到了 2022 年，人工智能有哪些真正可落地的应用？
到了2022年，人工智能早已不是实验室里的概念，而是实实在在地渗透到我们生活的方方面面，解决着各种实际问题。以下是一些真正落地并且影响深远的AI应用，我会尽量详细地为大家解读，并用更贴近日常的语言来讲述。
1. 智能客服与对话式AI：从“机械回复”到“贴心助手”
你有没有接过银行、电商平台的客服电话，或者在网站上和客服聊天？现在，很多时候跟你对话的并不是真人，而是AI。
更自然的交流： 以前的机器人客服，你问一句它只能回一句预设好的内容，稍微偏离一点就抓瞎。现在的对话式AI，通过自然语言处理（NLP）技术，能够理解更复杂的句子、语境，甚至识别你的情绪。比如，当你语气焦躁地抱怨订单问题时，AI会识别出你的不满，并调整回复的语气，可能会说“非常抱歉给您带来不便，我理解您的心情，我们来一起看看怎么解决。”
解决更广泛的问题： 不仅能回答常见问题，很多AI客服还能处理更复杂的操作，比如查询订单状态、修改个人信息、申请退款、预约服务等等。它们可以快速接入后台系统，为你办理业务，省去了排队等待真人客服的时间。
全天候不打烊： 无论你是凌晨三点有疑问，还是周末突然想起要咨询，AI客服都能随时在线，为你提供服务。这极大地提升了客户服务的效率和满意度。
企业的好帮手： 对于企业来说，部署AI客服能够显著降低人力成本，提高服务效率，并且还能通过分析大量的对话数据，了解客户的痛点和需求，从而改进产品和服务。
2. 推荐系统：从“大海捞针”到“精准投喂”
你刷抖音、淘宝，或者听音乐时，总能看到让你“眼前一亮”的内容或商品，这背后功不可没的就是AI推荐系统。
个性化体验： 算法会分析你的浏览历史、购买记录、点赞、评论，甚至你停留在一个内容上的时长，来构建你的“画像”。然后，根据这个画像，为你“量身定制”推荐。比如，你经常看科技类的文章，它就会给你推荐更多科技新闻和产品；你买过运动鞋，它可能会推荐你相关的运动装备。
发现新兴趣： 推荐系统不仅仅是给你看你已知的东西，它还能通过“探索性推荐”，让你接触到你可能感兴趣但从未接触过的内容。就像一个懂你的朋友，总能给你一些意想不到的好建议。
电商的“增长引擎”： 对于电商平台来说，好的推荐系统是提升转化率、增加用户粘性的关键。它能帮助用户更快地找到心仪的商品，从而带动销售。
内容平台的“生命线”： 无论是视频、音乐还是新闻，推荐系统都决定了用户是否会继续留下来。一个好的推荐算法，能让用户沉浸其中，乐此不疲。
3. 图像识别与计算机视觉：让机器“看见”世界
AI的“眼睛”越来越灵光，它正在改变我们与视觉信息互动的方式。
安防监控： 在城市监控摄像头中，AI可以实时识别异常行为，比如人群聚集、打斗、遗留物等，及时发出预警，提高公共安全效率。人脸识别技术也被广泛应用于门禁、支付等场景，虽然也引发了隐私的讨论，但其便利性是不容忽视的。
医疗诊断： AI在医学影像分析方面表现出色，例如识别X光片、CT扫描中的病灶，辅助医生进行诊断。有些AI甚至能在早期阶段发现癌症迹象，提高治愈率。
自动驾驶： 自动驾驶汽车依赖强大的计算机视觉系统来识别车道线、行人、其他车辆、交通标志等。AI能够处理海量的视觉数据，并做出驾驶决策。
工业质检： 在制造业中，AI可以用于产品缺陷的检测，例如识别零件上的划痕、污点、尺寸偏差等，比人工检测更快速、准确，且能保证一致性。
照片与视频处理： 你手机里的美颜相机、照片分类、视频剪辑软件，很多都离不开图像识别技术。AI可以识别照片中的人物、场景，进行智能抠图、背景替换、风格迁移等。
4. 智能语音助手：让设备“听懂”并“回应”你的需求
