人工智能在2c场景中的应用
包括i问财、财富先锋、金融大师等
2019世界人工智能大会火热进行中，AI技术专业化场景应用如何落地
人工智能场景化落地也要遵循从简单到复杂的过程，以下我从三个方面来做叨咕叨咕(=￣?ρ￣=)?..zz
视频加载中...大数据和人工智能在物联网智慧城市建设过程中有哪些应用场景
首先，要对智慧城市有个基本的了解，个人引用杜明芳博士在《新基建驱动的新型智慧城市建设生态体系》中阐述的内容，智慧城市是智造城市、智绿城市、智文城市、智享城市、智安城市、智融城市、智服城市、智信城市的科学融合；其业务领域涵盖智慧建筑、智慧健康、智慧交通、智慧工业、智慧能源、智慧政务、智慧教育、智慧农业等方方面面，是一个城市运行的智慧化提升。
而智慧城市的运行需要先进的科学技术手段来实现，方方面面运行的信息通过数据的形式来展现，大数据技术就是对数据的汇集、清洗、加工、处理、分析、呈现的系统集成技术；同时数据的传输和反馈需要最新一代信息通讯技术来保证传输过程的稳定性、高速性，而5G技术极大的解决了数据传输的相关问题。俗话说：要致富，先修路。5G技术就是在建设智慧城市在数据传输方面高速公路。而最终的数据汇集到大数据中心，通过人工智能的协调、处理、分配等复杂性的过程最终做出正确的、合理的、科学的、有前瞻性的决策、执行命令和措施。
在智慧城市中，大数据是各方面运行的信息流展示，人工智能是处理综合信息的大脑，他们应用到智慧城市的方方面面，各个场景。当然目前我们是从某一个节点或某一方面进行智慧性的改造，在可以预计的将来，智慧城市的运行时系统的，各个行业和领域相互协调的，达到和完成智慧城市的完美运行。
就智慧供热的场景来说，它的智慧平台包括智慧供热系统、安全保证系统、环保监测系统、供热服务系统等；它的服务单元包括热源、热网、换热站、楼宇热力单元、用户；而智慧供热系统中包括地理信息系统、动态负荷预测系统、动态水力计算系统、热站智控运行系统、楼宇智控运行系统、室内温度采集系统、能耗分析系统等等。而这些系统和平台运行的技术支撑是互联网+、云计算、人工智能运算和控制、供热工程技术等。
同时热源也是智慧的，现今在国家清洁清洁采暖政策大力实施下，清洁智慧热源已经使用到民生供热的方方面面，高压电极锅炉、空气源热泵、水源热泵、低压电锅炉等已经在供热领域蓬勃发展。如何采用适合实际情况的、有发展前景的、与各种热源智慧结合和清洁运行的智慧热源将是今后在智慧城市中智慧供热发展的重点方向。
人工智能如何在应用场景中落地
回顾过去，历史上任何一次革命性创新技术的爆发，都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。正如互联网的到来颠覆曾经的商业体系，当前5G、IoT、AI三大革命性新技术迎来汇合，一个全新的物联网商业体系正在酝酿中，当中蕴含的商机不言而喻。
AI被誉为这波物联网新商机中的“大脑”，赋予各下游产业思考力，增强设备的自主性，是物联网产业中非常重要的一环。
正因为其战略性、前瞻性的地位，AI要取得突破发展并非易事。总的来说，当前AI在技术方面已经有不少可以实现的功能，但AI技术要实现具体落地应用，一步一步要解决的问题也还不少。今天笔者就跟大家总结了下人工智能技术落地“三步走”。
第一步，要判断该项AI技术是否成熟，功能与落地场景需求是否匹配。
以云知声为例，前不久的7月云知声发布了多款在医疗领域成熟落地AI产品。
其中一款医疗语音交互解决方案是专门解决医生病历输入难题。
据美国医学会（AMA）的统计，医生职业生涯大约35%-40%的时间用于病历书写及相关文案工作上。工作重复，科研价值却不高，云知声医疗语音交互解决方案以深度学习、超级计算和大数据等AI技术为基础，构建了智能医疗语言模型，形成了语音病历系统的核心大脑，采用语音就能顺利、高效完成病历输入。
在这个案例中，AI技术已经发展到可以高效识别医疗专用术语记录，与医生的需求是匹配的，最后解决方案得以在医院顺利落地。
第二步要提高用户使用体验。
用户体验由三部分组成：有用、易用与产品颜值。有用是用户体验的根基，易用与用户对产品的“操作体验”直接相关，颜值原本只属于锦上添花，随着年轻一代审美的崛起，在产品的用户体验评价体系也占据了重要位置。
提供让用户满意使用体验，是AI落地产品的生命力所在。
第三步是制定可实现盈利的商业模式。
自2018年以来，国内AI应用的代表——智能音箱出货量大涨，这里面的智能音箱有赚钱的也有只赚吆喝的。
主打控制类的天猫精灵和小米系列音箱销售量有两款已经突破千万，然而都曾坦言卖智能音箱并不挣钱。深究其中缘由是智能家居体系下的智能音箱在当前还仅仅是为增加用户基数，没有完善的服务支撑产品售价，不赚钱就成了自然。
同样是做智能音箱，以内容载体为定位的雅玛拉雅音箱却能从普遍几十元的智能音箱价格战中脱颖而出，以199元售价卖断货，以内容搭建的商业模式中实现盈利。
人工智能自然语言处理，有哪些应用场景
自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semanticparsing,dependencyparsing,知识图谱，对话，翻译，阅读理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。
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