人工智能概述匯報(bào)人：XXX2025-X-XX人工智能緣起人工智能應(yīng)用領(lǐng)域人工智能的發(fā)展趨勢(shì)與存在的問(wèn)題contents目錄CONTENTS01人工智能緣起什么是人工智能智能模擬人工智能是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)智能行為的學(xué)科，其核心目標(biāo)是讓機(jī)器具備感知、學(xué)習(xí)、推理、決策和語(yǔ)言理解等能力，從而完成復(fù)雜任務(wù)。多學(xué)科交叉人工智能融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、哲學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，旨在構(gòu)建能夠自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境的智能系統(tǒng)。技術(shù)應(yīng)用人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人控制等領(lǐng)域，已成為推動(dòng)現(xiàn)代科技發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。人工智能的發(fā)展歷程人工智能的萌芽期1943年,數(shù)理邏輯學(xué)家沃爾特·皮茨(WalterPitts)和沃倫·麥卡洛克(WarrenMcCulloch)建立了MP模型。;1954年,美國(guó)的喬治·德沃爾（GeorgeDevol）設(shè)計(jì)出了世界上第一個(gè)可編程機(jī)器人。01人工智能的啟動(dòng)期1956年夏天,美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院舉行了歷史上第一次人工智能研討會(huì),這被認(rèn)為是人工智能誕生的標(biāo)志。1968年,美國(guó)加州斯坦福研究所道格拉斯·恩格爾巴特博士(Dr.DouglasC.Engelbart)發(fā)明了計(jì)算機(jī)鼠標(biāo),并引入文字編輯器、超鏈接和圖文混排等創(chuàng)新概念。02人工智能的消沉期20世紀(jì)70年代初，人工智能的發(fā)展遭遇瓶頸。當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)有限的內(nèi)存和處理速度不足以解決任何實(shí)際的人工智能問(wèn)題。03人工智能的發(fā)展歷程人工智能的突破期1981年，日本啟動(dòng)人工智能計(jì)算機(jī)項(xiàng)目計(jì)劃，其他國(guó)家也紛紛開(kāi)始為人工智能領(lǐng)域的研究提供大量資金。1986年，美國(guó)發(fā)明家查爾斯·赫爾（CharlesHull）成功制造出人類(lèi)歷史上第一臺(tái)3D打印機(jī)，這一創(chuàng)新成果極大地改變了人們對(duì)人工智能的認(rèn)知。03人工智能的高速發(fā)展期1997年5月11日，國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫(GarryKasparov)在與一臺(tái)名叫“深藍(lán)”的IBM公司開(kāi)發(fā)的計(jì)算機(jī)經(jīng)過(guò)6局規(guī)則比賽對(duì)抗后,最終拱手稱臣。2018年開(kāi)始，“AItoBusiness”逐漸興起，人工智能與零售業(yè)、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)（種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)）、物流供應(yīng)鏈等行業(yè)深度融合。04人工智能的特征像人一樣思考，即它是有頭腦的機(jī)器，可以進(jìn)行與人類(lèi)思維活動(dòng)類(lèi)似的活動(dòng)，諸如決策、問(wèn)題求解和學(xué)習(xí)等。像人一樣行動(dòng)，即它能替代人類(lèi)來(lái)進(jìn)行需要智能的技藝的工作，甚至能完成人類(lèi)更擅長(zhǎng)的事情。由此可見(jiàn),人工智能是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,涉及多個(gè)學(xué)科的各個(gè)方面。對(duì)于那些專注于人工智能實(shí)際應(yīng)用的人來(lái)說(shuō),掌握其相關(guān)概念和基本原理不僅令人滿意,而且對(duì)個(gè)人的成長(zhǎng)和發(fā)展大有裨益。人工智能的典型應(yīng)用

自人工智能“橫空出世”以來(lái)，從1966年世界上第一個(gè)聊天機(jī)器人ELIZA，到后來(lái)的專家系統(tǒng)（如DENDRAL系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據(jù)輸入質(zhì)譜儀的測(cè)量數(shù)據(jù)，自動(dòng)輸出給定物質(zhì)的化學(xué)結(jié)構(gòu)；我國(guó)科學(xué)家于1978年研制的國(guó)內(nèi)第一個(gè)中醫(yī)肝病診治專家系統(tǒng)），再到后來(lái)轟動(dòng)一時(shí)的戰(zhàn)勝曾經(jīng)的圍棋世界冠軍李世石的AlphaGo，不斷發(fā)展的人工智能應(yīng)用一次又一次地點(diǎn)燃人們對(duì)人工智能的熱情和期盼，世界主要國(guó)家高度重視人工智能的發(fā)展。自動(dòng)駕駛環(huán)境感知通過(guò)激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)等多傳感器融合技術(shù)，實(shí)時(shí)構(gòu)建車(chē)輛周?chē)?D環(huán)境模型。決策規(guī)劃基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃算法能夠處理復(fù)雜交通場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)安全高效的行駛策略。車(chē)路協(xié)同V2X技術(shù)使自動(dòng)駕駛車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)，提升交通系統(tǒng)整體效率和安全性。人臉識(shí)別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取面部128-256維特征向量，實(shí)現(xiàn)高精度身份認(rèn)證。生物特征提取支持多角度、遮擋條件下的活體檢測(cè)，應(yīng)用于金融支付和安防領(lǐng)域。動(dòng)態(tài)識(shí)別技術(shù)通過(guò)微表情識(shí)別技術(shù)解析用戶情緒狀態(tài)，應(yīng)用于市場(chǎng)調(diào)研和人機(jī)交互場(chǎng)景。情感分析010203醫(yī)學(xué)圖像處理病灶檢測(cè)深度學(xué)習(xí)算法可自動(dòng)識(shí)別CT/MRI影像中的腫瘤、出血等異常區(qū)域，輔助醫(yī)生診斷。三維重建基于多平面掃描數(shù)據(jù)構(gòu)建器官立體模型，支持手術(shù)規(guī)劃和醫(yī)學(xué)教育。影像增強(qiáng)利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)提升低質(zhì)量醫(yī)學(xué)圖像的分辨率和信噪比，改善診斷準(zhǔn)確性。機(jī)器人多模態(tài)感知集成視覺(jué)、力覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等傳感器，實(shí)現(xiàn)環(huán)境全面感知和精細(xì)操作控制。人機(jī)協(xié)作阻抗控制算法確保機(jī)器人與人類(lèi)安全交互，應(yīng)用于康復(fù)醫(yī)療和精密裝配領(lǐng)域。同步定位與建圖(SLAM)技術(shù)使機(jī)器人在未知環(huán)境中自主探索和路徑規(guī)劃。自主導(dǎo)航機(jī)器人主要由感知系統(tǒng)感知系統(tǒng)包括視覺(jué)傳感器、力/力矩傳感器和慣性測(cè)量單元，為機(jī)器人提供環(huán)境狀態(tài)信息。控制系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，上層進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃，底層實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制和力位混合控制。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)涵蓋電機(jī)、液壓和氣動(dòng)等多種執(zhí)行機(jī)構(gòu)，滿足不同負(fù)載和精度需求的應(yīng)用場(chǎng)景。02人工智能應(yīng)用領(lǐng)域手機(jī)美顏人臉識(shí)別與特征分析通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法精準(zhǔn)定位五官輪廓，結(jié)合膚色檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能磨皮、祛痘、瘦臉等效果，同時(shí)保留皮膚紋理的自然感。動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)優(yōu)化基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)視頻流逐幀處理，自動(dòng)調(diào)節(jié)光線、對(duì)比度和色彩飽和度，適應(yīng)不同環(huán)境下的拍攝需求。個(gè)性化風(fēng)格適配利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）學(xué)習(xí)用戶偏好，提供“復(fù)古膠片”“日系清新”等風(fēng)格化濾鏡，并支持手動(dòng)微調(diào)參數(shù)。聊天機(jī)器人聊天機(jī)器人（Chatterbot）是一種計(jì)算機(jī)程序，可以通過(guò)對(duì)話或文字交流來(lái)模擬人類(lèi)的交談方式，并且能夠通過(guò)圖靈測(cè)試。世界上最早的聊天機(jī)器人誕生于20世紀(jì)80年代，名為“阿爾貝特”，用Basic語(yǔ)言編寫(xiě)而成。Eliza和Parry也是早期非常著名的聊天機(jī)器人。聊天機(jī)器人試圖建立這樣的程序：至少暫時(shí)性地讓一個(gè)真正的人認(rèn)為他正在與另一個(gè)人聊天。新聞推薦

類(lèi)似于購(gòu)物和電影推薦，基于大數(shù)據(jù)分析的人工智能技術(shù)在新聞推薦方面表現(xiàn)出色，展現(xiàn)了巨大的商業(yè)潛力。在這一領(lǐng)域，字節(jié)跳動(dòng)無(wú)疑是最成功的公司之一。

北京字節(jié)跳動(dòng)科技有限公司成立于2012年，是最早將人工智能應(yīng)用于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的科技企業(yè)之一，其獨(dú)立研發(fā)的“今日頭條”，通過(guò)海量信息采集、深度數(shù)據(jù)挖掘和用戶行為分析，為用戶智能推薦個(gè)性化信息，從而開(kāi)創(chuàng)了一種全新的新聞閱讀模式。在線翻譯在線翻譯，一般是指在線翻譯工具，如百度翻譯、阿里翻譯、有道翻譯及Google翻譯等。這類(lèi)在線翻譯工具主要是利用計(jì)算機(jī)程序?qū)⒁环N自然語(yǔ)言（源語(yǔ)言）轉(zhuǎn)換為另一種自然語(yǔ)言（目標(biāo)語(yǔ)言），其原理是依托海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源和自然語(yǔ)言處理技術(shù),在海量的語(yǔ)料庫(kù)中查找各種模式，以求解最佳翻譯。這種基于大數(shù)據(jù)分析的在線翻譯過(guò)程，稱為“統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯”。虛擬現(xiàn)實(shí)虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality，VR）是20世紀(jì)中后期逐漸發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)全新的實(shí)用技術(shù)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)囊括計(jì)算機(jī)、電子信息、仿真技術(shù)于一體，其基本實(shí)現(xiàn)方式是計(jì)算機(jī)模擬虛擬環(huán)境，從而給人以環(huán)境沉浸感。

在VR領(lǐng)域，谷歌公司于2012年4月發(fā)布了一款增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)型穿戴式智能眼鏡——谷歌眼鏡（GoogleProjectGlass）。谷歌眼鏡融合了智能手機(jī)、GPS和相機(jī)的功能，能夠在用戶眼前顯示實(shí)時(shí)信息。通過(guò)簡(jiǎn)單的眨眼動(dòng)作，用戶就能輕松實(shí)現(xiàn)拍照上傳、發(fā)送和接收短信、查詢天氣和路況等功能。用戶無(wú)須手動(dòng)操作即可瀏覽網(wǎng)頁(yè)、處理文本信息和電子郵件。03人工智能的發(fā)展趨勢(shì)與存在的問(wèn)題人工智能的發(fā)展趨勢(shì)1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的民主化機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)，并在無(wú)須依賴程序指令的情況下進(jìn)行自我提升。這種學(xué)習(xí)方式可以幫助計(jì)算機(jī)創(chuàng)建各種模型，例如用于天氣預(yù)測(cè)的模型。人工智能的發(fā)展趨勢(shì)2.用自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)化人機(jī)交互自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能的一個(gè)快速發(fā)展的分支，該領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂诜治龊屠斫馊祟?lèi)語(yǔ)言。基于NLP的應(yīng)用程序通過(guò)理解語(yǔ)音、上下文、方言和發(fā)音以及更細(xì)微差別來(lái)與人類(lèi)交互。此外，NLP正在幫助計(jì)算機(jī)培養(yǎng)超越人類(lèi)的閱讀能力和理解能力。人工智能的發(fā)展趨勢(shì)3.通過(guò)情感分析增強(qiáng)體驗(yàn)情感分析工具能夠助力企業(yè)深入洞察客戶訴求，通過(guò)解析各大社交媒體平臺(tái)上的信息，優(yōu)化品牌的社交監(jiān)測(cè)能力。