Siri、小爱同学、天猫精灵……这些智能语音助手已经走进千家万户，成为家庭生活的一部分。
解放双手： 你不用再找遥控器，也不用动手操作手机，只需对它说“打开空调”、“播放音乐”、“今天天气怎么样”，它就能帮你完成。这对于老人、小孩或者行动不便的人来说，意义重大。
智能家居的“大脑”： 语音助手连接着家里的各种智能设备，你可以通过它控制灯光、窗帘、扫地机器人、电视等等，构建一个真正智能化的家居环境。
信息获取： 它可以快速地为你搜索信息、设置闹钟、提醒日程，就像一个随叫随到的私人秘书。
个性化服务： 随着技术的发展，语音助手还能记住你的偏好，比如你喜欢的音乐类型，你的日程安排，并根据这些信息提供更个性化的服务。
5. 风险控制与反欺诈：金融行业的“隐形守护者”
在金融领域，AI扮演着至关重要的角色，默默守护着我们的财产安全。
欺诈检测： AI可以分析海量的交易数据，识别出异常的交易模式，例如短时间内大量的小额支付、异地登录、异常时间段的交易等，从而及时发现并阻止欺诈行为，保护用户的资金安全。
信用评估： 通过分析用户的消费记录、社交信息、工作情况等多种数据，AI可以更精准地评估用户的信用风险，帮助银行和贷款机构做出更明智的决策。
量化交易： 在投资领域，AI算法能够分析市场数据，识别交易机会，并自动执行交易策略，以追求更高的投资回报。
6. 制造业的智能化升级：从“流水线”到“智慧工厂”
AI正在深刻地改变着制造业的面貌。
预测性维护： 通过监测设备的运行数据，AI可以预测设备何时可能发生故障，并提前进行维护，避免生产线的停摆，节约维修成本。
生产流程优化： AI可以分析生产过程中的各种参数，找出影响效率的瓶颈，并提出优化建议，例如调整生产线速度、优化物料配送等。
质量控制： 如前所述，图像识别在产品质检中的应用，大大提高了产品的合格率。
机器人协同： AI赋能的机器人可以在生产线上与人类协同工作，执行更复杂、更精细的任务，提高生产效率和安全性。
总结一下：
2022年，AI的应用已经深入到我们生活的各个角落，它不再是遥不可及的未来科技，而是实实在在的“助手”和“工具”，帮助我们提高效率、改善生活、保障安全。从你每天使用的手机APP，到你看病的医院，再到你工作生活的工厂，AI的身影无处不在，并且还在不断地进化，带来更多的惊喜和便利。当然，随着AI应用的普及，关于数据隐私、算法偏见等方面的讨论也在同步进行，这也促使我们在享受AI便利的同时，更加关注其伦理和社会影响。
1. 智能客服与对话式AI：从“机械回复”到“贴心助手”
你有没有接过银行、电商平台的客服电话，或者在网站上和客服聊天？现在，很多时候跟你对话的并不是真人，而是AI。
更自然的交流： 以前的机器人客服，你问一句它只能回一句预设好的内容，稍微偏离一点就抓瞎。现在的对话式AI，通过自然语言处理（NLP）技术，能够理解更复杂的句子、语境，甚至识别你的情绪。比如，当你语气焦躁地抱怨订单问题时，AI会识别出你的不满，并调整回复的语气，可能会说“非常抱歉给您带来不便，我理解您的心情，我们来一起看看怎么解决。”
解决更广泛的问题： 不仅能回答常见问题，很多AI客服还能处理更复杂的操作，比如查询订单状态、修改个人信息、申请退款、预约服务等等。它们可以快速接入后台系统，为你办理业务，省去了排队等待真人客服的时间。
全天候不打烊： 无论你是凌晨三点有疑问，还是周末突然想起要咨询，AI客服都能随时在线，为你提供服务。这极大地提升了客户服务的效率和满意度。
企业的好帮手： 对于企业来说，部署AI客服能够显著降低人力成本，提高服务效率，并且还能通过分析大量的对话数据，了解客户的痛点和需求，从而改进产品和服务。
2. 推荐系统：从“大海捞针”到“精准投喂”
