半岛彩票随着互联网的迅速发展，AI技术得到了快速的成长，并以不可阻挡之势进入到了我们的生活和工作之中。
甚至曾经一度有人担心AI 是否会替代人类。大家都知道现如今AI已经广泛应用于各个领域，但好像并不清楚具体有哪些？
别担心，下面我给大家总结了4个常见的AI应用场景，想知道的友友们就继续看下去吧~
AI绘画可以说是在各大平台都能够看到它的身影，它是一种通过文本描述就能生成绘画作品的技术。像我前段时间挖到的AI智绘APP就是一个支持AI绘画的图片软件，能够让我们随时随地进行AI创作。
上面就是我这段时间创作出来的AI绘画作品啦！可以说是美轮美奂，都能够直接拿来用作头像或是壁纸了。
它内置了非常丰富的AI绘画模版，比如中国风、线D、二次元、风景等等，大家可以根据自己的喜好选择选择模版进行创作。
它的操作非常简单，可以说是有手就行了。选择好喜欢的模版之后，在文本框中输入描述画面的关键词，点击生成，稍等几秒钟就可以获取精美的AI绘画作品啦！
此外，它还提供了其他一些AI玩法，例如说：图片流动、对口型、智能写诗等等，能够让你轻松玩转人工智能。
它是一种能够通过语音指令来完成各种操作的工具，我们可以通过它来打电话、查询天气、播放音乐、控制家电等等。
像我们每天时刻不离身的手机，基本上就内置了语音助手，比较被大众所熟知的就比如说有苹果手机的Siri，华为手机的小E，小米手机的小爱同学等等。
不仅为我们省去了打字的的麻烦，同时也解放了我们的双手，让我们在手头忙不过来的情况下，也能够进行其他操作。
在我们生活中，除了语音助手以外，经常能够接触到的还有智能客服。它的应用领域可以说是相对最广泛的。
举个栗子，像我们每次点外卖出现了一些售后问题，在找寻客服解决时，它一般都是由智能客服先进行处理，会提供给我们想要咨询的问题以及解决的方法。一旦我们的实际问题，智能客服无法处理的话，才会转接人工客服。
相比于人工客服，智能客服的好处就在于它可以24小时不间断地提供自助服务，能够节省很多人工成本。并且，它能够解决大部分的基础问题，减轻人工客服的工作负担。
大家近几年在网络上不难发现，越来越多的平台开始出现虚拟主播的身影，这种新型的主播方式相比于传统的主播多了许多优势。它们可以24小时不间断直播，并且不会受到时间与空间上的限制，同时也不会像人一样生病。
当然，它也仍然存在一些不足，例如：在遇到网络状况时，容易出现卡顿的情况；其次，它们的语调以及表情相对于传统主播来说，没有那么的自然。不过，相信随着人工智能的不断进步，虚拟主播也将会发展得越来越好。
现在走到哪都会看到AI的影子，到餐厅吃个饭是机器人在上菜服务，想喝个手冲咖啡结果是机器人冲的，酒店送餐上房打开门又是机器人......可见AI技术的快速发展已经潜移默化地改变着我们的生活。
如今AI的应用场景可以说是十分广泛了，逐渐渗透进医疗、金融、教育、能源、物流、体育、旅游、农业、电商、游戏、安防、交通、航空等不同的行业和领域。
近年来，小马在新媒体行业中也会用到AI，可以在这里跟大家分享一下具体都在用哪些AI工具：
这是一款免费在线操作的AI写作工具，不要以为用AI就是要收费，这个不一样，它每日都有5次免费的机会，可以任意体验网站上的功能，很人性化。
它除了基础的AI写作，输入标题或关键词可以生成一整篇文章，新媒体旅游攻略、周报日报、头脑风暴、短视频大纲脚本、论文大纲摘要等也是通过关键词识别就能生成内容，而像AI聊天机器人则是通过对话生成内容，不同的功能都有针对性的作用，就像对症下药似的~精准得很！
全文写作就是基础写作但又有很多小巧思的功能，譬如会有字体设置、颜色划重点设置等的编辑工具栏，还有文章类型论文公文作文等，改写、续写和翻译也是它的王牌功能，这些都是全文写作的妙用之处。
像这样大概给大家示范一下，直接在生成的文章进行标注和修饰，然后后台就会自动帮忙保存。
在日常写作的时候想不到更好的选题或者不知道如何下笔时，就可以用到头脑风暴功能，它可以根据问题输出不同角度的答案，让人可以灵感乍现。问它雨天不写雨可以怎么写：
文心一言可以说是是百度旗下的一款在线生成中文段落的GPT工具，可以提供高质量的中文文本，例如文章创作、句子生成、QA问答等，也是平常会用到的AI写作工具；
它是类似于ChatGPT那种对话的形式，就是在对话框中输入问题开始对话，若没有想好问什么问题，可以点击对话框上方推荐的模版，快速进行对话。
