謝謝邀請，總的來說就是憑藉經驗優勢來工作的職業十年以後會面臨巨大的挑戰，大資料為基礎的人工智慧會摧毀或者削弱這些職業，就想網際網路殺死了零售業一樣。舉幾個例子，司機可能會被取代，銀行普通僱員會被取待，普通門診醫生可能會被取代，低端教育會被取代，所有語言的翻譯會被取代，生產線工人會被取代，投資理財規劃師會被取代，等等，太多了。據統計70%的職業會被取代或弱化。什麼樣的職業難被取代？不停創新的行業，如IT，藝術，與人打交道的，如律師，渠道經理等等。想想你所在的行業吧。舉一個例子，我的一個學生，中國科技大學應用數學的，畢業後在投資公司做理財師，現在做不下去了，因為理財分析都用的bp神精網路了，沒他們啥事了，現在改行做大資料。

作為一項基礎性技術，人工智慧將會重構幾乎所有行業的格局，並帶來翻天覆地的變化，下面這 6 個傳統行業就將發生鉅變。

人工智慧代表了一種與資料互動的新方式。隨著感測器、資料儲存分析的成本大幅下降。目前，幾乎每個行業都可以產生大量的資料，比如從電腦處理器的溫度到軸承的振動等日常操作的資料。

人工智慧可以簡化對這些資料的分析過程。從而幫助人們從大量而又繁雜的資料中獲取重要的見解。人工智慧能夠對廣泛應用的應用進行整合，再加上它能提供的巨大好處，已經有許多專家將其視為第四次工業革命。這將會帶來一個勇敢的新世界，各個行業的領導者，正把賭注壓在他們新的機器人霸主身上。

Shipping and Logistics是一個全球性的企業，總收入約為8萬億美元。為了應對感測器和資料儲存成本直線下降的影響，它正積極地採用人工智慧和機器學習等相關技術，以提高效率。

透過全球航運網路協調數十億種個人產品和大宗商品，早就已已超出人類的管理能力了。現在，人工智慧系統正在運營供應鏈。人工智慧在物流領域的應用廣泛，涵蓋了供需、庫存、協調運輸網路、車輛維護排程等。德國航運巨頭DHL在其2016年的物流趨勢雷達報告中表示，透過使用人工智慧，分銷業務可能會在“製造，物流，倉儲和最後一公里交付”等方面等到難以想象的最佳化 。

人工智慧可以自下而上地重構整個醫療保健行業。研究人員預測，到2021年，該行業的人工智慧系統的潛在市場規模將會達到67億美元，這將促使谷歌、IBM等科技巨頭以及一些創業公司進行大規模地投入。人工智慧也會對疾病的治療產生巨大的影響。

像CRISPR-Cas9基因編輯技術這樣的頂級醫學創新，在人工智慧演算法的加持下，可能會取得巨大的飛躍。此外，手術室中也採用了人工智慧驅動的外科手術工具。從20前首次推出以來，這項技術已經進行了超過300萬次的機器人輔助手術。

人工智慧也對零售和廣告領域產生了巨大的影響。透過使用機器學習演算法和自動化銷售助手，機器人正在接管廣告業，而你的個人資料就是推動引擎運轉的“燃料”。

人工智慧已經被用於提高網頁和社交媒體上個性化、定向廣告的成功率，而且還被用於篩選大量的買家偏好資料，以幫助亞馬遜和eBay等線上購物巨頭髮現購物趨勢，消化庫存。

當然，在人類的創造力完全被取代之前，這項技術還有很長的路要走。不過，未來仍然不難預測;Exchange Lab的首席戰略官Tim Webster表示，人工智慧技術“只會幫助在資料和使用者響應方面變得更好”。

與許多行業不同，金融業多年來一直都產生並儲存了豐富的資料。而且，由於銀行和財務記錄的嚴格一致性，採用人工智慧技術就非常理想。有了這些資料，人工智慧研究人員已經在尋找方法，利用機器學習來簡化常見的財務問題，比如風險管理、貸款批准、投資組合創造等等。

還有很大的創新空間。利用人工智慧技術的銀行演算法總有一天會將個體客戶的特徵與市場資料實時比較，這將會在風險評估、客戶分析和產品推薦中加入更多的因素。

使用人工智慧技術也預示著金融市場將發生重大變化。對沖基金管理、銀行的網路安全以及運營效率提升等都會受到衝擊與影響。

欺詐性的保險索賠對保險公司來說，是一個高達400億美元的問題。但是採用大量的人力來篩選保險索賠和識別欺詐，只會增加保險公司的成本。透過使用人工智慧和機器學習來消除更多的欺詐性索賠，可以解決這兩個問題。而且，這還能降低客戶在索賠過程中的費率。

