一、人工智能涉及哪些领域？

1、智能制造

随着工业制造4.0时代的推进，传统的制造业在人工智能的推动下迅速爆发。人工智能在制造的应用领域主要分为三个方面：

（1） 智能装备：主要包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人和数控机床等。

（2） 智能工厂：包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等。

（3） 智能服务：个性化定制、远程运维及预测性维护等。

2、智能家居

智能家居主要是引用物联网技术，通过智能硬件、软件、云计算平台等构成一套完整的家居生态系统。这些家居产品都有一个智能AI你可以设置口令指挥产品自主运行，同时AI还可以搜索你的使用数据，最后达到不需要指挥的效果。

3、智慧金融

人工智能在金融方面可以进行自动获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服和金融云等。

4、智能医疗

智能医疗主要是通过大数据、5G、云计算、大数据、AR/VRh和人工智能等技术与医疗行业进行深度融合等。智能医疗主要是起到辅助诊断、医疗影像及疾病检测、药物开发等作用。

5、智慧教育

主要是指人工智能在教育领域实现信息化，利用数字化、网络化、智能化和多媒体化等基本特征进行开放、交互、共享、协作、泛在等信息技术促进教育现代化交流。

6、智能安防

智能安防主要是利用人工智能系统实施的安全防范控制，在当前安全防范意识不断加强的环境下，智能安防市场应用广泛。其中主要应用在人体、行为、车辆、图像方面进行分析。

7、智慧物流

物流行业在人工智能、5G技术的推动下迅速发展。物流利用智能搜索、推理规划及计算机视觉等技术仓储、运输、配送和装卸等自动化改革，实现了无人操作一体化。

8、智慧交通

智能交通是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。主要通过智能设计路线出行的方法改善堵车、拥挤及交通事故等。

9、智慧零售

人工智能在零售领域应用广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人车和无人仓等。

二、人工智能涉及的领域有哪些？

人工智能涉及的领域非常广泛，包括但不限于以下几个主要领域：

1. **机器学习（Machine Learning）**：机器学习是人工智能的一个重要分支，涉及让计算机系统通过数据学习并改进性能的技术和算法。包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等方法。

2. **深度学习（Deep Learning）**：深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过构建深层神经网络来实现对复杂模式的学习和识别，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

3. **自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）**：NLP 是研究如何使计算机能够理解、解释和处理人类语言的领域，包括文本分析、语言生成、语义理解、机器翻译等任务。

4. **计算机视觉（Computer Vision）**：计算机视觉致力于让计算机系统能够理解和解释图像和视频数据，包括目标检测、图像分类、人脸识别、行为分析等。

5. **自动驾驶（Autonomous Driving）**：自动驾驶技术利用人工智能技术实现汽车自主感知、决策和行动，以实现无人驾驶或辅助驾驶。

6. **智能机器人（Intelligent Robotics）**：智能机器人结合了感知、规划和控制等技术，使机器能够在不同环境中执行复杂任务，如工业生产、服务业、医疗等领域。

7. **专家系统（Expert Systems）**：专家系统利用专家知识和推理技术来模拟人类专家的决策过程，用于解决特定领域的问题，如医疗诊断、金融分析等。

8. **增强学习（Reinforcement Learning）**：增强学习是一种通过试错来学习最优行为策略的方法，常用于解决具有明确奖励信号的问题，如游戏策略、机器人控制等。

以上仅是人工智能涉及的一些主要领域，随着技术的不断发展和应用场景的拓展，人工智能的应用领域也在不断扩展和深化。

三、人工智能涉及领域包括GIS吗？

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

人工智能GIS技术体系

　　在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AI GIS技术，2019年进一步构建了AI GIS技术体系：

　　该体系包含三个核心内容：

　　1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

　　2、AI for GIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

　　3、GIS for AI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

　　图1 AI GIS 三部曲

　GeoAI

　　基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMap GIS 10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

空间机器学习

　　机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

　　目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

图2 房产价格空间回归

空间深度学习

　　深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMap GIS 10i 新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

　图3 基于空间深度学习的影像建筑物提取

人工智能GIS流程工具

　　由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

　　机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMap GIS 10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

　图4 GeoAI 工作流程

AI for GIS

　　AI for GIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

　　目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

　　AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

GIS for AI

　　人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

　　GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

AI GIS未来会怎样?

