人工智能落地领域 人工智能落地领域包括

人工智能，最快落地的是哪个行业

看这个问题需要一个逻辑，一定是数据多、好标准化、需要感知、认知多的行业，并且政策监管不严的行业：

1.安防：AI可以很好的识别出个人、人流量、车牌等特征，一个大脑顶无数警察、监管人员。并且有政策扶持，中国的“天网”计划要部署1亿个智能摄像头。

2.无人驾驶：这个场景非常之大，以至于最近的风险投资将很多钱投向这个领域。可以应用在无人驾驶系统、识别人的情况精准推荐服务和调整温度座椅、完全无人驾驶到来之前的司机状态监控。无人驾驶真正全面普及还需要时间，但垂直领域有很多机会，比如园区、旅游区等。

3.金融：有大量数据，也好标准化。1）可以用在智能投顾，帮助顾客理财；2）营销，根据消费习惯推荐不同的金融服务和分期、办卡；3）风险控制，通过银行数据和网络公开数据，比较精准的刻画出客户偿还能力减少风险。

4.医学：1）医学影像方面，可以快速帮医生看出癌症等细小的病变，能够提早发现，比医生更快速看片子；也可以通过摄像头、心率传感器等检测或看出人的问题；2）语音识别帮助医生记病历，现在医生记病历花了大量时间；3）导医机器人，引导就诊者查看挂号、科室等信息。

5.智能手机&IOT设备：手机的拍照、摄影，解决系统的卡顿，处理器等都已经用到AI；IOT设备中的智能音箱、陪伴机器人、服务机器人、扫地机器人、家庭智能摄像头等等等。

6.智能芯片：有这么多硬件，服务需要AI化，一定需要更匹配的AI芯片，无论是终端层面，还是云服务中。

其他：看到有回答提到工业，工业也是一个很大的场景，但有几个原因导致短期很难普及：中国大多工厂话还没有自动化和数据化，无法让AI发力；工业产品非标品复杂，而标品AI短期很难超过自动化；设备的精准度等也需要保证。但在部分环节，比如检验残次品已经可以适应。

人工智能可以涉及到哪些行业，怎么做这一行

国内国外，人工智能（AI）现在非常火爆。但是人工智能也不是万能的，现在目前在是图片，声音领域，或者有大量数据积累行业对人类形成挑战，还有很长的路要走。要了解那些行业人工智能会产生影响之前，让我们看看人工智能是什么。

简而言之，人工智能是可以模仿人类智能某些方面的计算机程序。AI不仅简单地遵循给出的命令，还采用智能策略和启发式技术，用类似人类的智能来解决问题，主要体现如下三个方面，

1.通过机器学习自我不停改进，像人类一样不停的自我学习提高。

2.大量节省成本，它们不仅比人工劳动快几个数量级，而且便宜得多。这减轻了寻求将AI作为解决方案的公司的打击，因为潜在的货币收益远高于初始投资。

3.预测未来，预测分析是AI的一个分支，在各个行业中非常有用。使用机器学习算法和预测模型，可以训练程序以找到各种变量之间的关系。然后，程序将使用此信息来预测变量之间的关系。例如，将使用装运数据来训练在供应链方案中采用的预测算法。除其他数据外，算法还将提取每个项目的数量，供应和需求。然后，该程序可以通过查看供需之间的过去关系来准确预测要装运的所需数量。

过去五年来，人工智能已进入各个行业。随着企业对机器学习和深度学习算法的采用，新技术对许多现有行业造成了广泛影响。让我们来看看十大最受AI影响的行业。

医疗保健

AI在医疗保健领域的采用有望为行业带来很多好处。首先，整个医疗保健行业都致力于收集有关患者和被护理者的准确且相关的数据。这使得AI非常适合医疗保健的数据丰富世界。其次，人工智能可以在医疗保健领域找到各种用例。

人工智能的引入可以实现预测性医疗的广泛部署。利用预测分析的功能，人工智能可以帮助医生积极采取行动，确保患者的健康。与今天采取的被动方法相比，这是一种更好的医疗方法。随着启用IoT的嵌入式设备的兴起，医生可以远程监控患者的健康状况，并可以在患者处于紧急情况时得到通知。

除了预测性医疗保健，AI还可以通过图像识别使扫描结果的分析更加轻松。这已经被用来帮助医生以更高的速度诊断症状，因为AI可以比人类更快地梳理多次扫描。健康聊天机器人也正在开发中。这些机器人将使医生能够收集有关患者症状的初步数据。

