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阿里的ai布局主要集中在哪个领域
阿里的ai布局主要集中在人工智能基础设施、智能客服、智能物流、智能城市、智能家居、人工智能应用。
1、人工智能基础设施：阿里云推出了AI平台PAI，提供了包括语音、图像、自然语言处理等多个领域的AI能力和算法，帮助企业和开发者快速构建AI应用。
2、智能客服：阿里巴巴的钉钉和淘宝等平台上已经应用了AI客服技术，通过自然语言处理等技术，可以智能识别用户问题并提供相应的答案。
3、智能物流：阿里的菜鸟网络在物流领域也应用了AI技术，通过大数据和机器学习等技术，提高了物流运营的效率和精度。
4、智能城市：阿里也在智能城市领域布局，与多个城市和政府合作，应用AI技术提高城市管理和服务的水平。
5、智能家居：阿里的智能音箱天猫精灵，通过语音识别和自然语言处理等技术，可以实现控制家电、语音购物等功能。
6、人工智能应用：阿里还在人工智能应用领域进行布局，推出了包括智能翻译、人脸识别等在内的多个应用，包括阿里云智能语音交互、人脸识别技术等。
阿里云AI平台:数据智能,AI,人工智能,解决方案
阿里云AI依托阿里顶尖的算法技术，结合阿里云可靠和灵活的云计算基础设施和平台服务，帮助企业简化IT框架、实现商业价值、加速数智化转型。阿里云数十项AI能力，稳定、易用、能力突出，是AI技术应用、开发的不二之选。
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基于语音识别、语音合成等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品‘能听、会说、懂你’式的智能人机交互体验。
1、语音识别
国内独创的字级LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了语音识别的精度。
a.一句话识别
针对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别。
b.一句话识别
对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果。
2、语音合成
合成音真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力，MOS评分达到业内顶级水准。
a.录音文件识别
针对已经录制完成的录音文件，进行语音识别的服务。
b.语言模型自学习工具
一键式自主优化方案，满足了各类用户对定制化场景的需求。
3、语音分析
构建语音交互场景下的口语理解和对话系统，提供给开发者自纠错能力及对话定制能力。
构建以图像视频为媒介的产品和应用，提升商业效率或创造商业新机会，广泛应用于新零售、新媒体、新制造等领域。
1、文字识别
将图片、照片上的文字内容识别出来，直接转换为可编辑文本的功能。
a.通用卡证
包含身份证正反面识别、护照识别、银行卡识别、名片识别、户口页识别。
b.通用文档
高精度识别各行业文档和表单表格，通用于各行业的通用文字识别。
2、图像识别
可精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等。
a.票据识别
可结构化输出行业所需的各类票据关键字段内容。
b.手写识别
支持汉字、英文、数字、标点符号四类的手写体识别。
3、人脸识别
提供人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。
4、视频能力
通过对视频的多维理解，视频进行智能分析、主体识别、封面生成、内容检索等高效的服务。
致力于实现人与机器之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法，在客服、资讯、司法、医疗等场景有广泛的应用。
1、自然语言处理
阿里云先进的自然语义处理技术广泛应用在电商、金融、物流等行业中。
a.智能短信解析
在手机端实现智能化、富媒体的短信展现形式，增强用户体验。
b.商品评价解析
高效甄别正负面评价，当前已支持24个行业类别。
2、语义理解
为客户提供文本相似度和机器阅读理解等优质算法技术。
a.地址标准化
为企业，政府机关提供地址数据清洗，地址标准化能力。
b.NLP基础服务
为各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、机器翻译
以解决全场景语言障碍为目标，覆盖全球214种语言。
a.NLP自学习平台
无需算法背景，即可通过平台快速创建算法模型并使用。
4、内容安全
帮助用户降低色情、暴恐、涉政等违规风险，大幅度降低人工审核成本。
1、智能客服
