数字化转型:关于人工智能技术的应用场景

如今随着数字化时代的到来以及信息技术的不断发展,各行各业对数字化转型目标的接近,人们越发的明白了各个行业中智能化应用的存在是多么重要,而人工智能也肩负着推动数字经济纵深发展的重任。各个企业想要将数字化转型做好,人工智能技术的作用也是不容小觑的。未来人工智能技术将成为推动社会经济发展的重要基础支撑,与互联网一样,通过与实体经济、各种技术、产品和工具的融合,只有将其融入到各行各业中才能创造出新的服务体系、价值体系以及产业体系。

人工智能作为新一代数字技术的典型代表,汇聚了大数据、云计算、物联网等数字技术的综合影响力,也渐渐从专业领域走进了实际应用中。人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,帮助社会催生出新的技术、产品、产业、模式,提升社会生产力的整体水平。欣思博针对目前人工智能的发展进行研究,分析扩展出人工智能技术的应用场景。

1、 零售

将人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术进行融合,控制单元就可以进行一些自主判断能力和行为,从而也实现了商品运输、出库等繁杂工作的自动化。

2、 交通

将物联网技术作为基础,通过智能硬件、软件系统、云平台等形成一套完整的智慧交通体系,随后再对道路交通中的各种交通情况、车辆流量、行车速度等信息进行采集和分析,通过后台分析模型和算法处理,帮助实现对交通的智能监控和调度。例如违法事件的及时取证、道路的监控以及智能维护,如此不仅简化了交通管理提升通行能力,也帮助交通行业在数字化转型过程中更快的升级。

3、 教育

利用现今的图像识别、语音识别等技术,对各类信息进行处理、收集和综合分析判断,学校可以大范围的使用机器批改试卷、识题答题等,而且还可以纠正、改进学生发音,人机交互进行在线答疑解惑等等。欣思博认为在一定程度上不仅帮助改善了教育行业的师资分布不均衡、费用高昂等问题,而且更大程度的给师生提供了更有效率的学习方式。

4、 物流

物流行业中最为繁杂的就是运输、仓储、配送装卸等流程,对这些流程进行自动化改造,从智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术方面进行智能收集、加工、运算、分析、挖掘等处理,从而形成面向物资流通、存储、装卸、运输等环节的最优资源配置方案,提高物流各方面的效率。

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