隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能及物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，充斥在互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何倍數(shù)的增長(zhǎng)，使得以CPU為主要算力來源的傳統(tǒng)服務(wù)器承受著越來越大的壓力，并且對(duì)于目前CPU的制程工藝而言，單個(gè)CPU的核心數(shù)已經(jīng)接近極限，但數(shù)據(jù)的增加卻還在持續(xù)，因此服務(wù)器數(shù)據(jù)處理能力必須得到新的提升。在這種大環(huán)境下，AI服務(wù)器應(yīng)運(yùn)而生。

 

　　AI服務(wù)器有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？基于AI服務(wù)器的優(yōu)勢(shì)，AI服務(wù)器在醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電商、金融、安防等行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。

　　1、醫(yī)療影像智能分析場(chǎng)景：通過機(jī)器視覺、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，模擬醫(yī)療專家思維，推理整斷，幫助醫(yī)生定位病情，輔助做出診斷。

　　2、人臉識(shí)別、語音識(shí)別、指紋識(shí)別場(chǎng)景：通過深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)圖片，視頻等圖像資料訓(xùn)練。

　　3、安防監(jiān)控場(chǎng)景：利用知識(shí)圖譜技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以應(yīng)用到人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安防場(chǎng)景中。

　　4、零售預(yù)測(cè)場(chǎng)景：通過機(jī)器學(xué)習(xí)，基于門店歷史銷售數(shù)據(jù)，可以精準(zhǔn)的對(duì)未來銷售進(jìn)行預(yù)測(cè)，為經(jīng)營(yíng)者提供更準(zhǔn)確的決策分析。此外，在零售行業(yè)中，常見的還有無人售賣、人臉支付等應(yīng)用場(chǎng)景。

　　5、金融服務(wù)場(chǎng)景：通過語音、唇形、表情合成技術(shù)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，克隆出與真實(shí)面審員一樣AI視頻面審員，可以準(zhǔn)確無誤的與客戶進(jìn)行多輪面談。