人工智能与工业领域的深度融合将改变甚至重塑传统产业。 本版块重点介绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流等行业的应用。 由于篇幅有限，还有很多其他重要的行业应用这里就不讨论了。

智能制造

智能制造是新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合的基础。 它贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节。 它具有自我感知、自我学习、自我决策、自我执行、自我适应等新的生产方式。 智能制造对人工智能的需求主要表现在以下三个方面：

一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人、数控机床等具体装备，涉及跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建模等关键技术，和自主无人系统。

二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理、集成优化等具体内容，涉及跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习等关键技术。

三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维、预测性维护等具体服务模式，涉及跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、先进机器等关键技术学习。

例如，现有的与智能设备故障相关的纸质文档可以通过自然语言处理形成数字数据，然后通过非结构化数据到结构化数据的转换，可以形成深度学习所需的训练数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步的故障诊断和参数优化设置提供决策依据。

智能家居

参考工信部发布的《智能家居综合标准化体系建设指南》，智能家居是智能家居八个应用场景之一。 受产业环境、价格、消费者认可等因素影响，我国智能家居行业经历了较长时期的探索。 到了2010年，随着物联网技术的发展和智慧城市概念的出现，智能家居的概念逐渐明确，各种产品也相应出现，软件系统也经历了多轮升级。 智能家居以住宅为平台，以物联网技术为基础，由硬件（智能家电、智能硬件、安防控制设备、家具等）、软件系统、云计算平台组成的家居生态系统，实现远程控制。设备的控制以及设备之间的互联互通、设备自学习等功能，并通过收集和分析用户行为数据为用户提供个性化的生活服务，让家居生活安全、节能、便捷。 例如，借助智能语音技术，用户可以使用自然语言控制家庭系统中的各种设备，例如开关窗帘（窗）、控制家用电器和照明系统、清洁等操作； 从历史电视数据中分析兴趣爱好，向用户推荐相关节目。 通过应用声纹识别、人脸识别、指纹识别等技术进行解锁等； 通过大数据技术，智能家电可以实现对自身状态和环境的自我感知，并具备诊断故障的能力。 通过收集产品运行数据，发现产品异常，主动提供服务，降低故障率。 还可以通过大数据分析、远程监控和诊断，快速发现问题、解决问题、提高效率。

智慧金融

人工智能的快速发展将对处于服务价值链高端的金融业产生深远影响。 人工智能逐渐成为金融行业与客户沟通、发现客户金融需求的重要因素。 人工智能技术可以应用于金融行业，服务客户，支持信贷、各类金融交易和财务分析决策，并用于风险防控和监管，这将极大改变当前的金融结构，金融服务将更加个性化、智能化。 对于金融机构的业务部门来说，智慧金融可以帮助获客、精准服务客户、提升效率； 对于金融机构风控部门来说，可以提高风险控制水平，增加安全性； 对于用户来说，可以实现资产管理。 优化配置，体验金融机构更完善的服务。 人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客，依托大数据、金融用户画像，通过需求响应模型大幅提升获客效率； 身份识别，以人工智能为核心，通过人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别方法，加上各种票据、身份证、银行卡等证件的OCR识别等技术手段，可以验证用户身份，大大降低验证成本，有利于提高安全性。 大数据风控，通过大数据、算力、算法的结合，构建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，避免资产损失； 智能投顾，基于大数据和算法能力，标注用户和资产信息，精准匹配用户和资产； 智能客服，基于自然语言处理能力和语音识别能力，拓展客户服务的深度和广度，大幅降低服务成本，提升服务体验； 金融云是依托云计算能力的金融科技，为金融机构提供一整套更安全、更高效的金融解决方案。

