AI已經在改變著我們的生活，並且在解決資訊不對稱方面發揮出人類難以企及的解決能力，也將從更多更具有智慧生存方式等方面改善我們的未來生活。
在爆炸式的資料積累，基於神經網路模型的新型演算法與更加強大成本更低的計算力的促進下，人工智慧的發展已經突破了商業領域對其應用效果的預測，人工智慧技術的應用場景在各個行業逐漸明朗，開始帶來降本增益的實際商業價值。從應用方向上來看，汽車、醫療、教育、金融等資料基礎較好的行業方向應用場景目前相對成熟。
AI至少在如下四個方面為人類將做出較大貢獻：
自動駕駛
自動駕駛汽車的新興技術包括攝像頭、光雷達（光探測和測距）、點對映、聲納、雷達、鐳射等感測器。藉助車前大燈，人類肉眼可以看到大約76米，但今天的自動駕駛汽車的雷達可以看到大約250米，並且360度無盲區。機器可以在0.5秒左右的時間內對乾燥路面的可能障礙做出反應，而普通人類平均需要1.6秒。當今的自動駕駛汽車所能捕獲的資訊是你的視覺皮層處理資訊的1000多倍。所有這些表明，10~20年後，當這項技術真正成熟時，人類司機駕駛的汽車不可能比人工智慧駕駛的汽車更加安全。為什麼？因為資訊不對稱。
自動駕駛汽車所能處理的資料比人類大腦多得多。如果這一能力成熟，沒有人開車能比自駕駛汽車更安全。
智慧醫療
傳統醫療主要依賴個人臨床經驗，經手處理的病例，醫學交流的案例，新療法的試驗，即使經過電腦儲存處理過的病例資料，憑藉醫生個人的研讀和記憶也是很難做100%的用藥準確以及對病理變化趨勢的準確判斷。人類遺傳基因的變化，新型病毒的演化，藥物作用的預測都在影響著醫生的經驗認知。人工智慧在這方面正好彌補了人類對全資訊化了解和模擬計算的不足，人工智慧演算法被應用到新藥研製，提供輔助診療，癌症基因檢測等方面都有突破性進展，雖然還說不上完全取代，但是AI+人工智慧已經能夠在很多方面幫到醫生及患者。
資料顯示，預計國內“AI+醫療”市場2020年規模將突破800億，並繼續保持超高增速。健康醫療的發展商機將成為人工智慧解決醫療資訊對稱發展的一片藍海。
人工智慧將大大提升輔助醫療的質量和效率，病人可以自行輸入病情反應人工智慧在大量病情記錄中，透過資訊檢索同類病情，快速匹配資訊，模擬問診，推薦用藥，減少誤診，不僅可以提高醫療診斷準確率，還可以輔助醫生進行病變檢測，實現疾病早期篩查；
人工智慧的快速發展正在助推智慧醫療時代的來臨：智慧醫療機器人，智慧藥物研發，智慧影像識別，智慧健康管理~~已經不是新鮮詞彙，不是想象。“AI＋醫療”領域的改造是顛覆性的，它不僅僅是一種技術創新，更是對醫療產業生產力的變革，將帶來龐大的增量市場，市場空間無限。
基礎教育
作為一名小學生的媽媽，這裡不得不提一下“教育大綱”這個東東，為什麼國家要出臺分年齡階段，分學科的“教育大綱”？ 為什麼要定期修訂，釋出最新的 ”教育大綱“呢？
因為教育領域嚴重的資訊不對稱。家長不知道學校要如何教學？孩子學會與沒學會的比較範圍是什麼？老師不知道教的符不符合國家要求和教育方向？考試會考什麼？ 分學科分年級的”教育大綱“應運而生，負責解答如上所有疑問。
網際網路的高速發展，讓越來越多的家長和老師意識到，順應時代的發展，需要個性化的教育與學習方式。“傳統的學校教育無法真正做到對每個孩子有教無類和因材施教，但人工智慧帶來了這樣的機會，透過跟蹤記錄學生的所有學習過程，發現學習的難點、重點所在，從而幫助學生及時調節學習過程，量身定製學習計劃。”全國政協委員、民進中央副主席朱永新表示。
