AI人工智能的应用领域有哪些？
人工智能的应用领域包括手机、APP、各种智能穿戴设备、医疗、教育、金融行业、重工制造业等。
人工智能是计算机科学的一个分支它企图了解智能的实质并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别，自然语言处理和专家系统等。人工智能(Artificiallntelligence)英文缩写为Al。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来理论和技术日益成熟应用领域也不断扩大可以设想未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，涵盖了广泛的研究方向和应用场景。
1、机器学习
机器学习是人工智能领域的重要分支，通过让计算机从数据中心学习规律和模式，从而完成特定任务，机器学习涵盖了多种算法，包括监督学习，无监督学习，半监督学习和强化学习等。应用场景包括自动驾驶、智能客服、智能推荐。其中自动驾驶应用教学平台是中智讯开发的一款面向人工智能相关专业自动驾驶方向的综合型实验平台，主要满足：机器人控制技术、机器人操作系统、机器视觉技术、机器语言技术、智能边缘计算、人工智能中间件、机器人协作、SLAM导航等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。
2、自然语言处理
自然语言处理（NLP）是让计算机理解和处理人类语言的能力，NLP的研究方向包括语言理解、语言生产和自然语言对话等。应用场景包括：智能广告、智能客服、情感分析等。
3、计算机视觉
计算机视觉是让计算机具备视觉感知能力的研究领域，主要研究方向包括图像识别、物体检测、人脸识别等。应用场景包括智能安防、智能交通、无人驾驶等。其中AIOT智慧交通实训平台（ZC-Traffic）是一款针对于高校物联网和人工智能学科建设推出的一款AIOT实训平台。基于智慧交通场景，将物联网和人工智能技术贯穿其中。实训平台在完成物联网和人工智能核心课程知识点的基础上，做纵向技术延伸，通过创新思维对传统设备进行物联网功能技术升级。适用对象：嵌入式、物联网、人工智能、移动互联网等学科的创新类实训课程。
4、专家系统
专家系统是一类基于知识的计算机系统，能够模拟专家解决问题的过程，专家系统通常由知识库、推理机、解释器组成，应用场景包括医疗诊断，能源管理、金融分析等。
5、机器人学
机器人学是研究机器人设计、制造和应用的一门学科。主要研究方向包括机器人感知
机器人行动和机器人交互等。应用场景包括工业自动化、医疗护理、家庭服务等领域。
6、语音识别
语音识别是让计算机能够识别和理解人类语音的技术，主要研究方向包括深度学习、卷积神经网络等。应用场景包括智能家居、智能医疗、移动设备等。
7、数据挖掘与机器学习算法
数据挖掘和机器学习算法是研究如何从大量数据中提前有价值的技术。主要研究方向包括降维、分类、聚类等。应用场景包括商业智能、金融风控，疾病预测等。
8、人工智能在各个领域的研究应用
包括：医疗、金融、教育等。在医疗领域，人工智能可用于疾病诊断、药物研发等方面；在金融领域，人工智能可用于风险控制、投资决策方向；在教育领域，人工智能可用于个性化教学、智能辅导等方面。
丁磊力荐,吴军智能时代下的产品之道
网易CEO丁磊最近强烈推荐了吴军的《智能时代》，并指出人工智能技术将在未来十年内深刻影响我们生活的各个方面，包括家具、娱乐和各种服务体验，将发生翻天覆地的变化。那么，《智能时代》中描绘了怎样的场景？智能时代对我们，尤其是产品经理的工作方式和思维方式将带来哪些影响？
在吴军看来，AlphaGo在围棋对决中大获全胜，到底意味着什么？Google的无人汽车真的会让司机失业吗？
