半岛彩票从刚刚结束的人工智能大会上我们可以发现，目前的人工智能技术已经能运用在非常多的领域了。
医疗领域：主要包括如医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测、医院管理、虚拟助理、医疗机器人和医学研究平台等应用场景。
生活领域：各类的智能家居就不用多说了，一句语音可以操控多个电器，智能家居可谓是懒人必备。
金融领域：AI+金融通过人工智能一系列的技术改变传统金融的信息采集、风险评价、客户服务等环节，改善金融交易不对证性和安全性、效率性。
特别是金融行业中会需要各种信息数据的采集，已经从传统的人工采集或者爬虫采集转变到了智能采集，也就是现阶段的RPA机器人。
RPA机器人：全称“Robotic Process Automation”，中文叫机器人流程自动化），是指用软件自动化方式模拟人工完成计算机终端的操作任务，让软件机器人自动处理大量重复的、基于规则的工作流程任务，其优势和价值主要体现在无编码、学习成本低、开发周期短；非侵入式，对现有IT架构基本无影响；提升工作质量，减少重复人工操作，可７ｘ２４小时不间断工作；安全性高，减少人为失误；解放人力，释放人员从事更具有创造性的工作内容，降本增效。
RPA能将重复的工作流程自动化完成，不再需要人工来耗费大量的时间和精力完成。
云扩 RPA平台将企业常用的操作内容组件化。云扩 RPA 机器人可以登录程序、打开/抓取浏览器、复制粘贴数据、处理Excel和邮件、填写表单、从文档里提取结构化和半结构化数据等。通过拖拽丰富的组件即可模拟大部分人工操作，实现人工操作的流程自动化，解放人力。
适用于所有在数字化设备中完成的具有高重复性、强规则性的流程与工作任务。这些任务均可以通过软件机器人进行自动化，大大提高人的工作效率，降低企业成本。
云扩智能RPA是由RPA+AI领域的创新企业云扩科技自主研发的企业级流程自动化平台。基于先进的自动化技术，跨系统执行重复、繁琐、耗时的工作任务，为企业降本增效、快速实现业务创新。助力企业构建自动化、智能化业务的平台级能力，迈向大规模人机协作的未来。
1、 简单高效的流程编辑：高效便捷的图形化设计界面，内置海量自动化和人工智能组件，简单拖拽即可设计复杂流程。
2、 企业级RPA平台：强大的自动化技术驱动；企业级规模化部署管理；真正可拓展的RPA架构
3、 领先的人工智能：AI开放平台提供云扩自研及集成合作伙伴的领先人工智能技术，拖拽即用。
4、 开放的RPA生态：开放平台支持合作伙伴及社区共同开发自动化和人工智能组件，共享流程，共赢生态。
5、 完善的培训和社区支持：云扩学院提供完善的产品文档、培训课程、开发者社区。为企业开发部署RPA提供强大技术支持。
云扩数字员工实现自动化招聘流程，快速响应需求，释放员工潜能。构建多平台人才招聘矩阵,批量操作，高效便捷。跨平台互通数据，智能数据汇总,辅助科学决策。
自动化薪酬核算流程，节省人力,安全可靠。提升流程效率40%，准确率100%，释放价值空间。减轻员工压力，提升员工体验,增强创新活力。
医疗领域不断发展的人工智能工具的一个重要支持是医疗保健数据的可用性。人工智能不仅仅是一门技术，它是技术集合。其中一些技术被广泛应用于医疗保健领域，例如机器学习。机器学习是一种使用预先存在的数据来训练模型的技术，这种当有人根据预先学习提供你用于测试的数据时，它就会识别测试输入。机器学习是人工智能的一种常用形式。
在医疗保健中，机器学习最常用的领域是精准医疗。精确医学是预测什么治疗方案将在一个给定的病人身上成功，这是基于病人过去数据确定的。这种从以前的学习中确定的类型需要使用数据集来训练模型，这种方法被称为监督学习。
在医疗保健领域，人工智能在为患者设计治疗计划方面的应用越来越多。AI通过分析既往患者的数据，可以为患者提供更好的治疗策略和监测治疗方案。在CT扫描、核磁共振、x射线、超声波等医学图像的帮助下，人工智能能够更准确、更快地识别疾病迹象。它帮助患者快速准确地诊断疾病，更精确地选择治疗方法。IBM的沃森最近因其专注于精准医疗，特别是癌症诊断和治疗的能力而受到媒体的关注。不同类型的人工智能技术用于诊断不同的疾病，如神经网络、支持向量机和决策树等，人工神经网络(ANN)在糖尿病和CVD分类方面表现出更高的准确性。
