第12章人工智能在经济生活中的应用

人工智能应用篇人工智能在经济生活中的应用第十二章本章导读人工智能在不同领域的广泛应用为人们的经济生活带来了诸多便利，如智能支付、智能劳作和无人驾驶汽车等。本章将从智慧金融、智慧农业和智慧交通这几个方面来介绍人工智能在经济生活中的应用。学习目标了解什么是智慧金融、智慧农业和智慧交通。了解智慧金融、智慧农业和智慧交通的应用场景。目录

4人工智能+金融人工智能+农业人工智能+交通010203人工智能+金融01智慧金融是依托于互联网技术，运用大数据、人工智能、云计算等科技手段，使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面得到全面的智慧提升，实现金融产品、风控和服务的智能化。1．智慧金融的特点智慧金融是金融行业未来的发展方向，它具有便携性、透明性、安全性、灵活性、即时性和高效性等特点。智慧金融概述12.1.12．智慧金融的体现人工智能与金融的完美融合加快了智慧金融的建设。智慧金融的智慧之处主要体现在以下3个方面。（1）智慧体验。智慧金融给客户带来极致化的体验，它能够精准识别客户，敏锐感知客户需求，将金融服务巧妙地融合在客户的生活场景之中。（2）智慧决策。智慧金融建立了智能的风险防控体系，通过采用人工智能、大数据等技术，提高内部风险控制能力，使客户感受不到风控操作。（3）智慧架构。智慧架构是指实现全面的数字化运营，打造坚实的技术架构体系，从而能够快速支撑金融新业务的发展，灵活支撑内部流程的快速提升，稳健支撑企业经营的迭代与创新。智慧金融的应用场景12.1.2金融是国民经济的命脉，在现代经济生活中处于核心的产业地位。在技术创新的持续引领下，智慧金融成为不可逆转的发展趋势，金融行业也逐步迈向智能化时代。智慧金融在支付、风控、保险、银行、理财和证券等场景下有着广泛的应用。它不仅提高了金融服务供给的自动化水平，同时也拓展了金融服务的覆盖面，使大众共享智能金融的发展成果。下面列举几个应用场景。1．智能支付智能支付不仅为多种支付方式提供了设备支持，还将结算支付、会员权益、场景服务等功能从多个角度呈现给消费者。同时，它可以将支付数据和消费行为及时反馈给系统后台，为商家核对账目、管理会员信息、分析营业额数据等提供强大的支撑。目前，人们生活中常用的智能支付方式有扫码支付、NFC支付、刷脸支付和指纹支付等，如图所示。除此之外，还有基于车牌识别的停车场自动支付和高速自动收费等。智能支付方式2．智能风控风控一般指风险控制，是金融领域的核心，它主要包括两方面内容：一是风险管理者采取各种措施和方法，以消灭或减少风险事件发生的各种可能性；二是风险控制者尽量减少风险事件发生时造成的损失。智能风控可理解为基于人工智能的风险控制。智能风控的实现主要依托人工智能技术和大数据，开发神经网络、专家系统、支持向量机等人工智能模型，然后对风险进行及时有效地识别、预警和防范。其中，智能风控的流程主要包括数据搜集和处理、行为建模、用户画像和风险评定等。3．智能理赔智能理赔主要是利用人工智能、图像识别和数据分析等技术，缩短传统的保险理赔过程，节省时间和人力成本。生活中，人们接触最多的保险类别大致可分为两类，即人身健康险和车险。它们的智能理赔方式分别如下。（1）人身健康险的智能理赔方式主要是以医院的就诊记录为依据，利用文字识别技术智能识别用户上传的材料内容，自主审核材料的真实性，根据审核结果快速进行理赔工作。（2）车险的智能理赔主要是通过快速核实身份、精准识别、一键定损、自动定价、科学推荐和智能支付这6个主要环节，实现车险理赔的快速处理。

