一、量子卫星应用？

我认为我国量子卫星的用途可大了。首先量子通讯卫星，发射成功后 实现了全球的高技术通信。近年来，量子通信因其传输高效和绝对安全等特点，被认为是下一代通信和计算机技术的支撑性研究。

由于量子不可分割、状态不可克隆的特性，将其作为信息载体便可以实现抵御任何窃听的密钥分发，进而保证传输内容的绝对安全。以此为核心研究内容的量子通信，也已成为全球物理学研究的前沿与焦点领域。在科学技术发展的今天我相信量子卫星的用途越来越广泛，一定会对好多领域起着更重要的作用！

二、遥感卫星应用对象？

遥感卫星主要有气象卫星、陆地卫星和海洋卫星三种类型，可监测到农业、林业、海洋、国土、环保、气象等情况。

遥感卫星能在规定的时间内覆盖整个地球或指定的任何区域，当沿地球同步轨道运行时，它能连续地对地球表面某指定地域进行遥感。所有的遥感卫星都需要有遥感卫星地面站，从遥感集市平台获得的卫星数据。

三、人工智能应用？

1、无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。

2、智能音箱

智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物，是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务，同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力，能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。

智能音箱是智能家居的组成部分之一，智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话，那智能音箱就是人工智能管家，是核心操控者。

3、人脸识别

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

4、智能客服机器人

近年来智能机器人技术不断发展和成熟，智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域，其中，智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。

智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业 。相较于传统人工客服，智能客服可以 7 X 24 小时在线服务，解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。

5、医学成像及处理

AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来，使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘，以辅助医生解读医学影像，成为现代医学影像技术发展的重要需求。

四、卫星与人工智能：解析它们的关系与应用前景

引言

卫星与人工智能是当下科技领域备受关注的两大热门话题。卫星技术的发展使得我们能够实时地获取各种地理数据信息，而人工智能的快速发展则为我们提供了处理和分析这些数据的强大工具。本文将通过分析卫星和人工智能的关系，探讨它们在不同领域的应用前景。

卫星技术与人工智能的关系

卫星技术与人工智能有着密切的联系。卫星通过遥感技术、卫星通信和导航定位等手段，能够收集海量的地球信息数据，而人工智能则能够对这些数据进行高效的处理和分析。

卫星技术为人工智能提供了大量的数据源，例如卫星图像数据可以用于地质勘探、环境监测和城市规划等方面的分析。同时，卫星通信技术也可以保证人工智能算法的实时传输和反馈。这样的合作使得卫星和人工智能相辅相成，共同推动科技的进步。

卫星与人工智能在农业领域的应用

卫星技术与人工智能在农业领域有着广泛的应用前景。卫星可以提供农作物的生长状况、土壤湿度、气象数据等重要信息，而人工智能可以通过对这些数据进行分析和预测，帮助农民优化农作物种植方案、提高农产品的质量和产量。

例如，通过分析卫星图像数据和气象数据，人工智能可以预测降雨情况和土壤湿度，从而帮助农民更好地安排灌溉计划。同时，卫星还可以监测农作物的生长情况，结合人工智能的图像识别技术，可以检测病虫害的传播，及时采取相应的防治措施。

卫星与人工智能在城市规划领域的应用

卫星技术与人工智能的结合也在城市规划方面发挥着重要作用。卫星能够提供高分辨率的图像数据，而人工智能则可以通过图像识别技术对这些数据进行分析，帮助城市规划师更好地了解城市的发展状况。

通过分析卫星图像数据，人工智能可以识别道路拥堵、建筑物的高度和密度等信息，这些数据对于城市规划师来说非常有价值。基于这些数据，他们可以制定更合理的道路规划、优化城市交通流动，提高城市的可持续发展性。

结论

卫星技术与人工智能的结合将为我们带来更多的科技突破和应用创新。卫星技术提供了丰富的数据，而人工智能则能够对这些数据进行深度分析和挖掘，从而推动各个领域的发展与进步。

感谢您的阅读

感谢您阅读本文，我们希望通过这篇文章为您介绍了卫星与人工智能之间的关系，并探讨了它们在农业和城市规划领域的应用前景。卫星和人工智能的结合将为我们带来更多的可能性和机遇，在推动科技进步的道路上起到重要的作用。

五、人工智能如何应用？

主要应用于以下领域

1. 医疗保健：人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案、分析医学影像、预测疾病风险等。例如，通过深度学习技术进行的癌症筛查和病理切片分析。

2. 自动驾驶：人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用包括环境感知、路径规划、决策制定等。这使得汽车能够在各种道路条件下自主行驶。

3. 语音识别和自然语言处理：这些技术被广泛应用于智能音箱、聊天机器人、语音助手等设备中，使人们可以通过语音与设备进行交互。

六、人工智能最早应用？

在热映电影《失控玩家》中，影片主角是电子游戏的人工智能NPC的自我意识觉醒，他爱上了来自现实世界的人类玩家，这个电影的上映，再次将人工智能和人类进行了一番对比，那么计算机究竟是如何发展起来的？