随着人工智能技术不断发展，越来越多企业开始引入阿里云语音技术来搭建自己的智能客服系统。
2、信息审核
借助AI能力，有效改变了过去仅依靠人工内容审核的低效模式,极大提升内容审核的效率和准确度。
3、智能会议
随着云视频会议的快速崛起，结合语音、视觉等AI技术能力，为企业带来全新的会议体验。
4、智慧法庭
以信息化为核心的智慧法院建设,将引领司法领域的又一次技术革新,为行业带来更多价值。
5、智慧课堂
随着AI能力的引入，更好地赋能教学，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
6、智慧医疗
帮助用户个性化定制导诊场景，避免患者盲目就医，有效提升就医体验。
7、图片搜索
结合不同行业应用和业务场景，帮助用户在自建图库中实现相同或相似图片搜索的以图搜图服务。
8、智慧媒体
结合阿里云AI的能力，打造从内容采集、内容制作到内容展示一体化媒体解决方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驱动力之—,A可以赋能金融企业节省大量人力成本提高效率，从而改善用户体验和减少信息不对称,助力金融客户实现智能化升级。
传统行业痛点：
√金融行业往往需要投入大星的人力，不仅使成本居高不下之外,繁复核验猃更容易使客户不满、甚至失去客户;
√传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，浪费大量数据资源;
阿里云AI带来的价值：
Al将成为银行沟通客户、发现客户金融需求的重要手段。人工智能技术在前端可以用于服务客户，借助自然语言理解、语音识别等技术打造的客服系统,广泛应用于各类金融机构，提供24小时不间断的问答和营销服务;依托计算机视觉技术主要集中在支付和金融账户登录等场景,从而助力金融客户实现智能化升级。
2、教育Al
随着AI技术的引入,教育行业正在脱离单教育辅助的角色,为受教育者提供科技赋能、内容完善、效果优良的课程,结合海量优质资源覆盖终身学习场景,实现高质量教育的可持续发展目标。
传统行业痛点：
√传统教育行业无法满足每一位终端用户的个性化学习;
√批改系统、教学课堂存在大量资源浪费，并且准确性存在偏差;
阿里云Al带来的价值：
以学习者为中心，借助阿里云AI能力，如语音、视觉、语义分析等AI技术，更好地赋能教学、管理、学习、考试四个重点场景，有效提升教学效率，节省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧赋能交通行业,可助力交通信息广泛应用与服务,提升交通系统运行效率和管理水平,打造实时、准确、高效的城市交通智能体。
传统行业痛点：
√普遍存在的车辆干扰、遮挡标识等违法行为，对此需要大量人力成本去甄别辨识;
√城市交通高峰期缺乏有效预测,造成大面积拥堵;
阿里云AIl带来的价值：
通过借助AI的合理性、高效性,采集各种道路交通及服务信息，将深度学习、图像检测、机器视觉等技术应用在交通安全、文明出行、城市交通治理等场景中，可极大减少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通体系完善。
4、新零售AI
阿里云A技术渗透新零售领域,构建数据打通、场景贯通、深度触达的AlI+零售"体系，利用人工智能、算法等关键技术将人与货、人与场实时结合、真正打穿，全面提升运昔效率提升消费者体验,助力零售业数字化升级。
传统行业痛点：
√零售业是典型的劳动力密集型行业，在其运营、供应等环节需要大量的人力资源,通过AI辅助收银、客服、门店等场景提高效率;
√随着人口红利消失，如何降低线下获客成本成为每一个零售企业必须要面对的问题;
阿里云AI带来的价值：
阿里云AI航能新零售行业各环节，基于计算机视觉、语音语义及机器学习技术,赋翁能线上及线下零售商，在精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、无人零售、智能客服等领域中广泛应用,有效降低人力成本，提升利润空间。
5、政务Al
以阿里云AI技术为基石,把人工智能技术属性和社会属性的高度融合,辅助政府在经济、治理、民生等领域的管理变得更加精细化、智慧化,整合并高效利用政务资源,助力政务数智化转型。
传统行业痛点：
√在有限的人力资源下，需要面对大量公众需求和提供完善便捷的办事服务;
√海量政务信息数据，人力处理成本高、精准度低;
阿里云Al带来的价值：
将人工智能技术广泛应用到政府工作中，利用文字识别、身份认证、人脸识别、智能客服等技术，加强政务信息整合和公共需求精准预测,有效提高工作效率，为政府服务工作的不断改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大数据和人工智能推进着—场数字化、智能化革命升级，集中AI能力服务于中国司法行业,能有效提高司法效率、保证司法公开公正、提升司法公信力等作用和价值,为行业带来更多值得期待的创新。
