随着近年来大数据、AR、VR、生物特征识别、机器学习等相关人工智能领域技术的兴起，以及各类专家学者的进一步探索，目前在各行业中都已经开始应用人工智能领域的相关技术来提高我们的生产效率，使得我们的工作更轻松，生活更美好。下面我们通过搜集的10个案例来感受人工智能是如何影响着我们的工作与生活。
案例一:城市大脑在城市公共资源优化配置的创新实践与应用
应用领域:城市治理
应用场景:交通态势评价与信号灯控制优化、城市事件感知与智能处理、公共出行与运营车辆调度、社会治理与公共安全
开发单位:阿里云计算有限公司
客户需求和方案简介
中国的信息化建设已经到达一定阶段，积累了海量数据。但现状是各部门正在运行的各类交通管理信息化系统和平台都是以传统的信息化模式建设的，建设标准和运行模式不一样，各自独立运行，不能互通和协同。传统的信息化建设模式导致信息孤岛的产生，各类数据资源相互割裂，数据的共享和开放程度低。另外针对海量数据的存储及计算，没有领先的的大数据、云计算及 AI 能力，很难把数据的价值很好的挖掘和利用起来。城市大脑是支撑未来城市可持续发展的全新基础设施,其核心是利用实时全量的城市数据资源全局优化城市公共资源，即时修正城市运行缺陷，实现以下三个突破:
1）城市治理模式突破
以城市数据为资源，提升政府管理能力，解决城市治理突出问题，实现城市治理智能化、集约化、人性化。
2）城市服务模式突破
更精准地随时随地服务企业和个人，城市的公共服务更加高效，公共资源更加节约。
3）城市产业发展突破
开放的城市数据资源是重要的基础资源，对产业发展发挥催生带动作用，促进传统产业转型升级。
具体解决方案介绍
ET 城市大脑是在依托阿里云大数据一体化计算平台基础上，通过阿里云数71据资源平台对包括企业数据、公安数据、政府数据、运营商等多方城市数据的汇集，借助机器学习和人工智能算法，面向城市治理问题打造的数据智能产品。通过 ET 城市大脑，可以从全局、实时的角度发现城市的问题并给出相应的优化处理方案，同时联动城市内各项资源调度，从而整体提升城市运行效率。
城市大脑架构
从上面的城市大脑总体架构图可以看到，城市大脑分为三层，最下层为阿里云飞天计算平台，中间为阿里云城市大脑数据资源平台，最上层为阿里云城市大脑 IT 服务平台。其中数据资源平台和 IT 服务平台为开放平台，可以承载其他厂商产品。
一体化计算平台:为城市大脑提供足够的计算能力，具备极致弹性，支持全量城市数据的实时计算。EB 级存储能力，PB 级处理能力，百万路级别视频实时分析能力。
数据资源平台:全网数据实时汇聚，让数据真正成为资源。保障数据安全，提升数据质量，通过数据调度实现数据价值。
IT 服务平台:开放的 IT 服务平台，繁荣产业生态。通过数据资源的消耗换来自然资源的节约。
数据平台
城市大脑子产品子系统图展示了智能数据应用各个子系统模块的内容，具体包含以下几个子系统:交通态势评价、信号灯控制策略优化、城市事件感知、应急车辆优先通行、公交调度优化、重点车辆监控。
方案实施后的价值或成果
在交通领域，全球首个互联网+联信号灯平台在广州成功推出并取得实战结果(试点路口失衡指数下降 26%，拥堵指数下降 19%);在杭州，首次通过球机视频分析，实现交通异常事件的自动巡检，交通事故实现秒级实时报警，识别准确率 92%以上，同时联合信号灯智能调控，部分区域通行时间缩短 15.3%;在萧山，实现救护车弹性绿波带，救护车到达时间缩减 50%，为每一个等待拯救的生命亮起绿色信号灯。城市大脑，城市治理的前瞻性实践，陆续在中大型及特大型城市成功登陆，包括苏州、衢州、澳门等。通过数据的汇聚，实现对整个城市的实时数据分析和研判，有效调配和优化公共资源，不断修正城市运行中的缺陷，突破城市治理和服务模式。
案例二:医疗 AI 影像的成功应用
应用领域:医疗影像
应用场景:临床医疗影像辅助诊断
开发单位:腾讯互联网加(深圳)有限公司
客户需求和方案简介
随着医学成像技术的不断进步，近几十年中 X 光、超声波、计算机断层扫描(CT)，核磁共振(MR)、数字病理成像、消化道内窥镜、眼底照相等新兴医学成像技术发展突飞猛进，各类医学图像数据也爆炸性增加。在传统临床领域，医学图像的判读主要是由医学影像专家、临床医生实现，日益增长的图像数据给医生阅片带来极大的挑战和压力。随着计算机技术的不断突破，计算机辅助医学图像的判断成为可能，并且在临床辅助诊断中所占比重逐年增大。相比于人工判读图像，计算机辅助诊断可以有效提高阅片效率，避免人工误判，降低医生工作量和压力。
具体解决方案介绍
依托国际领先的图像识别技术，腾讯开发了医学影像智能筛查系统，实现了对早期食管癌、早期肺癌、早期乳腺癌、糖尿病性视网膜病变等疾病的智能化筛查和识别，辅助医疗临床诊断。腾讯医学影像智能筛查系统由“食管癌早期筛查子系统”、“肺癌早期筛查子系统”、“糖网智能分期识别子系统”、“乳腺癌早期筛查子系统”构成，支持食管癌良恶性识别、肺结节位置检测、肺癌良恶性识别、糖网识别、糖网分期、乳腺癌钙化和肿块检测、乳腺癌良恶性识别等临床需求。
