百度:四個維度揭示人工智能在行業中的應用

今天,我們將介紹人工智能在各行各業的應用。


百度:四個維度揭示人工智能在行業中的應用

無處不在的應用

需要說明的是,只要能夠應用人工智能某一方面的能力如“聽、讀、說、寫、動”,我們都可以稱之為人工智能的應用。像我們看到的家庭中的掃地機器人、智能音箱等,都屬於此類,這些也可以稱之為C端應用。如此廣泛的應用也給大眾帶來了困惑,人工智能的應用就這麼淺顯?

以機器人這類家喻戶曉的產品為例,它體現了人工智能的感知能力,能捕獲和識別人臉、聲音、甚至是物體大小和空間;也體現了認知能力,能進行多輪對話、場景下的信息諮詢服務、移動等。可以說,機器人屬於人工智能應用的一部分,但不等於人工智能,人工智能的應用很廣泛。

實際上,人工智能的應用範疇已遠超於此,從金融、醫療、製造到零售、交通、安防、教育,人工智能的應用無處不在。

百度:四個維度揭示人工智能在行業中的應用

像百度雲在人工智能方面的應用技術點在官網就能列出20多個,實際的應用遠超過這個數量。以圖像技術為例,就涉及到文字識別、人臉識別、圖像識別、圖像搜索、人體分析等類別,應用場景很廣。

在麥肯錫全球研究院近期的一份報告中,通過對全球800多種職業所涵蓋的2000多項工作內容進行分析後發現,全球約50%的工作內容可以通過改進現有技術實現自動化。

由此可見,未來大多數工作內容都會有人工智能的存在。

從四個維度看應用

可以先明確一下應用分類的維度,這樣有助於我們理解應用的深度和廣度。一般從行業維度、應用場景來劃分。好處是能夠了解每個行業的應用情況,具有行業屬性。不足之處,脫離了實際的應用場景,就不具有可複製性。

也可以從行業應用結合技術角度來劃分。那就是,人工智能技術應用通常由四部分組成,即認知、預測、決策和集成解決方案。

認知是指通過收集及解釋信息來感知並描述世界,包括自然語言處理、計算機視覺和音頻處理等技術。預測是指通過推理來預測行為和結果。決策則主要關心如何做才能實現目標。最後,當人工智能與其他互補性技術(如機器人)結合時,可生成多種集成解決方案。

應用成熟度有所差異

每一部分技術都有很多應用場景,這裡簡單舉幾個例子。

  • 認知技術。如金融、電信、零售等多個行業的自動化客服,利用對話式AI系統來輔助人工為客戶提供服務;金融業的身份驗證、商業地產的安防布控,通過人臉識別、視頻分析進行身份驗證;製造業的交互界面智能化,採用語音、視頻等多模態方式與用戶交互等。
  • 預測技術。最常見的就是零售業的產品推薦系統,根據過往的瀏覽、購買習慣,通過機器學習、用戶畫像等技術主動向客戶推送產品或服務。其它如互聯網服務商、金融業的精準營銷系統原理與此類似。
  • 決策技術。比如,醫療業的輔助臨床決策、用藥,利用語義理解+知識圖譜輔助臨床用藥等診療決策;地圖導航的路線規劃;電商平臺的動態定價;各個行業的決策模式智能化,通過機器學習等技術對傳統的商業智能及分析技術進行升級,讓決策無需拍腦門。
  • 集成解決方案。簡單理解集成解決方案,它是一個完整的產品,能獨立做某些事情。最火的應用場景如自動駕駛汽車、手術機器人,以及能夠與人進行交互或者能夠在特殊情況下做出應急反應的各種機器人。

四類技術所處的發展階段不同,應用成熟度也不同。總的來看,當前,認知和預測領域的許多技術已相對成熟,並逐步實現商業化,而決策和集成解決方案技術還多處在研發階段,成熟度較低,應用較少。

值得一提的是,百度雲的AI應用已在眾多行業、眾多領域得以實踐,包括媒體、金融、鋼鐵、煤炭、物流等眾多場景。比如:

  • 在製造領域,百度雲與客戶一同探索ABC技術在質檢領域的應用。由此形成的百度雲質檢雲行業解決方案,通過機器視覺模型量化質檢流程,為質檢流程提供更精準的決策依據,在降低誤報率的同時,還大幅提升了質檢的效率。更為關鍵的是,不斷積累的數據後續將能持續推進企業生產流程的優化和質量分析,進而實現生產的智能化。
  • 在零售領域,百度雲一方面通過VR技術實現客戶遠程選車,另一方面通過在線下門店內部署AI攝像頭,依託像人臉識別這樣的技術為最終客戶精準匹配購車信息。最終,藉助不斷沉澱的用戶數據,為用戶打造“線上+線下”的全場景智能化購車體驗,為企業後續經營提供支撐。
  • 在金融領域,百度雲與中國人壽在保單審核、團險定價以及產品推薦等方面展開合作。其中,通過建立深度學習核保模型,輔助人工保單審核,相比以往能節約39%的工作時間;通過用戶畫像捕捉用戶需求,能實現產品精準推薦;基於業務數據,雙方共建的保險知識圖譜項目,能為客服、銷售、風控等部門提供決策參考。
  • 在智慧交通領域,通過新一代智能客服系統,百度雲助力客戶將客戶服務升級為智能服務,提升客戶體驗,降低客服成本,並沉澱形成客戶自己的企業級知識庫,支持不同部門的知識管理及應用。


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