小白也能看懂高科技，今天开始学习人工智能吧
对客户的了解越多，就能越好地为客户服务，销售的就越多。这是营销个性化的基础。当客户在搜索引擎键入关键词搜索某种产品之后，在随后几天后浏览网络过程中会持续看到针对该产品的页面广告，就像是被广告“持续跟踪”。而这种营销个性化只是九牛一毛。企业可以个性化客户收到的电子邮件或优惠券，他们看到的产品，还有哪些产品显示为“推荐”等等，所有这些都旨在引导消费者进行消费。
二十九、 智慧门店：
与AI正在取代人类的说法相反，AI已成为许多线下门店销售的支柱。快消品行业的服装企业开始使用vip客户识别系统，从客户进店开始，店员就可以了解客户的历史消费记录和偏好，用户标签等信息。从而有针对性的推荐当季的新品，以及动态的给出vip特惠价格，基于生物识别技术的 AI提供更多便捷的资讯，使店员更加准确的与客户互动。如果你去服装店买东西的时候，感觉店员非常聊得来，甚至比你还了解你自己的穿衣风格的话，那你就要注意看看她手上是不是拿着一个平板电脑正在浏览你的信息。这样的AI虽然说还没普及，但厂商和技术公司正在大力合作研发，具体需要几年才能大规模应用只是时间问题，这就是我说的趋势。
超市也是一样，通过利用机器学习和大数据来优化商品的销售。 确定哪些产品对客户来说更重要。通过零售区域中的视频图像或传感器来分析货架空间的使用情况。将产品放在正确的位置，优化货物堆头和摆放位置以及客户浏览路径，可以达到在每个门店有限的展示面积和空间内坪效的最大化。 获得每个货架销售数据统计结果进行指标分析，不断优化和完善。在未来智慧门店将会更好的感知消费者， 与消费者进行互动并且推荐合适的产品。
三十、 个性化浏览：
根据客户个性化数据的电子商务网站， 为客户提供页面上的爆款产品。随着客户需求而变化，对用户搜索行为进行监督，并生成最新的推荐项目。该算法根据访问者的行为、年龄、兴趣和性别不断更新。将数据无缝集成到电商平台的用户体验之中。这方面做得最好的是Amazon推荐算法非常准确，给客户带来便捷，也提升了平台总体销售。像亚马逊这样的电子商务网站创建了一种算法，该算法可以准确预测客户的需求，使用机器学习用户的连续访问所产生的浏览记录，越多的浏览行为越精准的预测。国内大的电商平台也有类似的AI在计算和组织用户浏览的界面，叫做“千人千面”系统，就是说每个人看到的系统内容都是不一样的。类似的系统也应用在资讯类APP里面，比如新闻类的APP也是根据用户兴趣标签进行推送的，即使两个人使用同样的APP，但因为使用习惯和个人标签不一样，致使同时打开看到的内容也因人而异，但统一推送的内容除外。
而且运用机器学习图像识别算法，让用户能够通过拍照和上传图像或视频的方式来搜索产品，以立即跳转到所需的产品，看到的马上就可以买。减少下单购买的步骤和等待的时间就意味着更高的转化率。同样的原理，场景化营销：广告公司利用机器视觉和自然语言处理来了解广告的投放环境。通过了解客户的信息来设计消费场景产生共鸣，同时可以点击跳转购买页面，从而强化品牌理念并提高营销的转化率。
三十一、 个性化推荐：
AI现在被设计成尽可能接近人类的性质。我们希望它是既温暖又热情，同时也是了解你的。人工智能通过智能设备和传感器可以了解用户的最新信息，同时利用自然语言处理来分析和客户历史发表的商品评论中的文字，然后总结出客户需求。利用传感器采集的标准化用户身体数据、衣服标签和其它搜集的数据，以及机器学习对消费者的信息和喜好进行分析，可以为顾客提供智能导购服务。以便用户做出更好的选择，同时提高客户满意度和效率。这个方向产品还在创新和试商用，问题不在于智能硬件对用户的感知，而是海量的用户数据没有办法整合，还是需要巨头参与来做，才有可能做出好的产品。服装企业通过AI和结构化数据去链接商品和用户，不仅仅是虚拟试衣间，也是超级导购，帮助顾客从海量商品中找到最合适自己风格的产品。并且结合当季潮流趋势、个人喜好来推荐适合个人服饰风格建议。AI可以建立用户的虚拟形象，展示衣服和配件组合的效果并且给出时尚评分的建议。同时支持用户进行个性化定制，也就是C2M(Customer-to- Manufactory)的模式，可以为消费者量身打造适合他们身材特征、相貌、及偏好的服装。目前在男装的西装、衬衫等品类和和高端女装中可以实现个性化定制。新零售就是要根据每一个用户的需求来定制产品和购买体验流程。
