這篇文章講得很詳細，介紹來人工智慧在金融、安防、醫療、教育、交通製造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業的影響。"一文看懂人工智慧如何改變世界"

人工智慧的產業鏈結構可以分三部層次：基礎層、技術層和應用層。基礎層包括實現人工智慧的資料資源和計算硬體；技術層指人工智慧演算法、框架和應用開發；應用層是人工智慧在各行各業的應用，推動人工智慧與各行業融合創新，在金融、安防、醫療、教育、交通製造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業和領域開展人工智慧應用試點示範，推動人工智慧規模化應用，全面提升產業發展智慧化水平。

圖表18：人工智慧產業結構圖

4.1、金融：人工智慧與金融的全面融合

以人工智慧、大資料、雲計算、區塊鏈等高新科技為核心要素，全面賦能金融機構，提升金融機構的服務效率，拓展金融服務的廣度和深度，使得全社會都能獲得平等、高效、專業的金融服務，實現金融服務的智慧化、個性化、定製化。

建立金融大資料系統，提升金融多媒體資料處理與理解能力。創新智慧金融產品和服務，發展金融新業態。鼓勵金融行業應用智慧客服、智慧監控等技術和裝備。建立金融風險智慧預警與防控系統。

4.1.1、具體人工智慧+金融應用

1、智慧獲客

依託大資料，對金融使用者進行畫像，透過需求響應模型，極大提升獲客效率。

2、身份識別

以人工智慧為核心，透過活體識別、影象識別、聲紋識別、OCR識別等技術手段，對使用者身份進行驗真，大幅降低核驗成本。

圖表19：馬雲“刷臉付”現場概括

3、大資料風控

透過大資料、算力、演算法的結合，搭建反欺詐、信用風險等模型，多維度控制金融機構的信用風險和操作風險，同時避免資產損失。

4、智慧投顧

基於大資料和演算法能力，對使用者與資產資訊進行標籤化，精準匹配使用者與資產。

5、智慧客服

基於自然語言處理能力和語音識別能力，拓展客服領域的深度和廣度，大幅降低服務成本，提升服務體驗。

6、金融雲

依託雲計算能力的金融科技，為金融機構提供更安全高效的全套金融解決方案。

7、區塊鏈

區塊鏈透明且不可篡改的特性，在金融領域具有廣闊的應用場景。目前區塊鏈已率先應用於資產證券化過程中，使整個流程更透明，更安全。

圖表20：人工智慧在金融領域已有的應用

4.2、汽車：駕駛、共享、無人多駕齊驅

不知從什麼時候開始，“人工智慧”這個詞變得炙手可熱，當今整個社會，從製造業、醫療以及金融等行業都與人工智慧有著息息相關的緊密聯絡。在這當中，汽車行業更是處於人工智慧整合的前沿，人工智慧型汽車不僅可以精簡運輸而且可以降低成本，是人工智慧行業中非常受到矚目的領域，這足以讓全球的汽車圈沸騰起來。

圖表21：人工智慧摩的駕駛領域

對於人工智慧技術的大力支援和研發，意味著汽車行業對於前沿技術的高度重視，東風日產乘用車公司的總經理埃爾頓-谷碩表示：“人工智慧技術為汽車自動駕駛開啟了新的篇章，對於汽車未來發展不可或缺。”以下是人工智慧與汽車整合的三種方式。

圖表22：人工智慧汽車駕駛領域

1.駕駛助理

人工智慧型汽車最為廣泛的運用就是協助駕駛，並且具有自動停車，防撞等功能。透過程式自動控制汽車制動，從而減少撞擊力，以此降低事故發生的機率和車主的損失。

圖表23：人工智慧駕駛助理

2.共享服務

對於很多年輕人來說，與其駕駛私家車出行造成不必要的勞累，倒不如選擇便捷的共享出行，2016年Uber收購的一家名叫Geometric Intelligence的人工智慧的創業公司，將在接下來的日子更好的幫助Uber將人工智慧整合到平臺當中，以提高整體服務的效率。

圖表24：人工智慧共享服務

3.無人駕駛

人工智慧在汽車領域尤為重要的是無人駕駛技術的應用，自動駕駛的理念是“消除認為過失”，這裡麵包含消除疲勞和注意力分散。特斯拉-豪華電動汽車製造商特斯拉具有成功的無人駕駛的程式，被稱為自動駕駛儀的系統能幫助駕駛的汽車和周圍的交通狀況相匹配，自動改變交通路線、合理停車等，從而可以增加出行駕駛的安全機率。

圖表25：人工智慧無人駕駛

對於未來汽車行業的發展道路，不管是全球汽車業內還是業界外都具有一個共識：汽車不再僅僅充當為“交通工具”這樣一個角色，而是在探索智慧化、電氣化、互聯化的過程中，不斷創新和進步，從而給消費者帶來更好的完美感官體驗。

4.3、工業：人工智慧與工業全方位融合，工業4.0時代到來

智慧製造圍繞製造強國重大需求，推進智慧製造關鍵技術裝備、核心支撐軟體、工業網際網路等系統整合應用，研發智慧產品及智慧互聯產品、智慧製造使能工具與系統、智慧製造雲服務平臺，推廣流程智慧製造、離散智慧製造、網路化協同製造、遠端診斷與運維服務等新型製造模式，建立智慧製造標準體系，推進製造全生命週期活動智慧化。

