apple同音词是什么英语(apple同音标单词)

　　作者：何欢 腾讯研发部 前沿技术中心 高级工程师

　　注意：本文内含大量视频干货，等不急的小伙伴们可以直接跳转阅读原文观看完整视频哟~

　　前文无处不在的人工智能（上）开篇主要回答了一些对人工智能发展基本看法的问题，希望能给大家带来对人工智能未来发展的新想法；接着根据人工智能的主流能力，即图像识别能力、语音语义理解、数据分析能力、机器人技术，开始举例介绍AI具体的应用领域，并穿插了一些笔者浅薄的看法。

　　前文介绍完了图像识别能力的应用，接下来继续介绍剩下的部分。

　　应用领域介绍

　　第二部分 语音语义理解能力的应用

　　如今的基础的语音转文字、文字翻译技术，跟以前相比，已经有很大的不同了：语音转文字中，当有同音字、同音词或不清楚的输入时，现在的系统会根据对上下文的分析，对输出结果进行确定，有时还会对之前的输出进行更正；翻译系统也跟以前逐字逐词翻译的方法不同，而是把输入的整句甚至文章转换成AI的内部知识图形式，再把这个知识图用另一种语言的语法表达出来。而对文字的理解，每个字、词的含义，包括多义词、近义词等，也不需要通过人为手动设定，只需要给AI足够多的文献、数据，AI就能自动的从中学习出字词的含义和不同字词之间的关系，也能提炼出一个语言的语法结构。

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　　客服机器人：智齿科技、NextIT

　　【视频：Next IT - The intelligent interface company】

　　客服机器人大致可以这样分成两类：客服辅助型和贴身服务型。客服辅助型一般会给用户展示简单的聊天窗口，根据用户输入的关键字在常见问题的文档中寻找相应内容进行回复，对于解决不了问题会提交给后台客服工作人员，工作人员的回答系统也有一系列快捷回复的工具，非常便捷。整个系统属于被动应答试，智能一般，体验一般，但作为一个单纯的帮助系统似乎也够用了。贴身服务型则以用户为中心，会时刻检查当前的状态，主动的关心和询问用户的需求，例如NextIT演示视频中对旅行客户的全程关心。

　　1) 显然后者体验比较好，能充分体现企业对客户的关怀，可实现企业特殊产品推荐等

　　2) 前者如果能配合人工智能直接帮用户操作解决，像后者那样，体验会改善

　　3) 目前各种客服系统以文字为主，效率低门槛高，如能配合使用图片、动画、语音、AR，效果会提升

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　　私人助理：Mezi、VivLabs、Siri

　　私人助理是个很大的子领域，竞争激烈，个人非常看好它的应用前景，一方面从人的体验上来讲，人最简单的操作就是动动嘴巴，听听建议，发发指示，现代的老板和古代皇帝也不过如此，听话的私人助理满足愿望；另一方面从技术的演化上讲，技术的发展方向是让人感受不到技术的存在，想想以前的图书馆找资料和现在的搜索引擎，以前的去商场购物和现在的电商指纹支付送货到家，大家已经习惯了给定输入就能得到输出，而不用关心中间复杂的内部实现步骤，因此以后的私人助理，会进一步往这方面发展，整合好各种技术，主动的给你提供全方位的服务，例如默默拦截骚扰电话，自动水电煤交费，节日礼物建议和下单等。

　　私人助理大致可以分为三类，第一类是专项服务，例如专门帮你定酒店，挑礼物的助手，由于服务的涵盖面比较窄，所以可以做得比较精细和专业；第二类是多服务整合，例如百度度秘，整合了自家的各种应用（地图、百科、外卖、打车等），可以成为自家服务的统一的入口；第三类是系统级的私人助理，例如苹果的Siri、谷歌Assistant等，直接跟硬件绑定，往往用户随时携带，诸如手机、眼镜、智能穿戴等，系统级的程序可以获得全方位的用户信息，包括运动、作息、偏好、人际关系、智能家居等，也可以调度所有的已知应用的功能（未安装的可以自动下载），因此具有更大的发展潜力。