客户服务

人工智能已经开始影响客户服务行业。自然语言处理（NLP）算法已经以聊天机器人的形式进入了面向客户的帮助热线。这些聊天机器人可以收集有关客户问题的信息，并使客户服务能够更有效地工作。在某些情况下，他们还能够自行解决客户的问题，仅在必要时上报给客户服务专员。

由于他们具有准确理解客户所说内容的能力，因此足够先进的NLP算法可以完全取代客户服务专员。聊天机器人可以动态地使自己适应客户面临的任何问题，而不必是具有一组预定义响应的静态分配算法。此外，由于客户无需等待与客户服务专员建立联系，因此可以减少等待时间，从而改善客户体验。

除了聊天机器人和客户服务热线，推荐引擎也可以证明是有用的。亚马逊，淘宝就是很好的例子。该网站根据所有客户的浏览习惯动态为其生成属于客户自己的主页。

银行，金融服务和保险

人工智能和金融部门非常适合。与医疗保健类似，金融公司几十年来一直在收集，整理和组织数据，这使AI成为该领域的自然补充。该技术已用于检测个人进行欺诈性交易的机会。

银行是一个经常存在文书和文件的行业。AI还可以自动化以前手动完成的流程，例如文书和文档。这不仅可以减少解决问题所需的时间，还可以使银行更好地为客户服务。

此外，预测分析在金融领域也取得了巨大成功。银行可以通过数据挖掘和在线分析文本，使用预测分析来识别高价值客户。他们还可以根据他们的支出和财务活动提供附加服务，从而留住客户更长的时间。

通过查看客户的信用记录，人工智能可以准确地预测拖欠贷款的可能性。

物流业

物流中的人工智能具有彻底改变运营模式。预测分析可以准确预测供应商所需的库存，并优化路线以最小化运营，运输费用。国内几家大的物流公司都在这么做很大量的投资，效果也非常好。

零售业

零售分析已经在零售商中得到广泛采用。除了优化供应链之外，零售商还能够准确预测其超市中的库存量。此外，通过收集有关顾客进入商店的方式的数据，他们能够根据顾客的喜好来安排产品，从而增加了整体销售额。

人工智能还将以自助商店的形式影响零售。亚马逊已经证明了完全自主购物的概念验证。AmazonGo已经在美国各地开设了几家商店，X东也在中国开了很多自营商店。它利用机器学习，深度学习，图像识别和智能自动化功能，使客户可以随意进入他们所选择的产品。

除了实体店，亚马逊还通过零售分析巩固了其在在线市场中的领导地位。通过分析客户的浏览模式及其在网站上的购买，Amazon能够准确预测相似的产品，从而最大程度地提高销售额。

网络安全

网络安全中的AI可以与大多数网络安全公司维护的庞大数据库配合使用，以检查病毒攻击。防病毒公司还采用了该技术，以提供一种主动的方法来对抗网络攻击。

由于存在大量有关网络攻击，恶意软件和攻击媒介的现有数据，因此可以训练AI表现出推理能力。这将使公司能够采用“一劳永逸”的AI解决方案，该解决方案将持续监控网络是否存在任何可疑活动。如果检测到异常活动，该算法可以立即修补安全漏洞或将问题告知人工服务人员。这减少了解决问题所需的时间，从而最大程度地降低了风险和信息丢失。

除此之外，人工智能解决方案还可以更快地发现针对跨国公司等知名企业的长期网络攻击。AI主动监视网络中是否存在恶意活动，从而使公司能够更快地检测到攻击。这是减少损失并保护公司免受财务和数据损失所不可或缺的。

交通运输（自动驾驶等等）

自动驾驶被视为现实世界中AI最具革命性的用途之一。由于像特斯拉这样的公司，无人驾驶汽车已经成为主流，甚至Uber也正在考虑部署自动驾驶汽车。像Google这样的巨头也正在创造自动驾驶技术。

除此之外，自动驾驶也可以用于货物运输。无人驾驶卡车将不需要停靠站，而且其成本要比人工驾驶员低，从而可以加快交货速度并提高支出效率。特斯拉的Semi汽车就是一个例子。该卡车具有通过AI算法实现的安全功能。这些图像处理算法可以基于车辆的速度和道路上其他车辆的感知深度来确定是否即将发生碰撞。

