簡單的來說就是同知識解決問題，研究人的方法和技術，模仿延伸及擴充套件人的智慧，從而實現機器智慧，使計算機具有人類的基本功能來適應環境變化、解決各種實際問題的能力。

簡單說幾個吧，很多人應該都從電影裡接觸過面部識別這一技術，這算是人工智慧最廣為人知的一個應用了。華為雲利用這一技術曾幫助深圳警察成功鎖定嫌疑人，找回一名丟失的小孩。其實除了面部識別，人工智慧在還原影象方面也有著很大作用。

隨著數字成像智慧化水平的不斷提高，扭曲或碎片化的影象能夠被轉化為清晰的大師級作品。它的工作原理究竟是怎樣的呢？人工智慧成像技術可以還原被雨水浸溼或沾有汙漬的影象、重畫素化或低解析度影象以及被某個元素遮蓋的影象。除了影象，這項技術也可用於還原影片。

該技術不僅僅只是先進的圖片編輯工具，還能催生可以像人一樣分析周邊環境的人工智慧機器。例如，數字成像技術可以幫助自動駕駛車輛在路況較差和惡劣天氣條件下行駛，極大地提高駕駛安全性。

除此之外，AI在很多行業從事枯燥繁重且無技術含量的工作，幫助人類提高生產效率。比如，建築行業有一項常規的作業：數鋼筋，這項工作非常費時。當鋼筋運輸車輛進入工地後，驗收直條一般都是採用人工計數的方式，數完一車鋼筋要近半小時。

當鋼筋進場稱重時，AI可以迅速識別鋼筋的種類、數量和粗細等資訊。建築工人可從中解脫出來，從事技術含量更高的工作。除了節省時間外，AI還大幅提升了建築行業的效率。

金融服務：AI技術最容易落地的行業是金融業。AI可以實現自動化表單上傳、錯誤稽核等工作，將交易處理週期縮短80%，並減少50%的失誤。

法律行業：AI能成為法官們的助手，協助他們快速、準確處理法律流程。由於法律檔案通常具有共同的結構化特徵，包括當事人、應用法條、當庭質證、法庭觀點、最後判決等，已經有公司在研究利用自然語言處理技術來分析法條和法庭判決，並利用工具更快速、更準確地分析資料，有助於法官從預警報告中查閱並識別關鍵文件用於盡職調查。AI將減少大量外勤工作和高度用眼工作，讓法官聚焦在最重要的文件上。

製造行業：高精度部件需要人眼無法達到的精確度。工業機器人的精度主要取決於其關節中的齒輪箱。也就是說，機器人手臂越大，其精度就越低。隨著軟體的發展，電子元件變得更小，進一步提高了組裝機器人的精度。每年，機器人為全球生產力貢獻0.8至1.4個百分點，工業維護成本降低25%。到2025年，預計工業機器人市場將增長175%，市場規模達到338億美元。

煤炭領域，人工智慧也可以發揮很大作用。比如華為雲、煤科院和夥伴聯手打造的煤礦大腦就是一個很好的應用。煤礦大腦幫助運用人工智慧、物聯網、大資料、雲計算等技術，為煤炭行業安全生產中的標準化、體系化、技管結合、預警與應急響應等重大科學與工程問題提供解決方案，並透過“雲邊端”協同實現態勢感知，輔助有關部門最佳化政策的定製和監管。引入“煤礦大腦”後，山西眾多煤礦企業率先實現了煤炭智慧化，並實現了“降本增效”的綜合效益。

其實很對人認為人工智慧距離我們很遙遠，實際上我們日常生活中時時刻刻其實都在接觸人工智慧。

還有就是網上購物，同樣如此，機器透過對你的瀏覽進行分析，大概計算出你的喜好，然後展示給相關的內容，會讓你覺得手機好像很聰明，其實這就是大資料雲計算和人工智慧聯合的結果，我們手機上同樣也有，如果問最簡單的是什麼。

我個人覺得就是輸入法，目前的輸入法有很多，裡面有很多功能，比如語音輸入，還有相關詞聯想，再厲害一點就是翻譯。我們最常見的其實就是手機裡的語音助手了，這個就是人工智慧的最好體現，當然目前人工智慧還屬於人工智障階段，自我學習能力還不夠。