电子健康记录在医疗保健中至关重要，因为它们有助于分析从过去到现在的数据，进而有助于改善不同类型的治疗和对疾病的药物使用。人工智能可以用来解读病历，并向医生提供信息。算法可以利用电子健康报告(EHR)根据过去的信息和家族史预测疾病的可能性。人工智能算法使用大量的数据进行训练，在这个过程中，算法创建了一组规则将其观察结果与诊断结论联系起来。下一次，当新患者的数据被提供给AI时，AI可以利用以往数据的经验评估患者，并预测病情或疾病的相似性。过去十年，医疗保健领域的数据，如患者信息、研究发现、诊断信息每天都在大量生成。在分析工具的帮助下，组织能够协作并获得有效治疗患者所需的见解。
药物相互作用对同时服用多种药物的患者构成威胁，所涉及的风险随着服用药物的数量而增加。很难解决所有的药物相互作用及其引起的副作用，但是在人工智能的帮助下，算法能够从医学文献中提取关于药物相互作用和可能的副作用的信息。药物发现和开发是一个耗时的过程，因为它需要几年时间和几十亿美元的成本。借助机器学习技术，药物发现时间大大缩短。人工智能可能无法完全帮助药物发现的所有步骤，但当它开始发挥作用时，很少有步骤是帮助发现可能形成所需药物的新化合物，它也可以帮助发现以前测试过的化合物的新应用。
医疗保健中的皮肤病学主要依赖于成像。深度学习主要用于图像处理。在皮肤科有三种成像类型，背景图像，微观图像，宏观图像。对于每一种类型的图像，深度学习都显示出了很大的进步。卷积神经网络在从皮肤病变分类皮肤癌方面达到了94%的准确率。
人工智能正在应用于放射学领域，斯坦福大学发明了一种算法，它可以比参加试验的放射科医生更好地检测平均F1指标的患者的肺炎。使用人工智能技术开发的机器人可以更快、更准确地进行X射线和CT扫描。另一个算法是由IBM开发的，叫做医疗筛[6]，其主要目的是构建具有推理和分析能力以及临床知识的“认知助手”。
使用人工智能技术的聊天机器人正在通过模仿人类行为进行抑郁和焦虑测试。使用最新的人工智能技术可以识别儿童的心理状况。技术创新者right eye LLC发明了人工智能驱动自闭症实验，通过应用眼动跟踪技术，在早期阶段检测自闭症谱系障碍。初级保健是关键发展之一人工智能领域。目前正在开发一些人工智能技术，为患者提供基本的初级保健，从业人员对人工智能的看法仅限于行政和日常任务。
运算智能：即快速计算和记忆存储能力。计算机比较具有优势的是便是运算能力和存储能力，现阶段计算智能应用已经实现并逐渐成熟，1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，这一事件标志着人类在强运算型场景下的计算能力已经不如机器算力了。
感知智能：即类似人的视觉、听觉、触觉等对外界刺激做出反应的能力。人和动物能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。机器通过AI技术，也可实现这种类人智能，如自动驾驶汽车就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法实现这样的感知智能的。当前人类社会的AI技术正处于感知智能不断完善的阶段。
认知智能：通俗讲是一种“能理解会思考”的能力。未来机器能在没有数据信息被动输入的情况下，主动进行环境感知、信息采集、逻辑判断、做出决策等，实现类人智能。在这一阶段机器能够替代了大量的传统体力劳动，并辅助人们做出理论上的最优决策。
2020年9月，人工智能领域的两大指南：《人工智能干预试验标准方案的推荐条目》（SPIRIT-AI）、《人工智能试验报告统一标准》（CONSORT-AI）在《Nat Med》、《BMJ》、《The Lancet Digital Health》杂志同步发表，用以规范人工智能在医疗领域的临床试验设计和汇报。
2021年11月24日，联合国教科文组织（UNESCO）在第41届大会上通过了首份关于人工智能伦理的全球协议《人工智能伦理问题建议书》，该《建议书》可供193个成员国采用。《建议书》定义了关于人工智能技术和应用的共同价值观与原则，用以指导建立必需的法律框架，确保人工智能的良性发展，促进该项技术为人类、社会、环境及生态系统服务，并预防潜在风险。
2020年国家标准化管理委员会、中央网信办国家发展改革委、科技部、工业和信息化部关于印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》的通知，将人工智能标准体系结构分为八大部分。
基础共性标准：包括术语、参考架构、测试评估三大类，位于人工智能标准体系结构的最左侧，支撑标准体系结构中其它部分。