方案实施后的价值或成果
腾讯医学影像智能筛查系统目前已经在全国多个省市的数十家三甲医院中进行了广泛应用，并获得了医生高度认可。例如，浙江省温州市中心医院上线食管癌早期筛查系统 2 周即发现 2 例医生未发现的早期食管癌患者，最终这 2 位患者确诊后,进行早癌手术。早发现早治疗，大大提高了患者生存率，降低治疗费用，保障术后生活质量。
利用基于人工智能的腾讯医学影像智能筛查系统进行辅助医学图像诊断相对于医生独立通过人工诊断具有显著的优势:统一的问题，使得影像诊断更加客观;人工智能诊断可以大幅度大规模提高人工阅片的速度，降低医生的工作量，提高效率;人工智能诊断能比人工阅片更快更精准的发现病灶，防止医生漏诊和误诊，给医生诊断加上了一层安全保障，是未来的发展趋势;人工智能诊断可以辅助重大疾病早期筛查，降低人工筛查的人力成本和工作量，大大提高我国重大疾病早期筛查的普及率和准确率;人工智能诊断通过辅助基层医生诊断让低年资医生快速的积累诊断经验，降低学习成本，从而能大大缓解我国患者多，医生资源不足的情况。
案例三:语音评测在英语听说考试的成功应用
应用领域:教育考试
应用场景:中考、高考中的英语听说测试
开发单位:科大讯飞股份有限公司
客户需求和方案简介
随着国际交流的日益增多，英语交际能力越来越重要。虽然国家、社会、学校都很重视英语教学工作，但是由于缺乏有效的评估和教学手段，“哑巴英语”、“洋泾浜英语”等现象仍然大量存在。中国青年报统计，我国有 56%的学生“大部分”时间花在英语学习上，但是真正具备沟通能力的仅有 10%。全国绝大多数省份都已开展了高考英语听力考试和口语加试，广东、江苏等越来越多的省市已经把英语口语考试成绩计入到高考、中考绝对分。实践表明，开展英语听说考试可以显著促进英语教学的发展。中高考英语听说考试已经是大势所趋。
具体解决方案介绍
依托国际领先的智能语音评测技术，科大讯飞开发了英语听说智能测试系统，实现了英语听说考试全过程的自动化与智能化。讯飞英语听说智能测试系统由“命题制卷子系统”、“考务管理子系统”、“现场考试子系统”、“阅卷评分子系统”构成，支持短文朗读、情景反应、角色扮演、口语表达、话题复述所有主流题型。
方案实施后的价值或成果
科大讯飞英语听说智能测试系统目前已经在全国 23 个省市地区的中、高考中进行了广泛应用，包括北京中、高考、上海高考、广东高考、江苏中考、深圳中考等，年测试人数达 230 万人次，累计测试人数达 1900 万人次。科大讯飞英语听说智能测试系统的具体应用情况，如下所示:
随着人工智能技术的快速发展，基于自然语言理解、机器学习等人工智能技术的智能语音技术得到了长足的进步，已经在多个行业进行了广泛的应用。在 2012 年广东省科技鉴定中，科大讯飞智能语音评测技术的计算机评分相关度超过所有专家，平均误差低于所有专家，整体效果方面全面超过人工。
注:相关度是衡量评分者对考生打分排序合理性的指标，反映了评分的公平性。介于 0-1 之间，越接近 1 越好;平均误差是衡量评分者评分准确程度的一种指标，平均误差越小表示评分准确度越高。
利用基于人工智能技术开发设计的英语听说智能测试系统开展考试，相对传统的人工考试具有显著优势:
1）智能语音评分技术可以彻底解决人工阅卷主观性强、评分标准不统一的问题，使英语口语考试更加公平、公正。
2）智能语音评测技术可大幅提高大规模口语考试的阅卷速度，降低口语考试阅卷的成本及实施难度，促进口语考试的发展。
3）智能语音评测技术能够从发音标准度评估、发音缺陷检测、口语应用能力评估等多个维度进行详细的测评，能够客观全面的反应学生的口语能力。
4）考试现场应用人工智能技术进行在线实时评分，使自适应考试成为可能。自适应考试由于更加准确的评估考生水平，是未来考试的发展趋势。
5）智能语音质量检测技术应用于考试端，能够在考生口语采集环节避免设备故障或人为原因造成录音失败的情况，大大提高口语考试的成功率。
案例四:智能供应链设计系统
应用领域:制造领域
应用场景:供应链路径优化
开发单位:华为技术有限公司
用户需求和方案简介
当前华为供应链物流供应商(LSP)单车提货每增加一个提货点，就多增加一次例外费用，导致多点提货费用高，需要根据发货单据，人工的方式拆分给承运商，进行发货，每年的例外费用高达 1200 多万人民币。
之前人工方式效率低，成本高，无法实现实时、快速设计最为合适的供应链物流方案，而采用智能供应链设计系统之后，能够大量减少人力投入，快速实现供应链路径优化。
具体解决方案介绍
智能系统自动识别是选择直提物流模式还是选择中转仓模式，自动优化并推荐给用户车辆数。按天输出派车计划，解决多订单、多工厂映射关系下的组合路径优化问题，目标达到月运输成本最优。10 分钟之内完成给出物流配车和路线规划。
华为人工智能系统的路径优化解决方案聚焦于降低物流运输成本，包含三个模块:
构建智能分布式优化算法库，包含业务模型层、数学模型层/各种规划问题、基础优化算法层;通过 0-1 动态规划技术，自动识别并确定走中转仓的货运单数;通过聚类 KNN 模型对订单的对应的工厂进行聚类找出相邻距离最小的点。然后根据聚类结果，进一步计算派车计划、运输路径。
方案实施后的价值或成果
通过提货规划，减少例外费用，提升发货效率。以天为单位，合理分配租赁车辆并对提货路线进行优化，利用中转仓(MilkRun)尽可能提高车辆满载率、减少出行次数，减少提货的例外费用。根据 2016 年 1-6 月的历史数据进行优化，每个月的运输成本降低 30%以上。基于平台能力，优化算法高效率，按天输出派车计划，只需要 10s 左右。
案例五:百度机器翻译
应用领域:机器翻译
应用场景:不同语种间的转换
开发单位:百度网络技术有限公司
客户需求和方案简介
机器翻译是利用计算机将一种语言自动翻译为另外一种语言。早在 1946 年第一台现代计算机诞生之初，美国科学家 W.Weaver 就提出了机器翻译的设想。机器翻译涉及计算机、认知科学、语言学、信息论等学科，是人工智能的终极目标之一，研究机器翻译技术具有重要的学术意义。
在互联网和全球化背景下，大国之间的网络博弈趋于白热化，网络信息安全面临前所未有的挑战。研发具有完全自主知识产权的机器翻译系统，实时准确地获取多语种政治、经济、文化、军事等信息，是我国信息安全的重要基础保障，对于保障国家安全、发展国民经济和实施国际化战略具有重要意义。
具体解决方案介绍
互联网大数据给机器翻译研究带来新的机遇和挑战，使得海量翻译知识的自动获取和实时更新成为可能，传统翻译模型和方法亟待创新。本项目在海量翻译知识获取、翻译模型、多语种翻译技术等方面取得重大突破，解决了传统方法研发成本高、周期长、质量低的难题，实时准确地响应互联网海量、复杂的翻译请求，使我国掌握了互联网机器翻译的核心技术，占据了该领域的技术制高点。基于大数据的互联网机器翻译核心技术如下:
1）提出了基于互联网大数据的翻译模型。在此模型指导下，提出了自适应训练和多策略解码算法，突破了多领域、多文体的翻译瓶颈;实现了翻译云平台与算法的充分优化与融合，实时响应每天来自全球过亿次复杂多样的翻译请求。
2）研发了基于互联网大数据的高质量翻译知识获取技术。突破了传统翻译知识获取规模小、成本高的瓶颈;制订了语言内容处理领域的国际标准。项目积累的高质量翻译知识规模是权威国际机构 NIST 发布的数据规模的 100 倍。
3）提出了基于深度语义的语言分析和翻译技术。突破了机器翻译中公认的消歧和调序世界难题，在国际上首次提出了基于树到串的句法统计翻译模型，有效利用源语言句法信息解决短语泛化和长距离翻译调序问题。
4）提出了基于枢轴语言的翻译知识桥接和模型桥接技术。突破了机器翻译语种覆盖度受限的瓶颈，使得资源稀缺的小语种翻译成为可能，并实现了多语种翻译的快速部署，11 天可部署 1 个新语种。目前系统支持 28 种语言，756 个翻译方向。
方案实施后的价值或成果
以上技术应用于国家多个重要部门和百度、华为、金山等超过 7000 个企业和第三方应用，此外，百度的机器翻译项目，曾获得 2015 年度的国家科技进步二等奖，百度机器翻译典型的应用如下:
1）基于以上研究成果，实现了“多语言信息采集处理与分析系统”，支持英语、日语、德语、法语、朝鲜语、阿拉伯语和土耳其语等外国语，及藏语、维吾尔语和蒙古语等我国少数民族语言，共 10 多种语言文本的自动采集、翻译和分析系统。该系统成果应用于中国人民解放军总参谋部第五十五研究所等国家重要部门，有效支撑了相关单位核心事业的发展，为维护国家安全和社会稳定、推动多语言情报翻译和分析事业的发展发挥了重要作用。
2）研究成果应用于“百度翻译”，支持了汉语、英语、日语、韩语、泰语等28 种语言和 756 个翻译方向，形成了支持多语言高质量翻译的市场竞争优势，覆盖全球超过 5 亿用户，每日响应过亿次的翻译请求。根据第三方评测，“百度翻译”在当时上线的 32 个翻译方向中，有 28 个翻译方向超越谷歌翻译。在中国电子学会组织的科技成果技术鉴定中，院士专家一致认为:“在翻译质量、翻译语种方向、响应时间三个指标上达到国际领先水平”。
3）翻译技术应用于百度搜索，帮助用户更加便捷地获取多语言信息，找到所求。2014 年 7 月习近平总书记和百度 CEO 李彦宏共同启动葡萄牙语搜索引擎，为用户提供跨语言搜索服务;该技术也应用于百度的阿拉伯语、泰语搜索引擎中。近三年，取得直接经济效益 10.94 亿元。
4）“百度翻译”开放平台为超过 7000 个第三方应用提供免费服务，促进了国民经济的发展，助力中国企业的国际化;为大量中小企业提供翻译平台服务，降低了创业创新门槛，带动了相关产业的繁荣与发展。华为将翻译服务集成到其Ascend Mate 手机的摄像头翻译应用中，提升了该手机的市场竞争力，带有翻译功能的手机被销往法国、德国、俄罗斯、西班牙、英国等 30 多个国家和地区。“金山词霸”使用以上翻译技术，实现从字词查询到句篇自动翻译的跨越，增强了其产品的价值，装机量 4660 万套，合计产值 4561 万元。B2B 跨境电子商务平台“敦煌网”使用“百度翻译”进行跨境贸易，服务超过 100 万家国内供应商，帮助其将商品销往全球 224 个国家和地区，促进了我国对外贸易的发展。