線上教育打破了時空限制，讓最優質的教育資源觸手可及，但它目前依舊做不到給予學生精準的個性化學習指導。人工智慧與線上教育結合後，一門有著上萬聽眾的課程，透過技術分析就得到了上萬個樣本的資料，把個人的學習行為資料與別人進行關聯比較後，就能定製個人學習路徑，修訂線上課程學習內容。
面對人工智慧時代，學校教育迫切需要更新教育教學觀念。“當機器實現了海量儲存記憶，學校教育如果依然只重視簡單的知識傳授，讓學生背熟公式、年代等，那麼我們已經落後了。死記硬背、大量刷題，機器肯定會秒殺人類。”全國政協委員、上海市教委副主任倪閩景曾經提到。
未來是‘人機共教’的時代。人工智慧解決大數計算、重複效率和規模化的問題，同時教育要著眼於培養下一代的思維能力，特別是計算思維能力。“計算思維如同形象思維、邏輯思維一樣，應該成為每個人必備的思維方式。計算思維能夠幫助人們把看似複雜的問題轉變成相對簡單的問題。培養計算思維能夠幫助人們更好地解決實際問題，具備更強的適應資訊社會的能力。”全國政協委員、北京大學資訊科學技術學院教授李曉明說到。
全民個性化教育時代的來臨，必將是人工智慧在基礎教育領域普適應用的時代。
金融服務
金融領域因為專業知識，產品特殊的高門檻，成為人人離不開，卻又高度資訊不對稱的行業。非金融領域的人要想想要享受金融服務紅利，都需要藉助“經紀”。購買保險需要保險代理人，購買理財需要理財規劃師，投資需要顧問，貸款需要客戶經理，“金融民工”的為了解決資訊不對稱而存在提供專業性的金融服務。
金融科技的高速發展，金融業將是大資料與人工智慧落地應用的重要領域。人工智慧正在重構金融產品模式，業務發展與服務方式。人類生存離不開經濟交易，任何涉及財富的交易都離不開金融服務，人工智慧不僅可以提高金融服務的效率和質量，更可以打造真正的金融無感和智慧化的財富服務體驗。
1.智慧賬戶
未來智慧銀行賬戶真正好處是，一旦我們設定了一組基本引數，就能獲得個性化的建議，就像你的錢包裡有位全天候的資金顧問。
智慧顧問會總結個人賬戶使用習慣，收入情況，消費情況，固定支出情況，人工智慧結合金融產品屬性、風險係數、保障係數、最大合理受益等方面，為個人打造個性化賬戶管理方案。想象一下：未來的智慧銀行賬戶，或與智慧銀行賬戶關聯的人工智慧助手，擅長建議的原因是它能阻止我們做出今天的銀行賬戶允許我們做出的愚蠢決定。
2.貸款服務
未來的計算能力具備更高的預測性，這點已經得到廣泛共識。未來銀行提供貸款產品，制定出產品政策，服務物件，准入條件，投放範圍，個人或企業申請貸款服務，人工智慧會根據個人或企業的大資料表現形式做更具智慧化的反欺詐識別，人機互動的智慧升級，會不斷提高對資訊提供和資料描述的真實性判別，每個物件在人工智慧前可能都是全透明的，風險識別的準確率可能會遠高於人類的面談識別或材料識別。
個人的所有社會活動、企業的所有交易行為，都會以資料的形式存下來，將“資料”轉化為“資訊”不但要求儲存資料，還要求能夠高效準確地分析資料。 貸款服務是對個人和企業信用資料分析解讀後做風險識別地最佳場景。未來對合規監管地智慧化需求，也將在貸後服務上得到廣泛的應用場景。
3.諮詢顧問
