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人工智能已经逐渐走进我们的生活，并应用于各个领域，它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面，我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景

汽车自动驾驶

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GoogleX实验室正在积极研发无人驾驶汽车GoogleDriverlessCar，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。

目前无人驾驶在铁路、地轨交通方面已经得到了大规模的普及和使用。但是在公共道路上无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的，当然也包括一些伦理性问题。要真正实现商业化还有很长的路要走。

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。

自然语言处理

语音识别
问答系统
机器翻译
AI生成歌曲

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。

生命科学

DeepMind于12月初宣布了一项重大突破，他们的AI系统AlphaFold已经解决了“蛋白质折叠问题”，这是生物学中已经困扰了科学家50年的巨大难题。

DeepMind这家公司听起来陌生，但实际上大家对它的产品应该还算熟悉：大名鼎鼎的围棋界超级无敌大黑马阿尔法狗（AlphaGo）就是由他们开发的。仔细看看，就能发现，AlphaFold与AlphaGo的命名方式如出一辙
研究出一种蛋白质的形状需要昂贵的设备，而且通常需要数年时间。这是一个有50年历史的难题，很多科学家从来没想过会在有生之年看到通过人工智能解决蛋白质折叠问题。

预测与分类场景

信用卡反欺诈识别
车牌号码
各种销售额度与走势分析
决策树解决单身问题

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