如图所示。车险的智能理赔可减少勘查定损人员的工作量，缩短理赔时间，提升客户满意度。车险的智能理赔环节近年来，随着人工智能、互联网及金融科技的发展与深化，互联网金融、银行移动服务和自助服务日益普及。这种变化促进了银行智慧网点的建设。相较于传统银行网点，银行智慧网点更加智能化、轻型化，同时还具有更高的效率，其基本结构如图所示。智慧金融的典型案例：银行智慧网点12.1.3银行智慧网点的基本结构

目前，人工智能在银行智慧网点的应用有用于身份认证的人脸识别，用于开户和申请储蓄卡的银行多功能自助发卡机，用于自助转账、收款和查询账户明细等的网银系统和用于调节客户情绪、介绍银行业务的智能机器人等，如图所示。智慧银行网点产品人工智能+农业02智慧农业是集人工智能、移动互联网、云计算和物联网等技术为一体，依托于农业生产现场的各种传感器节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳含量、图像等）和无线通信网络，实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析和专家在线指导等，为农业生产提供精准化种植、可视化管理和智能化决策等。简而言之，智慧农业就是现代科学技术与农业种植的结合，能够实现对农业的无人化、自动化、智能化管理。其总体建设如图所示。智慧农业的总体建设智慧农业概述12.2.1智慧农业的应用场景12.2.2

对于发展中国家而言，智慧农业是智慧经济的主要组成部分，是发展中国家消除贫困、实现后发优势、提高经济发展、实现赶超战略的主要途径。人工智能在智慧农业的应用场景包括智能劳作、智能监测和实时监控等。1．智能劳作人工智能识别技术与智能机器人技术相结合，可实现智能播种、智能耕作和智能采摘等劳作，极大地提升了农业的生产效率，同时减轻了人们的劳作负担，并且降低了种子、农药和化肥等的消耗量。（1）在播种环节，智能播种机器人（见图）可以通过探测装置获取土壤信息，然后通过算法得出最优的播种密度并且自动播种。智能播种机器人（2）在耕作环节，智能耕作机器人（见图）可以在耕作过程中为沿途经过的植株拍摄图像，利用人工智能的图像识别和机器学习技术判断植株是否为杂草，或长势不好和间距不合适的农作物，从而精准喷洒农药杀死杂草，或拔除长势不好和间距不合适的农作物。智能耕作机器人（3）在采摘环节，采摘机器人可以在不破坏果树和果实的前提下实现快速采摘，大大地提升了工作效率，同时还降低了人力成本。其工作原理主要是通过摄像装置自动获取果树的图像，然后利用人工智能的图像识别技术识别适合采摘的果实，最后结合机器人的精准操控技术进行采摘。

目前，已经研发成功的采摘机器人有番茄采摘机器人、甜椒采摘机器人和苹果采摘机器人等，如图所示。采摘机器人

2．智能监测人工智能还可对农业领域的不同方面进行智能监测，如土壤探测、病虫害防护、产量预测等。（1）在土壤探测方面，智能无人机设备（见图）拍下所需探测的土壤图像，利用人工智能技术对土壤状况进行分析，确定土壤的肥力，并精准判断适宜种植的农作物。智能无人机设备（2）在病虫害防护方面，智能监测系统通过摄像头获取农作物的图像，并将其导入计算机中，采用机器学习方法对获得的数据进行自主学习，从而智能诊断农作物是否患有疾病，并识别所患疾病种类。目前，智能监测系统可以通过图像自主诊断多种农作物疾病，如小麦病虫害识别、玉米病虫害识别和苹果病虫害识别等，如图所示。智能监测系统3．实时监控实现实时监控的方法有视频智能监控和禽畜智能穿戴监控等。（1）视频智能监控是通过在农场安装摄像装置，获取禽畜的脸部和身体外部特征的图像，利用图像识别、机器学习等人工智能技术对禽畜的情绪、健康状态等进行智能分析，并将判断的将结果及时告知饲养员。例如，对摄像装置获取图像中的牛脸进行识别，进而分析牛的各项信息，如图所示。视频智能监控识别牛脸（2）禽畜智能穿戴监控是在禽畜身上穿戴特定的监控设备，实时搜集畜禽的个体信息，然后通过人工智能、数据分析等技术智能分析畜禽的健康状况、喂养状况、发情期预测等多方面的情况，并及时推荐相应的处理措施。目前，已有的禽畜智能穿戴监控产品有基于行为模式和体温检测的鸡智能穿戴监控产品、用于收集和分析奶牛个体信息的智能穿戴监控产品等，如图所示。禽畜智能穿戴监控产品

