現在是一個資訊大爆炸的時代，不管是網際網路+還是人工智慧都是基於大資料，網際網路、大資料、人工智慧這三者的發展不能分開來講，三者是有著緊密聯絡的，互相聯絡，互相依託的，脫離了誰都不能更好的發展，但網際網路，大資料，人工智慧，如何改變生活？

辦公智慧化：以前的很多資料都需要人為的進行抄寫和呈遞，現在只需要將資料輸入文件中，然後直接打印出來即可。很多公文資料也只需要進行網路傳遞即可，即可以備份，也不佔空間。購物習慣從線下轉到線上：以前購物都是線上下進行購買，現在購物只需要開啟電腦，登入電商網頁，選擇自己喜歡的商品，跟商家議價後即可點選購買，然後坐等貨到驗收。

溝通更方便更實惠：以前我們找朋友聊天都是透過電話或簡訊的形式，現在只需要登入手機聊天軟體，即可進行文字、聲音和影片的直接互動，省去了很多麻煩，而且很實惠。改變交易方式最佳化交易結構：人們的使用貨幣從現實的紙幣轉移到虛擬貨幣大家都將自己的錢放在網上，可以隨時用網際網路支配，為購物提供了極大的便利。

近年來，大資料從一個概念變成了主流。我們可以透過運用大資料技術，能夠解決生活當中一些看不見的細節問題，而這些問題又是真實存在的。

舉例智慧水務系統：以成都市為例，成都商業總表數量接近10000只，每一隻商業總表後面都管理著長短不等的埋地管道。以成都市自來水公司的在2016年4月份公開資訊分析，4月共處理250多處市政管網漏水點，假設平均每個漏水點每小時的漏水量為1.5-3噸，根據客戶多年探漏的經驗，每個漏點從發生到修復的週期平均要1個月以上，那麼居民用水每個月的漏水損失達到120萬以上。

透過普及大資料智慧水錶系統，從漏水點檢測預警到漏點定位、修復；把平均需要花費1個月以上的時間降低到5-7天。以此估算，可以將成都每年在商業使用者端漏損率降低12個百分點，節省1000多萬方自來水資源，對社會經濟價值和環境價值都非常大。

增強客戶互動性：人工智慧被越來越多地用於建立聊天機器人。這些聊天機器人可以在更短的時間內處理更多的客戶問題，並及時提供解決方案。客戶也可以獲得即時的解決方案，從而提升對服務方的滿意度。最佳化決策，起到決策支撐作用：人工智慧在商業決策中起著關鍵的作用。人工智慧可透過使用大資料和其他分析工具來識別業務中存在的浪費情況和額外處理。

節省人力成本：人工智慧使得數字化能夠代替人類的工作，節省了部分人力資源的使用成本。機器不需要像人一樣休息，因此可以提供更好更多的生產力。智慧醫療：人工智慧 用於在更短的時間內提供深入的診斷結果，這有助於醫生迅速開始用藥和治療。機器人甚至可以幫助精神病患者擺脫抑鬱症、進行關鍵的手術並監測神經紊亂的情況。

智慧餐廳：在餐飲方面，如果每個餐廳裡面擁有一個小白人餐桌智媒體，這大大縮短點餐時間。同時節省了餐廳的用工數量和人力成本，也為餐廳也提高翻檯率。並且還能夠吸引顧客前往體驗，提升客流量和人氣，小白人不僅可以取代傳統紙質菜譜，還有效減少物耗，降低運營成本。

人工智慧的對我們生活的改變已經是顯而易見的了，從穿戴裝置到智慧產品，比如現在的智慧家居用品，掃地機器人、智慧音箱等等都是人工智慧產品

這些產品在我們生活中，我們對它們的接觸比較多，也很常見，其實在我們看不到地方，不瞭解的領取，也有很多的人工智慧產品。

比如工廠裡有人工智慧作業生產流水線，人工智慧機器等等。

在企業裡，也有很多人工智慧服務系統，比如智慧客服、智慧外呼機器人等等，我們現在接到的提醒電話、營銷電話等等，很多都是智慧外呼機器人打來的。

舉個例子：

“好的，目前的排隊人數為5桌，預計等待30~40分鐘。”

“不客氣，請問需要為您排號嗎？”

“要一個吧，我們3個人，幫我拿個號吧”