但是一开始使用的时候，进入文心一言官网后，需要登陆百度账号，然后提交申请，可能要等个两周左右就可以成功申请到体验资格；
一款主打AI绘画的多功能图片编辑工具，无需翻墙、零绘画基础、无使用门槛、出图优秀是我对它的评价~
其主打的AI绘画功能支持“文生图”以及“图生图”两种操作模式，无论是哪种模式都能够轻松生成多幅精美的AI绘画作品~
最简单的“文生图”只需直接在画面描述框中输入文本描述，并点击生成就能一键让AI创作出高质量的画作；
而“图生图”模式不仅支持在社区中挑选钟意的画作一键生成同款，还支持自定义上传图片；
一个挺好用的AI绘画网站，但需要登录，不够目前还是免费的。有文生图、图生图和条件生图三种模式，手机号登录后就可以使用了。
在风格广场里有非常多的风格可以选择，包括真人、动漫、机械等多种类型，比如文生图，然后输入你想好的关键词描述，然后在右侧选择模型、风格、图片尺寸等等，就可以生成了。
AI的世界已经来临，随着AI算法的不断更新，应用场景只会越来越丰富，所以何不要趁当下好好先了解熟悉AI，未来才能更好地适应生活和工作。你们觉得呢？有什么的看法都可以在评论区留言，我们一起探讨。
好啦~今天的分享就到这里啦~不管你喜欢不喜欢都给@职场小马一点支持和关注呗，评论区见！
这里没有说无人车，主要是因为完全意义上的无人驾驶应该还有很长的路要走，但是人工智能辅助驾驶，特定、受限场景下的无人驾驶，比如工业园区、高速公路、灾区等等具有特殊条件的路段，可以实现无人驾驶或者是跟随驾驶，目前在某些园区已经开始投放使用无人车，而各种辅助驾驶的智能汽车也已经不断量产交付。各家厂商纷纷入局智能汽车，特别是今年，无论是所谓的BAT互联网大厂，还是华为小米乃至各种所谓造车新势力，以及很多聚焦于视觉、高精地图、雷达等等单一领域的公司，都在智能汽车这个领域发力深耕，而且大有扩张的势头。
能够取代人类，或者像动漫《铁臂阿童木》这种智能机器人估计很难，但是各种工业机器人（搬运机器人、喷涂机器人）、服务业（物流机器人）、家用（清洁机器人、老人看护机器人）甚至是军用机器人（包括无人机）等等，都有着广泛的应用空间，同时会涉及到视觉感知、人机交互、智能定位、路径规划、智能控制等等智能算法。目前智能机器人相关公司也非常多，遍布互联网大、中、小厂、独角兽公司以及一些工业企业。
RPA机器人主要是指计算机自动化办公，号称是可以模拟并执行日常企业办公中员工通过计算机进行的任何操作，个人感觉有点夸大了。以目前人工智能的发展水平还做不到，但是并不妨碍人工智能辅助人类办公。目前RPA主要集中在以OCR为核心的信息识别录入、财务识别报销以及以NLP为核心的信息抽取、信息审核等，以及两者结合产生的一些应用。个人感觉这块市场潜力非常大，各家也都以toB为核心打造相关产品。
智慧城市概念非常大，甚至可以说涵盖了各行各业，人工智能在智慧城市中自然有其用武之地。个人感觉智慧城市是未来发展的方向，当前可以说有一些公司在落地智慧城市的一些项目，比如智慧社区、智慧交通等等，各地都在或多或少地开始智慧城市建设，可以预见，这将会是一项巨大的工程，而人工智能，也必将占有一席之地。
搜索引擎大家都不会陌生，曾经的互联网巨头百度就是靠搜索引擎发家的，不过随着移动互联网的到来，互联网各厂商都在搞自己的搜索引擎，而且用户也更愿意在各家的垂直领域来搜索。比如查找美食会用大众点评，查看短视频会用抖音快手，像自己在看一些技术贴的时候会选择知乎。智能推荐也是类似，像抖音、快手这样的短视频平台，百度、知乎、头条这样的信息流平台，不论未来的信息形式和载体发生如何的变化，智能推荐永远不会过时。
人工客服不会被取代，但是不是所有的问题都需要人工客服，在各个平台上，包括知乎平台，智能客服已经能解决很多问题；虚拟主播感觉是在智能客服的基础上更近一步，能够生成立体人物来模拟说话，当然涉及到的技术也更为复杂，目前市面上有一些demo，但距离应用还有一段距离，不像智能客服已经达到基本可用的状态。
虚拟图像、漫画人脸等等简单应用大家都不陌生，但是这种应用其实已经是创作了，创造图像，AI写诗，都是属于智能创作。可能现在的技术还有一定的局限性，但在未来，AI作图、AI写诗、AI写文案甚至是写小说做视频，并非不可想象，因为有些小工具已经可以尝试了，我这里也听说不少大厂的团队逐渐开始布局智能创作，而阿里之前也开放了智能创作商品文案的接口。
