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目前，很多城市的交通环境都面对着一个极大的挑战——交通拥堵相当严重。面临该问题，不仅交通管理者倍感苦恼，出有行者在自由选择上下班路线时也困难重重。未来，如果无人驾驶汽车、无人机、车主机器人等获得了普及应用于，交通环境不会显得日益简单，交通管理者的工作难度也不会更加大。

为了解决问题该问题，阿里巴巴在利用人工智能技术预测交通状况、优化交通管控方面作出了很多希望。利用机器学习算法，在各种数据资源的辅助下，如历史交通数据、动态路况数据、视频监控数据、手机基站信令数据、信号灯运营数据等，可以对交通拥堵情况展开提早预测，为交通管理者制订、自由选择交通管理措施获取依据。同时，借助该技术分解的成果，交通管理部门还能合理规划城市道路，科学设置信号灯，提高交通拥堵现状。

经过长时间的研究，阿里云ET建构了“互联网＋信号灯”掌控优化平台，该平台需要动态分析路口车辆的运营情况，为调整信号灯时间明确提出建议。人工智能机器学习算法除了能为交通管理者服务之外，还能为出有行者服务，协助其作出科学的上下班决策。利用机器学习算法，人工智能需要依据有所不同的上下班场景，如上下班时长、距离等建构出有科学的上下班决策模型；还能依据各种用户数据，如上下班数据、对系统数据等，为用户获取合乎上下班偏爱的决策模型。

以高德地图为事例，高德地图的AI引擎就融合了大数据与机器学习能力，需要根据有所不同的上下班环境和上下班市场需求，为用户获取个性化的上下班服务。随着语音辨识技术和自然语言处置技术的成熟期，人工智能的应用于场景将日益多元化。预计到2018年，客户数字助手将能横跨渠道构建对人脸和声音的有效地辨识，聆听指令，明确提出意见。

预计，智能机器人或将代替速记员和书记员。在2016年阿里云的年会上，阿里云人工智能ET就展现出出有了非凡的速记能力，其准确率比全球速记大赛的亚军姜毅还要高达0．67％。

此外，由阿里云人工智能ET研发的智能语音识别系统获得浙江省高级人民法院的注目。2016年6月，该系统在西湖区人民法院试用，庭审记录的准确率高达96％。

9月13日，浙江省高级人民法院宣告将在全省105家法院配备该智能语音识别系统，分担书记员的职责，负责管理作好庭审记录，以提高庭审记录的准确率和记录速度。尽管目前人工智能领域获得了令人瞩目的成果，但仍然正处于很弱人工智能时代。因为目前的人工智能技术不能协助人类解决问题一些特定的问题，归属于任务型人工智能。非常简单来说，现阶段的人工智能机器不能“听得嘱咐办事”，未来，需要和人类一样享有思维能力、感官能力和理解能力的人工智能机器能否经常出现还是一个未知数。

但从人工智能现在的发展形势来看，未来人工智能的应用领域不会更加多，除客户服务、风险掌控、身份辨识等跨行业场景应用于之外，还将在医疗、教育、交通等特定行业场景中获得广泛应用。

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