人工智慧應用研究的兩個最重要和最廣泛的領域是什麼

對速度的迫切需求、不斷攀公升的勞動力成本、房地產開發商的行業知識和經驗碎片化，成為制約設計企業發展的巨大瓶頸，進而影響建築設計行業的進一步高質量發展。 在這場行業困境中，如何利用新技術實現建築設計核心領域的突破變得尤為重要。 早期，品蘭科技專注於AI目標識別底層技術平台的研發，延伸目標檢測、影象分割、細粒度識別等計算機視覺技術，整合建築行業國家規範和企業內控標準的工程設計知識庫，以及融合傳統影象處理和Pinlan自主研發的演算法，並具備識別和生成建築空間、元件及其關鍵屬性的能力。

如何更好地將“AI+”模型應用於建築設計？

人工智慧（AI）英文。 它是一門研究和開發模擬、擴充套件和擴充套件人類智慧型的理論、方法、技術和應用系統的新技術科學。

人工智慧是電腦科學的乙個分支，它試圖理解智慧型的本質，並產生一種新型的智慧型機器，可以以類似於人類智慧型的方式做出反應，包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統。 自人工智慧誕生以來，理論和技術日趨成熟，應用領域不斷擴大。 人工智慧可以模擬人類意識和思維的資訊過程。

人工智慧不是人類的智慧型，但它可以像人類一樣思考，並可能超越人類的智慧型。

人工智慧是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須具備計算機知識、心理學和哲學知識。 人工智慧是一門非常廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習、計算機視覺等，一般來說，人工智慧研究的主要目標之一是使機器能夠完成一些通常需要人類智慧型才能完成的複雜任務。 但不同的時代，不同的人對這部“複雜作品”有著不同的理解。

2017年12月，人工智慧入選“2017中國十大流行詞”之一。

專家系統，機器學習。

人工智慧的主要應用領域包括：1.農業。 2.溝通。 3.醫療方面。 4.社會保障。 5.交通領域。 6.服務業。 7.金融業。

方面。 8.大資料處理。

1.農業。 很多人工智慧技術已經應用於農業，如無人機噴灑農藥、除草、實時監測作物狀況、材料採購、資料收集、灌溉、收穫、銷售等。 通過人工智慧裝置終端等的應用，大大提高了農牧業的產量，大大降低了許多人工成本。

和時間成本。

2.溝通。 智慧型呼出系統、客戶資料處理（訂單管理系統、通訊故障排除、病毒攔截（360等）、騷擾資訊攔截等。

3.醫療。 利用最先進的物聯網技術。

實現患者與醫護人員、醫療機構、醫療裝置之間的互動，逐步實現資訊化。 例如：健康監測（智慧型可穿戴裝置）、自動提醒用藥時間的智慧型用藥系統、服用禁忌症和剩餘劑量。

4.社會保障。

安防監控（實時資料聯網，公安系統可進行實時資料調查分析）、電信詐騙。

資料鎖定、抓捕犯罪分子、消防救援（滅火、人員救援、特區作業）等。

人工智慧研究的主要途徑和方法如下：

1.結構模擬、神經計算所謂結構模擬，就是根據人腦的制勝結構和工作機制，實現計算機的智慧型化，即人工智慧。 我們知道，人腦的生理結構是由大量神經細胞組成的神經網路。 人腦是乙個動態的、開放的、高度負責的巨型系統，以至於它的生理結構和工作機制還沒有被完全理解。

2. 功能模擬與符號推導由於人腦的奧秘尚未完全揭開，人們正在模擬當前數字計算機上人腦的功能，以實現人工智慧。 這種方法稱為功能模擬。

具體來說，功能模擬法就是利用人腦的心智模型將問題或知識表示成一定的邏輯網路，並利用符號演繹的方法實現搜尋、推理、學習等功能，從而從巨集觀角度模擬人腦的思維，實現機器智慧型。

