一、bim深化设计的应用有哪些？

应用一：3D可视化、精确定位

传统的2D平面图往往因为可视范围有限，需要多张图纸配合才能看清楚某个构件的详细位置与构造，并不直观，增加工作量不说还降低精确度。

在BIM可以做到平面剖视，让视图更多元，让决策更科学。平面剖视，是调整平面视图的剖视位置的命令。在iBIM的命令中，主要有三种模式，顶剖模式：使用这个模式的时候用户能快捷的查看处于顶上的机电管线、梁等构件；

默认模式：常用的离地1200mm的平面视图，方便剖切到门、窗、平台等构件；底剖模式：方便查看下层梁或其他构件。通过平面剖视能够灵活、快速、便捷的切换视图，可以任意修改每一种模式的偏移值，让设计者一键看到符合心意的平面图，更科学决策，更全面观察设计图效果。

应用二：绕弯是个技术活

BIM技术通过智能绕弯技术，可以根据管综之间各专业的避让规则，一键自动生成较为经济合理的绕弯，而无需用户去逐个修改和绕弯。而对于一些特殊或较为复杂的节点，BIM通过人工判断，来生成绕弯。

同时，BIM更支持在对绕弯过程中的“反转”和“撤回”上一种绕弯功能设计，这个人性化的细节操作，可以将人工与智能结合，高效、精准地完成设计优化各阶段对管线之间的绕弯避让要求。

传统2D图纸中即便做设计深化也很难考虑到各专业间的碰撞，这个往往依靠的是设计人员的个人空间想象能力以及经验，所以很容易就造成疏漏或者错误，无形中增加了设计变更的频率，造成了额外费用的增加。

BIM技术的专业碰撞检查，兼具revit和navisworks的特点，避免了传统用户需将Revit模型导入到Nawiswork里再进行二次操作的繁冗步骤。可以在建模初期、深化设计等各阶段随时检测，方便用户有目的地去优化模型或导出碰撞报表，以达到事前模拟，减少变更，缩短工期等目的。

HiBIM技术同时支持“硬”碰撞和“软”碰撞检测，以满足不同程度、不同构件的多种要求。一键修改，快速刷新，无需互导，可快速二维、三维定位返查，同时支持一键生成项目碰撞报告（多文档格式），更好方便设计单位和建设单位决策。

应用四：净高分析，从根源处预防净高不足

BIM技术，基于revit平台，可以在建模初期、深化设计等各阶段对构件的空间距地净高随时检测，从而优化设计，避免施工过程中净高不足等重大问题项，减少变更。

BIM深化设计，更支持整体净高要求设置，如一般的地下车库检测。同时也支持各种不同功能房间的净高检查，且可一键导出净高分析报告，方便数据的传递和并支持三维定点反查，将设计施工过程的纰漏从根源处解决将要发生的问题。

应用五：一键生成支吊架，提高设计精度与效率

二、深化大数据应用

深化大数据应用：驱动企业数字化转型的关键

随着信息时代的来临，大数据已成为企业发展中不可或缺的重要资源。 从过去简单的数据收集和管理阶段，如今企业正逐渐向更深入的大数据应用和分析迈进。实现深化大数据应用已成为推动企业数字化转型的重要驱动力之一。本文将探讨深化大数据应用对企业的重要性，以及其在数字化转型中扮演的关键角色。

深化大数据应用的意义

随着数字化进程的加速，企业生产、运营和管理活动产生的数据呈指数级增长。 这些数据蕴含着宝贵的商业信息，通过深化大数据应用，企业可以更好地洞察市场趋势、优化产品服务、提升客户体验，从而有效应对激烈的市场竞争。深化大数据应用还可以帮助企业发现潜在商机，提高决策效率，实现精细化管理，进而提升整体运营绩效，助力企业实现可持续发展。

深化大数据应用的关键作用

深化大数据应用可以助力企业提升竞争力、创新能力和反应速度。 通过对海量数据的精准分析，企业可以更好地了解客户需求、产品研发动态、市场变化等信息，为企业决策提供有力支持。从而帮助企业制定战略方向、优化业务流程、开拓新市场，实现商业转型升级。此外，通过深化大数据应用，企业还能够建立更加智能化、高效化的运营体系，提升企业管理水平和决策效能。

