人工智能应用场景解析：从自动驾驶到人脸识别，AI如何改变我们的生活

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人工智能

人工智能已经逐渐走进我们的生活并应用于各个领域。它不仅给很多行业带来了巨大的经济效益，也给我们的生活带来了很多改变和便利。下面，我们将介绍人工智能的一些主要应用场景。

自动驾驶

近年来，随着人工智能的兴起，自动驾驶成为人们热议的话题。国内外多家企业纷纷投入自动驾驶和无人驾驶研究。比如，中国实验室正在积极研发自动驾驶汽车，而百度也启动了“百度自动驾驶汽车研发计划”，其自主研发的自动驾驶汽车还出现在2018年央视春晚。

人脸识别

人脸识别，也叫人像识别、面部识别，是根据人的面孔进行识别

人脸识别

人脸识别人工智能生成音乐

在“2020网易未来大会”上，由网易伏羲、网易雷火音频部作曲、编曲、演唱的全链路AI技术加持的歌曲《醒来》正式发布。这也是网易首次完全由人工智能生成。歌曲。

个性化推荐

个性化推荐是基于聚类和协同减法技术的人工智能应用。它基于海量数据挖掘，通过分析用户的历史行为建立推荐档案，主动为用户提供符合其需求和兴趣的推荐。信息，如产品推荐、新闻推荐等。个性化推荐不仅可以快速定位用户需求的产品，削弱用户被动消费意识，提高用户兴趣和留存粘性，还可以帮助商家快速吸引流量，识别用户群体和定位，做好产品营销。

个性化推荐系统广泛存在于各种网站和应用程序中。本质上，他们会考虑用户的浏览信息、用户基本信息以及对物品或内容的偏好等多种因素，并依靠推荐引擎算法对指标进行分类。对符合用户目标因素的信息内容进行聚类，利用协同过滤算法实现精准的个性化推荐。

生命科学

12月初宣布取得重大突破，他们的A系统解决了“蛋白质折叠问题”，这是困扰科学家50年的生物学大难题。

这家公司听起来可能比较陌生，但实际上大家应该都熟悉它的产品：围棋界著名的超级无敌黑马就是由他们开发的。如果你仔细看的话，你会发现命名方法和

确定蛋白质的形状需要昂贵的设备，并且通常需要数年时间。这是一个已有 50 年历史的问题，许多科学家从未想到他们会在有生之年看到人工智能解决蛋白质折叠问题。

预测和分类场景

1.信用卡反欺诈识别

2.车牌号

3、各类销售额及趋势分析

4.决策树解决单一问题

女儿：你几岁了？

什么是物联网？

任何物品与互联网连接并交换信息，实现智能识别、定位、跟踪、监控和管理的网络概念。可以看作是在互联网基础上延伸和扩展的网络

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物联网发展的三个阶段

1、单机智能：人机交互

2.互联网智能：产品矩阵

3.主动智能：AI+IOT

物联网架构

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物联网应用场景

智能能源、智能电表、智能路灯

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智慧交通：共享单车、车联网

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智慧医疗：可穿戴设备养猪不惊吓

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智能安防（门禁、监控、报警）

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AIoT：人工智能+物联网

1.物联网通过连接所有连接的设备并将新数据上传到云端来承担数据收集的使命。

2、通过机器学习模型对数据进行分析处理，生成所需的信息，积累知识，从而具备一定的智能来服务人类。

云计算概念

云计算是一种按使用付费的模式，可以提供可用、方便、按需的网络访问（进入可配置的资源共享池）。资源包括：网络、服务器、存储、应用软件、Serve。这些资源可以快速提供，并且几乎不需要管理工作。

