作為一名科研教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，當前隨著人工智慧平台的落地應用，人工智慧技術在很多行業領域都開始有所應用了，尤其是與互聯網關聯比較緊密的行業更是如此，隨著5G的落地應用和工業互聯網的推動，未來金融、醫療、交流、出行等領域會有越來越多的智能體開始落地應用。

當前工業互聯網正在成為傳統產業企業發展的新動能，而人工智慧技術作為工業互聯網的核心技術之一，必然會得到更多的重視，這一點在近幾年已經有了越來越明顯的體現了。

從當前人工智慧技術的行業落地應用情況來看，人工智慧領域的自然語言處理和計算機視覺這兩大方向正在不斷擴大自己的行業應用場景，其中自動駕駛更是被寄予了厚望，很多行業專家也認為自動駕駛將是人工智慧技術全面落地應用的突破口，所以當前很多企業也在紛紛布局自動駕駛領域，目前自動駕駛也確實取得了一定的發展。

傳統製造業一直對於人工智慧技術有非常高的呼聲，隨著很多傳統崗位的崗位附加值提升空間越來越有限，這些崗位也出現了招聘難的問題，這對於企業的發展形成了一定的制約，所以人工智慧產品也會率先在這些領域實現落地應用。當前很多傳統製造業也在不斷提升生產線的智能化程度，智能工廠將是一個大的發展趨勢。

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最後，人工智慧技術正在不斷發展和迭代，未來人工智慧技術的應用場景也會逐漸增加，所以對於當前的大學生和職場人來說，一定要重視人工智慧技術的學習。

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我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以私信我！

幾乎無處不在

這是個非常好的問題，涉及的面很廣，我來簡單總結一下最新的人工智慧應用趨勢吧。

1.AI+金融

金融行業是目前人工智慧應用最為成熟的領域。金融業的業務流程大致包括產品設計研發、營銷與銷售、風險管理和支持性業務四個方面，在這四個業務環節，都已有眾多成熟的AI應用場景。

資料來源：愛分析

2.消費品和零售

在很多人看來，可能這個領域跟人工智慧的關係不大。但是，得益於零售企業數字化轉型的努力，AI已經在價值鏈的生產與採購、分銷與流通以及營銷與零售等多個環節中有所應用。

例如在生產與採購環節，典型的AI應用場景包括智能質檢，利用機器視覺等AI技術可代替人力或者協助人力完成對缺陷商品進行識別；在分銷與流通環節，有部分企業開始嘗試使用AI技術，基於用戶數據、產業鏈上下游數據以及交通、天氣等外部，建立AI模型預測供應鏈中斷，提前做好準備。

資料來源：愛分析

3.政府與公共服務

隨著新基建建設加快推進，智慧城市項目在全國如火如荼展開，以智慧基礎設施為主要特徵的智慧城市建設進入快車道。總體來看，在政府與公共服務領域，目前AI主要的應用場景包括政務服務、智慧園區、城市安全和智慧交通四大方面。

資料來源：愛分析

4.醫療與醫藥

相信經過了跌宕起伏的2020年，大家對人工智慧在醫療行業的應用都不陌生，不管是新冠病毒的研究、疫苗的研發、藥物的篩選，AI都發揮了極其重要的作用。醫療醫藥領域以「醫+葯」為核心，分別對應醫療和醫藥。

資料來源：愛分析

5.房地產與建築

房地產行業已經告別高速增長的增量時代，進入存量化的「下半場」。存量化趨勢帶來的產業價值鏈重塑，使得房地產開發商等主體面臨新的市場環境，需要借力數字化手段向精細化運營和多元化經營轉型。