历经120天的激烈竞争，首届“多多农研科技大赛”的决赛结果于2020年12月16日揭晓。最终，由中国农业科学院、中国农业大学、国家农业智能装备工程研究中心和比利时根特大学的青年科学家组成的CyberFarmer·HortiGraph联队获得了草莓种植AI组的冠军。12.2.3智慧农业的典型案例：基于人工智能的草莓种植在比赛中，AI队伍主要利用数字化设备和聚类、图像识别、碰撞算法、知识图谱等多种人工智能算法对大棚环境进行监控，并发出指令远程监管草莓的生长。

草莓的种植场景如图所示。草莓种植场景人工智能+交通03

智慧交通是在整个交通领域，充分利用人工智能、物联网、云计算和移动互联网等新一代技术，以全面感知、深度融合、主动服务、科学决策等为目标，建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通的相关数据，形成问题分析模型，提升行业资源配置的优化能力、公共决策能力、行业管理能力、公众服务能力等，推动交通更安全、更高效、更便捷、更经济、更环保、更舒适地运行和发展，同时带动交通的相关产业实现转型和升级等。12.3.1智慧交通概述随着全球经济的发展，交通行业得到了迅速的发展，但同时也伴随着交通拥堵、交通事故频发和交通管理困难等多种问题的出现。智慧交通作为将多种先进技术融为一体的交通管理体系，它可以有效解决交通行业中存在的问题，同时它还是实现创新型交通体系的具体形式。人工智能在智慧交通中的应用数不胜数，如无人驾驶汽车、电子警察等。12.3.2智慧交通的应用场景1．无人驾驶汽车无人驾驶汽车是集人工智能、视觉计算、图像识别、自动控制等众多技术于一体，通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。目前，已经研发成功的无人驾驶汽车有国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车、中国移动与无人驾驶公司轻舟智航一起研制的无人驾驶公交、百度公司研发的百度Apollo无人车、百度和一汽联手打造的中国首批量产的L4级自动驾驶乘用车红旗EV等，如图所示。无人驾驶汽车2．电子警察电子警察是指智能交通违章监摄管理系统，它通过图像识别、机器学习、车辆检测等人工智能技术，对大量的机动车行驶图像进行智能识别，并自主判断机动车的违章行为。电子警察执法过程中，使用电子眼（见图1）实现全天候监视，自主判断机动车闯红灯、逆行、越线行驶和未系安全带等违章行为，并捕捉违章车辆的图像（见图2），智能识别车辆的信息和违章行为的类型，并根据违章信息进行事后处理。图2违章行为图1电子眼交通信号灯是指挥交通运行的信号灯，一般由红灯、绿灯、黄灯组成。传统的交通信号灯控制方式是采用定时控制，即控制机均按事先设定的配时方案控制交通信号灯。但是，随着国家经济和人们生活水平的提升，车辆的数量越来越多，这无疑增加了交通管理的负担，同时交通拥堵的问题也随之出现。为了解决此问题，相关部门研发了交通信号灯智能控制系统。12.3.3智慧交通的典型案例：交通信号灯智能控制系统

交通信号灯智能控制系统是由人工智能技术驱动的智能控制系统，它以摄像头和传感器监控交通状况，然后利用先进的人工智能算法决定灯色的转换时间，通过人工智能理论与交通控制理论的融合应用，优化城市道路网络中的交通流量，避免交通拥堵。

其整体流程如图所示。交通信号灯智能控制系统整体流程（1）数据采集是借助摄像头对路口的实时监控，实现对路口车流量的数据采集。（2）智能配时是对路口车辆的排队长度、不同时间段的交通流量、车辆的通行能力等数据进行分析，自主制