B体育现在已经有近百个答案了，但是没有人提到一个几乎每个国人、每天都会接触到的人工智能应用——内容审核. 随者深度学习的引入，内容审核技术出现了突飞猛进的发展，它比大家日常能看见的人脸识别、导航、内容推荐等等技术都发展的更快，应用更丰富，形态更多样。目前已经远远超出一般人的想象。
先说一般形态的内容审核，这类形态的内容审核还在一般人的想象之中，技术比较简单，也是经常被感知到的。包括但不限于：
也就是“上面”和网络社区各自建立和维护一个关键词黑名单，然后使用关键词命中的方式进行审核。当然，关键词命中可能导致一些意外的名称组合被错误命中（典型地，AB是一个关键词，但CA和BD分别是一个词组，当CABD顺序出现时候会导致错误命中），因此，一些网络社区引入了智能分词技术进行关键词审核，大幅避免这种错误命中的情况[3][4]，减少用户的被审核感知。
话题审核一般通过话题索引、hashtag的方式进行审核，应用于头部话题，通常有人工审核介入。通常地，如果不加审核，任何包括对应的hashtag的内容都会出现在其他用户的timeline上，但引入审核后，会针对性的进行内容曝光控制，对于不符合口径管控方向的内容，形成作者可见而关注者不可见的情况，或者减少内容分发/曝光，从而消除或者减少其影响，并降低被审核用户的感知。
[6]，在该网络下，对极小比例的敏感用户进行标定，就可以对十亿量级的人口进行足够准确的刻画，包括其性格、政治取向、言论风格、影响力等等。
[8][9], 从而在人工不介入的情况下近实时地锁定敏感用户，进行定向督导。
[10]，对用户言论发表产生积极主动而且稳定的影响[11]，纠正用户的错误观念和错误记忆，甚至可以在中长期达到治本的目的，有效地减少审核算力和人工审核压力，维护社会文明和稳定，助力社会和谐。
[12][13]，减少用户的感知扰动，从而减少其极端言论输出的可能性，维护社会稳定。
如何让人工智能真正切入一个完整的、深入的生活场景当中，这对于任何一家科技公司来说都是一个巨大的挑战。
顾客可以调整灯光亮度和颜色模拟使用场景，镜子感应衣服上的 RFID 标签并显示在屏幕上，然后镜子给出搭配建议。如果需要试其他颜色或尺码的衣服，也能通过屏幕下指令，让导购员帮忙送过来。当你试穿满意后，可以直接在镜子上通过移动支付付款，试穿过的衣服会保存在个人账户中。试衣间里还可以记录追踪试衣者的动作，这为后续智能试衣间的智能化进行，提供了想象空间。
在离我们日常生活比较远的工业场景中，人工智能也大有可为。比如电子元器件生产中，因为自身特性，往往需要经过复杂的工艺处理，在多重工序处理下，会出现表面缺陷、字符不清等各种问题。但是电子元器件种类繁多，各类电子元器件的结构形状、损坏程度和检验方法也均不相同，传统检测方法无法适应高节拍、柔性化的生产需求。这个时候，利用AI视觉检测就可以通过无接触、无损伤的实时检测代替人工，企业的生产率及产品质量都能有效提升。
AI行业即将进入的下一个阶段将不再仅仅局限于满足简单的日常生活场景，而是专注于更加精细化的需求，和产业的结合也会越来越紧密。
说起人类对AI终极形态的想象，大概就是机器人。在早期的科幻影片中，机器人就被作为AI的典型形象塑造出来。大家耳熟能详的有《变形金刚》里的大黄蜂、《机械姬》里的“艾娃”，《机器人总动员》里的大白，《钢铁侠》家里的智能管家贾维斯……毫不夸张的说，正是这些深入人心的AI形象勾勒出我们对未来世界的初始想象。