智能医疗已经火了好多年了，大厂、创业公司也都有很多，不过目前来看智能医疗还是不够成熟，市面上还没有标志性的产品，这说明智能还有很长的一段路要走，还需要从业人员持续深耕，但是机会也往往会在这样的场景中。
类似缺陷检测的工业视觉已经做了很长时间了，不过大多利用的是传统图像处理相关的方法，目前人工智能+工业视觉才刚刚开始，和智能医疗有些类似，仍然需要深耕，目前已经有不少公司在布局，当然，困难肯定会有，而机会同样会有，并且我相信，在不久的将来，会出现独角兽公司称霸市场。
无论在任何时代，金融都是位于行业金字塔的顶端。金融+人工智能很有想象空间。量化投资、风险防控等等领域仅仅才是开始。
最近AI实在是太火火火火了，AI在推进科技智能化方面具有不可替代的作用，这一点毫无疑问。要让AI发挥其最大的作用，我们需要找到合适的场景，让AI技术与实际应用场景相结合，进而推动产业发展和智能化升级。这里列举一些AI的重要应用场景，对AI感兴趣的朋友可以一探究竟。
抖音之所以让人上瘾，主要得益于其强大的AI推荐引擎。这一引擎可以根据用户的喜好和行为习惯，为用户推荐最符合其兴趣的视频内容，让用户能够更加个性化地享受视频观看的乐趣。
AI推荐引擎主要依赖于大数据和机器学习技术，能够快速地分析和理解用户的兴趣点和喜好特征，从而提供高度个性化的推荐服务。通过这种方式，抖音可以满足不同用户的需求，提高用户对平台的粘性和忠诚度。
以stable diffusion为代表的AI绘画模型，在绘画行业中具有革命性的影响和意义。这一模型基于深度学习技术，能够通过学习海量的绘画作品和图像数据，生成出高度逼真、艺术感强的绘画作品。相较于传统的手绘或数字绘画方式，AI绘画模型更加高效和智能，能够快速地为设计师、艺术家和绘画爱好者提供优质的绘画作品，大大提升了绘画创作的效率和质量。
另外，AI绘画模型也为绘画行业带来了更多的创新和可能性，例如自动创作、虚拟艺术和数字化绘画等等。这些新颖的应用方式和创意，能够为艺术家和设计师带来更多的想象空间和表现力，推动绘画艺术的创新和发展。
以Google和百度为例，这些搜索引擎后台的NLP解析技术，是AI技术在搜索领域中的一次革命性应用。通过深度学习和自然语言处理技术，这些搜索引擎能够快速而准确地分析和理解用户输入的查询词汇，并针对性地推荐与之匹配的相关内容，为用户提供更加智能化的搜索体验。
除了传统的文字搜索，语音搜索和图像搜索也广泛应用了AI技术，实现了更加人性化的搜索方式。通过语音识别技术和机器学习算法，语音搜索可以自动识别和解析用户的语音输入，并为用户提供相应的搜索结果。而图像搜索则利用图像识别技术和计算机视觉算法，能够通过图像的内容和特征，找到与之相关的文本和其他信息。这些创新的搜索方式，大大拓展了搜索引擎的应用范围和场景，为用户提供更加个性化和多样化的搜索选择。
广告投放的领域，是AI技术在营销领域的一次重要应用。利用AI技术，广告主和广告内容可以得到更加准确和精细的定位和展示。其中，CTR（点击率）和CVR（转化率）等指标的实时估计和预测，是AI技术在广告投放中的重要应用之一。
通过深度学习和机器学习算法，广告投放可以对广告主和广告内容进行智能化分析和匹配，以实现更加精准和有效的广告展示。通过对用户行为数据和历史数据的分析和学习，AI技术可以预测用户的兴趣和需求，进而将广告投放到更加合适的人群和时间段。同时，AI技术也可以实时估计CTR和CVR等关键指标，帮助广告主和营销人员了解广告投放的效果，并做出相应的优化和调整。
ChatGPT、Notion AI等AI产品的问世，彻底颠覆了内容生成的传统方式，为人们提供了更加高效、智能化的内容创作工具。这些AI工具不仅可以自动生成文章、视频、音频等各种形式的内容，还可以根据用户需求和偏好进行智能化创作和编辑。
通过深度学习和自然语言处理技术，ChatGPT等AI产品可以在短时间内快速生成高质量的文章，无需人工干预和编辑。同时，Notion AI等产品还可以通过智能分析和推荐，为用户提供更加个性化和符合需求的内容创作方案。
记得之前有个考上清华的学姐回校分享，她就在华尔街做计算机量化交易，在很早以前已经是几万月薪了。随着人工智能技术的快速发展，AI在量化交易领域的应用也愈加广泛。通过大量的股票交易数据，结合AI模型的算力，可以有效地挖掘出稳定的高胜率交易模型。
