人工智能在旅游管理中的应用

从信息化到智能化、用机器替代人工是各个行业的必然趋势。人工智能技术在智慧旅游体系中有着广泛的应用前景，旅行者在使用手机预订或者做旅游度假计划时，会使用地图导航、搜索餐厅、目的地活动和酒店等，旅游企业和品牌广告商在合适的时机，向旅行者展示与其搜索内容相关的个性化广告，并运用动态展示广告和创意优化(DCO)更好地提升广告效果。

“携程”已经在呼叫中心逐步应用人工智能技术，利用机器与客人沟通交流，帮助客人解决问题。

人工智能销售的优缺点

我认为人工智能销售的优点是：如果在做员工培训的时候有标准的范本，是可以作为优秀销售的版本来做示范教材的。销售语言比较规范。

缺点是：有时版本过于公式化，而缺乏根据实际情况懂得变通的道理。因为销售的状况是层出不穷的，也是千变万化，从这个角度说是没有绝对规范的版本的。

目前有哪些比较成功的人工智能应用

简版回答：

1、人脸识别（这是一个发展已经比较成功的应用，小到你手机里阿里爸爸注册花呗要用的人脸识别，到群众安放、公安户口、海关过境等等都有使用）

2、图像识别（有一个非常重要又经常被人忽视的应用：医疗图像识别，比如核磁共振图像等，很多机器判别病例已经比医生准确了）

3、语音识别（eg:科大讯飞语音输入法、搜狗语音输入法等等，大家如果还记得几年前的语音输入有多烂，就知道今天的进步有多大）

4、翻译（eg:Google翻译、百度翻译、科大讯飞翻译，其中YouTube还结合了语音识别+翻译，提供自动给视频生成字幕功能，虽然效果没有特别特别好，但还是能大概懂意思的）

5、等等等等

繁版回答：

这里推荐一下来自麦肯锡的《基于AI的企业数字化发展趋势报告》，主要从企业的立场分析大数据、算法、自动化、机器人等技术对于产业的影响，回答数据和分析的用途，并列举可行的商业举措。

这里只挑AI应用部分：

先说机器人技术，这在制造业中已经存在很久了，但目前，更有能力，更灵活，更安全，更便宜的机器人结合其机械化和认知学习能力，逐渐实现自我升级。

人工智能的概念也并不新，但最近的机器学习算法突破实现神经网络技术，计算能力成倍增加的芯片模块有利于处理更复杂的模型，以及每天由社交移动端、工业传感器等设备产生的大数据，成为三个主要驱动力。与此同时，机器的自然语言理解能力、识别能力等通用技能也在不断进步。

显然，基于机器人技术、人工智能等新兴技术实现生产自动化，能够进行更高的数据吞吐量，改善预测模型，提高结果的准确性，进行决策优化，甚至在生物学、材料学等大规模的复杂问题上也很有潜力，提供了新的商业模型。

*机器学习在各个行业中的应用潜力（色块代表不同行业）

*不同行业的不同部门具有不同的自动化潜力

事实上，现在已经有一些通过智能化自动技术造福企业的案例：力拓（RioTinto）已经部署了自动拖运卡车和钻井澳大利亚皮尔巴拉矿山的机械设备，据称机械利用率提高了20%；谷歌利用DeepMind机器学习算法，减少了公司40%的年均能源消耗；自动化“直接处理”（straight-throughprocessing）应用于金融服务工作端到端的工作流，增强了工作的可伸缩性。此外，机器学习还被大量的应用于跨部门业务。

*不同业务的自动化技术潜力

麦肯锡认为，机器学习的潜在用例还包括医院急诊部、飞机维护、石油和天然气业务、杂货店、抵押贷款经纪人降低运营成本并提高效率。事实上，随着人口结构的确定，老龄化和出生率下降大幅减缓劳动力供给的增长，人力成本增加给企业带来的压力可以通过智能化的缓解。

甚至在探月工程、生物学、癌症研究、气候科学和材料科学等方面，AI也是潜力无穷。据悉，McMasterandVanderbilt大学利用计算机预测了抑郁症和乳腺癌的有效治疗方法。

人工智能在社会服务中的应用

人工智能在现场服务中最常见的用例之一是采用人工智能识别正确的现场服务管理资源，以便在对客户和业务都有意义的时间处理特定任务。这是一个具有挑战性的问题，取决于任务的特征，现场服务专业人员的能力，以及许多其他变量，以确定解决方案。

使用人工智能来估计工作人员出行时间、任务持续时间，服务交付的其他关键组件，使组织能够获得更高的效率和资源利用率，通过更好的首次修复率来提高效率，以及更快地响应紧急情况。此外，通过更准确地估计服务何时发生以及提供更高质量的服务，使客户满意度得到提高。

