随着近年来人工智能浪潮的兴起，无人驾驶再次成为话题，国内外很多公司投入了自动驾驶和无人驾驶的研究。智能呼叫机器人在生活中也越来越常见，利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、语言应答等能力。

随着社会发展人工智能逐渐进入我们的生活，应用于各行各业，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，还给我们的生活带来了许多变化和便利。现在人工智能在什么领域得到应用？今天我们来理解一下吧。

一、无人驾驶汽车

我相信大家都不知道。无人驾驶汽车BQ24010DRCRG4是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为中心的智能驾驶控制器实现无人驾驶。无人驾驶的技术包括计算机视觉、自动控制技术等，这些技术的构成形成了完整的无人驾驶。

随着近年来人工智能浪潮的兴起，无人驾驶再次成为话题，国内外很多公司投入了自动驾驶和无人驾驶的研究。例如，谷歌谷歌X实验室积极开发无人驾驶汽车谷歌DriverlessCar，百度也开始了百度无人驾驶汽车的研究开发计划，自主开发的无人驾驶汽车Apollo在中央电视台春夜登场。

但是，由于发现无人驾驶的复杂性远远超过了几年前的期待，实现无人驾驶商业化还有很长的路要走。

二、脸部识别

该技术已进入许多人家，脸部识别也称为脸部识别、脸部识别，主要是基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。现阶段涉及人脸识别的技术性主要有计算机视觉、图象处理等。

目前，人脸识别技术已广泛应用于金融、司法、公安、边检、宇宙、电力、教育、医疗等多个领域。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，应用于更多领域，给人们的生活习惯带来更多变化。

三、机器翻译

机械翻译实际上是计算语言学的分支，利用计算机将自然语言转换为另一种自然语言的过程，机械翻译使用的技术主要是神经机械翻译技术。目前，该技术目前在许多语言上的表现已超过人类。

四、声纹识别

其实生物的特征识别技术有很多种，除了脸部识别，现在使用的有声纹识别很多，声纹识别是生物识别技术，也称为说话者识别，包括说话者识别和说话者确认。

声纹识别的工作过程是系统收集说话人的声纹信息并输入数据库，当说话人再次说话时，系统收集该声纹信息，自动比较数据库中现有的声纹信息，识别说话人的身份。

与传统的身份识别方法(如钥匙、证明书)相比，声纹识别具有抗遗忘、远程识别权的特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防止录音、合成，安全性高，响应快，识别准确。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多个应用案例，广泛应用于金融、安全、智能家庭等领域，落地场景丰富。例如，支付宝和微信使用该技术登录了自己的账户。

五、智能呼叫机器人

智能呼叫机器人在生活中也越来越常见，利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、语言应答等能力。

当用户访问网站并发布会话时，智能呼叫机器人会根据系统获得的访问者地址、IP和访问路径等，快速分析用户的意图，回答用户的真正需求。同时，智能呼叫机器人拥有大量行业背景知识库，可以标准回答用户咨询的常规问题，提高回答精度。对于很多电气商务企业来说，用户咨询的售前问题以价格、优惠、商品来源渠道等主题为中心，在这个场景中使用智能呼叫机器人，可以减少人工呼叫每天回答这些重复问题，提高更复杂问题的客户群

智能呼叫机器人还可以为用户提供24小时365天的咨询回答、解决问题的服务，广泛应用也大大降低了企业的人工呼叫成本。

六、智能呼叫机器人

智能呼叫机器人是人工智能语音识别的典型应用，可以自动启动电话呼叫，以语音合成的自然人声形式，积极向用户组介绍产品。

在呼叫期间，利用语音识别和自然语言处理技术获得客户意图，然后采用目标语言技术与用户进行多次对话，最后对用户进行目标分类，自动记录每个电话的要点，成功完成呼叫。

七、智能扬声器

我相信每个人都不熟悉智能扬声器。属于语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类的应用和载体，从本质上来看，智能扬声器是能够完成对话环节的语音交互能力的机器。通过直接对话，家庭消费者可以完成自助点歌、控制家庭设备、唤起生活服务等操作，这样的设备相信很多人都有。

八、个性化推荐

个性化推荐也是生活中常见的应用程序，是基于集体和协同过滤技术的人工智能应用程序，基于大量数据挖掘，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，积极向用户提供符合他们需求和兴趣的信息

个性化推荐系统已经广泛存在于各种网站和App中，本质上是根据用户的阅览信息、用户的基本信息、对物品和内容的喜好等多个因素来考虑的，根据推荐引擎算法进行指标分类，将与用户的目标因素一致的信息内容分类

九、医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，其处理对象是由临床医学中广泛使用的核磁共振图像、超声波图像等生成的医学图像。

要知道传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图来发现病变，这往往需要根据医生的经验来判断。利用计算机图像处理技术，可以对医学图像进行图像分割、特征结婚定量分析和比较分析等工作，完成病灶识别和标记，自动描绘肿瘤放射治疗阶段的图像目标区域，重建手术阶段的三维图像。

十、图像检索

要知道，我们不能在早期进行图像检索，图像检索分为文本和内容两种检索方式。传统图片搜索只识别图片本身的颜色、纹理等因素，因为当时程序技术还不能支持识别图片内容，随着人工智能的发展，图片搜索在近年来用户需求越来越旺盛的信息搜索类应用程序中，基于人工智能深度学习的图片搜索逐渐提高了该技术，用户利用图片匹配搜索顺利找到相同或相似的目标物的需求，如搜索相同类型、相似物的比较等。