人工智慧有哪些應用場景？
機器人應用的分法有很多種，從應用層面可以粗略地分為以下幾個類別。第一個類別是工業級機器人，像富士康這種公司已經運用得很好了，因為勞工成本越來越高，用工風險越來越高，而機器人則可以解決這些問題。第二個類別是監護級機器人，它可以在家裡和醫院裡作為病人、老人或孩子的護理，幫助他們做一定複雜程度的事情。中國對監護級機器人需求其實更迫切一些，因為中國人口紅利在下降，同時老齡化又不斷地上升，這兩個矛盾，機器人都可以幫助解決。因此，這個領域的需求在民用市場佔比很大。第三個類別就是探險級機器人，用來採礦或者探險等，大大避免了人所要經歷的危險。此外還有用來打仗的軍事機器人等。
網路媒體Business Insider 預測，機器人將在許多崗位上取替人類：電話營銷員、校對員、手工裁縫師、數學家、保險核保人、鐘錶修理師、貨運代理商、報稅員、圖像處理人員、銀行開戶員、圖書館員、打字員等。因為它們的價格競爭力驚人。麥肯錫全球研究院的研究表明，當中國製造業工資每年增長10%~20%時，全球機器人的價格每年下調10%，一台最便宜的低階機器人只需花費美國人年平均工資的一半。國際研究機構顧能預測：2020 年機器人將導致全球新一波失業潮。
同時，人工智慧技術的發展還將讓許多舊產業獲得改頭換面式的新生，其中最典型的是汽車產業。汽車產業已存在上百年了，其間的變革也是非常大的，但駕駛汽車的始終是人，可最近幾年，隨著谷歌等公司的大力投入，機器或者說某種自動化的系統已經有望取代人來駕駛汽車，從而形成一個市場容量巨大的新產業，即無人駕駛汽車產業。這個產業的規模也將是萬億級甚至是10 萬億級的。而且，這個產業還將與新能源產業疊加、融合在一起，形成「車聯網＋能聯網＋互聯網＋電動汽車」的複合產業——未來，我們會把插電式汽車和氫燃料汽車作為發電廠使用，從而使新能源汽車成為電網的一部分，成為新能源的供給者，與現在一些裝有太陽能發電系統的房屋是太陽能的供給者一樣。
毫無疑問，與互聯網一樣，智能技術會向幾乎所有舊產業滲透。在一份人工智慧產業的研究報告中提及了九大行業：生活服務O2O、醫療、零售業、金融業、數字營銷業、農業、工業、商業和在線教育。實際上，將獲得新生的舊產業還有許多，如軍事、傳媒、家居、醫療健康業、生命科學、能源、公共部門……甚至包括受VR/AR（虛擬現實與增強現實）技術發展影響而產生的虛擬產業。
隨著人工智慧的迅猛發展，人工智慧在場景上的應用發揮著越來越重要的作用，而且國家和企業越來越重視人工智慧行業。下面長話短說，不鋪墊那麼多，說說人工智慧都有哪些應用場景。
- 司法程序：人工智慧在庭審過程的應用，輔助辦案系統發揮著重要的作用。智能語音識別系統,從碼方塊字轉變到智能錄入；法律文書智能校對系統、同步錄音錄像智能審查系統,從人工校對轉變到智能審查；智慧公訴輔助辦案系統,從憑經驗辦案轉變到按規矩辦。幫助工作人員減輕閱卷壓力，節約訴訟成本，提高法院庭審效率。
- 零售：阿里巴巴、亞馬遜開始以人工智慧技術為支撐，進入無人超市零售行業，通過機器學習，可以根據消費者到個人資料進行個性化促銷; 在顧客瀏覽店鋪商品時，店內的信標（Beacon）也可以通過手機向他們發送優惠信息。使用深度學習技術的無人機快遞完成了零售業務鏈最後一英里的交付，能夠實現避障並處理收貨人不在的狀況。通過人工智慧強化的機器人可以持續跟蹤倉儲信息，識別空貨架並補貨，同時，其他機器人也可以在倉庫中進行打包。在零售行業的應用，可以提高消費者的購物效率，避免過多消耗人力物力財力等。毫無疑問，它對傳統零售的衝擊力是巨大的。
