸入信息刺激自我學(xué)習(xí)、信息檢索、邏輯判斷、決衰，

并產(chǎn)生相應(yīng)反應(yīng)。

3、控制過程，將需要輸出的反應(yīng)轉(zhuǎn)譯為肢體運(yùn)動(dòng)和媒介信息。

人工智能實(shí)體將首先在精確思維能力上超過人，然后在模拗思維能力上超過

人。由于創(chuàng)造力是個(gè)性化的產(chǎn)物，較高的創(chuàng)造力不是復(fù)制及經(jīng)驗(yàn)的吸收所能產(chǎn)生

的，它需要通過個(gè)性化的學(xué)習(xí)來獲得，而個(gè)性化的學(xué)習(xí)不是短時(shí)間內(nèi)所能完成的，

因而人工智能實(shí)體在創(chuàng)造力上全面超過人將需要較長的時(shí)間°一旦人工智能實(shí)體

的創(chuàng)造力超過人其智力水平也就能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人。“智能機(jī)器人”將在工業(yè)、服務(wù)

業(yè)、軍事、航空航天等領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

今天，盡管我們的機(jī)器人已經(jīng)具備了一定的智能，但距離真正的“智能

機(jī)器人”還有相當(dāng)大的差距。隨著生理學(xué)，行為學(xué)等學(xué)科的發(fā)展，隨著我們

對人腦的工作方式的理解進(jìn)一步的加深，隨著機(jī)器視覺和自然語言理解等人

工智能領(lǐng)域在機(jī)器人上的應(yīng)用，機(jī)器人終將成為真正意義上的“智能機(jī)器人”。

這是充滿了生機(jī)與活力科研領(lǐng)域。研制機(jī)器人的最初目的是為了幫助人

們擺脫繁重勞動(dòng)或簡單的重復(fù)勞動(dòng)，

以及替代人到有輻射等危險(xiǎn)環(huán)境中進(jìn)行作業(yè)，因此機(jī)器人最早在汽車制

造業(yè)和核工業(yè)領(lǐng)域得以應(yīng)用。隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展，工業(yè)領(lǐng)域的焊接、

噴漆、搬運(yùn)、裝配、鑄造等場合，己經(jīng)開始大量使用機(jī)器人。另外在軍事、

海洋探測、航天、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、林業(yè)甚到家用機(jī)器人，服務(wù)娛樂行業(yè)，也都

開始使用機(jī)器。

2.人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用

人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，主要通過機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識別、視覺漢別

等方式來分析、預(yù)測、辨別交易數(shù)據(jù)、價(jià)格走勢等信息，從而為客戶提供投

資理財(cái)、股權(quán)投資等服務(wù)，同時(shí)規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)，提高金融監(jiān)管力度。

A是一家投資組合風(fēng)險(xiǎn)分析公司，專注于發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)波動(dòng)事件，幫助月戶

檢測市場異常并量叱金融擾動(dòng)。A分析引擎的深度數(shù)據(jù)算法利用主要數(shù)據(jù)源

（世界金融交易所）和專有的無人監(jiān)管機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。與其他競爭解決方案

不同，A的實(shí)時(shí)分析并不依賴于歷史數(shù)據(jù)或先前的波動(dòng)事件。

計(jì)算機(jī)視覺與生物特征識別應(yīng)用——人臉識別與安全監(jiān)控。計(jì)算機(jī)視覺

與生物特征識別技術(shù)，讓機(jī)器可以更準(zhǔn)確的識別人的身份與行為，對于幫助

金融機(jī)構(gòu)識別客戶和安全監(jiān)控都有很多便利。一是可以利用網(wǎng)點(diǎn)和ATM攝像

頭，增加人像識別功能，提前識別發(fā)現(xiàn)可疑人員、提示可疑行為動(dòng)作，也可

以幫助識別VIP客戶。二是可以利用網(wǎng)點(diǎn)柜臺內(nèi)部攝像頭，增加對員工可疑

行為識別監(jiān)控，記錄并標(biāo)記疑似違規(guī)交易，并提醒后臺監(jiān)控人員進(jìn)一步分析，

起到警示作用。三是可以在銀行內(nèi)部核心區(qū)域（如數(shù)據(jù)中心機(jī)房、金庫等）

增加人像識別攝像頭，人員進(jìn)出必須通過人臉識別及證件校驗(yàn)方可進(jìn)入，同

時(shí)對于所有進(jìn)出人員進(jìn)行人像登記，防止陌生人尾隨進(jìn)出相關(guān)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)智