国外文艺复兴、Citadel等机构，以及国内九坤和幻方等机构，都在量化交易领域拥有非常高的技术造诣和经验。他们通过运用人工智能算法对海量的交易数据进行分析和挖掘，从而实现对市场趋势的快速识别和预测，提高交易的准确性和收益率。
AI智能客服已经成为客服行业的一个重要趋势，取代了人类客服的一些重复性工作和繁琐的任务。之前待过的公司，就曾经将上万人的客服团队缩减大半，都改为了AI智能客服。
通过使用自然语言处理和语音识别等AI技术，AI智能客服可以实现自动回复、自动分类、自动转接等多种功能。客户可以通过文本、语音等多种方式与AI智能客服进行交互，快速获得所需的服务和解决方案。AI智能客服具有24小时不间断、响应速度快、服务质量高等优势，能够大幅度提升客服效率和客户满意度。同时，AI智能客服还能够根据客户的历史记录和个性化需求，智能推荐相应的服务和产品，实现精准营销和增值服务。
AI技术在安保领域的应用，包括人脸识别、行为分析、嫌犯识别等多个方面。其中，人脸识别是最为广泛应用的一种技术。通过人脸识别技术，可以快速准确地识别出目标人物的身份信息，实现上下班刷脸打卡、银行卡人脸验证等多种应用场景。
除此之外，AI技术还可以实现对公共区域的嫌犯识别、打架斗殴场景的识别和报警等功能。通过智能视频监控系统，AI技术可以快速准确地识别出嫌犯的面部特征、行为轨迹等信息，实现对公共区域安全的保障和打击犯罪的目的。
语音识别技术和语音助手的出现，彻底改变了人们的生活方式。通过语音识别技术，人们可以通过语音命令快速实现各种操作，例如打电话、发送短信、查询天气、调节家居设备等等，大大提高了生活效率。
同时，语音识别技术也为那些视觉或肢体上存在障碍的人士带来了极大的便利。他们可以通过语音识别技术，实现自动化控制设备、收听音乐、进行网上购物等生活操作。
此外，语音识别技术的应用还延伸到了商业领域。许多企业利用语音技术提供自动客服系统，实现对客户的快速响应和服务，提高了客户体验。同时，通过语音识别技术，企业还可以实现对客户意见和反馈的自动化分析和处理。
商品智能推荐技术是一项基于人工智能的高级算法，它能够根据用户的历史购买记录、浏览习惯、兴趣偏好等信息，为用户推荐最符合其需求的商品。
通过商品智能推荐技术，商家可以更加准确地了解消费者的需求，为其提供更优质的服务和商品。而消费者也可以通过智能推荐技术，快速找到自己需要的商品，节省了时间和精力。商品智能推荐技术的应用范围非常广泛，从电子商务、社交网络到个性化广告推送等等，无所不在。
自动驾驶技术是基于人工智能的一项先进技术，通过激光雷达、摄像头、GPS、惯性导航系统等各种传感器和设备，收集和处理车辆周围的信息和数据，实现自主驾驶、自动避障和自动导航等功能。
自动驾驶技术不仅可以提高驾驶安全性，还可以提高驾驶舒适度和效率，为驾驶员带来更好的驾驶体验。此外，自动驾驶技术还有望缓解交通拥堵、减少交通事故等社会问题，为城市交通管理和规划带来新的思路和方法。自动驾驶技术在汽车、物流、航空等领域都有广泛的应用和推广，已成为未来交通发展的重要方向之一。
智能医疗是将人工智能技术应用于医疗领域，通过智能化技术解决医疗领域中的各种问题，包括医疗数据分析、疾病诊断、药物研发、健康管理等方面。
智能医疗技术通过收集和分析大量医疗数据，提高医疗决策的准确性和效率，为医疗工作者提供更加精准、个性化的医疗服务。此外，智能医疗技术还可以帮助研究人员快速发现新的药物和治疗方法，为医学研究和发展提供新的思路和方法。
智能金融是人工智能技术在金融行业中的应用，它的发展推动了金融业的数字化和智能化。AI可以应用在金融风险管理、投资决策、信用评估、客户服务等方面，提高了金融机构的效率和准确性。例如，AI可以分析大量的金融数据和市场情报，预测股票、货币、商品和债券等的价格波动，为投资者提供更精准的投资建议和风险控制策略。
另外，AI可以利用自然语言处理和机器学习等技术，对客户的金融需求和投资偏好进行分析和预测，提供更加个性化的金融服务和产品，让客户得到更好的体验和回报。智能金融是未来金融发展的趋势，将会对金融业产生深远的影响和变革。
随着人工智能技术的发展，智能订单分配成为了许多企业提高运营效率的重要工具。通过深度学习和数据分析等技术手段，智能订单分配可以快速地将订单分配给最适合的团队或人员，提高了订单的处理速度和准确性，进而提升了客户满意度。智能订单分配可以应用于各个行业，如电商、物流、餐饮等，不仅可以提高效率，还能为企业带来更多的商业价值。
