一、人工智能应用场景？

1、智能手机

自苹果发布Siri后，智能手机作为语音技术的第一主战场，目前的应用已经成熟。

智能手机应用：

语音输入法、语音助手、语音搜索、给APP增加语音入口

2、智能家居

在家庭物联网大力发展的时代，多种智能硬件推动智能家居产品进入爆发期。

智能家居应用：

智能音箱、智能家电、儿童故事机、陪伴机器人等

二、人工智能的下游应用场景包括？

人工智能主要应用领域

1、农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药，除草，农作物状态实时监控，物料采购，数据收集，灌溉，收获，销售等。通过应用人工智能设备终端等，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本。

三、智慧医疗10大应用场景？

如下

1、远程会诊

智慧医疗依托网络高速率的特性，可实现远程高清会诊和医学影像数据的高速传输与共享，并让专家能随时随地开展会诊，促进优质医疗资源下沉。

2、远程超声

超声的检查方式很大程度上依赖医生的扫描手法，基层医院往往缺乏优秀的超声医生，通过智慧医疗系统，能建立高清无延迟的远程超声系统，充分发挥优质医院专家优质诊断能力，实现跨区域、跨医院之间的的业务指导、质量管控。

3、远程手术

利用医工机器人和高清音视频交互系统，远端专家可以对基层医疗机构的患者进行及时的远程手术救治。智慧医疗还能建立上下级医院间的专属通讯通道， 有效保障远程手术的稳定性、实时性和安全性，让专家随时随地掌控手术进程和病人情况。

4、应急救援

在现场没有专科医生或全科医生的情况下，通过无线网络能够将患者生命体征和危急报警信息传输至远端专家侧，并获得专家远程指导，实现应急救援；远程监护也能够使医院尽快掌握患者病情，提前制定急救方案并进行资源准备，实现院前急救与院内救治的无缝对接。

5、远程示教

通过智慧医疗系统，能面向医疗卫生技术人员进行教育培训，其形式主要有会议讲座、病例讨论、技术操作示教、培训研讨、论文与成果发表等。

6、远程监护

利用无线通信技术辅助医疗监护，实现对患者生命体征进行实时、连续和长时间的监测，并将获取的生命体征数据和危急报警信息以无线通信方式传送给医护人员。

7、智慧导诊

医院通过部署采用云-网-机结合的智慧导诊机器人，提供基于自然语义分析的人工智能导诊服务，能提高医院的服务效率，改善服务环境，减轻大厅导诊台护士的工作量，提高导诊效率。

8、移动医护

在日常查房护理的基础上，医护人员通过智慧医疗系统，可以实现影像数据和体征数据的移动化采集和高速传输、移动高清会诊，提高查房和护理服务的质量和效率。在放射科病房、传染病房等特殊病房，移动医护对于保护医务人员安全很有帮助。

9、智慧院区管理

患者体征实时监测、院内人员安全管理、医疗设备全生命周期管理是智慧医院建设中的共同诉求，智慧医疗系统通过物联网技术，构建院内医疗物联网，有机链接医疗设备，提升医院管理效率和患者就医体验。

10、AI辅助诊疗

智慧医疗方案以 PACS 影像数据为依托，通过大数据+人工智能技术方案，构建 AI 辅助诊疗应用，对影像医学数据进行建模分析，对病情、病灶进行分析，为医生提供决策支撑，提升医疗效率和质量。

四、人工智能的主要研究和应用场景包括(？

1. 自然语言生成（Natural Language Generation）

自然语言生成是人工智能的分支，研究如何将数据转化为文本，用于客户服务、报告生成以及市场概述。

2.语音识别（Speech Recognition）

目前，通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。

3.虚拟助理（Virtual Agents）

虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序，其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持，并可以作为智能家居的管理者。

4.机器学习平台（Machine Learning Platforms）

机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支，它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API（应用程序接口）、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器，广受企业青睐，用以解决预测和分类任务。

5.人工智能硬件优化（AI-optimized Hardware）

用于运行面向人工智能的计算任务，是经过专门设计和架构的GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片，将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。

6.决策管理（Decision Management）

智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑，因此你可以利用它们进行初始化设置/训练，以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现，它能协助或者进行自动决策，实现企业收益最大化。

7.深度学习平台（Deep Learning Platforms）

深度学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包含多层的人工神经网络，能够模拟人类大脑，处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。

8.生物信息（Biometrics）

这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力，包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别，目前被广泛用于市场研究领域。

9.机器处理自动化（Robotic Processes Automation）

机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化，以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来，并且让职工更加具有创造性和战略性，对公司的发展至关重要。

10.文本分析和自然语言处理（Text Analytics and Natural Language Processing)

文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图，广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域，同时还可用于非结构化数据的挖掘。

11.数字孪生/AI建模（Digital Twin/AI Modeling）

数字孪生是一种软件架构，搭建起物理系统和数字世界的桥梁。

12.网络防御（Cyber Defense）

网络防御是一种计算机网络防御机制，专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段：在2017年，共检测出20亿次的入侵记录，其中76%的入侵是意外发生的，69%是身份丢失造成的。递归神经网络（Recurrent neural networks，RNN）能够处理输入序列，与机器学习技术相结合创建出监督学习技术，能够发现可疑目标，并检测出高达85%的网络攻击。

13.合规（ Compliance）

合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配，以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外，深度学习的使用，能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。

14.知识工作辅助（Knowledge Worker Aid）

虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作，但别忘了，AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作，特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域，从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。

15.内容创作（Content Creation）

内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料，如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。

16.P2P网络（ Peer-to-Peer Networks）

P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。

17.情绪识别（Emotion Recognition）

情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前，我们已经能够捕捉“微表情”，识别肢体语言暗示，以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息，这项技术也被广泛运用于市场营销。

18.图像识别（ Image Recognition）

图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程，人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片，并将其与大量数据集进行比较，从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。

19．智能营销（Marketing Automation）

到目前为止，市场部门已经从人工智能中获益良多，业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率，对客户进行细分、集成客户数据和管理活动，并简化重复任务，让决策者们有更多的时间专注战略制定。