案例六:小 i 机器人智能客服机器人系统
应用领域:智能人机交互
应用场景:自动客服、呼叫中心、智能人机交互
开发单位:上海智臻智能网络科技股份有限公司(小 i 机器人)
客户需求和方案简介
客服机器人是一种全新的智能工具，可以 24 小时在线实时回复用户提问，因此将客服机器人作为人工客户服务的补充，其为公众服务的能力相较传统的纯人工客服可以得到明显提高。
智能客服机器人可透过一定的载体，如 WEB、IM、WAP/SMS 等，结合图片、文字甚至音视频等媒体给用户最完整的回复，让用户在交流中解决问题。在客户服务中心已经高度发达的欧美国家，相当多的企业已经实施了智能客服机器人服务系统，采用人工智能技术为企业和政府的客户提供便捷、准确和高质量的服务，有效地配合客户服务中心，增加了客户满意度。将人工智能技术应用于互联网实时通信领域和无线通信领域，在针对当前具有大规模智能需求的企业，如电信、金融、电力以及政府客户服务中心等市场进行深入研究之后，基于机器人智能引擎系统推出了面对企业和政府的各类智能客服机器人及解决方案，可以在低投入的基础上为企业的用户提供优质高效的服务。
具体解决方案介绍
智能客服机器人基本架构图如下所示。
该基本架构图主要包括以下模块:
机器人核心模块及运行框架:包括通讯控制模块、服务接口模块、交换业务逻辑及二次开发框架等组成部分。该平台主要实现全渠道终端与后端智能服务引擎及第三方服务系统(如人工客服系统)的通信接口服务，并且能够针对各渠道不同业务逻辑提供二次开发的接口。包括用户使用智能机器人系统的所有前端用户交互和表现功能，以及负责机器人的登陆验证，响应调度，负载平衡等。
智能服务引擎 AI：智能服务引擎是处理自然语言和集成各种专业处理引擎的基础平台，包括引擎核心模块、智能分词引擎、语义分析引擎、聊天对话引擎以及场景上下文处理模块、知识索引管理等模块。智能服务引擎相当于机器人的“大脑”，是机器人表现是否智能的关键，它的智能性、准确度、并发性能等各方面都会对整个系统产生关键影响。
智能服务引擎的主要作用包括:文本处理，句法分析，语义分析，对话管理，句子匹配，答案渲染等。不同业务模型和应用场景可能会对智能服务引擎的处理过程及模块参数做调整，引擎的一般处理流程如下:
统一管理平台
通过智能服务引擎及机器人前端平台提供的 API，对机器人进行统一的管理及维护。包括知识管理、服务管理、渠道管理、语音管理、运维管理(日志和报表)和系统管理。从工程化角度来看，支持智能客服应用的知识结构可分为业务知识库和语言知识库两个部分:通过语言知识库来理解以客户化语言组织的输入问题，通过业务知识库来定位理解后的问题所对应的答案内容。语言知识库包括通用词类、通用句型短语、领域专业词类、语义规则模板(集)，以及语法停词、敏感词汇等辅助内容;业务知识库包括业务知识文档，如产品说明、业务介绍、营销活动规则，以及常见问题解答 FAQ 等。业务和语言知识库通过知识本体基类的属性进行关联，这两部分知识库缺少任一部分或构建不完善，都会影响到前端机器人的智能体验及问题解决率。知识组织结构如下图所示:
智能客服机器人可以通过多种渠道进行呈现和交互，包括微信、QQ、网页(Web)、手机 App(iPhone、Android)、电话等多种渠道，还可以通过标准接口(API)可以把语义理解能力提供给更多的人机交互渠道，语义库中的维度可以对应不同渠道接入的代码，可以同时支持不同渠道对回复内容的具体要求。
方案实施后的价值或成果
2015 年中国建行官方数据显示，由小 i 机器人提供技术支持的“小微”服务能力已经相当于 9000 个人工座席的工作量，远超 95533、400 人工座席的服务量总和。在招行，每天上百万次的交互量原来大约需要 2000-3000 人来服务，而引入 i 小机器人的智能客服机器人系统后，现在只需要 10 个左右的工作人员，大部分工作是在提升客户粘性的创意工作上。
案例七:重点人群身份识别系统
应用领域:社会公共安全
应用场景:交通枢纽、商场、医院等公共场所
开发单位:重庆凯泽科技股份有限公司
客户需求和方案简介
