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到了 2022 年,人工智能有哪些真正可落地的应用? 第1页

  

user avatar   glaxyrover 网友的相关建议: 
      

从人工智能四小龙(商汤 、旷视、云从、依图)的主要落地场景说起。

春节前去某个大型连锁企业参观了一个人工智能项目,当时竞标的有多家公司,实力最强的有两家,一个是海康威视,一个是商汤,最终中标的是报价更低对硬件要求也更低的商汤。

该连锁企业出现过基层网点财务员工卷保险柜的钱跑路的情况,以及类似的对现场监管的迫切需求。

目前公司安排所有管理人员轮班盯监控,公司指挥中心24小时有人,每天形成监控记录,截图+说明。

但对于一个上千家连锁机构的企业来说,人眼看监控是有限的,况且这些管理人员还有其他工作,成本着实不低。

因此有了让人工智能干活的需求。

在方案对接过程中,企业发现人工智能不仅能24小时不眠不休盯保险柜,还可以统计客户消费行为,还可以生成商品的热力图,以及进店率等以前无法统计的数据。

项目的原理不复杂,利用遍布所有营业网点的摄像头,采集视频的同时进行分析,并按照训练好的模型(开保险柜、不穿工装等行为)实时预警推送。

本质上,和交警抓不系安全带逻辑差不多。但随着技术的迭代,成本越来越低,应用越来越广泛。


user avatar   liu-yan-14-92 网友的相关建议: 
      

闲聊聊吧,人工智能目前相对成熟的领域是图像识别、语音识别和文字识别。

图像识别大家都很熟悉了。

不管是人脸识别还是车牌识别,目前已经各路智慧城市建设中大规模用上了。

甚至泥萌打的验证码,很多也是给机器学习打标和喂数据。

工业领域在AOI上也开始用上了,比如PCB的检测。

例如目前流行的Mini LED,本质是焊上万个小LED灯在PCB板上。

果子早期用的KS家设备,良率只能到99%,也就是说平均一台Mini LED背光iPad/MacBook,焊完了小灯后,有大概100个有问题,那么这些就需要检查和返修。

这些小灯可能出现的问题很多,包括但不限于漏固、固偏、固反、固重、芯片刮伤、甩胶、粘胶、胶多、胶少、杂物、未压平、芯片相连、短路、多锡、少锡、虚焊、漏焊、共拱形等缺陷;导致的问题包括但不限于过亮、不亮、暗亮,亮度不均匀、串亮等。

“用人工智能的算法深度学习可以用来检测元件异物,计算出异物的长度、面积、数量以及异物之间的最小间距。”唐阳树进一步解释说,运用深度学习只需要告诉它在这样一个范畴检测金线或者焊线,它就会自动搜索、识别、定位,并且做标识,搜索到的每一条金线或者焊线,并且给予独特的身份证编码、ID号,这时候对我们的分析和前端的制程改善提供了非常良好的基础。

盟拓智能已经将人工智能的算法深度学习应用到其Mini/MicroLED检测返修闭环管理系统2.0中。
针对MiniLED量产部分,阳明交大郭浩中教授研究团队也与台湾新服务股份有限公司(Innos)进行产学合作,针对移转打件后的MiniLED不良品,以AI人工智能进行全功能雷射返修,可依照不同模组材料特性进行融接设定,决定雷射能量、路径、光斑尺英寸与频率等。

语音识别

快手/抖音的剪辑软件内置的自动字幕识别,就是人工智能技术的应用,语音识别。

华为利用SoC里头的NPU内核,实现了手机上的视频在手机本地无需联网,就自动识别语音+自动翻译+配字幕。


文字识别与翻译

Deepl翻译是我现在最常用的翻译工具。


当然,人工智能问题还很多。

例如在工业领域经常会遇到样本量不够的情况。

拿零件良率检测举个例子,人工智能需要大量的、各种各样的生产中的坏件,才能学习出来哪些是坏件。但目前大部分工厂良率已经控制的足够好,所以样本量太少,机器学习后识别率仍然不够高。


user avatar   jiang_shan_ 网友的相关建议: 
      