今日的金融諮詢更多是在銀行網點、VIP客戶服務專區發生的。未來智慧化的金融諮詢，可能更多是拿起手機，喚醒Siri：“我還有幾個月可以購買**的最新款了？” “今日最適合我的理財產品是什麼，存多少個月比較合適？” “今天暑假我想帶家人去旅遊，給我定個旅行預算和賬戶支用計劃吧！”
這種遠離金融機構的無感金融，已經隨著金融科技智慧化升級慢慢融入到越來越多的非金融場景中。銀行業務正日益嵌入非銀行網路和平臺，許多企業開始提供情境金融服務。
情境是新的體驗戰場，因為它在你需要的時間和場合給你帶來銀行功能，而不必要求客戶獲得批准才能得到便利。這就是正在發生的改變~~ 基於行為的人工智慧財務顧問能建立非常牢固的日常銀行業務關係，這是在銀行網點的顧問不可能做到的。
4.金融聊天機器人
淘寶雙11購物節，90%的客戶答疑由機器來完成。”聊天機器人“是一個令人擔心的正在崛起的人工智慧分支。真正的智慧助手可以給我們的生活做出有意義的貢獻。要變得真正重要並對行為產生影響，人工智慧需要成為日常伴侶。不但要理解客戶的行為，還要理解他們的意圖，引導他們的思維，讓他們保持做出更好的金融選擇的心理狀態，而不僅僅是提供毫無意義的資訊。
金融聊天機器人其實只是眾多基於語音的人工智慧或互動模式的一部分。人工智慧會讓聊天機器人成為一個受信任的顧問，當消費者需要有關錢的幫助時就會求助於它。反過來，人工智慧也會幫助聊天機器人識別交流物件反饋資訊的真偽，是否存在欺騙和隱瞞，去快速模擬可能存在的風險行為。
人工智慧是未來解決資訊不對稱的最佳方式，今日在科技最佳化的地方就是未來人工智慧反饋的折損點。 我們的思維必須跳出過往受限制的地方，大膽地去嘗試。
來吧，擁抱人工智慧的新時代，做好體驗全新生活方式的準備吧！
AI已經在改變著我們的生活，並且在解決資訊不對稱方面發揮出人類難以企及的解決能力，也將從更多更具有智慧生存方式等方面改善我們的未來生活。
在爆炸式的資料積累，基於神經網路模型的新型演算法與更加強大成本更低的計算力的促進下，人工智慧的發展已經突破了商業領域對其應用效果的預測，人工智慧技術的應用場景在各個行業逐漸明朗，開始帶來降本增益的實際商業價值。從應用方向上來看，汽車、醫療、教育、金融等資料基礎較好的行業方向應用場景目前相對成熟。
AI至少在如下四個方面為人類將做出較大貢獻：
自動駕駛
自動駕駛汽車的新興技術包括攝像頭、光雷達（光探測和測距）、點對映、聲納、雷達、鐳射等感測器。藉助車前大燈，人類肉眼可以看到大約76米，但今天的自動駕駛汽車的雷達可以看到大約250米，並且360度無盲區。機器可以在0.5秒左右的時間內對乾燥路面的可能障礙做出反應，而普通人類平均需要1.6秒。當今的自動駕駛汽車所能捕獲的資訊是你的視覺皮層處理資訊的1000多倍。所有這些表明，10~20年後，當這項技術真正成熟時，人類司機駕駛的汽車不可能比人工智慧駕駛的汽車更加安全。為什麼？因為資訊不對稱。
自動駕駛汽車所能處理的資料比人類大腦多得多。如果這一能力成熟，沒有人開車能比自駕駛汽車更安全。
智慧醫療
傳統醫療主要依賴個人臨床經驗，經手處理的病例，醫學交流的案例，新療法的試驗，即使經過電腦儲存處理過的病例資料，憑藉醫生個人的研讀和記憶也是很難做100%的用藥準確以及對病理變化趨勢的準確判斷。人類遺傳基因的變化，新型病毒的演化，藥物作用的預測都在影響著醫生的經驗認知。人工智慧在這方面正好彌補了人類對全資訊化了解和模擬計算的不足，人工智慧演算法被應用到新藥研製，提供輔助診療，癌症基因檢測等方面都有突破性進展，雖然還說不上完全取代，但是AI+人工智慧已經能夠在很多方面幫到醫生及患者。
