智能出站机器人的发展趋势的十大应用

人工智能技术已经慢慢引入到我们的日常生活中，应用到各行各业。人脸识别涉及的技术关键包括人工智能算法、图像处理等。语音识别技术的整个过程是系统软件采集说话人的声纹识别信息内容，记录到数据库中进行查询。智能出站机器人是人工智能技术在语音识别技术中的典型应用。

人工智能技术已经慢慢引入到我们的日常生活中，应用到各行各业。它不仅给许多领域带来了巨大的经济效益，也给我们的日常生活带来了许多变化和便利。下面，大家详细介绍一下人工智能技术的一些关键应用领域。

1.自动驾驶汽车

自驾汽车是智能驾驶的一种，BQ2057WSNTR也叫轮试搬运机器人。关键是在计算机软件主导的无人控制面板的帮助下完成自动驾驶。自动驾驶涉及的技术包括人工智能算法、自动控制系统等几个方面。

英国、美国、法国等资本主义国家从70年代开始投资自驾汽车的科研，我国也从80年代开始了自驾汽车的科研。

2005年，一辆名为斯坦利的自动驾驶汽车以平均40公里/小时的速度行驶在英国莫哈韦沙漠的郊区地貌跑道上，用了6小时53分58秒完成了282公里左右的安全行驶里程。

斯坦利是一款改装的大众途锐轿车，由一汽-大众的技术开发部、奥迪ag旗下的电子器件科研实验室、斯坦福学校进行。斯坦利外部装有监视摄像头、雷达探测、激光测距仪等设备，对周围环境进行磁感应，内部装有无人自动控制系统，进行制导、导航条、刹车系统、加速等实际操作。

2006年，卡内基梅隆大学开发了一款自动驾驶汽车Boss。Boss可以按照交通法规安全驾驶，避开其他车和路人。

近年来，随着人工智能技术的普及，自动驾驶成为热门话题，世界各地的许多企业都在争相投资无人驾驶和自动驾驶的科研。比如谷歌的GoogleXLab就积极研发了自驾车GoogleDriverlessCar，百度搜索启动了“百度搜索自驾车”的产品开发计划，其自主研发的自驾车阿波罗也在2018年春晚上亮相。

但是近两年发现，自主驾驶的复杂程度远远超过两年前的估计，要商业化还有很长的路要走。

2.人脸识别

人脸识别又称人像识别和人脸识别，是根据人的面部特征的信息内容进行身份验证的生物特征识别技术。人脸识别涉及的技术关键包括人工智能算法、图像处理等。

面部识别系统软件的科学研究起源于20世纪60年代。之后随着电子信息技术和电子光学成像技术的发展趋势，人脸识别技术的实力在80年代不断提升。90年代中后期，人脸识别技术进入初中的应用。目前，人脸识别技术已经广泛应用于金融行业、司法部门、公安机关、安检、航空航天、电力工程、文教、诊疗等多个行业。

关于面部识别的关键技术有一个有趣的例子:陈奕迅被命名为“逃犯涅墨西斯”，因为警察在他的旅行中多次使用面部识别技术捕捉逃犯。

2018年4月7日，就在陈奕迅南昌市巡回演唱会开始后，舞台上的一名粉丝被警方当场抓获。其实他是个逃犯，安保人员根据人像识别系统软件把他锁在看台上。

2018年5月21日，在嘉兴市的一次巡回演唱会上，犯罪嫌疑人于在跟踪金属探测门时被面部识别系统软件确认为逃犯，随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步完善和社会发展认同度的提高，它将被大量应用于各个行业，给大家的日常生活带来很多改变。

3.翻译机器

翻译机器是计算语言学的一个分支，是利用软件将一种自然语言理解转化为另一种自然语言理解的整个过程。翻译机采用的技术主要是neuralmachinesetranslationmachinetechnology(NMT)，在今天已经超过了很多语言的人。

随着经济发展全球化的加速和互联网技术的快速发展趋势，翻译机器技术在促进政治经济、经济发展、文化交流等方面的使用价值凸显出来，也给每个人的日常生活带来了很多便利。比如我们在阅读外文文章时，可以根据有道翻译、谷歌中文翻译等网站，方便地将英文转换成中文，避免了用偏旁部首查找词典的不便，提高了学习、训练、工作的效率。

4.语音识别技术

生物特征识别系统有很多种，除了人脸识别，语音识别技术目前应用广泛。语音识别技术是一种微生物身份验证技术，也称为说话人识别，包括说话人识别和说话人确定。

语音识别技术的整个过程是系统软件采集说话人的声纹识别信息内容，记录到数据库中进行查询。当说话人再次说话时，系统软件会自动收集该声纹识别信息内容，并与数据库查询中已有的声纹识别信息内容进行比较，进而识别说话人的真实身份。

与传统的身份验证方法(如密钥和有效证书)相比，语音识别技术具有防遗忘和远程控制身份验证的特点。在目前的算法优化和随机密码方法下，声纹识别还可以合理防止音频和噪音的产生，因此具有安全系数高、响应快、识别准确的特点。

另外，与人脸识别、虹膜识别技术等生物特征识别系统相比，语音识别技术具有按照电话无线通道、互联网无线通道等方法采集客户声纹识别特征的技术特点，因此在远程控制真实身份确定方面具有优势。

目前语音识别技术有很多应用实例，如声纹识别核心、声纹识别锁、信用黑名单声纹识别库等，可广泛应用于金融行业、智能安防、智能家居系统等行业，落地场景丰富多彩。

5.智能客户服务系统

智能客服系统是一种利用设备模拟来模拟人的个人行为的人工智能技术实体线形。能完成语音识别技术和理解词义，具有业务流程逻辑推理和销售语音回复的工作能力。

当客户浏览网站并发出对话时，智能客服系统会根据系统软件获得的访客详细地址、IP和浏览方式，快速分析客户的意图，响应客户的真实请求。此外，智能客服系统拥有大量的领域知识库系统，可以对客户查询的基本问题进行标准化响应，提高回复的准确性。

