“任何学习行为和智慧行为，理论上都可以被精确的描述，从而制造机器对这些行为进行模仿。”年的达特茅斯会议上，这个关于AI的著名假想，开启了人工智能学科的进程。

六十多年后的今天，AI正在进入高速发展期，这个假想正在不断被历史验证，AI仍在不断的学习和模仿，并扮演着不同的角色：产业互联网的到来，让AI有了更加多样化的ID，以更好的适配每个垂直产业的转型需求。

AI以一种普通人难以被察觉的姿态进军产业，并涉足我们的生活，当我们深入各个垂直领域，会发现，AI竟是如此的“善变”。

核保师

在保险领域，AI已经成为了日理万机的“核保师”。

核保工作，是保险风控中最重要的环节。

如果要投健康险，投保人要提供体检报告用以风控评估，但这背后，往往涉及到专业而繁琐的人工核保流程。

这要求核保师不仅要熟悉保险业务，而且要有丰富的医学知识和临床经验，所以优秀的核保师，也得是优秀的临床医生，但离开医学专业去做核保师的人少之又少。

同时，传统的核保流程人工录入慢、准确率不能保证、录入时间也不能灵活处理。

这些痛点阻碍业务发展，一直让保险公司很头痛。

现在，随着AI进军保险领域，核保方式有了大变革。

在年，泰康人寿便使用了AI技术进行核保，腾讯提供“OCR+NLP+大数据分析+机器学习”四大AI基础能力，为其提供了完整的“智能核保”解决方案，其检测项结构化准确率达85%，影像检查描述和结论结构化准确率80%，核保效能提升60%，核保结论预测准确率90%。

泰康人寿使用AI核保

AI不仅是核保师，还是理赔师和客服。

AI通过深度学习技术，短时间内学习海量的保险案例，可以完成智能定损和理赔，做好风控和反欺诈。化身客服的AI也很聪明，此前腾讯帮助中国银行上线的智能机器人，可以实现7x24小时全天候响应客户需求，问答准确率达90%以上。

分饰多角的AI，正在引发金融行业的数字化、智能化升级。

鉴黄师

在互联网内容风控领域，AI摇身一变，有了个新角色。

互联网平台，每天都面临着各类“色情擦边球”内容的挑战，若没有做好防备，平台很轻易就被这些老司机拉下水：不仅需要负法律责任，也将极大损害平台形象，导致用户流失，甚至面临下架封禁风险。

所以，为了在摇篮里扼杀这些擦边内容，互联网内容平台近年来一直以高薪聘请“鉴黄人才”。

但是色情的文本、图片、音频、视频数之不尽，鉴黄师每年得阅览海量的“色情”内容，即便对于再精神的小伙，也是“不能承受之重”。

同时，面对繁重的工作任务，又要如何时刻保持头脑清醒，辨别内容是“性感”还是“色情”？

对于“正常人”来说，这样的挑战太大，这个时候，AI“非人”的能力便又有了用武之地。

腾讯的音频鉴黄能力，便可以极速识别娇喘，每2分钟可处理分钟语音，日处理互联网音视频千万量级、命中打击色情音视频数万条。对于图片鉴定，依托腾讯领先的DeepEye图片鉴黄技术，AI也可以准确快速输出每张目标图片属于“正常”、“性感”、“色情”的概率。

披上鉴黄师的战袍，AI用超强的业务能力让内容风控成本大大降低，鉴黄师们也可以喘口气，和AI一起并肩作战。

影像科医生

在医疗领域，也有一个“阅片无数”的职业，就是影像科医生。

根据《中国人工智能医疗白皮书》，以肺结节检测为例，医院的放射科医生每天至少需要阅读4万张影像。

繁重的阅片任务，让医生们阅片和诊断越来越机械化，导致准确率降低甚至误诊，同时阅片占用大量时间，不能腾挪精力，极大压缩了所能接待的病患数。

另外，由于医疗行业资源不平衡的问题，很多基层卫生服务面临医生队伍人手短缺，临床经验不足等问题。

但当AI成为影像科医生的“得力助手”后，这些问题开始有了更优解。

腾讯在年推出首个AI医学影像产品，正在成为越来越多影像科医生的“另一双眼”。

聚合了包括腾讯AILab、优图实验室等多个顶尖人工智能团队的能力，腾讯觅影能利用AI医学影像分析辅助临床医生筛查早期肺癌、眼底病变、结直肠肿瘤、宫颈癌、乳腺肿瘤等疾病，以及利用AI辅诊引擎辅助医生对多种疾病风险进行识别和预测，提高临床医生的诊断准确率和效率。