深化大数据应用的挑战与解决方案

然而，深化大数据应用面临诸多挑战，如数据安全风险、数据质量问题、人才短缺等。 针对这些挑战，企业可以采取一系列有效的解决方案。首先，企业应加强数据安全意识，建立健全的数据安全管理机制，确保数据在采集、处理、存储和传输过程中的安全可控。其次，企业可通过引入先进的数据质量管理工具和技术，提高数据质量，确保数据的准确性和完整性。同时，加大人才培养力度，引进具备大数据技术和分析能力的人才，构建专业的数据团队，助力企业深化大数据应用，走向成功。

展望未来

随着科技的不断发展和创新，深化大数据应用的前景将更加广阔。 未来，随着人工智能、物联网、云计算等新兴技术的不断融合，大数据应用将更加深入到企业的各个环节，为企业带来更多机遇和挑战。企业应坚持创新驱动，持续优化大数据应用策略，加强技术研发和人才储备，不断提升自身的竞争力和抗风险能力，实现数字化转型的高质量发展。

三、计算智能与人工智能：深化理解与应用探索

引言

随着科技的迅猛发展，计算智能与人工智能逐渐成为当今社会科技讨论的热点。虽然这两个术语经常被混用，然而它们各自具有独特的内涵和应用场景。在本文中，我们将深入探讨这两者之间的关联与差异，以帮助读者更好地理解其原理和实际应用。

什么是计算智能？

计算智能（Computational Intelligence）是指使用计算机算法和模型来解决复杂问题的能力。它融合了多个领域，包括但不限于：

• 模糊逻辑：用于处理不确定性和模糊性的信息。
• 神经网络：模拟大脑神经元的连接方式以进行学习和识别模式。
• 遗传算法：通过模拟自然选择的过程来寻找最优解。
• 自适应系统：能够根据环境变化进行自我调整和优化。

计算智能一般用于解决难以用传统方法处理的问题，例如优化、控制和预测。这些技术的关键在于它们的自学习能力，能够在不断变化的环境中执行任务。

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence）是指计算机系统模拟人类智能进行任务的能力。它涵盖了多个技术领域，包括：

• 机器学习：通过经验学习并改进模型。
• 自然语言处理：允许计算机理解和生成人类语言。
• 计算机视觉：使计算机能够“看”和理解图像和视频。
• 智能代理：能够独立执行任务并做出决策的系统。

人工智能的目标是确保机器具有人类的学习、推理和解决问题的能力。近年来，人工智能已经开始在医疗、金融、交通等多个领域展现出广泛的应用潜力。

计算智能与人工智能的关系

尽管计算智能与人工智能在定义和应用上有所不同，但二者之间存在紧密关系。计算智能可以视为构成人工智能的一部分，尤其是在处理复杂和不确定问题时。例如，计算智能中的神经网络方法常被用于实现深度学习，而深度学习正是当前流行的人工智能技术之一。

进一步来说，计算智能技术为<人工智能>的创新——在算法设计、数据处理和系统优化等方面提供了支持。与此同时，人工智能的需求也不断推动着计算智能技术的发展与改进。

计算智能的应用实例

计算智能的应用范围非常广泛，主要体现在以下几个方面：

• 数据挖掘：利用模糊逻辑和神经网络等技术，从大量数据中提取有价值的信息。
• 图像处理：通过卷积神经网络提高图像识别和处理的准确性。
• 自动控制：在工业自动化中使用遗传算法优化控制策略。
• 预测建模：在金融领域利用自适应系统进行市场预测。

人工智能的应用实例

人工智能的应用同样深入生活的方方面面，包括：

• 智能助手：如Siri、Alexa等语音助手提供个性化服务。
• 自动驾驶：通过计算机视觉和机器学习实现的自动驾驶技术。
• 健康诊断：AI系统能够通过分析患者的症状和历史数据来辅助医生进行诊断。
• 金融交易：利用算法交易系统进行高效的股票交易和风险管理。

未来展望

随着科技的不断进步，计算智能和人工智能将继续相互促进，共同推动各行各业的发展。未来，如何有效地将这两者的优势结合，将是技术研究的重要方向。例如，利用计算智能的先进算法来提升人工智能模型的鲁棒性和效率，或者通过人工智能来增强计算智能系统的自适应能力。

总结

通过本文的讨论，我们可以看到计算智能和人工智能在技术原理和应用场景上的差异与联系。这两者的结合不仅能够解决复杂的现实问题，还能引导我们在未来如何更加合理地利用科技资源。

