這個例子並不算什麼AI，只是讓你可以很好的理解這個場景。在可見的未來，大量沒有難度的藍領工作會逐步被技術解決方案取代，更穩定高效低故障，成本低。

傳統行業對這些應該是有預期的，收割機代替農民，生產線上的機械手代替組裝工人，人工智慧是下一輪的工業革命，對於人工工作取代的深度和廣度都是前人所未及的。

其實這是一件很值得期待，同時又令人擔憂的事情。

自動化的發展，不斷代替了以往那些重複的，技術含量地的工作，讓很多沒有一技之長的人越來越難找到工作。

人工智慧的發展，進一步替代了人類的很多工作，甚至一些高難度的工作都被替代了。

一方面，我們的生活和工作會越來越高效，另一方面，社會對人的知識水平要求也越來越高。

以前沒讀書的是睜眼瞎，以後沒讀大學的人可能都算是睜眼瞎了。

接下來，人們學習知識的成本也會越來越高，需要的時間也會越來越長。

人工智慧在高科技領域帶來了新一輪就業機會，掌握高新科技的企業集團壟斷社會的可能性在變大。但更為驚人的訊息在於，人工智慧產業的發展將帶來嚴重的失業現象，南韓學者分析稱，這究竟促成第四次工業革命，還是破壞性技術，將取決於當代人的發展方向。達沃斯論壇去年釋出的一份報告曾指出，截至2020年，在15個經濟領先的國家內，有710萬人工僱員將因機器人的產生而失業，但由於市場會提供約200萬個新的就業崗位，因此，總計有510萬份工作會被機器人“搶走”。報告中調查的15個國家佔據了全世界勞動人口的65%。

與此同時，英國牛津大學去年對702種職業“電腦化”的可能性研究成果也表明，47%的職業在未來10-20年內將被電腦取代或可能出現鉅變。其中，會計、保險商和電話營銷人員最有可能被機器人取代，可能性高達百分之九十九，而醫生、社會福利保健員及核能工程師等則能保住自己的位子。對此，韓媒《東亞日報》引用首爾大學教授的意見指出，人類與機器的工作性質需要重新定義，但不至於恐慌。人工智慧目前的發展，還非常初級，遠沒有達到可以有“意識”、“自我意識”和“情感”的水平。

所以說沒一個消亡行業的背後又會出現新的行業，也就有了新的機會。

這張赫芬頓郵報的圖表可以看出，AI 將在不同的層次上逐漸改變人類社會的工作性質和感知情況。首先，顯而易見的是，人工智慧帶來的自動化革命會減少人類的重複性勞動，也會使許多工作消失。技術給我們的生活帶來更多的便利，讓搜尋和語言的翻譯都更加便捷。與此同時，新的技術會產生新的需求，為了適應新的生活方式和服務體系，社會將需要更多的資料科學家、機器人工程師，同時創造許多新的崗位。

更為重要的是，隨著各類感測器的資料逐漸被收集起來，人們將做到許多以前無法完成的任務，實質上拓寬了人們認知的邊界，也意味著將以新的方式認識人類自身。例如，人們的語音資料、交通軌跡都將被記錄下來，人們可以以大資料的視角回顧自己的一生，以及與其他人重疊的軌跡，這種回顧和超越在以往都是很難實現的。與此同時，社交網路和智慧的新聞推送將重塑人們的社交方式和經驗認知，這些都意味著社會的形態將發生巨大的改變。

這種改變自然是由於技術的進步，但這會讓生活更加美好嗎？其實這是自古以來爭論不斷的話題，實際上也是二律背反的一個生動例子。積極的一面是，在技術進步下社會形態的改變，更讓人關注於人性中不變的本質，這與任何一種尋求內心的方式都是殊途同歸的。

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。

1.物流與配送

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 。

2.醫療保健

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。

3.廣告

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。

4.金融

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。

5.保險

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。

6.流媒體和線上影片

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AI機器人行業對於傳統行業的衝擊，看到大家說的都是一些大的方面，我就說說離大家最近的一個傳統行業——手機。

印象中，大家對於機器人的定義好像都是實體的，實際上機器人是無所不在的，也可以是虛擬的。比如科大訊飛自己的輸入法，現在是大家經常會用到的，它的語音輸入法就帶人工智慧。

當科大訊飛董事長劉慶峰演示可用於單機涉密情況下的“訊飛聽見”實時語音聽寫技術後（也就是這次在虎嗅上演示過的高階版），領導人表示：“那今後包括寫作、速記，都可以用我們的語音了。這個將來用處廣了！”訊飛也算是厲害了~

人工智慧對於手機行業的影響，當然不只是一個小小的語音輸入法。如果說從大哥大到諾基亞是一場革命，從諾基亞到蘋果是一場革命，那麼手機收到人工智慧的衝擊式革命應該比之前的任何一場都容易。未來，人們和手機之間在精神上的關係會無比親密，不僅僅是物理空間。

舉個例子，去年，俄羅斯一個人工智慧初創公司 的創始人Eugenia Kuyda，最近將她去世的好友以智慧聊天機器人的形式召喚回了人間。

她的好朋友 Roman Mazurenko是個科技企業家，在 2015 年 11 月份一場車禍中去世了，但就在那場悲劇發生的三個月後，Kuyda 就給他的人工智慧化身 Roman 成功傳送了第一條簡訊。由於他已經被火化，Kuyda 也沒有辦法去墓地緬懷他，於是這位年輕的程式設計師決定好好利用關於他的每一個電子回憶，包括照片，新聞報道還有這麼多年來他發給她的幾千條 SMS 簡訊，然後把它們裝進神經網路裡來創造一個智慧的聊天機器人，那些認識 Mazurenko 的人都說這個智慧聊天機器人聽起來就像真的 Mazurenko 一樣。

如果用在手機上，那麼就會出現《黑鏡》中的場景了，對於無法分別的人們來說，簡直是一種安慰。當手機有了自己的人格，它會是很好的助理，很好的夥伴，懂你的朋友，記錄你精彩的每一刻。

目前國外有蘋果、谷歌在手機上研發人工智慧，國內就是華為了。神奇的是，華為既不走資料，也不走應用，在系統層面實現人工智慧，彷彿一個巨大的神經網路濃縮在小小的手機晶片中，根據每個使用者自己的資料接收訓練，去了解使用者的習慣和喜好，比如華為榮耀Magic手機，華為麒麟970晶片，都是華為在人工智慧上取得的成果。