能識別，達(dá)到安全防范的目標(biāo)。

Jeremy透露，正常情況下，不同人群在市場中的行為表現(xiàn)形式應(yīng)該是不

同的。如果出現(xiàn)了相似的行為，就說明該市場出現(xiàn)了問題。AlgoDynamix花

大價(jià)錢買到了全球12家證券交易所的數(shù)據(jù)，包括北美、歐洲、中國、新加坡

等國，當(dāng)從數(shù)據(jù)分析中得出市場不正常的結(jié)論，就會(huì)及時(shí)發(fā)出警告。他們將

軟件賣給大型銀行，將和人類分析師共同合作完成項(xiàng)目。Jeremy強(qiáng)調(diào)他們的

目的不在于取代人類分析師，而是幫助他們做得更好。

3.人工智能在零售行業(yè)的應(yīng)用

人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用，主要是利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，智能的管理倉儲(chǔ)

與物流、導(dǎo)購等方面，用以節(jié)省倉儲(chǔ)物流成本、提高購物效率、簡化購物程序。

主要應(yīng)用在倉儲(chǔ)物流、智能導(dǎo)購和客服等場景中。

說起人工智能和零售的應(yīng)用，你第一個(gè)想到的是什么？亞馬遜的無人智能零售店

AmazonGo?送匹薩的機(jī)器人？AR試衣？這些高科技產(chǎn)品似乎已有概念但還無大

規(guī)模應(yīng)用。但其實(shí)，人工智能在零售方面的應(yīng)用離我們很近，它正在潤物細(xì)無聲

的改變著這個(gè)行業(yè)。

電子商務(wù)是個(gè)最明顯的例子。打開手機(jī)逛逛淘寶，輸入關(guān)鍵字“襯衫二是

否有想過，為什么每次你看到的商品都是你喜歡的muji性冷淡風(fēng)，而隔壁李二

狗搜出來的襯衫卻大部分是海瀾之家？其實(shí)，就都是AI基于你先前的紀(jì)錄為你

做的精準(zhǔn)推送。

人工智能在電商已經(jīng)做到了智能推薦、智能比價(jià)、實(shí)時(shí)定價(jià)、銷售預(yù)測、智能客

服，甚至社交功能這些其實(shí)都可以在線上實(shí)現(xiàn)。

這可不是奇思妙想，已經(jīng)有多家公司正在著手發(fā)展這塊的業(yè)務(wù)。

Trax是一家來自以色列的創(chuàng)業(yè)公司，他成功的將圖像識別技術(shù)應(yīng)用到了零售這

一特定行業(yè)中c只要拍一張貨架上的照片，圖片今自動(dòng)傳入Trax云里，讓小T

思考個(gè)幾分鐘，它就會(huì)立刻生成一份即時(shí)的解決方案，并生成可多平臺預(yù)覽的數(shù)

據(jù)報(bào)告，無論你是安卓還是蘋果，無論你拿電腦還是手機(jī)都可以隨時(shí)看到這份報(bào)

告！這樣看起來好像沒什么，但是要做到對圖片中同個(gè)產(chǎn)品不同顏色包裝的識別，

是非常有技術(shù)含量的。而且，Trax還能組合機(jī)器人一起使用。隨時(shí)捕獲店鋪當(dāng)