在此次疫情中，“腾讯觅影”AI辅助诊断新冠肺炎的解决方案，在患者CT检查后最快2秒就能完成AI模式识别，1分钟内即可为医生提供辅助诊断参考。

腾讯觅影工作截图

AI成为了医生的“灵魂伴侣”，将他们从机械而繁重的阅片中解放出来，也将极大提升基层卫生机构的诊断服务能力。

质检员

比阅片更加机械化的工作，在工业领域大量存在。

对于工厂来说，质检这一步，是产品是否能真正推向市场的关键环节，工厂往往投入大量的人力，对质检员的前期培训甚至长达几个月。

但是即便进行了专业的培训，重复、枯燥且高压的检测工作，往往受到质检人员经验、身体状况、疲劳、心情等多种因素的影响，如何保证作业及判断的稳定性也是一个问题。

另外，工厂的质检员眼再尖，面对越来越精密的工业化产品，也心有余而力不足。

为这些问题发愁的厂商们，正在通过AI寻找解题新思路。

面板制造商华星光电，便借助腾讯云和腾讯优图的AI图像诊断技术，对液晶面板进行缺陷智能识别，大大提升了检测效率。以前，一个质检员从入职到上岗，需要培训2到3个月。如今，通过导入AI技术，缺陷识别速度提升10倍，缩减人力50%。

华星光电对液晶面板进行缺陷AI识别

AI质检员，眼尖心细效率高，将从生产端入手，让整个制造业效率飞升，从源头上降本增效。

录入员

也许你在看这篇文章时用的手机里的某个芯片，在出厂前正是接受了“AI质检员”的检验，也有可能此刻正在路上向你飞驰而来的某个快递，也才经过了运单信息的“AI录入”。

AI早已渗透进了物流领域，触发了物流数字化升级，将大量的物流活动映射到线上。

录单是快递物流环节中的一个关键步骤，传统的单据需人工录入，耗费人力和时间，准确率也不能有效保障。

如今，“AI录入员”让整个录入流程大大简化。

作为中国最大的船运企业，中外运“大象转身”的故事里，AI成了主角。

各地的仓库、场站，往来穿梭的车、船、飞机，全世界极速流通的集装箱、货物，中外运每天都要处理大量级的物流单据，仅空运货代环节就有多种。AI能力不可或缺，但是传统OCR的准确率无法达到商用条件。

年开始，腾讯开始利用AI能力，帮助中外运进行单据的OCR自动识别，现在提供“单据识别-集装箱文字检测识别”一整套通用的物流解决方案，代替人工录入。

如今，中外运单据识别召回率与准确率均超过了98%，年单证智能化处理平台业务量超过万单，单张物流单据信息录入效率，从3分钟降低到了5秒，单据处理环节效率提升50倍以上，整体业务操作效率提升超过70%，信息准确率大大提升。

中外运的集装箱文字检测识别

AI提供了一个精妙的支点，撬动了整个庞大物流体系的运作，通过“录入”这一看似微小的环节，疏通了货物流通的筋络，也缩短了时空之隔。

老司机

在物流领域，除了货物的智能录入，AI还有着“司机”的职能，可以称职的完成一定区域的货运配送。

在货运港口，车辆的作业区域有限，行驶线路相对简单，相关操作的重复性很高，成为了自动驾驶率先落地的场景之一。

在矿山，港口这样的低速场景，自动驾驶已经日趋成熟，而其更具有想象力的空间，则集中于高速场景，在乘用车领域。

乘用车的自动驾驶需要更灵敏的感知周边环境，并进行智能决策，这背后离不开“AI司机”大脑的高速运转。

腾讯已经搭建起高精度地图平台、数据云平台以及虚拟仿真平台三大基础支撑的自动驾驶研发体系。通过虚拟仿真平台，汽车可以在平行的云端世界疾驰，通过AI的深度学习能力，极速积累开车经验，加速自动驾驶落地进程。

在腾讯自动驾驶虚拟仿真平台TADSim内疾驰的汽车

自动驾驶涉及到从底层硬件到AI技术和平台等多个方面，集成了人工智能几乎所有的技术类型，是AI最高级别的应用。“AI老司机”将极大推动自动驾驶发展，继而辐射到整个大交通变革。

专属导游

除了出行，AI也已悄然融入了你的出游。

通过人脸识别，实现景区的刷脸入门；通过AI识景识花，扫一扫便知道眼前是什么景点，路边是什么花草……AI融入山水古筑，正在开启了文旅产业的智慧化进程。

例如，当游客在游故宫时，需要一个“专属导游”，AI便能成全。

故宫与腾讯联合打造的“福大人”AI导览助手，结合了腾讯云小微的AI交互技术，丰富的知识图谱，为游客提供听得懂、答得上、风趣智慧的私人专属导游服务。

在上岗之前，“福大人”已经对故宫的景点、文物等知识做了专门的语音识别优化，针对1.5万条故宫知识、7万条游客问题进行学习训练，业务能力够硬。

福大人AI导览助手

奉先寺阿难，则是龙门石窟的AI导游。

接入了腾讯云小微AI语音助手服务，阿难可以为游客介绍81个景点，还能规划实时路线、帮助游客查找服务设施。条龙门百科及条历史典故，张口就来。

龙门石窟的AI导游阿难

不管是福大人还是阿难，其代表的AI能力正在加速旅游行业的智慧化变革，科技流转于自然、人文景观之间，两者的相融，AI成为了中间重要的牵线人。

翻译官

AI以翻译官的身份，正走进你的日常。

例如你每天使用的