经过近 20 多年的建设，我国社会安全体系初具规模，较好地维护了我国的社会安定，但由于受到各种主客观因素的制约，治安防控体系建设还不能完全适应社会发展需要。众所周知，人口管理是我国社会管理的基础，公民身份的唯一性、准确性、权威性涉及国家各层面的安全。一些不法分子利用这些管理上的漏洞，编造虚假身份信息从事不法行为或通过假冒信息躲避法律制裁，严重干扰了法律秩序，威胁着公众安全。为了维护社会稳定和国家安全，迫切需要有先进的高科技技术手段来快速、准确核实与鉴别相关人员的信息。同时公安人员在对通缉犯进行人工排查时如大海捞针，成功率极低，效果也不明显。主要有如下实际问题:首先，由于罪犯群体不断扩大，要在数以百万计的人员照片库中找出犯罪嫌疑人，不仅费时费力，还有可能造成遗漏等情况，破案的效率大打折扣;其次，目前公安机关侦察案件大多数仍然依靠事后追查和通缉，对已经发生的案件造成的损失很难有效弥补;最后，如果在案发的同时能防患于未然，就能第一时间将损失控制在最小范围内。采用高效的人脸监控和比对系统，第一可帮助公安侦查人员快速识别并辨别特定人员真实身份，把过去难以想象的千万级的海量照片库比对需求变成现实，从而有效的为公安视频侦查、治安管理、刑侦立案等工作提供实战上的有效帮助和解决方法。第二可帮助公安侦查人员办案时候追查和通缉，真正从打变为防，能够极大的减少警力资源浪费和事故发生概率。
具体解决方案介绍
按照“统一规划、统一标准、统一平台、统一管理”的建设思路，在信息中心搭建软硬件运行平台，整合利用现有数据资源，采用业界先进成熟的人像比对识别技术，建立人像特征库，在信息中心建设面向全警的公安人像识别应用平台，并以分级授权、提供接口的方式，供全局各警种使用。
1）设计一套高清人脸采集系统，实现高质量的人脸自动抓拍、自动识别、自动比对、自动报警、轨迹回放等功能，做到“人过留像、留特征、留轨迹”，实现“由像到人”、“由人到案”业务模式的改变和创新。
2）在城市各主要场所人员进出通道合理设置高清人员卡口监控点，形成覆盖全部区域人员监控，实现严密的监控覆盖，全面记录城市出入及内部通行人员。
3）依托公安图像传输专网，运用成熟的 SOA 体系框架，搭建人脸信息综合应用平台，实现全市人脸卡口数据的实时转发、统一存储、深入分析、深度应用。
4）人脸信息综合应用平台与公安业务信息库建立连接，提供人脸布控及动态比对预警、人员轨迹追踪查询、人员身份鉴别查询等实战应用功能，为公安治安防控、刑侦破案、反恐防暴等工作提供有力支持。
系统主要包括人脸数据采集层、人脸识别服务层、人脸信息应用层。系统设备主要为前端摄像机、人脸检测服务器、人脸识别服务器、存储设备、人脸数据库、人脸识别系统平台六类设备。
方案实施后的价值或成果
目前人脸抓拍比对系统主要应用在以下几个方面:
公安治安人员黑名单比对实时报警:
针对一些人员密集区域的关键出入口、通道等卡口位置布置人员卡口，后端
对重点关注人员、打防控人员进行黑名单布控，通过实时视频流比对布控黑名单，实现人脸比对识别。
不明身份人员身份确认:
治安人员在日常巡逻、人员身份验证过程中，避免肢体接触和冲突，使用前端摄像机或手机进行抓拍，后端通过数据库进行人员信息比对分析，达到人员身份确认的应用。治安或刑侦人员对流动性人口中的无合法有效身份证件、无固定住所、无正当职业或合法经济来源的人员进行非接触性身份确认。
重要点位重点人员身份排查:
针对一些重要管控的区域，如大型保障活动，政府、公安出入口等布置前端摄像机对现场进行人脸抓拍，每日安排公安人员人工进行重点人员筛选排查。
案例应用成果 1:
1）重庆市北城天街商业中心区域，由于商业中心区域人员聚集密度高，流动性大，期间可能面临各种个人或公共财物被盗窃的风险。因此，公安机关在现场对每个活动人员做人脸抓拍比对识别。
2）将本地在逃人员、吸毒人员、有盗窃前科人员导入布控库，并启用人脸动态比对预警功能。
3）通过人脸实时比对报警和人工确认，现场成功捕获并拦截了黑名单中的多名吸毒人员和有盗窃前科人员，有效提高了区域的安全级别。
案例应用成果 2:
1）2014年12月5日7时20分XX便利店(A地点)发生盗窃案。
2）2014年12月15日16时19分XX小区(B地点)发生入室盗窃案。
3）通过分析两起案件，初步判断属于连环案，是同一伙人作案。
4）通过调取 A 地点与 B 地点的人脸抓拍图片，进行区域碰撞分析，系统自动按相似度依次展示两个案发地点出现的相同人员。
5）辅以人工筛选，发现张某某、李某某在案发时间期间都出现在案发现场附近，从而锁定确认了该犯罪团伙。
案例应用成果3:
XX 派出所接到精神病人走失报警，通过家属提供的身份信息和清晰数码照片，通过凯泽重点人群身份识别系统进行时空轨迹重现。
案例八:智能网络视频云服务平台
应用领域:互联网传媒产业
应用场景:视频识别、视频推荐、社交传播、视频营销
开发单位:北京爱奇艺科技有限公司
客户需求和方案简介
近年来，互联网视频产业发展迅猛，成为用户规模最大的网络服务。据中国互联网信息中心 CNNIC 第 40 次中国互联网统计报告，中国网络视频用户达到5.65 亿，占网民总数的 75%。随着用户数目逐年增长，视频内容数量呈指数级增长。作为国内最大的网络视频分享平台，爱奇艺每天处理上万小时的新增视频，产生千亿条的用户日志。海量信息内容孕育着更多的价值，也为网络视频行业发展提出新的挑战。首先，面对海量的内容，视频平台急需优化生产和审核流程，提高内容生产的效率，为用户提供更加便捷、流畅的内容服务。其次，用户面对过载的信息海洋，选择成本太高，平台需要挑选和推荐用户最感兴趣的优质内容。再次，粗放投放为企业带来高额营销成本，迫切需要精准的广告投放和精细化的商业运营。
