資料分析 AI和智慧型科技影響下，電話機械人實現落地

2023年是人工智慧發展的乙個重要拐點，是更快更強的計算力和**式增長的資料庫將深度學習推到了鎂光燈之下。

基礎支撐層的演算法創新發生在上世紀80年代末，而建立在這之上的基礎技術便是計算機視覺、語音識別和自然語言理解，機器試圖看懂、聽懂人類的世界、用人類的語言和人類進行交流，研究人類智慧型活動的規律，**機械人也基於這一系統而生。

**機械人好不好用？**機械人**落地可否實現，通過總覽人工智慧技術圖譜我們可能找到答案。

語音識別技術模式圖和對應企業圖；

語音識別是以語音為研究物件，通過訊號處理和識別技術讓機器自動識別和理解人類口述的語言後，將語音頻號轉換為相應的文字或命令的一門技術。由語音識別和語音合成、自然語言理解、語義網路等技術相結合的語音互動正在逐步成為當前多通道、多**智慧型人機互動的主要方式。

自然語言理解的應用：搜尋引擎和機器翻譯；

自然語言理解即文字理解，和語音影象的模式識別技術有著本質的區別，語言作為知識的載體，承載了複雜的資訊量，具有高度的抽象性，對語言的理解屬於認知層面，不能僅靠模式匹配的方式完成。

人工智慧技術落地具體市場的機遇和挑戰

追溯本質來講，人工智慧是一項降本增效、賦能產業公升級的工具，不同的是它在各行各業所受到的關注度——或過度的追捧，或悄無聲息。從醫療、教育、**營銷這三個領域都看到了降本增效的可能性，看到了這些市場的變革關乎著普羅大眾的迫切需求，也看到這些變革的背後所帶來的潛力效應。