下的高清圖片，自動(dòng)抓取核心信息，輸出當(dāng)下的零售解決方案，輔助管理人員做

出最準(zhǔn)確的決策！這點(diǎn)還不夠，AI不單可從顧客角度，提供更個(gè)性化的推苕，

還能覆蓋客戶在購買期間可能發(fā)生的問題：如解決商場停車問題的智能停車和找

車，解決物流問題的直接配送到家的運(yùn)輸機(jī)器人。

AI+零售

1、對顧客管理的智能化——重點(diǎn)體現(xiàn)在對顧客的分析、鎖定目標(biāo)顧客、抓取目

標(biāo)顧客、精準(zhǔn)推送、分析目標(biāo)顧客潛在需求方面，真正實(shí)現(xiàn)對每一位消費(fèi)者的

360度全方位畫像；

2、對商品管理的智能化——基于顧客需求的多樣化和商品的極大豐富，企業(yè)借

助智能化手段進(jìn)行商品管理，并最終向柔性生產(chǎn)和提供個(gè)性化商品過渡

3、對供應(yīng)鏈管理的智能化——建立高效的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，形成基于消費(fèi)者、門店

銷售、客戶一體化的供應(yīng)鏈智能管理體系，提升企業(yè)經(jīng)營效率，降低企業(yè)庫存和

供應(yīng)鏈成本。

4、對物流管理的智能化——確保正確的貨物進(jìn)了正確的倉庫，同時(shí)發(fā)貨效率將

大大提高。把用戶端潛在需求的判斷聯(lián)動(dòng)到供應(yīng)鏈、物流倉儲(chǔ)系統(tǒng)，應(yīng)用智能技

術(shù)解決類似商品部署在哪些倉庫，如何讓商品堆放更合理，物流配送路徑的優(yōu)化

等問題。

4.人工智能在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用

作為人工智能等技術(shù)在汽車行業(yè)、交通領(lǐng)域的延伸與應(yīng)用，無人駕駛近幾年

在世界范圍內(nèi)受到了產(chǎn)學(xué)界甚至國家層面的密切關(guān)注。

無人駕駛其實(shí)并不新鮮。早在上世紀(jì)八十年代，美國就啟動(dòng)了相關(guān)研究項(xiàng)目。

無人駕駛最近幾年又火起來，原因主要有兩方面：一是技術(shù)，包括人工智能、車

載軟硬件及網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，過去的不可能現(xiàn)在變?yōu)榭赡?；二是需求，人們的?/p>

活已經(jīng)離不開汽車，但隨著汽車保有量的增加，事故、擁堵、污染等負(fù)面影響逐

漸顯現(xiàn)，需要新技術(shù)奇方法提高交通的安全性、舒適性、經(jīng)濟(jì)性以及環(huán)保性。

無人駕駛實(shí)際上是類人駕駛，即計(jì)算機(jī)模仿人類駕駛員的駕駛行為，目標(biāo)

是使計(jì)算機(jī)成為一位眼疾手快、全神貫注、經(jīng)驗(yàn)豐富、永不疲倦的虛擬司機(jī)，

最終將人類從低級、繁瑣、持久的駕駛活動(dòng)中解放出來。

無人駕駛重復(fù)著“感知T認(rèn)知T行為”的過程。

感知

人類駕駛員感知依靠眼睛和耳朵，無人駕駛汽車感知依靠傳感器。目前傳感

器性能越來越高、體積越來越小、功耗越來越低，其飛速發(fā)展是無人駕駛熱潮的

重要推手。反過來，無人駕駛又對車載傳感器提出了更高的要求，又促進(jìn)了其發(fā)

展。用于無人駕駛的傳感器可以分為四類：

1.雷達(dá)傳感器。主要用來探測一定范圍內(nèi)障礙物（比如車輛、行人、路肩

等）的方位、距離及移動(dòng)速度，常用車載雷達(dá)種類有激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超

聲波雷達(dá)。激光雷達(dá)精度高、探測范圍廣，但成本高，比如Google無人車頂上

的64線激光雷達(dá)成本高達(dá)70多萬元人民幣；毫米波雷達(dá)成本相對較低，探測

距離較遠(yuǎn)，被車企廣泛使用，但與激光雷達(dá)比精度稍低、可視角度偏??；超聲波

雷達(dá)成本最低，但探測距離近、精度低，可用于詆速下碰撞預(yù)警。

2.視覺傳感器。主要用來識別車道線、停止淺、交通信號燈、交通標(biāo)志牌、

行人、車輛等。常用的有單目攝像頭、雙目攝像頭、紅外攝像頭。視覺傳感器成

本低，相關(guān)研究與產(chǎn)品非常多，但視覺算法易受光照、陰影、污損、遮擋影響，

準(zhǔn)確性、魯棒性有待提高C所以，作為人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域之一的圖像

