人工智能的应用领域有哪些？
人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
人工智能是研发模拟、扩展和扩展人的智能理论、方法、技术和应用系统的新技术科学，是认知、决策、反馈的过程。
人工智能技术应用的细分领域:深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
人工智能的应用有哪些
人工智能的应用如下：1、在家居方面，有能够帮人们清理垃圾的扫地机器人；2、在教育方面，人工智能能帮助自动判卷和搜题识别；3、在医学上，帮助医生快速诊断；4、在交通上，无人驾驶技术诞生了；5、在与外国人的沟通交流方面，翻译机能自动识别并生成外语；6、商业零售方面，商品识别技术帮助卖方销售更多产品。人工智能的优势人工智能的出现就是为了帮助人类解决生活，工作的一些困扰的工具，发明人工智能的母的就是帮助人类解决人类完成不了的问题（高难度的，复杂的，繁杂的）这些工作以后结交给人工智能机器来做，方便人类省事，省力。人工智能有助于以更高的精度达到准确度。它被应用于各种研究，如空间探索。智能机器人被提供信息并被发送到探索空间。由于它们是带有金属体的机器，因此它们更耐用并且具有更大的承受空间和恶劣气氛的能力。
《这一波人工智能泡沫将会怎么破灭
作者：PENG Bo
来源：知乎
作为金融前从业人员说一句，其实泡沫是个金融概念，比如O2O泡沫，VR泡沫等等。而例如理论数学理论物理就无论发展多好也不会有泡沫，因为从来就没人投资（感叹）。
所以判断是不是泡沫，不是看学科的发展如何，而是看学科的资金流入。当投资者听到"人工智能"就摇头的时候，泡沫就破灭了。
在这个意义上人工智能有些危险，因为现在变现似乎是个难题。资本永远是逐利而短视的，如果只有好玩的结果，没有能快速变成足够多钱的结果，不久这个游戏就会无以为继。
如何尽可能地把成果真正变现，或者让投资者更清晰地看到变现的道路，而不是画饼，这确实是AI从业人员此时需要更多思考的问题。
首先刷ImageNet当然不能变现。人脸识别的空间也不大（国内有很多人脸识别的startup，因为够简单够成熟，然而壁垒和盈利能力如何，大家心里清楚。是的，现在有投资者养着，但以后呢。是的，可以卖给安防公司，但这是当初描述的远大前景吗）。只有自动驾驶是稍微靠谱一点的，然后可能到医疗和基因工程，至于语音助手还很远。自然语言识别好像就只能做炒股机器人了，而翻译怎么变现请告诉我（评论里有朋友还奇怪怎么不能变现，您这个变现不是VC想要的变现）。说起来现在有一个深度学习真正变现了的领域，就是广告和推荐，但所有需要这个的公司都成立了自己的团队，没有创业的窗口。在模型共享化的今天，许多方面的技术壁垒已经被无限降低，许多所谓AI创业公司都只是拿公开的模型来调而已（然后向投资者大吹技术实力）。
很直接地说：目前看来，AI可能并不足以支撑一个独立的公司，它更适合作为其它公司的一个部门，或被其它公司收购。如果你做社交APP，做电商，做游戏，做生物，做材料，都可以自己活下去。但做AI，就会有难度。如果你幻想技术授权，或SaaS，你可能最终难免会失望。理想很美好，现实很骨感。
资本很没耐心，之前的波士顿动力大狗机器人看上去是不是也超酷，最后还是要被Google挂牌出售（感叹）。前几年许多公司狂招DL人才，怕的是lagging behind，但后来就有点有苦说不出了，因为人太多了，不需要这么多。我调查了一圈，发现Nvidia的股价可能都虚高了，因为大家甚至不需要那么多显卡来训练！看来只能看NVDA能不能开拓好自动驾驶市场。
