人工智能有哪些是我们可以利用的领域?

　　人工智能有哪些是我们可以利用的领域?

　　随着科学技术和经济社会的迅速发展，人工智能的应用越来越普遍，它发展对我们的工作和生活方式都产生了深远影响。在电子商务领域，人工智能技术同样也得到了很好的应用，并取得了明显的效果。可以说，人工智能与电子商务之间存在着密切的联系，两者相互影响并共同进步。

　　日前，在商务部举行的例行新闻发布会上，商务部新闻发言人高峰表示，2024年中国网络零售市场规模持续扩大，全国网上零售额突破9万亿元，其中实物商品网上零售额7万亿元，同比增长25.4%，对社会消费品零售总额增长的贡献率达到45.2%，较2024年提升7.3个百分点。

　　近年来，电子商务取得了卓越成果，人们在享受电子商务带来的便利的同时，也对其提出了越来越高的要求，而人工智能技术的出现则为电子商务的发展开辟了新的思路和格局。

　　伴随着科学技术的发展，人工智能技术越来越成熟。它甚至被认为是继蒸汽机革命、电力革命、信息革命之后的第四次科技革命，正在翻天覆地地改变着人们的工作和生活方式。特别是在电子商务领域，人工智能技术已逐渐发展成为助推销量增长和优化电子商务运营的强大工具。目前，人工智能在电商领域的应用主要体现在以下几个方面：

　　1、智能客服机器人

　　智能客服机器人涉及到了机器学习、大数据、自然语言处理、语义分析和理解等多项人工智能技术。智能客服机器人主要功能是自动回复顾客问题，消费者可以通过文字、图片、语音与机器人进行交流。智能客服机器人可以有效降低人工成本、优化用户体验、提升服务质量、最大程度挽回夜间流量，以及帮助客服解决重复咨询问题。此外，据市场调研公司Gartner预测，到2024年有超过80%的零售业消费者互动都将由人工智能来完成。

　　2、推荐引擎

　　推荐引擎是建立在算法框架基础之上的一套完整的推荐系统。利用人工智能算法可以实现海量数据集的深度学习，分析消费者的行为，并且预测哪些产品可能会吸引消费者，从而为他们推荐商品，这有效降低了消费者的选择成本。

　　3、图片搜索

　　电商平台的商品展示与消费者的需求描述之间，是通过搜索环节产生联系的。不过，基于文字的搜索行为有时很难直接引导用户找到他们想要的商品。通过计算机视觉和深度学习技术，可以让消费者轻松搜索到他们正在寻找的产品。消费者只需将商品图片上传到电商平台，人工智能能够理解商品的款式、规格、颜色、品牌及其他的特征，最后为消费者提供同类型商品的销售入口。

　　4、库存智能预测

　　多渠道库存规划管理是困扰电子商务最大的问题之一。库存不足时，补货所浪费的时间会对商家的收入带来很大的影响。但是如果库存过多，又会使营业风险和资金需求增加。因此，想要准确预测库存并不是一件容易的事情。这时人工智能和深度学习算法可以在订单周转预测中派上用场了，它们可以识别订单周转的关键因素，通过模型计算出这些因素对周转和库存的影响。此外，学习系统的优势在于它可以随着时间的推移不断学习而变得更加智能，这就使库存的预测变得更加准确。

　　5、智能分拣

　　智能机器人分拣不仅灵活高效还适用性很强，机器人对场地要求比较低，数量也能根据场地条件进行增减。与人工分拣相比，在相同分拣量的情况下，货物分拣更及时、准确，分拣环节的减少让货物搬运次数相应减少，货物更有安全保障。

　　6、趋势预测

　　一般来说，图片中会隐藏着大量的用户信息。所以，根据用户浏览的图片，利用深度学习算法可以从中分析出最近某品类的流行趋势，如颜色、规格、材质、风格等，这也是电商平台与供货商进行谈判的重要依据。

　　7、商品定价

　　传统模式下，企业需要依靠数据和自身的经验制定商品的价格。然而，在日趋激烈的市场竞争环境中，商品价格也要随着市场的变动做出及时调整。这种长期持续的价格调整，即便是对于一个只有小规模库存的线上零售商来说，也是一项很大的挑战。而这种定价问题正是人工智能所擅长的，通过先进的深度学习算法，人工智能技术可以持续评估市场动态以解决商品定价问题。

　　人工智能专业前景如何?

　　极其好。如果说计算机专业是上个时代的老大，那么人工智能专业就是下个时代的龙头。因为：

　　1. 大数据、芯片计算能力、5G网络的发展使得AI人工智能得以高速发展。目前在自动驾驶、智能家居、工业制造等很多领域，人工智能都在快速突破。例如预计5-10年后，美国有50%的车辆将是无人驾驶。

　　2. 真正的人工智能公司发展潜力很大， 人才更容易脱颖而出。如人工智能芯片公司“深鉴科技”，由四名清华高手仅仅创立2年后被收购，收购价3-4亿美元。当然，该专业的工资也很高，真正的人工智能岗位年薪百万比较容易。

　　人工智能专业的要求高么?

　　很高。该专业的前景有多好，对应的专业要求就有多高。 人工智能是计算机+数学建模的结合，该专业要求有极其好的数学逻辑能力，能把该专业真正学明白的估计没多少人。 例如给你1万张手机自拍人脸照片，让你通过编程，建立一个数学模型识别出照片中哪些人脸是高兴的表情。你需要把照片转化为计算机可处理数据，例如不同格式不同尺寸的图片如何统一处理;你需要搭建模型来判断数据有什么规律是表示高兴，例如计算嘴角的弧度、眉头的皱纹等等，同时要考虑不同年龄不同人种的脸部特点;模型要经过大量训练来优化，这会需要大量的计算机处理能力(例如几十台服务器)，需要设计优秀的程序来保证训练过程尽量减少计算机的消耗以及减少计算时间(如并行计算)。

　　因此，基本是绝对的数学学霸可以真正搞定该专业。

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