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ai改变世界的案例AI（人工智能）是一种模拟人类智能的技术，已经在各个领域对世界产生了深远的影响。
下面列举了十个以AI改变世界的案例。
1. 医疗诊断：AI在医疗领域的应用已经取得了巨大的突破。
例如，AI可以通过分析大量的医学数据，帮助医生更准确地诊断疾病，预测患者的病情和治疗效果。
2. 交通运输：AI在交通领域的应用改变了交通方式和效率。
例如，AI可以通过无人驾驶技术实现自动驾驶汽车，提高交通安全和减少交通拥堵。
3. 金融服务：AI已经在金融领域推动了许多创新。
例如，AI可以通过分析大量金融数据，帮助银行和金融机构进行风险评估和投资决策，并提供个性化的金融服务。
4. 教育领域：AI在教育领域的应用改变了传统的教学方式。
例如，AI可以根据学生的学习情况和兴趣，个性化地提供教学内容和学习路径，并提供实时的学习反馈。
5. 农业生产：AI在农业领域的应用可以提高农业生产效率和农作物质量。
例如，AI可以通过分析气象数据和土壤信息，为农民提供精确的农业管理建议，帮助他们更好地种植农作物。
6. 零售业：AI在零售业的应用改变了消费者购物体验和供应链管理。
例如，AI可以通过分析消费者的购物历史和偏好，为他们推荐个性化的产品和服务，并帮助零售商优化库存管理和物流配送。
7. 智能翻译：AI在语言翻译领域的应用可以帮助人们实现跨语言的交流和理解。
例如，AI可以通过自然语言处理技术，实时地将一种语言翻译成另一种语言，提高跨文化交流的效率和准确性。
8. 媒体与娱乐：AI在媒体与娱乐领域的应用改变了人们的娱乐方式和内容创作。
例如，AI可以通过分析用户的兴趣和行为，为他们推荐个性化的电影、音乐和新闻内容，并帮助媒体公司进行内容创作和营销策略。
9. 环境保护：AI在环境保护领域的应用可以帮助人们更好地保护自然环境和生态系统。
例如，AI可以通过监测和分析环境数据，预测和预防自然灾害，帮助人们采取有效的环境保护措施。
10. 社会福利：AI在社会福利领域的应用可以提高社会服务的效率和质量。
AI技术在汽车工业中的应用案例一、介绍随着人工智能（AI）技术的快速发展和普及，各行各业都开始广泛应用AI技术来提升效率和创新。
汽车工业作为一个重要的产业领域，也不例外。
本文将介绍几个在汽车工业中应用AI技术的成功案例，并讨论其对汽车制造和驾驶体验的影响。
二、自动驾驶技术1. 遥测监控系统遥测监控系统是一种基于AI技术的自动驾驶辅助系统，它使用摄像头和传感器等设备采集路况信息，并通过深度学习算法进行分析，实现自动驾驶功能。
例如，特斯拉公司利用这项技术开发了Autopilot系统，可以实时监测道路状况、识别交通标志和障碍物，并自主地决策行车方向和速度。
2. 高精度地图建立高精度地图建立是实现自动驾驶的关键步骤之一。
通过使用AI技术处理大量的数据，包括传感器读数、摄像头图像等，在不同时间和路况下建立精确的地图，为自动驾驶车辆提供准确的导航和定位信息。
谷歌旗下的Waymo公司就利用AI技术成功创建了高精度地图，使其自动驾驶汽车在不同城市中能够进行准确的导航和行驶。
三、工业生产与质量控制1. 机器人装配线AI技术不仅在汽车工业的驾驶方面有应用，还在生产过程中起到了重要作用。
许多汽车制造商使用具备人工智能仿真功能的机器人来完成复杂的车身焊接、零部件装配等任务。
这些机器人搭载着深度学习算法和感知系统，可以快速而准确地识别物体，并执行相应操作。
2. 智能质检系统智能质检系统是一种通过AI技术进行产品质量控制的解决方案。
该系统通过对大量数据进行分析和处理，可以实时监测和识别产品制造过程中的缺陷和问题，并及时采取措施进行纠正。
例如，通用汽车公司利用AI技术开发了一套基于视觉分析的质检系统，可对每个汽车零部件进行高效、准确的检测，提高产品质量和生产效率。
四、智能驾驶体验1. 语音识别和控制系统语音识别和控制系统通过使用AI技术使车辆与驾驶员之间实现无线沟通。
驾驶员可以通过口头命令来操作车辆，如导航、电话、音乐播放等功能。
使用AI技术解决实际问题的案例分析引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是目前科技领域最炙手可热的话题之一。
通过模拟人类智能，AI技术在各个行业中展现出巨大的潜力。
本文将针对几个使用AI技术解决实际问题的案例进行分析和讨论，以探索其应用范围和未来发展方向。
一、AI在医疗诊断中的应用1.1 辅助肺部疾病检测肺部CT扫描是检测肺部疾病的常见方法，但传统肺结节检测方法容易漏诊或误判。
而凭借深度学习算法，AI可以快速、准确地识别并分类CT图像中的肺结节。