你刷抖音、淘宝，或者听音乐时，总能看到让你“眼前一亮”的内容或商品，这背后功不可没的就是AI推荐系统。
个性化体验： 算法会分析你的浏览历史、购买记录、点赞、评论，甚至你停留在一个内容上的时长，来构建你的“画像”。然后，根据这个画像，为你“量身定制”推荐。比如，你经常看科技类的文章，它就会给你推荐更多科技新闻和产品；你买过运动鞋，它可能会推荐你相关的运动装备。
发现新兴趣： 推荐系统不仅仅是给你看你已知的东西，它还能通过“探索性推荐”，让你接触到你可能感兴趣但从未接触过的内容。就像一个懂你的朋友，总能给你一些意想不到的好建议。
电商的“增长引擎”： 对于电商平台来说，好的推荐系统是提升转化率、增加用户粘性的关键。它能帮助用户更快地找到心仪的商品，从而带动销售。
内容平台的“生命线”： 无论是视频、音乐还是新闻，推荐系统都决定了用户是否会继续留下来。一个好的推荐算法，能让用户沉浸其中，乐此不疲。
3. 图像识别与计算机视觉：让机器“看见”世界
AI的“眼睛”越来越灵光，它正在改变我们与视觉信息互动的方式。
安防监控： 在城市监控摄像头中，AI可以实时识别异常行为，比如人群聚集、打斗、遗留物等，及时发出预警，提高公共安全效率。人脸识别技术也被广泛应用于门禁、支付等场景，虽然也引发了隐私的讨论，但其便利性是不容忽视的。
医疗诊断： AI在医学影像分析方面表现出色，例如识别X光片、CT扫描中的病灶，辅助医生进行诊断。有些AI甚至能在早期阶段发现癌症迹象，提高治愈率。
自动驾驶： 自动驾驶汽车依赖强大的计算机视觉系统来识别车道线、行人、其他车辆、交通标志等。AI能够处理海量的视觉数据，并做出驾驶决策。
工业质检： 在制造业中，AI可以用于产品缺陷的检测，例如识别零件上的划痕、污点、尺寸偏差等，比人工检测更快速、准确，且能保证一致性。
照片与视频处理： 你手机里的美颜相机、照片分类、视频剪辑软件，很多都离不开图像识别技术。AI可以识别照片中的人物、场景，进行智能抠图、背景替换、风格迁移等。
4. 智能语音助手：让设备“听懂”并“回应”你的需求
Siri、小爱同学、天猫精灵……这些智能语音助手已经走进千家万户，成为家庭生活的一部分。
解放双手： 你不用再找遥控器，也不用动手操作手机，只需对它说“打开空调”、“播放音乐”、“今天天气怎么样”，它就能帮你完成。这对于老人、小孩或者行动不便的人来说，意义重大。
智能家居的“大脑”： 语音助手连接着家里的各种智能设备，你可以通过它控制灯光、窗帘、扫地机器人、电视等等，构建一个真正智能化的家居环境。
信息获取： 它可以快速地为你搜索信息、设置闹钟、提醒日程，就像一个随叫随到的私人秘书。
个性化服务： 随着技术的发展，语音助手还能记住你的偏好，比如你喜欢的音乐类型，你的日程安排，并根据这些信息提供更个性化的服务。
5. 风险控制与反欺诈：金融行业的“隐形守护者”
在金融领域，AI扮演着至关重要的角色，默默守护着我们的财产安全。
欺诈检测： AI可以分析海量的交易数据，识别出异常的交易模式，例如短时间内大量的小额支付、异地登录、异常时间段的交易等，从而及时发现并阻止欺诈行为，保护用户的资金安全。
信用评估： 通过分析用户的消费记录、社交信息、工作情况等多种数据，AI可以更精准地评估用户的信用风险，帮助银行和贷款机构做出更明智的决策。
量化交易： 在投资领域，AI算法能够分析市场数据，识别交易机会，并自动执行交易策略，以追求更高的投资回报。
6. 制造业的智能化升级：从“流水线”到“智慧工厂”
AI正在深刻地改变着制造业的面貌。
预测性维护： 通过监测设备的运行数据，AI可以预测设备何时可能发生故障，并提前进行维护，避免生产线的停摆，节约维修成本。