工业设计
想象人工智能完全有能力进行工业设计。可能是设计上的最极具突破的创新，从天马行空的结构设计，符合力学和材料学的模拟测试，几百万种方案迭代和进化，最终形成最优的设计方案。
三十二、 AI设计师
AI设计就是基于最初的设计需求，利用人工智能的算法和云计算的强大计算能力，由计算机生成数以千计的设计方案，最终由人再来选择确定最终的设计方案。例如设计一个杯子，设计人员只需要告诉系统：对于杯子材质要求、尺寸要求、外观要求，系统就可以提供出数以千计的设计方案，设计人员只需要选择就好了。
同样的AI也应用在更加复杂设计方面，一架飞机由几千个机械零部件组成。所有这些部件需要很好地配合工作。人工智能用于确保每个部件是否在正确的位置。自动化传感器和控制系统变得非常有用。这些传感器可以检测到任何可能对飞机造成伤害的威胁或气候变化。适应多变条件的传感器和许多这样的电气部件由AI算法控制工作。AI强大之出在于，可以不断模拟实际使用场景，从中发现问题而不断完善结构设计，这个点对于人来说是不可能完成的。
AI可以参与设计方案的制定，这不仅仅是效率得到提高这么简单。很大程度上此时的设计软件本身已不再是工具，甚至不再需要操作者学习和掌握任何的经验和技巧。系统自身的学习能力和运算，部分替代了设计师的多年经验。
三十三、 城市大脑：
交通是一座城市的“血管”，它就像人体的毛细血管一样，维护着城市交通的正常运行。拥挤的人流车流和人员货物的调运，城市可以看作是海量数据的不停流动，但这些数据本身缺乏指挥和思考，各自按照自身意愿流动，再加上城市规划和建设速度赶不上车辆、人口的增长，一旦超过了设计的容量，就逐渐形成了阻塞。在构建未来智能城市过程中，AI就显得尤为重要。城镇道路规划使用图形算法，进行有效的地理分析。根据管理城镇或智慧城市的不同需求，按照条件可以生成所需条件的规划蓝图，事实证明人工智能在此超过人类专家。城市建成之后的智慧调度系统，也可以利用人工智能技术，形成以数据为驱动的城市交通决策机制，根据实时数据和各类型信息，综合调配和调控城市的公共资源。
AI可以对城市进行统一实时分析，自动调配公共道路资源，动态修正城市运行中的不足和缺陷，成为城市的智能综合管理者。城市大脑会实现大数据解决拥堵以及交通情况监督，不仅仅是节省了人力，而且智能化的交通管理也将更加科学高效。未来将是人工智能科技驱动下的智慧城市，AI对于城市功能优化、居民生活便捷安全方面将发挥重大的作用，最终实现自动化和智能化，达到城市运作效率的最优化。
三十四、 建筑设计：
AI现在已经帮助建筑工程师很长一段时间。实际工作中不同类型和经验的建筑工程师都要花费30%以上的时间进行素材搜集和信息处理、图纸绘制等繁复且固定的劳动。而AI可以快速完成这些工作，尤其是前期机械重复、格式化的工作以及反复修改的部分，都可以由AI自动完成。
在辅助设计方面它不仅可以按照规则生成模式，比如规则花纹和对称结构，或者随机纹理。通过机器学习海量建筑材质和纹理搭配进行建议，也许未来只需要输入基础的参数如形状面积：长方形地块，结构：三层楼，还有风格：文艺复兴时期的意大利风格，AI就会生成符合要求几十个模型，给设计师进行选择和优化。AI将成为建筑设计师的良师益友，既可以向AI学习，也可以获得他的帮助。设计师可以和智能机器联手合作，比如设计师提出有价值的问题，机器提出可选择的解决方案。智能机器如今已经无处不在，比如工业机器人就是最好的例子。这些机器人用于有规律的任务，可以大规模地取代人力重复劳动。使用机器人的自动化具有很大的成本优化潜力，并在制造和生产方面带来卓越的效率。
三十五、 平面设计：