智慧交通

智能交通系统（ITS）是通信、信息和控制技术在交通系统中综合应用的产物。 智能交通系统借助现代技术和设备，连接各核心交通要素，实现信息交换和共享，协调、优化配置和高效利用各种交通要素，形成人、车、交通的高效协同环境，建立安全高效的环境。 、便捷低碳的交通。 例如，交通信息采集系统采集道路上的车流量、行驶速度等信息，信息分析处理系统处理后形成实时路况。 在此基础上，决策系统调整道路红绿灯的持续时间，调整可变车道或潮汐车道的交通方向等，通过信息发布系统将交通状况推送到导航软件和收音机，让人们规划驾驶路线合理。 通过不停车收费系统（ETC），实现对经过ETC入口站的车辆身份和信息的自动采集、处理、收费和发布，有效提高通行能力，简化收费管理，减少环境污染。 ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。 我国智能交通系统近年来也发展迅速，北京、上海、广州、杭州等大城市均建成了先进的智能交通系统； 其中，北京建立了道路交通管制、公交指挥调度、高速公路管理等四大ITS系统，广州建立了交通信息共享主平台、物流信息平台、静态交通管理系统等四大ITS系统。

智能安防

智能安防技术是利用人工智能存储、分析视频和图像、识别安全隐患并进行处理的技术。 智能安防与传统安防最大的区别在于智能化。 传统安全严重依赖人，劳动强度很大，而智能安全可以通过机器实现智能判断，从而尽可能实现实时安全防范和处理。

目前，高清视频、智能分析等技术的发展，使安防从传统的被动防御发展到主动判断预警，行业也从单一的安防领域发展到多行业应用，从而提高生产效率，提高生活智能化。 为更多行业和人群提供视觉化、智能化解决方案。 面对海量的视频数据，用户不再能够简单地使用人海战术进行检索和分析。 他们需要利用人工智能技术作为专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，检测异常信息，进行风险预测。

从技术角度来看，目前国内智能安防分析技术主要集中在两类：一类是利用画面分割、前景提取等方法对视频画面中的物体进行提取和检测，通过不同的事件来区分不同的事件。规则。 实现不同的判断并生成相应的报警联动等，如：区域入侵分析、打斗检测、人员聚集分析、交通事件检测等； 另一种是利用模式识别技术对屏幕中的特定物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而实现对视频屏幕中特定物体的识别，如车辆检测、人脸检测、头部检测等（人流统计）等应用。

智能安防目前涵盖街道社区监控、道路、建筑、机动车辆、移动物体监控等多个领域。 未来，智能安防还将解决海量视频数据分析、存储控制和传输问题，结合智能视频分析技术、云计算和云存储技术，构建智慧城市下的安防体系。

智慧医疗

人工智能的快速发展为医疗健康领域向更高智能化方向发展提供了非常有利的技术条件。 近年来，智慧医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物研发等方面发挥了重要作用。 在辅助诊疗方面，人工智能技术可以有效提高医务人员的工作效率，提高一线全科医生的诊疗水平。 喜欢：

利用智能语音技术可实现电子病历的智能语音录入；

采用智能图像识别技术，可实现医学图像的自动判读；

利用智能技术和大数据平台构建辅助诊疗体系。

在疾病预测方面，人工智能可以借助大数据技术对疫情进行监测，及时有效地预测和阻止疫情的进一步蔓延和发展。 以流感为例。 许多国家都有规定，要求医生在发现新的流感病例时通知疾病控制和预防中心。 但由于人们可能生病而没有及时就医，而信息传回CDC也需要时间，因此新增流感病例的通报往往存在一定的延迟。 人工智能可以通过疫情监测有效缩短响应时间。 在医学影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。 早期的图像判读系统主要依靠手工编写判断规则，存在耗时长、临床应用困难等问题，因而未能广泛推广。 影像组学是通过医学图像进行特征提取和分析，为患者的预后判断和预后判断提供评估方法和精准的诊疗决策。 这大大简化了人工智能技术的应用流程，节省了人力成本。

智慧物流

传统物流企业利用条码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等，优化和改进运输、仓储、配送、装卸等基础物流活动。 同时，他们也在尝试利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术。 ，实现货物运输过程的自动化运行和高效优化管理，提高物流效率。 例如，在仓储环节，利用大数据智能分析大量历史库存数据，建立相关预测模型，实现物流库存产品的动态调整。 大数据智能还可以支持商品配送规划，进而实现物流供需匹配、物流资源优化配置等。在货物装卸过程中，智能搬运机器人加载计算机视觉、动态路径规划等技术（如如搬运机器人、货架穿梭机、分拣机器人等），搬运的速度和拣选的准确性都得到了很大的提高。