人工智能有哪些非常实用的落地应用？

一、人工智能有哪些非常实用的落地应用？

目前的人工智能还处在初级阶段，最常见的也就是图像识别（人脸识别），语音识别（苹果siri，小米“小爱同学”，华为语音助手等）。这些是目前人工智能方面相对成熟的技术了。不过这些技术的突破也具备相当的意义。

首先对于教育行业（能够有效的解决交互式的知识传播与辅助学习），孩子可以在课外获取课堂上没有知识。孩子可以直接与语音助手进行互动。

其次人脸识别能够解决用户身份验证（比如：登录、注册等），具体应用体现在”帐户校验“、”智能门禁“等。这方面能够替代身份证的作用。也就是说以后可以不带身份证一样可以做到校验身份的作用。

人工智能需要有基础网络与设施的支持，几年后凡是涉及到身份识别的地方都可以应用到AI人工智能。

具体会体现在”人脸识别支付“、”身份识别“、”开户“等方面。

二、人工智能如何在应用场景中落地？

回顾过去，历史上任何一次革命性创新技术的爆发，都带来了超乎想象的新商业与新经济模式。正如互联网的到来颠覆曾经的商业体系，当前5G、IoT、AI三大革命性新技术迎来汇合，一个全新的物联网商业体系正在酝酿中，当中蕴含的商机不言而喻。

AI被誉为这波物联网新商机中的“大脑”，赋予各下游产业思考力，增强设备的自主性，是物联网产业中非常重要的一环。

正因为其战略性、前瞻性的地位，AI要取得突破发展并非易事。总的来说，当前AI在技术方面已经有不少可以实现的功能，但AI技术要实现具体落地应用，一步一步要解决的问题也还不少。今天笔者就跟大家总结了下人工智能技术落地“三步走”。

第一步，要判断该项AI技术是否成熟，功能与落地场景需求是否匹配。

以云知声为例，前不久的7月云知声发布了多款在医疗领域成熟落地AI产品。

其中一款医疗语音交互解决方案是专门解决医生病历输入难题。

据美国医学会（AMA）的统计，医生职业生涯大约 35%-40% 的时间用于病历书写及相关文案工作上。工作重复，科研价值却不高，云知声医疗语音交互解决方案以深度学习、超级计算和大数据等AI 技术为基础，构建了智能医疗语言模型，形成了语音病历系统的核心大脑，采用语音就能顺利、高效完成病历输入。

在这个案例中，AI技术已经发展到可以高效识别医疗专用术语记录，与医生的需求是匹配的，最后解决方案得以在医院顺利落地。

第二步要提高用户使用体验。

用户体验由三部分组成：有用、易用与产品颜值。有用是用户体验的根基，易用与用户对产品的“操作体验”直接相关，颜值原本只属于锦上添花，随着年轻一代审美的崛起，在产品的用户体验评价体系也占据了重要位置。

提供让用户满意使用体验，是AI落地产品的生命力所在。

第三步是制定可实现盈利的商业模式。

自2018年以来，国内AI应用的代表——智能音箱出货量大涨，这里面的智能音箱有赚钱的也有只赚吆喝的。

主打控制类的天猫精灵和小米系列音箱销售量有两款已经突破千万，然而都曾坦言卖智能音箱并不挣钱。深究其中缘由是智能家居体系下的智能音箱在当前还仅仅是为增加用户基数，没有完善的服务支撑产品售价，不赚钱就成了自然。

同样是做智能音箱，以内容载体为定位的雅玛拉雅音箱却能从普遍几十元的智能音箱价格战中脱颖而出，以199元售价卖断货，以内容搭建的商业模式中实现盈利。

三、人工智能应用落地还要多久，该从何入局？

人工智能的应用已经在实际中应用很久了,大模型之前的AI应用，现实生活中大多数人可以感受到的：

1. 今日头条。 今日头条是最成功的内容分发平台之一，其与搜索引擎、门户最大的区别是今日头条会根据用户的偏好自动推荐内容，其中应用了AI
2. 京东/淘宝。商品的推荐应用了AI
3. 支付。人脸识别应用了AI
4. 自动驾驶（L1-L5）。应用了AI

LLM出现之后，大模型的应用逐步落地：

1.多邻国把GPT（AI）应用于外语教育

2.midjourney/dall e 应用于生成图片

更多案例参考：

孟奇奎：大语言模型的挑战与应用（八）：聊天机器人应用 系列内容

入局AI应用还是要结合自己的场景去做垂直和深度，基础模型的竞争以及太激烈了。

四、到了 2022 年，人工智能有哪些真正可落地的应用？

感谢，知乎科技 邀请。

说到“真正可落地的应用”，我们先明确下什么算是真正可落地的应用？是不是能解决问题就算真正可落地？是不是技术较为成熟产品出来了就可落地？

可能每个人有自己的理解，所以回答问题之前，我先说一下我的定义。再继续回答这个问题。

1.真正可落地应用的定义

从16年到现在，小到几十万，大到千万、上亿、几十亿的AI项目。从智能客服、音箱、儿童故事机、智慧家庭、智慧社区、家庭机器人、商用服务机器人、AI教育平台、AI智慧医院到智慧城市、前沿的智能写代码等。

