开发者学习笔记【阿里云人工智能工程师ACA认证（2023版）:人工智能概述（三）】
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人工智能概述（三）
六、人工智能的行业应用
随着人工智能技术的发展，以及社会各行各业逐步的信息化、智能化，在我们日常的生活中，随处可见人工智能的影子。
接下来呢我们将介绍人工智能应用场景比较丰富的五个行业，当然我们人工智能的行业应用远远不止五个。
1.医疗行业
首先我们来谈一谈人工智能技术在医疗行业的一些应用。人工智能技术，它与医疗行业的结合方式比较多。从就医流程这个方面来讲，它的应用落地，就可以包括诊前、诊中以及诊后。
对于诊前而言，新型医院可以上线一些智慧医疗系统。这个系统，可以让我们不用身份证，仅凭刷脸就可以识别出唯一的身份信息。通过刷脸的方式就可以完成线上的建档、挂号、缴费等看病的全流程。
对于诊中部分而言，我们可以利用多种的人工智能技术进行医疗的辅助诊断。
对于诊后而言，现在我们也可以看到有一些智慧医院里有很多的送药机器人的，这些送药机器人就可以代替护士自动的将这些药品分发到每一个病人手上。从适用对象而言，这其中就包括了整个的医院医生患者药企，以及检验机构等。
从二零一八年人工智能核心产业发展研究报告中，我们就可以看到人工智能技术赋能医疗行业, 它实际上降低了医疗成本和提高了诊断效率，这两种模式的。我国人工智能企业在医疗行业的聚焦应用，
主要是在智慧诊疗、智慧医学影像、智能健康管理、病例与文献分析、基因测序药物研发等的领域。其中的智慧诊疗实际上就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机去学习专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠的诊断和治疗方案。
智能诊疗场景是人工智能在医疗领域中最重要也是最核心的一个应用场景。截至目前，智能诊疗已经在中国落地了多个项目，最具典型性的就是 IBN 沃森智能诊疗平台。沃森肿瘤专家是 IBN 研发的认知计算系统，它是应用在肿瘤医学领域并辅助肿瘤治疗。沃森智能诊疗的系统，它可以结合医会多学科、会诊云平台、综合辅诊会诊等多种诊疗协作方式，它是以沃森的认知运算技术作为核心的，同时，可以为医生的讨论提供充分的临床实证支持，并协助病患数据的传输，致使建立以及院后随访等功能，形成全程的闭环管理。
在智慧医学影像领域，它实际上就是将人工智能技术应用在医学影像的诊断之上。人工智能在医学诊断影像的应用主要是分为两个部分，
第一部分是图像识别，第二部分是深度学习。
（1）图像识别
在图像识别这个部分，它实际上是应用于我们的感知环节，最主要的目的就是将影像进行分析并提取其中有意义的信息。
（2）深度学习
在深度学习部分，它实际上是应用学习和分期环节，通过大量的影像数据和诊断数据不断的对神经元网络进行深度学习训练，促使我们的计算机掌握诊断的能力。
在智能健康管理领域中，它实际上是人工智能技术应用到健康管理的具体场景中，利用医疗传感器监测个人的健康状况。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预，以及基于精准医学的健康管理当中。
随着人工智能的发展，大数据从个人病例各类健康智能设备手机 APP 中大量涌现健康管理行业，因其防御调理的基调和个体化的管理的特性,正在成为预防医学的一个主流。比如杭州的认识科技，他们的产品设计方向，就是聚焦在医疗信息学、临床医学知识以及虚拟人技术的应用，为医疗行业提供虚拟医生院后随访的服务。