情緒分析可在醫(yī)療保健和心理健康領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。除有關(guān)身體健康的其他指標(biāo)外,情緒感應(yīng)可穿戴設(shè)備還可以監(jiān)控心理健康狀況。心理健康服務(wù)提供者也可以采用像Karim和Woebot這樣的心理治療聊天機(jī)器人來(lái)幫助人們管理他們的心理健康。4.智慧城市的發(fā)展

目前，為龐大的城市人口提供水、電、更清潔的空氣和便捷的交通正成為城市管理者的挑戰(zhàn)，而獲得醫(yī)療保健和公共服務(wù)是另一個(gè)主要問(wèn)題。

智慧城市能夠借助人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)城市人口面臨的各種挑戰(zhàn)。通過(guò)綜合運(yùn)用這些技術(shù)，可以更有效地分析來(lái)自城市各處的攝像頭數(shù)據(jù)，圖像和實(shí)時(shí)視頻分析有助于識(shí)別事故和交通堵塞情況。管理員可以利用此信息集中管理道路上的流量。此外，他們可以依靠智能系統(tǒng)自動(dòng)控制交通信號(hào)，以便優(yōu)先通過(guò)應(yīng)急響應(yīng)團(tuán)隊(duì)和執(zhí)法機(jī)構(gòu)。人工智能存在的問(wèn)題人工智能替代人類(lèi)思考，可能會(huì)使人類(lèi)思維退化，從而威脅到人類(lèi)的生存。人工智能對(duì)人類(lèi)的工作和生活方式帶來(lái)的變革，可能會(huì)影響現(xiàn)有的法律框架、道德規(guī)范和利益分配模式。同時(shí)，人類(lèi)適應(yīng)這些變化的速度可能無(wú)法跟上人工智能的快速發(fā)展，這將對(duì)社會(huì)現(xiàn)有體制造成沖擊，進(jìn)而引發(fā)混亂。大腦的實(shí)際工作，在宏觀層面人們已經(jīng)了解了些許，但是智能千姿百態(tài)、變幻莫測(cè)，復(fù)雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀層面上，人們對(duì)大腦的工作機(jī)制卻知之甚少，使人們難以找出規(guī)律。項(xiàng)目小結(jié)

本項(xiàng)目主要介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和應(yīng)用領(lǐng)域，首先介紹了人工智能的定義、發(fā)展歷程以及各個(gè)階段的關(guān)鍵事件和技術(shù)突破，其次介紹了人工智能的特征和在自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像處理、機(jī)器人技術(shù)、智能家居等多個(gè)領(lǐng)域的典型應(yīng)用,最后介紹了人工智能的發(fā)展趨勢(shì)和當(dāng)前存在的問(wèn)題。通過(guò)本項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，讀者能夠全面了解人工智能的過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái),掌握人工智能的核心概念和關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)培養(yǎng)批判性思維和跨學(xué)科整合能力，為未來(lái)的技術(shù)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步作出貢獻(xiàn)。THANKS感謝觀看人工智能技術(shù)基礎(chǔ)匯報(bào)人：XXX2025-X-XX人工智能的基本架構(gòu)0201人工智能的基本技術(shù)目錄CONTENTS01PART人工智能的基本技術(shù)知識(shí)推理知識(shí)推理是指在計(jì)算機(jī)或智能系統(tǒng)中，模擬人類(lèi)的推理過(guò)程，遵循推理控制策略,運(yùn)用形式化的知識(shí)進(jìn)行機(jī)器思考和問(wèn)題求解的過(guò)程。智能系統(tǒng)的知識(shí)推理過(guò)程是通過(guò)推理機(jī)來(lái)完成的，所謂推理機(jī)就是智能系統(tǒng)中用來(lái)實(shí)現(xiàn)推理的程序。推理機(jī)的主要任務(wù)是在特定的控制策略下，從知識(shí)庫(kù)中檢索可用知識(shí)，并與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，以生成或驗(yàn)證新的事實(shí)。知識(shí)推理方法從方式上分，可分為演繹推理和歸納推理；從確定性上分，可分為精確推理和不精確推理；從單調(diào)性上分，可分為單調(diào)推理和非單調(diào)推理。知識(shí)推理的控制策略推理策略主要包括正向推理、反向推理和混合推理。正向推理，也稱為事實(shí)驅(qū)動(dòng)推理或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)推理，其主要優(yōu)勢(shì)在于直觀，允許用戶輸入有用的事實(shí)信息，是產(chǎn)生式專家系統(tǒng)的主要推理方法之一。反向推理又稱目標(biāo)驅(qū)動(dòng)推理或假設(shè)驅(qū)動(dòng)推理，其主要優(yōu)點(diǎn)是不必使用與總目標(biāo)無(wú)關(guān)的規(guī)則，且有利于向用戶提供解釋。混合推理可以克服正向推理和反向推理問(wèn)題求解效率較低的缺點(diǎn)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)推理能夠?qū)崿F(xiàn)正向推理和反向推理。在開(kāi)發(fā)結(jié)構(gòu)選型的智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)根據(jù)具體情況選擇恰當(dāng)?shù)耐评聿呗?。結(jié)構(gòu)選型的知識(shí)推理策略信息融合技術(shù)本質(zhì)上是一種多源信息的整合技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析和綜合來(lái)自不同信息源(例如傳感器、遙感系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)等)的數(shù)據(jù),以完成所需的評(píng)估和決策任務(wù)?；谛畔⑷诤霞夹g(shù)的多源不確定性信息融合推理方法基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)處理基于實(shí)例的推理(Case-BasedReasoning,CBR)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(包括模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的知識(shí)處理具有集成特性，即知識(shí)的獲取、表示和推理相互結(jié)合，均通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練來(lái)實(shí)現(xiàn)。CBR的核心理念是在解決設(shè)計(jì)問(wèn)題時(shí)，利用以往處理相似設(shè)計(jì)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理,而無(wú)須從零開(kāi)始。模糊邏輯在真實(shí)世界中，人類(lèi)的思維概念、語(yǔ)意表達(dá)以及感覺(jué)判斷等都存在著模糊（Fuzzy）的現(xiàn)象。什么是模糊現(xiàn)象呢？一般來(lái)說(shuō)就是不精確、模棱兩可、多重意義、不確定的意思。比如“今天天氣很熱”“那個(gè)人很年輕”等敘述。但是溫度多高算熱呢？年齡多少才算年輕呢？每個(gè)人對(duì)它們的定義都不同，也就是說(shuō)這些語(yǔ)意或事物的狀態(tài)，大都與人的主觀的感覺(jué)判斷有密切的關(guān)系，人們無(wú)法清楚地理解他人的感受，只能從其語(yǔ)意進(jìn)行大概的判斷，甚至對(duì)于個(gè)人而言也會(huì)因某種身體或心理的變化而產(chǎn)生判斷的差錯(cuò)。雖然只能從不明確的言語(yǔ)中猜測(cè)其意義，但是之間的差距并不大，能達(dá)到彼此溝通的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)科學(xué)家在研究人工智能時(shí),自然希望模仿生物神經(jīng)元的工作方式,因此他們?cè)O(shè)計(jì)了數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能。所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種仿造神經(jīng)元運(yùn)作的函數(shù)演算，能接收外界信息輸入的刺激,且根據(jù)不同刺激影響的權(quán)重轉(zhuǎn)換成輸出,或用以改變內(nèi)部函數(shù)的權(quán)重結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)不同環(huán)境的數(shù)學(xué)模型。簡(jiǎn)而言之,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)模擬生物神經(jīng)元的工作方式,利用數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬生物的神經(jīng)傳導(dǎo)和反應(yīng)過(guò)程,并接收來(lái)自外部的信息輸入作為刺激,根據(jù)不同的刺激調(diào)整權(quán)重以產(chǎn)生輸出。自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理可以劃分為多個(gè)階段，如語(yǔ)音或文本識(shí)別、自動(dòng)分詞與詞性標(biāo)注、句子生成與文本朗讀等。它主要探討如何利用計(jì)算機(jī)處理自然語(yǔ)言，并使機(jī)器能夠理解人類(lèi)的語(yǔ)言，是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵分支。群集智能螞蟻群體合作尋找食物的行為，設(shè)計(jì)出一個(gè)用于處理優(yōu)化問(wèn)題的蟻群算法。1996年Dorigo將ACO算法，GA、SA等啟發(fā)式算法與TSPLIB國(guó)際例題進(jìn)行比較，其結(jié)果皆優(yōu)于其他的算法，與最佳解的誤差皆小于3.5%。蟻群算法粒子群優(yōu)化（PSO）粒子群優(yōu)化算法（PaticleSwarmOptimization，PSO）由Eberhart博士和Kennedy博士發(fā)明,是基于迭代的優(yōu)化工具，通過(guò)系統(tǒng)初始化為一組隨機(jī)解,迭代搜尋最優(yōu)值。它與遺傳算法的差異是它不必經(jīng)由交叉(Crossover)以及變異(Mutation)過(guò)程,而是粒子在空間中追隨最優(yōu)的粒子進(jìn)行搜索。專家系統(tǒng)（1）領(lǐng)域?qū)＜壹?jí)知識(shí)；（2）模擬專家思維；（3）達(dá)到專家級(jí)的水平。專家系統(tǒng)具備的三要素專家系統(tǒng)具有的特性專家系統(tǒng)包括六部分(1)能處理現(xiàn)實(shí)生活中復(fù)雜的、須綜合判斷的知識(shí)；(2)具有專家解決問(wèn)題的能力,且有高度的效能；(3)只能處理某一特定領(lǐng)域的問(wèn)題；(4)有一套合理的推論及解釋功能。（1）知識(shí)庫(kù)（2）推理機(jī)(InferenceEngine)（3）用戶接口（4）工作區(qū)（5）解釋系統(tǒng)（6）知識(shí)獲取系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)是一種用于讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類(lèi)的算法方法。它通過(guò)收集大量的原始數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)答案，選擇合適的數(shù)學(xué)模型，并通過(guò)驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)比較計(jì)算出的分類(lèi)結(jié)果，以確定模型是否適合用于預(yù)測(cè)或分類(lèi)。深度學(xué)習(xí)一般機(jī)器學(xué)習(xí)方法要經(jīng)過(guò)三個(gè)步驟：（1）人類(lèi)提供給機(jī)器一個(gè)由函數(shù)構(gòu)成的集合（簡(jiǎn)稱函數(shù)集）；（2）人類(lèi)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)定義函數(shù)的優(yōu)劣；（3）機(jī)器自動(dòng)從函數(shù)集內(nèi)找出最佳的函數(shù)。深度學(xué)習(xí)也不例外。下面先介紹深度學(xué)習(xí)的基本架構(gòu)，再分別就這三個(gè)步驟來(lái)介紹深度學(xué)習(xí)。02PART人工智能的基本架構(gòu)人工智能基本架構(gòu)圖人工智能架構(gòu)通常采用三層模型（基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層）進(jìn)行可視化展示，通過(guò)箭頭和模塊化設(shè)計(jì)體現(xiàn)數(shù)據(jù)流與功能調(diào)用關(guān)系，例如用藍(lán)色標(biāo)注算力支撐、橙色突出算法模塊、綠色標(biāo)識(shí)應(yīng)用場(chǎng)景。分層可視化動(dòng)態(tài)交互元素行業(yè)定制變體現(xiàn)代架構(gòu)圖常包含可點(diǎn)擊展開(kāi)的子系統(tǒng)說(shuō)明,如點(diǎn)擊"數(shù)據(jù)層"顯示數(shù)據(jù)采集管道細(xì)節(jié)，點(diǎn)擊"算法層"展示CNN/Transformer等模型結(jié)構(gòu)，幫助開(kāi)發(fā)者理解技術(shù)鏈路。不同領(lǐng)域架構(gòu)圖存在差異，如醫(yī)療AI會(huì)增加HIPAA合規(guī)層，工業(yè)AI則強(qiáng)化邊緣計(jì)算模塊，反映特定場(chǎng)景的技術(shù)適配需求?；A(chǔ)層從人工智能的結(jié)構(gòu)可以看出來(lái)，人工智能的核心是基礎(chǔ)層，即計(jì)算能力和持續(xù)的數(shù)據(jù)流。數(shù)據(jù)流包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)收集是指數(shù)據(jù)可以通過(guò)哪些途徑獲取以及獲取什么類(lèi)型的數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)來(lái)源是采集、購(gòu)買(mǎi)或用其他方式獲取現(xiàn)有數(shù)據(jù)。比如城市地理學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集渠道，可以同步獲取一些社交App，比如YahooFlickr、SinaWebo的Checkin數(shù)據(jù)，手機(jī)的信號(hào)數(shù)據(jù)，用戶GPS的軌跡數(shù)據(jù)等。技術(shù)層

