第壹個方面:自然語言處理
自然語言處理是壹門融合了語言學、計算機科學和數學的科學。自然語言處理通常不研究自然語言，而是旨在開發壹種能夠有效實現自然語言交流的計算機系統，尤其是軟件系統，這是計算機科學、人工智能和語言學關註計算機與人類(自然)語言之間交互的壹個領域。自然語言處理的目的是用自然語言實現人與計算機有效交流的各種理論和方法。安全的
第壹，多語種翻譯。機器學習
自然語言處理的主要應用之壹是外語翻譯。生活中遇到外文文章，首先想到的是找壹個翻譯好的網頁或APP。但是每次機器翻譯的結果基本都不符合語言邏輯，我們需要重新輸入句子進行二次處理和排列。至於專業領域的翻譯，比如法律、醫療，機器翻譯根本不可行。研究
面對這種困境，自然語言處理正在試圖突破翻譯的障礙。只要提供海量數據，機器可以自學任何語言。機器從0輸入壹個字段(零成本輸入)大約需要2周時間。所以進入任何領域都可以是高度垂直的。例如，在法律專業文章的翻譯中，高質量的法律文章總量是有限的。如果讓機器學習壹次這些文章，可以保證95%的翻譯流暢度，實現實時同步。試驗
第二，虛擬我的助手。大數據
虛擬我的助手是指用戶通過語音控制和文字輸入來完成壹些日常生活中的小事。大多數虛擬助手可以收集簡單的生活信息，並在觀看相關評論的同時幫助妳優化信息和做出智能決策。使最優化
同時，壹些虛擬助手還可以直接播放音樂或接收郵件，這是虛擬助手的變體之壹。虛擬我的助手應用在我們生活的方方面面，比如音響、汽車、智能家居、智能汽車、智能客服。壹般來說，聽到語音指令後就能完成服務的人，基本都是虛擬助理。雲計算
三、智能辦案人工智能
自然語言處理還可以自動將積壓的案例批量轉換成結構化的數據庫。機器學習和自然語言處理技術可以自動捕捉病歷中的臨床變量，並生成標準化的數據庫。隨後，輔助智能算法從變量提取、思路生成到紙質圖表導出的全過程，可以挖掘變量的相關性，激發論文的思路，同時為臨床研究提供專業的統計分析支持。
其水平與接受8年臨床醫學教育的醫學研究生相當。這樣，他們可以同時閱讀壹份50頁的病歷，對其中所有臨床信息的掌握和理解速度比《醫命》快2700倍，大大提高了醫院的辦公效率，就醫問題也將大大緩解。
第二個方面:語音識別
語音識別是壹門交叉學科。語音識別技術涉及的領域包括:信號處理、模式識別、概率論與信息論、發聲機制與聽覺機制、人工智能等等。與機器進行語音交流，讓機器能聽懂妳說的話，是人們渴望已久的事情。現在人工智能把這個理想變成了現實，帶入了我們的普通生活。
第壹，智能醫院。
依托人工智能技術和大數據，醫院可以實現智能語音交互知識問答和病歷查詢，語音輸入可以代替打字，讓妳用電腦、平板電腦、移動查房設備，通過說話就可以輕松輸入。每個人的話都會被轉錄成文字，顯示在妳的HIS系統、PACS系統、CIS系統等妳想輸入文字的地方。此外，它還可以預測健康風險，分析患者群體。
第二，口頭評價。
語音識別中還有壹個有趣的應用——語音評測服務，利用雲計算技術將自動口語評測服務放在雲端，並開放API接口供客戶遠程使用。在語音測評服務中，人機互動教學，可以實現壹對壹的口語輔導，就像在家裏請了壹個外教，解決了以後啞巴英語的問題。
第三個方面:計算機視覺
計算機視覺是壹門研究如何讓機器“看見”的科學。進壹步說，是指用攝像機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，並對圖形進行進壹步處理，使計算機處理出更適合人眼觀察的圖像或送入儀器進行檢測。經過計算機視覺後，計算機會對更適合人眼觀察的圖像進行處理，或者送到儀器中進行檢測。計算機視覺的主要任務是通過對采集的圖片或視頻進行處理，得到相應場景的三維信息。
第壹，智能安防。
隨著各級政府大力推進“平安城市”建設的進程，監控點越來越多，視頻和卡口產生了海量的數據。特別是隨著高清監控的普及，整個安防監控領域的數據量呈爆炸式增長，人工分析處理這些信息變得越來越困難。以計算機視覺為核心的安全技術領域擁有大量的數據來源和豐富的數據層次，安全業務的本質訴求與AI的技術邏輯高度壹致，從能夠從事事前預防應用到事後追溯。
