AI除了当，电商还能用它做什么？

我觉得很有可能会通过这种来进行快递的分装和发送

电商领域的人工智能有哪些(电商中的人工智能)

电商领域的人工智能有哪些(电商中的人工智能)

你是工智能的用处，非常的多除了能够当安能当工人。

电商还可以用它来发展物流啊，还可以用它来卖东西

嗯，除了当之后填上还可以用它来做一些咨询类的软件。

人工智能产品有哪些

1、Youtube自动字幕

2009年，google利用现有的语音识别技术，给Youtube视频加入了字幕，让人们可以在免打扰的情况下，可以观赏各个的影片。

2、人工智能仿生眼

英国曼彻斯特皇家眼科医院，已经成功完成了世界上首例人工智能仿生眼移植手术。这个仿生眼的装置被人们叫做ArgusII，由体内植入和体外穿戴这两个部分组成。于是，第二视觉公司开发了人工智能眼球，此产品，可以帮助失明的人重新恢复视力，拥有一双明亮的双眼。

3、写作机器人

Wordith平台自动撰写系统，可以帮助企业节省人力，让记者可以抽身出来，做更有意义的工作，比如：策划和源拓展等等。

4、Skype实时翻译工具

微软公司，将语音识别技术和静态机器翻译技术很好地结合在了一起，研发出了Skype实时翻译工具，可以帮助人们解决语言不通的问题。如今，Skype实时翻译工具，已经支持法语、日语等50多个的语言互翻。

5、IBMWatson

IBM发布了WatsonAnalyTIcs。WatsonAnalyTIcs实现了基于自然语言的认知服务，可以为商务人士即时提供预测和可视化分析工具。WatsonAnalyTIcs将于本年末推出基于云服务的免费增值应用版本（FreemiumVersion），可在电脑及移动设备上使用。

WatsonAnalytics可提供自助式分析功能，包括数据访问、数据清洗、数据仓库，帮助企业用户获取和准备数据，并基于此进行分析、实现结果可视化，为使用者采取有效行动和开展进一步交互提供基础和便利。

人工智能有哪些应用领域

人工智能的应用领域有机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识zhi别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等等，其实人工智能的应用领域是非常广泛的，并会随着时间的改变而增多。

人工智能主要是模拟人类的思维与信息过程，一般模拟人的思维有两个方法，分别是结构模拟和功能模拟。结构模拟主要是通过仿照人类大脑的结构机制，来达到拥有和人类相似的机器。至于功能模拟，常会忽略掉人类大脑的内部结构，只是从功能过程方面来进行模拟，这也就是功能模拟。而现在人们用的电子计算机就是对人类大脑思维功能的模拟。

人工智能在电商方面，有哪些应用？

大致上电商领域中的人工智能应用可以分成两种类型。

是系统。包括内容系统和商品系统两类。内容系统让你可能感兴趣的内容出现在你眼前，促进你做出购买决定；商品系统则把你可能感兴趣的商品给你，让你方便下单购买。

这两类系统早期被视为数据挖掘系统的应用，但是现在也逐渐被视为大数据和人工智能应用。

第二是物流系统。包括运输、仓储、配送环节，每个环节中都有人工智能的应用。主要应用在交通路径规划、仓储安排、自动仓储系统、包裹优化、配送物流优化等环节。

在过去，运输环节的安排主要是人工规划，但是现在也越来越多地使用人工智能规划。仓储安排在过去是凭借经验，现在则需要综合考虑诸多因素，由人工智能来做出安排。至于自动仓储系统，则包括了大量机器人和其他自动化设备，由人工智能控制。商品有效打包、减少空间和填充物浪费，也是仓储中人工智能应用的一部分。至于城市之间的配送物流，更是由人工智能来作出安排，选出成本效益的路线。难以人工智能化的，是三公里问题，即快递员从配送站出发到送到用户家中这一部分。不过现在一些快递公司已经在开发无人送货车，在尝试解决这类问题了。

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，在举行的例行发布会上，发言人高峰表示，2018年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%，对消费品零售总额增长的贡献率达到45.2%，较2017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、智能机器人

智能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、、语音与机器人进行交流。智能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、程度挽回夜间流量，以及帮助解决重复咨询问题。此外，据市场调研公司Gartner预测，到2020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、引擎

引擎是建立在算法框架基础之上的一套完整的系统。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，从而为他们商品，这有效降低了消费者的选择成本。

3、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，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，中会隐藏着大量的用户信息。所以，根据用户浏览的，利用深度学习算法可以从中分析出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。

人工智能在电子商务中的应用

人工智能在电子商务中的应用如下：

人工智能与电子商务的联系及影响：

1、通过收集和分析大量数据的能力，AI可以使用机器学习功能来评估特定产品的未来销售趋势。此信息通常基于过去的消费者行为以及整体市场趋势。如果确定了向上或向下趋势，将通知托运人和库存管理，以便根据需求生产适当数量的产品。