房地產行業產業鏈包括開發、營銷、運營、交易、服務等環節，目前AI技術在這些環節中都有所滲透。

資料來源：愛分析

大家應該對前段時間特別奇葩的新聞：客戶戴著摩托車頭盔去看房，有所耳聞吧？這就是上圖中的營銷環節。

除了上面這些經典的應用場景之外，2020年，還有一件大事：新基建。是的，2020年，國家把人工智慧也納入了新基建中，從而給人工智慧帶來了更豐富的應用場景，如：

6.5G

5G建設涉及到基站選址、機房設備更新、5G通訊設備安裝等環節，在這些環節中，AI都可發揮作用，如在選址環節，可基於當地人口規模、產業發展狀況等數據，利用人工智慧技術預測不同片區對5G網路的需求，從而實現更科學的選址。

7.工業互聯網

工業互聯網平台能夠基於設備運行數據、工業參數、質量檢測數據、物料配送數據和進度管理數據的採集，利用AI技術，對數據進行分析，在製造工藝、生產流程、質量管理、設備維護等具體場景進行優化。

8.城際高速鐵路和城市軌道交通

高速鐵路和城市軌道交通建設過程中，在工程建設、勘查設計、裝備製造、鐵路運輸等環節，都可利用人工智慧技術，提高效率、減少人力成本。

最後，我相信，2021年，人工智慧會有更加豐富的應用場景。如果大家仔細觀察，會發現我們身邊都或多或少出現了AI的身影，比如，機器人餐廳，機器人奶茶店，無人送貨等等，智能世界可能會很快來到我們的身邊。

以上。

人工智慧的應用其實已經很廣泛了，基本上各行各業都有人工智慧的影子。手機里的Siri、家裡的智能語音設備，以及線下服務行業「僱傭」的送餐、講解機器人等等，都是人工智慧運用的體現。但是就應用深度和廣度來看，金融行業是目前人工智慧技術應用相對較成熟的領域。

首先，語音機器人，利用NLP、ASR等技術，已經具備自動外呼、智能應答、多輪對話等能力，可以完成業務推薦、業務辦理等任務；其次，聊天機器人，動態靈活的人機調配機制，可及時溝通更快應答；智能會話輔助，支持快速獲取客戶信息、會話預知、快捷回復、知識庫快捷查詢等，實現7*24服務。還有視頻客服，依託5G技術、AI技術、生物識別技術等，將銀行與客戶遠程相連，視頻客服具備現場認證、演示指導、互動交流等多重優勢，通過自動識別、智能辦理等功能，幫助客戶遠程完成身份核驗、身份信審、業務諮詢、理財業務辦理、風險評估等，在提升銀行觸達客戶效率的同時，降低運營成本，提升銀行整體的金融服務水平與客戶體驗。

除了客戶服務方面，風控、催收版塊也有人工智慧服務。現在大多數金融行業都建立了自己的智能風控體系和催收體系。通過智能服務，降低人工成本，提升服務效率。

p.s.得助智能全場景交互平台，提供雲呼叫中心、語音機器人、聊天機器人、智能催收等一體化智能服務，有需要的老闆可以小窗哦~

在內容審核方面可以充分應用到人工智慧。

當前互聯網海量數據爆髮式增長，違規信息、無價值信息的泛濫給審核和監管都帶來了巨大的挑戰，將人工智慧AI技術運用到內容安全審核中，可實現對優質圖像、文本和視頻進行有效審核；深度學習智能內容審核，並進行大規模樣本訓練的智能文本審核和專門針對視頻進行多維智能審核；利用人工智慧的「慧眼」——機器視覺技術，可對圖像進行審核，可識別黃賭毒、暴力、廣告、政治敏感等內容；可對文本進行審核，一站式準確檢測識別文本中夾雜的廣告、暴力、違法等內容，同時還可審核視頻。

人工智慧當前應用到內容審核中具有三大優勢：

1) 快速精準，工作時間長，無需休息。

2) 降低成本，解放大量人力資源。

3) 為你的應用提供更可靠的內容安全保障，同時還可優化、凈化網路環境。

梵為科技基於國內領先的 AI 智能引擎識別技術，計算機視覺識別技術與海量的樣本數據，為政府及互聯網企業提供低延遲、高精度、可視化的整套從引擎識別到人工審核一站式內容安全服務。目前已在互聯網、直播、電商以及金融、教育、社區等多個領域開展落地實踐。

