人工（gōng）智能和机器学习是（shì）世（shì）界上最繁荣（róng）和最革命性的两项技术。 这些技术正在进入世界上几乎所有的领域，并将以（yǐ）有趣的方式影响（xiǎng）这（zhè）些（xiē）领域。

有（yǒu）成吨的理（lǐ）由（yóu）说明人（rén）工智能 ( AI ) 和机（jī）器（qì）学（xué）习 ( ML ) 已成为世界上最受欢迎的技术之一。

这些技术拥有着（zhe）改变地球运作方式的力量，且毫无疑问在人工（gōng）智能和机器学习领域中，一些东西（xī）正在不断（duàn）发生。在本（běn）文中，我们（men）将讨论几个顶级的人工智能和机器学习趋势，将塑（sù）造新年：2020。 我们还将介绍面部（bù）识（shí）别技术及其在2020年的应（yīng）用（yòng）。

人工智能和机器学习将有新的突破

首先，我们（men）要强调（diào）的是：与人工智能相关产业规模将在 2023 年达到 979 亿美元。 这意味（wèi）着（zhe）人工智能似乎有很大的潜力（lì）。 同时机器学习的领（lǐng）域也发（fā）生了很多事情（qíng）。 而且机器学习解决方案和系统（tǒng）的需求也会相当高。 因为（wéi），到（dào）目前为（wéi）止，世界上已（yǐ）经有（yǒu）大量的（de）基于人工（gōng）智能和机器学习的（de）应用（yòng）诞生。

2020年人工智能和机器学习（xí）趋（qū）势搜集

基于人工智能的（de）广告和媒体

虽然，大部分（fèn） AI 和 ML 已（yǐ）经与企业（yè）联系在一起（qǐ）。人工智（zhì）能当前主（zhǔ）要应用于 ERP，一种基于 Dynamics 365 AI 解决方案（àn），但是人工（gōng）智能对创（chuàng）意产业和创意任务的积（jī）极影响是毋庸置（zhì）疑的，并（bìng）且人工（gōng）智能在（zài）广告和（hé）媒体领（lǐng）域似乎（hū）也有很大的潜力。AI 和 ML 已（yǐ）经在（zài）创意广告和（hé）故事（shì）的制作中（zhōng）发（fā）挥了重（chóng）要作用。

此外，许（xǔ）多机构（gòu）也（yě）开始（shǐ）使用（yòng）人工（gōng）智能和机器学（xué）习来编（biān）写脚本（běn）。到 2020 年，我们将看到创意机构和媒体公司更多地使用这（zhè）些技术。事实上，甚至还有一些创意的革（gé）新者也会尽力（lì）利用这些新技术。

客户的互（hù）动和（hé）忠诚度提升管理

实时营销工作将（jiāng）需要基于（yú）AI的（de）解决方（fāng）案。 因为营（yíng）销团队将对制定有效的实时策略感（gǎn）兴趣，因此 AI 和 ML 的作用将非常明显。 AI 和 ML 为客户支持（chí），营销（xiāo）团队和销售（shòu）团队提供了全方位的优（yōu）势。 许（xǔ）多新工（gōng）具还（hái）具有基于 AI 的功能，旨（zhǐ）在（zài）提（tí）高客户互动和营销活动（dòng）的质量（liàng）。

此外，据信基于 AI 的业务（wù）决策可（kě）以带来（lái）更好的客（kè）户获取和保留。 因（yīn）此，人工智（zhì）能和机器学习（xí）似乎对客户生命（mìng）周期产生积极影（yǐng）响。 借助由 AI 支持的最新公司解决方案，公司可以更好地了解（jiě）客户，从而可以进行个性（xìng）化的活动和计（jì）划。 因此，保（bǎo）留的机会自动增（zēng）加。

人工智能（néng）与模型（xíng）设计之间（jiān）的（de）联系

人工智（zhì）能已经（jīng）在风（fēng）力涡（wō）轮机，飞（fēi）机（jī）发（fā）动机（jī），无人（rén）驾驶汽车以及各种工（gōng）厂中发挥着重要作用。 这项（xiàng）新技（jì）术的整（zhěng）体影响（xiǎng）是值得注意的，尤其是在复（fù）杂的多域系统中。 新时（shí）代的设计（jì）师对基于模型的设（shè）计工具很感兴趣（qù）。