传统行业痛点：
√存在大量繁琐的事务使法律服务效率低下,案件堆积成山;
√传统法律咨询服务价格昂贵,无法有效帮助大量个体获得法律咨询;
阿里云AI带来的价值：
随着阿里云AI技术的快速发展，在智慧法庭、智能庭南等领域下,需要依托智能大数据分析、语音识别、图像视预分析等多项人工智能技术，从而实现案情要素分析、庭审语音识别自动转写、庭审行为视频分析等功能，实现在减少人力投入、提高工作效率的同时,还能够比人工做得更快、更准确。
打开AI应用新入口:阿里巴巴成立一级业务部门“智能互联”
在技术和应用能力的持续联通互融基础上，人工智能技术正在加速进入人们生活。
7月20日举行的天猫精灵伙伴大会上，阿里巴巴集团副总裁、智能互联总裁彭超介绍，经过三年开放服务，智能交互系统AliGenie已接入4.6亿终端。在此基础上，阿里巴巴日前已设立新的一级业务部门“智能互联”，探索更多消费者人工智能形态。
在随后接受采访时，彭超表示，从阿里巴巴的体系和业务看，智能互联业务具备较强智能性和闭环性，是一个同时面向消费者和消费制造产业的组织生态，因此被定义为一级组织。这个组织是在原来天猫精灵的业务之上，把集团其他一些消费AloT的端口整合到了一起。“对一级业务，集团给予的授权会更大，和集团其他组织的协同也可以更直接高效。”
“智能互联就是下一个时代的核心关键词。人、机、物的三元融合，我们在时间、空间、认知上进一步做拓展。”在演讲过程中，彭超表示，精灵交互系统AliGenieOS，早期在实验室建制下孵化，已陆续通过天猫精灵、消费电器、智能车机、全屋订制等形态，打开对话式人工智能体验。
“对于消费科技产业而言，它像神经元一样，阿里不可能做太多具体的硬件产品形态。我们希望把合作伙伴需要的智能化技术平台化，大家一起做这个事情。”他强调，业务发展的核心还是去构建AliGenie交互系统，下一步希望可以把AliGenie打造成面向产业的智能化接口平台。
在这其中，智能音箱无疑是一个早期AI技术与产业融合的初阶稳定发展品类，这也是为什么很长一段时间天猫精灵都给人一种核心是做智能音箱业务的印象。
“智能音箱是阿里在五年前开拓的赛道，这个赛道数据只是一个表象，未来的人工智能形态可能不需要存在于你眼前是一个实体。”彭超表示，音箱是一个阶段性入口。但其实它是一个收音单元、通讯终端、发射单元；后面增加屏幕之后，就增加了新的交互形态。“未来的消费者人工智能形态，我觉得会非常轻量化，可以渗透到我们身边的每一个环境去。”
据介绍，经过三年开放服务，AliGenie自天猫精灵智能音箱X1开始，已在22个行业品类中渗透率超过15%。
彭超坦言，早期的市场教育成本很高。这主要来自两方面，其一，通过智能音箱等实体应用的落地，是否给消费者带来智能化体验，让其被接受；其二，厂商要在成本和体验之间找寻平衡。“当这个比例低于10%时，可能还处在长投入阶段，一旦超过15%，就可以在一些产业发现消费者需求的主动性和对体验理解的自发性会越来越强。”
将AI技术落地具体应用场景，并探索可持续性的商业模式，是随着人工智能技术发展而需要不断面临的话题。
至于天猫精灵的商业化推进，彭超受访时表示，这主要分为三种形态：一类是如智能音箱这类商业化运作，待其不用再以亏损换用户的方式运转；一类是广告；一类则是类似会员服务。
在他看来，目前还处在探索的早期。至少当前阶段，不少智能音箱依然在以利润换用户。广告形态的探索也会相对缓慢，因为目前还难以达到其他产品的广告形态。
他也坦言，虽然智能音箱的智能化程度已经非常高，但是对于未知的问题和场景，甚至对于连续对话，还要进一步做到满足。“其实我们一直都在使用达摩院的预训练大模型，未来会在单一场景下做逐个针对性优化。真正要实现大家理解特别智能的程度，我觉得周期还会比较长，但是我们会把广泛场景下一些核心需求挖掘出来。”
据介绍，天猫精灵会把过去沉淀的能力与达摩院已有能力结合，变成多场景解决方案做灵活组合，并开展合作。天猫精灵AIoT生态内产品销量两年来增长近70%，其中AIoT芯片模组“猫芯”的出货量连续两年增长翻一倍。面向全屋智能需求，智能互联还将推出超低功耗算力芯片、超低功耗蓝牙mesh芯片、“无感连”配网方案等。
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文章到此结束，如果本次分享的阿里ai人工智能平台和阿里的ai布局主要集中在哪个领域的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
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