識別，也是無人駕駛汽車領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

3.定位及位姿傳感器。主要用來實(shí)時(shí)高精度定位以及位姿感知，比如獲取

經(jīng)緯度坐標(biāo)、速度、加速度、航向角等，一般包括全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)

（GNSS）、慣性設(shè)備、掄速計(jì)、里程計(jì)等?，F(xiàn)在國內(nèi)常用的高精度定位方法是使

用差分定位設(shè)備，如RTK-GPS,但需要額外架設(shè)固定差分基站，應(yīng)用距離受限，

而且易受建筑物、樹木遮擋影響。近年來很多省市的測繪部門都架設(shè)了相當(dāng)于固

定差分基站的連續(xù)運(yùn)行參考站系統(tǒng)（C0RS）,比如遼寧、湖北、上海等，實(shí)現(xiàn)了

定位信號的大范圍覆蓋，這種基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為智能駕駛提供了有力的技術(shù)支撐。

定位技術(shù)是無人駕駛的核心技術(shù)，因?yàn)橛辛宋恢眯畔⒕涂梢岳秘S富的地理、地

圖等先驗(yàn)知識，可以使用基于位置的服務(wù)。

4.車身傳感器。來自車輛本身，通過整車網(wǎng)絡(luò)接口獲取諸如車速、輪速、

檔位等車輛本身的信息。綜合考慮成本及性能，采用了激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、

攝像頭、GPS和車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等多種傳感器來實(shí)現(xiàn)感知能力。

認(rèn)知

駕駛員認(rèn)知靠大腦，無人駕駛汽車的“大腦”則是計(jì)算機(jī)。無人車?yán)锏挠?jì)算

機(jī)與我們常用的臺式機(jī)、筆記本略有不同，因?yàn)檐囕v在行駛的時(shí)候會(huì)遇

到顛簸、震動(dòng)、粉塵甚至高溫的情況，一般計(jì)算機(jī)無法長時(shí)間運(yùn)行在這些環(huán)境中。

所以無人車一般選用工業(yè)環(huán)境下的計(jì)算機(jī)——工控機(jī)。工控機(jī)上運(yùn)行著操作系統(tǒng),

操作系統(tǒng)中運(yùn)行著無人駕駛軟件。

操作系統(tǒng)之上是支撐模塊（這里模塊指的是計(jì)算機(jī)程序），對上層軟件璞塊

提供基礎(chǔ)服務(wù)。支撐塊包括：虛擬交換模塊，用于模塊間通信；日志管理模塊，

用于日志記錄、檢索以及回放；進(jìn)程監(jiān)控模塊，負(fù)責(zé)監(jiān)視整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，

如果某個(gè)模塊運(yùn)行不正常則提示操作人員并自動(dòng)采取相應(yīng)措施；交互調(diào)試模塊，

負(fù)責(zé)開發(fā)人員與無人駕駛系統(tǒng)交互C

操控

駕駛員操控汽車靠四肢，無人駕駛汽車靠什么呢？靠的是線控執(zhí)行器。

由于當(dāng)前車輛是面向人類駕駛設(shè)計(jì)的，方向盤、油門、剎車、檔位都是由人

工操控。無人駕駛則需要這些機(jī)構(gòu)能夠由程序控制，這就需要對■傳統(tǒng)汽車加以線

控改造甚至重新設(shè)計(jì)。方向盤線控的改造，早期一般在轉(zhuǎn)向柱加裝可控電機(jī)，現(xiàn)

在一般利用較為成熟的轉(zhuǎn)向助力零部件實(shí)現(xiàn)；油門與制動(dòng)線控的改造，早期一般

使用鋼絲牽引車內(nèi)踏板，但控制精度不高，現(xiàn)在一般直接使用車內(nèi)總線協(xié)議向整

車控制器發(fā)送控制指令；檔位線控的改造，早期一般靠步進(jìn)電機(jī)實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)在同樣