圖表26：工業機器人沉思

“工業4.0”，是一個德國政府提出的高科技戰略計劃。這個概念包含了由集中式控制向分散式增強型控制的基本模式轉變，目標是建立一個高度靈活的個性化和數字化的產品與服務的生產模式。在這種模式中，傳統的行業界限將消失，並會產生各種新的活動領域和合作形式。創造新價值的過程正在發生改變，產業鏈分工將被重組。

圖表27： 工業機器人演算法人工模型

德國學術界和產業界認為，“工業4.0”概念即是以“智慧製造”為主導的第四次工業革命，或革命性的生產方法。該戰略旨在透過充分利用資訊通訊技術和網路空間虛擬系統—資訊物理系統（Cyber-Physical System） 相結合的手段，將製造業向智慧化轉型。

“工業4.0”專案主要分為三大主題，一是“智慧工廠”，重點研究智慧化生產系統及過程，以及網路化分散式生產設施的實現；二是“智慧生產”，主要涉及整個企業的生產物流管理、人機互動以及3D技術在工業生產過程中的應用等。該計劃將特別注重吸引中小企業參與，力圖使中小企業成為新一代智慧化生產技術的使用者和受益者，同時也成為先進工業生產技術的創造者和供應者；三是“智慧物流”，主要透過網際網路整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方則能夠快速獲得服務匹配，得到物流支援。

圖表28：寶馬車間內機器人正在焊接車身

在工業4.0時代，虛擬全球將與現實全球相融合。透過計算、自主控制和聯網，人、機器和資訊能夠互相聯接，融為一體。未來製造業將實現更高的工程效率、更短的上市時間以及生產靈活性。

從以上的描述中不難看出，工業4.0對智慧化的要求涵蓋更廣，涉及機器感知、規劃、決策以及人機互動等方面，而這些領域都是人工智慧技術的重點研究方向。

圖表29：工業4.0人工智慧願景

4.4醫療：深度學習助力製藥與治療，影象識別融入醫學影像

智慧醫療是透過打造健康檔案區域醫療資訊平臺，利用最先進的物聯網技術，實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療裝置之間的互動，逐步達到資訊化。在不久的將來醫療行業將融入更多人工智慧、感測技術等高科技，使醫療服務走向真正意義的智慧化，推動醫療事業的繁榮發展。在中國新醫改的大背景下，智慧醫療正在走進尋常百姓的生活。

人工智慧+醫療作為快速發展的新興行業，“AI+醫療”正迎來發展的“春天”，但目前面臨法律監管缺位，對行業長遠發展不利。若能早日建立法律規範，雖然可能出現行業洗牌，但從長遠看將促進醫療人工智慧更加健康地發展。

圖表30：2015年醫療健康領域人工智慧投資分佈

“他山之石”：由於醫療人工智慧產品迭代更新很快，若像傳統醫療器械那樣走審批流程，顯然不現實。針對這一情況，美國FDA在2017年5月正式組建了一個由軟體工程師和開發人員、AI技術和雲計算專家等組成的新部門，專門致力於數字化醫療和AI技術審評，制定審批、監管的規範和標準。

另外，美國五大科技巨頭（Google，Facebook，Amazon，IBM，Microsoft）聯合成立了AI合作組織（Partnership on AI），以保障行業在未來能夠安全、透明、合理地發展。

智慧醫療。推廣應用人工智慧治療新模式新手段，建立快速精準的智慧醫療體系。探索智慧醫院建設，開發人機協同的手術機器人、智慧診療助手，研發柔性可穿戴、生物相容的生理監測系統，研發人機協同臨床智慧診療方案，實現智慧影像識別、病理分型和智慧多學科會診。基於人工智慧開展大規模基因組識別、蛋白組學、代謝組學等研究和新藥研發，推進醫藥監管智慧化。加強流行病智慧監測和防控。

智慧健康和養老。加強群體智慧健康管理，突破健康大資料分析、物聯網等關鍵技術，研發健康管理可穿戴裝置和家庭智慧健康檢測監測裝置，推動健康管理實現從點狀監測向連續監測、從短流程管理向長流程管理轉變。建設智慧養老社群和機構，構建安全便捷的智慧化養老基礎設施體系。

圖表31：好醫友：首箇中國人的腫瘤大資料中心和AI平臺

圖表32：阿里聯合英特爾、lindDoc啟動天池醫療AI系列賽

4.5安防：人工智慧助力智慧安防成成現實

在安防領域，隨著平安城市建設的不斷推進，監控點位越來越多，從最初的幾千路，到幾萬路，甚至於到現在幾十萬路的規模，影片和卡口產生海量的資料。與此同時，隨著高畫質影片、智慧分析、雲計算和大資料等相關技術的發展，安防正在從傳統的被動防禦向主動判斷、預警發展，行業也從單一的安全領域向多行業應用、提升生產效率、提高生活智慧化程度方向發展，為更多的行業和人群提供視覺化、智慧化解決方案。隨著安防領域的發展，人工智慧的重要作用正逐步顯現。當前，使用者面對海量的影片資料，已無法簡單利用人海戰術進行檢索和分析，需要人工智慧作為專家或助手，實時分析影片內容，探測異常資訊，進行風險預測。