　　1) 整合各种服务，让人变懒，手动搜索和下单不再需要，让技术消失

　　2) 目前百度度秘做得不错，整合了互联网和自家的许多服务

　　3) 可以从人的各种需求出发考虑机器能帮助的点，例如社交、阅读、购物等

　　4) 最终机器能结合其他传感器（例如机器视觉），学习用户习惯，并整合各种硬件（例如智能电器，智能汽车等），成为无处不在的智能参谋

　　5) 结合美术动画等资源可以做成手机上的虚拟养成宠物游戏

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　　智能硬件：AdasWorks、MindMeld

　　自动驾驶也是一大热门领域，大多是著名厂商在搞，激光雷达配合人工智能，自动驾驶时代指日可待；普通的智能家居目前还是停留在非常基础的应用，例如搜索节目之类，完全可以并到私人助理的功能中。

　　1) 跟私人助理有点像，但驱动硬件而非普通服务，最终可以整合到一起

　　2) 智能硬件普及后会改变人的生活习惯，例如自动汽车实现后汽车生产可能更专注车内部的装饰和功能，自动做家务实现后男女分工可能要重新定义

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　　输入辅助：SwiftKey、搜狗知音、Nuance

　　以前的英语智能联想输入，往往只通过前几个单词和短语数据库来预测接下来的词语，现在通过人工智能，可以解析之前的整句话，做更精确的预测，还包括Emoji表情预测；搜狗语音添加纠错功能，用户可以用自然语言来修改输入的错误，比普通的输入方便，尤其对开车用户更友好。

　　1) 高质量的语音输入、翻译、对话等都需要至少整句的语义理解（翻译应用略）

　　2) 文字内容还可以包括符合本人个性的表情、搞笑动图、快捷回复等

　　3) 用户输入的文字、语音内容是对用户识别分类的重要依据

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　　情绪识别：BeyondVerbal

　　这个产品可以通过语音来判断说话者的情绪，类似《别对我说谎》的情形，不过是通过语音进行的判断。

　　1) 属于黑科技，可应用于调研、健康、测谎、面试、教育、金融、演技、VR等各方面

　　2) 结合视觉技术可以判断得更准确，并增强私人助理能力，更好的理解用户的真实需求和给出建议

　　3) 电脑发声音时可以使用类似技术显得更富感情

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　　沟通辅助：Genee、KonoLabs

　　沟通辅助，参考双方的日程安排，自动跟对方通过邮件、短信等途径进行沟通，确定双方都能接受的日程安排。

　　1) GTD里加上AI帮助安排和提醒的话，更能解放大脑提高效率

　　2) 对于邮件处理，可以进一步根据内容和发送者信息，实现自动过滤、自动回复、自动摘要等功能，扮演秘书的角色

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　　销售相关：NarrativeScience、Gong.io、Conversica

　　主要有三方面的相关功能：通过数据来生成故事；自动研究文案记录来对销售质量进行评估；自动跟潜在用户进行短信沟通，吸引新的客户（做得不好就类似垃圾短信了）。

　　1) 数据的二次加工，数据的管理，对企业有帮助，包括IT管理方面（IT管理应用略）

　　2) 通过数据自动转图，转Excel，转PPT，考虑各种需求选项，实现后节省人力成本

　　3) 数据转文字的逆向操作，即文字转数据、声音、摘要、视频，也有较广的应用领域

　　4) 可以结合互联网其他公司的数据、趣味贴图等加强文档和报表的表现力说服力

　　5) 可以扩大范围应用到安全领域，监听电话和聊天的天网之类

　　第三部分 数据分析能力的应用

　　信息爆炸时代，数据无处不在，而且不停的在更新变化，人要跟上时代的飞速发展，光靠自己本身的努力和学习，已经变难了，人会非常累而且考虑分析问题往往也不够全面。而人工智能的目的是让人能偷懒，能轻松，因此未来的人工智能会高效科学对海量的各领域数据进行全面的分析，不受情感等因素影响，到时不管是做决策还是处理人际关系，人只要照着AI的建议执行即可得到较好的结果（并不是说不用读书学习）。

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　　金融和数据相关

　　a) 信用管控：星桥数据、聚信立

　　b) 市场分析：Everstring、Index

　　c) 企业数据搜索：AlphaSense、ChinaScope数库、风报

　　【视频：AlphaSense Introduction】

　　说到金融肯定会想到自动炒股，确实有不少智能选股的产品以及程序交易的系统，不过这边介绍的是一些跟金融数据和AI相关的公司。

　　信用管控是收集个人的各类信息，包括出身、教育、工作、资产、收入、消费、微博等，综合起来对一个人的信用进行评估，广泛应用于银行、P2P借贷等领域；市场分析是根据企业内部和外部市场的数据，对销售和运营等方面进行分析和预测；企业数据搜索算是数据搜索的一个分支，以企业为中心，收集企业的各类信息进行汇总和分析，帮助投资者找到好公司。