向整車控制器發(fā)送指令實(shí)現(xiàn)檔位控制。

目前，隨堵電動(dòng)車的出現(xiàn)與發(fā)展，很多線控功能在設(shè)計(jì)之初就被考慮其中。

5.人工知能在智能醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

隨著社會(huì)進(jìn)步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對

于提升醫(yī)療技術(shù)、延長人類壽命、增強(qiáng)健康的需求也更加急迫。

而實(shí)踐中卻存在著醫(yī)療資源分配不均，藥物研制周期長、費(fèi)用高，以及醫(yī)務(wù)

人員培養(yǎng)成本過高等問題。對于醫(yī)療進(jìn)步的現(xiàn)實(shí)需求極大地刺激了以人工智能

技術(shù)推動(dòng)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)變革升級浪潮的興起。

（一）、智能骨骼

ExoAtlet公司生產(chǎn)了兩款“智能外骨骼”產(chǎn)品：ExoAtletI和ExoAtIetPro。

前者適用于家庭，后者適用于醫(yī)院。ExoAtIetI適用于下半身癱瘓的患者，只要

上肢功能基本完整，它能幫助患者完成基本的行走、爬樓梯及一些特殊的訓(xùn)練動(dòng)

作。ExoAtletPro在ExoAtletI的基礎(chǔ)上包括了更多功能，如測量脈搏、電刺激、

設(shè)定既定的行走模式等。日本厚生勞動(dòng)省已經(jīng)正式將“機(jī)器人服”和“醫(yī)療用混

合型輔助肢”列為醫(yī)療器械在日本國內(nèi)銷售，主要用于改善肌萎縮側(cè)索硬化癥、

肌肉萎縮癥等疾病患者的步行機(jī)能。

（二）、智能藥物研發(fā)

美國硅谷公司Atomwise通過IBM超級計(jì)算機(jī)，在分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中篩選治

療方法，評估出820萬種藥物研發(fā)的候選化合物.2015年，Atomwise基于現(xiàn)有

的候選藥物，應(yīng)用人工智能算法，在不到一天時(shí)間內(nèi)就成功地尋找出能控制埃博

拉病毒的兩種候選藥物。除挖掘化合物研制新藥外，美國Berg生物醫(yī)藥公司通

過研究生物數(shù)據(jù)研發(fā)新型藥物?！癇erg通過其開發(fā)的InterrogativeBiology人

工智能平臺，研究人體健康組織，探究人體分子和細(xì)胞自身防御組織以及發(fā)病原

理機(jī)制，利用人工智能和大數(shù)據(jù)來推算人體自身分子瞽在的藥物化合物。這種利

用人體自身的分子來醫(yī)治類似于糖尿病和癌癥等疑難雜癥，要比研究新藥的時(shí)間

成本與資金少一半

（三）、智能診療

國外最早將人工智能應(yīng)用于醫(yī)療診斷的是MYCIN專家系統(tǒng)。我國研制基于

人工智能的專家系統(tǒng)始于上世紀(jì)70年代末，但是發(fā)展很快。早期的有北京中醫(yī)

學(xué)院研制成'關(guān)幼波肝炎醫(yī)療專家系統(tǒng)'，它是模擬著名老中醫(yī)關(guān)幼波大夫?qū)Ω?/p>

病診治的程序。上世紀(jì)80年代初，福建中醫(yī)學(xué)院與福建計(jì)算機(jī)中心研制的林如

高骨傷計(jì)算機(jī)診療系統(tǒng)。其他如廈門大學(xué)、重慶大學(xué)、河南醫(yī)科大學(xué)、長春大學(xué)

等高等院校和其他研究機(jī)構(gòu)開發(fā)了基于人工智能的醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng)，并成功

應(yīng)用于臨床。

在智能診療的應(yīng)用中，IBMWatson是目前最成熟的案例。IBMWatson可以在17

秒內(nèi)閱讀3469本醫(yī)學(xué)專著、248000篇論文、69種治療方案、61540次試驗(yàn)數(shù)據(jù)、

106000份臨床報(bào)告。2012年Watson通過了美國職業(yè)醫(yī)師資格考試，并部署在美

國多家醫(yī)院提供輔助診療的服務(wù)。目前Watson提供診治服務(wù)的病種包

括乳腺癌、肺癌