資料顯示，預計國內“AI+醫療”市場2020年規模將突破800億，並繼續保持超高增速。健康醫療的發展商機將成為人工智慧解決醫療資訊對稱發展的一片藍海。
人工智慧將大大提升輔助醫療的質量和效率，病人可以自行輸入病情反應人工智慧在大量病情記錄中，透過資訊檢索同類病情，快速匹配資訊，模擬問診，推薦用藥，減少誤診，不僅可以提高醫療診斷準確率，還可以輔助醫生進行病變檢測，實現疾病早期篩查；
人工智慧的快速發展正在助推智慧醫療時代的來臨：智慧醫療機器人，智慧藥物研發，智慧影像識別，智慧健康管理~~已經不是新鮮詞彙，不是想象。“AI＋醫療”領域的改造是顛覆性的，它不僅僅是一種技術創新，更是對醫療產業生產力的變革，將帶來龐大的增量市場，市場空間無限。
基礎教育
作為一名小學生的媽媽，這裡不得不提一下“教育大綱”這個東東，為什麼國家要出臺分年齡階段，分學科的“教育大綱”？ 為什麼要定期修訂，釋出最新的 ”教育大綱“呢？
因為教育領域嚴重的資訊不對稱。家長不知道學校要如何教學？孩子學會與沒學會的比較範圍是什麼？老師不知道教的符不符合國家要求和教育方向？考試會考什麼？ 分學科分年級的”教育大綱“應運而生，負責解答如上所有疑問。
網際網路的高速發展，讓越來越多的家長和老師意識到，順應時代的發展，需要個性化的教育與學習方式。“傳統的學校教育無法真正做到對每個孩子有教無類和因材施教，但人工智慧帶來了這樣的機會，透過跟蹤記錄學生的所有學習過程，發現學習的難點、重點所在，從而幫助學生及時調節學習過程，量身定製學習計劃。”全國政協委員、民進中央副主席朱永新表示。
線上教育打破了時空限制，讓最優質的教育資源觸手可及，但它目前依舊做不到給予學生精準的個性化學習指導。人工智慧與線上教育結合後，一門有著上萬聽眾的課程，透過技術分析就得到了上萬個樣本的資料，把個人的學習行為資料與別人進行關聯比較後，就能定製個人學習路徑，修訂線上課程學習內容。
面對人工智慧時代，學校教育迫切需要更新教育教學觀念。“當機器實現了海量儲存記憶，學校教育如果依然只重視簡單的知識傳授，讓學生背熟公式、年代等，那麼我們已經落後了。死記硬背、大量刷題，機器肯定會秒殺人類。”全國政協委員、上海市教委副主任倪閩景曾經提到。
未來是‘人機共教’的時代。人工智慧解決大數計算、重複效率和規模化的問題，同時教育要著眼於培養下一代的思維能力，特別是計算思維能力。“計算思維如同形象思維、邏輯思維一樣，應該成為每個人必備的思維方式。計算思維能夠幫助人們把看似複雜的問題轉變成相對簡單的問題。培養計算思維能夠幫助人們更好地解決實際問題，具備更強的適應資訊社會的能力。”全國政協委員、北京大學資訊科學技術學院教授李曉明說到。
全民個性化教育時代的來臨，必將是人工智慧在基礎教育領域普適應用的時代。
金融服務
金融領域因為專業知識，產品特殊的高門檻，成為人人離不開，卻又高度資訊不對稱的行業。非金融領域的人要想想要享受金融服務紅利，都需要藉助“經紀”。購買保險需要保險代理人，購買理財需要理財規劃師，投資需要顧問，貸款需要客戶經理，“金融民工”的為了解決資訊不對稱而存在提供專業性的金融服務。
