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人工智能六大領(lǐng)域（人工智能六大領(lǐng)域的大牛）

發(fā)布時(shí)間：2023-06-14 11:20:51 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 103

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能六大領(lǐng)域的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

人工智能都有哪些領(lǐng)域
人工智能領(lǐng)域都有哪些
人工智能的分類(lèi)包括哪些呀？
人工智能涉及到的領(lǐng)域包括
人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

人工智能六大領(lǐng)域（人工智能六大領(lǐng)域的大牛）

人工智能都有哪些領(lǐng)域

人工智能的研究領(lǐng)域主要有：模式識(shí)別、知識(shí)工程、機(jī)器人學(xué)。
具體分析如下：
1、模式識(shí)別：又稱(chēng)圖形識(shí)別，是通過(guò)計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來(lái)研究模式的自動(dòng)處理和判讀。
2、知識(shí)工程：是費(fèi)根鮑姆教授在第五屆國(guó)際人工智能會(huì)議上提出的一種概念，恰當(dāng)運(yùn)用專(zhuān)家知識(shí)的獲取、表達(dá)和推理過(guò)程的構(gòu)成與解釋?zhuān)窃O(shè)計(jì)基于知識(shí)的系統(tǒng)的重要技術(shù)問(wèn)題。
3、機(jī)器人學(xué)：又稱(chēng)為機(jī)器人技術(shù)或機(jī)器人工程學(xué)，是與機(jī)器人設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用相關(guān)的科學(xué)，主要研究機(jī)器人的控制與被處理物體之間的相互關(guān)系。
自從人工智能誕生以來(lái)，理論和技術(shù)越來(lái)越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過(guò)人的智能。
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人工智能領(lǐng)域都有哪些

什么是人工智能？

人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)，是認(rèn)知、決策、反饋的過(guò)程。

人工智能技術(shù)的細(xì)分領(lǐng)域有哪些？

人工智能技術(shù)應(yīng)用的細(xì)分領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、虛擬個(gè)人助理、自然語(yǔ)言處理—語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理—通用、實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯、情境感知計(jì)算、手勢(shì)控制、視覺(jué)內(nèi)容自動(dòng)識(shí)別、推薦引擎等。

下面，我們就每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，從概述和技術(shù)原理角度稍微做一下展開(kāi)，供大家拓展一下知識(shí)。

1、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。說(shuō)到深度學(xué)習(xí)，大家第一個(gè)想到的肯定是AlphaGo，通過(guò)一次又一次的學(xué)習(xí)、更新算法，最終在人機(jī)大戰(zhàn)中打敗圍棋大師。

對(duì)于一個(gè)智能系統(tǒng)來(lái)講，深度學(xué)習(xí)的能力大小，決定著它在多大程度上能達(dá)到用戶(hù)對(duì)它的期待。。

深度學(xué)習(xí)的技術(shù)原理：

1.構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)并且隨機(jī)初始化所有連接的權(quán)重； 2.將大量的數(shù)據(jù)情況輸出到這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中； 3.網(wǎng)絡(luò)處理這些動(dòng)作并且進(jìn)行學(xué)習(xí)； 4.如果這個(gè)動(dòng)作符合指定的動(dòng)作，將會(huì)增強(qiáng)權(quán)重，如果不符合，將會(huì)降低權(quán)重； 5.系統(tǒng)通過(guò)如上過(guò)程調(diào)整權(quán)重； 6.在成千上萬(wàn)次的學(xué)習(xí)之后，超過(guò)人類(lèi)的表現(xiàn)；

2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指計(jì)算機(jī)從圖像中識(shí)別出物體、場(chǎng)景和活動(dòng)的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)有著廣泛的細(xì)分應(yīng)用，其中包括，醫(yī)療領(lǐng)域成像分析、人臉識(shí)別、公關(guān)安全、安防監(jiān)控等等。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)原理：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)運(yùn)用由圖像處理操作及其他技術(shù)所組成的序列來(lái)將圖像分析任務(wù)分解為便于管理的小塊任務(wù)。

3、語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別，是把語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文字，并對(duì)其進(jìn)行識(shí)別、認(rèn)知和處理。語(yǔ)音識(shí)別的主要應(yīng)用包括電話(huà)外呼、醫(yī)療領(lǐng)域聽(tīng)寫(xiě)、語(yǔ)音書(shū)寫(xiě)、電腦系統(tǒng)聲控、電話(huà)客服等。