技術(shù)層的核心主要在于：特征提取、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和模型訓(xùn)練。

特征提取是將數(shù)據(jù)中有用且具有代表性的特征提取出來(lái)。例如，在對(duì)數(shù)千張照片進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，特征可能包括性別、眼睛和皮膚的顏色、輪廓、臉型等。

模型構(gòu)建是指使用適當(dāng)?shù)乃惴?，獲取預(yù)期準(zhǔn)確的值。常用的分類(lèi)算法包括：決策樹(shù)分類(lèi)法(DecisionTree),樸素貝葉斯分類(lèi)算法(NativeBayesianClassifier)、基于支持向量機(jī)(SVM)的分類(lèi)器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(NeuralNetwork)、k-最近鄰法(k-NearestNeighbor,kNN)語(yǔ)義樹(shù)、知識(shí)庫(kù)、各種視覺(jué)算法等。應(yīng)用層一般機(jī)器學(xué)習(xí)方法要經(jīng)過(guò)三個(gè)步驟：（1）人類(lèi)提供給機(jī)器一個(gè)由函數(shù)構(gòu)成的集合（簡(jiǎn)稱函數(shù)集）；（2）人類(lèi)根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)定義函數(shù)的優(yōu)劣；（3）機(jī)器自動(dòng)從函數(shù)集內(nèi)找出最佳的函數(shù)。深度學(xué)習(xí)也不例外。下面先介紹深度學(xué)習(xí)的基本架構(gòu)，再分別就這三個(gè)步驟來(lái)介紹深度學(xué)習(xí)。人工智能會(huì)取代你我嗎？AI將替代47%的程式化工作（如數(shù)據(jù)錄入），但同步創(chuàng)造提示詞工程師、AI訓(xùn)練師等新崗位，要求從業(yè)者掌握人機(jī)協(xié)作技能。職業(yè)重塑效應(yīng)能力邊界限制社會(huì)協(xié)作范式當(dāng)前AI缺乏常識(shí)推理(如物理直覺(jué))、情感共情(無(wú)法理解幽默隱喻)、創(chuàng)造性突破(依賴已有數(shù)據(jù)模式)，人類(lèi)在復(fù)雜決策中仍具優(yōu)勢(shì)。形成"人類(lèi)定義問(wèn)題-AI探索方案-人類(lèi)評(píng)估結(jié)果"的新型工作流，醫(yī)療領(lǐng)域已出現(xiàn)AI輔助診斷系統(tǒng)（需醫(yī)生最終簽字確認(rèn)）。項(xiàng)目小結(jié)

本項(xiàng)目主要介紹了人工智能的基本技術(shù)與架構(gòu)，首先介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)支撐，包括知識(shí)推理、模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、群集智能、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)。其次介紹了人工智能的基本架構(gòu)，包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，并對(duì)每一層的功能和作用進(jìn)行了詳細(xì)分析。最后指出人工智能在不同行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)例，如智能制造、智能城市、智能交通等，提示人工智能技術(shù)的實(shí)際影響力和發(fā)展?jié)摿?。通過(guò)本項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，讀者能夠全面理解人工智能的核心概念、技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景，掌握人工智能技術(shù)的基本框架，并能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題，為未來(lái)在人工智能領(lǐng)域的深入研究和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。THANKS感謝觀看現(xiàn)代人工智能的應(yīng)用匯報(bào)人：XXX2025-X-XX析音賞樂(lè)面部識(shí)別識(shí)別文字圖像處理家居應(yīng)用智慧教育智能農(nóng)業(yè)目錄析音賞樂(lè)01語(yǔ)音助手智能音箱的背后技術(shù)是語(yǔ)音助手,目前最強(qiáng)的技術(shù)掌握在微軟、谷歌、亞馬遜、蘋(píng)果和三星等幾個(gè)巨頭手中。常規(guī)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相對(duì)成熟,但發(fā)音技術(shù)仍需進(jìn)一步完善。真正的語(yǔ)義理解技術(shù)還處于初級(jí)階段,對(duì)于隨意的口語(yǔ)表達(dá),語(yǔ)音助手常常難以抓住重點(diǎn),更難以給出準(zhǔn)確的回答。2018年,谷歌發(fā)布了語(yǔ)音助手的升級(jí)版演示,展示了語(yǔ)音助手自動(dòng)電話呼叫并完成助人任務(wù)的場(chǎng)景。其中包含多輪對(duì)話、語(yǔ)音全雙工等新技術(shù),這可能預(yù)示著新一代自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)義理解技術(shù)的到來(lái)。語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器翻譯“翻譯”是語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域最重要的一個(gè)應(yīng)用。“機(jī)器翻譯”依賴于兩種數(shù)據(jù)。一種是雙語(yǔ)對(duì)照數(shù)據(jù)，指明特定句子的翻譯對(duì)應(yīng)；另一種是大量句子，這實(shí)際上是向機(jī)器提供哪些句子是合理的示例。中國(guó)聲谷坐落于中國(guó)合肥的“科大訊飛”,被稱為“中國(guó)聲谷”?！白屖澜珩雎?tīng)我們的聲音”是科大訊飛的標(biāo)語(yǔ)。2008年至今,科大訊飛連續(xù)在“國(guó)際說(shuō)話人、語(yǔ)種識(shí)別評(píng)測(cè)”大賽中名列前茅;2014年,科大訊飛首次參加國(guó)際口語(yǔ)機(jī)器翻譯評(píng)測(cè)比賽勇獲佳績(jī)；2016年,國(guó)際語(yǔ)音識(shí)別大賽上,科大訊飛取得全部指標(biāo)第一；口語(yǔ)測(cè)評(píng)（根據(jù)人類(lèi)英語(yǔ)的發(fā)音評(píng)價(jià)發(fā)音的準(zhǔn)確程度、詞匯量和語(yǔ)法句法）技術(shù)在世界上遙遙領(lǐng)先。典型應(yīng)用場(chǎng)景智能家居中樞語(yǔ)音識(shí)別作為IoT控制入口，通過(guò)統(tǒng)一協(xié)議(如Matter)聯(lián)動(dòng)設(shè)備,例如"小愛(ài)同學(xué)"可語(yǔ)音調(diào)節(jié)空調(diào)溫度并同步啟動(dòng)掃地機(jī)器人。醫(yī)療聽(tīng)寫(xiě)系統(tǒng)專業(yè)醫(yī)療ASR模型支持醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)識(shí)別，將醫(yī)生口述病歷轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化文本，準(zhǔn)確率達(dá)98%（如NuanceDragonMedical）,大幅提升診療效率。車(chē)載語(yǔ)音交互集成降噪麥克風(fēng)陣列與車(chē)載OS，實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航、娛樂(lè)全語(yǔ)音控制，特斯拉車(chē)型支持通過(guò)語(yǔ)音指令直接調(diào)整自動(dòng)駕駛參數(shù)。教育口語(yǔ)評(píng)測(cè)采用LSTM+Attention模型分析發(fā)音準(zhǔn)確度,提供實(shí)時(shí)反饋,如Duolingo的AI導(dǎo)師能精準(zhǔn)指出用戶元音發(fā)音偏差。面部識(shí)別02人臉識(shí)別特征提取技術(shù)現(xiàn)代人臉識(shí)別系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)算法(如CNN、ResNet)提取面部128-512維特征向量,通過(guò)分析眼距、鼻梁曲率、下頜輪廓等關(guān)鍵點(diǎn)建立生物特征模型,識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)99.7%以上?；铙w檢測(cè)機(jī)制采用3D結(jié)構(gòu)光、紅外成像或微表情分析技術(shù)，區(qū)分真實(shí)人臉與照片/視頻/面具攻擊，防止欺騙行為，金融級(jí)系統(tǒng)誤識(shí)率低于0.001%?？鐖?chǎng)景適應(yīng)性先進(jìn)的人臉識(shí)別系統(tǒng)具備光照補(bǔ)償和角度校正能力,可識(shí)別側(cè)臉(最大偏轉(zhuǎn)45度)、低分辨率(最小30×30像素)及遮擋(口罩/墨鏡)情況下的面部特征。行人識(shí)別行人識(shí)別的主要挑戰(zhàn)性在于姿態(tài)、角度以及不同分辨率帶來(lái)的大量變化。找出不同行人之間的差異是一個(gè)重要的研究方向。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法在行人識(shí)別方面取得了一定進(jìn)展。目前的行人識(shí)別方法大致可分為兩種將行人樣本劃分為相應(yīng)的類(lèi)別。在這種方法中,主要關(guān)注每個(gè)行人圖像之間的差異,通過(guò)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提取每個(gè)行人的特征信息,并利用損失層進(jìn)行計(jì)算,以減小類(lèi)內(nèi)差距并增大類(lèi)間差距；多分類(lèi)方法該方法主要通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別提取圖像對(duì)的行人特征，并計(jì)算圖像對(duì)之間的差異，判別是否屬于同一個(gè)行人，從而達(dá)到識(shí)別的目的。行人識(shí)別和檢測(cè)技術(shù)在無(wú)人駕駛汽車(chē)、智能視覺(jué)監(jiān)控、服務(wù)型智能機(jī)器人等領(lǐng)域中均有重要應(yīng)用。根據(jù)行人圖像對(duì)做二分類(lèi)（相同或不同）010203圖像分類(lèi)谷歌的貓臉識(shí)別曾引起了學(xué)術(shù)界的轟動(dòng)，它采用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式”，即不進(jìn)行人為的圖片標(biāo)注，而是讓機(jī)器自己從大量原始數(shù)據(jù)中磨礪出算法，進(jìn)行區(qū)分和識(shí)別。

