無人(rén)駕駛汽車是智能汽車的(de)一種，也(yě)稱爲輪式移動機器人(rén)，主要依靠車内以計算(suàn)機系統爲主的(de)智能駕駛控制器來(lái)實現無人(rén)駕駛。無人(rén)駕駛中涉及的(de)技術包含多(duō)個(gè)方面，例如計算(suàn)機視覺、自動控制技術等。
美(měi)國、英國、德國等發達國家從20世紀70年代開始就投入到無人(rén)駕駛汽車的(de)研究中，中國從20世紀80年代起也(yě)開始了(le)無人(rén)駕駛汽車的(de)研究。
2005年，一輛名爲Stanley的(de)無人(rén)駕駛汽車以平均40km/h的(de)速度跑完了(le)美(měi)國莫哈維沙漠中的(de)野外地形賽道，用(yòng)時(shí)6小時(shí)53分(fēn)58秒，完成了(le)約282千米的(de)駕駛裏程。
Stanley是由一輛大(dà)衆途銳汽車經過改裝而來(lái)的(de)，由大(dà)衆汽車技術研究部、大(dà)衆汽車集團下(xià)屬的(de)電子研究工作實驗室及斯坦福大(dà)學一起合作完成，其外部裝有攝像頭、雷達、激光(guāng)測距儀等裝置來(lái)感應周邊環境，内部裝有自動駕駛控制系統來(lái)完成指揮、導航、制動和(hé)加速等操作。
2006年，卡内基梅隆大(dà)學又研發了(le)無人(rén)駕駛汽車Boss，Boss能夠按照(zhào)交通(tōng)規則安全地駕駛通(tōng)過附近有空軍基地的(de)街(jiē)道，并且會避讓其他(tā)車輛和(hé)行人(rén)。
近年來(lái)，伴随著(zhe)人(rén)工智能浪潮的(de)興起，無人(rén)駕駛成爲人(rén)們熱(rè)議(yì)的(de)話(huà)題，國内外許多(duō)公司都紛紛投入到自動駕駛和(hé)無人(rén)駕駛的(de)研究中。例如，Google的(de)Google X實驗室正在積極研發無人(rén)駕駛汽車Google Driverless Car，百度也(yě)已啓動了(le)“百度無人(rén)駕駛汽車”研發計劃，其自主研發的(de)無人(rén)駕駛汽車Apollo還(hái)曾亮相2018年央視春晚。
但是最近兩年，發現無人(rén)駕駛的(de)複雜(zá)程度遠(yuǎn)超幾年前所預期的(de)，要真正實現商業化(huà)還(hái)有很長(cháng)的(de)路要走。
人(rén)臉識别也(yě)稱人(rén)像識别、面部識别，是基于人(rén)的(de)臉部特征信息進行身份識别的(de)一種生物(wù)識别技術。人(rén)臉識别涉及的(de)技術主要包括計算(suàn)機視覺、圖像處理(lǐ)等。
人(rén)臉識别系統的(de)研究始于20世紀60年代，之後，随著(zhe)計算(suàn)機技術和(hé)光(guāng)學成像技術的(de)發展，人(rén)臉識别技術水(shuǐ)平在20世紀80年代得(de)到不斷提高(gāo)。在20世紀90年代後期，人(rén)臉識别技術進入初級應用(yòng)階段。目前，人(rén)臉識别技術已廣泛應用(yòng)于多(duō)個(gè)領域，如金融、司法、公安、邊檢、航天、電力、教育、醫療等。
有一個(gè)關于人(rén)臉識别技術應用(yòng)的(de)有趣案例：張學友獲封“逃犯克星”，因爲警方利用(yòng)人(rén)臉識别技術在其演唱會上多(duō)次抓到了(le)在逃人(rén)員(yuán)。
2018年4月(yuè)7日，張學友南(nán)昌演唱會開始後，看台上一名粉絲便被警方帶離現場(chǎng)。實際上，他(tā)是一名逃犯，安保人(rén)員(yuán)通(tōng)過人(rén)像識别系統鎖定了(le)在看台上的(de)他(tā)；