地面清洁机器人地宝、自动擦窗机器人窗宝、空气净化机器人等对我们来说已经非常熟悉，这些家居机器人已经越来越多的走进普通人的家庭，IFR（国际机器人联合会）的数据显示，2020 年家庭服务机器人销量 2.16 千万台，他们预测，到2021-2023 年家庭服务机器人销量将到达 3.12、3.9 和 4.86千万台。
当然，除了比较常见的清洁机器人，还有很多机器人已经实现烹饪B体育、陪伴等功能。比如KUKA咖啡机器人可以按照食品卫生标准，安静地为顾客准备各种类型的咖啡、茶、果汁，烘焙各种新鲜的小吃。另外它们还会搭配不同歌曲，为顾客表演舞蹈节目，助兴解闷。NAO机器人则能通过人机互动，帮助治愈抑郁症儿童。之后又陆续发展出其他提供服务支持，如物品搬运、家电控制、家庭娱乐、病况监视、儿童教育、报时催醒、电话接听等功能的机器人产品。
多功能仿生“管家”即代表机器人3.0时代，是功能型机器人向服务型机器人的转变。除了具备目前的功能外还要具备情感交互、人机协作、自学习、人机交互、语义分析和自然语言理解等方面的功能，成为真正的智能服务机器人，未来还会进阶到自主服务机器人。
而完成这一系列工作，需要同时在硬件和软件同时发力，在各大厂商的持续探索下，一些新的产品已经落地。比如美的小惟机器人，和之前单一功能的机器人不同，它集AI管家、家庭助理、科技玩伴、安全卫士身份于一身，并且在3D语义地图、语义导航、人体和面部追踪、传话/递物、嵌入式投影仪等五大技术上都做到了突破。在它身上，好像已经能看到一点未来家庭机器人的影子。
一是真正多功能集合的“智能”管家。比如基本的作为整个智能家居场景的中控，小惟通过AI深度自学习B体育，能够托管亿级设备且控制能力能精确到毫秒级。也就是说，在小惟的帮助下，全屋家电和IoT设备都能联动起来，打造舒适的家居场景B体育。比如当你在书房，小惟通过和空气净化器联动，打造一个恒温恒湿的舒适阅读环境。从某种意义上来说，这一功能相当于是目前云助手的实体化。
当我们离开家的时候，小惟机器人可以作为家庭的安全卫士，为家人提供全方位、全时段的安全守护。通过手机App可以移动机器人进行全方位的家庭巡逻，比方说你可能在办公室担心是不是关了炉子或者是下雨了窗户是不是关闭，那么你就可以通过远程看家查看一下家庭情况并采取行动。这点好像很多智能家居都能做到，但小惟机器人更“智能”的一点在于能自动识别异常，主动报警。在检测有老人跌倒等异常情况，会及时通知紧急联系人。
二是近乎丝滑的人机交互体验，强调机器人的“生命感”。比如我们可以通过语音直接指示小惟前往某个房间，甚至某个房间的某个家具旁边，比方说你可以给小惟装上一杯啤酒，让它送到客厅的沙发旁，小惟就会按照我们指示完成。在这过程中，它能够通3D语义地图技术和语义导航，识别房间轮廓、常用电器、家具等物体属性，自主探索构建有语义信息的家庭3D模型，真实还原家庭布局，自动避障。
不仅仅是锁定静物移动，它还能实现动态跟随人移动，如果在这过程中跟丢或者是有其他人物穿插，没法看到这个目标人物，等他再次出现的时候，机器人还能继续锁定目标任务。这实现了一个我觉得很有趣的功能——传话。在跟特定对象的交互对话中, 屏幕会始终面对用户，并不像以往机器人一样冷冰冰，在感觉上会更有生命感。
分享一下与人工智能相关的技术，从通用的底层技术视角出发，来对这些 AI 应用进行一些归纳，这样也能更好地回答目前这么多 AI+ 的概念中，孰真孰假？
在一些不严谨的表述中，人工智能也经常与它的子领域互换使用 —— 例如机器学习和深度学习。
一个具象的例子给大家参考：在「Draw to Art」中，观众在左侧屏幕上任意画一个图像，AI 会根据画面内容进行预测，并在右侧匹配出相似图像的艺术作品