本项目依托爱奇艺在互联网视频行业的深厚积累，上线功能比较完备的智能网络视频云服务系统，可自动对视频进行智能识别处理，大幅度提高生产效率;并通过智能算法对用户行为大数据进行分析，产生用户画像，提供精准的个性化搜索推荐;最后，系统支持商业合作伙伴进行精准营销和广告投放，通过闪植和随视购技术，创新性地打通了电商系统和视频系统，实现“视频内物品所见即所买”的精准投放。
具体解决方案介绍
爱奇艺智能网络视频云服务平台架构包扩基础层、感知层、认知层、平台层和应用层。基础层提供 AI 服务所需的算力、数据和基本算法，极大地降低了对本地硬件设备和软件系统的要求，运维成本和风险。感知层模拟人的听觉、视觉，实现语音识别、图片识别、视频分析，AR/VR 配准渲染等功能。认知层模拟大脑的语义理解功能，实现自然语言处理、知识图谱的记忆推理和用户画像分析等功能，构成爱奇艺大脑。平台层通过开放服务接口，为视频创作、视频生产、内容分发、社交互动、商业变现等上层应用赋能。其中最主要的应用系统为智能视频生产系统，智能内容分发系统和智能商业变现系统。爱奇艺智能网络视频云服务平台架构图，如下所示。
智能视频生产系统
智能视频生产系统依托音、视频智能识别技术，实现基于内容的视频拆条、视频标注和视频审核。爱奇艺自主研发 CNN 卷积神经网络深度学习技术进行高精度明星识别、情感识别、物品识别、场景识别，基于 BLSTM 网络的视频字幕识别、语音识别，获得视频编目的语义标注和封面图。
不断增加的海量视频内容，对审核速度和准确性都提出了更高的要求。智能审核系统研发了基于音视频指纹的快速版权检测，基于黑白名单、CNN 网络的情色检测等关键技术。通过对视频中文字、人体、露点、枪声、烟火、人群聚集等自动检测功能，利用深度学习加强对非法广告、黄色、暴力图片的训练和识别，极大地提高人工审查的效率，维护了健康良好的视频环境。
智能分发系统
在智能传媒时代，每个用户既是内容的消费者，也成为了内容的创造者。这些海量的内容在满足了用户需求的同时，也使寻找所需内容更加困难。在这种情况下，智能分发系统应运而生。智能分发系统是在大数据分析和人工智能技术的基础上，通过研究视频内容和用户的兴趣偏好，进行个性化推荐;通过社交网络宣发和热点发掘，给用户提供高质量的个性化内容，解决信息过载问题，更好的服务用户的需求。
爱奇艺智能推荐系统的各个模块作用如下:
1）用户画像:包含用户的人群属性、历史行为、兴趣内容和偏好倾向等多维度的分析，是个性化的基石;
2）特征工程:包含了视频的类别属性、内容分析、人群偏好和统计特征等全方位的描绘和度量，是视频内容和质量分析的基础;
3）召回算法:包含了多个通道的召回模型，比如协同过滤、主题模型、内容召回和 SNS 等通道，能够从视频库中选出多样性的偏好内容;
4）排序模型:对多个召回通道的内容进行打分排序，选出最优的少量结果。
除此之外，推荐系统还兼顾了推荐结果的多样性，新鲜度，深度和惊喜度等多个维度，更能够满足用户多样性的需求。
此外，爱奇艺开创了视频社交的先河，研发爱奇艺泡泡社区聚拢相似爱好的用户群体“圈子”分享互动，并宣发内容。圈子的类型有多种(明星圈、视频圈、兴趣圈、游戏圈、漫画圈、图书圈等等)，不同类型的圈子也有不同的玩法，比如明星圈可以做积分任务、追踪明星的行程信息等;视频圈里面可以直接看视频等。每个圈子下面汇集了用户自发、编辑运营的相关内容(Feed 流)，以及相关圈子的周边信息。通过用户的观看、分享和评论数据，可以智能分析舆情、发掘热点事件，进一步在不同的用户群体中，宣发用户感兴趣的相关内容。
智能商业变现系统
智能商业变现系统利用人工智能技术充分挖掘视频内容价值，包括闪植广告、随视购广告、智能票房预测等系统。通过大数据分析，对于用户浏览、点击、购买等行为进行统计和监测，可以进行用户群体定位和商品的流行性预测，更好的指导商家用户生产市场用户需要的流行商品，及时调整广告的投放策略，促进电商交易。
闪植是首创的视频植入营销方式。根据影视场景进行内容植入，充分保障植入物品的摆放位置、角度、光照等视觉效果，并保持原场景的一致性。随视购是爱奇艺基于视频内容相关的广告推荐系统。该系统通过视频解析技术检测视频镜头和关键帧，然后使用先进的 CNN 卷积神经网络深度学习技术自动检测和识别视频内的物品场景，为视频打上带时间的物品或场景标签。最后通过基于知识图谱的关键字映射推导和统计过滤，输出稳定可靠的广告物品标签。这样，当互联网用户观看影视剧时，广告推送引擎能够自动的将与当前视频内容相关的角标广告以动态的方式展示到视频画面中，吸引用户关注和购买。例如，基于内容关联的爱奇艺随视购广告可识别电视剧画面并推送同款的女包商品和利用 OCR 字幕识别技术推送电视剧台词相关的手游商品等。
