作为一名科研教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前随著人工智慧平台的落地应用，人工智慧技术在很多行业领域都开始有所应用了，尤其是与互联网关联比较紧密的行业更是如此，随著5G的落地应用和工业互联网的推动，未来金融、医疗、交流、出行等领域会有越来越多的智能体开始落地应用。

当前工业互联网正在成为传统产业企业发展的新动能，而人工智慧技术作为工业互联网的核心技术之一，必然会得到更多的重视，这一点在近几年已经有了越来越明显的体现了。

从当前人工智慧技术的行业落地应用情况来看，人工智慧领域的自然语言处理和计算机视觉这两大方向正在不断扩大自己的行业应用场景，其中自动驾驶更是被寄予了厚望，很多行业专家也认为自动驾驶将是人工智慧技术全面落地应用的突破口，所以当前很多企业也在纷纷布局自动驾驶领域，目前自动驾驶也确实取得了一定的发展。

传统制造业一直对于人工智慧技术有非常高的呼声，随著很多传统岗位的岗位附加值提升空间越来越有限，这些岗位也出现了招聘难的问题，这对于企业的发展形成了一定的制约，所以人工智慧产品也会率先在这些领域实现落地应用。当前很多传统制造业也在不断提升生产线的智能化程度，智能工厂将是一个大的发展趋势。

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最后，人工智慧技术正在不断发展和迭代，未来人工智慧技术的应用场景也会逐渐增加，所以对于当前的大学生和职场人来说，一定要重视人工智慧技术的学习。

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已失效

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智慧领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智慧等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

几乎无处不在

这是个非常好的问题，涉及的面很广，我来简单总结一下最新的人工智慧应用趋势吧。

1.AI+金融

金融行业是目前人工智慧应用最为成熟的领域。金融业的业务流程大致包括产品设计研发、营销与销售、风险管理和支持性业务四个方面，在这四个业务环节，都已有众多成熟的AI应用场景。

资料来源：爱分析

2.消费品和零售

在很多人看来，可能这个领域跟人工智慧的关系不大。但是，得益于零售企业数字化转型的努力，AI已经在价值链的生产与采购、分销与流通以及营销与零售等多个环节中有所应用。

例如在生产与采购环节，典型的AI应用场景包括智能质检，利用机器视觉等AI技术可代替人力或者协助人力完成对缺陷商品进行识别；在分销与流通环节，有部分企业开始尝试使用AI技术，基于用户数据、产业链上下游数据以及交通、天气等外部，建立AI模型预测供应链中断，提前做好准备。

资料来源：爱分析

3.政府与公共服务

随著新基建建设加快推进，智慧城市项目在全国如火如荼展开，以智慧基础设施为主要特征的智慧城市建设进入快车道。总体来看，在政府与公共服务领域，目前AI主要的应用场景包括政务服务、智慧园区、城市安全和智慧交通四大方面。

资料来源：爱分析

4.医疗与医药

相信经过了跌宕起伏的2020年，大家对人工智慧在医疗行业的应用都不陌生，不管是新冠病毒的研究、疫苗的研发、药物的筛选，AI都发挥了极其重要的作用。医疗医药领域以「医+药」为核心，分别对应医疗和医药。

资料来源：爱分析

5.房地产与建筑

房地产行业已经告别高速增长的增量时代，进入存量化的「下半场」。存量化趋势带来的产业价值链重塑，使得房地产开发商等主体面临新的市场环境，需要借力数字化手段向精细化运营和多元化经营转型。

房地产行业产业链包括开发、营销、运营、交易、服务等环节，目前AI技术在这些环节中都有所渗透。

资料来源：爱分析

大家应该对前段时间特别奇葩的新闻：客户戴著摩托车头盔去看房，有所耳闻吧？这就是上图中的营销环节。

除了上面这些经典的应用场景之外，2020年，还有一件大事：新基建。是的，2020年，国家把人工智慧也纳入了新基建中，从而给人工智慧带来了更丰富的应用场景，如：

6.5G

5G建设涉及到基站选址、机房设备更新、5G通讯设备安装等环节，在这些环节中，AI都可发挥作用，如在选址环节，可基于当地人口规模、产业发展状况等数据，利用人工智慧技术预测不同片区对5G网路的需求，从而实现更科学的选址。

7.工业互联网

工业互联网平台能够基于设备运行数据、工业参数、质量检测数据、物料配送数据和进度管理数据的采集，利用AI技术，对数据进行分析，在制造工艺、生产流程、质量管理、设备维护等具体场景进行优化。

8.城际高速铁路和城市轨道交通

高速铁路和城市轨道交通建设过程中，在工程建设、勘查设计、装备制造、铁路运输等环节，都可利用人工智慧技术，提高效率、减少人力成本。

最后，我相信，2021年，人工智慧会有更加丰富的应用场景。如果大家仔细观察，会发现我们身边都或多或少出现了AI的身影，比如，机器人餐厅，机器人奶茶店，无人送货等等，智能世界可能会很快来到我们的身边。