细心的读者应该能够发现，在上面的 Venn 图中，Data Science 与 AI intelligence 的交集部分我没有提到，这就是数据集了。
训练集让神经网络学习知识，利用验证集来纠正和强化学到的知识，再使用测试集评估最终的学习效果。
要有足够多的输入数据，才能够让神经网络得到充分的训练，从而输出更加精准的结果。
数据：一般来说，质量越好数量越大的数据集，是设计一个优秀人工智能应用的前置条件
算力：也即硬件基础设施。比如近年 iPhone 发布时都会强调其 A 系列芯片带来了
换句话说，如果某项任务有大量的相似任务可以提供海量数据B体育，在算力支持的条件下，设计一个合适的算法，就有可能被赋予人工智能，成为生活中的应用。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器「看」的科学。更进一步地说，它包含了图像分类、目标检测、语义分割、超分辨率、底层视觉和视频理解等多项基本任务。
将这些基础的人工智能任务进行工程化的排列组合与改造，便成了我们在生活中见到的应用。
然而相较于这种感知层面的人工智能，决策 AI 问题是一项更加复杂的任务，它需要进行推理、决策、规划等。
也就是说，我们其实已经大量的享受了人工智能带来的时代红利，只不过TA看起来并没有那么炫酷，而是更务实而已。
去年我去青岛我发小家里做客，他家里宝宝4岁，我就想着准备一个礼物给小朋友，于是我买了某品牌的智能机器人（为了让大家更专注主题阅读就不提品牌了），这个玩具最吸引我的一点就是，它可以通过录制若干段指定语句，就可以用人工智能的算法定制出宝宝父母的语音包，然后用这个语音包来给孩子讲故事，我先后听过很多个朋友的语音包，完成度上和目前地图App里的明星语音包比较接近。
除此之外，这几年来突飞猛进的翻译工具也是人工智能赋予我们的超级红利之一，理论上一个说着中国方言的人，也可以拿着一个翻译机在全世界纵横自由，因为在自然语意识别上，像四川话、粤语等等方言像普通话的转化正确率非常高，而在向多语种（英日韩德等等）的翻译过程里，因为有了AI在深度学习上的加持，转译的准确率、通畅性都特别惊人。
答案是，关键词在于「行业落地」、「推动算法边界拓展」和不断推动各种各样的算法在行业中得到深入运用。
最后是旷视现在投入非常大，就是想要打造AI基础设施，让算法的门槛不断降低，有更多的人去使用。
「人工智能技术正在不断进阶跃迁，而这其中算法正在发挥越来越大的价值。并且对于这个时代来说，人工智能对于我们生活所产生的强大变革正在越来越发挥出正向的意义，也就是说人工智能技术向各行各业融合的越多，不仅会持续带来红利，也会加速人工智能的发展，从而形成正反馈。」
我个人虽然不是人工智能行业的一线从业人员，但这一观点我非常认同，因为在我看来，虽然我们的人工智能应用还远远没有科幻电影中来的「炫酷」，但它落地的速度和规模却远远超过我的想象。同时在科学领域有这样一个共识是B体育，基于对基础科学的研究和投入，往往会带来厚积薄发的时代红利，这一点在人工智能领域也适用。
由于拼音输入法的问题和人类固有的粗心大意，自然输入的文字中总是会有 千分之几的错字，个别非常粗心大意的错字率能达到 百分之几。在互联网论坛，日常聊天或者非主流媒体上，有些错字无所谓，但是主流媒体，图书出版，学术论文，技术文档，商业文书等严肃场合，错字还是会带来问题，轻则会给人以不专业的印象，重则个别错字能引发事故。
