编者按：人工智慧已经逐渐走进他们的日常生活，并应用领域于各个方面，它不仅给很多行业增添了巨大的效益，也为他们的日常生活增添了很多改变和便捷。下面，他们将分别介绍人工智慧的一些主要就应用领域情景。
作者：王健宗 何安珣 李泽远
01 超高速电动汽车
超高速电动汽车是智能电动汽车的一种，也称为轻型茀蕨，主要就依靠后备箱以电脑系统为主的智能驾车驱动器来同时实现超高速。超高速中涉及的控制技术包涵多个方面，比如计算机系统听觉、手动电子控制技术等。
英国、英国、德国等发展中国家从20世纪末70二十世纪末已经开始就资金投入到超高速电动汽车的科学研究中，中国从20世纪末80二十世纪末起也已经开始了超高速电动汽车的科学研究。
2005年，两辆名叫Stanley的超高速电动汽车以平均40km/h的速度跑完了英国莫帕克沙漠中的丛林中地貌赛车场，白眉林6小时53分58秒，顺利完成了约282千米的驾车平均速度。
Stanley是由两辆德国大众途观电动汽车经过装配得来的，由德国大众电动汽车控制技术科学信息部、德国大众电动汽车集团辖下的电子科学研究工作生物医学及麻省理工学院一起合作顺利完成，其内部配有探头、声纳、火控系统等器来触摸周围环境，内部配有手动驾车控制技术来顺利完成指挥、导航系统、制动器和加速等操作。
2006年，卡内基梅隆大学又研制了超高速电动汽车Boss，Boss能够按照交通法规安全地驾车通过附近有海军基地的市中区，并且会变道其他车辆和过往行人。
近几年，充斥着人工智慧大潮的蓬勃发展，超高速成为人们轩然大波的热门话题，海内外很多公司都纷纷资金投入到手动驾车和超高速的科学研究中。比如，Google的Google X生物医学正在积极研制超高速电动汽车Google Driverless Car，腾讯也已启动了“腾讯超高速电动汽车”研制计划，其独立自主研制的超高速电动汽车Apollo还曾现身2018年春晚。
但是最近两年，发现超高速的精确性远超几年内所预期的，要真正同时实现商品化还有极短的路要走。
02 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别控制技术。人脸识别涉及的控制技术主要就包括计算机系统听觉、图像处理等。
人脸识别系统的科学研究始于20世纪末60二十世纪末，之后，随着计算机系统控制技术和光学成像控制技术的发展，人脸识别控制技术水平在20世纪末80二十世纪末得到不断提高。在20世纪末90二十世纪末后期，人脸识别控制技术进入初级应用领域阶段。目前，人脸识别控制技术已广泛应用领域于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别控制技术应用领域的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别控制技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日，张学友南昌演唱会已经开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他；
2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别控制技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用领域在更多领域，给人们的日常生活增添更多改变。
03 机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机系统将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的控制技术主要就是神经机器翻译控制技术（Neural Machine Translation，NMT），该控制技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译控制技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的日常生活增添了很多便捷。比如他们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。
04 声纹识别
生物特征识别控制技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权控制技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并手动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法（如钥匙、证件），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的控制技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别控制技术，声纹识别控制技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。
目前，声纹识别控制技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用领域案例，可广泛应用领域于金融、安防、智能家居等领域，落地情景丰富。
05 智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智慧实体形态，它能够同时实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。
智能客服机器人广泛应用领域于商业服务与营销情景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分情景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用领域也大大降低了企业的人工客服成本。
06 智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智慧在语音识别方面的典型应用领域，它能够手动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。
行目标分类，并手动记录每通电话的关键点，以成功顺利完成外呼工作。
从2018年年初已经开始，智能外呼机器人呈现出喷井式蓬勃发展状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且手动顺利完成应答、分类、记录和追踪，助力企业顺利完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也增添了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定（征求意见稿）》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智慧，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。
07 智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智慧控制技术的电子产品类应用领域与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能顺利完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够顺利完成自助点歌、控制家居设备和唤起日常生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要就包括将人声转换成文本的手动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）控制技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）控制技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成控制技术（Text To Speech，TTS）控制技术。
在人工智慧控制技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭情景下的应用领域。
08 个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤控制技术的人工智慧应用领域，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，同时实现精确的个性化推荐。
09 医学图像处理
医学图像处理是目前人工智慧在医疗领域的典型应用领域，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断，主要就通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机系统图像处理控制技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而顺利完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区手动勾画，以及手术环节的三维影像重建。
该应用领域可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学科学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10 图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用领域，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该控制技术的应用领域与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
关于作者：王健宗，博士，某大型金融集团科技公司资深人工智慧总监、高级工程师，中国计算机系统学会大数据专家委员会委员、高级会员，英国佛罗里达大学人工智慧博士后，曾任英国莱斯大学电子与计算机系统工程系科学研究员、英国惠普公司高级云计算解决方案专家。
何安珣，某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机系统学会会员，中国计算机系统学会青年计算机系统科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要就科学研究金融智能系统框架搭建、算法科学研究和模型融合控制技术等，致力于推动金融智能的落地应用领域与价值创造。
李泽远，某大型金融集团科技公司高级人工智慧产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责控制技术服务类的产品生态搭建与实施推进。
本文摘编自《金融智能：AI如何为银行、保险、证券业赋能》，经出版方授权发布。
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推荐语：这是一部讲解如何用AI控制技术解决银行、保险、证券行业的核心痛点并帮助它们同时实现数智化转型的著作。作者从金融智能一线从业者的视角，深入剖析了传统金融行业的痛点与局限，以及金融智能的特点与优势，阐明了人工智慧等控制技术在金融业的必要性，并针对金融智能在银行、保险和证券业的诸多应用领域情景，给出了具体解决方案。