我对“真正可落地的应用”定义是：

1.解决用户/客户问题，可量化结果2.客户愿意为此持续付费。3.产品/方案可持续复制。

1.1.解决用户/客户问题，可量化结果

有些AI产品是资本推动盲目扩张的结果，量大也不一定持久。最早做故事机的时候，公司负责儿童故事机系统含语音交互及内容，从客户出货看，出去了上百万台。

是不是看着挺好？当然有些人会说有的公司出去了上千万台等等，但如果从供应商查询就知道是怎么回事。

儿童故事机的初衷是希望让儿童与机器进行语音交互来获取阅读内容和进一步学习，甚至包括发音矫正等。也有叫教育机器人、陪伴机器人等

当时看京东上有500+个Sku，各种各样、各种内容、各种背书等等。

实际上能切实解决： 阅读、陪伴问题的屈指可数。

一个儿童真的会与冰冷的机器频繁互动吗？别说儿童，让大人用都不知道说什么、怎么说，更何况儿童，以现在的语音交互技术，无论是语音识别还是语音合成，真的能满足儿童需要？多数连阅读发音都是机器合成的，基本上没有阅读该有的发音准确、语气、类人多感官生动讲述等。随着80后的工作越来越忙碌，独生子女陪伴问题的突出，陪伴是个需求，但是，一个机器人就能陪伴孩子？而且还是一个儿童不理解的冰冷机器，语音也不一定能听懂儿童说话的。最后基本都变成了一个收音机、MP3而已。

出货量大，但没有从儿童教育和儿童心理学方面出发，做到可量化结果。

销售做的好，产品也能卖出量。但会长久？

1.2.客户愿意为此持续付费。

这里面有两个点：1.客户愿意付费，2愿意持续付费

医院里再问诊的时候，一般医生都会提前问3-5个问题，来以此作决策，有些病症甚至要问一下病史、家人情况、生活等等信息。以往专家每天差不多能服务80-100个，为了能让更多患者享受到专家的服务，将这块通过技术手段，让患者在等候区的时候就完成了80%基础问答，并给专家展示辅助决策面板。医生就可以服务160-200个，甚至更多的患者。

客户第一次愿意付费，但是没有再继续使用和采购。没见过的东西，理论上和结果上却是不错，但是采购使用后，发现专家用着用着就不想用了，给出的原因是辅助决策不准，没啥用等等。

实际上是，80-100专家就比较累了，如果再多，就有点吃不消了。人不是机器，虽然效率提升了，但是见更多的人，会更费精力和脑力。

往往有些AI产品能解决问题，但是会遇到业务里的各种问题、客户生意不好没预算了等等，尤其是经常变化的情况比较多。

也许有人会说，开始项目也是有钱的，也不算白做。但如果一个公司，一年做了几个这样的项目，没有稳定业务持续发展，要不像业内某知名/某独角兽一样烧钱，要不就裁员，业务死等。

1.3.产品/方案可持续复制。

许多AI公司，你一问落地情况，就会给你发些文章，甚至公司营收上有个几千万（暂不说合同金额、应收未到账、烂账等），融到了B、C、D、IPO等等。

但是，业务来会变，今年安全、明年人脸识别、后年芯片化、大后年产业数字化，紧随大趋势。今年智慧地产项目、明年智慧医疗项目、后年自动驾驶项目、大后年元宇宙项目。

哪热往哪走，哪有预算往哪试试，与合作伙伴一起，样本项目一个个走起，今天上海某知名、明天深圳某知名、后天北京某知名等等

落地了，但没有真正落地，因为落地了1-2个项目以后，就没有更多项目持续了。造成1-2项目的成本投入无法继续应用到后面项目。有些好点的公司，科技为主，技术和数据留下了，甚至做了平台化。但就是没有可持续复制的项目方案/产品。

