Question

AI应用在哪些领域？

Answer 1

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个广泛的领域，包括了多种技术和方法。以下是一些主要的人工智能技术：

• 机器学习（Machine Learning）：是一种让计算机自动从数据中学习和提取规律的方法。典型的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K-近邻算法等。

• 深度学习（Deep Learning）：是一种基于神经网络的机器学习方法，能够在大量数据中自动学习抽象特征表示。常见的深度学习网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。

• 计算机视觉（Computer Vision）：是一种让计算机理解和处理数字图像或视频的技术。计算机视觉的任务包括图像分类、物体检测、语义分割、人脸识别、光学字符识别等。

• 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：是一种让计算机理解、生成和处理自然语言文本的技术。NLP的应用包括机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统、语音识别、语音合成等。

• 强化学习（Reinforcement Learning）：是一种让计算机通过与环境互动来学习最优策略的方法。强化学习已被成功应用于游戏智能、机器人控制、自动驾驶等领域。

• 专家系统（Expert Systems）：是一种基于知识和推理的人工智能技术，能够模拟人类专家解决问题的过程。专家系统主要包括知识库、推理机和用户界面三个部分。

• 机器人技术（Robotics）：是一种涉及计算机、机械、电子等多学科的技术，用于设计、制造和控制机器人。机器人技术在制造业、物流、医疗、家庭等领域得到了广泛应用。

Answer 2

人工智能的研究方向可以划分为三层，分别是基础层、技术层和应用层，常见的机器学习、自然语言处理、语音识别等都属于技术层。

基础层是推动人工智能发展的基石，主要包括数据、芯片和算法三个方面，技术层主要是应用技术提供方，应用层大多是技术使用者，这三者形成一个完整的产业链，并相互促进。不过，很多企业（特别是大型科技公司）业务线较长，很多时候既是技术提供方，也是技术的使用者，因而很难有清晰的界定。技术层主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理、以及计算机视觉。在【AI应用】领域，中国呈现出爆发的趋势，目前主要集中在安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。

更多关于人工智能的相关内容，建议搜索达内教育了解一下。达内教育对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术,课程穿插大厂真实项目讲解，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。实战讲师经验丰富，多种班型任你选择。

Answer 3

AI在实际场景中的运用，往往给人比较高大上的感觉，普通民众往往会将AI和数字孪生等科幻场景紧密的相连起来，但客观看目前AI的应用局限性还比较大，更多是针对特定的应用场景和科目配套具体的软硬技术来服务。
例如，典型的AI应用如视觉分析，有些厂商通过通信协议让数字化平台与现场摄像头进行对应，形成视频流自动识别人物动作分析，从而对危险区域、危险动作等进行及时预警并通过相关团队予以介入；又例如在某些案例中，我们可以看到数字化系统通过现场特定角度摄像头的拍摄内容，从而对整体施工进度进行适配，相关捕捉数据可以与BIM模型数据等进行一一对应，从而实现过往人工现场巡检向自动适配的转变。
另外，在某些数字化系统中，会加入类似Time Series Insight一类的功能模块，其可以根据过往施工团队积累的数据，例如在某些天气情况下的施工进度记录，在某些具体工程项目中的整体进度记录，从而按照当前的情况推测出未来可能对应的施工节点和进度情况。而在具体的工序过程中，类似ChatGPT等人工智能平台的出现，也为具体的文案工作提供了一些助力，例如可以通过多种指令让其生成相关的文档草稿，从而节省在前期进行文本创作的重复性、机械性时间。
如上，随着未来总体算力的发展和软件算法的不断优化，会有更多重复性、机械性的工作，甚至更多复杂逻辑的数据运算分析工作交到人工智能方面去实现。