2020年7月，阿里云研究中心聯(lián)合埃森哲發(fā)布了《人工智能紅利滲透與爆發(fā)》，中國企業(yè)2020系列報告第二季，重點講述2020最具產(chǎn)業(yè)價值的7個AI領域：智能語音交互、自然語言處理、機器視覺、知識圖譜、機器學習云平臺、工業(yè)大腦、自動駕駛。

關于這7個領域，我們也進行了簡單的歸納：

智能語音交互：重構溝通之橋

智能語音交互（Intelligent Speech Interaction），是基于語音識別、語音合成、自然語言理解等技術，為企業(yè)在多種實際應用場景下，賦予產(chǎn)品“能聽、會說、懂你”式的智能人機交互體驗。

2014年，蘋果公司在iPhone 4S中首次植入個人智能助手Siri，智能語音交互搭建起了人與設備、人與需求、人與數(shù)據(jù)服務之間的溝通橋梁。

智能語音交互的核心技術：語音前端處理-語音識別（自然語言識別）-對話系統(tǒng)（交互技術）-語音合成。

自然語言處理：讓機器“理解”人

自然語言處理（NLP）是人工智能的一個重要領域，NLP是機器以書面或口頭的方式理解和解釋人類語言的能力。NLP的目標是使計算機和機器在理解語言時與人類一樣智能。盡管目前還無法識別一些語調(diào)語義的細微差別，但機器已經(jīng)能夠掌握一門語言來并翻譯文本和總結內(nèi)容。它適用于書面文字，也可用于理解和回應口頭請求。

自然語言處理的核心技術：確定內(nèi)容-遣詞定調(diào)-成句達義。

機器視覺：像人類一樣“看清”圖像

機器視覺就是使機器能夠像人類一樣看清圖像，處理和識別靜止物體甚至是視頻中連續(xù)動作。理想情況下，由AI引擎的計算機將理解它所看到的內(nèi)容，評估事件并識別值得關注之處，然后告知用戶所需的應對舉措。

機器視覺的核心技術：動態(tài)分析-識別-圖像分群-對象跟蹤-場景重建。

知識圖譜：數(shù)據(jù)與智能建立的知識星球

知識圖譜是一門融合了認知計算、知識表征與推理、信息檢索與抽取、自然語言處理、語義web、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等技術領域的交叉研究科目。知識圖譜通過知識建模、知識表示、實體識別與鏈接、關系識別、知識推理等相關技術的應用從離散的信息海洋里建立以知識為中心的內(nèi)容體系。

機器學習云平臺：把機器學習變成“烹飪”

機器學習平臺，打通了數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練、模型評估、模型應用的全流程，它就像一個烹飪工具，企業(yè)只需要將數(shù)據(jù)引入，依照PAI上的“菜譜（成熟算法）”，結合PAI所提供的強大的計算框架，在用戶的操作下就能夠完成一道名為“機器學習模型”的菜，通過云來學習調(diào)用基礎設施。

工業(yè)大腦：數(shù)據(jù)化與智能化的新思維方式

工業(yè)大腦通過對人傳授的知識進行轉(zhuǎn)化，讓機器變得更聰明。不是簡單地模仿人腦，而是以自己獨特的數(shù)據(jù)化思維方式解決人類解決不了的問題。工業(yè)大腦的思考過程是從數(shù)字到知識再回歸到數(shù)字的過程。一個完整的工業(yè)大腦由四塊關鍵拼圖組成，分別是云計算、大數(shù)據(jù)、機器智能（算法、模型）與專家經(jīng)驗。

工業(yè)大腦實施路徑：單點智能-智能擴展-全局智能-智能平臺。

自動駕駛：智能化出行時代的序幕

自動駕駛，在受控范圍內(nèi)、運營路線固定的情況下，通過多臺智能互聯(lián)自動駕駛電力能源車輛、控制塔統(tǒng)一監(jiān)控的互聯(lián)系統(tǒng)解決方案，實現(xiàn)最優(yōu)運輸規(guī)劃，給物流業(yè)帶來更高的效率、靈活性與可持續(xù)性，有效規(guī)避碰撞。