一、 人工智能的意义
- 人工智能的发送对于我们社会的各个方面都具有重要的作用。人工智能可以推动我们社会的经济的发送，人工智能的技术可以被运用到医疗、教育、公共交通、制造业等诸多的领域中。人工智能的发展具有广阔的空间，人工智能可以推动着新兴业态的发展，实现经济发展的形态变革。人工智能可以为我们提供“虚拟劳动力”，在社会的各个部门可以实现高度自动化与机器化的生产，提高产品的质量，降低人工成本，从而实现社会生产力总体的大幅度跃升。人工智能的发展可以带动相关产业的兴起，从而开拓新的市场，创造新型工种和就业岗位，改变我国制造业长期以来大而不强的局面，实现制造业转型升级。
- 在人工智能时代，传统的城市治理被升级为以构建“智慧城市”为核心的新模式。“智慧城市”的建设需要互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术的叠加支撑，建成后将为城市发展中存在的诸多问题提供解决方案。
- 在前期规划中，人工智能可对智慧城市规划方案进行模拟和验证，对其产生的积极影响和消极后果进行全方位的评估，针对城市发展中存在的问题提出针对性的解决方案，大大降低城市规划的盲目性。人工智能可以提高城市治理行动与决策的速度，挖掘城市生活中产生的大数据，构建计算中心和“城市大脑”，以解决资源调度、交通拥堵、城市污染等问题；通过打造“智慧城市”、“智慧金融”、“智能驾驶”、“智慧医疗”、“智慧教育”等应用场景，提高政府办事效率，为城市居民提供更便捷舒适的生活。
二、 模式识别的意义
模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。
2.1、文字识别
汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及的应用。汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
2.2、语音识别
语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。
2.3、指纹识别
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop)，螺旋型(whorl)，弓型(arch)，这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。
2.4、遥感
遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。
2.5、医学诊断
在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。
语音模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。
在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
1、语音识别技术
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口(Human Computer Interface， HCI)的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量，然后每年以超过30%的速度增长。
2、生物认证技术
生物认证技术(Biometrics)本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDG）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100亿美元的市场规模。
3、数字水印技术
90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术(Digital Watermarking)是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