近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速進(jìn)步，高效且準(zhǔn)確地對(duì)大量圖像進(jìn)行分類(lèi)變得尤為重要。傳統(tǒng)的圖像分類(lèi)主要針對(duì)單標(biāo)簽圖像，即每幅圖像僅與一個(gè)物體相關(guān)聯(lián)。而在現(xiàn)實(shí)生活中，一幅圖像往往包含多個(gè)不同種類(lèi)的物體，所以研究對(duì)多標(biāo)簽圖像的分類(lèi)更加具有實(shí)際意義。典型應(yīng)用場(chǎng)景圖像審核及商品搜索提供多種維度的圖像審核能力，支持自助調(diào)整審核閾值、自定義文本黑庫(kù)、敏感人物審核庫(kù)等，配置最符合用戶業(yè)務(wù)需求的審核策略。包括政治敏感識(shí)別、暴恐識(shí)別、廣告檢測(cè)、公眾人物識(shí)別、圖文審核、圖像質(zhì)量檢測(cè)等；車(chē)輛檢測(cè)、智能定損及圖像識(shí)別車(chē)輛檢測(cè)識(shí)別圖像中的所有車(chē)輛，返回每輛車(chē)的類(lèi)型和坐標(biāo)位置，可識(shí)別小汽車(chē)、卡車(chē)、巴士、摩托車(chē)、三輪車(chē)、自行車(chē)6大類(lèi)車(chē)輛。包括小汽車(chē)屬性識(shí)別、交通安防、外觀部件識(shí)別、部件損傷檢測(cè)等。車(chē)輛分析準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的車(chē)輛相關(guān)信息,提供車(chē)型識(shí)別、車(chē)輛檢測(cè)、車(chē)流統(tǒng)計(jì)、車(chē)輛屬性識(shí)別、車(chē)輛外觀損傷識(shí)別、車(chē)輛背景分割等能力,包括識(shí)別車(chē)輛品牌型號(hào)、車(chē)輛檢測(cè)和類(lèi)型識(shí)別、車(chē)輛檢測(cè)與追蹤、動(dòng)態(tài)車(chē)流量統(tǒng)計(jì)等。鐵路病態(tài)非接觸檢測(cè)系統(tǒng)鐵路軌道設(shè)備長(zhǎng)期暴露在戶外環(huán)境中，受到惡劣天氣和列車(chē)負(fù)載的影響，其技術(shù)狀態(tài)不斷變化。這些異常狀態(tài)直接影響鐵路線路的運(yùn)行安全。識(shí)別文字03手寫(xiě)數(shù)據(jù)識(shí)別目前，在遠(yuǎn)程高速數(shù)據(jù)識(shí)別過(guò)程中,面臨數(shù)據(jù)識(shí)別時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、能耗較大和識(shí)別準(zhǔn)確率不高等問(wèn)題。在這種背景下,如何有效提升數(shù)據(jù)傳輸和處理能力,確保數(shù)據(jù)能夠被準(zhǔn)確且有序地識(shí)別,已成為亟待解決的社會(huì)問(wèn)題。問(wèn)答系統(tǒng)自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)(AutomaticQuestionandAnsweringSystem),簡(jiǎn)稱問(wèn)答系統(tǒng)（QA）,是一種能夠接受用戶以自然語(yǔ)言形式提出的詢問(wèn)，并從眾多異構(gòu)數(shù)據(jù)中檢索出準(zhǔn)確且簡(jiǎn)潔的答案的系統(tǒng)，它不同于簡(jiǎn)單的相關(guān)文檔檢索系統(tǒng)。目前，運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP），借助信息檢索（IR）從網(wǎng)絡(luò)中檢索答案，成為研究熱點(diǎn)。情感分析Web2.0時(shí)代以來(lái)，越來(lái)越多的用戶主動(dòng)通過(guò)各種網(wǎng)絡(luò)傳播渠道，以非商業(yè)的目的，分享關(guān)于產(chǎn)品的自身感知體驗(yàn)、意見(jiàn)觀點(diǎn)以及所引發(fā)的情感認(rèn)同。這些產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)對(duì)商家和用戶具有重要的參考價(jià)值。然而，由于評(píng)論數(shù)量龐大、內(nèi)容多樣且形式復(fù)雜，傳統(tǒng)的人工方法難以全面和細(xì)致地提取有價(jià)值的信息。面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，探索并發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)某一產(chǎn)品的褒貶態(tài)度及意見(jiàn)，可以為企業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)化改進(jìn)和消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為提供數(shù)據(jù)支持。典型應(yīng)用場(chǎng)景

基于行業(yè)領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供財(cái)稅報(bào)銷(xiāo)、金融保險(xiǎn)等場(chǎng)景中各類(lèi)票據(jù)的結(jié)構(gòu)化識(shí)別服務(wù)。這包括混貼票據(jù)識(shí)別、銀行回單識(shí)別、增值稅發(fā)票識(shí)別、通用機(jī)打發(fā)票識(shí)別、火車(chē)票識(shí)別、定額發(fā)票識(shí)別、彩票識(shí)別以及通用票據(jù)識(shí)別等。票據(jù)識(shí)別及卡證文字識(shí)別基于業(yè)界領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供對(duì)汽車(chē)購(gòu)買(mǎi)及使用過(guò)程中所涉及的各類(lèi)卡證、票據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識(shí)別的服務(wù)。包括駕駛證識(shí)別、行駛證識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、VIN碼識(shí)別等。

手寫(xiě)文字識(shí)別：支持對(duì)圖片中的手寫(xiě)中文、手寫(xiě)數(shù)字進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別,針對(duì)不規(guī)則的手寫(xiě)字體進(jìn)行專項(xiàng)優(yōu)化,識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上。汽車(chē)場(chǎng)景文字識(shí)別及教育場(chǎng)景文字識(shí)別0102圖像處理04圖像生成近年來(lái)，隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像生成與處理領(lǐng)域應(yīng)用研究的不斷深入，涌現(xiàn)出了很多使用CNN進(jìn)行圖像生成的方法。2014年，Goodfellow等提出了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(CAN),并迅速成為最流行的深度學(xué)習(xí)算法之一，在圖形生成、圖像分類(lèi)、圖像識(shí)別等領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的力量。GAN包含兩個(gè)部分，一個(gè)是生成器，另一個(gè)是鑒別器。它的優(yōu)點(diǎn)是能夠讓生成器和鑒別器在對(duì)抗中自動(dòng)獲得最優(yōu)的結(jié)果。該方法的核心在于利用CNN的多層卷積對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行特征提取，然后根據(jù)圖像的像素概率密度分布特征進(jìn)行重構(gòu)。圖像藝術(shù)現(xiàn)實(shí)世界中的物體,其表面往往具有各種紋理,即表面細(xì)節(jié)。一種紋理是由于不規(guī)則的細(xì)小凹凸造成的,稱為凹凸紋理；另一種紋理是通過(guò)顏色中的色調(diào)、亮度變化體現(xiàn)出來(lái)的表面細(xì)節(jié),這種紋理稱為顏色紋理。而通常藝術(shù)家在不同的區(qū)域使用不同的色調(diào)、亮度和飽和度以表現(xiàn)不同的畫(huà)風(fēng)?；谶@種理念,我們可以將藝術(shù)家的繪畫(huà)風(fēng)格視為一種獨(dú)特的紋理,附加在物體的二維表面上。如何利用紋理模型精確地呈現(xiàn)這種非真實(shí)感的繪畫(huà)風(fēng)格,并根據(jù)創(chuàng)作者的意圖生成理想的紋理效果,以實(shí)現(xiàn)藝術(shù)仿真的目標(biāo),也是人工智能在圖像藝術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用方向。典型應(yīng)用場(chǎng)景01.圖像處理——人臉識(shí)別（1）人臉檢測(cè)與屬性分析。（2）模糊人臉識(shí)別。（3）智能眼鏡人臉識(shí)別系統(tǒng)。02.圖像處理——人臉融合對(duì)兩張人臉進(jìn)行融合處理，生成的人臉同時(shí)具備兩張人臉的外貌特征。此服務(wù)也支持對(duì)圖片進(jìn)行掃黃及政治人物過(guò)濾，以提供安全的人臉?lè)?wù)。也可以指定人臉，當(dāng)圖片中有多張人臉時(shí)，可以指定某一張人臉與模板圖進(jìn)行融合。03.圖像藝術(shù)化處理基于先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)低質(zhì)量圖片進(jìn)行去霧、對(duì)比度增強(qiáng)、無(wú)損放大和拉伸恢復(fù)等多種優(yōu)化處理，以重建高清圖像。家居應(yīng)用05智能家居智能家居是在物聯(lián)網(wǎng)的影響之下的物聯(lián)化體現(xiàn)。智能家居通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將家中的各種設(shè)備連接到一起，提供家電控制、照明控制、窗簾控制、電話遠(yuǎn)程控制、室內(nèi)外遙控、防盜報(bào)警、環(huán)境監(jiān)測(cè)、暖通控制、紅外轉(zhuǎn)發(fā)以及可編程定時(shí)控制等多種功能和手段。與傳統(tǒng)家居相比，智能家居不僅具備基本的居住功能，還融合了建筑、網(wǎng)絡(luò)通信、信息家電和設(shè)備自動(dòng)化。環(huán)境監(jiān)控環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)是一個(gè)綜合利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、通信技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、新型傳感技術(shù)等構(gòu)成的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，提供一種以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)、基于集中管理監(jiān)控模式的自動(dòng)化、智能化和高效率的技術(shù)手段，系統(tǒng)監(jiān)控對(duì)象的主要應(yīng)用是機(jī)房動(dòng)力和環(huán)境設(shè)備等設(shè)備。1.告警功能2.配置管理功能3.安全管理功能4.報(bào)表管理功能典型應(yīng)用場(chǎng)景1-常用智能家居產(chǎn)品