上面的飯店等位及預約排號，其實就是一個簡單的電話機器人用於服務及營銷的呼入場景，透過多輪對話，不但首先解決了客戶的疑問，還能幫助客戶進行業務流程的辦理，促成了營銷的達成。

除了這種場景化的呼入式對話營銷，電話機器人還能在傳統電銷企業的外呼場景中，進行主動營銷的客戶篩選。人工批次匯入號碼後，電話機器人就能夠開始按需撥打，進行意向客戶的初篩及轉交，然後再透過業務員的追蹤，最終下單成交。

要說人工智慧對我們生活的改變，1是會讓我們的生活更加的智慧化，透過語音命令，就能完成很多動作，大大方便了我們的生活，也透過這些機器人與我們的互動，而讓我們的生活變得更有趣味。2是人工智慧會幫助企業進一步提升效率，同時也會相應的替代一些基礎崗位，幫助企業的服務與營銷活動都能更加的智慧快捷。

人工智慧在未來給人類帶來巨大的潛力和巨大的 風險。雖然仍處於起步階段，但已經以一些有趣的方式被使用。

區塊鏈區塊鏈即服務人工智慧領導的自動化機器學習企業內容管理人工智慧的後臺量子計算AI應用主流物聯網AI最令人興奮的趨勢是什麼？

根據The Next Web之類的訊息來源，2020年的一些主要AI趨勢包括：

使用AI使醫療保健更準確，成本更低更加註重可解釋性和信任 AI不再需要資料提高了神經網路的準確性和效率自動化的AI開發在製造業中擴大使用AI人工智慧使用的地緣政治含義計算機圖形學將極大地受益於人工智慧

2020年值得關注的趨勢之一將是在計算機生成的圖形中使用AI的進步。對於更逼真的效果（例如在電影和遊戲中建立高保真環境，車輛和角色）而言，尤其如此。

在螢幕上重現逼真的金屬副本，木材或葡萄皮的暗淡光澤通常是非常耗時的過程。它還傾向於需要人類藝術家的大量經驗和耐心。

各種研究人員已經在開發新方法，以幫助AI完成建立複雜圖形的繁重工作。例如NVIDIA，已經為此工作了幾年。

他們正在使用AI來改善光線追蹤和柵格化等功能，以建立一種更便宜，更快捷的方法來渲染計算機遊戲中的超真實感圖形。

Deepfake只會變得更好，更糟糕

Deepfake是近年來出現了巨大進步的另一個領域。2019年出現了很多值得慶幸的幽默假冒，在許多社交媒體網路上風行一時。

但是隨著時間的流逝，這項技術只會變得更加複雜。這為一些非常令人擔憂的後果打開了大門，這些後果可能會破壞或破壞現實世界中的聲譽。

由於Deepfake已經很難與真實影片區分開來，我們如何才能在將來分辨出什麼是假的？這非常重要，因為深造品很容易被用來散佈政治資訊，公司破壞甚至是網路欺凌。

谷歌和Facebook一直試圖透過釋出數千個Deepfake影片來教AI如何檢測它們，從而超越潛在的負面影響。不幸的是，似乎AI 有時也 難倒了。

預測性文字應該越來越好

預測性文字已經存在了一段時間，但是透過將其與AI結合起來，我們可能會達到這樣的程度，即AI會先知道您要編寫的內容。例如，“智慧”電子郵件預測文字已在Gmail等程式上進行了測試。

如果使用得當，這可以幫助使用者顯著加快書寫速度，並且對於那些身體不適，難以打字的人尤其有用。當然，即使AI正確預測了他們的意圖，許多人還是會發現自己會寫下整個句子。

到2020年，這種情況將如何發展，這是任何人的猜測，但是預測性文字似乎可能會成為我們生活中越來越多的一部分。

量子計算將增強AI

2020年值得關注的另一趨勢將是量子計算和AI的進步。量子計算有望徹底改變計算機科學的許多方面，並有望在未來用於增強AI。

量子計算抱有希望大大提高我們生成，儲存和分析大量資料的速度和效率。這對於大資料，機器學習，人工智慧和隱私具有巨大的潛力。

透過大幅度提高篩選速度並理解海量資料集，人工智慧和人類將受益匪淺。它也可以使幾乎所有的加密方式迅速失效，從而使隱私成為過去。隱私的終結還是新的工業革命？只有時間會給出答案。