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译正在成为跨语言交流中的重要工具。机器翻译利用深度学习等技术手段，能够快速准确地将一种语言翻译成另一种语言，使得跨国交流更加便捷高效。
此外，机器翻译还可以应用于多种场景，如文献翻译、跨境电商、旅游等，为企业和个人提供了更多的商业价值和便利。虽然机器翻译技术已经取得了巨大的进展，但在不同语种之间的翻译仍存在一些挑战，如语言结构的复杂性和语言习惯的不同等问题，需要不断的改进和优化。
随着人工智能技术的不断发展，AI逐渐在线上教育行业扮演越来越重要的角色。AI可以帮助学生根据个人特点定制化学习计划，为学生提供更好的学习体验。
同时，AI还可以用于在线家教服务，为学生提供更加高效的学习辅助服务，比如帮助学生解答问题、提供答案解析、自动批改作业等。AI家教的普及不仅可以提高学生的学习效率，还可以为家长提供更加便捷的服务。
随着人工智能技术的不断发展，智能机器人也逐渐走入人们的生活。智能机器人能够执行一系列的任务，如清洁卫生、烹饪、服务接待等，为人们带来更加便利和舒适的生活体验。
此外，在工业制造等领域，智能机器人也发挥着越来越重要的作用，通过对工厂生产线的自动化改造，提高了生产效率和质量，降低了生产成本。智能机器人的普及和应用，将进一步推动人工智能技术的发展和创新，为人类社会的发展带来更多的可能性和机遇。
随着人工智能技术的快速发展，智能无人商店也成为了现实。这种商店采用自动化技术和无人巡检的方式，使得用户能够24小时自由购物，无需等待和排队。商店内部配备了各种感应器和摄像头，能够自动感知顾客的行为和购物需求，从而提供更加智能化和个性化的服务。
商店内还配备了智能支付系统，用户可以通过人脸识别或者手机支付等方式轻松完成支付，这大大提高了购物的便利性和安全性。这种商店的兴起也带动了智能物流和智能仓储等领域的发展，成为了人工智能技术在商业领域的一次重大变革。
随着人工智能技术的不断发展，AI家居也越来越受到人们的关注。AI家居能够帮助人们更加智能化地管理家庭设备和家庭生活，为人们带来更便捷、舒适、安全的家居体验。
智能家居能够根据家庭成员的生活习惯和需求，自动调节温度、照明、音响等设备的状态和功能，实现智能化控制和管理；智能家电能够通过与智能手机、智能语音助手等的连接，实现远程控制和智能化操作，使家庭设备使用更加便捷和灵活；智能家庭安防系统能够通过AI技术实现人脸识别、智能报警等功能，提高家庭安全性。可以说，AI家居的发展已经深刻影响了人们的生活方式和居住环境。
智能农业是指利用人工智能技术提升农业生产效率和农产品品质的一种发展趋势。通过农业物联网、机器视觉、自然语言处理、机器学习等技术，对农业生产和管理过程进行数据采集、分析和决策支持，从而优化农业生产的各个环节。
智能农业的应用场景包括智能农机、智能植保、智能灌溉、智能养殖等。利用智能技术，农业生产可以实现自动化、智能化、精细化，提升农业生产效率，降低成本，提高农产品质量和安全性，促进农业可持续发展。
随着人工智能技术的快速发展，智能工业正在逐步成为工业界的新趋势。通过应用人工智能技术，工业制造可以实现智能化生产和自动化流程控制，从而提高生产效率、质量和安全性。智能工业应用场景包括智能设备维护、智能机器人、自动化流程控制、智能物联网等。
利用人工智能技术可以对工业设备进行预测性维护，通过监测数据和机器学习算法预测设备故障，从而实现减少停机时间和提高设备运行效率。此外，人工智能技术也可以应用于工厂安全管理和流程控制，例如基于视频监控的智能安全监测和基于数据分析的生产流程优化等。智能工业的发展将进一步推动工业制造的数字化和智能化，为人们带来更高效、更安全、更可靠的生产方式。
【未来5年AI应用报告】谷歌、DeepMind、英伟达科学家支招企业AI应用
ReWork的一份最新AI落地应用报告，阐述了企业该如何使用AI技术。谷歌的Ian GoodFellow、DeepMind的 Jörg Bornschien、英伟达的Kimberly Powell等知名AI研究员参与了这一份AI报告的访谈并发表观点。受访者认为，在接下来的几十年，深度学习模型的大小将呈指数级增长，我们将找到越来越好的神经网络架构和参数，达到甚至超越人类水平。