入戶門(mén)：入戶門(mén)配備燈光感應(yīng)器，當(dāng)主人回家或客人來(lái)訪時(shí)，燈光會(huì)自動(dòng)開(kāi)啟，方便開(kāi)鎖和按門(mén)鈴，燈光在一段時(shí)間后會(huì)自動(dòng)熄滅。大廳：大廳內(nèi)設(shè)置自動(dòng)照明開(kāi)關(guān)，主人進(jìn)入燈光自動(dòng)打開(kāi)，方便主人行走和操作觸摸屏，并延時(shí)熄滅；大廳集中控制觸摸屏，開(kāi)啟大廳部分燈光；大廳全部燈光系統(tǒng)，直達(dá)主臥室的燈光系統(tǒng)；開(kāi)啟宅內(nèi)背景音樂(lè)系統(tǒng)。2-自動(dòng)車(chē)庫(kù)識(shí)別主人開(kāi)車(chē)到達(dá)車(chē)庫(kù)門(mén)時(shí)，按動(dòng)車(chē)庫(kù)門(mén)遙控開(kāi)關(guān)，車(chē)庫(kù)門(mén)自動(dòng)打開(kāi)，車(chē)輛進(jìn)入后，主人下車(chē)，燈光自動(dòng)打開(kāi)，并延時(shí)等主人離開(kāi)車(chē)庫(kù)后熄滅。典型應(yīng)用場(chǎng)景典型應(yīng)用場(chǎng)景3-餐廳及公共區(qū)域情景模式主人進(jìn)入家庭間經(jīng)過(guò)客廳時(shí)，通過(guò)設(shè)置燈光感應(yīng)器，實(shí)現(xiàn)人來(lái)燈開(kāi)，人走燈滅。家庭間和餐廳之間，設(shè)置情景面板，方便主人進(jìn)入時(shí)開(kāi)啟燈光，同時(shí)可設(shè)置多種場(chǎng)景（如燈光明暗組合，音頻設(shè)備之間的組合，實(shí)現(xiàn)看電視、休息、聊天、就餐等模式，需根據(jù)主人的生活習(xí)慣進(jìn)行后期設(shè)計(jì)）。智慧教育062023年全球教育科技市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)2000億美元，其中人工智能教育應(yīng)用占比超30%，ChatGPT等生成式AI工具的普及標(biāo)志著教育智能化進(jìn)入新階段。市場(chǎng)規(guī)模快速增長(zhǎng)從智能教學(xué)系統(tǒng)、AI批改作業(yè)到學(xué)習(xí)行為分析，人工智能已滲透至備課、授課、評(píng)估等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)效率與精準(zhǔn)度的雙重提升。技術(shù)覆蓋教學(xué)全流程AI技術(shù)打破地域限制，通過(guò)在線教育平臺(tái)為偏遠(yuǎn)地區(qū)匹配優(yōu)質(zhì)資源，智能推薦系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生需求推送個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。資源分配智能化010203智能教育的發(fā)展現(xiàn)狀智能教育的應(yīng)用自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)就是通過(guò)收集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),用人工智能逐漸總結(jié)出每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)方式和特點(diǎn),然后自動(dòng)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、方式和節(jié)奏,使每個(gè)學(xué)生都能得到最適合自己的教育。虛擬導(dǎo)師虛擬導(dǎo)師本質(zhì)上是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)工具，主要專注于學(xué)生的課后自主學(xué)習(xí)和答疑環(huán)節(jié)，而非課堂教學(xué)本身。教育機(jī)器人位于紐約的CogniToys公司在2015年推出了一款叫“Dino”的機(jī)器人，其可以直接和孩子對(duì)話。這個(gè)機(jī)器人在聽(tīng)到孩子的問(wèn)題后，可以自動(dòng)連接網(wǎng)絡(luò)尋找答案，并且通過(guò)和孩子的交流逐漸學(xué)習(xí)和了解孩子的情緒和個(gè)性。智能教育發(fā)展的問(wèn)題、機(jī)遇與趨勢(shì)教育領(lǐng)域當(dāng)前面臨的問(wèn)題（1）教育公平問(wèn)題。（2）理論與實(shí)踐脫節(jié)。（3）終身教育問(wèn)題。01智能教育的發(fā)展機(jī)遇隨著深度學(xué)習(xí)的興起,人工智能開(kāi)始受到越來(lái)越多的關(guān)注。目前,深度學(xué)習(xí)在文字、圖像、視頻的識(shí)別和理解方面取得了不錯(cuò)的成果,無(wú)人駕駛汽車(chē)也已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入人們的生活,各行各業(yè)都不同程度地依靠人工智能獲得發(fā)展。02智能教育的發(fā)展趨勢(shì)人工智能的發(fā)展為人們的生活帶來(lái)了諸多便利，然而也對(duì)人們的知識(shí)水平提出了更高的要求。03典型應(yīng)用場(chǎng)景人工智能英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)目前，國(guó)內(nèi)人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用得較好的一款產(chǎn)品是英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)應(yīng)用——英語(yǔ)流利說(shuō)。人工智能批改試卷人工智能批改試卷目前較多地應(yīng)用于英語(yǔ)聽(tīng)說(shuō)考試。如果英語(yǔ)聽(tīng)說(shuō)考試全部由人工評(píng)分的話，工作量非常大。人工智能在課堂教學(xué)中的應(yīng)用學(xué)校教育的中心環(huán)節(jié)是課堂教學(xué)，如何將人工智能融入日常的課堂教學(xué)中是智能教育研究的重點(diǎn)。智能農(nóng)業(yè)07智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展歷程智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展經(jīng)歷原始農(nóng)業(yè)、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)三個(gè)歷史階段，而智能農(nóng)業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的新形態(tài)，是農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的一場(chǎng)深刻變革。智能農(nóng)業(yè)將按照工業(yè)發(fā)展理念，充分應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)成果，以信息和知識(shí)為生產(chǎn)要素，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、智能裝備等技術(shù)與農(nóng)業(yè)的深度跨界融合，實(shí)現(xiàn)信息感知、定量決策、智能控制、精準(zhǔn)投入、工廠化生產(chǎn)等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過(guò)程的全新生產(chǎn)方式，以及農(nóng)業(yè)可視化遠(yuǎn)程診斷、遠(yuǎn)程控制、災(zāi)害預(yù)警等職能。智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用農(nóng)業(yè)智能分析（1）農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘及管理。（2）智能圖像識(shí)別。（3）動(dòng)物行為分析。（4）農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)。01農(nóng)業(yè)專家與決策支持系統(tǒng)（1）水產(chǎn)養(yǎng)殖管理專家系統(tǒng)。（2）農(nóng)作物病害診斷專家系統(tǒng)。（3）農(nóng)作物生產(chǎn)決策系統(tǒng)。（4）動(dòng)物健康養(yǎng)殖管理專家系統(tǒng)。（5）農(nóng)業(yè)空間信息決策支持系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)機(jī)器人（1）茄果類(lèi)嫁接機(jī)器人。（2）果蔬采摘機(jī)器人。（3）除草機(jī)器人。（4）農(nóng)產(chǎn)品分揀機(jī)器人。農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)作業(yè)技術(shù)（1）農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航。（2）農(nóng)機(jī)作業(yè)智能測(cè)控。（3）果樹(shù)針對(duì)性施藥。（4）智能水肥一體化。（5）設(shè)施環(huán)境智能調(diào)控。（6）農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)作業(yè)。020304典型應(yīng)用場(chǎng)景獸臉識(shí)別與智能穿戴人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的典型應(yīng)用是其在畜禽養(yǎng)殖業(yè)中的應(yīng)用，目前應(yīng)用比較多的是養(yǎng)豬和養(yǎng)牛行業(yè)。因?yàn)槟_環(huán)類(lèi)的傳感器遠(yuǎn)離禽類(lèi)身體主要部位，無(wú)法感知禽類(lèi)生命體征，再加上傳感器成本限制，所以在禽類(lèi)養(yǎng)殖行業(yè)目前還沒(méi)有大規(guī)模應(yīng)用。智能識(shí)別與智能機(jī)器人目前，日本、荷蘭、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家研發(fā)的可進(jìn)行番茄、黃瓜及蘋(píng)果采摘的采摘機(jī)器人處于國(guó)際領(lǐng)先水平，其果實(shí)目標(biāo)定位誤差小于10毫米，識(shí)別準(zhǔn)確率高于85%，不同對(duì)象條件下每工作循環(huán)用時(shí)為10～50秒。我國(guó)在研制果蔬智能采摘機(jī)器人方面也有很大的進(jìn)步，發(fā)展迅速。項(xiàng)目小結(jié)

本項(xiàng)目主要介紹了現(xiàn)代人工智能在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用及其技術(shù)原理，首先介紹了人工智能在語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音助手方面的應(yīng)用，包括語(yǔ)音助手的工作機(jī)制、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程及其在機(jī)器翻譯、智能家居等場(chǎng)景中的應(yīng)用；其次介紹了面部識(shí)別技術(shù)的基本原理、人臉識(shí)別流程以及其在安防、行人識(shí)別、圖像分類(lèi)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例；最后介紹了智能家居系統(tǒng)的功能、環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)成與應(yīng)用，以及人工智能在圖像處理、文字識(shí)別、教育、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)本項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，讀者能夠全面了解人工智能技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)中的廣泛應(yīng)用，掌握其在不同領(lǐng)域的基本原理和發(fā)展歷程，同時(shí)培養(yǎng)批判性思維和創(chuàng)新意識(shí)，增強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的理性認(rèn)識(shí)和社會(huì)責(zé)任感。THANKS感謝觀看大模型技術(shù)匯報(bào)人：XXX2025-X-XX大模型技術(shù)的發(fā)展歷程常見(jiàn)的AIGC大模型工具0201大模型基礎(chǔ)03目錄CONTENTS大模型基礎(chǔ)01大模型概述大模型本質(zhì)上是一種大規(guī)模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)學(xué)習(xí)海量文本數(shù)據(jù)來(lái)理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言，其主要特征包括層次結(jié)構(gòu)深、參數(shù)數(shù)量多以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大。因此，大模型通常能夠捕捉到更細(xì)微的模式和規(guī)律，展現(xiàn)出更強(qiáng)的泛化能力和表達(dá)能力。例如，GPT系列之所以具有里程碑意義，在于其率先實(shí)現(xiàn)了Transformer架構(gòu)的規(guī)?；瘧?yīng)用。Transformer是一種能夠很好地理解文本數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使得GPT模型能夠生成高度連貫和上下文相關(guān)的語(yǔ)言輸出。擁有上億個(gè)參數(shù)的GPT模型對(duì)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。大模型的優(yōu)點(diǎn)大模型具有很強(qiáng)的上下文理解能力，能夠理解復(fù)雜的語(yǔ)義和語(yǔ)境，這使得它們能夠產(chǎn)生更準(zhǔn)確、更連貫的回答。上下文理解能力強(qiáng)語(yǔ)言生成能力強(qiáng)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)大模型可以生成更自然、更流利的語(yǔ)言，減少生成輸出時(shí)的錯(cuò)誤。大模型能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),并借助所學(xué)知識(shí)和模式,提供更準(zhǔn)確的回答和預(yù)測(cè),這使得它們?cè)诮鉀Q復(fù)雜問(wèn)題和應(yīng)對(duì)新場(chǎng)景時(shí)表現(xiàn)得更為出色。大模型預(yù)訓(xùn)練過(guò)程掩碼語(yǔ)言模型。下一個(gè)句子預(yù)測(cè)。掩碼（Mask）語(yǔ)言模型是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言模型，它可以在預(yù)訓(xùn)練階段使用海量的未標(biāo)注語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后在有監(jiān)督的任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)，如文本分類(lèi)、序列標(biāo)注等。下一個(gè)句子預(yù)測(cè)（NextSentencePrediction，NSP）是一個(gè)常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，這個(gè)任務(wù)是指給定兩個(gè)句子A和B，讓模型判斷B是否是A的下一個(gè)句子。這個(gè)任務(wù)可以讓模型學(xué)習(xí)到語(yǔ)言中的句子關(guān)系和連貫性。Token與大模型Token是文本中一個(gè)具有意義的單元，它可以是單詞、數(shù)字或標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常以Token作為輸入的基本單元，它可以被視為文本的最小組成單位。在自然語(yǔ)言處理中,Token概念至關(guān)重要,因?yàn)樗兄跈C(jī)器理解自然語(yǔ)言。在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)編程中,我們通常會(huì)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理,以提高計(jì)算機(jī)的處理效率。常見(jiàn)的大模型是一種基于概率的自回歸語(yǔ)言模型(AR模型)。這種模型通過(guò)預(yù)測(cè)文本序列中的下一個(gè)Token來(lái)生成文本，在訓(xùn)練階段，模型會(huì)依次處理輸入序列中的每個(gè)Token，并計(jì)算下一個(gè)Token的概率分布；大模型技術(shù)的發(fā)展歷程02大模型技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型21世紀(jì)初，隨著互聯(lián)網(wǎng)普及和數(shù)據(jù)爆炸，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，統(tǒng)計(jì)方法成為主流，為后續(xù)大模型技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。03算力突破與規(guī)?；?010年后，GPU等硬件加速技術(shù)成熟，深度學(xué)習(xí)興起，模型參數(shù)量從百萬(wàn)級(jí)躍升至十億級(jí)，標(biāo)志性事件如Transformer架構(gòu)（2017年）的提出推動(dòng)了大模型技術(shù)的質(zhì)變。0201早期探索階段20世紀(jì)50年代至90年代，人工智能研究主要集中在符號(hào)邏輯和規(guī)則系統(tǒng)上，受限于計(jì)算能力和數(shù)據(jù)量，模型規(guī)模較小且功能單一。統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型N-gram模型基于馬爾可夫假設(shè)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)詞序列概率預(yù)測(cè)下一個(gè)詞，簡(jiǎn)單高效但受限于稀疏性和長(zhǎng)距離依賴問(wèn)題。平滑技術(shù)采用拉普拉斯平滑、回退算法等解決數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題，但無(wú)法從根本上捕捉語(yǔ)義和上下文關(guān)聯(lián)。應(yīng)用局限性主要用于早期機(jī)器翻譯和語(yǔ)音識(shí)別，因缺乏深層語(yǔ)義理解,逐漸被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型替代。神經(jīng)語(yǔ)言模型2003年Bengio提出神經(jīng)概率語(yǔ)言模型（NNLM），首次用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)詞分布式表示，解決了N-gram的離散性問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入Word2Vec（2013年）和GloVe（2014年）通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)生成詞向量，顯著提升語(yǔ)義表征能力。詞嵌入技術(shù)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體（如LSTM）能夠處理變長(zhǎng)序列，但訓(xùn)練效率低且難以捕捉長(zhǎng)程依賴。RNN與LSTM010203預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型01.遷移學(xué)習(xí)范式ELMo（2018年）提出動(dòng)態(tài)詞向量，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)模式解決下游任務(wù)數(shù)據(jù)不足問(wèn)題。02.Transformer革命基于自注意力機(jī)制的Transformer架構(gòu)（如BERT、GPT）實(shí)現(xiàn)并行化訓(xùn)練，模型參數(shù)量突破億級(jí)，支持多任務(wù)統(tǒng)一建模。03.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練利用海量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)（如CommonCrawl）進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，顯著提升模型泛化能力，如GPT-3（1750億參數(shù)）展現(xiàn)零樣本學(xué)習(xí)能力。多模態(tài)擴(kuò)展指令微調(diào)與對(duì)齊行業(yè)應(yīng)用深化語(yǔ)言大模型CLIP、DALL·E等模型融合文本與圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)生成與理解，推動(dòng)通用人工智能發(fā)展。ChatGPT通過(guò)RLHF（人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）優(yōu)化對(duì)話邏輯，使模型行為更符合人類(lèi)價(jià)值觀和任務(wù)需求。金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域定制化大模型（如BloombergGPT）加速落地，解決垂直場(chǎng)景復(fù)雜問(wèn)題。大模型技術(shù)的生態(tài)系統(tǒng)與應(yīng)用大型模型服務(wù)平臺(tái)正在向個(gè)人用戶開(kāi)放，并向商業(yè)應(yīng)用延伸，各家公司在這一領(lǐng)域各有側(cè)重，為用戶提供了多樣化的大模型能力獲取方式。OpenAIAPI較早向大眾推出大模型服務(wù)，用戶能夠通過(guò)API接入多個(gè)GPT模型來(lái)執(zhí)行具體任務(wù)。