因此，它们可以（yǐ）帮助设计人（rén）员连（lián）续地仿真，集成和测试 AI 系统（tǒng）。 同样，借助激励技术，设计人员（yuán）和工程师能够确定AI 如何影响系（xì）统。 因此，毫无疑问，基（jī）于模型的设计在社会中具有非（fēi）常（cháng）积极的作用。

对区块链（liàn）行业的影响

区块链规模（mó）可能很快就会达（dá）到 15 亿美元（yuán）大关。 因为，全球（qiú）各地（dì）的企业都将有兴（xìng）趣对其进行投（tóu）资，因此，区块链在2020 年及之后（hòu）的几（jǐ）年里似乎（hū）拥有巨大的发言权（quán）。 这项技（jì）术（shù）已经引（yǐn）起了很（hěn）大的轰动，并且与此相（xiàng）关联的还有一定的动力。 现在，随着（zhe）与 AI 和 ML 的（de）融合（hé），该技术有望变得更加强大。

因此，在 2020 年，您可（kě）以（yǐ）期待由AI提供支持的（de）更新的区块（kuài）链工具和技（jì）术，而这种融合的（de）一些优势将包括：交易（yì）大大改善，数据质量大大提高以及许多其他事情。

工作场所的自动（dòng）化

在（zài） 2020 年，人工智能和机器学（xué）习将在办公室中更加活跃。 尽管已经有很（hěn）多讨（tǎo）论与 AI 和 ML 可能完全改变办公室（shì）的事实（shí）有关。 但是，2020 年，我们将（jiāng）看到（dào）更多使用 AI 和 ML 的方法。

我们可能还（hái）会观察到（dào），AI 和（hé） ML 可能会使工作场（chǎng）所的操作自动化。 不过（guò），这并不意味着将完全取代人力资源（yuán）。 但是（shì），某些手动工作肯定会（huì）自（zì）动（dòng）化。 因（yīn）此（cǐ），我（wǒ）们预计 2020 年会有更高的生产率和效率。

上（shàng）面列（liè）出的是 2020 年 AI 和 ML 的顶（dǐng）级趋势中的一些（xiē），除了这些趋势之（zhī）外，还有（yǒu）一些事情将激发世界。比如更多使用面部（bù）识别技术， 它（tā）由 AI 和 ML 所驱动（dòng），这种超精确（què）的生物特征认证将在 2020 年得到改进。此外，面部识别的利用率将比以前更（gèng）高。

该技术更具吸引（yǐn）力和吸引力，并具（jù）有许多用例，包括技（jì）术（shù），市场，供应商等。面部识别（bié）是使用人的脸部进行（háng）验（yàn）证（zhèng）或识别的（de）过程。 该（gāi）技术基于人的面部细节分（fèn）析，捕获（huò）和（hé）比（bǐ）较图案。

智能化面部识（shí）别（bié）技术是怎么工（gōng）作的？

面部识别技术遵循三个步骤：

1、 人脸检测

2、人（rén）脸特征捕捉

3、人脸匹配

人脸检测是检（jiǎn）测和定（dìng）位图像和视频（pín）中人脸的过程的第一步; 人脸特征捕捉（zhuō）是第二步，该过程（chéng）将基于特征将面部细（xì）节转换（huàn）为一组数字信息; 人脸匹配是验证人脸并与人匹配的最后一（yī）个步骤（zhòu）。

切勿将“身（shēn）份”与“身份验（yàn）证”混在一起（qǐ）。 这两个术语是不同的，并且具有不同的含义。 在生（shēng）物（wù）识别技术（shù）中，该技术用（yòng）于借助可识别且有保证的数据（jù）来识别和鉴定人（rén）。 身（shēn）份仅是“谁是那个人”，身份验（yàn）证是“如（rú）果他/她（tā）真（zhēn）的是（shì）那个人（rén）的验证”。

接下来，我们在（zài）报告中讨（tǎo）论一下面部识别技（jì）术（shù）应用中（zhōng）排名前三（sān）的（de）三个类别（bié）。

1.安全–执法

安（ān）全市场正在为打击和打击犯罪与恐（kǒng）怖主义提供新的解决方案（àn）。 在这个市场（chǎng）上，面部识（shí）别系统有益（yì）于检测或预防犯罪。以下是（shì）安全市（shì）场使用该技术的（de）方式：