4.5.1、影片結構化技術

影片結構化技術是融合了機器視覺、影象處理、模式識別、深度學習等最前沿的人工智慧技術，是影片內容理解的基石。

圖表33：人工智慧影片技術

影片結構化在技術領域可以劃分為三個步驟：目標檢測、目標跟蹤和目標屬性提取。

圖表34：人工智慧影片結構化高效能CPU晶片

4.5.2、斷文識字，智慧案情分析

公安行業使用者的迫切需求是在海量的影片資訊中，發現犯罪嫌疑人的線索。人工智慧在影片內容的特徵提取、內容理解方面有著天然的優勢。前端攝像機內建人工智慧晶片，可實時分析影片內容，檢測運動物件，識別人、車屬性資訊，並透過網路傳遞到後端人工智慧的中心資料庫進行儲存。彙總的海量城市級資訊，再利用強大的計算能力及智慧分析能力，人工智慧可對嫌疑人的資訊進行實時分析，給出最可能的線索建議，將犯罪嫌疑人的軌跡鎖定由原來的幾天，縮短到幾分鐘，為案件的偵破節約寶貴的時間。其強大的互動能力，還能與辦案民警進行自然語言方式的溝通，真正成為辦案人員的專家助手。

以車輛特徵為例，可透過使用車輛駕駛位前方的小電風扇進行車輛追蹤，在海量的影片資源中鎖定涉案的嫌疑車輛的通行軌跡。

圖表35：人工智慧案情分析

4.5.3、連線成網，智慧交通

在交通領域，隨著交通卡口的大規模聯網，彙集的海量車輛通行記錄資訊，對於城市交通管理有著重要的作用，利用人工智慧技術，可實時分析城市交通流量，調整紅綠燈間隔，縮短車輛等待時間，提升城市道路的通行效率。城市級的人工智慧大腦，實時掌握著城市道路上通行車輛的軌跡資訊，停車場的車輛資訊，以及小區的停車資訊，能提前半個小時預測交通流量變化和停車位數量變化，合理調配資源、疏導交通，實現機場、火車站、汽車站、商圈的大規模交通聯動排程，提升整個城市的執行效率，為居民的出行暢通提供保障。

4.5.4、在智慧樓宇的應用

在智慧樓宇領域，人工智慧是建築的大腦，綜合控制著建築的安防、能耗，對於進出大廈的人、車、物實現實時的跟蹤定位，區分辦公人員與外來人員，監控大樓的能源消耗，使得大廈的執行效率最優，延長大廈的使用壽命。智慧樓宇的人工智慧核心，彙總整個樓宇的監控資訊、刷卡記錄，室內攝像機能清晰捕捉人員資訊，在門禁刷卡時實時比對通行卡資訊及刷卡人臉部資訊，檢測出盜刷卡行為。還能區分工作人員在大樓中的行動軌跡和逗留時間，發現違規探訪行為，確保核心區域的安全。

4.5.5、在工廠園區的應用

工業機器人由來已久，但大多數是固定在產線上的操作型機器人。可移動巡線機器人在全封閉無人工廠中將有著廣泛的應用前景。在工廠園區場所，安防攝像機主要被部署在出入口和周界，對內部邊邊角角的位置無法涉及，而這些地方恰恰是安全隱患的死角，利用可移動巡線機器人，定期巡邏，讀取儀表數值，分析潛在的風險，保障全封閉無人工廠的可靠執行，真正推動“工業4.0”的發展。

4.5.6、在民用安防的應用

在民用安防領域，每個使用者都是極具個性化的，利用人工智慧強大的計算能力及服務能力，為每個使用者提供差異化的服務，提升個人使用者的安全感，確實滿足人們日益增長的服務需求。以家庭安防為例，當檢測到家庭中沒有人員時，家庭安防攝像機可自動進入佈防模式，有異常時，給予闖入人員聲音警告，並遠端通知家庭主人。而當家庭成員回家後，又能自動撤防，保護使用者隱私。夜間期間，透過一定時間的自學習，掌握家庭成員的作息規律，在主人休息時啟動佈防，確保夜間安全，省去人工佈防的煩惱，真正實現人性化。

圖表36：人工智慧民用安防

4.6教育：互動、智慧、個性化，人工智慧顛覆傳統教育

人工智慧時代究竟離我們還有多遠，人工智慧將會對人們的生活帶來多大的改變，人工智慧會不會顛覆現在的產業結構等問題。事實上，人工智慧技術已經或正在顛覆性的改變著許多行業和領域。曾有專家預斷，人工智慧最有可能顛覆的兩大知識密集型領域，教育就是其中之一。

圖表37：人工智慧教育小機器人

網際網路教育還迷惘、沒領頭、沒清晰模式的時候，專注課程內容是一種安全的方式。當下以主打課程內容的MOOC模式已經形成多頭的格局，並且掀起了國內其他平臺機構的跟進。另一面，知識譜圖的應用大大提高了學習者的效率。對於結構化的知識，可以輕易地進行最佳化和處理，透過層次結構和對映關係為學生提供最優的學習路徑。結構化可以細節到每個單元和每個知識點。