人工智能（AI）正在变革它能触及的各行各业，从医疗保健到零售和广告，金融，交通，教育，农业等等。 AI的目的是什么？接手所有需要员工手动完成的工作，让他们腾出时间更有创意地完成机器不能做的工作。如今，快速发展的 AI 技术主要由大型企业通过机器学习和预测分析来使用。
人工智能不是一项未来的技术，现在当下的技术，没有采用的公司将被抛在后面。
本文将探讨人工智能在商业领域的应用，深入研究谁应该使用这些技术，并深入研究人工智能在各个行业的领军人物的研究贡献。包括来自学者，行业领导者，研究人员，首席执行官，创始人等等的专家意见，以评估人工智能对多个行业的影响。
人工智能正在颠覆和改变它所触及的每一个行业。从商业运营和效率到创新的客户服务方式、医学研究的突破、更智能的交通系统和更有针对性的广告活动，这是当今世界不可避免的现实。不愿意采用AI的企业将落后，预计AI软件的直接和间接应用产生的收入将从2016年的13.8亿美元增长到2025年的597.5亿美元。(Tractica,2017)
“随着机器变得越来越智能，消费者将会期待24小时内的完美服务，到2025年，AI将会占到所有客户互动的95%，消费者在在线聊天或电话中将无法区分机器人和人类员工。”(Servion,2017)
得益于海量数据和日益智能化的算法，机器可以学习、说话、做出明智的决策，并以一种越来越有效的方式执行复杂的任务。这不仅推动了研究上的突破，而且在业界的实施也证明了AI在现实世界中的应用可能对各行各业的企业产生巨大的潜在影响，包括零售和广告、医疗保健、销售和市场营销、交通运输、旅游等。
AI需要庞大的数据集，而“真正伟大的科学与技术的惊人进步使我们能够收集到前所未有的数据”，从而使模型能够更快地学习。(Jasper Snoek，谷歌大脑)
目前的发展速度并没有被预见，比如OpenAI的Ankur Handa，并没有预见到在多伦多大学Geoffrey Hinton的研究团队发表第一篇卷积神经网络的论文之后，短短三年的时间里，CNN在ImageNet竞赛中实现了“超越人类的表现”。虽然这些进展迅速而且有影响力，但你的业务是否应该采用AI，这是需要考虑的。诸如成本、可用数据、行业相关性和人员配置，以及可能的ROI等因素是所有规模的企业需要考虑的因素。本报告后面的章节将为这些关键因素提供解决方案，以发现AI在行业中的影响，以及你是否应该在你的业务中使用这些技术。
不仅仅是科技巨头在引领了AI竞赛，还包括大学、风险资本家(VC)和内部研究人员。机构和行业专家的研究为企业将这些模型应用于他们的工作打开了大门，而针对AI的风投正在通过他们的资金来帮助研究取得突破。
目前AI的生态图景四个方面：模型、训练数据、硬件和人员。新的模型（如生成对抗网络）正被广泛应用，并取得了巨大的成功；更大的数据集可以用来训练模型；硬件的改进加快了训练的速度；而且，这个领域的每一次成功都会吸引更多的人进入这个行业。(Ed Newton-Rex Jukedeck)
进步是持续的，但是对社会产生直接的影响需要时间和金钱来进行研究。数据的可用性、计算的能力、每个模型的训练周期和智能水平都有局限性。无监督学习的进步正在彻底改变商业应用程序，节省时间和金钱——2010年至2014年间，全球对人工智能技术的投资从17亿美元增长至149亿美元（Merrill Lynch，Bank of America，2016）。
虽然AI不是一个新的概念，但它变得主流的过程也已经花费了数年的时间，近几十年的发展速度是最快的。这意味着，由于我们目前使用arXiv和社交媒体进行传播的文化，新的进步很快就会过时。AI的“过度活跃”可能是破坏性的，这迫使企业重新考虑他们正在设计的产品（Hugo Larochelle，Google Brain）。
AI的发展带来了今天的模型：研究人员发现如何使用GPU来加速神经网络的训练。这些方法使得模型能够扩展到更大的数据集，并在对更小、更学术的数据集进行研究时实现更快的迭代。
DL社区开发了更好的开源库和用于深度学习的工具。例如，Theano在如何实现DL模型方面取得了突破，这启发了现在广泛流行的TensorFlow。
ArXiv和社交媒体已经成为宣传研究的主要真滴。这使得我们可以更快地迭代和构建其他研究人员的工作。(Hugo Larochelle, Google Brain)
