人工智能在各行业中的应用（可编辑）

人工智能在各行业中的应用1.衣食住行中的AI+场景2.

AI+农业—智能化生产触手可及3.

AI+制造—提质增效利器4.

AI+金融—打通数字化脉络衣食住行中的AI+场景1人工智能（ArtificialIntelligence）是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究、研制用于仿真、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用体系的一门新的技术科学。已经渗入人们生活的方方面面，在衣、食、住、行、玩、购等多个领域实现技术落地，并且应用场景也越来越丰富。应用领域AI应用方式主要效果衣资料解析、智能设计加强生产效能、优化库存食菜单推荐、行为解析提升顾客满意度、降低浪费住智能客服、资料解析提升服务效能、优化运营行智能交通、自动驾驶加强通行效能、优化出行综合智能家居、物联网提升居住舒适度和管控效能衣食住行中的AI+场景AI的时尚品味-穿搭推荐人工智能可以通过智能资料演算解析人们的面容、皮肤、脸型、五官等几十个维度资料的模型，给出个人穿搭测试的解析结果。会从肩围、胸围、腰围等维度去解析体型和五官呈现出来的比例状态，从而给出实用、定制化的搭配策略，让我们的日常穿搭变地简单高效。衣食住行中的AI+场景1AI的时尚品味-布料识别穿搭及衣物款式的问题处理了以后，我们又面临着购买衣物的问题。同一款式的衣服，市面上也提供了很多不同面料、做工、价格的选择。目前市面上的布料种类琳琅满目，很多时候难以区分辨别。可以通过入百度的零代码EASYDL平台，设计训练布料识别的人工智能模型来帮助实现布料的识别。衣食住行中的AI+场景2AI的时尚品味-智能穿戴随着科技的发展，仅仅是美观、大方、舒适的普通的传统衣物已经满足不了大家的需求，人们对健康管控产生了更高的要求。衣食住行中的AI+场景这些智能服装中安装有生物传感器，应用人机交互和智能传感等技术，可以敏锐地捕捉人身体上的各种生物讯息，再将这些生物讯息转化成机器能识别的语言，并识别其中细微的变化。3舌尖上的AI-健康饮食人工智能可以把健康饮食的理念贯彻到每一餐。首先，我们需要在机器中提前储存不同食物的营养元素。随后，利用人工智能进行图像识别，从而获得图像里面所包含的食物种类、甚至食物的相对大小。最后，将人工智能所识别到的食物种类和提前储存的食物营养元素资料库联结到一起，这样可以运算出食物所富含的营养成份及含量。衣食住行中的AI+场景4AI走进万家-人工智能居住平台人工智能居住平台的打造大大加强了服务水平和用户体验。在传统的租房、买房、找房环节，销售和购买者都需要耗费很长的时间和精力在看房上。而智能平台在用户找房、看房环节，提升了人工智能匹配演算，既能根据用户需求智能匹配房源，也能根据服务能力精准匹配经纪人，形成用户需求、房源和经纪人服务能力精准对接的高效服务闭环。衣食住行中的AI+场景5AI走进万家-垃圾分类传统的垃圾分类过程中由于种类众多而且数量繁杂，很多时候无法进行准确的辨认。AI技术的引入，为垃圾分类提供了更高效、准确的处理策略。配备传感器和识别体系的智能垃圾桶能够自动识别投入的垃圾类型，如可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾等，并对其进行准确分类。AI技术还可以实现垃圾收运过程的智能化调度，优化运输路线和时间，加强运输效能，降低运营造价。衣食住行中的AI+场景6AI顺畅出行-航空服务在出行高峰期，人们在机场频繁地会遇到排队时间过长等问题，这不但提升了航空公司的运营压力，也让旅客们本来愉快的旅行徒增烦恼。人工智能可以通过人脸识别帮助旅客办理值机手续。同时，还可以通过人工智能技术让乘客以会话的方式查询和预订航班，并将办理登机牌、通知登机口变更以及其他航班出行信息发送至客户手机。衣食住行中的AI+场景7AI顺畅出行-自动驾驶现在市面上出现的一些自动驾驶或者智能驾驶体系在逐渐地转换人们的出行方式。比如百度已经在北京、武汉等地实现了自动驾驶的商用，人们可以乘坐无人出租车安全到达目的地。这些无人车搭载了自动驾驶开放平台体系，这不仅代表着我国领先的人工智能科技水平，也大大增强了我们走科技强国之路的信心。衣食住行中的AI+场景8AI休闲娱乐-智能机器人如今各大酒店会将人工智能机器人应用在大厅，为游客提供酒店引导、入住办理以及疑难解答等个性化服务。机器人可以提供诸如为客人房间运送物品，客房用餐等客房服务，大大缩短了各个环节的等待时间。此外，人工智能还可以记载游客的购买行为、个性喜好、位置偏好等，同时收集游客的旅游信息为酒店今后的服务规划提供帮助。衣食住行中的AI+场景9

