盘点5大常见的人工智能技术方向和若干应用场景

最近逛知乎，有网友问：你知道人工智能技术方向和应用场景有哪些吗？

老实说，我不是地道的技术人，细节方面不敢误导大家。

不过当下人工智能比较热门的技术方向及应用场景，相信大家或多或少都有感受到。

如果了解不多，这里不妨跟着司普科技1号解说员小司来一探究竟。

人工智能领域热门的技术方向及落地场景

目前，关于人工智能产业技术体系的划分说法不一。

比如根据《中国新一代人工智能产业发展2024年》，目前国内人工智能产业技术体系包括大数据和云计算、物联网、智能芯片、自动驾驶、AR/VR、计算机视觉、光电技术、智能推荐、语音识别、区块链、大模型、空间技术、生物识别、网络安全、自然语言处理、具身智能等24个技术类别。

而在有些报道中，人工智能技术则主要包括AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人、生物识别、人脸识别、语音识别、大数据处理等方面。

但总的来讲，大部分说法都倾向于包括，但不仅限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、生物识别、具身智能这5大领域。所以今天，我们重点来聊聊这几个方向。

01 自然语言处理

在这几大人工智能技术分支中，自然语言处理（简称：NLP）算是最基础也是应用最广的AI技术之一。

受益于近年大语言模型（LLM）的高速发展，硅基大脑的语言处理能力也得到飞速提升。

目前自然语言处理已经包含自动问答、内容摘要、信息检索、文本识别解析、机器翻译、内容生成等多方面的能力。表现在具体的落地场景中，则涵盖了AI聊天、问答、写作、翻译、信息抽取等我们常见和常用的各方面。

往细了分，比如司普科技AI写作同时又包含文案、稿件、故事、诗歌等通用文体的写作和论文、综述、教学材料、偏差报告、运维报告等专业文体的写作。这意味着，多元化的业务需求可能催生多样化的应用场景。

此外，随着大模型多模态能力的增强和在各种任务场景中的泛化，通过文字输入生成图片、音视频，甚至代码、游戏等都成了可能。以上放大了自然语言处理这一人工智能技术的价值和商用范围。

02 计算机视觉

计算机视觉（简称：CV）是AI领域发展较早，也是先于其他领域爆火的AI技术之一。早在2015年前后就掀起了人脸识别、刷脸支付的热潮，还催生了国内最早一批AI独角兽创业公司。

计算机视觉搭配生物识别技术让人们看到了AI大规模商用的可能。

目前计算机视觉凭借在特征提取、图像生成与处理、目标检测、立体视觉等方面的优势，被广泛用于自动驾驶、智能监控、安防巡更、‌图片检索、医学影像处理等场景。

计算机视觉技术的发展，让AI能力变得可视化，也极大拓展了AI的使用场景，加速推动其赋能千行百业。

03 智能语音

智能语音是和自然语言处理、计算机视觉联系最为紧密，且应用范围相对较广的AI技术之一。

早期的智能语音技术主要集中在语音识别（ASR）、基础性的语音转化（‌TTS、STT）等领域，主要应用于业务指引、客户服务、外呼营销、智能家居等场景。

眼下随着语音合成技术的逐渐成熟，AI配音、AI音乐创作、智能语音助手、数字员工等方面的应用越发广泛。

而硅基大脑通过吸收大量知识经验，深度学习人类的吐词习惯、‌节奏变换、语速语调等，几乎可以做到“收放自如”。

以AI音乐创作为例，语音合成加上‌自然语言处理（写歌词/台词）和计算机视觉（补充画面/配图）的助攻，有些甚至能做到“一曲惊人”，媲美真实人类水准。

04 生物特征识别

生物特征识别（Biometrics）是人工智能的另一大应用技术方向，它和计算机视觉、智能语音等有部分的交叉。

比如涉及人脸识别等视觉特征的处理时，会用到计算机视觉技术。进行声纹识别时，会涉及语音识别技术。但同时三者又有所区别，尤其表现在声音、‌步态等非视觉特征的识别和处理上。

目前，生物特征识别在安防监控、身份核验等方面有或深或浅的应用，同时擅长生理特征（如指纹、虹膜、面相、DNA等）及行为特征(如步态、笔迹、声音、击键习惯等)方面的识别。在刑侦鉴定、门禁考勤、金融支付等特定领域应用更广。

05 具身智能

具身智能作为机器人技术的重要分支，是近两年发展最快，也备受瞩目的人工智能技术方向和赛道。

从实现路径与实际用途看，具身智能同时也是自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别等AI技术的集大成者。

比如人形机器人接受语音指令并完成相应任务，就涉及语音识别、语义理解、逻辑推理、对话交互、物体识别分类等多方面的能力。

智脑与具身的相互协作，让机器人理解并执行指令成为可能，从而进一步推动其在生产制造、仓储物流、家政护理、教育娱乐等行业的应用。

人工智能在工作和生活上带来的诸多便利，让人们认识到它的价值和潜力所在。

不过值得注意的是：AI本质上只是技术手段，人类作为掌舵者决定着它的使用途径与发展方向。加速AI技术发展的同时，我们只有规范使用并做好安全监管，才能将其导向良性循环，从而深度赋能科技社会发展。

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