第一个给现代电子计算机设计出完整蓝图的人,并不是现代科学家,而是19世纪英国伟大的天才查尔斯·巴贝吉，这位来自9世纪初，大不列颠及北爱尔兰联合王国的数学，为一个多世纪后的学者在达特茅斯学院敲定了「人工智能」的名字和研究方向，为制造、农业和教育等领域的科技革命和产业变革带来了新的驱动力奠定了基础。

七、人工智能应用基础？

　　知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。

　　人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。

　　如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。

　　在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？

　　现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。

　　数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。

　　另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。

　　正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。

　　人工智能的基本概念有几方面

　　对于人工智能，很多人并不了解，我也如此。关于这个问题，我与我的朋友人工智能工程师张

八、卫星大数据 应用

卫星大数据的应用价值

卫星大数据是指通过卫星遥感技术采集到的海量数据，随着卫星技术的不断发展和卫星资源的逐渐增加，卫星大数据正在被广泛应用于各个领域，为多个行业的发展提供了强大的支撑和促进。

随着社会经济的快速发展，越来越多的企业和机构开始意识到卫星大数据的巨大潜力和应用价值。卫星大数据具有数据获取范围广、时效性好、精度高等特点，能够为农业、气象、环境监测、城市规划、资源管理等领域提供丰富的数据支持，助力决策者制定科学的决策方案。

卫星大数据在农业领域的应用

卫星大数据在农业领域的应用是其应用领域中最为广泛和重要的部分之一。通过卫星遥感技术获取到的农田土壤、植被、水质等数据，可以为农民提供农业生产管理决策的科学依据。

利用卫星大数据技术，农业生产者可以根据土壤湿度、植被覆盖情况等数据来精准调整灌溉和施肥方案，提高农作物的产量和质量，降低生产成本，推动农业现代化发展进程。

卫星大数据在气象领域的应用

卫星大数据在气象领域的应用也具有重要意义，通过卫星遥感技术获取到的大气温度、湿度、风速等数据，可以为气象部门提供更加准确的气象预测和灾害监测服务。

在灾害监测方面，利用卫星大数据可以实时监测地质灾害、气象灾害等自然灾害的发生和演变过程，提前预警，及时做好应对准备工作，最大限度地减少灾害带来的损失。

卫星大数据在环境监测领域的应用

卫星大数据在环境监测领域的应用也备受关注，通过卫星遥感技术获取到的大气污染、水质情况、土地利用等数据，可以为环保部门提供全面的环境监测数据，帮助监测环境污染情况、分析环境变化趋势。

利用卫星大数据技术，环保部门可以更加及时地监测环境污染源，制定相应的治理措施，保护生态环境，改善人民群众的生活质量。

卫星大数据在城市规划领域的应用

卫星大数据在城市规划领域的应用也具有重要意义，通过卫星遥感技术获取到的城市地形、土地利用、交通流量等数据，可以为城市规划者提供科学的规划依据。

利用卫星大数据技术，城市规划者可以更加准确地分析城市的发展状况，制定合理的城市规划方案，优化城市交通布局，提升城市的整体发展水平。

卫星大数据在资源管理领域的应用

卫星大数据在资源管理领域的应用也是其重要应用方向之一，通过卫星遥感技术获取到的资源分布、利用状况等数据，可以为资源管理部门提供科学的资源管理决策支持。

利用卫星大数据技术，资源管理部门可以更加全面地了解资源的分布情况，优化资源利用方案，促进资源的可持续发展，实现资源的合理利用和保护。

总的来说，卫星大数据作为一种重要的信息资源，其应用前景广阔，对于推动各行业的发展和提高社会生产力具有重要意义。随着技术的不断进步和数据的不断累积，相信卫星大数据的应用将会更加深入到各个领域，为人类社会的可持续发展贡献更大的力量。

九、卫星应用产业链如何？谈谈卫星服务业市场规模？

卫星应用产业以数据处理为核心，基于多数据源的行业应用是产业化主要方向，被广泛用于环保、应急、特种行业、自然资源、精准农业等多个领域，黄金赛道属性明显。

（1）卫星应用产业链梳理：卫星应用产业链包括卫星制造业、卫星发射服务业、地面设备制造业和卫星运营服务业。目前，航天宏图的业务聚焦于卫星运营服务领域，定增募投项目实施后，航天宏图有望独立运营其委托发射的SAR卫星，进而提升其遥感数据的运营价值。