设计是关于创造性而不是遵循一套结构化的规则。图形设计师不必做机械或逻辑工作，而是完全是一个创造性的领域。在这里人工智能表现可以是非常有创意的，而且它永远不会达到创造性饱和状态。就设计来说，一张海报完成后，为了适配不同的场景，还需要进行复杂的调整，才能输出相应尺寸的作品。这样的工作非常费时，而且对于设计师来说是很大的消耗，而这些都是人工智能擅长的事情。当下人工智能还远达不到能独立完成创意设计的水平，所以设计师应该把关注点放在创意的产生上面，然后把繁琐重复劳动交给机器，这样的组合将会大大提升设计师的输出质量。包括设计师上色工作也是一个巨大工程，通过AI的图片识别和上下文语义理解，自动填充对应的色块，完成辅助上色的工作，解放设计师的生产力去创造。
阿里电商平台推出的有一个设计海报机器人，通过机器学习方式，它可以只用一天的时间，制作1.7亿张不重复的海报。如果这些海报全靠设计师人手来完成，不知道要做多少年。
三十六、 智能制造业：
人工智能技术正在促进智能制造中新模型、新方法、新系统的发展，是智能制造的核心技术，也是应用最多的领域。如比采用机器视觉、机器学习等技术，开展产品的质量检查，外观瑕疵点、色差检测和分析评价，可以解决以前的技术难点，明显提高识别和分析的水平，从而提升良品率。通过智能AI技术，产品质量明显改善。
人工智能技术结合产品研发系统，使之具备逻辑推理和决策判断能力，由计算机作为主导，依托知识库、自主学习体系，将大量设计实例、经验和准则相结合，根据设计目标不断缩小探索的范围，达到理想的设计效果。人工智能技术在产品流行趋势领域有很大发展空间。如借助计算机视觉与图像处理技术，分析海量照片，可以快速检索用户偏好的色彩、样式；如根据消费者偏好和消费习惯数据。在趋势预测方面，人工智能技术的应用，不仅能够准确地解决许多复杂问题，还可以成为未来产品创新的工具。
三十七、 3D打印技术：
随着人工智能取得了显著的进步，并取得了一系列突破性的成果，如机器视觉和人工智能技术大大提高了智能制造的生产效率。人工智能应大数据而生，给大数据提供了一个深度思考的大脑，而3D打印给了智能数字化一个实体的躯体，三者共同引发了人工智能时代的到来。随着智能制造时代的到来，我们相信今后的3D打印与人工智能联手将会实现更多意想不到的成果。任何人类想象不出来的模型和结构，只要由人工智能设计出来，都可以通过3D打印机来实现，无论这个设计在人类看来有多么不可思议。二者的结合对于教学、医疗、设计、艺术、建筑等行业都会产生积极而且深远的影响，受其启发这将会大大延展人类的视野。如果混合材料打印工艺可以实现，再通过智能感知设备，就可以让3D打印机来控制制造行为，并且同时监测产品的质量和强度，然后实现动态的反馈调整。那将意味着3D打印机可以把人工智能从计算机拓展到现实世界，让机器制造机器的想法得以实现。也将给人工智能赋予物理的躯体，与现实世界进行物理层面的交互。3D打印是否在未来会取代传统制造业？答案是不会，3D打印并非规模生产，而是个性化定制的生产技术。3D打印的出现将会带来更多新的个性制造需求，3 D打印在未来将一定程度上补充制造业的部分空白，并且将开创一种全新的商业模式。
三十八、 工业互联网：
工业互联网是工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。概括来说，它包括智能机器、高级分析、工作人员三个要素。而将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。人工智能和工业互联网有着深刻的渊源与联系。工业互联网的高级计算、分析、感应技术都需要人工智能的广泛参与。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，人工智能贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
这个领域也是一个集各家大成的领域，在未来人工智能，机器人基础，信息技术三者综合发展，将会是自工业革命以来，最大的一次技术变革。工业的核心将转向信息流，更加快速的适应社会的发展，信息流转的更有效率，将获得更多竞争优势。整合出来的效能对比传统工厂将会不可估量。这是一个刚刚起步的行业，存在非常多的机会。
个人化AI
三十九、 生物识别技术：