以上。

人工智慧的应用其实已经很广泛了，基本上各行各业都有人工智慧的影子。手机里的Siri、家里的智能语音设备，以及线下服务行业「雇佣」的送餐、讲解机器人等等，都是人工智慧运用的体现。但是就应用深度和广度来看，金融行业是目前人工智慧技术应用相对较成熟的领域。

首先，语音机器人，利用NLP、ASR等技术，已经具备自动外呼、智能应答、多轮对话等能力，可以完成业务推荐、业务办理等任务；其次，聊天机器人，动态灵活的人机调配机制，可及时沟通更快应答；智能会话辅助，支持快速获取客户信息、会话预知、快捷回复、知识库快捷查询等，实现7*24服务。还有视频客服，依托5G技术、AI技术、生物识别技术等，将银行与客户远程相连，视频客服具备现场认证、演示指导、互动交流等多重优势，通过自动识别、智能办理等功能，帮助客户远程完成身份核验、身份信审、业务咨询、理财业务办理、风险评估等，在提升银行触达客户效率的同时，降低运营成本，提升银行整体的金融服务水平与客户体验。

除了客户服务方面，风控、催收版块也有人工智慧服务。现在大多数金融行业都建立了自己的智能风控体系和催收体系。通过智能服务，降低人工成本，提升服务效率。

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在内容审核方面可以充分应用到人工智慧。

当前互联网海量数据爆发式增长，违规信息、无价值信息的泛滥给审核和监管都带来了巨大的挑战，将人工智慧AI技术运用到内容安全审核中，可实现对优质图像、文本和视频进行有效审核；深度学习智能内容审核，并进行大规模样本训练的智能文本审核和专门针对视频进行多维智能审核；利用人工智慧的「慧眼」——机器视觉技术，可对图像进行审核，可识别黄赌毒、暴力、广告、政治敏感等内容；可对文本进行审核，一站式准确检测识别文本中夹杂的广告、暴力、违法等内容，同时还可审核视频。

人工智慧当前应用到内容审核中具有三大优势：

1) 快速精准，工作时间长，无需休息。

2) 降低成本，解放大量人力资源。

3) 为你的应用提供更可靠的内容安全保障，同时还可优化、净化网路环境。

梵为科技基于国内领先的 AI 智能引擎识别技术，计算机视觉识别技术与海量的样本数据，为政府及互联网企业提供低延迟、高精度、可视化的整套从引擎识别到人工审核一站式内容安全服务。目前已在互联网、直播、电商以及金融、教育、社区等多个领域开展落地实践。

2019年在原有内容安全产品的基础上，针对网路信息传播海量聚集/变形变异/差异推送等特点，以及政府监管部门对于网路舆情及时处置能力及提前预判、企业客户对于内容检测精度需求加强且自身内容安全全网宏观性把控确实等痛点，梵为科技与中科院共同孵化出面向政企用户的AI智能一站式内容安全解决方案。

2020年，梵为天清系列内容安全检测产品正式上线，并通过了中国信通院内容识别能力评测，获得中国??智能产业发展联盟内容识别服务系统证书文本类识别率达到五星的最高星级认证！

目前公司已完成千万元天使轮融资！

2021年初，梵为科技入选「最具产业价值技术应用落地案例TOP30」机器之心2020年度榜单！

基于AI优势和技术实力，梵为科技凭借为企业部署一体化内容安全解决方案，助力提升企业信息安全风控能力的案例荣登此榜单。领先的技术储备和卓越的风控实力被行业市场认可和肯定，彰显出梵为科技的产品方案能力和科技实力。

以下人工智慧应用仅简要描述:

1.智能冰箱:冰箱里蔬菜不够了、鸡蛋只剩三个了，自动预警及提示下单、自动配送

2.扫地机器人、儿童教育机器人:现在很多家里在用，只是目前不够智能。

3.智能家居:自动窗帘、自动灯光等，现在已经有应用了。

4.无人（免刷卡）超市:自动识别物品及购物人ID

5.自动（无人）驾驶汽车、自动火车、飞机自动巡航、智能物流。

6.智能制造，工业机器人

7.智能安防、智能消防、智能交通。

8.智能陪伴机器人

9.未来真的不排除机器人走进办公室啊。

在海量数据处理方面可以应用到人工智慧。

深能智见科技将AI应用于数据处理方面，其数据处理流水线深度集成自然语言处理（NLP）、光学字元识别（OCR）、数字流程自动化（DPA）和知识图谱等各类AI技术，帮助各类型企业处理海量的非结构化数据、视频数据，音频数据以及复杂结构数据。

AI数据处理方式，代替传统人工去做重复、密集的工作，极大的节省了企业数据处理的人工成本，且相较于人工速度快、准确率高。快速便捷的将各种数据整合起来，更好的进行数据分析，人工智慧分析，为企业运营决策提供依据，产生数据最大效用。