例如Google旗下DeepMind开发了一个名为"CheXNeXt"的模型，在多项医学图像数据集上进行训练和验证后得到了具有很高准确率和敏感度的结果。
1.2 预防心脏疾病心脏疾病是导致全球死亡率最高的原因之一，因此早期预知和预防具有重要意义。
AI技术可以通过分析心电图、监测患者的生理参数等来帮助医生进行心脏疾病的预测和诊断。
例如，AliveCor公司开发了一款名为"Kardia"的便携式心电检测设备，结合AI算法能够迅速识别出异常的心电图，并通过云平台将结果传送给医生进行进一步分析和决策。
二、AI在交通运输领域的应用2.1 自动驾驶技术自动驾驶是人工智能最引人注目的应用之一。
利用深度学习和计算机视觉技术，AI可以处理车辆所收集到的大量传感器数据，并对其进行实时分析和辨识，以准确判断所处环境并做出响应。
例如，特斯拉公司就将AI技术应用于自家汽车中，成功实现了半自动和全自动驾驶功能。
2.2 城市交通优化城市交通拥堵一直是困扰着大都市地区的一个重要问题。
AI技术可以通过分析城市各个节点之间的交通数据、预测人流量和交通拥堵情况来制定有效的交通优化方案。
例如，某些城市采用基于AI的信号灯控制系统，通过实时监测和分析交通流量，调整信号灯的配时策略，从而提高交通效率和缓解拥堵。
三、AI在金融领域的应用3.1 欺诈检测金融欺诈是一个严峻的问题，给机构和个人带来巨大财务损失。
人工智能的实际应用案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）被称为当今世界科技的热门技术之一，近年来其在各行各业中的应用不断推进，我们现在已可以看到越来越多的AI实际应用案例。
一、医疗保健领域在医疗保健领域，人工智能的应用让医疗保健领域有了更多的机会，进一步改善了患者的健康状况。
人工智能的应用范围包括医疗影像分析、个性化医疗和线上医疗咨询等。
例如，AI可以在医疗影像分析中帮助医生早期发现患者的异常情况，可以在重疾预判中帮助医疗保健领域提供更精准的解决方案。
二、智能家居领域智能家居是人工智能领域的一个典型案例。
现在的智能家居系统可以通过运用机器学习技术、智能感知、语音识别和远程控制等AI技术来操作家中的电器，从而为人们提供更便捷的生活体验。
例如，我们可以通过人工智能让家的温度保持在舒适的状态，也可以给家里的宠物提供更好的生活环境。
三、金融领域人工智能在金融领域的应用也在不断推进。
通过运用大数据分析技术和机器学习算法等技术，金融科技公司可以更精准地评估风险和投资亮点，提高金融公司的生产力和创造力。
比如，基于人工智能的投资管理公司会通过机器人顾问来帮助客户快速地确定投资计划，同时也会提供更具变现能力和风险管理能力的投资方案，满足不同客户的不同需求。
四、教育领域人工智能也在教育领域中发挥了重要的作用。
闻名全球的教育巨头Coursera 就是一个成功的例子。
它以机器学习技术来创建在线教育课程，实现了在线教育的定制化。
人工智能也可以帮助教育者预测学生的行为和需求，并设计出适合不同教育者和学生的教学系统。
五、交通领域人工智能也将为交通领域带来许多改变。
未来的车辆将配备传感器、遥感和语音识别等技术，可以汽车提供自主驾驶等特殊功能。
由于AI可以识别天气、道路状况、车速、行驶状态等，AI系统可以更好地预测车辆的缺点，提供更高的安全性和可靠性。
以上是人工智能的一些典型应用案例。
当然，随着技术创新不断与人工智能的不断研发，人工智能将涌现出更多优秀的应用案例，让我们期待更多的惊奇与挑战。
AI人工智能技术地应用范围和案例
一、AI（人工智能）的应用范围
概括起来，人工智能的应用范围涵盖了各个领域，包括社会经济发展、政府治理、军事、科技创新等方面都有着广泛的应用。
1、社会经济发展
社会经济发展中，AI技术可以应用于智能财务管理、智慧城市建设、可视化智能建筑等多个方面，比如可以用AI技术实现财务管理的自动化，提高效率，实现智能化管理；智慧城市建设中，可以借助AI技术实现智
能网格、智能锁、智能地图等；可视化智能建筑也可以借助AI技术实现
智能安防、智能照明、智能测控等功能。
可见，AI技术在社会经济发展
中的应用范围非常广泛。
2、政府治理
在政府治理中，AI技术可以应用于现代政务系统的建设、智能警务
系统的建设以及社会治安工作中的应用等。
比如，在现代政务系统建设中，可以利用人工智能技术实现政府部门间的智能交互，在智能警务系统建设中，可以用AI来进行案件分析和智能；在社会治安工作中，可以依靠AI
技术实现智能预警和智能安保等功能。
可见，AI技术在政府治理中也有
着广泛的应用。
3、军事
军事领域中。
AI人工智能技术地应用范围和案例
目前，人工智能技术已经广泛应用于各行各业，从制造业到服务业，从政府部门到私营企业，都可以利用人工智能技术进行自动化和升级。
人工智能技术的应用不仅改善了企业的生产效率，也加快了日常应用，提升了客户的体验，提高了收入。