智能票房预测系统利用深度学习技术，根据剧集信息、演员、搜索指数和社交关注等数据，预测电影和电视剧的收视率和票房，辅助投资者在版权采购和内容创作中进行精准判断，降低前期投入风险，并提高投资回报率。
方案实施后的价值或成果
智能视频生产系统极大提高了视频生产效率，视频数量从 2014 年到 2017年增长了约 20 倍，但员工人数仅增长约 2 倍。爱奇艺精彩片段的剪辑通过 AI技术的生产效率提升 2.5 倍。封面图生成通过 AI 技术实现全自动生成，每天为几十万 UGC 视频(用户生成视频)自动生产封面图。情感识别技术则首次将 C3D和 RNN 模型应用到情感识别领域中，准确地捕捉表情时序变化，协助发掘视频中的精彩片段。
智能内容分发系统建立了精准的用户画像，使用 AI 技术赋能个性化搜索推荐，进行高效内容分发。爱奇艺全网搜索涵盖高达 5 亿全网视频内容，是业界领先的全网视频搜索引擎。目前高峰搜索量突破 3 亿，整体日导流量突破 4 亿。智能推荐整体导流超 6 亿，占总流量约 30%，长视频猜你喜欢、短视频联播效果达到行业第一。爱奇艺泡泡社区是中国最大的视频社交平台，目前高峰 DAU 接近7 千万。
智能商业变现系统打通了内容生产、人机交互和电商服务的各个层面，增加了爱奇艺作为网络视频平台的广告和商业价值。爱奇艺基于机器学习的多时间窗口预测中，电影票房预测，提前半年方差准确率高达 77%;电视剧流量预测方面，提前半年到一年的方差准确率高达 88%，为投资采购、广告、营销提供有力支持。闪植和随视购广告在《虎妈猫爸》《老九门》《中国有嘻哈》等剧集中大量播出，在不影响用户观看的同时，精准投放了视频内容相关的广告，实现文化产业和电商的共同增长，促进文化与科技的深度融合。
总结来看，本案例逐步探索基于人工智能+传媒产业的新模式,对整个网络视频行业的发展有着良好的示范作用。基于智能识别的互联网视频云服务系统，为内容生产方、用户、商业合作伙伴提供强大的服务平台，引领网络视频行业进入一个健康、可持续发展的新时代。
案例九:中移动人证比对实名认证
应用领域:用户实名化，自动人证对比人证
应用场景:大规模人脸识别，人证对比，OCR 识别
开发单位:商汤科技开发有限公司
客户需求和方案简介
在中国移动 8 亿用户进行账户注册或者首次进行重要业务之前，需要用某种途径对用户身份进行核实，以保证产品操作者所关联的实际个人身份真实无误且确实对应实际用户本人，并将此作为保障后续业务展开的基础。用户在进行实名认证时，需要提供本人的照片，个人身份信息(身份证号/姓名等)以及其他相关信息供业务后台进行核对。同时后台需要基于身份信息获取其他权威信息(比如公安部照片)，并对各类照片信息进行交叉核验。由于用户数量众多(8 亿)，所以身份核验中的所有步骤都需要自动进行，包括人脸识别和身份证 OCR 识别，以代替人工核验人脸和手工录入身份证，软硬件架构图如下所示。
具体解决方案介绍
前端身份证识别并采集自拍照，在私有云服务做人脸比对和身份核验，支撑移动的在线实名制补登记业务，覆盖全国 8 亿用户以及大多数线上线下渠道。人脸验证后端服务架构图如下。
项目实施过程中，提供了图片预处理组件、人脸检测组件、人脸比对组件以及身份证 OCR 组件，评测后的性能指标均大大超过合同原定目标。以手持证件照判断组件为例，通常合同上要求鉴别准确率达到 90%，而商汤科技研究员根据实际业务数据两次优化后的算法，准确率达到了 97.3%。身份证号的识别正确率(整行号码，而不是单个字符)高达 99.6%。
方案实施后的价值或成果
商汤科技为中国移动在线服务公司提供的人证比对系统，通过人工智能技术识别用户身份证信息，并判断用户上传带头像与用户证件照片是否为同一人。在项目招标过程中，商汤科技在核心组件性能、整体技术方案以及支撑能力等方面从众多供应商中全面胜出，成为该运营商选择的合作对象。其中商汤科技的人脸识别与认证方面的技术指标更是遥遥领先市场同类产品。同时，商汤科技在系统中配套提供了自主研发的基于深度学习的图像处理技术，对照片进行自动朝向纠正、质量增强，以及对环境、光照、成像质量等干扰因素智能处理，并提供专有的证件照清晰化处理技术，保障了识别的高准确性。该系统上线运行以来，覆盖了全国 28 个省的移动用户，将中国移动实名制登记业务中核验用户人证一致性的百分之九十以上的工作交由机器自动处理，并将之前人工审核每分钟只能核对约一人的处理效率提升了上百倍。
案例十:COSMOPlat 工业互联网平台-人工智能与制造业融合创新应用领域:工业制造领域
应用场景:智能制造、智能产品案例提供者:海尔工业智能研究院
客户需求和方案简介
