人工智慧（Artificial Intelligence），簡稱AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的一門新的技術科學。

人工智慧的應用範圍非常的廣泛，就我們普通人來說，最先也早接觸的可能就是娛樂方面的電腦遊戲了。這種最簡單的人工智慧，使得人類的智慧在它面前感覺不堪一擊。前些年的深藍、阿爾法狗，都已經擁有自我學習的能力，很輕鬆的打敗了世界冠軍。

語音識別也是人工智慧很常見的應用，比如蘋果的Siri，小米的小愛同學…經過這麼多年的發展，她們都進化的強大了很多，不僅能聽懂我們的話，還可以很有邏輯性地與我們對話，讓許多成年人都會饒有興趣的和她們聊聊天。

最近我關注了一個展示兩臺客服機器人川寶和快寶的賬號，這個賬號每天發人們和這兩個活寶機器人對話的視訊。看了好多個視訊後，我有點難以相信這個是真的機器人在和人類對話。因為這機器人和人對話的邏輯性、上下文銜接性太恐怖了。感覺像是人們提前安排好段子，然後輸入到電腦一樣。

還有一個人工智慧的方向是影象識別，這方面炒的比較火熱的應用是自動駕駛。谷歌和百度都在搞這方面的研究，並且深圳公交集團的無人駕駛公交車已經上路運營了。無人駕駛車上配有攝像頭、雷達、GPS天線等裝置，基於人工智慧的影象識技術，能感知周圍環境，實時對其他道路使用者和突發狀況作出反應。

以上列舉的只是我們普通人最常接觸的人工智慧，事實上，幾乎各行各業都會或多或少應用到人工智慧，並且其應用只會越來越廣泛。人工智慧，在不遠的將來，終將會發展成為科幻片那樣，超過人類智慧的恐怖的存在！

要回答這個問題，先搞清楚人工智慧的邊界和定位：

人工智慧，涵蓋了當前流行的領域如機器學習與深度學習。在當下，機器學習時人工智慧的核心。

基於人工智慧的基本定義，能夠感知、推理、行動和適應的程式。根據當前各行各業的應用情況來看，多數停留在“感知階段”。那麼仿生感知最基本的就是“視覺”和“聽覺”。在生物智慧層面，尤其是仿生（擬人化、擬態化），就是模仿人類。那麼人類認知世界第一步就是感知世界。人類幹感知世界最核心的就是五官，五官裡面最直接的就是視覺與聽覺。

1）人工智慧基礎能力方向

當下在人工智慧領域，最流行的就是CV（機器視覺），NLP（自然語言處理），包括：語音、語言識別、語義分析與理解等，這都是機器學習基礎能力。

談行業應用，那就要從基礎能力上來對應。譬如機器視覺，現在應用較多的是公共安全，包括人臉識別等；NLP領域，比如最流行的人機互動模式，就是“語音識別”，小愛音箱、天貓精靈、小度音箱等等都是這方面的行業應用。

機器人方向

1、識別過程，外界輸入的資訊向概念邏輯資訊轉譯，將動態靜態影象、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等資訊轉化為形式化的概念邏輯資訊。

2、智慧運算過程，輸入資訊刺激自我學習、資訊檢索、邏輯判斷、決策，併產生相應反應。

3、控制過程，將需要輸出的反應轉譯為肢體運動和媒介資訊。

人工智慧在金融領域的應用，主要通過機器學習、語音識別、視覺識別等方式來分析、預測、辨別交易資料、價格走勢等資訊，從而為客戶提供投資理財、股權投資等服務，同時規避金融風險，提高金融監管力度，實現風險控制。

人工智慧在零售領域的應用，主要是利用大資料分析技術，智慧的管理倉儲與物流、導購等方面，用以節省倉儲物流成本、提高購物效率、簡化購物程式。主要應用在倉儲物流、智慧導購和客服等場景中。

等等，其實人工智慧已經滲透應用在一些行業中了，其核心目的就是代替勞動力，提高勞動效率和準確度，所以在未來伴隨著5G技術的發展和成熟，必定有廣闊天地。