語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)原理：

1、對(duì)聲音進(jìn)行處理，使用移動(dòng)函數(shù)對(duì)聲音進(jìn)行分幀； 2、聲音被分幀后，變?yōu)楹芏嗖ㄐ?，需要將波形做聲學(xué)體征提取； 3、聲音特征提取之后，聲音就變成了一個(gè)矩陣。然后通過(guò)音素組合成單詞；

4、虛擬個(gè)人助理

蘋(píng)果手機(jī)的Siri，以及小米手機(jī)上的小愛(ài)，都算是虛擬個(gè)人助理的應(yīng)用。

虛擬個(gè)人助理技術(shù)原理：（以小愛(ài)為例）

1、用戶(hù)對(duì)著小愛(ài)說(shuō)話(huà)后，語(yǔ)音將立即被編碼，并轉(zhuǎn)換成一個(gè)壓縮數(shù)字文件，該文件包含了用戶(hù)語(yǔ)音的相關(guān)信息； 2、由于用戶(hù)手機(jī)處于開(kāi)機(jī)狀態(tài)，語(yǔ)音信號(hào)將被轉(zhuǎn)入用戶(hù)所使用移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的基站當(dāng)中，然后再通過(guò)一系列固定電線發(fā)送至用戶(hù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)供應(yīng)商(ISP)，該ISP擁有云計(jì)算服務(wù)器； 3、該服務(wù)器中的內(nèi)置系列模塊，將通過(guò)技術(shù)手段來(lái)識(shí)別用戶(hù)剛才說(shuō)過(guò)的內(nèi)容。

5、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理（NLP），像計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)一樣，將各種有助于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多種技術(shù)進(jìn)行了融合，實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語(yǔ)言的通信。

NLP

自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理：

1、漢字編碼詞法分析； 2、句法分析； 3、語(yǔ)義分析； 4、文本生成； 5、語(yǔ)音識(shí)別；

6、智能機(jī)器人

智能機(jī)器人在生活中隨處可見(jiàn)，掃地機(jī)器人、陪伴機(jī)器人……這些機(jī)器人不管是跟人語(yǔ)音聊天，還是自主定位導(dǎo)航行走、安防監(jiān)控等，都離不開(kāi)人工智能技術(shù)的支持。

智能機(jī)器人技術(shù)原理：

人工智能技術(shù)把機(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)規(guī)劃等認(rèn)知技術(shù)、各種傳感器整合到機(jī)器人身上，使得機(jī)器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環(huán)境中處理不同的任務(wù)。智能穿戴設(shè)備、智能家電、智能出行或者無(wú)人機(jī)設(shè)備其實(shí)都是類(lèi)似的原理。

7、引擎推薦

淘寶、京東等商城，以及36氪等資訊網(wǎng)站，會(huì)根據(jù)你之前瀏覽過(guò)的商品、頁(yè)面、搜索過(guò)的關(guān)鍵字推送給你一些相關(guān)的產(chǎn)品、或網(wǎng)站內(nèi)容。這其實(shí)就是引擎推薦技術(shù)的一種表現(xiàn)。

Google為什么會(huì)做免費(fèi)搜索引擎，目的就是為了搜集大量的自然搜索數(shù)據(jù)，豐富他的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，為后面的人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)做準(zhǔn)備。

引擎推薦技術(shù)原理：

推薦引擎是基于用戶(hù)的行為、屬性（用戶(hù)瀏覽行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)），通過(guò)算法分析和處理，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)當(dāng)前或潛在需求，并主動(dòng)推送信息給用戶(hù)的瀏覽頁(yè)面。

人工智能的分類(lèi)包括哪些呀？

人工智能領(lǐng)域六大分類(lèi)：

1、深度學(xué)習(xí)：

深度學(xué)習(xí)是基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)操作，是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種。

2、自然語(yǔ)言處理：

自然語(yǔ)言處理是用自然語(yǔ)言同計(jì)算機(jī)進(jìn)行通訊的一種技術(shù)。人工智能的分支學(xué)科，研究用電子計(jì)算機(jī)模擬人的語(yǔ)言交際過(guò)程，使計(jì)算機(jī)能理解和運(yùn)用人類(lèi)社會(huì)的自然語(yǔ)言如漢語(yǔ)、英語(yǔ)等，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語(yǔ)言通信，以代替人的部分腦力勞動(dòng)，包括查詢(xún)資料、解答問(wèn)題、摘錄文獻(xiàn)、匯編資料以及一切有關(guān)自然語(yǔ)言信息的加工處理。例如生活中的電話(huà)機(jī)器人的核心技術(shù)之一就是自然語(yǔ)言處理。