（2）按照卫星的应用领域可以分为通信卫星、导航卫星和遥感卫星。①卫星通信是指以卫星为中继站进行数据通信，主要应用于地面通信覆盖并不好的地方，如飞机、高铁、高山，以及一些应急通信的场景。通信卫星的运营模式类似基础电信运营商，今年4月新组建的中国卫星网络集团有限公司就是以此为主营业务的中央信息化企业。②遥感卫星通过对地球系统或物体进行特定电磁波谱段的数字化成像观测，进而获取观测对象多方面特征信息。卫星遥感本质是以上帝视角，通过录像、光谱数据传输、雷达等方式记录与地球的相关数据。中央电视台新闻联播后的天气预报中屡被提及的卫星云图就是遥感成像技术的直观展现形式。③导航卫星是按照多普勒测速、时间测距等理论方法，算出用户的位置，对地面、海洋、空中和空间用户进行定位。

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（3）卫星运营服务产业链以卫星数据处理为核心，我国在这一细分产业的技术和产业化水平已经领先世界，产生航天宏图、中科星图等多家科创板上市公司。①这一领域的核心技术是卫星数据处理技术，所谓卫星数据处理，就是指通过基础软件或软件系统对数据进行分类识别、参数反演、特征提取、分布界定、变化监测、关联挖掘、仿真模拟、推演分析等加工处理，获取可以应用的信息。②卫星数据处理技术是卫星应用行业的制高点，是卫星数据应用向精准化、智能化、便捷化、大众化方向转变的基础，是推广卫星行业示范应用及数据分析服务的驱动力，是卫星应用行业实现规模化、产业化的根本。③遥感卫星数据处理技术的发展主要体现在三个方面：第一，海量遥感数据快速处理技术，即基于算法并行调度和CPU/GPU内存全流程逻辑处理理论，攻克GPU加速、多核并行、集群计算等技术，提高处理速度。第二，多源异构遥感数据融合处理技术，为提高获取信息的精准性，需要融合处理光学、高光谱、雷达、无人机等多源影像数据，需要攻克平差技术、异源影像匹配技术、匀色技术等，提高处理精度。第三，智能化处理技术，遥感数据体量巨大，只有突破智能化处理技术，构建海量遥感样本库和深度学习模型对数据中的复杂特征进行自动学习，才能实现海量数据的快速分析及智能提取，才能为用户提供及时的精准信息，这是提高行业应用标准和推广数据分析服务的根本。

（4）通导遥融合加速，基于卫星融合的政务及大众化应用是未来发展趋势。①以美国为代表的发达国家已经逐步开始把通信、导航、遥感卫星的一体化大众服务作为下一个竞争热点。②在国家政策的引导下，我国将研究构建卫星通信、导航、遥感一体的天基信息实时服务系统，能同时提供定位、导航、授时、遥感、通信服务，实现天基信息全天时、全天候、全地域服务。

（5）应用领域广阔，卫星应用服务黄金赛道属性明显。①卫星数据处理技术的发展促进了卫星应用新行业的产生与发展，如高空间分辨率技术可实现地物分类、目标提取与识别、变化监测；高光谱分辨率技术可实现矿物成分及其丰度精确识别、农作物长势监测与品质评估、目标侦察、阵地与装备伪装识别；高时间分辨率技术可实现台风、暴雨、洪水等灾害天气的实时监测与预报。随着卫星新技术的发展，我国已在自然资源部、生态环境部、应急管理部、气象、海洋、水利等20多个政府部门及其他有关部门广泛开展行业应用示范，用于支撑政府精细化监管与科学决策。②随着卫星行业示范应用的快速推广，又衍生出卫星应用服务新业态，即依靠基础软件平台和核心技术，对卫星数据进行提取、加工、解译处理，为用户提供监测分析服务或信息挖掘服务等，如大气污染监测服务、黑臭水体监测服务、精准农业服务等。

以精准农业为例，通过综合应用北斗导航、遥感、地理信息和计算机自动控制系统与农业生产全面结合，能完成精准化施肥灌溉，产量评估，开展农机自动化调度和精准作业，提高农作物产量、降低生产成本、提高农产经济效益，实现农业生产自动化和智能化。

我国航天产业紧跟世界步伐，遥感和导航领域已经逐步进入了商业化进程。《国家民用空间基础设施中长期发展规划（2015-2025年）》提出，要分阶段逐步建成由卫星遥感、卫星通信广播、卫星导航定位三大系统构成的国家民用空间基础设施。目前，我国已基本建立业务卫星发展模式和服务机制，形成国家民用空间基础设施的框架。

根据美国卫星产业协会SIA和前瞻产业研究院的数据，卫星服务业在全球卫星产业整体市场占据重要地位，2019年的市场规模达到1230亿美元，已成为带动全球航天经济增长的重要引擎。

根据鲸准研究院的数据，中国卫星应用服务市场规模在2019年达到976.4亿元，2018-2019年同比增速均超过15%，增速显著高于全球市场，未来增长空间较大。预计我国卫星应用服务市场将呈现加速增长的态势，到2022年市场规模有望达到1820.5亿元，2019-2022年CAGR为23.08%。

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十、人工智能的应用？

1. 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

2. 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

3. 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

4. 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

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项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

5. 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

6. 智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

7. 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech，TTS)技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

8. 个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

9. 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，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10. 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。