4.6.1、自動批改作業

計算機科學家喬納森研發了一款可進行英語語法糾錯的軟體，不同於其他同類型軟體的是，它能夠聯絡上下文去理解全文，然後做出判斷，例如各種英語時態的主謂一致，單複數等。它將提高英語翻譯軟體或程式翻譯的準確性，解決不同國家之間的交流問題。語音識別和語義分析技術的進步，使得自動批改作業成為可能，對於簡單的文義語法機器可以自動識別糾錯，甚至是提出修改意見，這將會大大提高老師的教學效率。

4.6.2、拍照搜題的線上答疑

2014年到2015年投資比較火爆的拍照搜題軟體，如學霸君，作業幫，等，這類軟體都是藉助了智慧影象識別技術，學生遇到難題時只需要用手機排成照片上傳到雲端，系統在一到兩秒內就可以反饋出答案和解題思路，而且這類軟體不僅能識別機打題目，手寫的題目的識別正確率也越來越準，目前達到了70%以上，大大提高了學生的學習效率。

4.6.3、語音識別測評

語音識別技術在教育上的應用，目前主要用於英語口語測評上，科大訊飛、清睿教育、51Talk開發出的語音測評軟體，都能在使用者跟讀的過程中，很快對發音做出測評並指出發音不準的地方，透過反覆的測評訓練使用者的口語。

4.6.4、個性化學習

McGraw-Hill教育正在開發數字課程，準備相關的課程資料，它從200萬學生中收集資訊，利用人工智慧為每個學生建立自適應的學習體驗。當一個學生閱讀材料並回答問題時，系統會根據學生對知識的掌握情況給出相關資料。系統知道應該考學生什麼問題，什麼樣的方式學生更容易接受。系統還會在儘可能長的時間內保留學生資訊，以便未來能給學生帶來更多的幫助。

4.6.5、對教學體系進行反饋和評測

試想一個場景，當某學生在查詢自己的期末成績的時候，他看到的不僅僅是一個簡單的分數，還附有一份“診斷報告單”。透過這份報告，他不但可以瞭解到自己學科板塊知識點和能力點的掌握情況，還能看到對自己的優勢、劣勢的學科分析。透過這些資料為每個學生進行“畫像”，從而找到提升成績的方法。這就是藉助大資料的幫助，透過對學生學習成長過程與成效的資料統計，診斷出學生知識、能力結構和學習需求的不同，以幫助學生和教師獲取真實有效的診斷資料。學生可以清楚看到問題所在，學習更高效；教師也可對症下藥地針對具體情況，選擇不同的教學目標和內容，實施不同的教學方式，進一步提高教與學的針對性、有效性和科學性。

4.7家居:控制、反饋、互動，智慧家居實現進階式發展

智慧家居指的是：加強人工智慧技術與家居建築系統的融合應用，提升建築裝置及家居產品的智慧化水平。研發適應不同應用場景的家庭互聯互通協議、介面標準，提升家電、耐用品等家居產品感知和聯通能力。支援智慧家居企業創新服務模式，提供互聯共享解決方案。

圖表38：人工智慧家居

智慧家居出現至今已有幾十年時間，至今經歷了兩個階段，第一個階段是單品的智慧化，即將所有家居連線到人的手機上，由App遠端控制所有電器。第二階段是智慧互動，即是兩個或N個電器智慧化可以聯動起來，比如智慧窗簾開啟後室內的燈就會隨之自動感應關閉，或智慧空調開啟後浴室裡的浴霸隨之加熱。

圖表39：智慧家居概念融入家庭生活方方面面

現階段的發展中，以上智慧家居的技術早已實現。市面上已有很多品牌，如我們熟知的小米智慧家居套裝、聯想家庭安防套餐、Wulian 智慧家居套餐、歐瑞博智慧家居套餐等數十家產品。不過，第二第二階段都是弱智慧，只是把開關移植在手機裡，或弱聯動的智慧化。這種模式的弱點是智慧化不足，與使用者期待的真實效果相偏離，隨著類似產品的普及，並不貼心的體驗使得部分使用者的熱情降溫。

以人工智慧為代表的的第三階段逐漸映入人的眼簾，完全人工智慧化的智慧家居將實現全自動、自學習、自感知的智慧家居系統。也就是說擯棄掉手機，給智慧家居裝上更為智慧的人工大腦，完全解放人為控制家居，讓所有家居擁有明白使用者心思的能力。當用戶結束勞累了一天的工作後，回到家中，由人工智慧調配，大門、洗澡間的熱水、客廳的空調、照明燈……一切都無需控制便可以自動識別開啟，人只作為享受的中心而不必為此過渡操心。

隨著2017年人工智慧將在多項領域的突破，這些成果將催動2017年智慧家居的裂變，雖然如今的智慧家居與人工智慧的結合尚在混戰的初期，隨著市場看不見的手優勝劣汰，一個更智慧的未來或將在不遠的將來出現。

4.8農業：人工智慧逐漸融入全流程應用

一直以來，人類如何養活自己就是一個棘手的問題。進入智人時代以來，人口數量不斷膨脹，2050年世界人口總數或將接近100億。這意味著同樣的土地必須養活更多的人口。加之全球變暖以及水資源短缺對農業帶來的影響，勢必對人類養活自己造成不小的麻煩。