3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺(jué)，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像；計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是用各種成象系統(tǒng)代替視覺(jué)器官作為輸入敏感手段，由計(jì)算機(jī)來(lái)代替大腦完成處理和解釋。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的最終研究目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能像人那樣通過(guò)視覺(jué)觀察和理解世界，具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的實(shí)例有很多，包括用于控制過(guò)程、導(dǎo)航、自動(dòng)檢測(cè)等方面。

4、智能機(jī)器人：

如今我們的身邊逐漸開(kāi)始出現(xiàn)很多智能機(jī)器人，他們具備形形色色的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)。除具有感受器外，它還有效應(yīng)器，作為作用于周?chē)h(huán)境的手段。這些機(jī)器人都離不開(kāi)人工智能的技術(shù)支持；科學(xué)家們認(rèn)為，智能機(jī)器人的研發(fā)方向是，給機(jī)器人裝上“大腦芯片”，從而使其智能性更強(qiáng)，在認(rèn)知學(xué) 習(xí)、自動(dòng)組織、對(duì)模糊信息的綜合處理等方面將會(huì)前進(jìn)一大步。

5、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)：

自動(dòng)程序設(shè)計(jì)是指根據(jù)給定問(wèn)題的原始描述，自動(dòng)生成滿(mǎn)足要求的程序。它是軟件工程和人工智能相結(jié)合的研究課題。自動(dòng)程序設(shè)計(jì)主要包含程序綜合和程序驗(yàn)證兩方面內(nèi)容。前者實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編程，即用戶(hù)只需告知機(jī)器“做什么”，無(wú)須告訴“怎么做”，這后一步的工作由機(jī)器自動(dòng)完成；后者是程序的自動(dòng)驗(yàn)證，自動(dòng)完成正確性的檢查。其目的是提高軟件生產(chǎn)率和軟件產(chǎn)品質(zhì)量；自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的任務(wù)是設(shè)計(jì)一個(gè)程序系統(tǒng)，接受關(guān)于所設(shè)計(jì)的程序要求實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)非常高級(jí)描述作為其輸入，然后自動(dòng)生成一個(gè)能完成這個(gè)目標(biāo)的具體程序。該研究的重大貢獻(xiàn)之一是把程序調(diào)試的概念作為問(wèn)題求解的策略來(lái)使用。

6、數(shù)據(jù)挖掘：

數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。它通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。它的分析方法包括：分類(lèi)、估計(jì)、預(yù)測(cè)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)和復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘。

人工智能六大領(lǐng)域（人工智能六大領(lǐng)域的大牛）

人工智能涉及到的領(lǐng)域包括

人工智能主要應(yīng)用領(lǐng)域包括：1、農(nóng)業(yè)方面。2、通信方面。3、醫(yī)療方面。4、社會(huì)治安方面。5、交通領(lǐng)域方面。6、服務(wù)業(yè)方面。7、金融行業(yè)方面。8、大數(shù)據(jù)處理方面。

1、農(nóng)業(yè)

農(nóng)業(yè)中已經(jīng)用到很多的AI技術(shù)，無(wú)人機(jī)噴撒農(nóng)藥，除草，農(nóng)作物狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控，物料采購(gòu)，數(shù)據(jù)收集，灌溉，收獲，銷(xiāo)售等。通過(guò)應(yīng)用人工智能設(shè)備終端等，大大提高了農(nóng)牧業(yè)的產(chǎn)量，大大減少了許多人工成本和時(shí)間成本。

2、通信

智能外呼系統(tǒng)，客戶(hù)數(shù)據(jù)處理（訂單管理系統(tǒng)），通信故障排除，病毒攔截（360等），騷擾信息攔截等

3、醫(yī)療

利用最先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng)，逐步達(dá)到信息化。例：健康監(jiān)測(cè)（智能穿戴設(shè)備）、自動(dòng)提示用藥時(shí)間、服用禁忌、剩余藥量等的智能服藥系統(tǒng)。

4、社會(huì)治安

安防監(jiān)控（數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聯(lián)網(wǎng)，公安系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查分析）、電信詐騙數(shù)據(jù)鎖定、犯罪分子抓捕、消防搶險(xiǎn)領(lǐng)域（滅火、人員救助、特殊區(qū)域作業(yè)）等