- 醫療：我們都知道醫患關係是阻礙醫療發展的一個障礙，如果由智能機器人來提供一些便利的服務，情況會不會有所改善呢？醫療領域通過使用機器學習和其他相關的AI技術，設備可以進行自主診斷並幫患者做簡單的體征指標檢查，而無需人力輔助，從而減輕醫生和護士的工作壓力，讓醫院從事者能有更多精力去解決醫患關係。
- 家居：智能家居，我們再熟悉不過了，可以說它的應用場景的使用率是比較高，而且比較受大眾所歡迎的智能技術。在國外，智能家居領域人工智慧的應用首先要提的應該是亞馬遜的Echo智能音響，該音箱在語音識別上更加開放的策略，整合了更多的第三方資源，其銷量也是一路攀升，CIRP數據顯示，Echo發售至今已售出400萬台。現在，Echo在美國本土備受追捧，亞馬遜欲複製至歐洲市場。此外谷歌的Google Home家庭設備的控制中心、扎克伯格的「賈維斯」智能管家，微軟的「小冰」聊天機器人等，都是國外目前人工智慧技術在智能家居領域應用所取得的成果。國內則有海信、您好科技、海爾、博聯、紫光物聯等在人工智慧家居行業有所研究的企業。
- 教育：通過自適應學習系統，在合適的時間以最佳方式向每個學生提供適當的內容，打造個性化教學，為學生提供更有針對性的教學計劃，改善學習成果，並幫助學校不斷改進課程組合，提高畢業生就業率。能夠解決教育資源分布不均的問題，並根據市場需求幫助政府機構不斷優化教育制度，提高人才與市場的匹配度。
從7個方面向大家科普AI1.人工智慧+醫療
人工智慧可以通過學習然後快速篩選出患者病情以及治療方案，並且改進藥物研製的進程。
包括X光的判斷參考。
現在已經有人工智慧合成的記者24小時不間斷播報新聞。
後期人工智慧老師可以定製教課，根據學生情況自動判斷
現在玩魔獸或者大型遊戲，基本都有人機對抗訓練，包括前一段時間人機大戰，最後電腦勝利，這個都是現在已經成為現實的
無人駕駛的實現將大大改善現有狀況，也是未來最熱門的發展領域
5.人工智慧+生活
以後向小度、小愛這樣的人工智慧助手越來越多
個性化推薦服務，包括現在你看到的廣告，都是根據你的愛好通過大數據計算得到
現在已經有支付寶人臉識別付款，後期買衣服也可能會有3D全息影像人工智慧幫你購物。
術業有專攻，我就我司人工智慧領域流程自動化領域進行概要介紹:
市場應用情況
金融業
在「智慧金融」 引導下，金融領域是藝賽旗RPA機器人率先使用者。金融系統中有著大量標準、重複、繁瑣、大批量的工作任務，效率低下，成本高，嚴重製約著企業的發展；幾套系統可能使用很多年，金融業務產品越來越豐富，很多新的產品需要在原有系統中，進行大量的跨系統的人工操作，效率難免低下；此外金融行業有著和其他領域不同「值守」工作，都需要再工作之外的時間完成：各種報表數據製作，各項交易結算，逾期信息提醒等等。以上這些業務，只是藝賽旗RPA機器人實際嫁接金融業場景的一部分，藝賽旗RPA機器人，在幫助金融業提升工作效率、降低成本的同時，也顯著提高客戶服務質量，有效的助力了「智慧金融」發展。
通信運營商
通信運營行業競爭白熱化，為客戶提供最快，最實惠和最前沿的服務是必然趨勢，但在業務中仍然有很多流程工作，效率低，耗時長，在成本居高不下的同時，面對客戶高質量的服務要求,運營商的挑戰也越來越大。RPA機器人的出現，成功幫運營商解決了以上痛點，無論是幫助呼叫中心減少通話時間，還是在訂單中心快速高效處理訂單， RPA機器人意味著更高的效能和更低的成本。目前，藝賽旗RPA機器人已成為眾多運營商優秀解決方案之一。
製造業、政務等其他領域
現在製造業行業利潤空間越來越受到擠壓，製造商必須很好的核算製造、人工、物流等等眾多成本。他們在降低成本上，運用了眾多的創新實踐，正是基於這一點，越來越多的製造業正在轉向藝賽旗RPA機器人，從現有的成果來看，客戶在使用藝賽旗RPA機器人後，成本平均節約30%以上。