谢谢D.Han老师邀请,这个你得看应用场景吧,因为无论是大家日常中能用到的,或者是平时不常了解与接触的。

先讲讲大家平时不太接触,或者关注度不高的场景吧,首先我可以给大家举深圳宝安机场的例子,别问为什么提这家机场,问就是海军只关注华为。

开个玩笑,因为深圳宝安机场是目前人工智能介入比较彻底的好例子,用来回答这个问题比较合适。

2019 年 11 月底,深圳机场机位资源智能分配系统正式上线运行。通过在国内机场中率先引入 AI 算法策略,深圳机场实现了机位自动化、智能化分配,每天 1000 多个航班的机位分配由原来人工分配的 4 小时缩短为仅需 1 分钟,并可每隔 10 分钟进行一次滚动刷新,机场航班靠桥率和廊桥周转率得到进一步提升,更多旅客将实现廊桥登机。
智能机位分配系统,这套融合了 170 多项核心数据以及 60 多个运行规则的系统,通过人工智能算法模型,最终全场景、全流程、全要素实现了机位资源的智能化高效调配。
面对每天千余架次航班保障,必须要有高度智能的 “运行神经中枢” 作技术支撑。2019 年全年,深圳机场航班放行正常率超过 87%,其中 10 月、11 月、12 月均超过 90%,并历史性地实现了航班放行正常率连续 16 个月超过 80%,位列全国大型机场前列。在这背后,机场 “智慧大脑” IOC(智能运营中心)的贡献功不可没,一个智能、高效、协同的大运控体系让机场运行顺畅如 “乐章”。
以智慧机场安保控制中心 (SOC) 为牵引,从地面到空中,从人防到技防,从被动到主动,深圳机场构建了立体化安全保障体系,实现了风险隐患精准识别,异常事件高效处置,安全态势全局掌握,实现了从被动安全管理到主动、精准安全风险识别防控的 “智” 变,机场的安全管理正变得越来越 “聪明”。
华为 + 深圳机场:沃土的力量,让机场 “智” 变向 “质” 变 - 华为企业业务 (huawei.com)

此外,还有阿里云在疫情中的快速部署

澳门科技大学医学院张康教授团队便携手中国科学院、国家生物信息中心、清华大学、中山大学孙逸仙纪念医院、广州再生医学与健康广东省实验室、四川大学华西医院等团队,联合应急开发了基于胸部 CT 和 X-ray 影像学的新冠肺炎 AI 辅助诊断系统。
该科研团队在分析了超 50 万份临床影像学数据的基础上,利用了深度学习、迁移学习、语义分割等多种人工智慧前沿技术,辅助临床医生进行新冠肺炎的快速诊断和定量分析。该 AI 模型以高精准度和高效率的优势,不仅可以辅助临床医生做诊断决策,提高诊断准确率,还可以减少其工作量,加快诊断效率,节省患者等待时间。
全球 CT 影像 20 秒诊断,阿里云为新冠 AI 辅助诊断系统加速 - 阿里云开发者社区 (aliyun.com)

这是大家不常接触到的部分,然后是我们日常生活中的人工智能应用。

就比如说大家的手机,拍照场景下的进行语义分析,然后针对性场景优化。自主学习你的使用习惯,调节后台资源配置,这些其实都算人工智能的应用。


user avatar   dan-jiu-wo-hei-wa 网友的相关建议: 
      

这次舆论的重点在于警察到底是多久赶到的。

没拜码头,收保护费,打砸门面这种原因我们都知道,也不怕;

但是公权力私用或者黑白勾结这种事,就会让人非常害怕;

如果西安公权力真的黑白勾结,还睁眼说瞎话,那就需要处理整顿了。

我朝的治安也不是一直这么好的,人民也不是软弱无比的,60年代西安打的也很凶的。难不成西安各公司以后都要雇佣保安公司保护经营?

这次出警距离1公里,走路10分钟都到了,所以就坐等这次真实的出警时间是多少了。



user avatar   zhu-wang-xiao-miao-o 网友的相关建议: 
      

这是我看到的最准确的总结。

总的来说,就是中国的高考相对公平,所以性价比极高,所以其他活动都可以适当让步。




  

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