在中國人工智慧產業的快速發展，人工智慧產業熱度不減，企業紛紛加快佈局。人工智慧現在的主要領域分佈在，安防、語音互動、醫療行業。據統計資料顯示，‘AI+安防’領域的企業比較多;語音互動的企業也有幾家，‘AI+醫療’的企業也喲有十來家，其後分別為影象識別、金融、SLAM、自動駕駛、AI晶片、零售及機器人等領域。

想做這行有人脈和資源，應該很容易。

國內國外，人工智慧（AI）現在非常火爆。但是人工智慧也不是萬能的，現在目前在是圖片，聲音領域，或者有大量資料積累行業對人類形成挑戰，還有很長的路要走。要了解那些行業人工智慧會產生影響之前，讓我們看看人工智慧是什麼。

簡而言之，人工智慧是可以模仿人類智慧某些方面的計算機程式。 AI不僅簡單地遵循給出的命令，還採用智慧策略和啟發式技術，用類似人類的智慧來解決問題，主要體現如下三個方面，

1.透過機器學習自我不停改進，像人類一樣不停的自我學習提高。

2.大量節省成本，它們不僅比人工勞動快幾個數量級，而且便宜得多。 這減輕了尋求將AI作為解決方案的公司的打擊，因為潛在的貨幣收益遠高於初始投資。

3.預測未來，預測分析是AI的一個分支，在各個行業中非常有用。 使用機器學習演算法和預測模型，可以訓練程式以找到各種變數之間的關係。 然後，程式將使用此資訊來預測變數之間的關係。例如，將使用裝運資料來訓練在供應鏈方案中採用的預測演算法。 除其他資料外，演算法還將提取每個專案的數量，供應和需求。 然後，該程式可以透過檢視供需之間的過去關係來準確預測要裝運的所需數量。

過去五年來，人工智慧已進入各個行業。 隨著企業對機器學習和深度學習演算法的採用，新技術對許多現有行業造成了廣泛影響。 讓我們來看看十大最受AI影響的行業。

AI在醫療保健領域的採用有望為行業帶來很多好處。首先，整個醫療保健行業都致力於收集有關患者和被護理者的準確且相關的資料。這使得AI非常適合醫療保健的資料豐富世界。其次，人工智慧可以在醫療保健領域找到各種用例。

人工智慧的引入可以實現預測性醫療的廣泛部署。利用預測分析的功能，人工智慧可以幫助醫生積極採取行動，確保患者的健康。與今天採取的被動方法相比，這是一種更好的醫療方法。隨著啟用IoT的嵌入式裝置的興起，醫生可以遠端監控患者的健康狀況，並可以在患者處於緊急情況時得到通知。

除了預測性醫療保健，AI還可以透過影象識別使掃描結果的分析更加輕鬆。這已經被用來幫助醫生以更高的速度診斷症狀，因為AI可以比人類更快地梳理多次掃描。健康聊天機器人也正在開發中。這些機器人將使醫生能夠收集有關患者症狀的初步資料。

人工智慧已經開始影響客戶服務行業。自然語言處理（NLP）演算法已經以聊天機器人的形式進入了面向客戶的幫助熱線。這些聊天機器人可以收集有關客戶問題的資訊，並使客戶服務能夠更有效地工作。在某些情況下，他們還能夠自行解決客戶的問題，僅在必要時上報給客戶服務專員。

由於他們具有準確理解客戶所說內容的能力，因此足夠先進的NLP演算法可以完全取代客戶服務專員。聊天機器人可以動態地使自己適應客戶面臨的任何問題，而不必是具有一組預定義響應的靜態分配演算法。此外，由於客戶無需等待與客戶服務專員建立聯絡，因此可以減少等待時間，從而改善客戶體驗。

除了聊天機器人和客戶服務熱線，推薦引擎也可以證明是有用的。亞馬遜，淘寶就是 很好的例子。該網站根據所有客戶的瀏覽習慣動態為其生成屬於客戶自己的主頁。

人工智慧和金融部門非常適合。與醫療保健類似，金融公司幾十年來一直在收集，整理和組織資料，這使AI成為該領域的自然補充。該技術已用於檢測個人進行欺詐性交易的機會。

銀行是一個經常存在文書和檔案的行業。 AI還可以自動化以前手動完成的流程，例如文書和文件。這不僅可以減少解決問題所需的時間，還可以使銀行更好地為客戶服務。

此外，預測分析在金融領域也取得了巨大成功。銀行可以透過資料探勘和線上分析文字，使用預測分析來識別高價值客戶。他們還可以根據他們的支出和財務活動提供附加服務，從而留住客戶更長的時間。