ML总是受限于可使用的计算量。这些进步能够对现实世界的问题产生非常明显的影响，正如Ian Goodfellow说：
“2017年5月谷歌发布新一代TPU，这是一个大消息。新的谷歌TPU可以帮助缩小在DL实验中可利用的计算量和在生物神经系统中使用的计算量之间的差距。第一代TPU只对谷歌的工程师开放，而新一代TPU将对谷歌云的用户开放，并且研究人员可以申请免费获取。”
随着越来越多的公司（例如谷歌，亚马逊，微软）通过云平台在业务中使用人工智能模型，人工智能技术将持续被工业界和整个社会所接受。没有任何行业会被抛在后面，所有行业都被人工智能的进步所打破（Hugo Larochelle，Google Brain）。商业智能工具能够搜集、分析、转换和报告数据，从而提供有价值的洞察，并使企业将时间和金钱投入到正确的领域。那些努力与用户建立情感联系的公司将通过“有感情的AI”来提高客户满意度，毕竟，在现实生活中，人们的情商很糟糕，导致一系列无用的争端。当AI不受偏见影响的情况下接受训练，它能够提供比人类更合理的反应（Mikko Alasaarela，Inbot，2017年10月）
由于深度学习在数据准备、语音识别、文本理解、电脑游戏，网络安全等方面的应用，我们看到很多令人难以置信的结果。深度学习提供了人工智能历史上最大的性能飞跃（甚至可以说，计算机科学史），并使许多传统方法成为过去时。因此，在未来十年内，任何一个没有依赖深度学习的公司都将被抛在后面（Deep Instinct首席技术官Eli David）。
不仅科技公司能用AI，其他行业也将大量使用这种技术。以下是一些预测数据：
关于AI“抢夺人类工作”的讨论很多，但这并不是第一次。在工业革命时期，机器使得工厂工人失业；互联网飞速发展，颠覆了各行各业。然而，这并不是行业的终点：工人学会了操作机器；记者利用互联网作为资源，而非阻碍。一个工作被摧毁了，无数的新机会被创造出来。 （福布斯，2017年）
Hugo Larochelle解释说，虽然我们无法确定AI和经济的未来， 历史上有一些旨在取代人类的技术发展的例子，但该行业的就业反而增长了。
对于一些高度依赖劳动力的行业来说，人工智能可能比人类更好。由于人工智能永远不会感到厌倦而且几乎不会犯错误，所以这将创造出研发机器的新职位。然而，需要更多人类智慧和情感的行业不可能完全被AI所改变。AI助手帮助人们节省了时间，也帮助我们做了更多聪明的工作。 （雅虎实验室研究科学家Miao Lu）。
人工智能现在远比之前更容易获得，即使对于计算机科学和人工智能领域以外的人也是如此，正如Hugo Larochelle所强调的那样，人工智能云平台提高了可访问性。对于高校来说，迎接人工智能的进步，停止只把它作为计算机科学研究生学习的一个狭窄的话题是非常重要的。
历史上，AI都是大公司在进行开发，因为要想从AI和ML中获得回报，需要大量的训练数据。
对于公司来说，获取这些数据意味着企业需要有一个既有的，成熟的产品，有很能吸引用户的地方，或者公司需要高额的财务支撑来购买交换的数据。今天，通过scale.api和亚马逊Mechanical Turk等平台将人类注释数据与成初创公司的需求相匹配，获取培训数据的成本大大降低。此外，许多平台即服务系统直接提供机器学习模型来输入数据集，如Amazon ML和Azure ML，可以帮助 AI / ML领域的创业公司启动。 （思科Vijay Ramakrishnan）
在GPU（和TPU）的帮助下，AI的计算能力变得非常之快，我们都知道，速度意味着生产力。生产力最终带来的是性能的改善。在速度之外，我们其性能的良好并且具有广泛的适用性。(Kimberly Powell, NVIDIA)
AI 能够让研究员聚焦于眼前的问题，而不需要花费大量的时间来创造新的工具解决新的问题。(Ian Goodfellow, Google Brain)
随着消费者在生活中需要更多的个性化和个性化定制，个人助理将迎合特定的品牌和需求，消费者将越来越期望迎合他们喜好的产品。(Kimberly Powell, NVIDIA）。企业不得不达到这样的期望，如果仅仅依靠人类劳动力，很快遇到天花板，增长将停滞。
考虑你的公司提供的服务和你目前遇到的挑战，无论他们是投资回报率，组织，效率，准确性，客户服务还是业务的其他方面。想一想AI可能产生的影响，不仅有你的日常活动，还有你公司的整体成功。