農業領域面臨的挑戰對人類來說比其他領域更為重要。如何在耕地資源有限的情況下增加農業的產出，同時保持可持續發展呢？人工智慧就是解決的方法之一。

圖表40：人工智慧農業耕作、播種智慧機器

人工智慧在農業領域的研發及應用早在本世紀出就已經開始，這其中既有耕作、播種和採摘等智慧機器人，也有智慧探測土壤、探測病蟲害、氣候災難預警等智慧識別系統，還有在家畜養殖業中使用的禽畜智慧穿戴產品。這些應用正在幫助我們提高產出、提高效率，同時減少農藥和化肥的使用。太空中的衛星可以幫助探測氣候是否會出現乾旱；田間的拖拉機可以觀察種植物並剔除不良作物；而基於人工智慧的智慧手機應用可以實時告訴農業人員什麼疾病正在對農作物產生影響。

圖表41：智慧影象識別

透過各種識圖軟體對著花草拍照掃描一下就知道了，不僅僅是幫你識別你不認識的農作物，他們能夠幫農戶智慧識別農作物的各種病蟲害。農戶把患有病蟲害農作物的照片上傳，App就會識別出農作物犯了那種病蟲害，並且可以給出相應的處理方案。除了人工智慧給出的處理方案，App上還有使用者和專家交流的社群，可以針對相應的病蟲害進行討論交流。

圖表42：（Blue River的萵苣種植機）

圖表43：（Aboundant Robotics的蘋果採摘機器人）

圖表44：衛星雲圖

（左：InterlinAir識別田間的雜草，右：給出農田的營養建議）

圖表45：牛臉識別，智慧穿戴

圖表46：（在農田中的各種物聯網設施）

我就簡單的說一下，潛移默化的改變，而且已經開始了。

1、如果網際網路是神經，人工智慧就是大腦。網際網路解決的是人與人、人與資訊、資訊與資訊直接的關聯。不管是網際網路還是移動網際網路對世界都產生了深遠的影響。而人工智慧會在網際網路的基礎上再次掀起一陣浪潮。

3、不可避免。不管是為了GDP,還是為了生活的舒適度。人工智慧的到來都是不避免的。

因此，人工智慧將會是網際網路之後，基於網際網路的新技術。它的到來是潛移默化且不可避免的。而且這個過程已經在進行。將會讓我們生活的方方面面都再次發生翻天覆地的變化。

2016年3月13日，人類唯一戰勝AlphaGo的那個長夜，李世石早早睡下。世界在陷入慌亂之前恢復平靜，以為不過是一場虛驚。

然而，在人類的安眠中，經歷敗局的AlphaGo又自己練習了一百萬盤棋局。

一覺醒來，李世石面對的對手已今非昔比。

人工智慧並不是一個新概念，再次出現在大眾視野中時，它已不再是科幻小說中薄弱的幻想，而成了實實在在的宿命。

美洲的Amazon倉庫裡，無數機器人正在貨架間瘋狂工作；歐洲快餐店內，機器人端著漢堡和可樂 24/7 來去自如；而南非的礦井下，電腦正操作著精密儀器，逐步填滿人類站過的位置 。

在華爾街，基於人工智慧技術的交易演算法已經普及，原本需要大量分析師填充的辦公室只剩下寥寥幾人，幾秒鐘之內，機器就可以迅速判斷資訊，自動買賣股票。律所、醫療、航空……即使是最高階的腦力工作，都即將或正在接受人工智慧的介入。

這些，還只是革命的開始。

人類社會經歷過從奴隸社會、神權制度到法治社會的演進，機器的演進也即將開始。史蒂芬·霍金、伊隆·馬斯克、比爾·蓋茨，越來越多的專家開始關注人工智慧的潛力和威脅。有人把人工智慧比作核能，一但推廣，福禍難料。

機器獲得智慧的方式與摩爾定律相似。計算機的效能平均每18個月可以翻一番，1965年至今，計算速度翻了160億次。據估計，到2030年，機器智慧的水平可能會達到黑猩猩的水平。黑猩猩屬人科，它們與人類的智力差距，比跟大猩猩的差距小。

十年前大資料興起，計算機進步神速。今天人工智慧獲得的成就很大程度上取決於資料。到了2030年，計算機很有可能會在各方面達到人類的水平，也就是說，還有13年。

13年，足夠使這個充滿未知數的世界翻天覆地。人類會被機器取代嗎？

前一秒鐘，我們還在為人工智慧取得的成就感到欣喜，下一秒又陷入對於未來的無限恐慌。

世界將去向何方，我們無從知道。

不是人工智慧改變世界。

是人工智慧背後的人類改變世界。

人工智慧只是人類創造的工具。

人工智慧當然可以改變世界

優點太多，首先可以解放人力，替代人工做的很多事，學會利用這個趨勢，會節約很多勞動力

做為人工，接下來就需要提高個人水平，掌握控制人工，而不是被人工替代。加油吧，騷年

個人覺得，人工智慧還有一段路要走，小時候寫作文，未來的一天，大概是20年之後，一個晴朗的日子，機器人保姆叫我起床，替我穿好衣服，伸來電動牙刷，洗漱完畢，機器人送來了做好的早餐，吃完飯無人駕駛汽車在外面等我。

