文章摘要：人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，正重塑著生產(chǎn)、分配、交換和消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務(wù)、新模式和新產(chǎn)品，從工業(yè)、農(nóng)業(yè)到基建，從衣食住行到醫(yī)療教育，正在社會經(jīng)濟各領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用，也將在制造企業(yè)中發(fā)揮不可替代的作用。

人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，正重塑著生產(chǎn)、分配、交換和消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務(wù)、新模式和新產(chǎn)品，從工業(yè)、農(nóng)業(yè)到基建，從衣食住行到醫(yī)療教育，正在社會經(jīng)濟各領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用，也將在制造企業(yè)中發(fā)揮不可替代的作用。

1、ASR?（Automatic Speech Recognition）

語音識別就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù)。基本原理是將語音記錄的音頻分解成單獨的聲音，分析每種聲音，使用算法找到最適合該語言的單詞，然后將聲音轉(zhuǎn)錄為文本。近二十年來，語音識別技術(shù)取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。

2、NLP（Natural Language Processing）

自然語言處理主要研究人與計算機之間如何使用人類自然語言進行有效溝通，在生活場景中應(yīng)用十分廣泛，例如：機器翻譯、手寫體和印刷體字符識別、語音識別后實現(xiàn)文字轉(zhuǎn)換、信息檢索、抽取與過濾、文本分類與聚類、輿情分析和觀點挖掘等。它們分別應(yīng)用了自然語言處理當中的語法分析、語義分析、篇章理解等技術(shù)，是人工智能界最前沿的研究領(lǐng)域。自然語言處理可用于語音助手、語音機器人、客戶服務(wù)、情感分析等多個場景。

3、知識圖譜

知識圖譜是新一代的知識工程技術(shù)，自動獲取大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)、信息等內(nèi)容并梳理，組成圖譜形式。其產(chǎn)品類型以通用知識圖譜與垂直行業(yè)知識圖譜為主。通用知識圖譜強調(diào)知識廣度，逐漸演變?yōu)榛ヂ?lián)網(wǎng)知識圖譜，形成搜索引擎、智能推薦、智能問答三大產(chǎn)品類型。知識圖譜用于問答、輔助決策與業(yè)務(wù)分析，是支持AI大腦深度思考等知識庫基礎(chǔ)，是未來主要的增長點。

4、企業(yè)搜索

基于自然語言處理NLP、知識圖譜等AI能力，集成各類數(shù)據(jù)接口，快速對接各類型的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通多業(yè)務(wù)系統(tǒng)，消除數(shù)據(jù)孤島。全面助力企業(yè)客戶實現(xiàn)隨時隨地安全搜索任何內(nèi)容。相對于普通搜索，企業(yè)搜索將傳統(tǒng)關(guān)鍵詞搜索升級為自然語言理解，實現(xiàn)場景化搜索需求。為保護企業(yè)數(shù)據(jù)安全性，企業(yè)搜索功能支持對數(shù)據(jù)源進行全面的權(quán)限管理配置，滿足企業(yè)的數(shù)據(jù)安全瀏覽需求。另外企業(yè)搜索支持根據(jù)自有數(shù)據(jù)特點，通過拖拽的方式實現(xiàn)自定義卡片展示。

5、機器學習

機器學習一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門研究。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它能幫助機器從現(xiàn)有的復雜數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，以預(yù)測未來的行為結(jié)果和趨勢。

6、低代碼

低代碼是一種軟件開發(fā)方法，很少或者幾乎不需要寫代碼，通過可視化、拖拉拽式編程方式，就能夠?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用快速開發(fā)、配置和部署。相較于傳統(tǒng)的開發(fā)模式，低代碼開發(fā)具備開發(fā)速度快、使用門檻低、可擴展性強的特點，在產(chǎn)品側(cè)提升企業(yè)能力的同時，低代碼平臺可進一步賦能需求側(cè)，打通數(shù)據(jù)孤島、重復勞動自動化智能化操作等高等級服務(wù)，加強業(yè)務(wù)場景深度融合，提升產(chǎn)品可使用范圍與用戶粘性。
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