還有我們有些人家裡買的掃地機器人也是一個人工智慧系統，還有手機的自主拍照功能，面部識別功能，遊戲裡的NPC角色，這些都是人工智慧，可以說人工智慧其實已經無處不在，只是我們都沒有注意而已！

通常大家平時接觸比較多的如：人臉識別、身份證識別、活體識別，人證對比、攝像頭監控識別、語音識別、翻譯都屬於；下面據幾個不那麼常見的應用：

如下圖，每天提醒喝水，根據你的體重、身高、性別、年齡等資料透過知識圖譜進行喝水推薦和提醒也是一種應用；拍照測膚，透過拍一張照片或者透過智慧魔鏡拍照後，後臺會自動透過Ai演算法模型對膚質進行系統全面專業的分析，得出膚質存在的問題及建議的護膚方法。

第一，智慧消費與服務。在消費領域的應用比較多，比如網上購物會有網上智慧虛擬“試衣間”，它綜合了機器、影象識別等技術提升消費者在網上試衣服的體驗。過去，在智慧消費與服務方向進行了系統佈局，這個方向的面較廣，可以做的事情也很多。

第二，智慧出行。在這個方向，其實當前很多網際網路車企都在佈局，比如車載裡的“HUD抬頭顯示+人機對話”已經成為自動駕駛的重要技術和噱頭。此外，自動駕駛也是最近特斯拉會提到的一個方向。

第三，智慧金融與大資料。這個門類已經具備一定的歷史，因為金融行業已經積累足夠多資料和雲計算，加上最新的深度學習技術，能夠大幅度提升行業效率。比如，國際領先的機器視覺和深度學習技術公司“曠視科技”專注於金融和安防領域，可以用於更精準、安全的支付。

很多人可能覺得“人工智慧”是個比較虛的概念，但與實際業務結合之後，其能夠應用的空間非常大。金融是一個大門類，比如金融裡頭有“量化投資”，而中國做量化投資的產品不夠豐富，如何將其做得更加精準化、個性化，其實還有很多投資和應用空間。

第四，智慧安防。智慧安防劃歸到“智慧城市”部分。比如，海康威視是智慧安防領域的領頭羊，其利用高畫質攝像頭和識別技術解決很多問題。在“識別”方面，機器比人做得好，誤差也小。此外，人臉識別也能更好地識別真假，智慧安防已經在很多大城市中幫助人們解決很多安防問題、抓住很多犯罪分子。在實際應用中，智慧安防是被運用的最紮實的門類之一。

第五，智慧家居與IoT。家居智慧化存在很大空間，在家居領域，現在最火的智慧鎖，天貓精靈、小愛語音等等可以透過藍芽閘道器進行控制家電裝置，也是未來一大發展方向。

我理解的人工智慧在社會生活中的應用如下：

1.居家：智慧家居生活，就是利用無限網路通訊技術實現家庭裡面的各個家電裝置的統一控制

2.安防：利用計算機視覺技術和大資料分析犯罪嫌疑人生活軌跡及可能出現的場所

3.金融：利用語音識別、 語義理解等技術打造智慧客服· 醫療：智慧影像可以快速進行癌症早期篩查， 幫助患者更早収現病灶

4.交通：無人駕駛透過感測器、 計算機視覺等技術解放人的雙手和感知

5. 零售：利用計算機視覺、 語音/語義識別， 機器人等技術提升消費體驗

6.工業製造：機器人代替工人在危險場所完成工作 ,在流水線上高效完成重複工作

大家都用過手機的相機，裡面有一項功能是背景虛化，其實這個就應用了人工智慧。這項技術的原理是計算機視覺領域的影象分割，透過影象分割演算法識別當前畫面的前景和背景，再利用高斯模糊來使背景虛化，就實現了相機裡的背景虛化功能。

同樣，相機裡的人像模式也應用了人工智慧，使用的演算法是人臉檢測和人臉識別演算法，然後再加上背景虛化，就變成了完整的人像模式。

所以，如果你用過手機的相機，那你就是在體驗人工智慧啦！

人工智慧其實已經深入到生活的許多方面了。接下來根據人工智慧的主要領域來說下生活中的應用：

深度學習

我們都耳熟能詳的AlphaGo就是谷歌旗下的DeepMind公司基於深度學習研製出的圍棋機器人。其戰勝世界圍棋第一何潔的一戰使其名聲大噪。其實還有一個應用特別實用，那就是自動給黑白圖片上色。