本文将阐述人工智能技术的应用范围，并介绍一些应用案例。
一、人工智能技术的应用范围
人工智能技术的应用范围非常广泛，可以在商业、工业，农业，医疗保健，教育，金融，个人，交通，安全，通信，国防，政府，军事等各个领域得到充分发挥。
（1）商业。
在商业领域，人工智能技术可以应用于分析客户行为，改善在线购物体验，提高工作效率，改良行销策略，优化物流流程，提升竞争力等。
（2）工业。
在工业领域，人工智能技术可以被用于智能制造，自动化，物联网，安全性，工厂流程，机器人等方面，对企业制造的产品进行智能化处理，提高生产效率和质量。
人工智能例子典型案例人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和学习的科学。
近年来，人工智能的发展取得了巨大的进展，应用范围也越来越广泛。
下面列举了10个典型的人工智能应用案例。
1. 语音助手：例如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant，它们能够通过语音识别和自然语言处理技术与用户进行交互，完成任务，回答问题等。
2. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车利用人工智能技术，通过感知环境、分析数据和决策行动来实现自主导航和驾驶，提高驾驶安全性和效率。
3. 人脸识别：人脸识别技术利用计算机视觉和模式识别技术，对人脸图像进行特征提取并与数据库中的人脸进行比对，用于身份验证、安全监控等领域。
4. 机器翻译：机器翻译利用自然语言处理和机器学习技术，将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，例如谷歌翻译、百度翻译等。
5. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用非常广泛，例如利用机器学习算法分析医学图像，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。
6. 推荐系统：推荐系统利用机器学习和数据挖掘技术，分析用户的历史行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐，例如电商网站的商品推荐、音乐和电影推荐等。
7. 虚拟现实与增强现实：人工智能在虚拟现实和增强现实领域的应用也越来越广泛，例如利用机器学习和计算机视觉技术实现虚拟现实游戏和增强现实应用。
8. 自动化客服：利用自然语言处理和机器学习技术，人工智能可以实现自动化客服，通过聊天机器人与用户进行对话，解答问题和提供服务。
9. 金融风控：人工智能在金融领域的应用也非常广泛，例如利用机器学习和数据挖掘技术对金融数据进行分析和预测，用于风险评估和欺诈检测。
10. 游戏智能：人工智能在游戏领域的应用也非常突出，例如利用机器学习和强化学习技术，开发智能游戏对手，提高游戏的挑战性和娱乐性。
人工智能在各个领域都有着广泛的应用，不断推动科技和社会的进步。
AI技术在工业制造中的应用案例随着人工智能（AI）技术的不断发展，它在各个领域的应用也日益广泛。
其中，工业制造领域是一个极其重要的领域，AI技术在工业制造中的应用能够推动生产效率的提升、产品质量的改善以及成本的降低。
本文将介绍几个具体的案例，以展示AI技术在工业制造中的应用。
一、智能物流机器人智能物流机器人是一种利用AI技术来优化物流运作的自动化设备。
它能够通过感知环境、规划路径、搬运物品等功能，实现物流操作的自动化。
例如，某物流企业引入了智能物流机器人，它可以根据仓库中物品的存放位置和数量，智能地规划路径，高效地移动货物，将物品准确地送到指定的位置。
这样一来，不仅能够降低人力成本，还能够提高物流效率，提升整个供应链的运作效果。
二、智能质检系统传统的质检工作通常需要大量的人力和时间投入，并且结果的准确性也难以保证。
而AI技术的应用能够使质检过程更加高效和准确。
比如，在某汽车制造厂，引入了一套智能质检系统。
该系统利用AI算法对汽车零部件进行分析，识别出可能存在质量问题的部件。
通过这个智能质检系统，厂商可以更加迅速地发现和解决潜在的质量问题，从而提高汽车产品的质量和可靠性。
三、预测性维护在许多工业设备的运营过程中，由于无法准确判断设备的故障时间和维护周期，往往需要进行定期的维护和更换零部件。
这不仅浪费了维护人员的时间和精力，还增加了维护成本。
而AI技术的应用能够帮助实现预测性维护，即根据大数据和机器学习算法，对设备的运行状态进行实时监测和分析，预测设备可能出现的故障，并提前进行维护。
这种方式可以避免突发故障的发生，提高设备的可用性，减少维护成本。
四、智能生产计划在工业制造中，生产计划的制定通常需要考虑多个因素，如订单情况、库存状态、设备运行状况等。
