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(lǐng)域：智能語音交互、自然語言處理、機器視覺、知識圖譜、機器學(xué)習(xí)云平臺、工業(yè)大腦、自動駕駛。

關(guān)于這7個領(lǐng)域，我們也進行了簡單的歸納：

智能語音交互：重構(gòu)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(shù)，為企業(yè)在多種實際應(yīng)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(shè)備、人與需求、人與數(shù)據(jù)服務(wù)之間的溝通橋梁。

智能語音交互的核心技術(shù)：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(shù)）-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(lǐng)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(biāo)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(jié)內(nèi)容。它適用于書面文字，也可用于理解和回應(yīng)口頭請求。

自然語言處理的核心技術(shù)：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(guān)注之處，然后告知用戶所需的應(yīng)對舉措。

機器視覺的核心技術(shù)：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(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)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(guān)系識別、知識推理等相關(guān)技術(shù)的應(yīng)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(xué)習(xí)云平臺：把機器學(xué)習(xí)變成“烹飪”

機器學(xué)習(xí)平臺，打通了數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估、模型應(yīng)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(jié)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(xué)習(xí)模型”的菜，通過云來學(xué)習(xí)調(diào)用基礎(chǔ)設(shè)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(guān)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。