支撑技术与产品标准：对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑。
基础软硬件平台标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键通用技术标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键领域技术标准：主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面，为人工智能应用提供领域技术支撑。
产品与服务标准：包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准。
行业应用标准：位于人工智能标准体系结构的最顶层，面向行业具体需求，对其它部分标准进行细化，支撑各行业发展。
安全/伦理标准：位于人工智能标准体系结构的最右侧，贯穿于其他部分，为人工智能建立合规体系。
AI芯片主要有传统芯片和智能芯片两类，另外还有受生物脑启发设计的类脑仿生芯片等。传统芯片可以覆盖人工智能程序底层所需要的基本运算操作，但是在芯片架构、性能等方面无法适应人工智能技术与应用的快速发展；智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通用和专用两种类型。其中通用型智能芯片具有普适性，在人工智能领域内灵活通用；专用型智能芯片是针对特定的应用场景需求设计的。
生物识别技术是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。生物识别技术的主要研究对象还包括语音、脸部、虹膜、视网膜、体形、个人习惯（包括敲击键盘的力度和频率、签字）等，与之相应的识别技术包括语音识别、人脸识别、虹膜识别等。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。
人工智能技术在金融行业中的应用主要为智能支付、智能风控、智能投研、智能投顾。金融是最依赖数据的行业之一，国内传统金融机构的发展时间并不长，在数据的数量及质量上较欧美发达国家会有一定差距，人工智能的融合可以让机器辅助人工进行数据采集、分析，帮助金融场景实现智能化。
工业是人工智能最具应用潜力的领域之一。工业制造的整个生命周期可划分为生产制造、供应链管理、质量监测、物流运输、销售服务等多个环节。以最核心的生产过程为例，基于收集的生产数据，人工智能可以自动设置和调整机器的运行参数，让机器和部件成为自优化的系统，更加节能高效。未来的工业不仅是规模化、标准化，也会是智能化、定制化。
人工智能在教育领域的应用场景包括教师的辅助教学和学生的自主学习。在学习过程中利用人工智能技术构建学生数据画像，通过AI算法对数据持续分析，从老师的角度出发，收集学生反馈来提升教学质量和完善教学细节，让老师的教学更有针对性；从学生的角度出发，在多个维度分析学生学习能力、学习偏好、自身学科水平等，更全面的对学生的综合能力进行评估，描绘学生知识点的薄弱之处，制定最优学习路径，有针对性的提供个性化解决方案帮助改进学习模式，实现“因材施教”。
智能交通引入人工智能技术，通过建设实时的动态信息服务体系，深度挖掘交通运输相关数据，推动交通运输相关产业的运行和发展。智能交通主要应用在车辆违法取证、智能识别抓拍、实时预警反馈、立体布控稽查、车辆大数据分析等业务。
智慧医疗的发展为传统医疗行业带来了更高性能的计算能力、更深入的知识学习以及全面精准的数据分析。其中机器学习、计算机视觉、自然语言处理、图神经网络、知识图谱等关键技术，已经在医疗影像识别、辅助诊断、药物研发、医疗机器人、健康管理等领域取得了巨大的突破。人工智能赋能新药研发领域的应用场景有靶点发现、先导化合物研究、化合物合成、晶体预测、药理作用评估、患者招募、临床试验、批量生产、药品销售等。
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其实上面这10大点也不完全，还有更多的应用。上面这些包含了生活中的绝大部分，剩下没归纳的普通人也不好接触到。
太多了，稍微列几个后面可以做一个专题，身边的AI之类的问题可以搜一下类似问题。
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