利用AI技术，可以建立智能生产计划系统，实现对各种因素的综合考虑和优化。
该系统可以根据实时的市场需求和设备状况，智能地调整生产计划，提高生产效率和资源利用率。
AI技术在智能交通领域中的应用案例一、智能交通与AI技术近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的迅猛发展和智能化技术在各个领域的广泛应用，智能交通领域也逐渐引入了AI技术。
通过AI技术的应用，智能交通系统可以更好地管理和优化道路资源，提高交通效率和安全性。
本文将介绍几个成功的案例，展示AI技术在智能交通领域中的应用。
二、案例一：智慧城市交通管控系统随着城市化进程的加快，城市道路的拥堵问题日益凸显。
为了更好地解决这一问题，某市建立了一套基于AI技术的智慧城市交通管控系统。
1. 数据采集与处理：该系统通过各种传感器和监控设备实时获取路口车流、人流等数据，并利用视觉图像识别和深度学习算法对这些数据进行处理与分析。
2. 智能信号控制：根据实时采集到的数据信息，在不同时间段自动调整红绿灯周期和配时方案，优化路口红绿灯控制策略，以尽量减少拥堵。
3. 交通态势预测：通过分析历史数据和实时数据，该系统能够准确预测交通拥堵的发生概率和区域，并及时向驾驶员、市民发布相关信息，以提前避开拥堵路段，降低交通压力。
4. 智能调度与导航：该系统基于AI技术实现了智能调度与路径规划，可以根据不同车辆的实时位置、目的地和路况等因素进行优化调度，并向驾驶员提供最佳导航路线。
通过以上措施的应用，该智慧城市交通管控系统成功地提高了道路资源利用率，缓解了交通拥堵问题。
三、案例二：自动驾驶技术在智能交通中的应用自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要研究方向，在智能交通领域也有广泛的应用。
1. 车联网与感知技术：基于车联网技术和各类传感器（如雷达、摄像头等），自动驾驶车辆可以实时获取周围环境信息，并对路面上的障碍物、信号灯等进行准确识别和感知。
2. 高精地图与定位技术：自动驾驶车辆依靠高精度地图进行定位，结合激光雷达等传感器的数据，实现对车辆位置的精确定位。
这使得自动驾驶车辆能够准确执行规划好的路径。
AI技术在社会安全中的应用案例一、引言在当今信息爆炸的时代，社会安全问题变得愈发重要。
为了更好地应对各种威胁和风险，人工智能（AI）技术逐渐应用于社会安全领域。
本文将介绍几个AI技术在社会安全中的应用案例，以展示其在防范犯罪、保障公共安全等方面的重要作用。
二、AI技术在交通安全中的应用案例1. 智能监控系统利用AI技术开发的智能监控系统可以通过图像识别和分析识别出交通违法行为，如闯红灯、逆行等。
这些系统不仅可以及时预警违规行为，还可以记录视频证据供执法部门使用，在提高交通管控效率和确保道路交通秩序方面起到了重要作用。
2. 预测与分析交通拥堵借助人工智能算法，可以根据历史数据和实时信息准确预测道路拥堵情况。
这些预测结果提供给交通管理部门或驾车者，有助于合理规划出行路线，减少堵塞和交通事故概率。
此外，通过对交通拥堵原因的分析，可以优化道路规划和交通流控制，提高城市的整体运输效率。
三、AI技术在网络安全中的应用案例1. 威胁检测与预警系统传统的威胁检测方法往往依赖于人工对异常行为进行分析，效率低且易受攻击者的伪装。
而基于AI技术的威胁检测系统能够实时监测网络流量，并利用机器学习算法来识别潜在的恶意活动。
这些系统可以及时预警并自动阻止潜在攻击，提高网络安全性和抵御恶意攻击的能力。
2. 智能防火墙利用AI技术开发的智能防火墙可以根据大数据分析出恶意程序以及未知风险，并以快速、准确、智能的方式拦截攻击。
相比传统防火墙，具备自适应学习能力和实时更新规则库等特点，这种智能防火墙更加灵活和有效地保护网络安全。
四、AI 技术在社会治安维护中的应用案例1. 行为分析与异常检测AI技术的一大应用是通过视频监控对人员行为进行分析和异常检测。
例如，利用计算机视觉和深度学习算法，可以实时检测到在公共场所出现的携带危险物品的行为，并及时报警。
这种技术有助于提升社会治安水平，保护公众的人身安全。
2. 犯罪预测与监管基于大数据和人工智能技术，警方可以通过分析历史犯罪记录、人员信息等数据，构建模型来预测犯罪事件的发生概率。
AI人工智能技术的应用范围和案例人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。
当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。
1.人工智能在机器人方向的应用人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。