　　1) 历史数据的记录十分重要，各类数据都成为核心资源，不仅限于金融、新闻、微博等，如果能记录以人为中心的数据，可能会更有价值

　　2) 信用管控，包括对企业和对个人，是很多商业活动的基石，应用领域广泛

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　　企业运营相关

　　a) 业务分析：第四范式、Looker、Skymind、WorkFusion

　　b) 业务管理：SightMachine、Troops

　　c) 广告营销：RocketFuel、Persado

　　业务分析通过大数据学习对企业的业务进行分析，并给出建议；业务管理协调企业内部，数据统一管理，信息沟通顺畅；广告营销分析用户的行为，在特定时间展示给用户最合适的广告。

　　1) 业务分析，可进一步深入，找到更深的原因，如员工个体、心态、外部因素等

　　2) 自动根据人的行为对人进行分类，比传统的按照年龄或工作进行分类更精确有效

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　　定制教育：Knewton、Khan Academy

　　根据学生在不同维度的能力水平，提供不同的教学内容，帮助学生高效的进步。把各学科的教学内容数字化，使世界各地的孩子能上得起学。

　　1) 信息越来越丰富，传统教育越来越难，自学和定制教育越来越重要

　　2) 学生和师生间的交互加强一下，融入学习和娱乐，成为微信的细分领域

　　3) 对高等教育，可以跟高校和企业合作，对毕业论文、新人招聘等起到帮助

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　　工作辅助

　　a) 财务审计：AppZen

　　b) 文案辅助：Textio

　　c) 人力资源：Interviewed

　　d) 编程辅助：Kite

　　人工智能在财务审计方面自动生成报表，文案辅助上自动给招聘文案打分并提出修改建议，人力资源上自动寻找合适的候选者，编程辅助上自动显示相关的函数用法信息。

　　1) AI可以应用的专业领域有挖掘空间，替代或减少人工

　　2) 用专家系统实现的AI尚有应用，但容易遇到瓶颈

　　3) 关键之一是让AI去学习“什么是好的”，数据够多，会有提升

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　　医疗相关

　　a) 健康管理：Wellframe、Welltok、Ginger.io

　　b) 虚拟助手：Babylon、Sensely、Your.MD

　　c) 诊断辅助：Entopsis、Deep Genomics、Enlitic

　　d) 误诊检测：MedAware、CloudMedx

　　e) 新药开发：Atomwise、Numerate

　　f) 营养分析：Nuritas

　　医疗是个大领域，其中越来越多的细分领域都加入了人工智能的参与，通过大数据辅助诊断治疗提高诊断正确性，虚拟助手让人人都有私人医生时刻关注着你的健康，尤其是基因细胞类生物研究、制药相关的领域，对人类的生存和发展有着直接的作用。

　　1) 医疗直接关系人类的生存和发展

　　2) AI对医疗水平的提升会有显著帮助

　　3) 国内医疗资源紧张，智能医疗非常初级，停留在笼统回复和商业广告，各细分领域都有巨大发展空间

　　4) 微信公众号结合智能机器人可实现诊断辅助和病程看护等功能

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　　法律相关

　　a) 文案分析：Equivio、Lex Machina

　　b) 盗图查找：Blockai

　　人工智能技术不仅可以帮助找到侵权的线索，还可以通过对法律法规的解读、历史案件的分析，来告诉你打赢官司的关键点。

　　1) 数据越来越多，版权问题越来越严重，AI帮忙注册和取证提供便利性

　　2) 各类数据的版权注册功能可以集合在一个程序中，不仅限于图片、声音、动画、设计，政府或BAT可提供这类服务

　　3) 以后打官司会不会发展成AI间的PK，判案和定论也可以用AI搞定

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　　娱乐相关

　　a) 旅行规划：GoogleTrips、IO定制旅游

　　b) 音乐技术：TheEcho Nest、音乐雷达

　　【视频：Introducing Google Trips】

　　不管在游戏还是日常的娱乐活动上，AI都有辅助性质的用武之地。例如AI可以帮助你规划旅游路线，只要告诉他你要去哪儿去多少天，他就会推荐相应的景点并规划好每天的行程，并帮助订旅馆，简简单单来一场说走就走的旅行；音乐技术可以对歌曲从各角度进行分析和分类，实现在不同场景下的推荐和应用，还有听歌识曲，加工变声等技术，很多应用都开始使用这些技术了。