自然語言處理

目前的各大翻譯軟體基本都加入了自然語言處理的技術。

計算機視覺

目前最廣泛的應用就是人臉識別，比如現在支付寶的刷臉支付。

我們現在手機的攝像功能也都添加了人工智慧演算法，可以實時分析出你所拍攝的現實場景，從而調整到最優的拍攝引數，如檢測到美食，讓你拍攝的食物更加的誘人。語言翻譯

語言的實時同聲傳譯就是其最生活化的例子，比如我們平時接觸的科大訊飛，就有一個以語音互動為核心的人工智慧平臺。

私人智慧助理

天貓精靈、微軟小娜、小米小愛、蘋果siri等都是此領域在人工智慧方面的實踐。使我們可以透過語音控制各種家電，或者獲取我們想要的感興趣資訊。

未來

未來，諸如自動駕駛汽車等都是基於上述多個人工智慧領域的綜合實踐。相信隨著人工智慧近幾年的高速發展，我們的生活會因為人工智慧而變得更美好。

機器視覺的應用場景

機器視覺，包括人臉識別，物體識別，場景識別，他是人工智慧領域的重要分支。在我們的手機中就可以找到手機自帶相簿，你會看到在你沒有做任何預處理的前提下，相簿自動將你所有照片都進行了分類。就比如我的手機（華為榮耀9），我的相簿將我所有照片按照人物、風景、美食、運動……進行了分類，是在我並不知情的情況下，也沒有提前對照片進行標記，完全由機器自己識別我相簿中的圖片進行分類這就是機器學習的使用，它可以認出圖片中所涉及到的事物。

語音互動的應用場景

人類（我）：“你好，天貓”

天貓精靈：“我在，你說”

人類（我）：“播放一首Last Dance”

天貓精靈：“好的，馬上為您播放這首伍佰的Last Dance”

這是我和天貓精靈的日常對話，他能運用自己有限的對話能力，和我進行簡單的交流，他能夠聽懂我說的話，隨即做出反應。天貓精靈，是阿里巴巴人工智慧實驗室出的一款智慧語音音箱，他利用語音識別技術，基本實現了和人類的簡單對話。蘋果Siri，微軟小冰，小米的小愛同學……都是基於語音互動開發的智慧語音助手。另外，語音識別轉文字也被廣泛應用，科大訊飛公司研發的智慧語音輸入法，也受到大眾喜愛。

說實話，自從這個音箱來到我家，我幾乎不用手機聽音樂，查快遞，看天氣預報了，這些事情有他就夠了，這也是人工智慧給我生活帶來的變化。

自動駕駛的應用場景

自動駕駛是機器透過學習大量實時路況資料，學會駕駛汽車的一項人工智慧技術，也是未來一個很大的應用場景。目前來說，走在技術前沿的公司有谷歌的Waymo公司和特斯拉，特斯拉目前已在實際道路上使用自動駕駛輔助系統，但這個系統仍需要人類駕駛員去不斷監控，達不到完全無人駕駛，這樣做的好處是可以讓特斯拉快速獲得海量駕駛資料，以便更好更快的利用深度學習來研發完全無人駕駛的技術。而谷歌相對較保守、較穩妥一些，始終在實驗路況進行無人駕駛試驗，沒有進行大量實際路況試驗。

而在中國，百度與北京海淀公園合作，推出只在園區內行駛的自動駕駛汽車，一個車可以坐13人左右，全程不需要人類駕駛員去輔助，有機會可以去體驗。

如果對無人駕駛的安全問題有所顧慮，按現在行駛資料來看，無人駕駛會大大降低事故發生率。特斯拉利用自動駕駛輔助系統之後，事故發生降低了40%。有安全又方便的無人駕駛，必定會在未來受到大家追捧。

人工智慧在生活中的應用還有很多，這只是鳳毛菱角，隨著技術的不斷深化發展，會擴大到更廣泛的應用領域。