图像识别 神经网络 如何向亲戚们解释人工智能可以干啥？(2)

大伯赞许地点头道，这个技术我们市局正在和一些技术公司展开合作。

▌制造业

三姑在当地的一家汽车配件厂上班，看到三姑，我接着说，对于布置着很多工业机器人的生产线，如果某个机器人出现了故障，当运维人员感知到时，往往已经产生了大量的次品。

如果在生产线的各个设备上安装适当的传感器，利用人工智能和物联网技术，对设备的运行状态进行检测，并利用神经网络建立设备故障的模型，就可以在故障发生前做出预测，做到有效预防，从而减少损失。

在人工智能界有个很有名的人叫吴恩达，他去年成立了一个叫Landing.AI的公司，号称专门要解决人工智能在制造业的落地问题。

三姑点点头，嘟囔了一句，当时我没听清，后来想想她说的可能是：怪不得周星驰这两年拍的电影少了。

▌汽车

而对于整个汽车行业，人工智能的应用就不得不提智能驾驶了，这可是个万亿级的大市场。

根据美国高速公路安全管理局（NHSTA）的定义，智能驾驶分为五个等级：

Level 0：人工驾驶（No-Automation），完全由驾驶员操控汽车，包括油门、制动、转向、档位等。

Level 1：特定功能辅助驾驶（Function-Specific Automation），例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）等。

Level 2：组合功能辅助驾驶（Combined Function Automation），例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、车道偏离预警（LDW）等。

Level 3：有限的无人驾驶（Limited Self-Driving Automation），能够在特定的交通环境下无人驾驶，比如Google无人驾驶汽车就可以在某些区域内实现无人驾驶，但还是需要人实时监视车辆的状态，一旦发生问题要切换回人工驾驶。

Level 4：完全无人驾驶（Full Self-Driving Automation），智能驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，在任何时候都不需要对车辆进行监控。图像识别 神经网络

目前智能驾驶技术还处于Level 2至Level 3的水平。

▌交通

因为各行各业人们的聚集，城市为人们提供了诸多的便利，但也带来了一个痛点——堵车。

要想解决这个痛点，类似阿里巴巴城市大脑就成为了可行的方案之一。

基于城市中海量的交通数据，城市大脑利用机器学习技术，对构建出的算法模型进行反复优化和迭代，从而为交管部门提出更好的建议。

比如每个路口红绿灯的时间设置、交通卡口的监控调配、公交车辆和线路的合理调度、甚至道路施工维修的规划等等。

在杭州，城市大脑接管的试点区域内，128个信号灯路口的通行时间减少了15.3%。在主城区，城市大脑日均事件报警500次以上，准确率为92%。萧山区通过对特种车辆的优先调度试点，救护车可以在不闯红灯的前提下，将抵达救护地点的时间缩短50%——从过去的15分钟左右降到现在的7、8分钟。

▌医疗

关于人工智能在医疗领域的应用，在这里举一个医疗影像的案例，我对在医院当护士的二婶说。

??甲状腺结节您一定了解吧？就是甲状腺内的肿块，在吞咽动作下随甲状腺而上下移动，是临床常见的病症，可由多种病因引起。

甲状腺结节转变为癌的比例为5%，而如果能及早发现、尽快治疗，大部分患者都能长期存活下去。

依托于深度学习技术，利用数万张的有标注结果的超声影像样本作为训练数据，目前这种甲状腺结节的辅助诊断系统已经具备对结节的良性和恶性做出判定的能力。据悉，目前三甲医院医生诊断的平均准确率为60%-70%，基层医院会更加低一些，而辅助诊断系统目前准确率可以达到85%以上。

总之，人工智能目前在各行各业都已经有了或多或少的应用案例，AI+媒体的应用比如今日头条、AI+零售比如前段正式开业的AmazonGo、AI在电商、音乐、电影网站上的个性化推荐也已经司空见惯。

数字化程度高的行业，比如文娱、金融、媒体、电商等的应用成熟度较高；数字化程度低的行业，比如农业、法律、制造业的应用成熟度较低。但各行各业需要融合人工智能技术的趋势是不会改变的。

看我说的差不多了，爷爷最后发话了，我看小G这辈儿，就数他最有出息！

二婶接过话头问道，小G懂得这么多，工资一定很高吧？有年薪百万？

我连忙表示离这个小目标还有很大的差距，婶，吃菜吃菜。

二婶当然不吃我这套，接着又问，最近谈下女朋友了吗？

我连忙表示还是单身汪一只，求介绍。二婶大喜，说她们小区有个很漂亮的女孩子也在北京工作的，说是在搞什么区块链，芭蕾舞也跳得很好，你们一定谈得来，明天就介绍我们认识认识。图像识别 神经网络

我爽快地答应了，饭桌上传来阵阵和谐的笑声。

再将目光回到电视，王菲用依旧空灵的嗓音轻唱着：云很淡，风很清，任星辰，浮浮沉沉……

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