　　1) 娱乐推荐还可以包括影视、美食、聚会活动等，内容多挑选难，AI让我省心省力

　　2) 人的时间最宝贵，因此推荐的质量很重要，如果AI能帮用户把未来和更大范围的安排也考虑进去，例如规划接下来五年内家庭旅游的行程，对用户来说会更有价值和说服力

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　　互联网相关

　　a) 专项搜索：IT桔子、好体科技

　　b) 舆情分析：秒针系统、智慧星光

　　c) 新闻互动：NewsRepublic

　　d) 智能建站：TheGrid

　　e) 新闻生成：AutomatedInsights

　　f) 社交促进：Sensay

　　g) 病毒攻击防范：Cylance

　　跟金融领域、医疗领域一样，互联网领域也天生充满了数据，提供了人工智能广泛应用的良好环境。数据的专项搜索、数据分析、舆情分析等不用多说，介绍几个略微偏门但又实际的应用。

　　智能建站：用户只需要给工具提供素材，例如新拍的照片、视频、声音、其他网页，工具就能自动把素材加工和拼接，生成好看的个人主页了，这跟普通的模版建站不一样，AI会考虑素材的属性，配色，对素材进行裁剪等加工，让网站更精致。

　　新闻生成：通过数据直接生成报道性质的文章，其实很多财经类网站上的新闻都是用它生成的，质量高，实时性好。

　　社交促进：人工智能当中介红娘，把有需求和提供服务的陌生人连接起来，可以是各种服务，想象空间巨大。

　　病毒防范：不再是根据定义好的特征来判断病毒或者攻击，因为那样总是慢一步；人工智能可以主动的防范未知的新病毒。

　　1) 细分领域做精容易，吸引到企业用户和个人用户，并且依靠AI深度挖掘做大

　　2) 对个人的识别分类越来越有价值，其中能识别出机器刷单的假人的技术也有价值

　　3) 先有鸡还是先有蛋：先有数据还是先有文章：先有人的行为，所以盯紧人

　　4) 匿名社交，AI当红娘，可以不断进化支持更多的服务

　　5) 安全领域，包括互联网、金融、社会等，都是AI的用武之地

　　第四部分 机器人技术

　　机器人的主要目的是代替人类把事情做得更好。在这个领域，有很多科研企业在做广泛且深入的研究，用到的技术也非常多，这边先简单展开介绍一下热门研究方向，然后举几个今后日常容易看到的人工智能机器人的例子吧。

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　　热门机器人研究方向

　　a) 软体机器人：仿生、抓取、可3D打印

　　b) 微型机器人：农业、工业、医学、生物、军事

　　c) 集群机器人：分布式、去中心、协同工作

　　【视频：TOP 10 Amazing Micro-Robots】

　　简单介绍一下目前比较热门的机器人研究方向，很多科研机构、大学在这些研究方面进展不错，例如MIT，哈佛等。软体机器人可以让机器人更接近生物，并能做很多之前做不好的事情，例如精细抓取、肌肉仿生、穿越障碍等，还有很重要的一点是它能用3D打印方便的设计和生产，因而扩展软体机器人的应用领域也变得十分方便了；微型机器人广泛应用于各领域，未来有希望跟纳米技术结合，在医疗领域取得突破；集群机器人可以做出很多有意思的事，例如协同搬运，海洋探测等，应用领域会进一步拓展。