从行业发展来看，这些都是必然过程，积累实践经验继续前行，但如何降低这种啥都做一段的行为，是值得思考的。

总结下我对真正可落地的应用定义如下：1.解决用户/客户问题，可量化结果 2.客户愿意为此持续付费。 3.产品/方案可持续复制。

怎么避免和优化这些问题，这里不再继续展开，基于以上的定义。对这个问题我的回答如下。

2.到了2022年，哪些真正可落地的应用

2.1人脸检测和身份验证

这个可能是我们最常见的AI应用了。APP的解锁、买东西结账、进大楼闸机、考勤等等。降低了企业人工验证成本和用户使用成本（安全风险单聊，像人脸买东西有些都是通过局限场景解决的。），企业愿意持续买单，多个业务可拓展复制。

2.2 智能客服

无论是符号处理、神经网络模型、神经符号混合模型还是知识图谱等方法，降低了企业成本，企业愿意买单、且但凡有客服的产品，几乎都可见智能客服。符合三点定义。

当然，作为消费者，使用体验好不好是另一回事，消费者不是购买决策人。

2.3 移动类机器

送餐机器人，环境允许的话，可以节省服务人员成本（从厨房到中转台 或者，上菜人员），供应商或部分餐厅愿意买单，且只要有餐饮的地方都可拓展。

节约人成本的背后，还有人员的五险一金、上税等等开支。

（有些高档/提倡服务为主的餐厅，还是真人上菜，所以机器替代的是从厨房到中转台。）

（其他移动类机器，都满足3点定义的可留言，我也学习下。）

2.4 推荐/搜索

不论是基于标签匹配还是基于数据预测，推荐和搜索在许多产品和服务中都有所应用，而且相对比较成熟，已经逐渐开始通过深层数据分析进一步优化推荐和搜索效果。降本增效增收提质，这里复制的是匹配相关技术方案，在行业内拓展，各家按自己业务来建立并使用。企业自己招人做，持续投入，并复制到各个业务上。

其他还有很多，就不一一列举了。还有AI翻译、错题分析等等

自动驾驶、AI音箱（国内）大家也可以细研究下。

有些AI落地现在不好，不代表以后不好，目前讨论范围仅到2022年为止。

五、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。

六、政策落地怎么理解？

政策落地就是人们对经济和社会发展趋势分析，预期国家下一步将出台某项政策，当国家正式宣布政策出台之后，就是政策落地了，准备执行了。

例如人们根据经济发展情况分析，经济受多种原因，运行速度放缓，预期国家可能出台降准降息政策，等国家正式出台了下调贷款年利率时，预期的政策就落地了。

七、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。

八、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。

九、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

十、如何实现人工智能在实际应用中的落地

人工智能：从理论到实践

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及模拟、理解和实现人类智能的科学与工程学科。近年来，随着机器学习、深度学习等技术的快速发展，人工智能在各个领域的应用已经成为现实。

落地难题：从理念到实践

尽管人工智能在学术领域和实验室中取得了突破性进展，但要让人工智能真正落地并应用于实际环境中，依然面临一些挑战。其中包括技术局限性、数据难题以及社会接受度等方面的问题。

技术局限性

人工智能技术虽然发展迅猛，但仍有一些局限性。例如，目前的人工智能系统在某些复杂情境下仍然难以做出准确的决策。此外，对于一些非结构化的数据，如图像、语音等，人工智能系统的处理能力也存在一定的局限性。

数据难题

人工智能系统的发展离不开大量高质量的数据。然而，获得这些数据往往是一个挑战。从数据的采集、清洗到标注，都需要投入大量的人力和物力。此外，还需要关注数据的隐私和安全问题。

社会接受度

人工智能技术的发展不仅仅是科技问题，更涉及到社会问题。人们对于人工智能的认知和接受度不同，有些人担心人工智能会取代人类的工作，造成就业压力；还有人担心人工智能可能滥用、侵犯隐私等。因此，提升社会对人工智能的接受度是实现人工智能落地的重要因素。

落地之路：机遇与挑战并存

尽管面临各种挑战，但实现人工智能在实际应用中的落地仍然充满机遇。以下是一些可行的策略和方法：

• 增加投资：各国政府和企业应加大对人工智能的投资力度，推动相关技术的研发和应用。
• 打破壁垒：学术界、工业界和政府之间需要加强合作，共同解决人工智能的技术和实践问题。
• 推动教育：加强人工智能教育，培养相关人才，为人工智能的发展提供充足的人力资源。
• 加强监管：建立健全的人工智能监管体系，保证人工智能在合法和伦理的范围内发展和应用。
• 促进公众参与：加强与公众的沟通和交流，提升公众对人工智能的认知和接受度。

结语

实现人工智能在实际应用中的落地既是一项具有挑战性的任务，也是一个充满机遇的领域。通过加大投资、打破壁垒、推动教育、加强监管和促进公众参与等多方面的努力，相信人工智能在未来将更好地为人类的生活和工作提供支持和帮助。

感谢您阅读本文，希望通过本文能够为您对人工智能落地的实现方式有所启发！