目前，AI应用的领域有：1、多语言翻译；2、虚拟个人助理；3、智能病例处理；4、人机一体化智能系统；5、智能家居；6、零售；7、交通。 1、多语言翻译 自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，大多数都是不符合语言逻辑的，要求我们再次对句子进项二次加工排列组合。

  目前，AI应用的领域有：1、多语言翻译；2、虚拟个人助理；3、智能病例处理；4、人机一体化智能系统；5、智能家居；6、零售；7、交通。

  自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，大多数都是不符合语言逻辑的，要求我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。

  面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。

  虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都能做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。

  同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个角度。一般来说，听到语音指令就能够实现服务的，大多数都是虚拟个人助理。

  自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

  其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这样的一个问题将得到很多的缓解。

  智能制造，是在基于互联网的物联网意义上实现的包括企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的“智能工厂”、“智能生产”、“智能物流”进一步扩展到“智能消费”、“智能服务”等全过程的智能化中去，只在这些意义上，才能真正地认识到我们所面临的前所未有的形势。AI在制造业的应用主要有三个方面：首先是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数字控制机床等具体设备。其次是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等详细的细节内容。最后是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式。虽然目前人工智能的解决方案尚不能完全满足制造业的要求，但作为一项通用性技术，AI与制造业融合是大势所趋。

  智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户都能够进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。智能音箱不仅是音响产品，同时是涵盖了内容服务、互联网服务及语音交互功能的智能化产品，不仅具备WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查询、网购等互联网服务，还能与智能家居连接，实现场景化智能家居控制。

  人工智能在零售领域的应用已十分广泛，正在改变人们购物的方式。无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。通过大数据与业务流程的密切配合，人工智能可以优化整个零售产业链的资源配置，为企业创造更多效益，让消费者体验更好。在设计环节中，机器可以提供设计方案；在生产制造环节中，机器能够直接进行全自动制造；在供应链环节中，由计算机管理的无人仓库可以对销量以及库存需求进行预测，合理进行补货、调货；在终端零售环节中，机器可以智能选址，优化商品陈列位置，并分析消费者购物行为。

  大数据和AI可以让交通更智慧，智能交通系统是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提升通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。人工智能还可为我们的安全保驾护航。人长时间开车会感觉到疲劳，容易出交通事故，而无人驾驶则很好地解决了这样一些问题。无人驾驶系统还能对交通信号灯、汽车导航地图和道路汽车数量进行整合分析，规划出最优交通线路，提高道路利用率，减少堵车情况，节约交通出行时间。

  36氪2019年5月31日讯，人工智能最近又成了新闻焦点。一边是山东、四川、上海、福建等地纷纷集中出台有关政策，一边是科大讯飞、商汤科技等头部企业先后发布新硬件或新方案……人工智能新闻不少，动作连连，究竟产业高质量发展取得了哪些新进展，哪些技术已成熟，哪些产品受到市场追捧，哪一些问题还需持续改进？让我们一起一探究竟。“2018年，很多人认为是AI和产业结合的元年，但结果却只闻雷声，不见雨下。”人工智能服务商商汤科技首席执行官徐立坦言，2019年的重点工作就是要将AI带到真实生活当中去。无独有偶，科大讯飞股份有限公司董事长刘庆峰也认为，“2019年将是人工智能逐步兑现红利的阶段”。他指出，评价人工智能技术价值能否兑现有3个标准：真实可见的实际应用案例、能规模化应用的核心产品以及可统计的应用成效。通俗讲，就是AI应用“落地”要能“听响”。

  2021年1月15日讯，后疫情时代，面对众多潜在的AI应用场景，企业在坚定智能化方向的同时，需要以业务需求为引领，探索人工智能技术应用与自身业务场景的结合点，理性评估应用价值，找到最适合自身的智能化路径。

  36氪讯，2018 年 1 月 13-14 日，AICon 全球AI与机器学习技术大会在北京召开，微信小程序商业技术负责人张重阳应邀担任本次大会的联席主席，发表演讲介绍了AI应用落地过程中的 4 个in，并结合在微信的实践案例做了深入的讲解。

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  精细化管理是一个全面化的管理模式。全面化是指精细化管理的思想和作风要贯彻到整个企业的所有管理活动中。它包含以下几个部分：1、精细化的操作。2、精细化的控制。3、精细化的核算。4、精细化的分析。5、精细化的规划。