快速的幫助群眾處理問題，幫助他們辦實事，全面提升公共服務窗口的形象，讓群眾少排隊，少等待，是和諧社會進步的表現之一，藝賽旗RPA機器人也在政務中的公共服務部門，獲得了最佳的實踐。
藝賽旗RPA機器人是國內唯一擁有 10000 個終端以上部署案例的國內RPA領域的人工智慧公司。
可以說今後的各行各業都可以應用人工智慧
顧名思義，AI即模仿人類思維去從事相關的專業工作，所以在今後可能說各行各業都會出現替代人的AI，初期會主要集中在單一性、規律性非常強的行業和領域。
9月15日，百度在京舉辦了雲智峰會，展示了人工智慧目前以及今後即將應用的眾多領域1、工業企業
上海電力展示了AI在風電項目從可研、選址、到後期運維、監控等全過程的應用場景
首鋼自動化集團，在現場提供了10000張鋼板的照片，讓百度ABC一體機去找出缺陷，如果通過人去分別，效率極低，時間也會很長，而一體機在現場用不到5分鐘的時間就分辨完成了，只有兩張錯誤。
1）自然語言處理：很重要的AI應用領域，微軟小冰、科大訊飛等企業的語音識別都非常出色，語音識別和翻譯錯誤率可以實現95%之內，很好的實現人機對話和機器翻譯。
2）視頻處理：現場百度AI處理了一段新聞聯播視頻，AI可以把視頻中的音頻全部整理為文字，找出關鍵詞，便於視頻分析和搜索，對視頻中的人物進行識別，應用前景很好，因為AI可以高效並行處理大量視頻數據而不用像人一樣必須一幀一幀的看完，可以說極大程度提高了效率。
應該說也是很重要的領域，比如AI可以實現全時的「盯盤」，根據交易規則進行交易，招行已經推出了摩羯智投，用AI為用戶理財，大數據分析，等等，金融的應用場景太多了。
4、媒體
今日頭條的信息推送是根據用戶的閱讀數據進行分析後推送的，比以往更有針對性，並且對文章質量也可以用AI進行分析。
5、物聯網
1）無人駕駛，李彥宏已經乘坐百度的無人駕駛汽車上五環了。。。
2）智能家居，職能冰箱和微波爐會記住你的習慣，在你支持的NBA球隊獲勝事提前準備好啤酒和美食，打掃也不用你操心了。
3）智能倉儲的小黃機器人，智能分揀。
6、醫療
結合基因技術等，可以對患者進行智能診斷。應用前景也很廣。
7、商業
天貓、京東等後台都會對用戶進行畫像分析，智能推送產品，進行BI的決策支持等。
以上是未來應用前景廣闊的領域，隨著機器學習和神經網路技術的深入，更多的領域都會擁抱AI。
2016 年 9 月 1 日，斯坦福大學「人工智慧百年研究（AI100）」項目發布了首篇名為「2030 年的人工智慧與生活（AI and Life in 2030）」研究報告，該報告是這項百年研究系列中的第一篇。AI100 項目成立於 2014 年，旨在長期研究和預測人工智慧對人類生活各方面的長期影響。人工智慧發展協會前主席埃里克·霍爾韋茲（Eric Horvitz）是該項目的最初倡議者。AI 技術不是孤立的象牙塔，其發展背後有諸多其他學科的推動。因此，該項研究機制也將為 AI 和相關交叉學科的專家提供良好的交流平台。這份 2030 年報告指出，具備自我維持的長期目標和意圖的機器並未被開發出來，在不久的將來也很難實現。然而，具備影響社會和經濟巨大潛力的人工智慧應用，則很有可能在當前與 2030 年之間出現。」
然而，報告也承認，人工智慧工具也有可能最終會造成社會混亂。因此，對研究人員、科學家和政策制定者而言，如何在技術創新與社會機制之間找到平衡點，從而能夠確保人工智慧的益處是廣泛分享的。
該份報告首次從 AI 應用的角度研究了人類活動的 8 大領域
1、娛樂
該領域是內容創建工具、社交網路、人工智慧的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織、分發模式。 新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間做出平衡。
