数据科学猫：人工智能要素、生态与应用领域（下篇）
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简介
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在上篇中，本文会主要针对人工智能的要素、生态进行概括性的介绍。同时介绍两个AI的应用场景，即AI在智能医疗与智能安防的发展场景。
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在下篇中，会主要介绍AI在智能家居、智能零售与智能汽车方向的应用。
一句话概括版
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AI正在不同的方面不断改变着各个行业，本文将举例介绍AI在家居、零售与汽车方面的应用
AI应用领域之智能家居
智能家居利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术、医疗电子技术依照人体工程学原理，融合个性需求，将与家居生活有关的各个子系统如安防、灯光控制、窗帘控制、煤气阀控制、信息家电、场景联动、地板采暖、健康保健、卫生防疫、安防保安等有机地结合在一起，通过网络化综合智能控制和管理，实现“以人为本”的全新家居生活体验。
智能家居为人们提供了一种居住环境，其以住宅为平台安装智能家居系统，使家庭生活更加安全，节能，智能，便利和舒适。
国外常用Smart Home表示智能家居。一些典型的智能家居比如通过电话、电脑来远程遥控智能系统，例如在回家的路上提前打开空调和热水器；到家时借助门磁或红外传感器，系统会自动打开过道灯，同时打开电子门锁，开启家中的照明灯具；回家后，使用遥控器控制房间内各种电器设备，预设的灯光场景。用一个控制器遥控家里的一切，比如拉窗帘，给浴池放水，加热调节水温，调整灯光、音响的状态；厨房配有可视电话，您可以一边做饭，一边接打电话或查看门口的来访者；在公司上班时，家里的情况还可以显示在办公室的电脑或手机上，随时查看；门口机具有拍照留影功能，家中无人时如果有来访者，系统会拍下照片供回来查询。
AI应用领域之智能零售
随着人工智能的发展，加上电商的蓬勃发展，线上线下的零售行业都在不断将人工智能整合进自己的业务，并衍生了“智能零售”这一概念。最新的智能零售技术整合了计算机视觉、机器学习、传感器等技术，在线下零售店内遍布传感器和摄像头，以及各种信号接收装置，可以监测商品从货架取下或放回，并在虚拟购物车追踪。
零售行业的智能化体现在从供应链备货、到全渠道的购物体验、收银与支付以及供货物流，会贯穿零售供应链、管理系统、市场营销、物流、服务等全零售的各个环节，并真正形成新的商业模式与盈利模式，提升传统产业运营效率与用户的消费体验。
现今的零售业已经从以往的“以产品为中心”向“以客户为中心”转变，因此围绕着顾客的需求，智能零售更多会依赖移动技术、感应器技术、大数据技术以及智能决策技术，达成供应链的最优状态，并与客户的需求进行更加精准的匹配。这种模式下，库存端压力将极大下降，整个供应链效率得以大幅提高。同时，物流技术也会进化到高度自动化的阶段，包括自动驾驶与机器人上门送货等应用的普及，会让更多短时场景的商品加入到更加贴近顾客的模式。整个零售场景因此实现数字化和无缝化。
智能零售主要表现在以下几个方面的智能化：
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客户管理的智能化：重点体现在对客户需求的分析、锁定目标顾客、抓取目标顾客、精准推送、实现千人千面、分析目标顾客潜在需求方面，通过打通客户ID，实现对每一位消费者的360度全方位画像
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产品管理的智能化：随着客户需求的丰富，个性化与定制化的产品将成为主流。基于个性化的客户需求，将带来的是产品类型的激增与产品组合方式的多样化。因此企业更需借助智能化手段进行产品管理，在保证供应的同时，满足客户的产品需求与产品管理。
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供应链管理的智能化：智能零售中重要的推手之一是全渠道打通，线上线下的并行销售。因此供应链在保证全渠道零售的正常运行方面是至关重要的。高效的供应链系统要求形成基于消费者、门店销售、客户一体化的供应链智能管理体系，以提升企业经营效率，降低企业库存和供应链成本。
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物流管理的智能化：商品物流管理的重要目的是确保正确的货物进了正确的仓库，同时发货效率将大大提高。把用户端潜在需求的判断联动到供应链、物流仓储系统，应用智能技术解决类似商品部署在哪些仓库，如何让商品堆放更合理，物流配送路径的优化等问题。
AI应用领域之智能汽车
AI在汽车方面最受人关注的应用就是自动驾驶。随着图像识别、视频识别算法的不断迭代，以及传感器、车载技术的进一步完善，智能汽车的应用也在不断迭代完善。
美国汽车工程师协会（SAE）将自动驾驶按照车辆行驶对于系统的依赖程度分为L0至L5这六个级别。L0为车辆行驶完全依赖驾驶员操纵，L3级以上的系统可以在特定情况下实现驾驶员脱手操作，而L5级别则是在全场景下车辆行驶完全实现对系统的依赖。
目前，商业化乘用车的车型中，奥迪A8、特斯拉、凯迪拉克等部分车型已经可实现L2、L3级ADAS（自动驾驶辅助系统）。而L4、L5级别的自动驾驶预计会在封闭园区中的商用车平台上实现落地。
智能汽车的发展带动的是整个汽车的产业链，其实我们日常理解的车企只是智能汽车产业链中的整车环节。在智能汽车这个领域里，还需要智能中枢、通讯系统、决策系统与感知器等概念的多重合作。这里分别简单介绍一下：
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整车：这就不用说了，分为以传统汽油柴油为主要驱动力造车的传统车企（如戴姆勒、上汽、本田、大众等等）与以电力与新能源为主要驱动力造车的新兴车企（如特斯拉、小鹏、理想）。他们负责造出能供人驾驶的车辆。
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执行：这里其实主要是指ADAS、中控系统与语音交互系统。它们会搭载在整车中，为车辆提供更加智能与安全的服务。ADAS全称为高级辅助驾驶系统（Advanced driver-assistancesystems），它是辅助进行汽车行驶及泊车的系统。当系统中含有人机交互接口时，它可以增加车辆安全和道路安全。典型的应用例如车载导航系统、自适应巡航控制系统、车道偏离警示系统、自动变道系统、防撞警示系统与行人侦测。
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通讯：通讯系统主要结合云服务与电子半导体供应商，提供车辆的实时通讯服务
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决策：这里主要是AI算法的应用领域，针对实时路况传导的视频、音频、图像信息，建立算法模型对车辆的驾驶行为进行预判，并作出反馈。不仅需要优化自动驾驶算法，还需要高运算与推理性能芯片及操作系统的支撑。
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感知：感知顾名思义，是收集车辆外部与内部的各种信息。如车辆内置摄像头信息、雷达激光器信息、车辆内部传感器信息（如RTM）、地图与GPS定位信息等等。他们将作为数据输入为决策系统提供输入。
总结
其实，除了本篇与上篇中着重描述的医疗、安防、家居、零售与汽车，AI还在很多其他场景影响着人们的生活，并带来丰富的应用场景。
下图中例举了AI在12个行业中的一些经典应用，相信数据科学会在未来更深远的影响人们的生活。
