自動化技術的應用領域
自動化技術的應用領域有哪些呢?大家對此是否有所瞭解呢?快一起來看看相關內容吧!
1、深度學習
深度學習作為人工智慧領域的一個應用分支，不管是從市面上公司的數量還是投資人投資喜好的角度來說，都是一重要應用領域。說到深度學習，大家第一個想到的肯定是AlphaGo，通過一次又一次的學習、更新演算法，最終在人機大戰中打敗圍棋大師李世石。百度的機器人“小度”多次參加最強大腦的“人機大戰”，並取得勝利，亦是深度學習的結果。
深度學習的技術原理：
1.構建一個網路並且隨機初始化所有連線的權重;
2.將大量的資料情況輸出到這個網路中;
3.網路處理這些動作並且進行學習;
4.如果這個動作符合指定的動作，將會增強權重，如果不符合，將會降低權重;
5.系統通過如上過程調整權重;
6.在成千上萬次的學習之後，超過人類的表現;
2、計算機視覺
計算機視覺是指計算機從影象中識別出物體、場景和活動的能力。計算機視覺有著廣泛的細分應用，其中包括，醫療成像分析被用來提高疾病的預測、診斷和治療;人臉識別被支付寶或者網上一些自助服務用來自動識別照片裡的人物。同時在安防及監控領域，也有很多的應用……
計算機視覺的技術原理：
計算機視覺技術運用由影象處理操作及其他技術所組成的序列來將影象分析任務分解為便於管理的小塊任務。比如，一些技術能夠從影象中檢測到物體的邊緣及紋理。分類技術可被用作確定識別到的特徵是否能夠代表系統已知的一類物體。
3、語音識別
語音識別技術最通俗易懂的講法就是語音轉化為文字，並對其進行識別認知和處理。語音識別的主要應用包括醫療聽寫、語音書寫、電腦系統聲控、電話客服等。
語音識別技術原理：
1、 對聲音進行處理，使用移動窗函式對聲音進行分幀;
2、 聲音被分幀後，變為很多波形，需要將波形做聲學體徵提取，變為狀態;
3、 特徵提起之後，聲音就變成了一個N行、N列的矩陣。然後通過音素組合成單詞;
4、虛擬個人助理
說到虛擬個人助理，可能大家腦子裡還沒有具體的概念。但是說到Siri，你肯定就能立馬明白什麼是虛擬個人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。
虛擬個人助理技術原理：(以Siri為例)
1、使用者對著Siri說話後，語音將立即被編碼，並轉換成一個壓縮數字檔案，該檔案包含了使用者語音的相關資訊;
2、由於使用者手機處於開機狀態，語音訊號將被轉入使用者所使用移動運營商的基站當中，然後再通過一系列固定電線傳送至使用者的網際網路服務供應商(ISP)，該ISP擁有云計算伺服器;
3、該伺服器中的內建系列模組，將通過技術手段來識別使用者剛才說過的內容。
總而言之，Siri等虛擬助理軟體的工作原理就是“本地語音識別+雲端計算服務”。
5、語言處理
自然語言處理(NPL)，像計算機視覺技術一樣，將各種有助於實現目標的多種技術進行了融合，實現人機間自然語言通訊。
語言處理技術原理：
1、漢字編碼詞法分析;
2、句法分析;
3、語義分析;
4、文字生成;
5、語音識別;
6、智慧機器人
智慧機器人在生活中隨處可見，掃地機器人、陪伴機器人……這些機器人不管是跟人語音聊天，還是自主定位導航行走、安防監控等，都離不開人工智慧技術的支援。
智慧機器人技術原理：
人工智慧技術把機器視覺、自動規劃等認知技術、各種感測器整合到機器人身上，使得機器人擁有判斷、決策的能力，能在各種不同的環境中處理不同的任務。
智慧穿戴裝置、智慧家電、智慧出行或者無人機裝置其實都是類似的.原理。
7、引擎推薦
不知道大家現在上網有沒有這樣的體驗，那就是網站會根據你之前瀏覽過的頁面、搜尋過的關鍵字推送給你一些相關的網站內容。這其實就是引擎推薦技術的一種表現。
Google為什麼會做免費搜尋引擎，目的就是為了蒐集大量的自然搜尋資料，豐富他的大資料資料庫，為後面的人工智慧資料庫做準備。
引擎推薦技術原理：
推薦引擎是基於使用者的行為、屬性(使用者瀏覽網站產生的資料)，通過演算法分析和處理，主動發現使用者當前或潛在需求，並主動推送資訊給使用者的資訊網路。快速推薦給使用者資訊，提高瀏覽效率和轉化率。
關於人工智慧的展望
除了上面的應用之外，人工智慧技術肯定會朝著越來越多的分支領域發展。醫療、教育、金融、衣食住行等等涉及人類生活的各個方面都會有所滲透。
當然，人工智慧的迅速發展必然會帶來一些問題。比如有人鼓吹人工智慧萬能、也有人說人工智慧會對人類造成威脅 ，或者受市場利益和趨勢的驅動，湧現大量跟人工智慧沾邊的公司，但卻沒有實際應用場景，過分吹噓概念。
SLAMTEC認為，不管人工智慧技術如何迅速發展，作為一家高科技公司，都應當基於目前人工智慧的技術短板，踏踏實實做研究，找方法來彌補、提升技術。作為一家擁有7年自主定位導航技術的公司，也將會一直秉承著“慧聯世界”願景，推動服務機器人和人工智慧在智慧機器人上的發展。
