原標題：為人工智能應用鋪平道路的技術

為人工智能應用鋪平道路的技術是多方面的，以下是幾種關鍵技術的詳細歸納：

1. 機器學習/大數據分析：

• 機器學習是人工智能應用中的核心技術之一，它使得計算機系統能夠從數據中學習并改進其性能，而無需進行明確的編程。

• 大數據分析為機器學習提供了豐富的數據資源，通過挖掘和分析這些數據，機器學習算法能夠發現模式、預測趨勢，并據此做出決策。

• 例如，在建筑行業中，通過機器學習驅動的生成設計來識別和協作建筑、工程、機械、電氣和管道計劃，從而確保子團隊之間沒有沖突，降低了返工的風險。

2. 自然語言生成技術：

• 自然語言生成技術允許計算機系統將數據轉化為人類可以理解的語言，這在人工智能應用中尤為重要，因為它使得機器能夠與人類進行交互和溝通。

• 例如，智能客服系統可以使用自然語言生成技術來理解和回應人類的問題和請求。

3. 智能工作流技術：

• 智能工作流技術通過自動化和優化業務流程，提高了工作效率和準確性。

• 它允許人工智能系統根據預設的規則和條件來執行任務，減少了人為錯誤和延誤。

• 在許多行業中，智能工作流技術被用于自動化重復性任務、優化資源分配和提高生產效率。

1. 機器人流程自動化（RPA）：

• RPA通過模擬人類在計算機界面上的操作，按規則自動執行相應的流程任務，代替或輔助人類完成相關的計算機操作。

• 它被廣泛應用于辦公操作自動化，如數據錄入、報表生成和郵件處理等。

• RPA技術結合了大數據、人工智能和云計算等技術，能夠輔助執行以往只有人類才能完成的工作，或作為人類高強度工作的勞動力補充。

2. 計算機視覺與圖像識別技術：

• 視覺人體關鍵點識別技術是其中的一種，它允許計算機系統通過視覺識別人體關鍵部位的位置來推斷人體姿態。

• 這種技術在人機交互、智能安防、醫學影像等領域具有廣泛的應用前景。

• 例如，在體育領域，該技術可以用于對運動員進行技術分析和評估，幫助他們改進訓練方案并提高運動表現。

3. 物聯網（IoT）：

• 物聯網通過將物理世界的設備連接到互聯網，使得它們能夠收集、交換和分析數據。

• 在人工智能應用中，物聯網為機器學習提供了大量的實時數據，使得系統能夠做出更準確的決策。

• 例如，在建筑行業中，建筑企業可以使用配備攝像頭的人工智能機器人來捕捉3D圖片，從而跟蹤工作進度和識別質量錯誤。

綜上所述，為人工智能應用鋪平道路的技術涵蓋了機器學習、大數據分析、自然語言生成、智能工作流、機器人流程自動化、計算機視覺與圖像識別以及物聯網等多個方面。這些技術的不斷發展和融合，將進一步推動人工智能應用的廣泛普及和深入發展。