Claude系列模型是Anthropic打造的閉源語(yǔ)言大模型，有Claude和Claude-Instant兩種。它們經(jīng)由無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)及ConstitutionalAI技術(shù)（融合監(jiān)督訓(xùn)練與強(qiáng)化學(xué)習(xí)）錘煉，力求在實(shí)用性、誠(chéng)信度及安全性上更勝一籌。Claude支持高達(dá)100K詞元的上下文，而Claude-2更是升級(jí)至200K詞元。文心一言是基于百度文心大模型的知識(shí)增強(qiáng)語(yǔ)言大模型，提供手機(jī)應(yīng)用程序（App）、網(wǎng)頁(yè)版、API接口等多種形式的開(kāi)放服務(wù)。常見(jiàn)的AIGC大模型工具03ChatGPT多模態(tài)能力ChatGPT支持文本、圖像、代碼等多種輸入形式，能夠進(jìn)行自然語(yǔ)言對(duì)話、代碼生成、文本摘要等任務(wù)，廣泛應(yīng)用于客服、教育、編程輔助等領(lǐng)域。強(qiáng)大的上下文理解基于Transformer架構(gòu)，ChatGPT能夠理解和記憶長(zhǎng)對(duì)話上下文，提供連貫且符合邏輯的回復(fù)，顯著提升了對(duì)話體驗(yàn)。持續(xù)迭代優(yōu)化OpenAI不斷推出新版本（如GPT-4Turbo），優(yōu)化模型性能，降低延遲和成本，同時(shí)擴(kuò)展功能邊界，如支持128K上下文窗口。文心一言知識(shí)增強(qiáng)技術(shù)文心一言結(jié)合百度搜索引擎的海量數(shù)據(jù),通過(guò)知識(shí)圖譜增強(qiáng)模型的知識(shí)儲(chǔ)備,在回答事實(shí)性問(wèn)題時(shí)更準(zhǔn)確,尤其擅長(zhǎng)中文語(yǔ)境下的復(fù)雜查詢。多場(chǎng)景應(yīng)用支持創(chuàng)意寫(xiě)作、商業(yè)文案生成、代碼編寫(xiě)等，并針對(duì)企業(yè)需求提供定制化解決方案，如智能客服、營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容生成等。本土化優(yōu)勢(shì)針對(duì)中文語(yǔ)法和文化習(xí)慣深度優(yōu)化，在成語(yǔ)、詩(shī)詞生成等任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)于國(guó)際同類(lèi)模型，同時(shí)符合國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)合規(guī)要求。訊飛星火依托訊飛在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，星火大模型支持高精度語(yǔ)音輸入與合成，在會(huì)議紀(jì)要轉(zhuǎn)寫(xiě)、實(shí)時(shí)翻譯等場(chǎng)景中表現(xiàn)突出。語(yǔ)音交互核心提供教育、醫(yī)療、法律等領(lǐng)域的專業(yè)化模型，例如可自動(dòng)批改作文的「星火教師」版本，顯著提升行業(yè)生產(chǎn)力。行業(yè)垂直解決方案支持PC、手機(jī)、車(chē)載等多終端無(wú)縫切換，通過(guò)「星火助手」實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備任務(wù)接力，構(gòu)建完整生態(tài)鏈。多端協(xié)同能力010203通義千問(wèn)阿里云生態(tài)整合作為阿里云MaaS核心組件，通義千問(wèn)深度集成云計(jì)算服務(wù)，支持一鍵部署至企業(yè)私有環(huán)境，提供API調(diào)用和微調(diào)工具鏈。多模態(tài)生成能力除文本外，可生成高質(zhì)量圖像（通義萬(wàn)相）、視頻等內(nèi)容，適用于電商商品描述生成、廣告創(chuàng)意設(shè)計(jì)等場(chǎng)景。企業(yè)級(jí)安全架構(gòu)通過(guò)「模型沙箱」技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)隔離，滿足金融、政務(wù)等對(duì)數(shù)據(jù)隱私要求嚴(yán)格的行業(yè)需求。昆侖天工國(guó)產(chǎn)全棧技術(shù)從底層芯片（昆侖芯）到訓(xùn)練框架完全自主可控，支持國(guó)產(chǎn)化替代需求，特別適合政府、軍工等敏感領(lǐng)域。高效推理優(yōu)化采用動(dòng)態(tài)計(jì)算圖分割技術(shù)，在同等硬件條件下推理速度比主流框架提升30%，顯著降低部署成本。能源行業(yè)特化針對(duì)地質(zhì)勘探、電網(wǎng)調(diào)度等場(chǎng)景提供專業(yè)模型，可解析非結(jié)構(gòu)化工程圖紙和行業(yè)報(bào)告。DeepSeekDeepSeek在成本效益方面表現(xiàn)卓越。對(duì)于一般用戶而言，無(wú)論是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)使用，還是通過(guò)手機(jī)應(yīng)用程序使用，都完全免費(fèi)。對(duì)于有開(kāi)發(fā)需求的開(kāi)發(fā)者而言，DeepSeek提供應(yīng)用程序編程接口（API）調(diào)用服務(wù)，根據(jù)模型輸入和輸出的總Token數(shù)進(jìn)行計(jì)費(fèi)，收費(fèi)也較為合理。用戶無(wú)須花費(fèi)高昂的費(fèi)用，就能享受到高質(zhì)量的AI服務(wù)。項(xiàng)目小結(jié)