3.行為模擬，控制演化除了上述兩種研究途徑和方法外，還有一種基於知覺行為模型的研究途徑和方法。 我們稱之為行為模擬。 該方法是模擬人類在控制過程中的智慧型活動和行為特徵，如自我優化、自我適應、自我學習、自我組織等，研究斗真，實現人工智慧。

人工智慧研究的範圍極其廣泛，幾乎涉及人類創造所需的數學、物理、資訊科學、心理學、生理學、醫學、語言學、邏輯學、經濟學、法學、哲學等所有重要學科。

目前，研究過程中通常採用兩種方法，一種是從內到外，從揭示人腦的結構和人類智慧型的奧秘入手，目的是了解大腦處理資訊的過程，目標是建立資訊處理的智慧型理論。

另一種是從外到內，從應用計算機模擬人類智慧型活動開始，以研發智慧型機器或系統為目標，力求達到與人類智慧型活動相似的效果。 簡而言之，人工智慧的最終目標是了解人工智慧的相關原理，使計算機更加智慧型和有用。

它主要用於自然語言處理、影象處理和資料探勘。

最基本的是人工智慧領域的機器學習。

如果將機械人應用於一半，則可以參考Rodney Brooks結構了解詳細資訊。

主要是資料探勘，人工智慧在國外更側重於資訊學科。

人工智慧的研究領域很多，絕不是只有兩個......

我想你應該問一下基於人工智慧的兩種研究方法，人工智慧在各自領域的兩種研究方法。

一是希望找到人類智慧型的數學解釋，只要找到數學解釋，那麼人工智慧就可以實現;

另一種是利用軟體或硬體結構來模擬人腦的結構，通過類似於仿生學的方法模擬人類的思維。

目前，智慧型識別系統和專家系統屬於前者的研究領域，神經網路是基於後者的思想提出的。

1、農業：農業中已經應用了很多AI技術，如無人機噴灑農藥、除草、實時監測作物狀況、材料採購、資料採集、灌溉、收割、銷售等。 通過人工智慧裝置終端等的應用，大大提高了中國農業銀行的產量，大大降低了許多人工成本和時間成本。

2、通訊：智慧型呼出系統、客戶資料處理（訂單管理系統）、通訊故障排除、病毒攔截（360等）、騷擾資訊攔截等。

3、醫療：利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫護人員、醫療機構與醫療裝置的互動，逐步實現資訊化。 例：

智慧型用藥系統，自動提示用藥時間、服藥禁忌症和剩餘劑量。

人工智慧可以包括以下領域：金融、可以生成大量資料的行業; 安全方面，關鍵的人工智慧技術是人臉識別; 大健康是疫情背景下的基礎操作; 智慧型駕駛、自動駕駛系統、演算法、雷射雷達等; 企業重點行業服務，資料為王; 機械人可謂是智慧型製造領域的一大幫手。

1.財務。 在智慧型金融領域，人工智慧主要應用於保險科技、智慧型風控、智慧型理財諮詢和智慧型投投資研究四大領域。

在這個能夠產生海量資料的行業中，確實適合人工智慧，金融風控、營銷等領域的人工智慧產品層出不窮，資料分析師這個職業在金融領域也大放異彩。

2.安全帆路障。

在智慧型安防領域，人工智慧主要應用於身份認證系統、智慧型攝像頭、車載大資料、分析和家庭安防五大領域。 在智慧型安防領域，人臉識別是人工智慧的關鍵技術之一，可以直接應用於安防。

3、大健康（智慧醫療）。

在AI+健康領域，人工智慧主要應用於智慧型影像診療、醫療資料探勘、智慧型會診、語音電子病歷、健康管理、藥物挖掘六大領域。 比如醫院常見的X射線、CT、MRI等醫學影像，都會用到AI技術，比如新冠疫苗研發、病毒研究等，這是疫情環境下的基礎操作。