一、人工智能有哪些应用
1.语音识别：可以通过语音识别技术，将人类的语音转化为文字或命令，实现语音交互。
2.自然语言处理：可以通过自然语言处理技术，分析和理解人类的语言，实现智能问答、语义分析等功能。
3.机器学习：可以通过机器学习技术，从大量数据中学习和发现规律，实现数据挖掘、预测分析等功能。
4.图像识别：可以通过图像识别技术，识别和分析图像中的内容，实现人脸识别、图像搜索等功能。
5.智能推荐：可以通过智能推荐技术，根据用户的兴趣和行为，推荐个性化的内容和服务。
6.自动驾驶：可以通过自动驾驶技术，实现车辆的自主驾驶，提高交通安全和效率。
7.：可以通过技术，实现的自主行动和智能交互，应用于工业、医疗、服务等领域。
8.聊天：可以通过聊天技术，模拟人类的对话，实现智能客服、智能助手等功能。
二、人工智能技术对其他领域的渗透
1.安防领域。生物识别是人工智能的一个分支,生物识别是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。
最早应用在国家安防领域,但是现在也慢慢运用在我们的生活中了。近年生物识别技术取得了很大的成就,比如拓世智能的门禁系统,是采用人脸识别技术、虹膜识别、静脉识别等一些高端科学技术,保障了人们的安全。
2.服务行业。一些智能机器人就有早教功能,这些都可以通过人工智能实现人力的解放,此类人工智能无需具备自我学习能力,只需要按照既定的规则完成明确任务即可。
3.农牧产业。泥土质量检测、经营分析、智能筛选农业是人类最原始的产业,但是具备一个特征。
三、人工智能的国际化发展潜力
人工智能是引领未来的战略性高科技，新一代人工智能为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式。近年来，国际牢牢把握人工智能产业发展新趋势，推动人工智能产业加速向各领域广泛渗透，不断催生新技术、新产品、新模式和新的经济增长点。
四、人工智能对大数据分析的影响
1、将人工智能、自动化和数据讲故事引入分析领域不仅会对分析的最终用户产生直接影响，还会对在该领域工作的人员产生直接影响。虽然许多分析师可能担心它们会被自动化和人工智能所取代，但相信数据分析师的角色将会对业务和所需技能的广泛性产生重大影响。
2、传统上，数据分析师花了大量时间来完成一些平凡而重复的任务，例如准备分析数据、创建报表和仪表盘，然后使用这些任务人工搜索数据中有意义的更改。使用传统的分析和商业智能工具，分析师无法探索其数据的每一种组合或排列。
3、如今，数据分析师的作用包括广泛的数据管理和分析活动。这包括获取、准备、清理和建模数据，然后通过创建报表和仪表盘为业务定制分析来支持决策。在所有这些活动中，对业务的真正价值是那些与识别影响业务的关键变化或趋势以及解释这些信息以确定可能对业务的影响有关的活动。
4、业务分析师面临的两难困境是，虽然解释是他们承担的最有价值的活动，但他们花费的时间最少。大多数数据分析师只花费20%的时间用于实际数据分析，80%的时间用于完成业务收益很少的任务，例如查找、清理和建模数据，这些效率极低，对业务增值不大。
5、这不仅仅是数据准备效率低下。传统的数据分析和可视化工具需要完全人工的数据发现方法。用户必须从大量字段和过滤器中进行选择，然后在搜索模式，趋势和异常变化时切片和切块数据。这个人工过程非常耗时，并且极易出现人为错误和偏见，尤其是在当今数据丰富的世界中。
五、人工智能和物联网结合的应用场所
1、人工智能物联网AIoT在各行各业甚至我们日常生活中都被广泛应用：
2、??建筑周围安装有物联网传感器，它可以监测人员的活动，调节温度和照明，从而最大限度地提高能源效率。
3、??AIoT将加速基于任务的机器人在制造领域的应用，数字化技术将广泛用于产品设计、开发和生产。
4、??AIoT可以以多种方式为零售业提供价值。利用AIoT，商家无需人工干预就能更严密地监控供应和需求，并据此补充库存，从而节省成本。
5、??AIoT可以帮助监测飞越城市的无人机的流量，并为其提供交通数据。人工智能可以分析收集到的数据，并通过调整红绿灯的车速限值和时间来减少拥堵。本系统还能快速、有效地检测和响应事故。
6、??作为行业刚需的安防，是AI落地的首要场景，成为AI的必争之地。人工智能已渗透到产业的各个方面，以安防为例，视频监控与AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的结合越来越紧密。
7、??人工智能能帮助人们积极应对慢性疾病，并将昂贵的住院费用降到最低。举例来说，通过可穿戴设备收集病人数据进行分析，医生可以远程、实时监控病人的生命体征和血糖水平。
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