五年前，我曾和一个领导世界领先的计算机视觉小组的朋友交谈。在讨论深度学习时，他将其称为“另一种短暂的炒作”。今天，他的整个研究小组只关注深度学习，获得了惊人的突破，几乎没有使用过去几十年来其他任何传统图像处理方法。我认为，未来每一个行业的每一个领先企业在未来几年都会深深地依赖于深入的学习（否则就完全落伍了）。
虽然采纳AI的公司中，明显有力竞争者是“科技公司”，跨行业企业如果成功采用AI 技术，也可以看到以前使用的模型无法比拟的优势。由于需要大量标签化的数据，较小型的公司可能不敢投资长期的人工智能战略。许多企业无法拥有数据，但这并不是说建立一个成功的战略是不可能或不可取的。
目前从人工智能中受益的公司是那些已经拥有现有存档数据的公司，例如像互联网公司、获取增量数据成本较低的医院或企业。然而，收集训练数据或开发ML模型所需的时间正在减少。另外，Amazon AWS和Google Cloud ML等云基础架构服务减少了前期购买昂贵基础设施的需求，从而减少了中小型企业进入这一领域的障碍。 （思科Vijay Ramakrishnan）
以前需要人工的任务，比如客户服务、数据管理、供应链管理和市场策略决策，都被预测将在未来5年由AI实现自动化（福布斯，2017）。很少有公司在这几个领域不依赖大量人力，但这样做开支巨大，因此使用AI模型是显而易见的。但是，引入技术很简单，但是优化提高效率让员工从好变到更好，需要靠优化（Ankur Handa，OpenAI）
在受访的200多家企业中，75%的表示将在接下来3年“积极部署”AI。全球接受调查的高管中，79%表示AI将让他们的工作变得更加简单高效。
在医疗领域AI的采用率正在上升，不仅仅帮助医生诊断，在新药发现和研究方面也有辅助作用。深度学习方法已经帮助分析师，在检测糖尿病眼睛疾病和癌症等特定场景下超越了人类医生。这些进展并不会取代人类医生和医疗专家，而是辅助他们让他们将更多时间用于攻克更棘手的问题，同时帮助降低错误率（Jasper Snoek，谷歌大脑）。例如，在美国，平均1万人有1名放射科医生，而在印度，就是平均10万人才有1名放射科医生。有了AI后，放射科医生将更加高效的工作，将精力集中在困难病例上（Kimberly Powell，英伟达）。Jasper Snoek预计，AI在心血管疾病领域也将得到应用，算法可以分析患者自己在家拍摄的EKG。
在医疗领域，DeepMind与NHS合作，开发机器学习系统识别眼盲症。Springer Nature报道，研究人员已经开发出“皮肤科医生水平”的皮肤癌分类神经网络。IBM Watson给出的医疗建议，99%的情况下与医生的建议相符合。
Eli David，Deep Instinct：第一波最初的工作消失了，同时很多新的动作被创造出来，人类不再与AI竞争，而是与AI一同工作，完成如今完成不了的复杂工作
Raquel Urtasun，Uber ATG：因为有了AI，我认为未来会减少交通拥堵，出行不便的人更容易出行，城市绿化增加，公共交通的可用性也有所提高
Ankur Handa，OpenAI：我认为健康医疗、公共部门和政府因为AI而变得更加完善，这些都是影响人类生活重要决策制定的部门
Jasper Snoek，谷歌大脑：从离散数据源中新兴的技术和NLP将让我们能够分析医疗记录，发现症状，并预测医疗结果
Jorg Bornschien，DeepMind：在快速获取知识方面我们将见到很大的进展：少数据学习（few shot learning），在少数据学习中，生成器或判别器模型只需要从少数几个样本中泛化
Kimberly Powell，英伟达：更多企业将在他们自己的产业中部署AI，在业务中融入独特的用户体验。得益于AI的普及，各行各业的人都将用AI进行创新。
Eli David，DeepMind：真正的智能（人类及其他动物）研究有很强的证据表明，大脑里神经元的数量与智能程度呈正相关。这对人工神经网络也一样，尽管有人可能说，当前最先进的深度学习模型与上世纪90年代的神经网络非常类似，但两者的主要区别是网络中连接（synapses）的数量现在增长了100万倍。
由此我预测，在接下来的几十年，深度学习模型的大小将呈指数级增长，我们将找到越来越好的神经网络架构和参数，达到甚至超越人类水平。我认为这将在我们大多数人的有生之年实现。