本項(xiàng)目主要介紹了大模型技術(shù)的核心內(nèi)容、發(fā)展歷程以及常見(jiàn)應(yīng)用工具。首先介紹了大模型的基礎(chǔ)知識(shí)，包括其定義、特點(diǎn)、預(yù)訓(xùn)練過(guò)程以及Token在大模型中的作用；其次詳細(xì)闡述了大模型技術(shù)的發(fā)展歷程，從早期的統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型到現(xiàn)代的多模態(tài)大模型，展示了技術(shù)的演進(jìn)路徑及其對(duì)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響；最后介紹了常見(jiàn)的AIGC大模型工具，如ChatGPT、文心一言、訊飛星火等，分析了它們的特點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)勢(shì)。通過(guò)本項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，讀者能夠全面了解大模型技術(shù)的基本原理和核心架構(gòu)，掌握其在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用方法和優(yōu)勢(shì)，熟悉大模型技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)及其對(duì)各行業(yè)的賦能作用，同時(shí)對(duì)當(dāng)前主流的大模型工具形成清晰的認(rèn)識(shí)，為進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)和應(yīng)用大模型技術(shù)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。THANKS感謝觀看生成式人工智能應(yīng)用場(chǎng)景匯報(bào)人：XXX2025-X-XX目錄02圖表類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景01寫(xiě)作類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景03演示文稿類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景04圖像類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景05音樂(lè)類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景06視頻類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景寫(xiě)作類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景01文章文案對(duì)話互動(dòng)優(yōu)化潤(rùn)色除了直接生成文本內(nèi)容，寫(xiě)作類(lèi)AIGG工具還支持對(duì)文本進(jìn)行優(yōu)化和潤(rùn)色，這是AIGC在文本質(zhì)量提升方面的應(yīng)用。AIGC工具可對(duì)文本進(jìn)行語(yǔ)句校對(duì)、風(fēng)格調(diào)整、縮寫(xiě)和擴(kuò)寫(xiě)等操作，從而使文本更加流暢、易讀。這一功能相當(dāng)于承擔(dān)“編輯校對(duì)”的工作，可極大地節(jié)省創(chuàng)作者的寫(xiě)作時(shí)間與精力。語(yǔ)言翻譯AIGC工具的語(yǔ)言翻譯功能是指利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)不同語(yǔ)言之間的自動(dòng)翻譯。這一功能在全球化日益加速的今天顯得尤為重要。AIGC工具不僅能夠快速地將一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言，還能保持原文的語(yǔ)義、語(yǔ)調(diào)和風(fēng)格，使翻譯結(jié)果更加準(zhǔn)確、自然。對(duì)比傳統(tǒng)翻譯工具，AIGC工具顯得更加靈活、強(qiáng)大。圖表類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景02表格數(shù)據(jù)清洗與整理AIGC工具可自動(dòng)識(shí)別表格中的異常值、缺失數(shù)據(jù)，并進(jìn)行智能填充或標(biāo)注,大幅提升數(shù)據(jù)預(yù)處理效率。例如自動(dòng)對(duì)齊不同格式的日期字段,合并重復(fù)條目。01動(dòng)態(tài)公式生成通過(guò)自然語(yǔ)言指令（如"計(jì)算各區(qū)域季度增長(zhǎng)率"），AI自動(dòng)生成復(fù)雜公式（如同比/環(huán)比計(jì)算），避免手動(dòng)編寫(xiě)Excel函數(shù)的繁瑣過(guò)程。智能樣式優(yōu)化根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型自動(dòng)應(yīng)用條件格式（如熱力圖色階、數(shù)據(jù)條），并能通過(guò)指令（"突出顯示Top10%銷(xiāo)售額"）實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)可視化強(qiáng)調(diào)。多源數(shù)據(jù)融合支持從PDF、掃描件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取表格內(nèi)容，并轉(zhuǎn)換為可編輯格式，解決跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合難題。020304圖圖是一種可視化思維工具，通過(guò)形象的圖形結(jié)構(gòu)展現(xiàn)主題及其相關(guān)概念間的層級(jí)關(guān)系，幫助人們發(fā)散思考、整理文字或數(shù)字信息、增進(jìn)記憶與理解力。常見(jiàn)的圖有思維導(dǎo)圖、魚(yú)骨圖、雷達(dá)圖等。演示文稿類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景03生成PPT智能模板推薦AIGC工具能夠根據(jù)用戶輸入的主題或關(guān)鍵詞，自動(dòng)推薦合適的PPT模板，包括配色方案、字體搭配和布局設(shè)計(jì)，大幅提升制作效率。內(nèi)容自動(dòng)填充通過(guò)分析用戶提供的文本或數(shù)據(jù)，工具可以自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的幻燈片內(nèi)容，包括標(biāo)題、要點(diǎn)、圖表和總結(jié)，減少人工輸入的工作量。多語(yǔ)言支持AIGC工具支持多種語(yǔ)言的PPT生成，能夠自動(dòng)翻譯和調(diào)整內(nèi)容，滿足國(guó)際化演示需求，尤其適合跨國(guó)企業(yè)和多語(yǔ)言用戶。編輯PPT智能排版優(yōu)化工具可以自動(dòng)檢測(cè)PPT中的排版問(wèn)題，如字體不一致、對(duì)齊不整齊等，并提供一鍵優(yōu)化功能，確保演示文稿的專業(yè)性和美觀度。動(dòng)態(tài)內(nèi)容更新AIGC工具能夠根據(jù)用戶的最新數(shù)據(jù)或需求，動(dòng)態(tài)更新PPT中的圖表、文字和圖片，保持內(nèi)容的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。協(xié)作編輯功能支持多人同時(shí)在線編輯PPT，工具可以智能合并不同用戶的修改建議，并提供版本控制功能，方便團(tuán)隊(duì)協(xié)作和反饋整合。圖像類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景04圖像生成生成方式目前主流的圖像類(lèi)AIGG工具是通過(guò)提示詞生成圖像與通過(guò)圖像生成圖像，一般將這兩種方式簡(jiǎn)稱為“文生圖”與“圖生圖”。內(nèi)容應(yīng)用場(chǎng)景圖像類(lèi)AIGC工具可生成多種類(lèi)型的圖像，能夠被應(yīng)用于幾乎所有需要圖像的領(lǐng)域。圖像編輯與美化瑕疵修復(fù)自動(dòng)識(shí)別并去除圖像中的噪點(diǎn)、劃痕、污漬、紅眼等缺陷，使畫(huà)面更純凈內(nèi)容填充基于周?chē)袼匦畔⒅悄芴畛鋱D像中缺失的部分，如去除水印、物體移除后的填補(bǔ)等風(fēng)格遷移將照片一鍵轉(zhuǎn)換為指定藝術(shù)風(fēng)格（如梵高、浮世繪），或適配不同平臺(tái)尺寸（如Instagram方形圖轉(zhuǎn)小紅書(shū)豎版），提升內(nèi)容適配性與視覺(jué)吸引力。對(duì)象識(shí)別與分離精確識(shí)別并分離圖像中的特定對(duì)象，便于單獨(dú)編輯或替換背景音樂(lè)類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景05音樂(lè)生成AIGC工具在音樂(lè)一鍵生成領(lǐng)域的應(yīng)用，標(biāo)志著音樂(lè)創(chuàng)作進(jìn)入一個(gè)極為高效且智能的時(shí)代。音樂(lè)類(lèi)AIGC工具運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，分析大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)不同的音樂(lè)風(fēng)格、旋律結(jié)構(gòu)、和弦走向及節(jié)奏模式。用戶只需輸入特定的指令、情感描述或關(guān)鍵詞，這些工具便能快速生成全新的原創(chuàng)音樂(lè)片段或完整的歌曲。音樂(lè)編輯基于深度學(xué)習(xí)降噪算法，AI可自動(dòng)修復(fù)老唱片中的爆音、雜音，并補(bǔ)全缺失頻段。iZotopeRX系列軟件運(yùn)用AI技術(shù)使歷史錄音達(dá)到現(xiàn)代音質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。智能音頻修復(fù)LANDR等平臺(tái)利用AI分析曲目頻譜特征，自動(dòng)完成EQ平衡、動(dòng)態(tài)壓縮、空間混響等專業(yè)后期處理，使作品達(dá)到商業(yè)發(fā)行水準(zhǔn)。自動(dòng)化混音母帶處理通過(guò)源分離技術(shù)（如Demucs），AI可將成品音樂(lè)拆分為人聲、鼓組、貝斯等獨(dú)立音軌，支持remix創(chuàng)作。同時(shí)能自動(dòng)調(diào)整BPM、調(diào)性以適應(yīng)不同表演需求。智能分軌與重組Voicemod等工具運(yùn)用GAN網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)演唱聲線的智能轉(zhuǎn)換（如男聲變女聲），并可根據(jù)主旋律自動(dòng)生成符合和聲學(xué)原理的背景伴唱聲部。實(shí)時(shí)變聲與和聲生成視頻類(lèi)AIGC工具的應(yīng)用場(chǎng)景06視頻生成文字生成視頻文字生成視頻指通過(guò)提示詞文本命令A(yù)IGC工具直接生成視頻內(nèi)容的生成方式。用戶只需輸入一段描述性的文字，它便能理解其意圖，并據(jù)此生成與之匹配的視頻內(nèi)容。圖片生成視頻圖片生成視頻技術(shù)利用AIGC工具將靜態(tài)的圖片轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)的視頻。使用這一功能需要用戶上傳已有圖片，AIGC工具將根據(jù)圖片里的內(nèi)容元素進(jìn)行理解與合成，使圖片元素運(yùn)動(dòng)起來(lái)。視頻編輯智能剪輯是視頻編輯中一種重要的功能，它利用深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行智能分析和自動(dòng)處理。智能剪輯在視頻編輯領(lǐng)域中，智能剪輯和數(shù)字人播報(bào)以其獨(dú)特功能和顛覆性效果成為最為亮眼的AI功能。在這兩種功能之外，仍有其他AI功能可為視頻編輯提供便捷。其他AI視頻編輯功能0102數(shù)宇人虛擬主播與客服通過(guò)生成逼真的數(shù)字人形象和語(yǔ)音，實(shí)現(xiàn)24/7的直播帶貨、新聞播報(bào)或智能客服交互，降低人力成本。個(gè)性化內(nèi)容創(chuàng)作根據(jù)用戶需求定制數(shù)字人角色，用于教育視頻、品牌宣傳或游戲NPC，增強(qiáng)沉浸感和互動(dòng)性。影視特效與替身在影視制作中替代真人演員完成高危場(chǎng)景或特殊動(dòng)作，或快速生成歷史人物/虛構(gòu)角色的數(shù)字化表演。數(shù)字人的定義技術(shù)性定義基于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、語(yǔ)音合成與深度學(xué)習(xí)構(gòu)建的虛擬人類(lèi)形象，具備擬人化交互能力，其行為模式通過(guò)算法驅(qū)動(dòng)而非真人錄制。功能型定義可替代真人完成播報(bào)、客服、直播等任務(wù)的數(shù)字化勞動(dòng)力，具有7×24小時(shí)持續(xù)工作、多語(yǔ)言切換、形象可定制等核心特性。演進(jìn)階段劃分從初代程序化應(yīng)答數(shù)字人到當(dāng)前具備情感識(shí)別能力的智能交互體，未來(lái)將向具備自主決策能力的"數(shù)字員工"方向發(fā)展。數(shù)字人的應(yīng)用電商直播領(lǐng)域虛擬主播可實(shí)現(xiàn)全天候商品講解，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析調(diào)整話術(shù)，例如服裝類(lèi)直播自動(dòng)強(qiáng)調(diào)面料特性，轉(zhuǎn)化率較傳統(tǒng)直播提升30%。企業(yè)服務(wù)場(chǎng)景歷史人物數(shù)字人可進(jìn)行沉浸式教學(xué)，如"李白"實(shí)時(shí)與學(xué)生詩(shī)詞互動(dòng)，其知識(shí)庫(kù)包含5萬(wàn)+文史資料與3千+對(duì)詩(shī)句的智能應(yīng)對(duì)策略。銀行、政務(wù)等機(jī)構(gòu)的數(shù)字員工可同時(shí)處理數(shù)百用戶的業(yè)務(wù)咨詢，通過(guò)NLP理解復(fù)雜問(wèn)題，準(zhǔn)確率可達(dá)92%以上。教育娛樂(lè)結(jié)合項(xiàng)目小結(jié)