在中国制造 2025 的战略指引下，海尔自主创新，打造了具有自主知识产权的工业互联网平台—COSMOPlat，是物联网模式下以用户为中心的共创共赢的多边平台。海尔 COSMOPlat 平台可以为离散型制造企业提供智能制造和资产管理解决方案。通过物联网技术，实现人机物的互联协作，包括设备、人员、流程、工厂数据的接入和监测分析，满足不同企业信息化部署、改造、智能升级需求，实现大规模定制的高精度与高效率。海尔 COSMOPlat 平台通过设备资产数据的实时采集，对资产在线实时监测和管理，并根据资产模型和运行大数据，优化资产效率。例如可采集设备实时数据，结合设备机理分析和建模，实现了预测性维护，提升效率降低成本。
下图为海尔大规模定制智能制造系统架构。
具体解决方案介绍
海尔 COSMOPlat 平台智能制造解决方案运用了各种智能化技术，构建了用户交互、研发、采购、制造、物流、服务等 7 个应用模块，实现高精度的产品创新服务和高效率的智慧生产服务。COSMOPlat 平台中的所有服务依托海尔提出的互联工厂实现以用户个性化需求为中心的家电产品的混合柔性生产。海尔互联工厂以 COSMOPlat 平台为核心，采用智能化、数字化、柔性化的设计理念，通过与COSMOPlat 平台的无缝连接，不仅实现了冰箱、洗衣机等网器产品从个性化定制、远程下单到智能制造的全过程，同时也实现了智能产品和智能制造全流程的无缝连接。
海尔智能化互联工厂
海尔智能化互联工厂包含用户定制、模块智能拣配、柔性装配、模块装配、智能检测、定制交付等多个智能单元，集成了 COSMOPlat 平台、虚实融合双胞胎系统、RFID、智能相机、双臂机器人、AGV、网络安全等多种智能技术。用户可以应用众创汇、HOPE 等在线交互设计平台,自主定义所需产品,平台整合需求并达到一定需求规模后, 形成用户订单，同时引进一流资源在线开展虚拟设计，订单可直达工厂与模块商，驱动全流程并联，自动匹配所需模块部件，通过工厂AGV 与空中积放链等智能物流系统实现模块立即配送和按需配料，并全流程追溯和可视化制造过程信息数据(制造过程数据及网器大数据)，针对 VIP 和紧急用户订单还提供智能插单功能。此外，虚实融合双胞胎系统既可以离线仿真所有生产流程，也可实时动画显示现场设备的运行状态和订单数据。
海尔产品智能化
海尔 U+智慧家庭平台打造了全球首个物联网智慧家庭领域行业解决方案，以海尔智慧家电产品为载体，通过底层及应用层协议打通，以及接口的开放，提供了多入口、全场景的智能家居解决方案，海尔 U+智慧家庭平台是一套智能操作系统，能够理解用户需求、主动提供服务，以家庭用户为中心，串联“人”、“家电”、“服务”三张网，赋能家电，为终端用户提供全场景智能服务。例如，海尔智能物联网洗衣机，能自动辨别衣物面料、添加和购买洗涤剂，用户仅需要将脏衣物放入洗衣机，洗衣机便可以智能判断、自动完成整个洗衣流程;海尔智能冰箱不但可以与手机实时无缝互联，也可以通过门外的触摸屏，查看冰箱内部存储的食材，浏览图片，观看视频、查找食谱等，还可以与其它家电产品互通互联，比如买回一块牛排，可以为用户提供烹饪菜谱，并发送到燃气灶具，用合适的温度进行烹饪，烟机随着灶具自动控制风量大小，烹饪全程无需人工干预，让用户更专注于烹饪过程，洗碗机也自动选择合适的程序和水温对用餐后的餐具进行清洗。海尔的智能家电产品还包括智能控制浴室的浴霸、排风扇、灯光等多个设备，用户开门进入/关门走出浴室后，浴室的灯会自动开启/熄灭;当检测到浴室温度低于洗浴所需的舒适温度时，就会提前启动浴霸;当检测到浴室内水汽过多时，就会自动开启排风扇等。海尔 U+智慧家庭平台已经在家电、家具、家装、医疗、安防、机器人、通讯等七大领域实现推广落地，推动企业从“硬件制造”到“硬件+软件+服务” 的物联网生态转型，为物联网时代下的创新变革带来新模式。
方案实施后的价值或成果
海尔用户场景大数据与制造数据融合，促进了产品迭代和体验提升。用户数据与生产数据互联互通，实现智能化生产。例如，COSMOPlat 云平台搜集微博、微信、搜索引擎及其他途径的用户需求，发现用户对所有品牌空调的各类需求问题，通过数据分析挖掘分析出空调声音为主要问题。空调声音主要包括噪音和异音，噪音可通过分贝辨别，而异音有千万种，COSMOPlat 平台依托大数据和人工智能技术自主学习辨别异音和自动管控，提升辨别的精准度，聚焦噪音问题后，可追溯生产过程，通过生产过程大数据，分析出导致异音的原因(包括空调风扇安装不良、电机安装不良或者骨架模块毛刺等原因)，进而总结出改善异音的关键措施，提前预防，改善用户体验。海尔 COSMOPlat 平台旨在推动企业智能化转型升级和人工智能与制造行业融合创新,构建新型企业组织结构和运营方式，形成制造与服务智能化融合的业态模式，实现大规模定制。在 COSMOPlat 平台的效应下，产品生产效率和产品不入库率得到了提升。同时 COSMOPlat 是“企业和智能制造资源最专业的连接者”，在服务内部互联工厂的同时，也为制造业企业转型升级提供解决方案和增值服务，让企业自身具备持续提升大规模定制的能力，满足用户的最佳体验。
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