2019年在原有內容安全產品的基礎上，針對網路信息傳播海量聚集/變形變異/差異推送等特點，以及政府監管部門對於網路輿情及時處置能力及提前預判、企業客戶對於內容檢測精度需求加強且自身內容安全全網宏觀性把控確實等痛點，梵為科技與中科院共同孵化出面向政企用戶的AI智能一站式內容安全解決方案。

2020年，梵為天清系列內容安全檢測產品正式上線，並通過了中國信通院內容識別能力評測，獲得中國??智能產業發展聯盟內容識別服務系統證書文本類識別率達到五星的最高星級認證！

目前公司已完成千萬元天使輪融資！

2021年初，梵為科技入選「最具產業價值技術應用落地案例TOP30」機器之心2020年度榜單！

基於AI優勢和技術實力，梵為科技憑藉為企業部署一體化內容安全解決方案，助力提升企業信息安全風控能力的案例榮登此榜單。領先的技術儲備和卓越的風控實力被行業市場認可和肯定，彰顯出梵為科技的產品方案能力和科技實力。

以下人工智慧應用僅簡要描述:

1.智能冰箱:冰箱里蔬菜不夠了、雞蛋只剩三個了，自動預警及提示下單、自動配送

2.掃地機器人、兒童教育機器人:現在很多家裡在用，只是目前不夠智能。

3.智能家居:自動窗帘、自動燈光等，現在已經有應用了。

4.無人（免刷卡）超市:自動識別物品及購物人ID

5.自動（無人）駕駛汽車、自動火車、飛機自動巡航、智能物流。

6.智能製造，工業機器人

7.智能安防、智能消防、智能交通。

8.智能陪伴機器人

9.未來真的不排除機器人走進辦公室啊。

在海量數據處理方面可以應用到人工智慧。

深能智見科技將AI應用於數據處理方面，其數據處理流水線深度集成自然語言處理（NLP）、光學字元識別（OCR）、數字流程自動化（DPA）和知識圖譜等各類AI技術，幫助各類型企業處理海量的非結構化數據、視頻數據，音頻數據以及複雜結構數據。

AI數據處理方式，代替傳統人工去做重複、密集的工作，極大的節省了企業數據處理的人工成本，且相較於人工速度快、準確率高。快速便捷的將各種數據整合起來，更好的進行數據分析，人工智慧分析，為企業運營決策提供依據，產生數據最大效用。

歡迎訪問深能智見科技官網，了解更多AI應用知識。

以後肯定是，任何地方都可以用。現在還沒開始，很多人的意識還不到位。

我看上面的回答都太大太空了，我想題主想要的可能是更「接地氣」的答案，我試著從一線工作者的角度回答下題主：

1.人工智慧審核，「網路鑒黃師」聽過吧，比如你在抖音發個黃色小視頻，以往都是需要人工全部去看一遍的，你想想抖音這種平台一天得審多少視頻，需要多少人力，賺在做也不夠雇這麼多人的，但有不能不審，一出事網監就約談甚至下架你，怎麼辦呢？用演算法輔助審核，演算法初篩一遍，把發現有問題的再提交給人工複審，這樣既保證了審核範圍的覆蓋率，也降低了人工審核壓力和成本，業界現在普遍採用這種審核方式，大點的公司自研演算法，小點的公司外采第三方服務。

2.智能安防領域，和審核有點像，可以理解為線下審核，主要是公安局用。過去幾年，公安部在全國大大小小的地方架設了數不清的攝像頭，號稱「天網」，幹啥呢，肯定是為了抓逃犯啊，但是攝像頭自己不會識別報警啊，只能依靠民警和輔警肉眼看了，這麼多攝像頭依靠那麼幾個民警看，累不說，也看不完啊，怎麼辦，機器視覺輔助識別，利用人臉比對技術抓逃犯，極大降低安防壓力。

以上兩個是我做過的和正在做的人工智慧應用的領域，已經有非常多成熟的產品和落地案例了，行業類也有很多玩家了，也基本可以實現盈利了，區別就是行業規模可能不太一樣。下面的是我接觸到的或者聽說過的應用場景。

3.手機攝影，現在幾乎所有的智能手機都搭載了「計算攝影」技術，其實就是利用演算法彌補手機硬體的不足，呈現更好的成像

未完待續...