這大概是小時候對於科技未來的模糊輪廓。如今科技發展日新月異，人工智慧迅速而深刻地改變著我們生活的世界，雲計算，大資料，智慧手機，無人運輸，科學建模，正在引發鏈式反應，推動經濟社會各個層次數字化智慧化。

人工智慧可能成為下一次，經濟發展的新引擎，驅動新的產業革命，釋放科技蓄積的巨大力量，重構生產消費各個環節。新模式，新產業，新業態，帶來新的活力，在面臨人口老齡化，資源枯竭方面，可以準確感知預測預警社會發展態勢，精細化管理。

同時人工智慧也具有兩面性，技術顛覆的同時，也帶來法律和倫理道德，就業，個人隱私，國際秩序等新的挑戰，在發展的過程中我們要注意它的負面性，提高風險意識，確保其安全可控可靠。

最期待人工智慧在醫療、教育、生活服務領域的大發展:

一、醫療領域:人工智慧助手可提供實時且持續的支援和建議輔助醫生做診斷和治療，還可以吸收、分析和分享患者的大量資料，從客觀知識、基本常識、藥理病理等方面的儲備來說，人工智慧應該可以比人腦儲存更多的知識和資訊。

二、教育方面:人工智慧可不可以替代教師?同理，僅是教授客觀知識、基本常識、學科定律等，人工智慧恐怕比人類教師準確性更高，涉獵範圍更廣，人工智慧不能替代的恐怕是人與人之間情感的交流和文化審美等細微感受的傳遞。

三、生活服務領域:簡直太需要人工智慧機器人來解放人們做家務的辛苦和繁瑣了，家政機器人、炒菜機器人、無人機送餐送快遞、無人駕駛等，光是想想那畫面就很科幻，但這一切的到來恐怕就在不遠的將來。

我認為智慧機器人，在製造業，可以代替人工，可以高效率不知疲倦的生產大量產品，所有商品的成本大幅度下降；在建築業，智慧機器人可以自動建造房屋，以及其它大型工程，不知疲倦，不懼危險，以至於給長城貼瓷磚、給太平洋加蓋等超級工程都成為可能。

生活領域，自動駕駛普及，交通將更有效率，每人一輛自動汽車，上下班通勤都不用自己勞累。家裡有家政機器人做各種家務，人真的要考慮長胖的問題了。

醫療領域，體檢全交給機器人，每天檢測健康情況，大部分小毛病不用出門就可以得到控制。

那時候人類所從事的工作只剩創造性的工作：比如研究、設計、藝術創作等，一部分人想混吃等死的話成本也不會太高。

在以上的分享關於這個問題的解答都是個人的意見與建議，我希望我分享的這個問題的解答能夠幫助到大家。

人工智慧技術是近些年來人類科技的一個重要成果。隨著阿爾法機器人橫空出世，戰勝了人類頂尖的圍棋選手，人工智慧技術進入了普通人的視野，各路資本也隨之進入這個領域，使其迅速發展壯大，一些有識之士在各種場合預測人工智慧將在未來替代人類的大部分工作，個人認為，光從技術角度，這絕非危言聳聽，而且這個時間點可能就在不久的將來。

什麼是人工智慧

為了瞭解人工智慧如何改變世界，替代人類的工作，首先需要了解下什麼是人工智慧，它的核心是什麼？我們且不說未來這項技術會發展到什麼程度，先來看看它現在是什麼。目前來說，人工智慧的核心技術是深度學習技術，說白了就是機器具有自學的能力。比如阿爾法機器人，它就是在透過學習大量人類圍棋棋譜的基礎上戰勝人類的。說的再具體一點，計算機透過一種叫深度神經網路的模型，對各種問題先進行學習，學習過程需要大量的已經整理好的輸入輸出資料，透過大量的計算，不斷地調整引數，生成固定的模型引數，最終生成一套可工作的人工智慧演算法去處理實際問題。

人工智慧能替代什麼工作

透過前面介紹的人工智慧學習的過程，我們就可以知道，那些能夠被機器學習的工作都可以被機器替代，尤其對於那些重複性的，沒有創造性的，容易學習的工作是最適合用機器來完成的。比如駕駛，駕駛工作需要司機在掌握交通法規的基礎上，實時的觀測路況並對路線做出反映，這些規則本身並不複雜，現代計算機完全可以透過學習而掌握，所以計算機自動駕駛技術未來一定會代替人類司機。再比如財務工作，財務的本質是對交易資料進行彙總統計整理，並在這個基礎上做出決策，這個過程對計算機來說也是可以透過學習掌握的，而且差錯率一定會低於人類。當然，對於一些具有創造性的工作，比如藝術家，心理學家等職業，目前看來，人工智慧還是無法勝任的。

存在的問題

事物的二分性決定了任何事物的出現總是有利有弊的，人工智慧也不例外，它對人類社會會帶來衝擊，它如果大面積替代了原來需要人類完成的職業，那這些從業人員將何去何從，這是否會帶來一系列的社會問題？而且人工智慧真的能完全按照人類的意志毫無差錯的工作嗎？這一切都不得而知，但是可以肯定的是，人工智慧是人類自身進步的要求，它的未來將勢不可擋。而這一切最終會變得怎麼樣呢，讓我們拭目以待。

