大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下现阶段人工智能的应用的问题，以及和现阶段人工智能的应用前景的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
人工智能在生活当中最简单的应用是什么？
我理解的人工智能在社会生活中的应用如下：
1.居家：智能家居生活，就是利用无限网络通讯技术实现家庭里面的各个家电设备的统一控制
2.安防：利用计算机视觉技术和大数据分析犯罪嫌疑人生活轨迹及可能出现的场所
3.金融：利用语音识别、语义理解等技术打造智能客服·医疗：智能影像可以快速进行癌症早期筛查，帮助患者更早収现病灶
4.交通：无人驾驶通过传感器、计算机视觉等技术解放人的双手和感知
5.零售：利用计算机视觉、语音/语义识别，机器人等技术提升消费体验
6.工业制造：机器人代替工人在危险场所完成工作,在流水线上高效完成重复工作
人类未来三大科技分别是生物科技、人工智能、星际航空，您同意吗？
第一人工智能是现在和未来的发展趋势，它可以应用于各大行业，智慧交通，智慧农业等都离不开人工智能。
第二生物医疗技术也是未来发展趋势，因为人类还有很多疾病，比如像艾滋病这类是目前没解决的问题！
第三我觉得是新媒体行业，因为5G网络的到来，极大提升了速度，会加速新媒体短视频的发展！
现阶段，制造业在人工智能方面有哪些运用？请举例说明？
人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，这里我假定提问者想要讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。
为什么制造业需要人工智能？从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。
1、人工智能在生产产线的应用1.1产线设备维护
人工智能在工厂运维的应用：
比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。
人工智能在预测性维护的应用：
如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。
1.2产线设备参数优化
生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。
2、人工智能在质量检测的应用现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。
正如百度前人工智能首席专家吴恩达和富士康合作的智能检测，通过利用深度学习，神经网络，就可以让电脑快速学习做自动检测的工作。现在人工智能介入了以后，工厂的这种误判率会在上线时达到3%-4%的水平，并且会逐步减少到最低。
3、人工智能在仓储物流的应用仓储物流的包括环节很多，从入库分拣、库位管理、上下架、出库分拣到物料运输，中间涉及分拣机器人、上下料机器人、立库、AGV小车、叉车等。通过计算机视觉用于分拣机器人的感知和地图定位，利用机器学习和深度学习，实现分检机器人的路径规划和避障。通过数学规划等运筹优化算法和遗传算法，实现仓库上下架策略管理。通过多智能体算法蚁群算法用于多个分拣机器人的协调行动。基于人工智能技术实现货架、商品、机器人的整体协调，能够更快速的实现产品出入库和高效的仓库货架规划。在工厂仓储中，各种类型的全自动流水线、自动分拨、仓储和配送机器人已经开始慢慢应用，基于人工智能技术可以让每一个物料都有最优路径，最短时间送达。
4、人工智能在整体运维的应用运维数据量庞大，基于深度学习技术在庞大的数据量中发掘价值。西门子在西班牙的高铁的运维中有一个整体的应用。西班牙的高铁公司有一条线从马德里到巴塞罗那的，而从马德里到巴塞罗那的航班很多，就像京沪线一样，这个行业面临和航空公司竞争的挑战。后来它公布一个政策，在这条线上如果延误超过15分钟，全额退款。这个高铁线到现在是非常成功的，背后是西门子提供的服务和担保，担保99%的准点率。西门子有一个工业4.0工厂在德国安贝格，在成都也有一个，是它的双胞胎。在安贝格，所有能源的分析、消耗都是通过神经网络来完成。基于人工智能技术来实现工厂整体能耗的降低。同时，西门子在全球30个钢铁厂也用了一些在线神经网络学习以及分析应用，来控制钢铁厂的能耗。
人工智能技术在行业里有什么具体的应用？
谢邀。
前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能：下一个数字前沿？》的报告，里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用，摘取出来供你参考。希望对你有帮助。
1.零售：连接消费者，改善购物体验
图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流，可以预测订单，提供引导；通过机器学习，可以根据消费者到个人资料进行个性化促销;在顾客浏览店铺商品时，店内的信标（Beacon）也可以通过手机向他们发送优惠信息基于深度学习的计算机视觉技术，可以识别购物者打包的商品;加上传感器所获取的数据，AI使得自动结帐和付款成为可能使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付，能够实现避障并处理收货人不在的状况具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品自动购物车会在商店中跟随顾客，并运送商品到顾客的上车点，或通过机器人、无人机送货上门利用机器学习，商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格，从而最大限度地提高收入通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息，识别空货架并补货，同时，其他机器人也可以在仓库中进行打包2.电力：更少的电站，更智能的电网
通过传感器和机器学习系统，可以通过对风力条件的实时调整，最大限度地提高发电效率通过机器学习可以预测电力的供需峰值，从而最大限度地利用间歇性可再生能源智能电线与机器学习的结合，可以实现实时的电力调度，改善电网负载无人机和小型机器人可以在不关停电路的情况下，检测和预测设备故障机器可以替代人工自动记录数据并检查设备状态，从而减少对技术人员的需求数量，使他们可以花更多时间解决其它问题在设备检修过程中，现场工作人员仍然可以实时接收运行数据，以减少响应时间及中断的影响虚拟助手可以根据业务历史对消费者进行分类，利用机器学习提供坏账预警服务基于机器学习，智能仪表可以根据使用量和天气等因素，自动调整用电数据3、医疗：更快的诊断，更好的治疗
机器学习程序可以通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险使用机器学习和其他相关的AI技术，设备可以进行自主诊断并帮患者做简单的体征指标检查，而无需人力辅助，从而减轻医生和护士的工作压力根据患者的历史医疗数据和记录，基于AI的诊断工具可以更准确地诊断疾病根据医疗和环境等因素，AI算法可以预测患者行为和疾病的概率，从而优化医院运营、排班计划和库存管理利用AI，可以分析患者的病史和环境因素，从而确定患有疾病风险的对象，并指导他们进行预防性保健互动信息亭形式的虚拟助理，可以帮助患者进行登记，并将其转交给合适的医生进行诊断，缩短患者等待的时间，改善医疗体验通过机器学习工具可以对特定患者的需求设计个性化的治疗方案，从而提高治疗效率，改善治疗效果根据人工智能对大众的健康分析结果，可以通过鼓励护理人员更好地管理患者健康，并帮助患者降低住院费用和治疗成本4、制造：更智能、更灵活
对于工程和研发人员而言，人工智能工具的使用意味着更快的周转时间和更少的迭代次数，效率得到大大提升获取全球各地的供应商信息，降低采购过程中的成本，更好地管理供应链，使得收益最大化项目经理可以使用基于人工智能的高级分析，从而提高审查流程的有效性AI可以帮助企业重新审视制造流程和生产线，并针对性地进行优化和调整，从而以降低成本、减少资源浪费，加快企业上市速度制造商可以利用AI技术为客户提供更优质的售后服务工作人员与工厂的生产线必须更好地进行协同作业，从而挖掘AI的全部潜力，实现其中的价值5、教育：不断优化教学形式和效果
解决教育资源分布不均的问题，并根据市场需求帮助政府机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就业率通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向每个学生提供适当的内容，打造个性化教学自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把更多的时间花在更具价值的教学环节中现阶段人工智能的应用和现阶段人工智能的应用前景的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
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