第二，人臉識別綁架。
目前，拐賣兒童犯罪在中國十分猖獗，受害者和家庭數以萬計。據民政部估計，目前我國流浪乞討人員數量在654.38+0萬人-654.38+0.5萬人左右。在河南、雲南、兩廣沿海等農村地區，買賣兒童幾乎是市場化的，形成了壹條完整的地下黑色利益鏈。迫切需要找到被拐兒童。目前，計算機視覺在“人像識別和人臉比對”方面的應用，最快可以在7小時內找到被拐兒童。這是計算機視覺在安防領域的巨大應用，在打擊犯罪方面會越來越多的使用。
第四個方面:專家系統。
專家系統是人工智能中最重要、最活躍的應用領域。它是指包含了某壹領域大量專家知識和經驗，利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題的智能計算機程序系統。壹般來說，基於某壹領域的壹個或多個專家提供的知識和經驗，模擬人類專家的決策過程進行推理和判斷，以解決那些需要人類專家處理的復雜問題。
第壹，無人駕駛汽車。
無人駕駛汽車是智能汽車的壹種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內帶有計算機系統的智能駕駛儀來實現無人駕駛的目標。自20世紀70年代以來，美國、英國、德國等發達國家開始研究無人駕駛汽車，並在可行性和實用性方面取得突破性進展。
我國從20世紀80年代開始研究無人駕駛汽車，國防科技大學在1992成功研制出國內第壹輛真正意義上的無人駕駛汽車。2005年，第壹輛城市無人駕駛汽車在上海交通大學研發成功。世界上最早的無人駕駛汽車已經測試行駛了近50萬公裏，其中最後的8萬公裏是在沒有任何人類安全幹預措施的情況下完成的。
二、天氣預報
隨著手機的普及，越來越多的人習慣用手機看天氣預報，專家系統在天氣預報中的地位也是舉足輕重的。專家系統可以先通過手機的GPRS系統定位用戶的位置，然後用算法分析預測覆蓋全國的雷達地圖。
用戶可以隨時隨地查詢自己所在地的天氣趨勢。在天氣預報中，不再有“部分地區有雨”的字眼。取而代之的是“25分鐘後妳家街下小雨，50分鐘後就停了”。給妳指派壹個專門的氣象員，讓妳收到的天氣預報可以精確到分鐘，精確到妳所在的街道。
第三，城市體系
城市系統就是將交通、能源、供水等所有基礎設施數字化，將分散在城市各個角落的數據聚集起來，然後通過超強的分析和超大規模的計算，實現整個城市的全局實時分析，讓城市智能運行。城市系統首先解決的問題是交通擁堵。今年，杭州的城市大腦通過分析地圖數據和攝像頭數據，智能調整紅綠燈，成功將車輛最高速度提升了11%，大大提升了出行體驗。
第五個方面:在各個領域交叉使用
其實人工智能的四大應用其實或多或少都涉及到其他領域，但交叉應用最突出的還是智能機器人。機器人是壹種自動執行工作的機械裝置。它不僅可以接受人類的命令，還可以運行預先編制好的程序，按照人工智能技術制定的原理程序行動。它的任務是協助或代替人類工作，如生產、建築或危險工作。
壹、物流機器人
物流機器人是將機器人產品和人工智能技術相結合，實現高度柔性和智能化物流自動化的技術變革的領導者。在消費升級的市場壓力下，海量SKU的庫存管理、不可控的人力成本，都成為電商、零售等行業同樣的問題。物流機器人管理成本低，包裝完整性強，能滿足各種分揀效率和精度的要求，投資回報期短。它的出現可以有效提高生產的柔性，幫助企業實現智能化轉型，在日常生活中的應用會越來越多。
二、蒙沖機器人
孩子壹直是家長的心頭肉，如何讓孩子贏在起跑線上也是各路家長非常關心的問題。這個時候，早期教育就顯得尤為重要。其實早教就是讓孩子有效的玩耍，讓孩子在玩耍的過程中學到很多知識，開發孩子的腦力、動手能力、反應能力、審美能力，培養孩子的興趣和習慣。
市場上的早教機構價格昂貴，師資匱乏，可能存在壹定的安全隱患。這個時候，可愛的寵物機器人的存在大大緩解了這個問題。語音功能讓它可以像孩子的朋友壹樣和孩子交流，記憶功能也可以記住寶寶的使用習慣，快速找到寶寶想聽的內容。同時提供快樂兒歌、國學經典、啟蒙英語等早教內容，雲端內容可持續更新。