在其中的一些案例我们可以看到，阿里云提供的病毒全基因组测序分析的一个整体解决方案。这样解决方案，实际上是用在我们的一个新冠病毒上面，它可以快速的确诊疑似病例。并且这样的方案，通过了算法和模型上的优化，它可以在30分钟内完成20人以上的基于全基因组分析的精神筛查。它为快速的确诊疑似病例，阻断新冠病毒的传染源提供了非常大的帮助，也成为了一个非常重要的防治手段。
接下来，我们来学习人工智能技术在教育行业的一些应用。
2.教育行业
在传统的教育模式之下，教育质量的高低其实很大程度上依赖于老师的好坏，即我们所谓的名师出高徒。家长们肯定都是希望自己的子女在重点学校接受优秀教师的授课。但优秀教师这种核心教育资源的培训周期长、数量有限而且分配不均衡。因此，人工智能与教育相结合,
就可以创造出一种新的教学模式，注重学生的个性化教育也更加有利于教师的因材施教，提升教学与学习的质量，在一定程度上可以改善教育资源分配的问题，促进教育均衡化、可复杂化。
教育行业与人工智能的一个融合，它指的就是在教育领域全面深入的运用现代信息技术来促进教育的改革和发展。它实际上是依托了人工智能，云计算，物联网等新一代的信息技术，打造智能化、数字化、物联化、网络化的新型形态和教育模式，以教育信息化促教育现代化，用信息技术去改变传统模式。在阿里云的远程教育 AI 当中，它实际上就是基于阿里云强大的计算底座和 AI 能力，可以智能化的解决教育当中存在的一些诸多难题，降低了学校教育机构的运营管理成分。在它的整个算法中，实际上就包含了行为检测、场景识别以及线上监考等一些功能。
3.交通行业
人工智能在交通行业中的应用，是指依靠互联网、大数据、物联网以及人工智能等多种信息技术，汇集交通信息经过实时的信息分析与处理后，最终形成的高效、安全的交通运输服务体系。
目前，人工智能在交通行业的应用场景有交通工具智慧化，出行方式智慧化，道路管理智慧化。其中它的交通工具的智慧化就体现在车联网走进了现实，人与车，车与车之间的互动逐步深入，而出行方式的智慧化就体现在通过技术手段打破信息的不对称，使得出行资源更加有效的实现工序对接，比如我们随处可见的共享单车，共享网约车，还有共享充电桩等资源共享，这都是出行方式智慧化的体现。这样的智慧化实际上就有助于打破信息孤岛，优化交通资源的配置。
在道路管理智慧化这个模块，实际上指的就是交通信息的采集、处理和发布这些智能交通技术的核心内容，包括路边的智能停车、智能车况提醒、智能交通指示等等。
在这样的领域，阿里云它围绕了感知智能、决策智能、认知智能和协同智能四大核心技术，打造了交通云控平台全场景领域的一个套件。
它可以助力我们的城市交通高速运营、公共交通运营、海陆空枢纽等的全场景，可应用在高速公路收费机和视频上智慧运营等业务。
4.企业生产
物流行业人工智能的融合，实际上是利用我们先进的人工智能以及物联网的技术，将生产运作信息融合在企业生产、仓储、运输、装卸、配送等各种基本活动的环节，实现货物运输过程的自动化和高效管理，从而降低我们的成本，并实现数据的追踪。
在这样的行业领域，阿里云的智能仓储解决方案，它就利用自动化设备和机器人代替人工操作，实现了商品的入库、存储、挑选、分选以及出库等一系列的操作，通过数据智能的技术，就可以让仓库的运作和管理更加的高效便捷。
5.制造行业
众所周知，中国是世界第一制造大国，我们的基础实力非常厚。但是现在人口红利逐渐消失，整体的土地、原料、人工成本，这些生产要素成本正在大幅增长，中国制造的发展道路非常受阻，因此大量制造业企业面临着生存危机，这也督促着他们从传统的行业向数字化、网络化、智能化进行转型升级。所以，智能制造实际上是指以产品的整个生命周期为现象，在我们现代的传感技术、互联网技术、全自动化技术上，加上一些拟人的智能技术等最新的技术手段，去实现产品的信息化生产制造。同时，通过智能识别、人机交互技术、决策和执行技术，达到设计流程、制造流程的全方面的智能化。