　　未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AI GIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AI GIS也会与AutoML、AI PaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AI GIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner 2019 AI光环曲线中的研究方向划分为，AI GIS初步探索涉及的内容，以及AI GIS未来探索的内容两个部分。

图5 AI GIS探索

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心 郑美玲 卢浩

四、人工智能涉及的领域有哪些？

这是一个很多同学都比较关心的问题，我从知识结构和产业领域的创新现状等方面来回答一下。

首先，从知识结构上来说，人工智能涉及到哲学、心理学、计算机、控制、数学、经济学、神经学和语言学等八大学科，所以理论上这些学科共同构成了人工智能的知识结构基础，这些学科的发展也会推动人工智能技术的发展。

从当前人工智能领域的主要研究方向来看，涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人等六大方向，而这六大方向的细分方向则非常多，尤其在与行业场景相结合时，细分的方向就更多了，比如智慧医疗、智慧交通、智能装备、智慧农业、智慧教育等等。

另外人工智能技术与传统学科相交叉也会产生出很多新的创新领域，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的传统学科专业都在纷纷设立与计算机相结合的专业，而这些专业的前景也是比较广阔的。

目前不仅机械、生物、材料等传统专业在与计算机、人工智能相结合，管科专业也在与计算机、人工智能技术相结合来开辟新的创新空间，比如大数据管理与应用就设立在管理学院。

从当前人工智能的技术发展趋势来看，已经基本上完成了从计算智能向感知智能的过渡，正在大模型的推动下，从感知智能向认知智能迈进，所以未来人工智能的应用边界会不断得到拓展，更多的行业领域都会因为人工智能技术的发展而带来变革。

多模态大模型正在不断向前发展，大模型的边界到底在哪目前还不清楚，但是可以肯定的是，未来大模型会逐渐开始落地应用，更多产业领域也会出现大量的垂直领域模型，这些模型说到底就是知识的压缩，会逐渐推动产业领域的传统人力岗位实现升级。

我目前的课题组主要在智慧医疗、数字孪生两个领域开展科研活动，近两年也安排了一部分老师和同学在开展智慧驾驶方面的课题，这些领域未来的前景我也比较看好。

最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。

五、京东涉及的领域？

京东涉及电商、物流、投资、金融还有o2o的行业

六、社工涉及的领域？

社会工作（Social Work）是一种专业领域，涉及广泛的社会问题和人群，旨在通过提供支持、援助和服务来改善个人、群体和社区的福祉。以下是社会工作涉及的一些主要领域：

1. 儿童与家庭服务：关注儿童的健康、教育、安全和福祉，提供儿童保护、家庭辅导和咨询等服务，促进家庭关系的稳定和发展。

2. 老年人服务：关注老年人的生活质量、健康护理、社交支持和长期护理等问题，提供老年人照料、社区支持和康复服务。

3. 临床社会工作：与个人、家庭和群体一对一地合作，提供心理咨询、治疗和康复支持，帮助他们处理情绪困扰、心理健康问题和应对挑战。

4. 社区发展：促进社区的参与、合作和发展，通过组织社区项目、资源整合和社区倡导来改善社区的基础设施、服务和环境。

5. 医疗社会工作：在医疗机构中提供支持和咨询服务，帮助患者和家庭应对疾病、医疗决策和社会经济困难等问题。

6. 教育社会工作：在学校和教育机构中提供学生支持、咨询和辅导服务，帮助学生应对学习、情绪和人际关系问题。

7. 福利和社会政策：参与制定和评估社会政策，推动社会公正和福利改革，为弱势群体争取权益和资源。

以上只是社会工作领域的一些主要方向，实际上社会工作还涉及到许多其他领域，包括精神健康、残疾人服务、移民与难民支持等。根据具体的需求和专业背景，社会工作者可以选择在特定领域或者跨领域进行工作。

七、ai涉及的领域？

人工智能目前涉及到多个领域，其中包括：

1.机器学习：让机器从数据中学习，从而自主地改进性能。

2.计算机视觉：让机器能够“看到”并理解图像和视频。

3.自然语言处理：让机器能够理解人类的语言，并回答问题或提供服务。

4.智能机器人：让机器能够自主地行动，完成任务或执行程序。

5.情感计算：让机器能够理解人类的情感，从而更好地与人类交互。

6.社会智能：让机器能够像人类一样，进行社交和协作。

这些领域互相交织，互相促进，共同构成了人工智能这一广阔的领域。

八、海尔涉及的领域？

家电，全屋整装，集成吊顶

九、播音涉及的领域？

播音主持涉及的专业比较多，其中包括语言类、戏剧影视类、传媒类等

语言类专业可以帮助主持人提高语言表达能力，掌握正确的发音技巧；戏剧影视类专业可以让主持人更好地掌握舞台表现能力和情绪调控能力；传媒类专业则可以帮助主持人全面了解新闻、娱乐、文化等方面的知识

播音主持需要具备语言表达能力、主持技巧、知识积累等多方面的素质，因此在专业选择上应该根据自己的兴趣和特长来选择相应的专业，并加强相关的培训和实践

十、cpa涉及领域？

cpa注册会计师可以涉及的领域很广，例如会计师事务所、企业、事业单位财务等等。注册会计师有六大领域可以进军。

第一领域是四大，四大即为国际四大著名会计师事务所，分别是普华永道、德勤、毕马威、安永。四大在注册会计师行业中水平较高，但工作强度也较大。进入四大工作的注册会计师基本都会被培养成为业务熟练、技能精湛的人才。