这有时令人想起生物。所有人都知道生物的前景光明，前途无量，必将改变人类的命运，生物的世纪必有一天会到来，生物已经有无数的应用，无数的盈利模式，而且生物还在日新月异地发展，时不时搞个大新闻。这么看来生物真的很好啊！但是现在有多少人往生物跳呢？继“生物民工”之后，会不会出现“调参民工”（什么？调一层十元钱？）？生物的今天是不是人工智能的明天？（补充：可能90后00后的同学不知道，那时有句话叫"21世纪是生物的世纪"，后来令无数人懊悔不已）
在各位PhD同学和startup工程师陶醉于人工智能的美好未来之时，请警惕生物的前车之鉴。生物现在依旧是热门的创业领域之一，只是大家更加理性，因为已经吃过了泡沫的亏。目前DL之所以这么热，很重要的原因是因为DL的几位领军人物很聪明，在很有意地试图引导资本（尤其是现在大家都来找国内资本，因为国内资本更多更笨），但资本不会被忽悠太久。
最后说一个我发现的规律，这是一个令人忧伤的故事，就是如果学数学物理的同学都开始涌进某个行业，这个行业就必然会出现泡沫的严重化和最终的破灭，就像从前做金融衍生品，后来做APP，等等等等。哎，俺们学基础科学的就是惨，哈哈。
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看到评论好像还是有同学没明白，最后补充一句：这里的问题在于和生物的情况太像了，都是要研究很多年才能实用化。生物一个小领域活两三家公司更没有问题，基因就可以活n家公司。自动驾驶重要，还是治疗疾病重要？我觉得治疗疾病一点也不差吧。识别准确率进步10%重要，还是癌症5年生存率进步10%重要？好像不能说生物就低一等吧。但是学生物的同学肯定就很郁闷了：凭什么AI现在就这么热呢？这时我要说，生物也曾经热过嘛，大家都有这个过程。
泡沫破灭了之后，也并不是说就没有人研究，没有人投资，没有人创业了，而是回归理性，成为公司的一个正常部门（比较遗憾的是薪水和就业可能不会像现在这样好了），而不是一个投资概念，一个炒作题材。就像360老周说的实在：“今天再出来做一个公司，你要不说自己是用深度学习、人工智能，你都不好意思出来混。就跟前两年，你要不说自己是O2O，都不好意思去融资一样，我觉得这个有泡沫的成分。”
这一波人工智能泡沫将会怎么破灭？
首先刷ImageNet当然不能变现。人脸识别的空间也不大（国内有很多人脸识别的startup，因为够简单够成熟，然而壁垒和盈利能力如何，大家心里清楚。是的，现在有投资者养着，但以后呢。是的，可以卖给安防公司，但这是当初描述的远大前景吗）。只有自动驾驶是稍微靠谱一点的，然后可能到医疗和基因工程，至于语音助手还很远。自然语言识别好像就只能做炒股机器人了，而翻译怎么变现请告诉我（评论里有朋友还奇怪怎么不能变现，您这个变现不是VC想要的变现）。说起来现在有一个深度学习真正变现了的领域，就是广告和推荐，但所有需要这个的公司都成立了自己的团队，没有创业的窗口。在模型共享化的今天，许多方面的技术壁垒已经被无限降低，许多所谓AI创业公司都只是拿公开的模型来调而已（然后向投资者大吹技术实力）。很直接地说：目前看来，AI可能并不足以支撑一个独立的公司，它更适合作为其它公司的一个部门，或被其它公司收购。如果你做社交APP，做电商，做游戏，做生物，做材料，都可以自己活下去。但做AI，就会有难度。如果你幻想技术授权，或SaaS，你可能最终难免会失望。理想很美好，现实很骨感。资本很没耐心，之前的波士顿动力大狗机器人看上去是不是也超酷，最后还是要被Google挂牌出售（感叹）。前几年许多公司狂招DL人才，怕的是laggingbehind，但后来就有点有苦说不出了，因为人太多了，不需要这么多。我调查了一圈，发现Nvidia的股价可能都虚高了，因为大家甚至不需要那么多显卡来训练！看来只能看NVDA能不能开拓好自动驾驶市场。