面部識別將在更多地方出現

面部識別目前正在流行。它在我們生活的許多方面都在彈出，並且被私有和公共組織採用，用於各種目的，包括監視。

越來越多地使用人工智慧來幫助識別個人並跟蹤他們的位置和動作。一些正在開發中的程式甚至可以透過分析個體的步態和心跳來幫助發現個體。

基於AI的監視已經在世界各地的許多機場中實現，並越來越多地被執法部門採用。這種趨勢不會很快消失。

人工智慧將有助於最佳化生產管道

《星際大戰第二集：克隆人大戰》中的機器人制造設施可能不會那麼遙遠。由AI驅動的全自動生產線將在不久的將來與我們同在。

雖然我們還沒有到位，但正如我們所說的那樣，人工智慧和機器學習已被用於最佳化生產。這有望為那些進行投資的組織降低成本，提高質量並減少能耗。

儘管科技發展十分迅猛，但我不認為人工智慧在2020年就能”改變“我的生活，至少我不認為這種”改變“會是那麼明顯、那麼強烈。因為人工智慧的發展，首先需要有科研的投入，而這個投入及其科研本身，是需要一個過程、一個週期的，然後，從科研定型到投入生產，人工智慧產品進入到我們的生活，也需要一個過程，同時這也依賴於一定的社會經濟條件。所以，僅僅因為我們進入了2020年，就以為人工智慧就會馬上改變我們的生活，或者改變我的生活，我沒有這樣的樂觀，也不認為這種討論很有意義。

人工智慧給我生活改變特別大。1，我會更忙。人工智慧時代，我又要學習更多知識。作為教育工作者要研究人工智慧在教育上應用是否更利於學生思維開發，會不會直觀的事物太多影響想象能力發展等。這些事情會使本來就忙的人更忙。2，人工智慧會給我的生活帶來方便。如我到哪裡去，藉助人工智慧引導我方便到達。3，也可能使我變懶惰。受人工智慧誘惑，沉迷在其中，正常的工作生活不認真做啦，工作生活受到影響，身體受到影響。這是我簡單觀點，謝謝。

人工智慧對我們的生活有很大的幫助你，遇到問題找百度，迷失方向有導航，身體不舒可問醫，營養不良查方法，錢不購用找花吧，想坐專車點滴滴，心情不好刷抖音，想聊天搖一搖，想學習愛跳舞，找工作，學技能，各種軟體來幫忙，人工智慧確實好，改變了我們的生活，豐富了知識，瞭解了天下。

2020，一場疫情讓物業管理的重要性被大眾重新認識，人工智慧的“高能”也再一次讓世人意識到其強大和便利。

測溫、追蹤、識別、掃描、消毒，所有需要無人接觸的專案都能由人工智慧一一取代。

當人工智慧和物業管理結合，產生的驚喜並不僅止於那些基層的出入口管理、物流派送等。

人工智慧界有個有趣的悖論，大概意思是，比起基層那些重複性單一性的勞動，中層階級的需要複雜計算的崗位或工作更容易被取代。

應用在勞動密集度高、深受人力成本之痛的傳統物管行業中，最大的變化將是人工智慧完全取代 “人盯人”的管理模式，深刻影響物業管理的兩個核心成本——人力成本和能源成本。

考勤、監督、考核等中層主管的日常工作，大部分不再需要人力參與，AI可自動分析、處理資料，並迅速生成結論，出勤率、有效工時、服務完成率等物管資料都能一一呈現，透過智慧替代的輔助，物業經理能直接掌握一線現場的管理情況，針對性地處理問題、強化服務。在這個過程中，中層管理這部分人力成本可實現大量節省，物業管理半徑得到有效延長。

複雜的薪資結算工作，員工的工作量與質量考核都可被AI實時記錄、關聯薪酬，並直接按勞結算，可節省大量財務結算的工作和精力，還可透過“多勞多得、優勞優酬”的方式實現對員工效率的有效激勵。

對專業、經驗要求極高的BMS工程管理工作，業主可節省一大筆管理維護成本，因為AI將用超出人類10000倍的精度智慧調控能源，提供一個健康舒適的建築環境。

我們把這種模式，稱為“智慧替代”，即透過人工智慧對那些依賴人的經驗、學習以及需要進行復雜計算的工作或崗位的替代，並能以比人類超越千萬倍的速度和精度而獲取更精確的資料和預測，為人類提供決策指導和輔助。