　　1) 以前工业机器人比较多，现在往服务机器人发展，更多的人会接触到

　　2) 以上技术将会为机器人应用拓展出非常广阔的空间

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　　玩具类机器人

　　a) 陪伴机器人：SoftBankRobotics、Jibo、小i机器人

　　b) 玩具编程机器人：Vincross、Dobot

　　整合了视觉和听觉，跟人互动，会做动作的私人助理，现在大多以聊天、信息查询、简单提醒功能为主，少数提供了更丰富的功能，机器人间的智能水平差异比较大。

　　1) 针对儿童的陪伴机器人较多，但针对老年人的陪伴、提醒、看护机器人非常少，而老年人的需求也不难挖掘，可能是机会

　　2) 陪伴型机器人可进一步往帮人做事上发展，整合百度度秘、智能家居等

　　3) 编程型的玩具机器人可用于教学，培养逻辑、动手、创造能力

　　4) 这些人形通用机器人可能代表着AI Robotics的最高水平

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　　专项机器人

　　a) 超市：Simbe

　　b) 餐厅：MomentumMachines

　　c) 运输：IAMRobotics

　　d) 酒店：Savioke

　　以上只是举几个例子，专项机器人还有很多的。超市机器人可以自动巡逻，识别价格标注的错误以及每个货架需要补多少货品；餐厅可以用机器人做满足用户口味的定制汉堡披萨等，麦当劳员工不敢轻易罢工游行了；运输机器人可以从药品仓库或其他物品仓库搬运需要的东西，国外人力成本高，亚马逊似乎就这么做的；酒店机器人可以帮忙运送物品给住宿客人。

　　1) 略过很多其他的机器人：安巡机器人、导盲机器人、医疗机器人、工业机器人、军用机器人、软体机器人、微型机器人、集群机器人、农业机器人等

　　2) 机器人应用广泛，随着时间推移和人力成本的上升，越来越多的劳动工作可以完全被机器人取代，人口数量下降也未必是坏事

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　　无人机相关

　　a) 跟踪拍照：SkyIntelligence

　　b) 自动运输：Matternet

　　c) 区域勘探：PrecisionHawk

　　d) 飞行寻路：IrisAutomation

　　除了普通的航拍，无人机还有更多的应用。例如运送货物，环境探测，农业灌溉等。考虑无人机的逐渐普及，相应的技术也很重要，如多架无人机的路线管理，防碰撞寻路等。

　　1) 对个人来说普通拍照社交就够了，对企业来说应用不少，可提供额外数据采集，核心技术重要

　　2) 监管部门将来可能购买无人机管理系统，解决牌照和安全问题

　　3) 降低了场景建模和环境获取成本，可结合VR/AR做游戏方面的产品

　　简单总结

　　人工智能的应用领域日益广泛，对创业者来说可能是机会，以下五点感受供参考：

　　1. 如果专业不是研究具体AI算法的，或者水平不是业内领先的，建议还是直接拿大厂的技术作为底层基础使用，聚焦在应用层的实现，努力提升用户体验，而不要从技术出发研究独门黑科技，因为那些是大厂做的事（除非水平真的能达到Vicarious、DeepMind之类）；如果非要做技术，可以考虑一些服务于现有技术的周边技术，例如无人机的管理、智能Bot的鉴别、提供机器更强的感知能力等；

　　2. 商业价值很重要，因此优先面向企业的应用，其次才是面向普通用户，例如一些图像处理或者声音处理的一些技术，如果做成一个独立的应用，给用户的感觉也就是好玩，类似产品出来后也就不新鲜了，而如果作为一个有趣的技术或功能提供给企业，增强那些企业的现有产品，或许会更有出路；另外，商业价值可多考虑人和社会的发展趋势，例如老龄化社会、传统行业的没落、高企的学费、稀缺的医疗资源等，都可以衍生出有价值的新需求和解决方案；

　　3. 应用层面，可以先专注解决一个具体的问题，例如图像识别专门只识别一类东西，把核心功能做精做细，或提供一种特定的服务，尤其是那种帮人节约时间的服务。一步一步来，可以先从辅助性质的简单功能入手，再半人工半自动，最后再做成全自动的，不要一开始就把产品做得很宏大，超级智能和AI平台之类的东西，那些也是大厂的领域；

　　4. 技术或产品的可延展性也很重要，如果能拓展到更多领域解决一系列相关问题，就会更有价值，例如招聘文案的评审修改功能，可以拓展到其他各类文案，还可以包含图片评审再拓展到广告领域；

　　5. 如果技术需要依靠大数据，那么最好能尽早的开始构建自己的数据壁垒，数据是现在人工智能和机器学习的基础，甚至比算法还重要（算法终究会由大厂改善和开源），因此不要以为自己的产品能随时抓到百度、微信、淘宝的数据就可以了，哪天别人不提供了就不行了，至少自己要能把核心数据独立保存起来；另外，好的应用往往是能把不同领域的数据连接起来，找到其中的关联并加以利用。

　　最后，笔者才疏学浅，有疏漏和错误的地方还请多包涵。

　　本文出自 VR新观察

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