• 签发身份证件时使用该技术（shù），并且大多数时候与其（qí）他生物（wù）识别技术（例如指纹）结合使用。
• 在边境检查时会进行面部比对（duì），以（yǐ）了（le）解护照（zhào）的数字（zì）化生（shēng）物识别特征是否与护照（zhào）持有人（rén）的面部相匹配（pèi）。
• 面部匹配也（yě）可用于对驾驶执（zhí）照和证（zhèng）件图片数据库进行搜（sōu）索（suǒ）。
• 无人机安（ān）装了（le）航拍摄像机，可在（zài）发（fā）生（shēng）大（dà）规模（mó）事件（jiàn）的大（dà）区域提供（gòng）面部识别。

2.健（jiàn）康

如（rú）今，通（tōng）过深度学习和面部分析，医疗（liáo）保健行业可以在多个方面使用面部识别和生物（wù）识别技术。医疗保健组织（zhī）能够：

• 更精确地跟踪患者之间的用药（yào）情况（kuàng）
• 检出（chū）遗传病（bìng）的成功（gōng）率为 96.6％
• 支持（chí）疼痛管理（lǐ）流程
• 营销与零（líng）售

可能我们很想知道为什么营销和零（líng）售需（xū）要面（miàn）部识别技术？

虽然我们知道营销和（hé）零（líng）售行业曾（céng）经使（shǐ）用过这（zhè）种技（jì）术，并且没有显著提升，那么现在又（yòu）应该如（rú）何应用？在 2020 年， KYC（了（le）解您（nín）的客户）肯定会（huì）成为有争（zhēng）议的话题（tí）。这一即将（jiāng）到来的趋势已与客户体验中的高级营销（xiāo）策略（luè）一起使用。

将相机放置在（zài）零售店（diàn）后，商（shāng）店所有（yǒu）者和经理可以分析购物者的行为（wéi）并（bìng）改善购（gòu）买过程，以提供（gòng）最（zuì）佳（jiā）的（de）购物体验（yàn）。

2020 年东京奥运会（日（rì）本）将使用面部识别技术

2020 年东京奥运会，官方将采用面部识别技（jì）术识别和授（shòu）权运动员及个人，并允许他们通行。悉尼正在机场进行人脸识别试验，以帮助人们以更（gèng）安全，更快捷的（de）方（fāng）式通过安检（jiǎn）。

在印（yìn）度，Aadhaar 的项目是全球（qiú）最大的生物（wù）识别数据库。 Aadhaar 卡为（wéi）印度居民（mín）提供了独特的数字 ID 号（hào）码，超过12 亿。 根据消息（xī）来源，印度可能会在 2020 年发布新的最大的人脸识别（bié）系（xì）统。

如果面部识别出（chū）错（cuò）了怎么办（bàn）？

目前已经有许多实例说明（míng）如何轻松（sōng）欺骗该技术（shù）。让我们讨论一些例（lì）子：

• 在俄罗（luó）斯，格里高（gāo）里（lǐ）·巴库（kù）诺夫（Grigory Bakunov）创建了（le）一种解决方案来（lái）混淆人（rén）脸检测设备。 他开发了一种算法，其中涉（shè）及使用（yòng）特（tè）殊构成来欺骗软件。 但是，他决定不（bú）将（jiāng）这种产品推向市场，因为犯罪分子很容易以此来愚（yú）弄面部识别解决方案。
• 2017 年底，一家越南公（gōng）司使（shǐ）用口罩对安装在 Apple iphoness X 中的 Face ID 人脸识别功能进行了黑客入侵。但（dàn）是这种黑（hēi）客入侵对于黑客来说更难（nán）以（yǐ）大规（guī）模利用。

换句话（huà）说（shuō），用（yòng）户（hù）甚至（zhì）可以在发送（sòng）图像之前借（jiè）助（zhù）过滤器来修改图像中的特定像素。 这些变（biàn）化（huà）是微小的，人眼无法触（chù）及，同时，它们也使（shǐ）人脸识别解决（jué）方案（àn）感到困（kùn）惑（huò）。

人工智能和机器学习是最（zuì）强大和最具影响力的两项技术。 这些（xiē）技术具（jù）有进（jìn）入不同领域并产生影响（xiǎng）的潜力。 我们无（wú）法声称可以预测未来几年将出现的（de）所有关键主题。 但是这些技术正在慢慢进（jìn）入不同的市场和领域。 市场专业人员已经（jīng）在多次实验中使用了AI和（hé）ML技术，并且你正（zhèng）在手机中使用此技术（shù）来进行（háng）解锁。 因此，毫无（wú）疑问，我（wǒ）们将在未来（lái）几年中见证很（hěn）多事（shì）实。