2、教育
互動輔導系統已經被用於幫助學生進行語言、數學，以及其他技能的學習。自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。 教育中的資源分配不平均問題，以及在減少人與人直接互動的情況下，會帶來哪些消極影響。
3、交通
自動駕駛汽車、卡車、無人機投遞或將改變城市裡的工作、購物、休閑娛樂模式。 增加可靠性、安全性、以及用戶接受度；根據新的交通模式改進當前相關法規和基礎設施。
4、家庭 / 服務機器人
比如目前已經進入家庭的掃地機器人，特種機器人將為我們家庭和工作場所提供清潔及安保服務。 技術方面的挑戰，以及機器人成本過高問題。
5、健康護理
個人健康監測裝備與手術機器人已經展現了發展潛力。最終，AI 軟體將自動進行某些疾病的診斷與治療。 獲取目前醫療從業者的信任。
6、資源匱乏型社區
在最新技術領域進行投資將擴大人工智慧帶來的好處，比如避免鉛污染、改進食品分配。讓公眾參與進來以增強相互信任。
7、公共安全與防護
相機、無人機、軟體參與的犯罪模式分析，應用 AI 技術來降低人類判斷的主觀偏見。同時，在不侵犯個人自由、尊嚴的情況下，增強安全性。隱私保護，以及如何避免固有偏見。
8、就業與勞資
全球經濟正在歷經快速變革，很多傳統崗位已經消失，新的崗位開始產生，有關於人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開。短期內交通領域將面臨下崗，AI 相關新工作崗位的會越來越多。
今天剛看到一個讓人不寒而慄的人工智慧應用場景，就是人工智慧「幫助」你控制情感，讓你該哭的時候哭該笑的時候笑，如果該笑的時候不笑，那就用植入在大腦中的電極放電刺激相關大腦區域，就讓你笑。
你覺得我是在講科幻？這是美國《科學》（Science）雜誌網站上剛剛報道的，美國軍方正在做的實驗，標題就很直白了《AI-controlled brain implants for mood disorders tested in people》，想深入了解的可以自行搜索原文。
簡言之，美國軍方那個專門研發黑科技的神秘機構DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency，國防部高級研究項目局，對科技史有了解的朋友都知道互聯網等一堆nb的玩意兒都是這個機構搞出來的），打著幫助那些在戰爭中遭受嚴重情感創傷的士兵的名頭，正在資助兩個研究組鼓搗相關演算法。
他們的想法是，先分析人大腦中與各種情感相應的腦電波活動模式，然後用在大腦中植入電極的方式，在需要時放電刺激相應大腦皮層。比如某些對象可能很抑鬱，那就刺激能讓他們高興起來的大腦皮層。該高興的時候就讓你要高興。
過去有一些類似的研究，但結果不理想。不過DARPA的這兩個研究組認為，他們的演算法是專門針對人類情感的，成功的可能性會大一些。
其中，來自南加州大學（University of Southern California in Los Angeles）的研究人員上周在美國神經科學學會（Society for Neuroscience）於華盛頓舉行的學術會議上報告說，已經在用6名癲癇患者進行試驗，他們已經在大腦中植入了電極。
不過，《科學》的這篇報道對於相關人工智慧演算法的細節介紹不多，這DARPA的東西可能一時半會也不會公開多少，想想該機構上世紀六七十年代就在搞ARPANET（阿帕網），我們普通人用上互聯網又是什麼時候了。