金融科技的高速發展，金融業將是大資料與人工智慧落地應用的重要領域。人工智慧正在重構金融產品模式，業務發展與服務方式。人類生存離不開經濟交易，任何涉及財富的交易都離不開金融服務，人工智慧不僅可以提高金融服務的效率和質量，更可以打造真正的金融無感和智慧化的財富服務體驗。
1.智慧賬戶
未來智慧銀行賬戶真正好處是，一旦我們設定了一組基本引數，就能獲得個性化的建議，就像你的錢包裡有位全天候的資金顧問。
智慧顧問會總結個人賬戶使用習慣，收入情況，消費情況，固定支出情況，人工智慧結合金融產品屬性、風險係數、保障係數、最大合理受益等方面，為個人打造個性化賬戶管理方案。想象一下：未來的智慧銀行賬戶，或與智慧銀行賬戶關聯的人工智慧助手，擅長建議的原因是它能阻止我們做出今天的銀行賬戶允許我們做出的愚蠢決定。
2.貸款服務
未來的計算能力具備更高的預測性，這點已經得到廣泛共識。未來銀行提供貸款產品，制定出產品政策，服務物件，准入條件，投放範圍，個人或企業申請貸款服務，人工智慧會根據個人或企業的大資料表現形式做更具智慧化的反欺詐識別，人機互動的智慧升級，會不斷提高對資訊提供和資料描述的真實性判別，每個物件在人工智慧前可能都是全透明的，風險識別的準確率可能會遠高於人類的面談識別或材料識別。
個人的所有社會活動、企業的所有交易行為，都會以資料的形式存下來，將“資料”轉化為“資訊”不但要求儲存資料，還要求能夠高效準確地分析資料。 貸款服務是對個人和企業信用資料分析解讀後做風險識別地最佳場景。未來對合規監管地智慧化需求，也將在貸後服務上得到廣泛的應用場景。
3.諮詢顧問
今日的金融諮詢更多是在銀行網點、VIP客戶服務專區發生的。未來智慧化的金融諮詢，可能更多是拿起手機，喚醒Siri：“我還有幾個月可以購買**的最新款了？” “今日最適合我的理財產品是什麼，存多少個月比較合適？” “今天暑假我想帶家人去旅遊，給我定個旅行預算和賬戶支用計劃吧！”
這種遠離金融機構的無感金融，已經隨著金融科技智慧化升級慢慢融入到越來越多的非金融場景中。銀行業務正日益嵌入非銀行網路和平臺，許多企業開始提供情境金融服務。
情境是新的體驗戰場，因為它在你需要的時間和場合給你帶來銀行功能，而不必要求客戶獲得批准才能得到便利。這就是正在發生的改變~~ 基於行為的人工智慧財務顧問能建立非常牢固的日常銀行業務關係，這是在銀行網點的顧問不可能做到的。
4.金融聊天機器人
淘寶雙11購物節，90%的客戶答疑由機器來完成。”聊天機器人“是一個令人擔心的正在崛起的人工智慧分支。真正的智慧助手可以給我們的生活做出有意義的貢獻。要變得真正重要並對行為產生影響，人工智慧需要成為日常伴侶。不但要理解客戶的行為，還要理解他們的意圖，引導他們的思維，讓他們保持做出更好的金融選擇的心理狀態，而不僅僅是提供毫無意義的資訊。
金融聊天機器人其實只是眾多基於語音的人工智慧或互動模式的一部分。人工智慧會讓聊天機器人成為一個受信任的顧問，當消費者需要有關錢的幫助時就會求助於它。反過來，人工智慧也會幫助聊天機器人識別交流物件反饋資訊的真偽，是否存在欺騙和隱瞞，去快速模擬可能存在的風險行為。
人工智慧是未來解決資訊不對稱的最佳方式，今日在科技最佳化的地方就是未來人工智慧反饋的折損點。 我們的思維必須跳出過往受限制的地方，大膽地去嘗試。
來吧，擁抱人工智慧的新時代，做好體驗全新生活方式的準備吧！