人工智能應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？

人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域；2.生成模型字段；3.內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域；5.模擬環(huán)境領(lǐng)域；6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域；7.教育領(lǐng)域；8.物流管理領(lǐng)域。
1.加強(qiáng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)實(shí)驗(yàn)和錯(cuò)誤進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法，它受到人類(lèi)學(xué)習(xí)新技能過(guò)程的啟發(fā)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的典型案例中，我們要求參與者采取行動(dòng)，通過(guò)觀察當(dāng)前情況來(lái)最大化反饋結(jié)果。每次你執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作，實(shí)驗(yàn)者都會(huì)收到環(huán)境的反饋，所以它可以判斷這個(gè)動(dòng)作的效果是積極的還是消極的。
2.生成模型字段
通過(guò)大量樣本的收集，人工智能生成的模型具有很強(qiáng)的相似性。也就是說(shuō)，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)是人臉的圖像，那么訓(xùn)練后得到的模型也是類(lèi)似人臉的合成圖像。
人工智能頂級(jí)專(zhuān)家Ian Goodfellow為我們提出了兩個(gè)新思路：一個(gè)是生成器，負(fù)責(zé)將輸入的數(shù)據(jù)合成新的內(nèi)容；另一個(gè)是鑒別器，負(fù)責(zé)判斷生成器生成的內(nèi)容是真是假。這樣，生成器必須反復(fù)學(xué)習(xí)合成的內(nèi)容，直到鑒別器無(wú)法辨別生成器內(nèi)容的真實(shí)性。
3.存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)字段
人工智能系統(tǒng)要像人類(lèi)一樣適應(yīng)各種環(huán)境，就必須不斷掌握新的技能并學(xué)會(huì)應(yīng)用。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難滿(mǎn)足這些要求。比如一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完A任務(wù)后，如果訓(xùn)練它去解決B任務(wù)，那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型就不再適合A了。
目前有一些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使模型具有不同程度的記憶能力。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列；漸進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獨(dú)立模型之間的水平關(guān)系，提取共同特征，可以完成新的任務(wù)。
4.數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域
一直以來(lái)，深度學(xué)習(xí)模式都是需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到最好的效果。沒(méi)有大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型不會(huì)取得最好的效果。例如，當(dāng)我們使用人工智能系統(tǒng)解決缺乏數(shù)據(jù)的任務(wù)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)各種問(wèn)題。有一種方法叫遷移學(xué)習(xí)，就是把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)移到一個(gè)新的任務(wù)上，這樣問(wèn)題就很容易解決了。
5.仿真環(huán)境領(lǐng)域
如果人工智能系統(tǒng)要應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活，那么人工智能必須具有適用性的特點(diǎn)。因此，開(kāi)發(fā)模擬真實(shí)物理世界和行為的數(shù)字環(huán)境，將為我們提供檢驗(yàn)人工智能的機(jī)會(huì)。在這些仿真環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，可以幫助我們很好地理解人工智能系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理以及如何改進(jìn)系統(tǒng)，也為我們提供了一個(gè)可以應(yīng)用到真實(shí)環(huán)境中的模型。
6.醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域
目前垂直領(lǐng)域的圖像算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)基本能夠滿(mǎn)足醫(yī)療行業(yè)的需求，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了很多技術(shù)服務(wù)商，比如提供智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的尚德云星、開(kāi)發(fā)人工智能細(xì)胞識(shí)別醫(yī)療診斷系統(tǒng)的智維信分公司、提供智能輔助診斷服務(wù)平臺(tái)的若水醫(yī)療、統(tǒng)計(jì)處理醫(yī)療數(shù)據(jù)的一通天下等。雖然智能醫(yī)療在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、藥物開(kāi)發(fā)等方面發(fā)揮著重要作用。由于醫(yī)院之間缺乏醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和電子病歷的流通，企業(yè)與醫(yī)院之間的合作不透明，這就使得技術(shù)發(fā)展與數(shù)據(jù)供給之間產(chǎn)生矛盾。
7.教育領(lǐng)域
科大訊飛、學(xué)校教育等企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始探索人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。通過(guò)圖像識(shí)別，可以進(jìn)行試卷批改、識(shí)題、機(jī)器答題等。通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別可以糾正和改善發(fā)音；人機(jī)交互可以在線回答問(wèn)題。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行業(yè)師資分布以及成本問(wèn)題，從工具層面為師生提供更高效的學(xué)習(xí)方式，但無(wú)法對(duì)教育內(nèi)容產(chǎn)生更實(shí)質(zhì)性的影響。
8.物流管理領(lǐng)域
物流行業(yè)利用智能搜索、推理規(guī)劃、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人等技術(shù)，在配送、裝卸、運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)等過(guò)程中進(jìn)行了自動(dòng)化改造，基本可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人化作業(yè)。比如利用大數(shù)據(jù)對(duì)商品進(jìn)行智能配送規(guī)劃，優(yōu)化物流供給、需求匹配、物流資源的配置等。

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