更进一步，在智能时代背后，未来的产品商业模式和形态将发生哪些变化？会有哪些产品机会？作为产品人的我们准备好了吗？
吴军在《智能时代》中始终围绕这样一个命题：“智能时代这次真的来了”。
人工智能这个概念实际上在1956年达特茅斯学院的会议上就被提出来，到2016年已经经历了60年一个甲子的时间。期间三起两落，第一次是以规则学习、专家系统为主，期望理解人脑来推进人工智能进展；第二次是以统计学派为主，基于香农提出的信息论来解决人工智能的问题；第三次则是深度学习的兴起。
人工智能虽然像在语音识别等问题上，准确率得到大幅提升，但是由于数据量、计算能力等的限制，大部分应用仍无法商用。
从人类历次技术革命的发展历程来看，无论是第一次的蒸汽机革命、第二次的电力革命还是第三次的信息革命，无不推动着既有产业的全面升级。可以预见人工智能将会逐步渗透到社会的各个产业，从而实现“从局部到整体，我们实现智能化社会，从整体到局部，我们实现社会的精细化”的奇妙场景。
从互联网近20年的发展来看，可以归纳为三个发展周期，每个周期接近7-8年左右的时间，期间有波峰的高速发展，也有波谷的泡沫散尽。从上图可以看到，三个周期大致如下：
1）第一个周期，1995年－2002年，窄带互联网，特征是三大门户的兴盛，02年起，WEB1.0找到了商业模式。
2）第二个周期，2002年－2009年，宽带互联网，特征是内容媒体异常丰富，图文，视频等媒体形态颇为盛行，BAT完整对流量入口的布局，正式进入WEB2.0。
3）第三个周期，2009年－2016年，移动互联网，特征是微博、微信大行其道，而2015年的股市崩盘，预示着互联网企业的高估值神话破灭，死掉的O2O企业名单一批接一批，16年开始回归理性，互联网＋开始逐步渗透到各行各业。
而上述的周期的变更，其底层逻辑可以用如下基本原理（公式）所阐述：
公式1:信息传播的速率不可能超过信道的容量（信息论的第二定律）
公式1可以简单理解为，窄带互联网，宽带互联网，移动互联网作为基础信道决定了上层的信息传播的形态（产品的形态）。现在，巨头们都在豪赌AR、VR会继智能手机外，成为另外一个底层基础信道。
那么新的技术导致生产关系变化的规律又是怎样的呢？产品形态有哪些具体的不同？咱们接着看（大胡子等人总结）：
从上面这张图可以看到，横轴（1）代表的是由底层技术驱动的三大产品周期，分别是窄带互联网到宽带互联网，再到移动互联网。而纵轴（2）代表的是某个大产品周期下的产品类别，规律突显，总有这样的产品类别：
1）为用户提供信息服务为主的产品
2）为用户提供娱乐（游戏）为主的产品
3）为用户提供交流（社交、社区）为主的产品
4）为用户提供服务（衣食住行首当其冲，并会往其他行业逐步渗透）为主的产品
看懂过去，就可以预测未来。那么，驱动下一波的产品周期的底层信道会是谁？
AR？VR？从Facebook重金收购Oculus看，他们押注VR；而从Google不断重启失败多次的Google Glass项目和微软力推HoloLens项目看，他们押注AR。而从AR、VR的实际体验和应用来看，目前还没完成其完整产品的构建（还处在摩尔所描述的鸿沟当中）。
而另一种更为大家所接受的观点则是互联网＋，即使用互联网、大数据、云计算等信息技术去改进传统行业的价值结构，压缩成本，提高效率。
润米咨询创始人刘润曾经提出过产业＋互联网的价值公式：“创造价值 + 传递价值 = 用户价值”。企业根据价值定位不同可以分割为以创造价值为核心（产品型公司）的与以传递价值为核心（渠道型和营销型公司）的两种不同类型的企业。
比如苹果、特斯拉、微信就属于产品型公司，而耐克，李宁，加多宝，农夫山泉则更多的属于渠道型或营销型公司。
刘润讲了一个很深刻的观点：“这个世界的发展是由两股力量在推动着，一个是真正的创新，一个是极致的效率，价格上升是创新红利，价格下降是效率红利，真正的创新改变这个世界，并让创新者享受创新所带来的红利，而极致的效率通过降低价格再把这个红利返还给全社会，两股力量如此往复，推动世界向前发展。”