透過檢視客戶的信用記錄，人工智慧可以準確地預測拖欠貸款的可能性。

物流中的人工智慧具有徹底改變運營模式。 預測分析可以準確預測供應商所需的庫存，並最佳化路線以最小化運營，運輸費用。國內幾家大的物流公司都在這麼做很大量的投資，效果也非常好。

零售分析已經在零售商中得到廣泛採用。除了最佳化供應鏈之外，零售商還能夠準確預測其超市中的庫存量。此外，透過收集有關顧客進入商店的方式的資料，他們能夠根據顧客的喜好來安排產品，從而增加了整體銷售額。

人工智慧還將以自助商店的形式影響零售。亞馬遜已經證明了完全自主購物的概念驗證。 Amazon Go已經在美國各地開設了幾家商店，X東也在中國開了很多自營商店。它利用機器學習，深度學習，影象識別和智慧自動化功能，使客戶可以隨意進入他們所選擇的產品。

除了實體店，亞馬遜還透過零售分析鞏固了其在線上市場中的領導地位。透過分析客戶的瀏覽模式及其在網站上的購買，Amazon能夠準確預測相似的產品，從而最大程度地提高銷售額。

網路安全中的AI可以與大多數網路安全公司維護的龐大資料庫配合使用，以檢查病毒攻擊。防病毒公司還採用了該技術，以提供一種主動的方法來對抗網路攻擊。

由於存在大量有關網路攻擊，惡意軟體和攻擊媒介的現有資料，因此可以訓練AI表現出推理能力。這將使公司能夠採用“一勞永逸”的AI解決方案，該解決方案將持續監控網路是否存在任何可疑活動。如果檢測到異常活動，該演算法可以立即修補安全漏洞或將問題告知人工服務人員。這減少了解決問題所需的時間，從而最大程度地降低了風險和資訊丟失。

除此之外，人工智慧解決方案還可以更快地發現針對跨國公司等知名企業的長期網路攻擊。 AI主動監視網路中是否存在惡意活動，從而使公司能夠更快地檢測到攻擊。這是減少損失並保護公司免受財務和資料損失所不可或缺的。

自動駕駛被視為現實世界中AI最具革命性的用途之一。由於像特斯拉這樣的公司，無人駕駛汽車已經成為主流，甚至Uber也正在考慮部署自動駕駛汽車。像Google這樣的巨頭也正在創造自動駕駛技術。

除此之外，自動駕駛也可以用於貨物運輸。無人駕駛卡車將不需要停靠站，而且其成本要比人工駕駛員低，從而可以加快交貨速度並提高支出效率。特斯拉的Semi汽車就是一個例子。該卡車具有透過AI演算法實現的安全功能。這些影象處理演算法可以基於車輛的速度和道路上其他車輛的感知深度來確定是否即將發生碰撞。

營銷行業將從兩個主要方面受益於AI。 第一個是更具個性化的訊息傳遞，第二個是更好的定位。 其他較小的好處，例如智慧自動化和基於AI的工具，已經開始浮現並被採用。

人工智慧營銷解決方案還可以根據客戶偏好確定公司最有效的訊息傳遞。 例如，如果客戶訂購了一雙鞋，該演算法會向客戶發出類似產品的通知，從而增加了客戶購買另一種產品的可能性。

即使對自動武器的發展進行了嚴格的監管，但該行業肯定會隨著大量資本投入而發展。 也已經考慮了製造自動武器的倫理問題，但是據說人工智慧驅動的武器將預示著下一場軍備競賽。

除自主武器外，影象識別和影片識別還可用於監視一般人群。 透過利用生物特徵和麵部掃描建立現有資料庫，可以使用監視網路中的面部識別演算法來識別公民。 這增加了人們的總體安全感，同時減少了人為干預。

製造業中的人工智慧具有無限的潛力。 從預防性維護到人工任務的自動化，人工智慧將使製造效率更高，工作更不容易出錯，並且質量更高。某些大廠已經有很多AI的生產線在執行。

這些是我認為最有可能影響的行業。如果已經進入這些行業，我覺得可以從自己工作的開始，積累經驗，尤其那些行業裡面有很多重複單調的工作，並不需要創意的工作。然後和懂人工智慧的技術的人，尤其有實際實施過AI朋友多交流，看看能不能應用AI到自己的所在行業。