通过将人工智能整合到现场服务流程中，组织可以使用相同数量的资源完成更多工作，并从更精确的资源计划和更小的服务窗口中受益，从而提高客户满意度和员工满意度。

汽车行业目前应用了哪些人工智能技术

如今“AI+”已然成了一个新趋势，人工智能与各行各业结合，汽车成了重点方向之一。百度等公司在无人车上的大力投入，使得汽车行业本身也在掀起一场科技革。

当特斯拉功能已经能部分接管用户的驾驶权时，无人车离我们越来越近。腾讯发布的汽车行业人工智能报告指出，自动驾驶设若普及，将改变整个汽车业态，无人驾驶出租车凭借着更高的载客时间和更低的成本，则会颠覆出租车市场。自动驾驶还会改善城市空间布局，节省40%的停车空间；平均减少30%交通堵塞时间；颠覆私家车市场（自动驾驶出租车比自购和维护车辆更经济，更便捷），目前自动驾驶已然成为了一块诱惑的蛋糕。但是，自动驾驶要普及，还存在着诸多问题。腾讯汽车在大会上指出，汽车与AI结合实现自动驾驶，必须走过三个阶段：技术爆发期、混合过渡时期、智能交通时代，我们还处于技术爆发期，车企更多是在研发技术，降低传感器成本达到商用水平、想法降低高精地图绘制成本、推动5G物联网技术应用。要让自动驾驶走向现实，必须克服五个维度的问题：政策法规、基础设施、高精地图、技术标准与民众的接受程度。每一个维度都存在着巨大的挑战。以民众接受度为例，腾讯汽车的调研显示，目前受访用户只有58%的表示能够接受自动驾驶，最担忧的问题是自动驾驶的安全性，因此，消除消费者对自动驾驶的误会，建立人类对自动驾驶的信心还是一个难题。

腾讯的汽车AI报告指出，AI技术对汽车行业短期内主要影响是营销及车主使用;长期来看才是自动驾驶。从技术爆发期到智能交通时代，中间还有漫长的混合过渡时期，在这个阶段汽车与AI依然有许多结合点，具体来说，在这些领域AI与汽车的结合已经开始：

1、AI让生产成本更低廉

利用AI技术改变整个汽车的设计、制造、测试等诸多环节，谷歌无人车之父SebastianThrun就指出，未来80%的工作会被AI所替代，汽车制造商也可以在工厂里用AI取代工人，目前中国有一些新兴工厂就已经在大量应用机器人，降低成本的同时确保一致性降低错误，尤其是一些对人类安全有威胁的生产环境，更是十分适合应用AI技术，比如汽车行业的测试环节。在这一点上，汽车巨头已在实践，如北汽新能源的智能工厂以智能化的方式实现了客户与厂商信息的透明，供应商的信息集成以及即时的互通，实现了个性化订单的批量化生产。

2、AI让交通更安全

地图基于大数据智能感知交通网络进而提醒用户改变出行路线，大幅提升交通效率，这是车联网的典型应用领域，当汽车接入互联网，且与周边交通环境如红绿灯、路况监控摄像头、停车场等物联网数据结合，结合AI技术进行实时处理，就能更加智能地规划路线。眼下汽车正在具备联网能力，内置地图辅以NB-IoT等通信技术，有望更加实时地互联互通，进而提高整体交通效率。

3、AI让管理更方便

将AI技术应用到车企的企业管理、渠道管理、市场营销诸多环节，有效降低成本、提高管理效率。比如在营销环节，通过消费者在交通、电信等领域的大数据来洞察消费者，了解消费者的需求。北汽推出VOCe+项目，从社会化媒体中获取消费者的数据，从自身的服务生态中获取多维度的消费者特征信息，进而充分了解消费者需求。腾讯汽车AI报告也指出，AI现阶段就可以帮助汽车营销端及销售端实现基于大数据的精准化销售。

4、AI让出行更愉悦

车载应用如空调、娱乐，可结合语音等AI技术更好地响应司机和乘客的指令；汽车解锁引入步态识别、声纹识别、面部识别等生物识别技术；汽车还能根据天气、用户状态自动调整空调……通过这些AI技术应用，提升用户与汽车、汽车与环境的交互体验是眼下就能实现的。一个令人印象深刻的例子就是，许多停车场基于图像识别技术自动识别车牌，避免拿卡刷卡，AI技术早已在应用。

5、AI让驾驶更简单安全

在自动驾驶全面实现之前，智能辅助驾驶已经商用，且将进一步普及。目前以ADAS（先进驾驶辅助系统）为代表的高新技术装备在车辆上的渗透率正在大幅提升，有望在2018年迎来爆发，2020年，仅ADAS一项的市场规模就将达到近千亿元，年复合增速将超过35%。德国等汽车工业发达国家ADAS已经普及，中国渗透率较低，因此存在巨大市场空间。ADAS应用了传感器、图像识别等AI技术，给了人类眼观八方的能力、提醒人类不要犯类似于疲劳驾驶的错。事实上，自动驾驶也分为L1-L5不同级别的自动化，部分ADAS已实现L1级别的自动驾驶，特斯拉的AutoPilot则实现了L2级别的自动驾驶，AI辅助人类驾驶已经成为现实。

总之，AI与汽车的结合再不久必将引领汽车行业更加迅猛的发展，为人们的生活、出行、旅游，带来更加便利的方式，等技术真正成熟的那一天，我相信车祸事故将成为过去，人们不会再出现行车事故。