2018年5月(yuè)20日，張學友嘉興演唱會上，犯罪嫌疑人(rén)于某在通(tōng)過安檢門時(shí)被人(rén)臉識别系統識别出是逃犯，随後被警方抓獲。随著(zhe)人(rén)臉識别技術的(de)進一步成熟和(hé)社會認同度的(de)提高(gāo)，其将應用(yòng)在更多(duō)領域，給人(rén)們的(de)生活帶來(lái)更多(duō)改變。
機器翻譯是計算(suàn)語言學的(de)一個(gè)分(fēn)支，是利用(yòng)計算(suàn)機将一種自然語言轉換爲另一種自然語言的(de)過程。機器翻譯用(yòng)到的(de)技術主要是神經機器翻譯技術（Neural Machine Translation，NMT），該技術當前在很多(duō)語言上的(de)表現已經超過人(rén)類。
随著(zhe)經濟全球化(huà)進程的(de)加快(kuài)及互聯網的(de)迅速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化(huà)交流等方面的(de)價值凸顯，也(yě)給人(rén)們的(de)生活帶來(lái)了(le)許多(duō)便利。例如我們在閱讀英文文獻時(shí)，可(kě)以方便地通(tōng)過有道翻譯、Google翻譯等網站将英文轉換爲中文，免去了(le)查字典的(de)麻煩，提高(gāo)了(le)學習(xí)和(hé)工作的(de)效率。
生物(wù)特征識别技術包括很多(duō)種，除了(le)人(rén)臉識别，目前用(yòng)得(de)比較多(duō)的(de)有聲紋識别。聲紋識别是一種生物(wù)鑒權技術，也(yě)稱爲說話(huà)人(rén)識别，包括說話(huà)人(rén)辨認和(hé)說話(huà)人(rén)确認。
聲紋識别的(de)工作過程爲，系統采集說話(huà)人(rén)的(de)聲紋信息并将其錄入數據庫，當說話(huà)人(rén)再次說話(huà)時(shí)，系統會采集這(zhè)段聲紋信息并自動與數據庫中已有的(de)聲紋信息做(zuò)對(duì)比，從而識别出說話(huà)人(rén)的(de)身份。
相比于傳統的(de)身份識别方法（如鑰匙、證件），聲紋識别具有抗遺忘、可(kě)遠(yuǎn)程的(de)鑒權特點，在現有算(suàn)法優化(huà)和(hé)随機密碼的(de)技術手段下(xià)，聲紋也(yě)能有效防錄音(yīn)、防合成，因此安全性高(gāo)、響應迅速且識别精準。
同時(shí)，相較于人(rén)臉識别、虹膜識别等生物(wù)特征識别技術，聲紋識别技術具有可(kě)通(tōng)過電話(huà)信道、網絡信道等方式采集用(yòng)戶的(de)聲紋特征的(de)特點，因此其在遠(yuǎn)程身份确認上極具優勢。
目前，聲紋識别技術有聲紋核身、聲紋鎖和(hé)黑(hēi)名單聲紋庫等多(duō)項應用(yòng)案例，可(kě)廣泛應用(yòng)于金融、安防、智能家居等領域，落地場(chǎng)景豐富。
智能客服機器人(rén)是一種利用(yòng)機器模拟人(rén)類行爲的(de)人(rén)工智能實體形态，它能夠實現語音(yīn)識别和(hé)自然語義理(lǐ)解，具有業務推理(lǐ)、話(huà)術應答(dá)等能力。
當用(yòng)戶訪問網站并發出會話(huà)時(shí)，智能客服機器人(rén)會根據系統獲取的(de)訪客地址、IP和(hé)訪問路徑等，快(kuài)速分(fēn)析用(yòng)戶意圖，回複用(yòng)戶的(de)真實需求。同時(shí)，智能客服機器人(rén)擁有海量的(de)行業背景知識庫，能對(duì)用(yòng)戶咨詢的(de)常規問題進行标準回複，提高(gāo)應答(dá)準确率。
智能客服機器人(rén)廣泛應用(yòng)于商業服務與營銷場(chǎng)景，爲客戶解決問題、提供決策依據。同時(shí)，智能客服機器人(rén)在應答(dá)過程中，可(kě)以結合豐富的(de)對(duì)話(huà)語料進行自适應訓練，因此，其在應答(dá)話(huà)術上将變得(de)越來(lái)越精确。