智能客服系统广泛应用于商业和营销推广场景，为客户提供解决困难的重要依据。此外，在整个回复过程中，智能客服系统可以整合丰富多彩的会话语料库进行响应性训练，因此在回答上也越来越准确。

随着智能客户服务系统的纵向发展趋势，它已经能够在细分的场景下深入处理许多公司的难题。比如电商公司遇到售前服务咨询问题。对于大多数电商公司来说，客户询问的售前服务问题主要集中在价格、优惠、商品来源方式等主题风格上。传统的人工服务每天都会对这些可重复的问题做出响应，导致无法立即向有大量复杂问题的客户呈现服务项目。

智能客服系统可以讲解客户的各种简单可重复的问题，还可以向客户展示全天的查询回复，解决疑难服务项目。它的广泛应用也大大降低了公司的劳务成本。

6.智能出站机器人

智能出站机器人是人工智能技术在语音识别技术中的典型应用。它可以自动销售电话，并以语音识别的方式主动向客户详细介绍产品。

在呼出期，可以利用语音识别技术和自然语言理解来解决获取客户意向的技术问题，然后选择有目的的销售谈话与客户进行累积互动对话，最后对客户的总体目标进行分类，并自动保存每次通话的关键环节，从而顺利开展销售工作。

自2018年今年年初以来，智能出站机器人呈现井喷的流行态势。它可以在互动和沟通的全过程中无情绪波动地自动响应、分类、记录和跟踪，帮助公司进行一些繁琐、重复、耗时的实际操作，从而释放人力，减少大量的人力成本和重复人力资本，使员工对整体目标客户群切实可行，从而创造更高的经济效益。自然智能出站机器人还有另一面，就是会对客户造成频繁的打扰。

根据维护客户合法权益，促进视频语音通话服务器身心健康发展趋势，中国工业和信息化部于今年8月31日发布了《通信短信和语音通话服务管理规定(征求意见稿)》，代表了未来的电销服务项目。无论是人力还是人工智能技术，都必须在管控的控制下进行许可和执行，这也明确对智能出站机器人的客户体验和服务水平提出了更高的要求。

7.智能音频

智能音频是语音识别技术、自然语言理解和解决方案等电子设备的技术应用和媒介。随着智能音频的快速发展，它也被认为是智能家居系统的未来通道。智能音频本质上是一种具有语音交互工作能力，能够进行对话阶段的设备。根据和它的对话，家里的客户可以做一些实际操作，比如自助ktv点歌，操纵家居家具机械设备，招徕生活服务。

支持点智能音频交互的外部关键包括:将人声伴奏转换成文字的AutomaTIcSpeechRecogniTIon(ASR)技术，分析词性、语法和词义的NaturalLanguageProcessing)技术，将文档转换成自然视频语音流的语音识别技术(TTS)技术。

在人工智能技术的技术支持下，智能音频逐渐以更加自然的语音交互方式在家庭场景中创造了大量的应用。

8.智能推荐

智能推荐是基于聚类算法和协同过滤算法的人工智能技术的技术应用。它以海量信息挖掘为基础，根据分析客户的历史时间和个人行为，创建一个强推荐实体模型，主动向客户呈现与其需求和兴趣相匹配的信息内容，如商品推荐、新闻推荐等。

智能推荐不仅可以快速准确地为客户定位所需的产品，削弱客户的被动消费观念，提高客户的实力和保留粘性，还可以帮助店主快速引流方法，选择合适的客户群体并准确定位，做好产品营销策略。

智能推荐系统软件普遍存在于各种网站和应用中。本质上，它会考虑客户的访问 信息内容、客户的基础数据、对象或内容的偏好程度等多种因素，借助强烈推荐的模块优化算法对指标值进行分类，聚类出与客户整体目标要素一致的信息，经过协同过滤算法优化算法完成准确的智能推荐。

9.医学图像处理

医学图像处理是目前人工智能技术在诊疗行业的典型应用，其解决目标是对临床医学中广泛应用的磁共振成像、超声成像等各种成像原理形成的医学进行成像。

传统影像医学诊断的关键是仔细观察二维切片以发现病变体，这通常必须通过医生的工作经验来区分。利用软件图像处理技术，可以在影像医学中进行图像分割、svm算法、定性分析和数据分析，从而识别和标记疾病，勾画出放化疗阶段恶性肿瘤图像的目标区域，并在外科治疗阶段重建三维图像。

该应用程序可以帮助医生判断甚至定性分析病变体及其整体目标区域，进一步提高诊断和治疗的准确性和可信度。此外，医学图像处理在诊疗课堂教学、外科治疗总体规划、外科治疗模拟、各种医学临床研究、医学二维图像重建等方面也发挥着关键的辅助作用。

10.图片搜索

图像搜索是近年来用户需求日益增长的信息搜索的应用，分为基于文本和基于内容的检索方法两大类。传统的图像搜索只识别图像本身的色调、纹理等因素。根据深度神经网络的图像搜索，还根据人脸、姿势、位置、标识符等词义特征，对海量信息进行多层次的分析和配置。

该技术的应用和发展趋势不仅是更好地考虑客户使用图像融合检索成功搜索到相同或相似的整体对象的需求，而且更好地分析客户和个人行为的需求，如搜索相同、检查相似性等。，以确保 公司的产品迭代和服务升级在下一步会更加专注。