生产流程优化： AI可以分析生产过程中的各种参数，找出影响效率的瓶颈，并提出优化建议，例如调整生产线速度、优化物料配送等。
质量控制： 如前所述，图像识别在产品质检中的应用，大大提高了产品的合格率。
机器人协同： AI赋能的机器人可以在生产线上与人类协同工作，执行更复杂、更精细的任务，提高生产效率和安全性。
总结一下：
2022年，AI的应用已经深入到我们生活的各个角落，它不再是遥不可及的未来科技，而是实实在在的“助手”和“工具”，帮助我们提高效率、改善生活、保障安全。从你每天使用的手机APP，到你看病的医院，再到你工作生活的工厂，AI的身影无处不在，并且还在不断地进化，带来更多的惊喜和便利。当然，随着AI应用的普及，关于数据隐私、算法偏见等方面的讨论也在同步进行，这也促使我们在享受AI便利的同时，更加关注其伦理和社会影响。
网友意见
从人工智能四小龙（商汤 、旷视、云从、依图）的主要落地场景说起。
春节前去某个大型连锁企业参观了一个人工智能项目，当时竞标的有多家公司，实力最强的有两家，一个是海康威视，一个是商汤，最终中标的是报价更低对硬件要求也更低的商汤。
该连锁企业出现过基层网点财务员工卷保险柜的钱跑路的情况，以及类似的对现场监管的迫切需求。
目前公司安排所有管理人员轮班盯监控，公司指挥中心24小时有人，每天形成监控记录，截图+说明。
但对于一个上千家连锁机构的企业来说，人眼看监控是有限的，况且这些管理人员还有其他工作，成本着实不低。
因此有了让人工智能干活的需求。
在方案对接过程中，企业发现人工智能不仅能24小时不眠不休盯保险柜，还可以统计客户消费行为，还可以生成商品的热力图，以及进店率等以前无法统计的数据。
项目的原理不复杂，利用遍布所有营业网点的摄像头，采集视频的同时进行分析，并按照训练好的模型（开保险柜、不穿工装等行为）实时预警推送。
本质上，和交警抓不系安全带逻辑差不多。但随着技术的迭代，成本越来越低，应用越来越广泛。
闲聊聊吧，人工智能目前相对成熟的领域是图像识别、语音识别和文字识别。
图像识别大家都很熟悉了。
不管是人脸识别还是车牌识别，目前已经各路智慧城市建设中大规模用上了。
甚至泥萌打的验证码，很多也是给机器学习打标和喂数据。
工业领域在AOI上也开始用上了，比如PCB的检测。
例如目前流行的Mini LED，本质是焊上万个小LED灯在PCB板上。
果子早期用的KS家设备，良率只能到99%，也就是说平均一台Mini LED背光iPad/MacBook，焊完了小灯后，有大概100个有问题，那么这些就需要检查和返修。
这些小灯可能出现的问题很多，包括但不限于漏固、固偏、固反、固重、芯片刮伤、甩胶、粘胶、胶多、胶少、杂物、未压平、芯片相连、短路、多锡、少锡、虚焊、漏焊、共拱形等缺陷；导致的问题包括但不限于过亮、不亮、暗亮，亮度不均匀、串亮等。
“用人工智能的算法深度学习可以用来检测元件异物，计算出异物的长度、面积、数量以及异物之间的最小间距。”唐阳树进一步解释说，运用深度学习只需要告诉它在这样一个范畴检测金线或者焊线，它就会自动搜索、识别、定位，并且做标识，搜索到的每一条金线或者焊线，并且给予独特的身份证编码、ID号，这时候对我们的分析和前端的制程改善提供了非常良好的基础。
盟拓智能已经将人工智能的算法深度学习应用到其Mini/MicroLED检测返修闭环管理系统2.0中。
针对MiniLED量产部分，阳明交大郭浩中教授研究团队也与台湾新服务股份有限公司(Innos)进行产学合作，针对移转打件后的MiniLED不良品，以AI人工智能进行全功能雷射返修，可依照不同模组材料特性进行融接设定，决定雷射能量、路径、光斑尺英寸与频率等。
