隨著社會的發展人工智慧已經逐漸走進並融入我們的生活，且應用在各個行業領域，AI不僅給許多行業帶來了巨大的經濟效益，同時也為我們的生活帶來了許多改變和便利。現如今，人工智慧都在哪些領域有所應用？今天我們就來了解下。
一、無人駕駛汽車
相信大家都不陌生，無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內以計算機系統為主的智能駕駛控制器來實現無人駕駛。無人駕駛中涉及的技術卻包含很多，例如：計算機視覺、自動控制技術等，這些技術的組成才形成了一套完整的無人駕駛。
隨著近年來，人工智慧浪潮的興起，無人駕駛再次成為人們熱議的話題，國內外許多公司都紛紛投入到自動駕駛和無人駕駛的研究中。例如，Google的GoogleX實驗室正在積極研發無人駕駛汽車GoogleDriverlessCar，百度也已啟動了「百度無人駕駛汽車」研發計劃，其自主研發的無人駕駛汽車Apollo還曾亮相央視春晚。
但由於人們發現無人駕駛的複雜程度遠超幾年前所預期的，要真正讓無人駕駛實現商業化還有很長的路要走。
二、人臉識別
這項技術已經走進了大多人家裡，人臉識別也稱人像識別、面部識別，主要是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。現階段人臉識別涉及的技術主要包括計算機視覺、圖像處理等。
目前，人臉識別技術已廣泛應用於多個領域，如金融、司法、公安、邊檢、航天、電力、教育、醫療等。隨著人臉識別技術的進一步成熟和社會認同度的提高，其將應用在更多領域，給人們的生活習慣帶來更多改變。
三、機器翻譯
機器翻譯其實算是計算語言學的一個分支，它是利用計算機將一種自然語言轉換為另一種自然語言的過程，機器翻譯用到的技術主要是神經機器翻譯技術(NeuralMachineTranslation，NMT)。目前，該技術當前在很多語言上的表現已經超過了人類。
四、聲紋識別
其實，生物的特徵識別技術包括很多種，除了人臉識別，目前用得比較多的有聲紋識別，聲紋識別是一種生物鑑權技術，也稱為說話人識別，包括說話人辨認和說話人確認。
聲紋識別的工作過程為，系統採集說話人的聲紋信息並將其錄入資料庫，當說話人再次說話時，系統會採集這段聲紋信息並自動與資料庫中已有的聲紋信息做對比，從而識別出說話人的身份。
相比於傳統的身份識別方法(如鑰匙、證件)，聲紋識別具有抗遺忘、可遠程的鑑權特點，在現有算法優化和隨機密碼的技術手段下，聲紋也能有效防錄音、防合成，因此安全性高、響應迅速且識別精準。
目前，聲紋識別技術有聲紋核身、聲紋鎖和黑名單聲紋庫等多項應用案例，可廣泛應用於金融、安防、智能家居等領域，落地場景豐富。如：支付寶、微信就運用了該項技術登錄自己的帳號。
五、智能客服機器人
智能客服機器人在生活中也越來越常見了，它是一種利用機器模擬人類行為的人工智慧實體形態，它能夠實現語音識別和自然語義理解，具有業務推理、話術應答等能力。
當用戶訪問網站並發出會話時，智能客服機器人會根據系統獲取的訪客地址、IP和訪問路徑等，快速分析用戶意圖，回復用戶的真實需求。同時，智能客服機器人擁有海量的行業背景知識庫，能對用戶諮詢的常規問題進行標準回復，提高應答準確率。如對大多數電商企業來說，用戶所諮詢的售前問題普遍圍繞價格、優惠、貨品來源渠道等主題，如果在該場景運用智能客服機器人，這樣可以減少人工客服每天都會對這幾類重複性的問題進行回答，從而提高在更多複雜問題的客戶群體中及時提供服務。
智能客服機器人還能為用戶提供全天候的諮詢應答、解決問題的服務，它的廣泛應用也大大降低了企業的人工客服成本。
六、智能外呼機器人
智能外呼機器人是人工智慧在語音識別方面的典型應用，它能夠自動發起電話外呼，以語音合成的自然人聲形式，主動向用戶群體介紹產品。
在外呼期間，它可以利用語音識別和自然語言處理技術獲取客戶意圖，而後採用針對性話術與用戶進行多輪交互會話，最後對用戶進行目標分類，並自動記錄每通電話的關鍵點，以成功完成外呼工作。
七、智能音箱
相信大家對智能音箱也不會陌生，屬於語音識別、自然語言處理等人工智慧技術的電子產品類應用與載體，究其本質，智能音箱就是能完成對話環節的擁有語音交互能力的機器。通過與它直接對話，家庭消費者能夠完成自助點歌、控制家居設備和喚起生活服務等操作，這類設備相信很多人家裡已經擁有。
八、個性化推薦
個性化推薦也是生活中常見的一項應用，是一種基於聚類與協同過濾技術的人工智慧應用，它建立在海量數據挖掘的基礎上，通過分析用戶的歷史行為建立推薦模型，主動給用戶提供匹配他們的需求與興趣的信息，如商品推薦、新聞推薦等。
個性化推薦系統已經廣泛存在於各類網站和App中，本質上，它會根據用戶的瀏覽信息、用戶基本信息和對物品或內容的偏好程度等多因素進行考量，依託推薦引擎算法進行指標分類，將與用戶目標因素一致的信息內容進行聚類，經過協同過濾算法，實現精確的個性化推薦。
九、醫學圖像處理
醫學圖像處理是目前人工智慧在醫療領域的典型應用，它的處理對象是由各種不同成像機理，如在臨床醫學中廣泛使用的核磁共振成像、超聲成像等生成的醫學影像。
要知道傳統的醫學影像診斷，主要通過觀察二維切片圖去發現病變體，這往往需要依靠醫生的經驗來判斷。而利用計算機圖像處理技術，可以對醫學影像進行圖像分割、特徵提取、定量分析和對比分析等工作，進而完成病灶識別與標註，針對腫瘤放療環節的影像的靶區自動勾畫，以及手術環節的三維影像重建。
十、圖像搜索
要知道，在早期我們是是無法進行圖片搜索的，要知道圖像搜索分為基於文本的和基於內容的兩類搜索方式。傳統的圖像搜索只識別圖像本身的顏色、紋理等要素，因為當時程序技術還無法支持識別圖片內容，隨著AI的發展，圖像搜索在近幾年用戶需求日益旺盛的信息檢索類應用，基於AI深度學習的圖像搜索，已經逐漸提升了該項技術，用戶利用圖像匹配搜索以順利查找到相同或相似目標物的需求，如搜索同款、相似物比對等。