人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。
由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。
一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。
“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。
今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。
随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。
这是充满了生机与活力科研领域。
研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。
随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。
另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
2.人工智能在金融行业的应用人工智能在金融领域的应用，主要通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，从而为客户提供投资理财、股权投资等服务，同时规避金融风险，提高金融监管力度。
A是一家投资组合风险分析公司，专注于发现财务波动事件，帮助用户检测市场异常并量化金融扰动。
A分析引擎的深度数据算法利用主要数据源（世界金融交易所）和专有的无人监管机器学习技术。
与其他竞争解决方案不同，A的实时分析并不依赖于历史数据或先前的波动事件。
计算机视觉与生物特征识别应用——人脸识别与安全监控。
计算机视觉与生物特征识别技术，让机器可以更准确的识别人的身份与行为，对于帮助金融机构识别客户和安全监控都有很多便利。
一是可以利用网点和ATM摄像头，增加人像识别功能，提前识别发现可疑人员、提示可疑行为动作，也可以帮助识别VIP客户。
二是可以利用网点柜台内部摄像头，增加对员工可疑行为识别监控，记录并标记疑似违规交易，并提醒后台监控人员进一步分析，起到警示作用。
三是可以在银行内部核心区域（如数据中心机房、金库等）增加人像识别摄像头，人员进出必须通过人脸识别及证件校验方可进入，同时对于所有进出人员进行人像登记，防止陌生人尾随进出相关区域，实现智能识别，达到安全防范的目标。
Jeremy透露，正常情况下，不同人群在市场中的行为表现形式应该是不同的。
如果出现了相似的行为，就说明该市场出现了问题。
AlgoDynamix花大价钱买到了全球12家证券交易所的数据，包括北美、欧洲、中国、新加坡等国，当从数据分析中得出市场不正常的结论，就会及时发出警告。
他们将软件卖给大型银行，将和人类分析师共同合作完成项目。
Jeremy强调他们的目的不在于取代人类分析师，而是帮助他们做得更好。
3.人工智能在零售行业的应用人工智能在零售领域的应用，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。
主要应用在仓储物流、智能导购和客服等场景中。
说起人工智能和零售的应用，你第一个想到的是什么？亚马逊的无人智能零售店Amazon Go？送匹萨的机器人？AR试衣？这些高科技产品似乎已有概念但还无大规模应用。
但其实，人工智能在零售方面的应用离我们很近，它正在润物细无声的改变着这个行业。
电子商务是个最明显的例子。
打开手机逛逛淘宝，输入关键字“衬衫”。
是否有想过，为什么每次你看到的商品都是你喜欢的muji性冷淡风，而隔壁李二狗搜出来的衬衫却大部分是海澜之家？其实，就都是AI基于你先前的纪录为你做的精准推送。
人工智能在电商已经做到了智能推荐、智能比价、实时定价、销售预测、智能客服，甚至社交功能这些其实都可以在线上实现。
这可不是奇思妙想，已经有多家公司正在着手发展这块的业务。
Trax是一家来自以色列的创业公司，他成功的将图像识别技术应用到了零售这一特定行业中。
只要拍一张货架上的照片，图片会自动传入Trax云里，让小T思考个几分钟，它就会立刻生成一份即时的解决方案，并生成可多平台预览的数据报告，无论你是安卓还是苹果，无论你拿电脑还是手机都可以随时看到这份报告！这样看起来好像没什么，但是要做到对图片中同个产品不同颜色包装的识别，是非常有技术含量的。
而且，Trax还能组合机器人一起使用。
随时捕获店铺当下的高清图片，自动抓取核心信息，输出当下的零售解决方案，辅助管理人员做出最准确的决策！这点还不够，AI不单可从顾客角度，提供更个性化的推荐，还能覆盖客户在购买期间可能发生的问题：如解决商场停车问题的智能停车和找车，解决物流问题的直接配送到家的运输机器人。
