图像识别是怎么实现的 120图勾勒全球AI产业完整图谱，AI行业最为全面研报之一（(6)

图片识别加强电商平台数据流动效率。图片搜索通过色彩图形以及空间的比对，即使消 费者并不知道品牌或商品名仍然可以快速帮助用户找到其感兴趣的商品，真正实现了“即 看即买”。对于平台卖家来说，自商品上线的那一刻图片识别技术就开始贯穿始终，包括自动检测商家上传图片是否存在侵权、投放推广时的自动匹配以及关键字搜索式的自动 图片推荐；从而提升了电商平台的数据流动效率以及运营效率。

语音识别技术向智能客服的独立产品进一步迭代。

基于语音识别的搜索也被首先应用到了电商服务中，例如淘宝应用内臵的语音搜索，早在 2013 年就已经可以支持中英文品牌 名混杂的复杂搜索情况。京东则将智能客服小咚嵌入其 App 通过语音识别以及语义分析 帮助用户查找用户可能感兴趣的商品。随着大数据的不断发展，目前语音识别技术正在 逐渐向更为复杂的智能客服迭代演变。一方面人力成本逐年攀升，对运营效率提升提出 挑战；另一方面售前售后的大部分问题重复率高，存在大量可使用人工智能介入的场景； 因此刺激了行业对基于语音识别的人工智能进行投入。Chatbot（聊天机器人）的出现使 得语音识别进一步从底层应用的技术研究和电商附加服务逐渐走向独立产品，例如亚马 逊的开放 Alexa 语音服务，开发者可以利用 Alexa Skills Set 或选择接入语音服务，将自 有内容资源上传，在用户出发 Alexa 中定义的“意图”时，开发者可在自有服务器上实 现“回答”。Facebook 同样于去年 4 月开发了 Chatbot 的平台，该服务可以通过即时通 信软件用自然语言解答客户的问题甚至帮助客户提交订单，目前在 Facebook 邀请的传统 零售品牌中，Tommy Hilfiger 的人工智能甚至可以在交流中融入真实的角色性格。尽管目前仍没有数据能直接证明传统零售通过此类服务显著提供销售量，但我们认为人机对 话水平的提升仍将在长期范围内促进电子商务的进一步渗透。国内同样存在类似应用产 品，例如阿里云 ET 以及科大讯飞的语音识别均已开始向企业用户开放开发端口。

尽管人工智能技术仍处于发展早期，但在改善电子商务售前、售中和售后运营效率的过 程中均已开始产生不同程度的增益效果。随着算法进一步优化，预计其对于简单重复人 力的替代过程将带来更多营业效率提升。另外，除了底层算法的优化，我们看到智能客 服和物流机器人领域已经有成型的独立产品萌芽，预计主题投资的风潮将在未来的一段 时间加速这些领域内商业化进程，预计我们将在这些细分领域内最早看到商业化产品的成型。

广告：AI 商业化应用最成熟的领域之一

自 2012 年以来，中国互联网广告市场经历了年复合增长率 39%的高速增长期。主要的 驱动力来自于传统媒体的式微带来的预算转移、移动设备的大爆发带来的新广告平台以 及更高 ROI 的新广告形式。根据 eMarketer 数据，2016 年互联网广告市场规模已经达到 404 亿美金，其中移动广告占比已经达到 35%。其中基于大数据的 AI 技术已经起到不小 的推动作用。

人工智能（AI）在广告营销领域的应用是现阶段 AI 商业化应用最成熟的领域之一，从AI 技术的应用阶段来看，已经初步进入感官智能的范畴，且在计算智能领域的技术和使 用场景已经有充分的发展。精准营销和智能投放就是其中最重要的应用形式，主要的思路是利用高互联网/移动互联网渗透率下积累的大数据（根据《2016 年腾讯智慧营销白 皮书》，当年互联网每日产生数据量已达 18 万亿 GB），通过数据挖掘和机器学习等手段， 建立营销对象、产品以及媒介的个性与传播模型，再通过 AI 技术进行高效的智能投放。

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-67224-6.html