個人生活看到應用的相對成熟有希望超越人的能力地方：

翻譯--google翻譯真的好用圖片識別--認不出來的花花草草，考慮用形色app

人臉識別--找人很准

自動駕駛--特斯拉即使沒到L5，但是目前的L2在環線和高速路上也可以實現自動駕駛，跟車跟的非常好。

補充一點，機械故障診斷也可以用到人工智慧，例如

基於深度殘差收縮網路的故障診斷 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis

其實這個問題應該從最基礎的部分開始說起。

大多數人理解的AI都是應用層面，而應用層面各種創新和嘗試的發展速度是很快的，所以很難全面回答應用在什麼地方，沒有做不到，只有想不到，你能想到的領域都有人在做，只不過發展的程度有差別而已。

但從基礎部分，AI還是基於對信息流的分析處理方式，發生了誇維度的躍升。信息流包括了文字、圖片、視頻、音頻等等。所以，AI的基礎還是在於轉化機器對於信息流的分析處理方式，再通過演算法和應用程序轉化為某一種具體場景下的解決方案。

從這個過程中可以看到，AI應用的前提還是在於對信息流的分析處理，目前階段，這部分還不算非常成熟，攻堅方向在多模態技術和數據基礎層。大眾或許感知不到，但實際上這個領域的公司現在也很多，並且在不斷進化。就像所有傳統行業一樣，基礎層的突破才能帶來應用層的百花齊放。

這種突破正在發生，用不了幾年你就會發現，AI已經是身邊無所不在的應用了。

其實很多方面都有人工智慧的，比如家用的掃地機器人，包括什麼小愛同學天貓精靈siri，還有深蘭的無人駕駛技術，手脈智能鎖。人工智慧的普及程度，遠比我們想像的多很多。

看別的回答主要是回答有哪些業務，我就從技術類別稍微介紹下，其實從人工智慧技術公司的產品就大致能看出。以百度AI為例，可以去官網看看。

人工智慧目前已經幾乎無處不在，人臉識別，推薦系統，自動駕駛等等

機器人

目前人工智慧，可以說已經應用於各行各業。之所以在目前階段然後進行大規模的應用，有一個前提，第一就是軟硬體技術的發展，提供了這個基礎設施，讓人工智慧有這個生存的土壤。新基建5g，大數據，工業互聯網等各種基礎設施技術的融合也讓人工智慧有了新的增長基礎。第2個是屬於這個經濟營商環境，利潤下滑，成本提升，對於數字化轉型，在人力以及信息化的降本增效的驅動下，極大的推動了人工智慧的拓展應用。

當然，任何新技術的應用，都是用新老解決方案進行對比，具有成本比較優勢的，才可能大規模的進行應用。

下面引用了愛分析的報告，對於人工智慧應用的行業和領域，及廠商進行了一個分類。供你參考。

我的研究方向是共享製造，在我這個方向人工智慧演算法主要用於對供需匹配，組合優化以及其他調度問題的數學模型進行求解，此外，人工智慧技術在智能製造的設備，系統和環境中都被大量應用，包括機器視覺技術，建模技術，大數據處理等。

圖像，語音，nlp，金融。

大多數應用在項目申報里

傳統ml用於互聯網的檢索/推薦/廣告, cv用於人臉識別/目標檢測，nlp用於翻譯/對話系統， rl用於遊戲/自動駕駛/網路規劃。

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