人工智能与传统行业如何融合

华为MagicBook

windows10

视频处理目前使用最多的就是人脸识别和光学字符识别技术，传统的考勤打卡、人证比对、文字录入等都会使用到这些技术，提升了事务处理的效率和准确率。而在传统行业中需要人为对采集图像进行分类、定位的操作，机器视觉可以带来不错的准确率和更高的效率。例如：·在传统制造业利用机器视觉进行物品的检测和定位，结合机械手臂进行重复或者高危险高精度要求的操作，提升了工作效率和安全性。另一方面在缺陷检测中，机器视觉可以通过学习到历史数据中的缺陷数据，检测出缺陷零部件，提升了检测效率。·在交通方面，高清摄像头可以捕捉到违规车辆和车牌，通过光学字符识别技术提取车牌号码，通过模式识别检测出驾驶员的违规操作，提升检测效率

自然语言目前使用最多是文本翻译领域。随着人工智能的进步，文本翻译的准确率在不断提升，机翻体验也会越来越好。自然语言还会应用到文本语法检测、智能客服、文本情绪分析、舆情分析、定向广告等领域。例如：·在客服领域，目前电子商务平台都需要客服对接售前售后的客户问答。智能客服可以利用自然语言建立知识库，解答客户提出由明确答案的问题，复杂问题再转到人工客服，达到节省人工成本的目的。·在金融领域，文本情绪分析技术可以分析文本属于利好、利空或是中立的情绪，从而大量分析新闻、社交媒体、文章评论等信息，得到市场中的情绪信息对交易决策作出有贡献的建议。