上下趋势导致更多数据驱动的库存管理模式，这再次节省您的业务时间和金钱，并生成更有效的业务结构。

2、人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。

3、人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。

扩展资料：

结合人工智能技术，品牌能够更有效地预测客户的需求和购买行为，并为其提供个性化。以淘宝为例，它利用人工智能分析收集到的用户数据，综合考虑客户信息、客户偏好、客户历史购买行为、第三方数据以及上下文信息后，为客户提供个性化建议。

人工智能并不意味着机器将接管一切。很多人害怕将来机器人取代人类，但机器人只是辅助零售商进行精准营销的手段而已。

随着电商行业的不断扩大，势必会拥有越来越多的客户，自动化的需求也就越发急切，并将成为电商的投资重点。更重要的是，随着电商企业的增长，重复任务的数量也在增长，这时利用机器人处理问题便是极好的解决办法。

人工智能包括哪些方面？

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”就有很多问题。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维)等等问题。

人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。

但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。

人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。

人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

1)知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。

2)常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

3)问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。

4)搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。

5)机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。

6)知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。

推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。

人工智能的研究可以分为几个技术问题，其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。

AI的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和作物体的能力等。强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。

目前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。

人工智能技术包括5种：机器学习、机器人技术、自然语言处理、生物识别技术、计算机视觉。

1、机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。

2、机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。

3、自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。

4、生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性进行个人身份鉴定。

5、计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。

人工智能共涉及九大板块，具体包括：1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）

人工智能（Artificial Ince，简称 AI）是指由计算机系统或其他机器模拟、扩展和辅助人类智能的科学和技术。人工智能的研究目标是使计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如学习、推理、解决问题、识别模式、理解自然语言、感知和交互等。

人工智能可以分为两大类：

弱人工智能（Narrow AI）：这种类型的人工智能专门针对特定任务或领域进行设计和优化，它只能在特定任务上表现出智能。例如，语音识别、图像识别、自然语言处理等。

强人工智能（Artificial General Ince，简称 AGI）：这种类型的人工智能可以像人类一样在多个领域或任务中展示智能。强人工智能可以自主学习、理解和适应不同的任务。目前，强人工智能还没有实现，但科学家们一直在努力朝这个方向发展。

人工智能的发展依赖于多个领域的研究和技术，如计算机科学、数学、统计学、语言学和心理学等。在过去几十年里，人工智能的发展已经取得了显著的进展，广泛应用于各种行业和领域，如医疗、金融、制造业、教育、交通等。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1.大数据，或称为海量数据，是指需要一个全新的处理模式，以获得更强的决策力、洞察力和流程优化能力，从而使信息资产达到高增长率和多样化。即能够从各种类型的数据中快速地获取有价值的信息，是一种大数据技术。海量数据是智能升级和进化的基础，有了海量数据，海量数据就能不断模拟演练，不断向真正的人工智能靠拢。

2.计算机视觉，顾名思义，计算机视觉就是使计算机具有人眼所能观察和识别的能力，再进一步说，就是用和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，再进一步做图形处理，使计算机处理的图像更适合于人眼所看到或传输到仪器进行检测。3.

语音识别，语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地成功的就是语音识别技术。4. 自然语言处理，

自然语言处理主要包括自然语言理解和自然语言产生两个方面，实现人与人之间的自然语言通信，就是使计算机既能理解自然语言文本，又能用自然语言文本表达特定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言产生。

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度媒体十大流行语”。

人工智能（英语：Artificial Ince，缩写为 AI）亦称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。同时，人类的无数职业也会逐渐被其取代。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总括来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、心灵（mind），包括无意识的精神（unconscious mind）等等问题。人了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。

但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构的智能必要元素的了解也很有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

因此人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。扩展资料

研究课题：

演绎、推理和解决问题：

早期的人工智能研究人员直接模仿人类进行逐步的推理，就像是玩棋盘游戏或进行逻辑推理时人类的思考模式。到了1980和1990年代，利用概率和经济学上的概念，人工智能研究还发展了非常成功的方法处理不确定或不完整的资讯。

学习：

机械学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识，从而可以帮助解决更多问题，减少错误，提高解决问题的效率。

对于人工智能来说，机械学习从一开始就很重要。1956年，在初的达特茅斯夏季会议上，雷蒙德索洛莫诺夫写了一篇关于不监视的概率性机械学习：一个归纳推理的机械。

1、个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。

2、安防（智能、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海。

3、自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等。

4、医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） 产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。

5、电商零售（仓储物流、智能导购和） 产品举例：阿里、京东、亚马逊。

6、金融（智能投顾、智能、安防、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。

7、教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声。