通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等手段密切结合，利用人体固有的生理特性，如人脸、虹膜等和行为特征如声音来进行个人身份的鉴定。生物识别技术具有研究不同人体部位结构的能力，并在物理分析的基础上识别人，所以生物特征认证被视为迄今为止最准确和最好的认证技术。
简单介绍一下现在常见的几种生物识别技术：声纹识别是经常被混淆认为语音识别是一种技术。声纹识别是通过识别语音波形中的生理和行为特征等语音参数，来对讲话者进行身份识别的技术。而语音识别是指将语音的内容识别成为文字，可见二者具有很大的不同。而最精准的生物识别技术是虹膜识别。前面提到的声纹可以做身份识别，但精准度远远达不到高安全级别应用场景的要求，比如支付转账、实验室、金库等重点安保场所。人的虹膜中包含有很多相互交错的斑点、细丝和条纹等等的细节特征，这些特征可以唯一地标识一个人的身份。而当下最热门的则是人脸识别技术。使用人脸识别的人工智能有一双真正的“眼睛”：可以识别主人、客人和坏人等等。人脸识别将为人工智能积累极其重要的数据，目前公安、教育、社保和金融等多个行业已经开始大批量引入人脸识别系统。
在所有其他人工智能技术中，这一技术与人类的互动性最强。与互联网、物联网的交集将成为各行业的重点发展方向。刷脸支付、刷脸开门、刷脸乘车等等应用都会非常快速的普及，用户在进行识别的时候基本是无感的，将来带更便捷、舒适的体验。在未来机器设备对人的感知和识别程度，也是智能化的重要特征。
四十、 智能家居：
智能家电已经存在了很长一段时间。人造的机器人现在正在帮助人们从事清洁，烹饪和除尘等工作。不仅家庭用品，完全由人工智能控制的房屋也正在制作中。这些房屋对居民来说非常友好，让生活更轻松。例如： 每当你走进大门时，自动感知和生物识别技术会确认你的身份，从而自动开门，打开灯调到你喜欢的氛围，同时播放氛围音乐。而当你躺上床准备睡觉的时候，电气设备和灯都自动关闭等等。这些都不是科幻小说，这是现有的技术已经实现了的功能。在这里需要讨论智能设备的内涵意义，它应该不仅仅包含wifi和传感器，而是感知和交互，背后需要人工智能的深度学习模型来支持，比如扫地机的案例，有路线规划和没有路线规划，就是完全不同的产品体验。没有路线规划的扫地机使用随机算法，它不知道自己清扫过什么地方，理论上时间足够长的话是可以走完整个房间。所以实际应用中，房间并不是空旷的规则区域，而是有很多家具切割成的小块，这种情况下就很难通过随机算法实现全面覆盖，浪费时间清洁效果也不好。而使用路线规划算法的扫地机会规划出打扫的路线，知道自己去了哪里，哪里还没去，这样能保证至少把房间全面清扫一边。这个例子只是给大家一个智能设备的直观概念，在被厂商营销智能产品的时候，不放多看看所谓的智能设备除了wifi联网和支持APP还剩下什么？到底有没有数据积累和模型的支持，否则只是花了几倍的价钱买了一个带wifi开关的普通电器而已，根本称不上智能。
社会发展总是向更高效率的方向前进，比如在工业革命后工业生产代替手工产品成为制造业主流，同样的马车也被汽车替代一样。人工智能实际上也是现代科学技术发展到一定阶段的产物，背后是核心技术是机器学习、机器人、传感器、云计算、大数据等技术的突破和发展。从这个角度看人工智能的大规模应用也只是一场顺势而为的技术变革。
根据Gartner 2017发布的报告预测，人工智能在未来的10年之内将成为最具颠覆性的技术，各行各业与AI深度融合应用也将会成为技术发展的主流。在技术引领的数字化经济的时代，AI将会取代移动互联网的地位，成为新一轮经济发展的领导者。从趋势上来看，人工智能的应用会大幅提高生产率和减少工作强度，使人类有更多的时间从事创造性活动和娱乐及休闲，当然这也是我们人类更加擅长的领域。所以，无论你从事什么行业，从今天开始都应该关注人工智能的发展，感受科技进步的脉搏，更好的理解和利用技术带来的便捷，一起去见证一个机器具有智能的未来。
我们下期再见。
本篇是老张创作的课程《人工智能进化论课程》基础篇内容，转载需授权。
读完了觉得内容不错的话请转发和评论~
想要了解全部课程内容，加入圈子和老张讨论的请点击下面“加入圈子”，订阅“人工智能进化论”课程。或者加wx:AI61825
加入圈子
网友评论