整个互联网的发展，即信息革命的底层逻辑可以理解成下面这个基本原理（公式）：
公式2:新技术＋现有产业＝新产业（所谓的新的技术导致生产关系的变化）
公式2可以简单理解为，随着互联网底层的技术，包括网络带宽，智能手机，芯片计算能力等技术驱动的上次产业或产品形态的变化。
据此，我们可以理解为，互联网的上半场已去，即所谓的互联网把最表层的商品的都做了一遍。
而互联网的下半场则更可能是用更强大的底层技术以及生产力，把全中国所有的商品都重做一遍。
不早也不晚，在大数据、摩尔定律以及更先进的算法驱动下的人工智能则会同时加速技术驱动的创新以及效率的提升。
最为关键的产品思维模式层面，也会发生巨大的变化。现在非常流行的精益创业的基本思维方式其实是基于假设不断验证迭代的过程。具体地，可以看下面这张图，我们通过（1）基于同理心洞察的创新驱动，找到我们认为的一些用户痛点或创新的机会点，再通过（2）基于价值假设的精益创业来不断交付、验证以及调整。
这是我们现在最流行的一种产品启动以及产品迭代的方式，而整个过程类似下面这张图：
之所以会不断的调整产品迭代路线图，是因为我们的创业和创新处在极端不确定中，大家只能不断的假设，验证，再假设。在这个过程中我们只能比谁验证的成本更低，验证的速度更快，即所谓的“Fail Cheap，Fail Fast”。这几乎是一套事实上的产品思维。
而在人工智能时代下，在产品目标的驱动下，我们在某些场景下，可能不必再去假设了。而是直接通过构建和使用多维度，完备的大数据来去解决其中的不确定性问题（假设），再通过机器识别，直接得到模式（需求洞察以及行业洞察）直接去解决行业问题。
假想，你还在迷雾中航海，你只有通过不断假设以及验证去寻找到达彼岸方向的时候，别人则使用大数据和人工智能精准的制导，直接找到了解决问题的模式。哪个更快？哪个效率高？
就好比下面的经典案例，传统1.0的模式，不考虑用户的需求，直接做出一个蛋糕，结果发现不是用户需要的；而到了2.0的精益创业模式，为了验证用户的需求，我们采用MVP的方式，不断验证和调整我们的MVP，最终做出用户喜爱的蛋糕；而到了3.0大数据的模式识别模式，我们有可能基于大数据的多维度、完备性等特点直接得到一个更高效，用户更喜爱的蛋糕。
而在智能时代，谁掌握了第三种产品思维模式可能会对第二种和第一种形成降维攻击和碾压。而掌握第三种产品思维模式的关键，可能不是优先关注“我洞察到了什么用户痛点或行业痛点”，而是优先考虑“看看我们掌握了多少数据，还需要什么数据，有了这些数据我们能干哪些事。”
再往下推想去，可能是这样一种常见，在传统行业里，谁率先让本行业数据先流动起来，优先形成闭环并重构行业效率，谁就占领了新的制高点。正如吴军所说：“谁掌握了信息，谁就能获取财富，就如同在工业时代，谁掌握了资本谁就能获取财富一样。”
产品的商业模式将以获取数据为主要目的，为了数据可以大量使用免费策略。而不光要获取数据，还要想着提供更多的数据连接和交换。这样，无疑会出现一个巨大的正反馈，拥有越多数据的公司，可以交换得到更多数据，得到更多数据，也就拥有了更多的信息和财富。至此，会出现大量的行业数据（或某些领域数据）的巨头，甚至是跨行业的数据巨头，他们会颠覆BAT，会成为下一个BAT。
另外，讲真，产品的内涵其实也悄然发生了变化，原先的产品内涵是：“为人提供服务或价值”，而现在人变成了人和机器人，或是像未来简史里面所描绘的：生物只是算法，生命只是算法的处理。那又会是一幅怎样的场景？
在前面所提及的第三种产品思维模式（智能时代下必备的思维模式）下，会出现如下产品数据流程：
我们可以看到对于不同的服务对象（2C、2B），产品上会呈现不同的新特点：
对于2C类（面向消费者市场）的产品，用户各维度的行为数据都会被平台所搜集