人工智慧技術是近些年來人類科技的一個重要成果。隨著阿爾法機器人橫空出世，戰勝了人類頂尖的圍棋選手，人工智慧技術進入了普通人的視野，各路資本也隨之進入這個領域，使其迅速發展壯大，一些有識之士在各種場合預測人工智慧將在未來替代人類的大部分工作，個人認為，光從技術角度，這絕非危言聳聽，而且這個時間點可能就在不久的將來。

人工智慧作為計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能與人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

其中在語言方面有兩層含義。一層是自然互動語言，即能夠用人類的表達轉化成語言，靠耳朵聽或眼睛看。中國在自然互動方面取得了很多突破，以語音識別為例，百度輸入法不斷深耕AI領域，其語音輸入、神句配圖等功能深獲使用者喜愛，現又釋出AI助聊功能，便利更多使用者的需求，使表達更簡單，溝通更高效。分析百度輸入法的多重AI黑科技的功能體驗及對便利生活的意義

另一個輸入介面就是經螢幕或者是鍵盤來進行互動的，不過自從智慧喇叭(SmartSpeaker)、虛擬/增強現實(VR/AR)與自動駕駛車系統先後的出現在人們的眼前，在沒有螢幕時也是可以很好地進行運算還有溝通的。這種情況是人工智慧經自然語言處理和機器學習讓技術更加直觀也更加好操控的表現，而在未來也很有可能會代替螢幕在使用者介面和使用者體驗的地位。

另外人工智慧不只是在企業的後端擁有重要的作用，在技術介面方面對於較複雜問題的處理也是輕而易舉的，比如：使用視覺圖形的自動駕駛車，經人工神經網路來進行翻譯，簡單講就是人工智慧讓介面成為既簡單又有智慧，所以將會未來互動的高標準模式。

聲音識別和語音識別是人工智慧中重要的一部分，它是人工智慧中讓機器透過識別和理解把語音訊號轉變為相應的文字或命令的一種高技術。

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機器人不再立即等同於半機械人，武裝的金屬生物以及有人駕駛或自主的類人機器人。即使是如今的Android一詞，也經常被理解為Google開發的移動作業系統。人們已經超越了機器人的典型概念，因為大多數人已經意識到了機器人技術的不同形式和應用。

機器人技術不再僅僅是科幻小說，電影和電視節目的主題。他們已經在各種環境中與人們共存，儘管不是以用來描繪他們的科幻故事的形式。許多人甚至認為他們有改變世界的潛力。

機器人技術在現實世界中的不同應用

機器人具有廣泛的用途。如前所述，它們不僅僅是關於科幻小說文學和流行文化所產生的刻板印象。以下是目前機器人最明顯的用途：

製造或裝配線：製造過程的許多方面已實現自動化，而機器人技術在該自動化中起著重要作用。其中的示例包括機器人焊接，裝配，噴塗，零件轉移和機器維護。使用機器人技術時，生產過程將顯著提高效率，輸出也將變得更加一致。探險和航行：有些地方和情況被認為對人類來說冒險風險太大。因此，機器人是首選工具，因為它們可以承受各種環境危害，並在一定程度上執行人類無法做到的事情。深度水下和太空探索是最好的兩個例子。機器人還用於軍事導航和探索任務。農業：農業裡有機器人。他們執行諸如自動種植，收穫以及生產分類和包裝之類的任務。外骨骼：也稱為動力外骨骼，機器人外骨骼是可穿戴裝置，通常將氣動和液壓系統，槓桿和電動機整合在一起，以增強肢體功能。這些機器增強了佩戴者的力量並提供了保護，因此它們可以執行原本無法執行的任務。倉庫物流：大型倉庫中還使用機器人來安全高效地檢查和移動產品。搜救行動：災難響應團隊尋求機器人的幫助，以更快，更有效地定位可能的生還者，或減輕災難帶來的問題。救援人員還使用機器人來協助監視某個區域，以提出最佳的行動方案。輔助技術：輔助機器人技術可以幫助有殘障或虛弱條件的人獨立生活。有機器人輔助裝置或器具可幫助身體殘障的人們方便移動和進出。替代人員：在危險的工作或情況下，機器人可以代替人類。為電影做特技或在軍事行動中充當誘餌是機器人可以接替的任務。

使用機器人的好處

機器人具有幾個優點。首先，它們比人類更準確，更一致。精度和一致性是製造中必不可少的兩個重要屬性，特別是在批次生產中。您可以期望機器人在組裝時一遍又一遍地進行相同的切割或對齊。而且，他們可以更快地完成任務。

機器人不會疲倦，這是另一個優勢，因此您可以將它們長時間使用，並期望獲得相同的輸出質量。它們有一些侷限性（如果使它們不停地工作，它們可能會過熱），但是就工作時間和質量一致性而言，它們肯定比人類工人優越得多。

使用機器人的另一個值得注意的好處是，它們只需要良好的通風並在工作環境中適當調節灰塵和水分的水平。他們不需要午休時間，暖氣和空調。他們不像人類工人那樣需要一個不會造成健康風險和潛在傷害的工作場所。