感谢您阅读完这篇文章，希望通过本文的分析，您对计算智能与人工智能有了更深入的认识，并能够应用这些知识来扩展您的视野和思考。

四、人工智能应用？

1、无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录，标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。

2、智能音箱

智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物，是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务，同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力，能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。

智能音箱是智能家居的组成部分之一，智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话，那智能音箱就是人工智能管家，是核心操控者。

3、人脸识别

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

4、智能客服机器人

近年来智能机器人技术不断发展和成熟，智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域，其中，智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。

智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业 。相较于传统人工客服，智能客服可以 7 X 24 小时在线服务，解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。

5、医学成像及处理

AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来，使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘，以辅助医生解读医学影像，成为现代医学影像技术发展的重要需求。

五、bim的深化设计的应用有哪些？

1、建筑施工中的现浇混凝土结构、预制装配式混凝土结构、钢结构、机电、幕墙、装饰装修等深化设计工作宜应用BlM技术。

2、现浇混凝土结构中的二次结构设计、预留孔洞设计、节点设计、预埋件设计等工作宜应用BIM技术。

3、预制装配式混凝土结构中的预制构件平面布置、拆分、设计，以及节点设计等工作宜应用BIM技术。

4、机电深化设计中的专业协调、管线综合、参数复核、支吊架设计、机电末端和预留预埋定位等工作宜应用BIM技术。

5、钢结构深化设计中的节点设计、预留孔洞、预埋件设计、专业协调等工作宜应用BIM技术。

6、在现浇混凝土结构深化设计BlM应用中，可基于施工图设计模型和施工图创建土建深化设计模型，完成二次结构设计、预留孔洞设计、节点设计、预埋件设计等设计任务，输出工程量清单、深化设计图等。

现浇混凝土深化设计BIM典型应用流程

7、现浇混凝土结构深化设计模型除应包括施工图设计模型元素外，还应包括二次结构、预埋件和预留孔洞、节点等类型的模型元素，其内容宜符合下表规定。

8、现浇混凝土结构深化设计BIM交付成果宜包括：深化设计模型、碰撞检查分析报告、工程量清单、深化设计图等。

9、机电深化设计中的专业协调、管线综合、参数复核、支吊架设计、机电末端和预留预埋定位等工作宜应用BIM技术。

10、在机电深化设计BlM应用中，可基于施工图设计模型或建筑、结构和机电专业设计文件创建机电深化设计模型，完成机电多专业模型综合，校核系统合理性，输出工程量清单、机电管线综合图、机电专业施工深化图和相关专业配合条件图等。

11、机电深化设计模型元素宜在施工图设计模型元素基础上，有具体的尺寸、标高、定位和形状，并应补充必要的专业信息和产品信息，其内容宜符合下表规定。

六、人工智能如何应用？

主要应用于以下领域

1. 医疗保健：人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案、分析医学影像、预测疾病风险等。例如，通过深度学习技术进行的癌症筛查和病理切片分析。

2. 自动驾驶：人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用包括环境感知、路径规划、决策制定等。这使得汽车能够在各种道路条件下自主行驶。

3. 语音识别和自然语言处理：这些技术被广泛应用于智能音箱、聊天机器人、语音助手等设备中，使人们可以通过语音与设备进行交互。

七、人工智能最早应用？

在热映电影《失控玩家》中，影片主角是电子游戏的人工智能NPC的自我意识觉醒，他爱上了来自现实世界的人类玩家，这个电影的上映，再次将人工智能和人类进行了一番对比，那么计算机究竟是如何发展起来的？

第一个给现代电子计算机设计出完整蓝图的人,并不是现代科学家,而是19世纪英国伟大的天才查尔斯·巴贝吉，这位来自9世纪初，大不列颠及北爱尔兰联合王国的数学，为一个多世纪后的学者在达特茅斯学院敲定了「人工智能」的名字和研究方向，为制造、农业和教育等领域的科技革命和产业变革带来了新的驱动力奠定了基础。

八、人工智能应用基础？

　　知识是人类智能的基础，人类在从事阶级斗争、生产斗争和科学试验等社会实践活动中，其智能活动过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。

　　人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。

　　如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。

　　在人们的日常生活及社会活动中，“知识”是常用的一个术语。例如，人们常说“我们要掌握现代科学知识”，“掌握的知识越多，你的机会就越多”等。人们所涉及的知识也是十分广泛的，例如，有的知识是多数人所熟悉的普通知识，而有的知识只是有关专家才掌握的专门领域知识。那么，到底什么是知识？知识有哪些特性？它与通常所说的信息有什么区别和联系？