语音识别
快手/抖音的剪辑软件内置的自动字幕识别，就是人工智能技术的应用，语音识别。
华为利用SoC里头的NPU内核，实现了手机上的视频在手机本地无需联网，就自动识别语音+自动翻译+配字幕。
文字识别与翻译
Deepl翻译是我现在最常用的翻译工具。
当然，人工智能问题还很多。
例如在工业领域经常会遇到样本量不够的情况。
拿零件良率检测举个例子，人工智能需要大量的、各种各样的生产中的坏件，才能学习出来哪些是坏件。但目前大部分工厂良率已经控制的足够好，所以样本量太少，机器学习后识别率仍然不够高。
谢谢D.Han老师邀请，这个你得看应用场景吧，因为无论是大家日常中能用到的，或者是平时不常了解与接触的。
先讲讲大家平时不太接触，或者关注度不高的场景吧，首先我可以给大家举深圳宝安机场的例子，别问为什么提这家机场，问就是海军只关注华为。
开个玩笑，因为深圳宝安机场是目前人工智能介入比较彻底的好例子，用来回答这个问题比较合适。
2019 年 11 月底，深圳机场机位资源智能分配系统正式上线运行。通过在国内机场中率先引入 AI 算法策略，深圳机场实现了机位自动化、智能化分配，每天 1000 多个航班的机位分配由原来人工分配的 4 小时缩短为仅需 1 分钟，并可每隔 10 分钟进行一次滚动刷新，机场航班靠桥率和廊桥周转率得到进一步提升，更多旅客将实现廊桥登机。
智能机位分配系统，这套融合了 170 多项核心数据以及 60 多个运行规则的系统，通过人工智能算法模型，最终全场景、全流程、全要素实现了机位资源的智能化高效调配。
面对每天千余架次航班保障，必须要有高度智能的 “运行神经中枢” 作技术支撑。2019 年全年，深圳机场航班放行正常率超过 87%，其中 10 月、11 月、12 月均超过 90%，并历史性地实现了航班放行正常率连续 16 个月超过 80%，位列全国大型机场前列。在这背后，机场 “智慧大脑” IOC（智能运营中心）的贡献功不可没，一个智能、高效、协同的大运控体系让机场运行顺畅如 “乐章”。
以智慧机场安保控制中心 (SOC) 为牵引，从地面到空中，从人防到技防，从被动到主动，深圳机场构建了立体化安全保障体系，实现了风险隐患精准识别，异常事件高效处置，安全态势全局掌握，实现了从被动安全管理到主动、精准安全风险识别防控的 “智” 变，机场的安全管理正变得越来越 “聪明”。
华为 + 深圳机场：沃土的力量，让机场 “智” 变向 “质” 变 - 华为企业业务 (huawei.com)
此外，还有阿里云在疫情中的快速部署
澳门科技大学医学院张康教授团队便携手中国科学院、国家生物信息中心、清华大学、中山大学孙逸仙纪念医院、广州再生医学与健康广东省实验室、四川大学华西医院等团队，联合应急开发了基于胸部 CT 和 X-ray 影像学的新冠肺炎 AI 辅助诊断系统。
该科研团队在分析了超 50 万份临床影像学数据的基础上，利用了深度学习、迁移学习、语义分割等多种人工智慧前沿技术，辅助临床医生进行新冠肺炎的快速诊断和定量分析。该 AI 模型以高精准度和高效率的优势，不仅可以辅助临床医生做诊断决策，提高诊断准确率，还可以减少其工作量，加快诊断效率，节省患者等待时间。
全球 CT 影像 20 秒诊断，阿里云为新冠 AI 辅助诊断系统加速 - 阿里云开发者社区 (aliyun.com)
这是大家不常接触到的部分，然后是我们日常生活中的人工智能应用。
就比如说大家的手机，拍照场景下的进行语义分析，然后针对性场景优化。自主学习你的使用习惯，调节后台资源配置，这些其实都算人工智能的应用。
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