欢迎访问深能智见科技官网，了解更多AI应用知识。

以后肯定是，任何地方都可以用。现在还没开始，很多人的意识还不到位。

我看上面的回答都太大太空了，我想题主想要的可能是更「接地气」的答案，我试著从一线工作者的角度回答下题主：

1.人工智慧审核，「网路鉴黄师」听过吧，比如你在抖音发个黄色小视频，以往都是需要人工全部去看一遍的，你想想抖音这种平台一天得审多少视频，需要多少人力，赚在做也不够雇这么多人的，但有不能不审，一出事网监就约谈甚至下架你，怎么办呢？用演算法辅助审核，演算法初筛一遍，把发现有问题的再提交给人工复审，这样既保证了审核范围的覆盖率，也降低了人工审核压力和成本，业界现在普遍采用这种审核方式，大点的公司自研演算法，小点的公司外采第三方服务。

2.智能安防领域，和审核有点像，可以理解为线下审核，主要是公安局用。过去几年，公安部在全国大大小小的地方架设了数不清的摄像头，号称「天网」，干啥呢，肯定是为了抓逃犯啊，但是摄像头自己不会识别报警啊，只能依靠民警和辅警肉眼看了，这么多摄像头依靠那么几个民警看，累不说，也看不完啊，怎么办，机器视觉辅助识别，利用人脸比对技术抓逃犯，极大降低安防压力。

以上两个是我做过的和正在做的人工智慧应用的领域，已经有非常多成熟的产品和落地案例了，行业类也有很多玩家了，也基本可以实现盈利了，区别就是行业规模可能不太一样。下面的是我接触到的或者听说过的应用场景。

3.手机摄影，现在几乎所有的智能手机都搭载了「计算摄影」技术，其实就是利用演算法弥补手机硬体的不足，呈现更好的成像

未完待续...

个人生活看到应用的相对成熟有希望超越人的能力地方：

翻译--google翻译真的好用图片识别--认不出来的花花草草，考虑用形色app

人脸识别--找人很准

自动驾驶--特斯拉即使没到L5，但是目前的L2在环线和高速路上也可以实现自动驾驶，跟车跟的非常好。

补充一点，机械故障诊断也可以用到人工智慧，例如

基于深度残差收缩网路的故障诊断 Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis

其实这个问题应该从最基础的部分开始说起。

大多数人理解的AI都是应用层面，而应用层面各种创新和尝试的发展速度是很快的，所以很难全面回答应用在什么地方，没有做不到，只有想不到，你能想到的领域都有人在做，只不过发展的程度有差别而已。

但从基础部分，AI还是基于对信息流的分析处理方式，发生了夸维度的跃升。信息流包括了文字、图片、视频、音频等等。所以，AI的基础还是在于转化机器对于信息流的分析处理方式，再通过演算法和应用程序转化为某一种具体场景下的解决方案。

从这个过程中可以看到，AI应用的前提还是在于对信息流的分析处理，目前阶段，这部分还不算非常成熟，攻坚方向在多模态技术和数据基础层。大众或许感知不到，但实际上这个领域的公司现在也很多，并且在不断进化。就像所有传统行业一样，基础层的突破才能带来应用层的百花齐放。

这种突破正在发生，用不了几年你就会发现，AI已经是身边无所不在的应用了。

其实很多方面都有人工智慧的，比如家用的扫地机器人，包括什么小爱同学天猫精灵siri，还有深兰的无人驾驶技术，手脉智能锁。人工智慧的普及程度，远比我们想像的多很多。

看别的回答主要是回答有哪些业务，我就从技术类别稍微介绍下，其实从人工智慧技术公司的产品就大致能看出。以百度AI为例，可以去官网看看。

人工智慧目前已经几乎无处不在，人脸识别，推荐系统，自动驾驶等等

机器人

目前人工智慧，可以说已经应用于各行各业。之所以在目前阶段然后进行大规模的应用，有一个前提，第一就是软硬体技术的发展，提供了这个基础设施，让人工智慧有这个生存的土壤。新基建5g，大数据，工业互联网等各种基础设施技术的融合也让人工智慧有了新的增长基础。第2个是属于这个经济营商环境，利润下滑，成本提升，对于数字化转型，在人力以及信息化的降本增效的驱动下，极大的推动了人工智慧的拓展应用。

当然，任何新技术的应用，都是用新老解决方案进行对比，具有成本比较优势的，才可能大规模的进行应用。

下面引用了爱分析的报告，对于人工智慧应用的行业和领域，及厂商进行了一个分类。供你参考。

我的研究方向是共享制造，在我这个方向人工智慧演算法主要用于对供需匹配，组合优化以及其他调度问题的数学模型进行求解，此外，人工智慧技术在智能制造的设备，系统和环境中都被大量应用，包括机器视觉技术，建模技术，大数据处理等。

图像，语音，nlp，金融。

大多数应用在项目申报里

传统ml用于互联网的检索/推荐/广告, cv用于人脸识别/目标检测，nlp用于翻译/对话系统， rl用于游戏/自动驾驶/网路规划。

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