　　现实世界中每时每刻都产生着大量的信息，但信息是需要用一定的形式表示出来才能被记载和传递的。尤其是使用计算机来进行信息的存储及处理时，更需要用一组符号及其组合进行表示。像这样用一组符号及其组合表示的信息称为数据。

　　数据与信息是两个密切相关的概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。

　　另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵不同的信息。比如，“100”是一个数据，它可能表示“100元钱”，也可表示“100个人”，若对于学生的考试成绩来说，可能表示“100分”。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示出来。比如，地下工作者为了传达情报信息，可以用一首诗词的每一句的第一个字组成一句话，或诗的斜对角线上的字组成的一句话来传达信息，也可能会用一个代码或数字来表示同一信息。

　　正如上述，现实生活中，信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。

　　人工智能的基本概念有几方面

　　对于人工智能，很多人并不了解，我也如此。关于这个问题，我与我的朋友人工智能工程师张

九、人工智能的应用？

1. 无人驾驶汽车

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等。

美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中，中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。

2005年，一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道，用时6小时53分58秒，完成了约282千米的驾驶里程。

Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的，由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成，其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境，内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。

2006年，卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss，Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道，并且会避让其他车辆和行人。

近年来，伴随着人工智能浪潮的兴起，无人驾驶成为人们热议的话题，国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如，Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car，百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划，其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。

但是最近两年，发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，要真正实现商业化还有很长的路要走。

2. 人脸识别

人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例：张学友获封“逃犯克星”，因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。

2018年4月7日，张学友南昌演唱会开始后，看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上，他是一名逃犯，安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;

2018年5月20日，张学友嘉兴演唱会上，犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，其将应用在更多领域，给人们的生活带来更多改变。

3. 机器翻译

机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation，NMT)，该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显，也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时，可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文，免去了查字典的麻烦，提高了学习和工作的效率。

4. 声纹识别

生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

声纹识别的工作过程为，系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库，当说话人再次说话时，系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比，从而识别出说话人的身份。

相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件)，声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。

同时，相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术，声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点，因此其在远程身份确认上极具优势。

目前，声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例，可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域，落地场景丰富。

5. 智能客服机器人

智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

当用户访问网站并发出会话时，智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等，快速分析用户意图，回复用户的真实需求。同时，智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库，能对用户咨询的常规问题进行标准回复，提高应答准确率。

智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景，为客户解决问题、提供决策依据。同时，智能客服机器人在应答过程中，可以结合丰富的对话语料进行自适应训练，因此，其在应答话术上将变得越来越精确。

随着智能客服机器人的垂直发展，它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题，对大多数电商企业来说，用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题，传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答，导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。

而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答，还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务，它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。

6. 智能外呼机器人

智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

在外呼期间，它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图，而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话，最后对用户进行目标分类，并自动记录每通电话的关键点，以成功完成外呼工作。

从2018年年初开始，智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态，它能够在互动过程中不带有情绪波动，并且自动完成应答、分类、记录和追踪，助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作，从而解放人工，减少大量的人力成本和重复劳动力，让员工着力于目标客群，进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面，即会对用户造成频繁的打扰。

基于维护用户的合法权益，促进语音呼叫服务端健康发展，2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》，意味着未来的外呼服务，无论人工还是人工智能，都需要持证上岗，而且还要在监管的监视下进行，这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。

7. 智能音箱

智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。

支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)技术，对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术，以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech，TTS)技术。

在人工智能技术的加持下，智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。

8. 个性化推荐

个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中，本质上，它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量，依托推荐引擎算法进行指标分类，将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类，经过协同过滤算法，实现精确的个性化推荐。

9. 医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。

传统的医学影像诊断，主要通过观察二维切片图去发现病变体，这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术，可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作，进而完成病灶识别与标注，针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画，以及手术环节的三维影像重建。

该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外，医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。

10. 图像搜索

图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

该技术的应用与发展，不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求，更是为了通过分析用户的需求与行为，如搜索同款、相似物比对等，确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。

十、人类对人工智能的认识如何不断深化？

人工智能发展主要包括三个阶段——基础技术支持、人工智能技术和人工智能应用。现阶段我们正处于从人工智能技术向人工智能应用过渡的阶段，人工智能技术逐步与我们的生活需求接轨，多项成果应用于无人驾驶、安防、城市管理、金融、医疗等领域。