营销行业

营销行业将从两个主要方面受益于AI。第一个是更具个性化的消息传递，第二个是更好的定位。其他较小的好处，例如智能自动化和基于AI的工具，已经开始浮现并被采用。

人工智能营销解决方案还可以根据客户偏好确定公司最有效的消息传递。例如，如果客户订购了一双鞋，该算法会向客户发出类似产品的通知，从而增加了客户购买另一种产品的可能性。

国防行业

即使对自动武器的发展进行了严格的监管，但该行业肯定会随着大量资本投入而发展。也已经考虑了制造自动武器的伦理问题，但是据说人工智能驱动的武器将预示着下一场军备竞赛。

除自主武器外，图像识别和视频识别还可用于监视一般人群。通过利用生物特征和面部扫描建立现有数据库，可以使用监视网络中的面部识别算法来识别公民。这增加了人们的总体安全感，同时减少了人为干预。

制造业

制造业中的人工智能具有无限的潜力。从预防性维护到人工任务的自动化，人工智能将使制造效率更高，工作更不容易出错，并且质量更高。某些大厂已经有很多AI的生产线在运行。

这些是我认为最有可能影响的行业。如果已经进入这些行业，我觉得可以从自己工作的开始，积累经验，尤其那些行业里面有很多重复单调的工作，并不需要创意的工作。然后和懂人工智能的技术的人，尤其有实际实施过AI朋友多交流，看看能不能应用AI到自己的所在行业。

金融是人工智能落地最快的领域吗

创新工场认为智慧金融，是目前AI最被看好的领域。

这几年人工智能的发展突飞猛进，主要得益于深度学习算法的成功应用和大数据所打下的坚实的基础。判断人工智能技术能在哪个行业最先引起革命性的变革，除了要看这个行业对自动化、智能化的内在需求之外，主要还看这个行业内的数据积累、数据流传、数据存储和数据更新是不是达到了深度学习算法对大数据的要求。

放眼各个垂直领域，金融行业可以说是全球大数据积累最好的行业。银行、保险、证券等业务本来就是基于大规模数据开展的，这些行业很早就开始了自动化系统的建设，并极度重视数据自身的规范化、数据采集的自动化、数据存储的集中化、数据共享的平台化。以银行为例，国内大中型银行早在20世纪90年代，就开始规划、设计、建造和部署银行内部的大数据处理流程，经过20多年的建设，几乎所有主要银行都可以毫不费力地为即将到来的智能应用提供坚实的数据基础。

从需求层面来看，金融行业有着各垂直领域里最迫切的自动化和智能化的需求，而基于深度学习的人工智能正好可以满足这些需要。

在金融行业里，最有可能应用人工智能技术的领域主要包括：

1，量化交易与智能投顾：一方面人工智能技术可以对金融行业里的各项投资业务，包括股权投资、债券投资、外汇投资、贵金属投资等，利用量化算法进行建模，并直接利用自动化的算法参与实际交易，获取最高回报。另一方面，人工智能的算法也为银行、保险公司、证券公司以及它们的客户提供投资策略方面的自动化建议，引导他们合理配置资产，最大限度规避金融市场风险，最大限度提高金融资本的收益率。

2，风险防控：银行、保险等金融机构对于业务开展中存在的信用风险、市场风险、运营风险等几个主要的风险类型历来高度重视。而相关风险防控体系需要依赖高纬度的大量数据进行深入的分析，在这方面，基于深度学习的现代人工智能算法与人类分析员或传统机器学习算法相比，有着先天的优势，可以对更为复杂的风险规律进行建模和计算。

3，安防与客户身份认证：银行各个办公地点可以利用新一代的人脸识别技术，对往来人员进行身份甄别，确认没有坏人进入敏感或者保密区域。

4，智能客服：银行、保险、证券等行业为确保客户服务质量，一般都会建立大规模的呼叫中心或客服中心，雇用大量的客服人员，利用电话、网站、聊天工具等，解答问题。随着支持语音识别、自然语言理解和知识检索的人工智能客服技术逐渐成熟，金融行业的客服中心会慢慢引入机器人客服专员，由人工智能算法代替工作人员，并最终建立全智能化的客服中心。

5，精准营销：人工智能可以为银行的潜在客户进行精准的画像，根据潜在客户曾经的购买行为、个人特征、社交习惯等，将潜在客户分为若干种类别，并为每一种类别的潜在客户匹配最合适他们的金融产品。

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人工智能在社会各领域应用

目前人工智能应用领域比较多，具体如下：

机器人领域：人工智能机器人，如RET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的

语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息，如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面

图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术；例如人脸识别，汽车牌号识别等。