AI购物变革-超市购物人工智能购物服务为用户提供个性化的在线购买服务。用户注册的时候，会接受关于饮食习惯、食物偏好、家庭规模等方面的调查，体系则可以根据客户的需求和目标来填充他们的购物车。这种智能演算可以预测出最能满足客户需求的每周新鲜食品和食谱，不仅大大节约了人们的时间，加强了效能，也为各大超市节约了人力物力和仓储。衣食住行中的AI+场景10

AI购物变革-识图购衣在互联网时代，人们都选择通过网络购物。各大购物平台的识图功用目前已经极其普及，只需要拍摄喜欢的服装，或者拍摄想要模仿的风格，这些智能图像识别体系就可以把照片与商品库中所出售的物品相匹配，帮助我们实现更加便捷的购物体验。衣食住行中的AI+场景112AI+农业—智能化生产触手可及1桃子分类深度学习的发展克服了传统图像处理方法的缺点，通过人工神经网络提取图像特征，将识别和分类串联到了一起，从局部信息逐渐抽象到高层语义信息，形成一个多层传递、逐步抽象和更新细化的过程。整个处理程序无需人工标记特征，不需要额外的人工干预过程，准确率有所提升，效能高、方便快捷，符合业务发展需求。AI+农业—智能化生产触手可及2小麦麦穗监测计数小麦作为世界上最关键的粮食作物，其总面积、总产量及总贸易额均居粮食作物之首。日常生活中我们所食用的馒头、蛋糕乃至发酵后的啤酒等都需要小麦作为原物料。因此小麦的高产稳产对于保障我国粮食安全起到关键的作用。小麦监测计数的过程中，可以通过基于大规模训练的模型进行优化，最后得到高精度的预测模型。AI+农业—智能化生产触手可及3AI+制造—提质增效利器钢筋计数目前，国内钢筋企业的定支数水平仍然相对较低，主要依赖人工计数。人工计数运行虽对技术水平要求不高，但是需要工作人员高度紧张，这样不仅会让人疲劳而且计数准确率也会下降，给钢筋销售带来很大的麻烦。近年来，基于深度学习的钢筋监测技术方法快速脱颖而出，钢筋的自动计数并结合人工修改少量误检的方式，不仅可以节省人力，加强生产效能，而且准确率得到大幅加强。1AI+制造——提质增效利器机机械臂视觉定位

机械臂（Mechanicalhand）作为机器人最主要的实施器之一，具有模仿人手和手臂达成某些动作的能力，并能够按照固定的模式去抓取、转运物体或自动运行器具。在辅助机械臂定位过程中，通常采用深度学习方法中的实例分割来对目标轮廓进行识别定位。主要步骤是利用工业相机对目标进行拍摄，接着利用标定法获取目标空间坐标，最后基于深度学习的实例分割方法获取目标轮廓，获得更精准的坐标。2AI+制造——提质增效利器4AI+金融—打通数字化脉络信用隐患评估：AI能够收集和解析海量客户资料，包括个人基本信息、财务状况、信用记载、消费行为等，运用机器学习演算构建信用评分模型，如逻辑回归、随机森林等，更精准地评估客户违约概率，为信贷核准提供科学依据。市场隐患预测：借助深度学习模型，如循环神经网络及长短时记忆网络等，AI可以对金融市场资料，如股票价格、汇率、利率等时间序列