人工智能语音转型案例，人工智能语音转型案例论文

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能语音转型案例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能语音转型案例的解答，让我们一起看看吧。

人工智能除了天猫精灵还有谁？

人工智能除了天猫精灵还有小杜和小米的小爱。

人工智能将推动多种技术发展，为经济转型创造新动力。

人工智能涉及机器学习、语音识别、计算机视觉等多种技术，其研究范畴广泛而又复杂。通过推动人工智能的发展，能够促进多领域的技术突破，实现技术创新发展和商业化应用。基于人工智能强大的深度学习能力和运算能力，未来将与大数据、云计算、5G 通信等技术加深融合，推动产业升级转型。

大型传统企业如何向人工智能转型？

这个我来抢答，哈哈。

举一个我们最熟知的房地产企业，碧桂园。

这个企业就不多介绍了，博智林机器人是其全资子公司，以机器人本体及其核心零部件、相关的机器人核心技术以及智能机器人系统的研发、制造、运营为业务内容。

至于是什么原因驱动碧桂园要搞机器人呢，一点是国内老龄化的加剧和人口红利的消失，作为人口密度巨大的房地产行业，需要研发机器人替代人来建造房屋；第二点是产业链的延伸，建筑机器人大概率会成为未来生产制造和建筑行业的主要生产力，研发及其人既可以抓住机遇涉足智能机器人领域，也可以自己主业的一种辅助，何乐而不为呢？缺点就是需要大量的资金和引进高精端人才。

转型效果如何我们拭目以待吧。

谢邀。目前的所谓人工智能能干什么，需要清楚，然后根据自身行业特点，选择合适的措施。不要看起来高大上，人工智能离真正的智能还很远。传统企业能做到丰田的无库存，就是一大转型。能做到无库存，可以减少许多环节的费用，节省下来的钱就是利润，节省下来的时间可以思考更多的效率改善。人工智能不是要消灭人工，而是要解放人工。相比手提包，背包解放了双手，双手可以做更多的事情。解放了员工的双手，员工可以由只负责一台机器，变成看守10台机器。

大型传统企业有什么优势？

很多产业层面的数据都保留在传统企业手中，甚至都还没有能够把这些数据数字化。如果能把这些数据数字化、云化，那么对于这些传统企业来说，离人工智能的距离其实不那么远。

对于绝大部分传统企业来说，人工智能的关键在于两点，一点是自动化，一点是个性化。

自动化，是利用人工智能将企业效率自动化，比如传统车厂，很多制造环节，能够通过机器人，直接就自动化了。

个性化，通常是产品与服务的个性化。因为很多数据在传统企业手里，这些数据数字化、云化之后，可以通过人工智能的数据分析、处理，实现个性化服务。举例来说，对于大型集团医院，如果病人的数据能够数据化、云化，通过人工智能分析，全网的病人数据，对于不同的病人，可以实现个性化治疗，而不是传统的感冒了，都和感冒冲剂，发烧了都打吊瓶。

当然，这些只是大方向，大型传统企业转型人工智能过程中，肯定还会遭遇大量的问题，比如人才问题，算法、数据等人才，未必了解行业，了解行业的人才未必是专业人工智能人才。

所以传统企业如果转型，在观念上也得转型，要能够兼容并蓄，吸收人才的同时，也要利用自己在传统行业的积累，让原有的人才也去了解学习新事物，新进人才也去了解学习专业行业知识。

无论怎样转型，传统企业一定不能放弃自身在行业多年积累的优势，需要站在行业内，看人工智能的应用场景有哪些。一定不能够是为了AI去AI，人工智能的应用，转型人工智能，一定是为了解决某些行业问题。

行业的瓶颈是不是合适用人工智能解决？

行业的高度是不是适合用人工智能提升？

对于大型传统企业，向人工智能化方向转型是时代潮流、大势所趋，顺之则昌，逆之则亡。因此，创新是关键！创新是关键！创新是关键！对此，要做到如下几点:

1.加大资金投入力度，为人工智能化转型提供足够支持；

2.引进高端技术，实现人工智能弯道超车；

3.引进高素质人才，自主研发人工智能产业；

4.响应国家政策，积极参与国家供给侧结构改革，享受国家供给侧改革的政策分红，做改革的参与者、实践者、受益者。

制造型企业如何转型升级？引进人工智能靠谱吗？

制造型企业的转型升级是一个系统工程，这里的制造业指的是中国国内我们所理解的传统制造业，在整个经济由增量发展转向存量发展的大趋势下，传统制造业面临转型升级。主要包含以下方面：

1.由数量型规模生产升级为质量型精工生产。全面提升产品技术含量和品质含量，运用精工技术打造精工产品。

2.由产品制造升级为品牌创造。需要建立品牌思维，打造企业自己的品牌，让品牌竞争来提升溢价能力和发展能力。

3.劳动力成本优势管理升级为智能化数字管理。全面提升管理的标准化，科学性和精度。

4.由线性的垂直管理升级为平台管理思维。充分运用互联网和数字技术，整合供应链，打造生态体。

要了解人工智能转化方向和难度，首先应该从人工智能的本质入手，人工智能的进步，本质上是数据科学的一次突破是深度学习。这样一种算法在实际场景中的应用，因为有了深入学习，原来无法充分利用起来的海量数据，现在可以发挥最大的作用进行更深层次的机器，自适应学习在这个基础上讨论人工智能转化面临的几个主要问题。

第一，数据的来源。作为人工智能最重要的基础，海量数据的来源是最主要的瓶颈之一，因为没有了足够的数据作支撑，人工智能就目前来说是很难突破瓶颈的，在这方面，5g技术、物联网技术以及越来越广泛的手机用户信息，都是人工智能实现更大范围更有效应用的基础。

第二，应用领域。人工智能需要在合适的土壤里生根发芽。目前几个较大的领域中，人工智能都在不断突破，但也由于数据、模型、安全、伦理等方面的因素，遭遇着各自的瓶颈。但就算如此，在图像识别、语音识别、自动驾驶、医疗等领域，人工智能还是取得了举世瞩目的进步，而假以时日，相信这种进步很快就会令世人惊愕。

第三，传统力量惯性。对传统的庞大组织来说。要改变经营和管理理念，才能真正实现像以数据驱动的人工智能方向转型。而这种传统力量的惯性，在越庞大的组织中就越是凸显，也成了转型的主要阻力之一。

在这种情况下，如果要实现组织向人工智能方向的转型，不妨参考一下吴恩达的白皮书，其中详细阐述了转型的步骤与方法。

到此，以上就是小编对于人工智能语音转型案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能语音转型案例的3点解答对大家有用。