첫째, 제조업
스마트 제조는 인터넷 기반 사물인터넷의 의미에서 기업과 사회를 포함한 제조 전 과정이다. 산업 4.0 의' 스마트 공장',' 스마트 생산',' 스마트 물류' 를' 스마트 소비',' 스마트 서비스' 등 전 과정 인텔리전스로 확장한다. 이런 의미에서 우리는 우리가 직면한 전례 없는 국면을 진정으로 깨달을 수 있다. 제조업에서의 인공지능의 응용은 주로 세 가지 측면을 포함한다. 하나는 자동 식별 장비, 인간-컴퓨터 상호 작용 시스템, 산업용 로봇 및 디지털 제어 기계를 포함한 스마트 장비이다. 다음은 지능형 설계, 지능형 생산, 지능형 관리 및 통합 최적화를 포함한 지능형 공장입니다. 마지막으로, 대규모 맞춤형 구성, 원격 운영 유지 보수, 예측 유지 관리 등 구체적인 서비스 모델을 포함한 지능형 서비스입니다. 현재 인공지능의 해결책은 아직 제조업의 요구를 완전히 충족시킬 수는 없지만, 통용기술로서 인공지능과 제조업의 융합이 대세의 흐름이다.
둘째, 집
스마트 홈은 주로 사물인터넷 기술을 기반으로 스마트 하드웨어, 소프트웨어 시스템 및 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 완벽한 홈 생태계를 형성합니다. 사용자는 원격으로 장치를 제어할 수 있고, 장치는 상호 연결, 자율 학습을 할 수 있으며, 전반적으로 가정 환경의 보안, 에너지 절약 및 편리성을 최적화할 수 있습니다. 흥미롭게도, 최근 2 년 동안 스마트 음성 기술이 발달하면서 스마트 스피커가 폭발점이 되었다. 스마트 스피커는 오디오 제품일 뿐만 아니라 콘텐츠 서비스, 인터넷 서비스, 음성 상호 작용 기능을 포괄하는 지능형 제품입니다. 와이파이 연결 기능뿐만 아니라 음악, 오디오 북 등 콘텐츠 서비스, 정보 조회, 온라인 쇼핑 등 인터넷 서비스뿐만 아니라 스마트 홈과 연결하여 장면 스마트 홈 제어를 가능하게 한다.
둘째, 금융
인공지능의 발생과 발전은 금융기관의 주동성과 지성을 촉진할 뿐만 아니라 금융서비스의 효율성을 높이는 동시에 금융기관의 위험통제능력을 제고하여 금융업의 혁신 발전에 긍정적인 영향을 미쳤다. 금융 분야에서 인공지능의 응용은 스마트 고객, 신분 식별, 빅 데이터 바람 제어, 스마트 투자, 스마트 고객 서비스, 금융 클라우드 등이다. 이 업종도 인공지능이 가장 먼저 침투하는 가장 포괄적인 업종이다. 앞으로 인공지능은 금융업계의 지능 어플리케이션의 업그레이드와 효율성 향상을 계속 추진할 것이다.
넷째, 소매
인공지능은 이미 소매 분야에 광범위하게 적용되어 사람들의 쇼핑 방식을 변화시키고 있다. 무인 편의점, 스마트 공급망, 여객류 통계, 무인창고/무인차 등. 모두 인기 있는 방향입니다. 인공지능은 큰 데이터와 비즈니스 프로세스의 긴밀한 협력을 통해 전체 소매 산업 체인의 자원 할당을 최적화하고, 기업에 더 많은 수익을 창출하며, 소비자 경험을 개선할 수 있습니다. 설계 과정에서 기계는 설계 방안을 제공할 수 있다. 제조 과정에서 기계는 완전히 자동화될 수 있다. 공급망에서 컴퓨터가 관리하는 무인 창고는 판매량과 재고 수요를 예측하고 합리적으로 보충하고 화물을 조달할 수 있습니다. 단말기 소매 코너에서는 기계가 지능적으로 위치를 선택하고 상품 진열 위치를 최적화하고 소비자 쇼핑 행동을 분석할 수 있다.