AI＋零售1、对顾客管理的智能化——重点体现在对顾客的分析、锁定目标顾客、抓取目标顾客、精准推送、分析目标顾客潜在需求方面，真正实现对每一位消费者的360度全方位画像;2、对商品管理的智能化——基于顾客需求的多样化和商品的极大丰富，企业借助智能化手段进行商品管理，并最终向柔性生产和提供个性化商品过渡3、对供应链管理的智能化——建立高效的供应链系统，形成基于消费者、门店销售、客户一体化的供应链智能管理体系，提升企业经营效率，降低企业库存和供应链成本。
4、对物流管理的智能化——确保正确的货物进了正确的仓库，同时发货效率将大大提高。
把用户端潜在需求的判断联动到供应链、物流仓储系统，应用智能技术解决类似商品部署在哪些仓库，如何让商品堆放更合理，物流配送路径的优化等问题。
4.人工智能在无人驾驶领域的应用作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。
无人驾驶其实并不新鲜。
早在上世纪八十年代，美国就启动了相关研究项目。
无人驾驶最近几年又火起来，原因主要有两方面：一是技术，包括人工智能、车载软硬件及网络的飞速发展，过去的不可能现在变为可能；二是需求，人们的生活已经离不开汽车，但随着汽车保有量的增加，事故、拥堵、污染等负面影响逐渐显现，需要新技术新方法提高交通的安全性、舒适性、经济性以及环保性。
无人驾驶实际上是类人驾驶，即计算机模仿人类驾驶员的驾驶行为，目标是使计算机成为一位眼疾手快、全神贯注、经验丰富、永不疲倦的虚拟司机，最终将人类从低级、繁琐、持久的驾驶活动中解放出来。
无人驾驶重复着“感知→认知→行为”的过程。
感知人类驾驶员感知依靠眼睛和耳朵，无人驾驶汽车感知依靠传感器。
目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。
反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。
用于无人驾驶的传感器可以分为四类：1. 雷达传感器。
主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。
激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google 无人车顶上的64 线激光雷达成本高达70 多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
2. 视觉传感器。
主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。
常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。
视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。
所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
3. 定位及位姿传感器。
主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。
现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。
近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。
定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
4. 车身传感器。
来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。
综合考虑成本及性能，采用了激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS 和车联网设备等多种传感器来实现感知能力。
认知驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。
无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。
所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。
工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。
操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。
支撑块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。