随著(zhe)智能客服機器人(rén)的(de)垂直發展，它已經可(kě)以深入解決很多(duō)企業的(de)細分(fēn)場(chǎng)景下(xià)的(de)問題。比如電商企業面臨的(de)售前咨詢問題，對(duì)大(dà)多(duō)數電商企業來(lái)說，用(yòng)戶所咨詢的(de)售前問題普遍圍繞價格、優惠、貨品來(lái)源渠道等主題，傳統的(de)人(rén)工客服每天都會對(duì)這(zhè)幾類重複性的(de)問題進行回答(dá)，導緻無法及時(shí)爲存在更多(duō)複雜(zá)問題的(de)客戶群體提供服務。
而智能客服機器人(rén)可(kě)以針對(duì)用(yòng)戶的(de)各類簡單、重複性高(gāo)的(de)問題進行解答(dá)，還(hái)能爲用(yòng)戶提供全天候的(de)咨詢應答(dá)、解決問題的(de)服務，它的(de)廣泛應用(yòng)也(yě)大(dà)大(dà)降低了(le)企業的(de)人(rén)工客服成本。
智能外呼機器人(rén)是人(rén)工智能在語音(yīn)識别方面的(de)典型應用(yòng)，它能夠自動發起電話(huà)外呼，以語音(yīn)合成的(de)自然人(rén)聲形式，主動向用(yòng)戶群體介紹産品。
在外呼期間，它可(kě)以利用(yòng)語音(yīn)識别和(hé)自然語言處理(lǐ)技術獲取客戶意圖，而後采用(yòng)針對(duì)性話(huà)術與用(yòng)戶進行多(duō)輪交互會話(huà)，最後對(duì)用(yòng)戶進行目标分(fēn)類，并自動記錄每通(tōng)電話(huà)的(de)關鍵點，以成功完成外呼工作。
從2018年年初開始，智能外呼機器人(rén)呈現出噴井式興起狀态，它能夠在互動過程中不帶有情緒波動，并且自動完成應答(dá)、分(fēn)類、記錄和(hé)追蹤，助力企業完成一些煩瑣、重複和(hé)耗時(shí)的(de)操作，從而解放人(rén)工，減少大(dà)量的(de)人(rén)力成本和(hé)重複勞動力，讓員(yuán)工著(zhe)力于目标客群，進而創造更高(gāo)的(de)商業價值。當然智能外呼機器人(rén)也(yě)帶來(lái)了(le)另一面，即會對(duì)用(yòng)戶造成頻(pín)繁的(de)打擾。
基于維護用(yòng)戶的(de)合法權益，促進語音(yīn)呼叫服務端健康發展，2020年8月(yuè)31日國家工信部下(xià)發了(le)《通(tōng)信短信息和(hé)語音(yīn)呼叫服務管理(lǐ)規定（征求意見稿）》，意味著(zhe)未來(lái)的(de)外呼服務，無論人(rén)工還(hái)是人(rén)工智能，都需要持證上崗，而且還(hái)要在監管的(de)監視下(xià)進行，這(zhè)也(yě)對(duì)智能外呼機器人(rén)的(de)用(yòng)戶體驗和(hé)服務質量提出了(le)更高(gāo)的(de)要求。
智能音(yīn)箱是語音(yīn)識别、自然語言處理(lǐ)等人(rén)工智能技術的(de)電子産品類應用(yòng)與載體，随著(zhe)智能音(yīn)箱的(de)迅猛發展，其也(yě)被視爲智能家居的(de)未來(lái)入口。究其本質，智能音(yīn)箱就是能完成對(duì)話(huà)環節的(de)擁有語音(yīn)交互能力的(de)機器。通(tōng)過與它直接對(duì)話(huà)，家庭消費者能夠完成自助點歌(gē)、控制家居設備和(hé)喚起生活服務等操作。
支撐智能音(yīn)箱交互功能的(de)前置基礎主要包括将人(rén)聲轉換成文本的(de)自動語音(yīn)識别（Automatic Speech Recognition，ASR）技術，對(duì)文字進行詞性、句法、語義等分(fēn)析的(de)自然語言處理(lǐ)（Natural Language Processing，NLP）技術，以及将文字轉換成自然語音(yīn)流的(de)語音(yīn)合成技術（Text To Speech，TTS）技術。