此外，機器人不需要薪水，獎金和其他形式的補償。因此，它們的部署成本較低。他們在很少的監督下工作，只需要定期維護。而且，他們可以在危險的環境中執行任務，例如處理有毒物質。

機器人的缺點

但是，並非所有有關機器人的優勢都可以證明。機器人剝奪了人們的工作。許多在機器人的幫助下轉向自動化的公司不可避免地不得不解僱一些員工。但是，有些人斷言，從長遠來看，將機器人整合到企業中將對每個人都有好處。權威人士說，機器人並不能完全取代人類的工作。一些機器人最初可能會流離失所，但是從機器人技術中獲得的業務運營收益可以為人們帶來其他就業機會。人們應該提高自己的技能，以勝任機器人無法完成得更復雜和非重複的工作。還有，其他人會說失去工作就是失去工作。

而且，機器人的價格也存在缺點。機器人並不便宜。他們需要鉅額的資本支出，這是許多人買不起的。相關的維護和修理（如果發生損壞/故障）也需要額外的費用。

而且，機器人不能超越其程式設計能力。無論使用了多長時間，他們都不會獲得經驗，也不會發展成類似於在獲得經驗後將人類工人提升為更高職位時所發生的事情。同樣，如果全力以赴，機器人可能無法按預期工作。例如，在日本的一家概念酒店中使用的機器人之所以失敗，不僅是因為該想法的執行不力。他們還缺乏使他們吸引國際賓客的功能。他們提供的新穎性不多。如果他們能夠像Siri和Alexa一樣進行語言翻譯或互動，那就更好了。他們不必執行復雜的任務，例如技術翻譯。他們只需要對客人更具吸引力，在他們應該做的事情上要有一點點功能性和實際作用。

機器人是人類的絕佳助手，但遠非完美。當它們混亂時，它們會產生嚴重的問題，特別是因為它們經常在自動化中被大量使用。在製造過程中，如果人工工人發現某件事不正確，則可以自行決定停止做某事。但是，除非設定了複雜的感測器和AI來發現問題並做出相應的響應，否則機器人將不斷地執行其程式設計的工作。

著名的並且有可能改變世界的機器人

您可能已經聽說過本田的Asimo，索尼的Aibo和令人毛骨悚然的索菲婭，這些人在深夜的美國巡迴演唱會中亮相。它們是目前最先進的機器人或最受歡迎的機器人，但就功能而言，不一定是最值得注意的。當涉及到知名度並具有改變世界的潛力時，以下機器人模型脫穎而出。

RoboSimian –也稱為克萊德（Clyde），這款多臂機器人是噴氣推進實驗室（Jet Propulsion Laboratory）在2013年參加DARPA機器人挑戰賽的入口。它是一款多功能設計的機器人，其腿部也可以充當手。它是為災難響應而設計的，它可以透過四個通用附件站立在兩個或四個上，這些附件可以轉動閥門，清除碎屑，在不平坦的地形上航行並開啟通道。艾達（Ada） –這是由Open Bionics建立的機器人3D列印手。具有3D印表機的人員可以免費下載和列印原理圖。這可以透過肌電圖（EMG）來控制，肌電圖是一種檢測和記錄骨骼肌電活動的技術。Ada目前並沒有做任何特別的事情，但是能夠建立自己的機械手（可以透過肌肉的電活動來控制）的想法是一項重大進步。它打開了一個可能性世界，使機器人技術更貼近普通人。鳳凰–動力十足的外骨骼，鳳凰是輔助技術的一種形式。專為行動不便的人佩戴而設計。這種先進的外骨骼重量輕，佩戴起來不那麼麻煩，即使在坐著或躺著的情況下，也可以在一天中的大部分時間佩戴。Pepper –由Softbank Robotics開發的Pepper是一種服務機器人，具有透過面部表情和語音讀取情感的能力。它旨在用於商業，消費者和學術用途。在商業上，它已被部署為日本許多英國辦事處和醫療機構中的接待員。作為消費類產品，它已在成千上萬的日本家庭中使用。在學術上，Pepper在學術機構中被用作研究和教育機器人。好奇心–這是美國國家航空航天局（NASA）傳送給火星的漫遊者機器人。它具有許多用於導航，化學分析，避免危險，X射線光譜法，輻射評估以及多光譜和真彩色成像的相機。它還配備了多個感測器，除塵工具和帶有十字形轉塔的近7英尺長的機械臂。

機器人如何改變世界

機器人透過幫助人類更好地做事（效率更高）和做以前不可能的事情，從而改變了世界。機器人可以促進災難響應，增強身體能力，在需要與人互動的區域中服務並可以進行地球以外的探索。

機器人技術不僅在製造或裝配線領域中都有應用。它也被用於上述的鳳凰外骨骼和機器人手術中。此外，機器人可以在客戶服務中使用，例如，作為無憂的接待員。此外，機器人正在接管被認為過於危險的人類工作。這不僅涉及派遣到放射性高或有毒汙染物的地方工作的機器人。機器人也在演藝界建立自己的地位。迪斯尼為此開發了一種可以代替特技演員的機器人。

機器人以積極的方式改變著世界。他們可能接手了一些人類工作，但它們也創造了更高的效率，進而促進了經濟活動，從而為人類創造了更多的創造收入的機會。