近年来，随着AI应用逐渐落地，越来越多的人感受到了人工智能所带来的改变。美国未来学家艾米·韦伯撰文表示，10年之内，从日常业务到基因组编码的所有技术都将以某种方式与AI深度融合。中国有望成为无可争议的全球领导者，并为未来的科技生态系统注入活力。为此，我们整理2019年与AI相关的十大关键词，希望通过它们，我们能对AI现在和将来的发展有所了解。

1.语音识别

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

未来进入AI时代，最不可忽视的就是语音识别技术。因为它是所有AI应用和服务的入口，是基础中的基础，所有AI应用如果没有它的切入，就会如同断了电的城市，将失去所有的繁华和璀璨。近几年，随着硬件和软件的发展，个人的互动与基于人工智能的服务已经变得越来越频繁，人们可以采用最自然的交互方式语音，和机器进行流畅对话，完成各种服务。

而作为国内语音识别领域的领军企业，科大讯飞近几年在相应领域的发展可以说是突飞猛进，其研发的新一代语音识别系统，可将实时演讲，多国语言，同步翻译转写成文字在屏幕上显示，准确率达98%。

2．工业视觉

和肉眼观察物体时主要侧重于形状、颜色不同，AI视觉系统在识别物体时，更侧重于物体的纹理，这样当AI视觉应用到工业中的产品检测时，更能满足高精度的要求，利于管控安全风险，提升企业效益。

由于上述优势，2019年，不少科技巨头都在该领域做了布局，阿里巴巴收购以色列Infinity公司并入已有机器视觉团队；腾讯和科大讯飞相关技术广泛地在医疗、零售、工业、文化等领域应用；而由深兰科技研发的工业质检智能设备，已经落地在汽车、芯片、医疗器械制造等15不同领域的3C电子制造厂商中，在不良品检测环节中，可快速识别产品表面存在缺陷产品，并结合产线自动化，实现精准归类，仅60张学习图片，检测精确率领即可达到98％。

3.人脸识别

人脸识别是通过计算机对人体本身所固有的生理特征图像处理技术（或其他数位信号处理技术）和模式识别的方法来达到身份鉴别或验证的一门生物识别技术。

随着技术的成熟和应用，生活中快速的人脸识别比对，移动支付认证，安全性身份核对等场景都应用了人脸识别技术，作为一种更为高效的身份验证和识别手段为我们衣食住行中提供了不少便利。

人脸识别作为一种重要的身份识别标识，已经深入应用在日常生活当中。在公安机关各警种业务中更起着举足轻重的作用，日常巡逻、户籍调查、出入境管理和刑事案件侦查中，都会通过辨识人脸来核实相关人员的身份。

4．语音客服

2019年11月，科大讯飞与德邦快递共同研发的“智能语音交互系统”正式上线。用户拨打德邦快递客服电话九五三五三，可以在没有人工干预的情况下完成快递价格、时效、状态等查询操作，且全天24小时无间歇。同时，阿里巴巴旗下智能客服机器人“阿里小蜜”，在2019年也已开始全面应用语音AI技术，执行基于会话的任务， 2019年双11期间， “阿里小蜜“承担了全平台98％客服咨询量，相当于70万人工客服一天的工作量。

实际上类似的语音客服，早在2018年已经出现，2018年2月，科大讯飞专注智能客服领域的子公司科讯嘉联与日日顺乐信达成合作，4月双方成立联合实验室，联手打造了实验室首个成果——家电行业首创智能语音报装系统，将人工智能电话机器人应用到家电售后客服环节。

科大讯飞认为，随着智能语音识别技术的进一步成熟，端云一体语音交互模组标准的日渐规范，这种自动化、低成本化、会说话的公共设施将会越来越多，未来的每个企业和服务行业，都会应用这一服务，未来的语音发展方向是越来越近似真人服务，有些甚至可在特定的对话中通过图灵测试。

5．智能交互

智能交互一直是AI领域重点探讨的应用之一，2019年，这一趋势更加明显。包括百度、科大讯飞在内的若干企业都推出了自家的虚拟主持人，通过强大的人工智能技术，虚拟主持人不仅实现了全方位的立体模型，还可与现场嘉宾交流互动，担任主持人的角色。而虚拟主持人的出现，意味着人工智能在双向交互方面，已进入了一个全新时期。

未来的实时数字化影像融合AI形成次时代AI交互新场景已离我们不再遥远。数字化现实技术将让用户体验到最真实的感受，智能的交互性让虚拟与现实世界难辨真假。

6.区块链

区块链技术是使用了密码学方法将数据连接成链的分布式数据库储存技术，区块链技术整合了包括P2P网络技术、非对称加密、哈希算法、网络通信协议等多种理论和技术、实现了在去中心的网络环境下，防伪造、防篡改和可追溯的数据储存，可称之为产生信任的技术。

2019年12月23日，“i深圳”区块链电子证照应用平台正式落地，平台利用平安国际领先的区块链技术，帮助市民管理好一生常用的20多种证照，打通线上、线下应用场景，实现一部手机替代各种实体证件、证明。将区块链的应用与市民服务融合在一起，区块链技术可以做到加密授权，有效确保个人隐私的安全性。

7.自动驾驶

自动驾驶分为六个等级，ADAS（高级驾驶员辅助系统）和自动驾驶（AD）的0－5级。其中0－2级属于低级别系统，3－5级属于高级系统。

目前自动驾驶技术首要障碍是安全问题，高速公路自动驾驶与3－5级的自动驾驶应用需要更高性能的传感器提供支持，让车辆在行驶过程中在关键时刻避免交通事故， AI的有效性取决于输入数据的质量。自动驾驶车辆必须建立在高性能、高可靠度传感器信号链的基础上，才能在关键时刻做出正确决策。

2019年10月，百度获得了国内标准最高，技术难度最大的首张T4级别载人驾驶测试牌照，意味着无人驾驶愿景正逐渐落实。

8.AI云计算

云计算平台是指基于硬件资源和软件资源的服务，提供计算、网络和存储能力。云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。

人工智能背后的庞大数据量与运算量决定了其必须在云平台上运行，才会有更大的发展空间。今年11月，华为在全联接大会上发布了“一云两翼双引擎”的鲲鹏计算产业布局，基于“鲲鹏＋昇腾”双引擎，面向鲲鹏计算产业，全面启动数据基础设施战略，并开源数据虚拟化引擎HetuEngine（河图引擎），希望让伙伴像使用“数据库”一样使用“大数据”，让数据治理、使用更简单，全面启航计算战略，为世界提供最强算力。

9．AI机器人

硬件革命将人工智能推向主流，也将AI机器人推入了风口浪尖，大众担心纯粹物理性质的机械，在AI的赋能下将会转变为具备人性化的服务工具。

如今机器人已经在工业自动化以及日常生活中有很多实际应用，安防机器人替代人力进行巡逻，可做到全天候不间断巡逻，通过人脸识别技术，机器人能自动识别分析巡逻过程遇见的每一个人；更为丰富的视觉技术，机器人能自动检测环境异常，如烟火、漏水检测等；而在各类传感器的配合下，让机器人与环境融为一体，轻松就能感知到设备的运行状态、环境状态等，并可根据获得的数据完成自动化管理。

随着AI技术融入智能机器人产品，增加了物理机械感知能力的同时，也会让其获得接近于人的逻辑推理能力，这是人们所担忧的，同时也是在不可预知之中，或能带给人类的最为惊喜的故事之一。

10.大数据

什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

从技术层面观察，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。