在人(rén)工智能技術的(de)加持下(xià)，智能音(yīn)箱也(yě)逐漸以更自然的(de)語音(yīn)交互方式創造出更多(duō)家庭場(chǎng)景下(xià)的(de)應用(yòng)。
個(gè)性化(huà)推薦是一種基于聚類與協同過濾技術的(de)人(rén)工智能應用(yòng)，它建立在海量數據挖掘的(de)基礎上，通(tōng)過分(fēn)析用(yòng)戶的(de)曆史行爲建立推薦模型，主動給用(yòng)戶提供匹配他(tā)們的(de)需求與興趣的(de)信息，如商品推薦、新聞推薦等。
個(gè)性化(huà)推薦既可(kě)以爲用(yòng)戶快(kuài)速定位需求産品，弱化(huà)用(yòng)戶被動消費意識，提升用(yòng)戶興緻和(hé)留存黏性，又可(kě)以幫助商家快(kuài)速引流，找準用(yòng)戶群體與定位，做(zuò)好産品營銷。
個(gè)性化(huà)推薦系統廣泛存在于各類網站和(hé)App中，本質上，它會根據用(yòng)戶的(de)浏覽信息、用(yòng)戶基本信息和(hé)對(duì)物(wù)品或内容的(de)偏好程度等多(duō)因素進行考量，依托推薦引擎算(suàn)法進行指标分(fēn)類，将與用(yòng)戶目标因素一緻的(de)信息内容進行聚類，經過協同過濾算(suàn)法，實現精确的(de)個(gè)性化(huà)推薦。
醫學圖像處理(lǐ)是目前人(rén)工智能在醫療領域的(de)典型應用(yòng)，它的(de)處理(lǐ)對(duì)象是由各種不同成像機理(lǐ)，如在臨床醫學中廣泛使用(yòng)的(de)核磁共振成像、超聲成像等生成的(de)醫學影(yǐng)像。
傳統的(de)醫學影(yǐng)像診斷，主要通(tōng)過觀察二維切片圖去發現病變體，這(zhè)往往需要依靠醫生的(de)經驗來(lái)判斷。而利用(yòng)計算(suàn)機圖像處理(lǐ)技術，可(kě)以對(duì)醫學影(yǐng)像進行圖像分(fēn)割、特征提取、定量分(fēn)析和(hé)對(duì)比分(fēn)析等工作，進而完成病竈識别與标注，針對(duì)腫瘤放療環節的(de)影(yǐng)像的(de)靶區(qū)自動勾畫(huà)，以及手術環節的(de)三維影(yǐng)像重建。
該應用(yòng)可(kě)以輔助醫生對(duì)病變體及其他(tā)目标區(qū)域進行定性甚至定量分(fēn)析，從而大(dà)大(dà)提高(gāo)醫療診斷的(de)準确性和(hé)可(kě)靠性。另外，醫學圖像處理(lǐ)在醫療教學、手術規劃、手術仿真、各類醫學研究、醫學二維影(yǐng)像重建中也(yě)起到重要的(de)輔助作用(yòng)。
圖像搜索是近幾年用(yòng)戶需求日益旺盛的(de)信息檢索類應用(yòng)，分(fēn)爲基于文本的(de)和(hé)基于内容的(de)兩類搜索方式。傳統的(de)圖像搜索隻識别圖像本身的(de)顔色、紋理(lǐ)等要素，基于深度學習(xí)的(de)圖像搜索還(hái)會計入人(rén)臉、姿态、地理(lǐ)位置和(hé)字符等語義特征，針對(duì)海量數據進行多(duō)維度的(de)分(fēn)析與匹配。
該技術的(de)應用(yòng)與發展，不僅是爲了(le)滿足當下(xià)用(yòng)戶利用(yòng)圖像匹配搜索以順利查找到相同或相似目标物(wù)的(de)需求，更是爲了(le)通(tōng)過分(fēn)析用(yòng)戶的(de)需求與行爲，如搜索同款、相似物(wù)比對(duì)等，确保企業的(de)産品叠代和(hé)服務升級在後續工作中更加聚焦。