这些公司需要从15种应用类型中进行选择，从图像识别到垃圾邮件过滤到物联网分析等。以及从开发到试用再到全面生产的每个应用程序成熟度级别。显然，很多公司都在尝试将这些类型的应用集成到他们的组织中，但实际的表现还是有点落后。考虑到AI的快速发展，听到它在商业领域的应用也在快速发展也就不那么令人惊讶了。
谢谢邀请随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术猿辅导这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术拍照搜题通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了计算机视觉技术，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有自然语言处理技术，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。
口算通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是计算机视觉技术，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确英语流利说用过这个APP的也许都知道，里面有一个测你的发音准确的功能，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用语音识别技术展望随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。
这里我说说几个我的想法实时监测学生的学习情况通过系统实时监控学生上课的动作、表情等，监测到上课走神、不认真听课、玩手机、睡觉等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。打卡上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生，就能提高签到的效率，节省上课时间。
AI具体应用在哪些方面，有哪些实例？
考虑到AI的飞速发展，所以当听到它在商业领域的应用也在迅速发展也就显得不那么令人惊讶了。然而让人猝不及防的是，在现实世界里，很多早期工作都是在数据安全和网络安全等更加普通的后台应用程序中进行，而非如许多人所想的那样在语音UI等更炫酷的环境下进行。根据TECHnalysis Research最近公开的AI在企业的调查报告了解到，在美国，超过500家公司都在积极参与AI应用的开发、试行或运行工作。
这些公司被要求在15种应用类型中进行选择，从图像识别到垃圾邮件过滤到物联网分析等等以及从开发到试行再到全面生产的每个应用成熟度级别。如下图所示，被调查者中，应用排名前二的是数据安全和网络安全，它们的占比都达到了70%左右。而当按照实现的成熟度级别来看的话，出来的结果则更引人注目。下图列出了全面生产下的AI应用，可以看到，排名最高的应用基本都可以被分到后台或基础设施类型中。
其中垃圾邮件过滤应用排在第二，设备安全排在第四。这两个应有都可以利用AI学习技术为部署带来更强大的好处，但它们跟许多人期望或害怕的AI人类智能功能没有关联。当查看试行中的应用排名中，一个非常不同的组合升到了顶部。可以看到，商业智能、语音UI/自然语言处理、图像识别分列前三。然而数据显示，这些“科幻”的应用目前还处在开发的早期阶段。
仍处在开发阶段的AI应用关注的则是更为遥远的未来，其中，机器人技术排在首位，然后是制造效率/预测维护、呼叫中心/聊天机器人。很明显，许多公司正在努力将这些类型的应用融入到他们组织，但现实的表现仍有些落后。通过了解公司在这一新兴领域的动向可以帮助设定更加现实的预期，即AI各方面将如何以及何时开始对商业世界产生影响。
AI是如何应用到地球科学相关领域中？
文/漂流的亚特兰蒂斯作为地球科学九大分支的大气科学实际上是和AI应用关系最密切的学科之一。AI的本质依赖于算法的支持，通过一系列具有逻辑性的操作来实现某种类似认为干预的活动，目前用的最广泛的就是AI＋大数据实现人力无法完成的数据逻辑内在识别，以充分开发和利用原始数据。AI正在天气预测领域大显身手而题主所提到的天气预报则恰恰是符合这种要求。
当我们谈论“天气数据”时，我们通常是在处理大数据、大时间和地理跨度的海量信息。我们都知道这些数据对于预测天气非常有价值，但棘手的是如何弄清楚，并充分利用它们，而同时又不会出现过度解读是其复杂化。这就是AI和机器学习的用武之地，它们对于我们了解天气的方式可能是革命性的。目前国际通用的8个大气模型和9个区域大气模型，每一个都需要大量的数据来训练；而海量而又实时更新的大气数据正是训练这些模型的最佳方式。
而AI机器学习就可以完成这个工作，通过大量数据的不断训练和学习，完全可以达到气象专家预测的结果，甚至会更准确。而且在理想情况下，数据示例越多，获得的输出效果越好。对预报信息的影响在天气预报服务行业中，机器学习已开始发挥作用。如StormGeo公司已经开始利用机器学习进行天气预测。该公司目前正在研发一种系统，通过输入某个地区多年的历史风数据之后，可以计算出该风将产生的破坏程度，并预期未当地带来的损失。
机器学习还可以协助天气的其他预测，如温度，浪高和降水。未来，我们可以将AI用于天气预测雷达成像，从实时检测和跟踪全球的风暴中心和降水量。尽管气象学家通常仍要承担这项责任，但现在我们看到，无论气象学家多么经验，他们都无法同机器学习一样同时考虑多个变量。结语AI不仅在大气科学中被积极采用同时在石油开采中也在大显身手，如油藏数值模拟在很早之前已经在使用机器学习的概念。
有可能把人工智能应用到垃圾处理领域么？
以AI技术来助力垃圾分类，视美泰认为其主要落地方式是AI智能垃圾回收柜，可以实现生活垃圾图像采集和识别，让市民可以根据垃圾类别，智能提示投放分类垃圾桶，当市民在倾倒垃圾时，自动识别，发现错误投放时即时报警。目前AI智能垃圾回收柜的潜在市场已经出现，相关产品的研发成为业内重要的课题，视美泰聚焦于AI工控电脑，基于RK3399及高通MSM8953等平台开发高性能的工控硬件平台，可确保设备7X24小时运行更稳定更流畅，并且可提供AI算法，自动识别分类垃圾，协助合作伙伴完成AI智能垃圾回收柜的开发及产品落地。
AI技术要不要考虑价值观，你最希望或最不希望AI被应用在哪些领域？
每一个重要技术的诞生都需要考虑价值观，Ai技术也不例外，比如克隆技术、基因编辑技术等等。还记得之前的新闻吗，一个大学教授编辑了婴儿的基因。Ai技术带来的提升也是看得见的。Ai技术已经应用到生活的方方面面。比如人脸识别、智能机器人、智能可穿戴设备、智能物流车等等。给我们带来很多便利。使用技术的将是人类。只有合理利用技术，才能引导社会的发展。