资源整合，灵活按需分配

1. 在家带水

2、筹集资金打井

3、水电站（抽水、过滤、水管）

现阶段的云计算不再仅仅是一种分布式计算，而是计算、存储、负平衡、虚拟化等计算机技术混合演进和飞跃的结果。

云创建背景云四种图案

1、私有云：企业利用自有或租用的基础设施资源构建的云

2、社区云：行业云、银行、电商、为特定社区或行业构建基础设施的云

3. 公共云：向公众租用的大型基础设施云

4.混合云：由两种或多种部署方式组成的云

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云计算关键技术 1.虚拟化技术

虚拟化，一种将各种IT实体资源抽象出来并转换成另一种形式的技术，就是虚拟化。虚拟化是不受物理限制约束的资源的逻辑表示。 （一台物理主机只能运行一个操作系统，而虚拟化可以运行多个操作系统）。

从一台硬件设备部署一个操作系统===》在一台硬件设备上部署多个操作系统

2、分布式数据存储技术

将数据分布在不同服务器上的存储设备上。以前，它集中在一台设备上，如图左侧的设备。可能是设备坏了，里面的数据文件无法恢复。分布式存储是动态可扩展的。分布在不同的设备上。如果其中一台设备坏了，我们可以通过其他方法恢复数据文件。

符合云计算快速高效处理海量数据的优势。在当今数据爆炸的时代，该技术对于保证数据的高可靠性至关重要。云计算普遍采用分布式数据存储技术，将数据存储在不同的物理设备中，不仅摆脱了物理设备的限制，而且具有更好的扩展性，能够快速响应用户需求的变化。

云计算数据中心 云计算数据中心的优势

云计算数据中心相对于传统数据中心的优势在于，云计算数据中心更注重与IT系统的协同优化，在满足需求的同时，实现整个数据中心效率最高、成本最低。传统数据中心通常片面强调机房的可靠性和安全性。

云计算应用场景

1、云存储：云存储系统可以解决本地存储的管理不足，降低数据丢失率，集成网络中的多个存储设备对外提供云存储服务，可以管理数据的存储、备份、同步和归档。数据。 、云存储系统非常适合需要管理和存储海量数据的企业

2.云计算：为机器学习模型提供强大的计算服务，例如图形和计算机视觉等需要大量计算能力的模型。

3、云测试：利用虚拟镜像快速搭建异构开发测试环境，通过快速备份/恢复等虚拟化技术重现问题，利用云强大的计算能力对应用进行压力测试。

4、云杀毒：云杀毒技术可以在云端安装拥有庞大病毒特征库的杀毒软件。当发现可疑数据时，杀毒软件可以将可疑数据上传到云端，并通过云端庞大的数据库进行传递。特征库和强大的处理能力来分析这些数据是否包含病毒

大数据、人工智能、物联网、云计算之间的关系

随着大数据概念的提出，云计算中的分布式计算技术开始更多地纳入大数据技术之中。当人们提到云计算时，更多的是指对底层基础IT资源的整合和优化以及服务的提供。提供IT资源的商业模式（例如IaaS、PaaS、SaaS）。

大数据专注于海量数据的存储、处理和分析，从海量数据中发现价值，服务生产生活；云计算的本质是整合和优化各种IT资源，通过网络廉价地提供服务。提供给用户；物联网的发展目标是实现物联网，应用创新是物联网发展的核心。

总体来看，大数据、云计算和物联网是相辅相成的。大数据植根于云计算。大数据分析的很多技术都来自于云计算。云计算的分布式数据存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力。分布式并行处理框架提供海量数据分析能力。 ，如果没有这些云计算技术的支持，大数据分析就不可能实现。大数据为云计算提供了“用武之地”，而大数据并没有“训练场”。物联网传感器不断产生的大量数据构成了大数据的重要数据源。如果没有物联网的快速发展，数据的生成方式就不会发生变化，即从手动生成阶段到自动生成阶段。大数据的时代不会这么快到来。物联网需要借助云计算和大数据技术来实现物联网大数据的存储、分析和处理。

可以说，云计算、大数据和物联网已经相互渗透、相互融合，在很多应用中都可以同时看到它们的身影。未来，三者将继续相互促进、相互影响，更好地服务社会生产生活各领域。