本項(xiàng)目主要介紹了AIGC技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用場(chǎng)景及其帶來(lái)的創(chuàng)新與變革。首先介紹了寫(xiě)作類(lèi)AIGC工具在文章文案創(chuàng)作、對(duì)話互動(dòng)、文本優(yōu)化潤(rùn)色和語(yǔ)言翻譯方面的應(yīng)用，展示了其如何提升創(chuàng)作效率和內(nèi)容質(zhì)量；其次介紹了圖表類(lèi)AIGC工具在表格生成、數(shù)據(jù)可視化和圖形化思維方面的功能，體現(xiàn)了其在數(shù)據(jù)處理和信息展示中的高效性；接著介紹了演示文稿類(lèi)AIGC工具在PPT生成與編輯中的智能化應(yīng)用，幫助用戶快速制作高質(zhì)量的演示文稿；最后介紹了圖像、音樂(lè)和視頻類(lèi)AIGC工具在內(nèi)容生成、編輯與優(yōu)化方面的強(qiáng)大功能，揭示了其在創(chuàng)意設(shè)計(jì)和多媒體制作中的巨大潛力。通過(guò)本項(xiàng)目的學(xué)習(xí)，讀者能夠全面了解AIGC技術(shù)在不同領(lǐng)域的具體應(yīng)用方式，掌握如何利用這些工具提升工作效率、激發(fā)創(chuàng)意潛能，并探索其在實(shí)際工作與生活中的廣泛應(yīng)用前景。THANKS感謝觀看智能機(jī)器人匯報(bào)人：XXX2025-X-XX01機(jī)器人簡(jiǎn)介02機(jī)器人中的智能技術(shù)03智能機(jī)器人的應(yīng)用目錄CONTENTS01機(jī)器人簡(jiǎn)介古希臘數(shù)學(xué)家赫倫發(fā)明的氣動(dòng)自動(dòng)門(mén)、中國(guó)指南車(chē)等機(jī)械裝置，體現(xiàn)了人類(lèi)早期對(duì)自動(dòng)化的探索。這些裝置通過(guò)機(jī)械結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單動(dòng)作，為現(xiàn)代機(jī)器人技術(shù)奠定思想基礎(chǔ)。機(jī)器人發(fā)展簡(jiǎn)史古代自動(dòng)化雛形（公元前3世紀(jì)-18世紀(jì)）1920年捷克作家卡雷爾·恰佩克在戲劇《R.U.R》中首次提出“robot”術(shù)語(yǔ)；1954年喬治·德沃爾發(fā)明可編程機(jī)械臂專利，1961年Unimate機(jī)器人在通用汽車(chē)生產(chǎn)線投入應(yīng)用，標(biāo)志著工業(yè)機(jī)器人時(shí)代的開(kāi)始。工業(yè)革命與現(xiàn)代機(jī)器人萌芽（1920-1960年）20世紀(jì)80年代日本推出SCARA型工業(yè)機(jī)器人，90年代服務(wù)機(jī)器人（如吸塵器機(jī)器人）興起；21世紀(jì)后，波士頓動(dòng)力Atlas、軟銀Pepper等融合AI技術(shù)的智能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知與自主決策。智能化與多元化發(fā)展（1980年至今）機(jī)器人的定義核心三要素技術(shù)邊界功能分類(lèi)機(jī)器人必須具備可編程性(通過(guò)程序指令控制動(dòng)作)、感知能力(依賴傳感器獲取環(huán)境數(shù)據(jù)）和自主決策能力(基于算法處理信息并執(zhí)行任務(wù))，例如工業(yè)機(jī)械臂通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)識(shí)別零件位置并完成裝配。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景可分為工業(yè)機(jī)器人(如焊接機(jī)器人)、服務(wù)機(jī)器人(如醫(yī)療手術(shù)機(jī)器人)、特種機(jī)器人(如深海探測(cè)機(jī)器人)等，其共同特點(diǎn)是替代或輔助人類(lèi)完成高風(fēng)險(xiǎn)、高精度或重復(fù)性工作。區(qū)別于普通自動(dòng)化設(shè)備，機(jī)器人需具備一定程度的適應(yīng)性(如通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化路徑規(guī)劃)，例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)通過(guò)激光雷達(dá)感知路況并實(shí)時(shí)調(diào)整行駛策略。02機(jī)器人中的智能技術(shù)觸覺(jué)聽(tīng)覺(jué)傳感器是一種可以檢測(cè)、測(cè)量并顯示聲音波形的傳感器,廣泛應(yīng)用于日常生活、醫(yī)療、工業(yè)、軍事等領(lǐng)域中,并且成為智能機(jī)器人發(fā)展所不能缺少的部分。聽(tīng)覺(jué)傳感器用來(lái)接收聲波,顯示聲音的振動(dòng)圖像。在某些環(huán)境中,要求機(jī)器人能夠測(cè)知聲音的音調(diào)、響度,能區(qū)分左右聲源。在某些情況下,人們希望與機(jī)器進(jìn)行語(yǔ)音交流,因此機(jī)器人需要具備人機(jī)對(duì)話功能。聽(tīng)覺(jué)傳感器觸覺(jué)是人類(lèi)與外界環(huán)境直接接觸時(shí)的重要感官功能。觸覺(jué)智能使機(jī)器人能夠通過(guò)觸摸來(lái)識(shí)別物體的滑動(dòng)并定位物體,預(yù)測(cè)抓取物體的成功率。觸覺(jué)傳感器是用于使機(jī)器人模仿人類(lèi)觸覺(jué)功能的設(shè)備。智能機(jī)器人中使用的觸覺(jué)傳感器主要包括接觸覺(jué)傳感器、壓力覺(jué)傳感器、滑覺(jué)傳感器、接近覺(jué)傳感器等。智能感知技術(shù)智能導(dǎo)航與規(guī)劃技術(shù)智能機(jī)器人利用傳感系統(tǒng)感知內(nèi)部姿態(tài)和外部環(huán)境，通過(guò)識(shí)別、存儲(chǔ)、搜索和處理外部環(huán)境信息，找出最優(yōu)路徑，實(shí)現(xiàn)與障礙物無(wú)碰撞的安全運(yùn)動(dòng)。智能導(dǎo)航的主要任務(wù)是把環(huán)境感知、規(guī)劃、決策、運(yùn)動(dòng)等多個(gè)模塊高效地組合起來(lái)。導(dǎo)航方式包括慣性導(dǎo)航、視覺(jué)導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航等。不同的導(dǎo)航方式適用于不同的環(huán)境，如室內(nèi)環(huán)境和室外環(huán)境、簡(jiǎn)單環(huán)境和復(fù)雜環(huán)境等。

路徑規(guī)劃技術(shù)通過(guò)最優(yōu)路徑規(guī)劃算法找到一條有效避開(kāi)障礙物的最佳路徑。機(jī)器人智能路徑規(guī)劃方法包括基于地圖的全局路徑規(guī)劃、基于傳感器的局部路徑規(guī)劃以及混合傳感器路徑規(guī)劃等。智能控制與操作技術(shù)仿生運(yùn)動(dòng)控制基于肌肉骨骼動(dòng)力學(xué)模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)類(lèi)人運(yùn)動(dòng)的柔順控制。雙足機(jī)器人能模仿人類(lèi)步態(tài)完成上下樓梯,能耗降低40%于傳統(tǒng)PID控制。精細(xì)操作學(xué)習(xí)通過(guò)模仿學(xué)習(xí)（BehaviorCloning）與元學(xué)習(xí)（MAML）結(jié)合，掌握工具使用等復(fù)雜操作。機(jī)械臂可僅觀察5次演示即學(xué)會(huì)組裝樂(lè)高零件,成功率超92%。自適應(yīng)阻抗控制根據(jù)接觸力動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)節(jié)剛度，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作中的安全交互。康復(fù)機(jī)器人能感知患者肌電信號(hào)自動(dòng)調(diào)節(jié)輔助力度。智能交互技術(shù)多模態(tài)對(duì)話系統(tǒng)集成語(yǔ)音識(shí)別（Whisper）、情感計(jì)算（AffectNet）和知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)上下文感知的個(gè)性化交互。導(dǎo)購(gòu)機(jī)器人能通過(guò)顧客微表情推薦合適商品。意圖預(yù)測(cè)與主動(dòng)服務(wù)利用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）分析用戶行為序列，提前觸發(fā)服務(wù)流程。家庭機(jī)器人會(huì)在主人伸手時(shí)主動(dòng)遞上遙控器。腦機(jī)接口控制通過(guò)非侵入式EEG頭環(huán)采集運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)，實(shí)現(xiàn)癱瘓患者對(duì)輪椅的意念操控。最新系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)89%，延遲低于300ms。03智能機(jī)器人的應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人高精度裝配焊接機(jī)器人裝配機(jī)器人工業(yè)機(jī)器人在汽車(chē)制造、電子裝配等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)微米級(jí)精度操作，如六軸機(jī)械臂可完成發(fā)動(dòng)機(jī)缸體精密組裝，重復(fù)定位誤差小于0.02毫米，大幅提升產(chǎn)品一致性。裝配機(jī)器人是自動(dòng)化裝配系統(tǒng)的核心設(shè)備，主要由機(jī)器人本體、控制器、末端執(zhí)行器和傳感系統(tǒng)組成。它們具有高精度、良好的柔順性和較小的工作范圍，能夠與其他工業(yè)機(jī)器人協(xié)同工作，廣泛應(yīng)用于電器和汽車(chē)制造等領(lǐng)域。應(yīng)用于焊接的焊接機(jī)器人能夠從事焊接、切割、噴涂等工作。工作時(shí)，焊接機(jī)器人按照操作者的規(guī)定進(jìn)行作業(yè)，可實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守，在提高工作效率的同時(shí)能避免人工操作的各種危險(xiǎn)。農(nóng)業(yè)機(jī)器人采用多光譜成像的果蔬采摘機(jī)器人能識(shí)別果實(shí)成熟度，機(jī)械手配備壓力反饋裝置實(shí)現(xiàn)無(wú)損采摘，夜間通過(guò)補(bǔ)光系統(tǒng)持續(xù)作業(yè)，采收效率達(dá)人工的8倍。智能采收系統(tǒng)精準(zhǔn)植保作業(yè)自動(dòng)化溫室管理農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)搭載高精度北斗導(dǎo)航，結(jié)合AI病蟲(chóng)害識(shí)別算法，可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)變量施藥，減少農(nóng)藥使用量30%以上，作業(yè)范圍覆蓋丘陵、山地等復(fù)雜地形。配備環(huán)境傳感器的農(nóng)業(yè)機(jī)器人可24小時(shí)監(jiān)測(cè)溫濕度、光照等參數(shù)，通過(guò)機(jī)械臂自動(dòng)調(diào)節(jié)遮陽(yáng)簾、水肥灌溉系統(tǒng)，使作物生長(zhǎng)周期縮短15%-20%。服務(wù)機(jī)器人智慧養(yǎng)老解決方案陪護(hù)機(jī)器人集成跌倒檢測(cè)、用藥提醒等功能，通過(guò)UWB定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)精準(zhǔn)導(dǎo)航，機(jī)械臂最大負(fù)載15kg，可完成老人轉(zhuǎn)移、物品遞送等輔助任務(wù)。教育交互應(yīng)用人形教育機(jī)器人具備情感識(shí)別功能，支持STEM課程編程教學(xué)，通過(guò)關(guān)節(jié)力矩控制實(shí)現(xiàn)擬人化動(dòng)作演示，已在2000+學(xué)校開(kāi)展人工智能啟蒙教育。商用清潔體系自清潔機(jī)器人采用SLAM建圖技術(shù)，配備雙滾刷系統(tǒng)和污水循環(huán)裝置，單次充電可完成5000㎡地面清潔，通過(guò)IoT平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多機(jī)協(xié)同調(diào)度和能耗優(yōu)化。軍事機(jī)器人戰(zhàn)場(chǎng)偵察系統(tǒng)四足戰(zhàn)術(shù)機(jī)器人配備熱成像和化學(xué)傳感器，可在-40℃至60℃環(huán)境下執(zhí)行72小時(shí)持續(xù)偵察，通過(guò)抗干擾數(shù)據(jù)鏈實(shí)時(shí)回傳戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息。無(wú)人排爆裝備模塊化排爆機(jī)器人采用EOD專用機(jī)械手，末端執(zhí)行器精度達(dá)0.1mm，搭配X光透視和微波干擾系統(tǒng)，可安全處置IED等爆炸裝置。