人工智慧也在進入保險行業的客服領域。埃森哲諮詢公司進行的一項調查顯示，74%的受訪者表示，他們已經準備好接受計算機生成的保險建議了。

像Netflix和Amazon Prime這樣的娛樂巨頭真的非常渴望能夠更好地瞭解你。更好的流媒體服務和線上影片產品的出現，推動了有線電視等傳統娛樂模式發生了巨大的轉變。此外，流媒體服務和線上娛樂服務提供商也在使用機器學習技術來追蹤、捕捉使用者的偏好。隨著時間的推移，這些由神經網路驅動的演算法會形成一個關於你的使用者畫像，從而根據你的喜好進行推薦，讓你在他們提供的服務中消費更多的時間。

人工智慧的演算法也能最佳化快取。流媒體影片需要對大量資料進行協調，機器學習將會使這一過程變得更加高效。

關於 AI

AI，即人工智慧（Artificial Intelligence），能夠用於研究、開發、模擬、擴充套件人類智慧的理論、方法、技術及應用系統，被認為是世界三大尖端技術之一。

人工智慧是計算機科學領域的完美應用實現，智慧的實質就是為了讓人們的生活、工作更美好、更高效。最終希望生產出能與人類的神經系統相似做出反應的智慧機器，在人工智慧領域內包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

1. 自動駕駛

2018年3月28日，由東南大學設計的中國首款無人駕駛巴士正式執行，這款無人駕駛巴士完全透過計算機、雷達和導航等電子系統工作，可實現雙向自動駕駛、靠站自動停靠和自動避讓等多種功能。時隔四個月後，百度全球首款L4級量產自動駕駛巴士“阿波羅”下線，如今，阿波羅已實現萬人試乘，安全執行一萬公里，保持零事故。

2. 智慧醫療

2018年，以視覺影像診斷為主的智慧醫療開始應用於臨床，並在很短時間得到了顯著的應用效果。影像輔助診斷、電子病歷、醫療大資料等智慧化醫療手段和技術的應用已在國內各大醫院初露鋒芒。同時，人工智慧的早期診斷已經可以拯救心臟病和癌症患者。具體地來講，人工智慧可以透過篩選大量的數字資料，學習和改進演算法，發現我們不希望看到的結果模式，並希望基於這些見解做出明智的決定。

3. 智慧教育

教育方面，主要分為普及教育人工智慧方面和利用人工智慧提高教學成果方面。後者可細分為助力教育機構管理提效的場景、輔助教師教學提效的場景、幫助學生學習提效的場景及新穎度較高的自適應學習。

4. 智慧製造

近年來，全球製造業智慧化升級改造仍在持續推進。大量消費品行業向小型化、輕型化的工業生產線改造與升級，將一步步實現加工業的全流程自動化、智慧化，在一些領域上，人機協作方面也取得了一定的進展。隨著機器人控制系統自主性、適應性、協調性的不斷加強，以及大規模、小批次、柔性化定製生產需求的日漸旺盛，消費品行業將成為工業機器人的重要應用領域。

5. 智慧機器人

隨著智慧互動技術的顯著進步，智慧陪伴與情感互動類機器人正在逐步獲得市場認可。智慧機器人系統內嵌的演算法模組將會根據不同使用者的性格、習慣及表達情緒，形成獨立而又差異化的反饋效果，即所謂“萬人萬面”的高階智慧體驗。

6. 語音語義識別

在一些移動裝置、汽車和家居，將老式的觸碰式互動轉變為語音式的互動方式，能夠極大地提高人工效率，比如回答簡單重複的客服問題和幫助醫生錄入電子病歷等。

……

人工智慧發展於20世紀50年代，進入21世紀後，隨著計算機技術的迅猛發展，與奈米技術、基因工程合稱為21世紀三大尖端技術，它是一門匯聚了多門學科發展起來的特殊學科。

人工智慧在各個領域有著非常廣泛的應用，尤其是在智慧出行、醫療診斷、航空航天、線上學習等方面具有非常廣闊的發展前景，為各行各業提供更加高效的服務，在將來人工智慧會在各行各業中發展到最佳時期，必將淘汰複雜、單一、重複性的崗位。但是，人工智慧在發展過程中也面臨著很多的挑戰，諸如仍舊需要大資料的支撐等。