AI的识别分析

识别分析功能是指通过AI的辅助，协助机器完成对周边环境的感知，以及通过大数据，完成各种行为的相关性分析，从而实现有限程度的结果推演(天气预测也属于此范畴)。

a)机器视觉，通过摄像机，完成图片、物体的静态和动态识别，能用于对特定物体的识别与追踪。比如在生产线上，通过机器视觉，识别产成品的质量等级

b)运动监测，通过相关传感器，识别不同尺寸和强度的运动的发生，并按相关预设程序进行响应或介入。比如国外的家庭安全方案，大多都能区分宠物的进出与非法入侵的区别，从而进行分别对待

c)化学分析，大量基于马桶的传感器近来正被大量研发，结合云端的大量相关数据库，进行健康监测。而在特定的生产和工作场所，通过AI分析，基于主要的化学成分进行安全预警和成分调优，也具备大量的想象空间

d)概率统计，AI从来就和大数据紧密相关，Alpha Go这些个AI，就是利用算法进行概率分析，从而得出相应的应答选择。而基于海量数据，对于特定的议题进行概率分析，将无穷趋近正确的结果，比如天气预报的日益准确

e)相关性分析，大数据分析的另一个特征，就是通过大量的数据，分析不同行为间的相关性，从而得出它们相关的程度，以进行决策支持，而且并不需要关心两者间的内在逻辑。比如，对于注塑温度与产品脆性间的相关性分析可以提高产出良率

f)行为分析，是基于无所不在的机器行为的记录，勾画出使用者的行为画像。比如通过智能汽车或车联网的记录，对于驾驶人的行为方式进行记录，并为保险精算定价提供非常精准的输入。这一模式已经非常成熟，FaceBook和Twitter，对于你的阅读偏好，甚至是为数不多的几个点赞，就能洞察一个人的性格、性取向、政治色谱等大量的行为偏好，从而进行更有效地服务，或用于其它的运用

g)质量追踪/问题溯源，通过产品生产过程、原料来源、设备参数、服务过程的记录，为快速进行问题排查提供帮助。另外大量的相关性分析，也能对于未知问题进行分析。国外的电网公司经历大断电之后，利用AI进行失效仿真模拟影响范围，或是根据事故结果推算问题节点方面，已取得长足进展