동사 (verb 의 약어) 운송
빅데이터와 인공지능은 교통을 더욱 지능적으로 만들 수 있다. 지능형 교통 시스템은 통신, 정보 및 제어 기술이 교통 시스템에 종합적으로 적용된 산물이다. 교통 중의 교통 흐름과 차의 속도를 수집하고 분석하여 교통을 감시하고 일정을 잡음으로써, 통행능력을 효과적으로 향상시키고, 교통관리를 단순화하고, 환경오염을 줄일 수 있다. 인공지능도 우리의 안전을 보호할 수 있다. 장시간 운전하는 사람은 피로를 느끼고 교통사고가 발생하기 쉬우며, 무인운전은 이런 문제들을 잘 해결한다. 무인 시스템은 또한 신호등, 자동차 내비게이션 지도, 도로의 자동차 수를 통합 분석하고, 최적의 교통 경로를 계획하고, 도로 활용도를 높이고, 교통 혼잡을 줄이고, 교통 여행 시간을 절약할 수 있다.
여섯째, 안전
보안 분야는 개인, 가정에서 지역사회, 도시, 국가 안보에 이르기까지 광범위합니다. 현재 지능형 보안 제품에는 인체 분석, 차량 분석, 행동 분석, 이미지 분석의 네 가지 주요 범주가 있습니다. 보안 분야의 응용은 주로 이미지 인식, 빅 데이터, 비디오 구조화 등의 기술을 통해 작용한다. 업종적으로 공안 교통 건물 금융 공업 민용 등의 분야에 광범위하게 적용된다.
일곱째, 의료
현재 인공지능은 의료 분야에 널리 사용되고 있으며, 초기 약물 개발에서 수술에 이르기까지 인공지능을 사용할 수 있다. 현재 의료 분야의 인공지능 창업회사는 분야별로 의료 영상과 진단, 의학 연구, 의료 위험 분석, 약물 발굴, 가상 간호사 보조, 건강 관리 모니터링, 정신 건강, 영양 등 8 가지 주요 방향으로 나눌 수 있다. 이 가운데 보조 환자 질병의 진단과 예측은 점차 인공지능 기술이 의료 분야에서 주류로 자리잡고 있다.
여덟. 교육
이미지 인식을 통해 시험지 수정, 제목 인식, 기계 답안 등을 할 수 있다. 음성 인식을 통해 발음을 수정하고 개선 할 수 있습니다. 인간-컴퓨터 상호 작용은 온라인으로 대답 할 수 있습니다. AI 와 교육의 결합은 교육 업계의 교사 분포 불균형과 비용이 많이 드는 문제를 어느 정도 개선할 수 있으며, 도구 수준에서 교사와 학생에게 보다 효율적인 학습 방식을 제공할 수 있지만 교육 내용에 더 큰 영향을 미칠 수는 없습니다.
아홉. 물류
물류업계는 스마트 검색, 추리계획, 컴퓨터 비전, 스마트 로봇 등의 기술을 활용해 운송, 창고 보관, 배송, 하역 등의 프로세스를 자동화해 무인 운영을 가능하게 했다. 예를 들어, 대형 데이터 계획 상품의 지능형 배송을 이용하여 물류 공급, 수요 일치 및 물류 자원 구성을 최적화합니다. 현재 물류업계의 대부분의 인력은' 마지막 킬로미터' 의 배송 고리에 분포되어 있다.
아마 이 들판일 것이다. 이것은 몇 가지 큰 방향입니다. 물론, 그들은 단지 약간의 역할만 하는 것은 아니다. 다른 사람들도 스스로 고집을 부릴 필요가 있다. 오늘의 나눔은 여기까지입니다. 여러분과 저와 경험을 교류하는 것을 환영합니다.
다시 학원에 대해 이야기합시다. 여기서 간단히 말씀드리겠습니다. 제 개인적인 조언은, 당신이 일정한 기술을 배울 수 있도록 지원할 수 있는 기관이 있고, 후기에 일부 프로젝트 훈련원들을 제공하는 것이 가장 좋다는 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언 최대 현장 시찰을 할 수 있습니다. 작은 교육기관이나 명성이 있는 학교를 선택하지 마십시오.