目前人工智能技术与制造业的融合场景主要体现在三种不同的场景。
（1）研发设计
第一种是产品智能化的研发设计，指的是一些产品设计的软件去集成到机器学习的这些模块，使得软件本身能够去理解我们设计师的需求，并且自主提供设计方案。比如，某企业推出的软件平台，它能够掌握造型、结构、材料和加工制造等的一些性能参数。在系统的智能化指引之下，设计师只需要设置他期望的尺寸、重量，还有材料等这些约束条件，就可以由系统本身自主设计出成千上百种的设计方案。这大大的加快了整个产品的研发流程。
（2）智能质检
第二个场景，就是我们的智能质检。
智能质检系统，它可以逐一检测在制品、集成品的过程中去准确的判别金属、人工树脂、塑胶等多种材质产品的各类缺陷。比如，阿里的智能质检解决方案，它就全链路的打通了数据采集、标注、训练和部署环境，它可以通过深度学习和图像处理的算法进行全自动生产流程的管理，自动识别图像当中的瑕疵或者故障，从而可以达到大幅节省人力，提高产品生产效率及精度稳定性的效果。
（3）预测性维护
第三种场景，是生产设备的预测性维护。所谓的预测性维护，它是指通过对设备进行数据和状态的监测，在故障发生之前就去预测可能出现的一些故障隐患，那像这种预测性的维护系统，它就是通过我们机器学习的算法来确定数据模型中最有效的一些数据步骤，提高了数据科学自动化的一个水平，同时也可以减低运算时间和资源，大幅的提升预测的质量和准确度。以钢铁行业为例，阿里云提供的工业质检方案，它可以对钢铁表面的一些瑕疵，钢管的焊缝以及其他原材料的多种瑕疵进行曲线检测，并进行优劣等级的划分，去满足客户不同的业务销售的渠道。
七、内容回顾
在本节的学习中，我们首先学习了人工智能的定义，讲解了智能的三大能力：感知能力、记忆与思维能力、学习与适应能力，从而延伸出人工智能的定义。同时，人工智能这个名称作为一个学科来说，实际上是一门研究如何去模拟、延伸和拓展人的智能的学科。
紧接着我们讲到了人工智能的发展历史。人工智能这个词虽然说起来比较新潮，但实际上它从正式诞生开始到今天已经有60多年的历史了，这60多年的发展历程是一波三折，跌宕起伏的。目前我们所处的一个阶段，是处在人工智能的爆发期。
其次，我们谈到了人工智能的三大学派。对于符号主义学派来说，这个学派的人主要是用抽象化、符号化的形式去研究人工智能；对于连接主义学派的学者来说，它实际上是从人脑神经生理学的结构、角度去研究人工智能；对于行为主义学派的人来说，它实际上是从人脑智能活动所产生的外部表现行为的角度来研究人工智能。
人工智能的研究目标为三个层次，第一个层次是弱人工智能。也就是只擅长于某个方面的人工智能，并且我们现阶段所有的人工智能都是处在弱人工智能的阶段。
第二个层次是强人工智能。强人工智能，它指的是能够执行通用任务的人工智能。目前来说，我们对达到强人工智能还是有一段非常大的差距。
在强人工智能之上还有一个超强人工智能。所谓的超强人工智能实际上就是我们研究人工智能领域想要达到的终极目标，想要实现的就是与人类智能功能完全一样，甚至达到超越人类智能的功能。对于强人工智能而言，目前仅存在于科幻小说、科幻电影中。
最后我们谈到了人工智能在各个行业的一些应用，这就包括了五个主要的行业。在医疗行业的应用，就包括智慧诊疗，智慧医学影以及智能健康管理等。在教育行业的应用，就是一些远程教育 AI 的辅助功能，比如行为检测、场景识别、线上监考等。对于交通行业的应用，主要包括三个方面，交通工具智慧化、出行方式智慧化以及道路管理智慧化。对于物流行业的应用，主要就是智能仓储、商品自动存储、拣选和分选等。最后，在制造行业的应用，主要是包括三个部分：智能产品的研发设计、智能质检以及生产设备的预测性行为。