如果這種技術最後成功，那人工智慧還只是「人工智慧」嗎？情感被認為是區分人和機器的重要標誌，但如果人工智慧不僅能幫你決定什麼時候表現出「正確」的情感，還有電擊大腦皮層的強制實施措施，是不是不該說「人工的智能」，而該把我們叫做「機器智能的人」了？
2017年是人工智慧的發展年。隨著技術的發展，它越來越多地滲透到了人們的生活中，對人們的日常安排及工作都產生深刻的影響。未來，人工智慧的創造力也會越來越強，對人們的影響也會是方方面面的。微軟亞洲區總裁Ralph Haupter表示： 「我相信，2018年將是開始成為主流的一年，開始以真正無處不在的方式影響我們生活的許多方面。」
對於2018年的應用場景，大概會有以下幾個方面（也是各個科技巨頭領導人和研究人員的期待）。
一、聰明的虛擬助手「AI助手會變得越來越聰明，當我們的個人助手更多地了解我們的日常生活時，我可以想像，我不需要擔心晚餐的準備，它會知道我喜歡什麼，我的廚房裡有什麼，並確保當我從工作中回來時，已經為我準備好了我渴望的美味佳肴。」——英偉達高級研究科學家Alejandro Troccoli
二、基於語音的小工具會一起幫助我們進行工作「由於基於語音的個人助手的普及，我們會開始看到這種技術將被嵌入到燈具，電視，汽車等各種設備中。另外，很多人已經開始在家中布置智能揚聲器。到2018年的某個時候，大部分個人助手用戶將經常在多個平台上同時經常訪問多個助手。我對語音交互可能給演講者和我們所有的科技設備帶來的潛力感到非常興奮。」——市場研究和諮詢公司TECHnalysis Research的總裁，創始人兼首席分析師Bob O"Donnell
「多虧了人工智慧，人臉將成為新一代的信用卡，新的駕照甚至是新的條形碼。面部識別已經通過生物識別能力改變了安全性，比如，我們可以看到科技和零售是如何融合的，就像亞馬遜最新推出的無結賬超市一樣，人們不再需要在商店裡排隊買單。」—— Orange Silicon Valley首席執行官Georges Nahon
四、人人都會談論人工智慧「當AI滲透到企業中時，從首席執行官和業務部門領導人到中層管理人員和一線員工，每個人都需要熟悉一些基本術語。使用同樣的語言可以讓企業機構一起揭開AI的神秘面紗對企業及其業務流程和工作人員來說意義重大。「 ——普華永道美國首席技術官Chris Curran和普華永道美國分析集團創新主管Anand Rao
五、人工智慧會根據個人偏好生成特定的媒體「考慮到AI研究的快速發展，我希望人工智慧能夠根據每個人的口味創建新的個性化媒體，比如音樂。想像一下，未來的音樂服務不僅可以播放現有的歌曲，而且可以不斷播放只為你打造的新歌，多麼棒。」 ——英偉達視覺計算和機器學習研究高級總監Jan Kautz
「想像一下市場報告是按需編寫的，這些報告可能不僅僅是市場表現的簡單回顧，而是比較了讀者的投資組合與大盤的表現，比如：現在是下午3點35分，目前市場上漲了1％，但是你的投資組合下降了2％，這部分是由於上周購買XX股票......
我們有多接近能做到這一點，甚至是更好呢？現在，AI技術已經差不多了，新聞室也需要接受這種可能性了。」 ——路透新聞首席運營官Reg Chua
七、富有同情心的電腦「我相信人工智慧的實際進步將開始使我們的一些設備，特別是智能手機和智能揚聲器的計算環境變得更加有文化，它會超越現在交互的簡單問題和單一的回應，我們將始看到更多任性的回應，更全面的答案，以及基於我們正在做的（或正在做什麼）適當的甚至有洞察力的建議。」 ——市場研究和諮詢公司TECHnalysis Research的總裁，創始人兼首席分析師Bob O"Donnell
「2018年將是人工智慧成為醫學領域助手的真正年份......到今年年底，我認為大約一半的領先醫療保健系統將在他們的診斷小組中採用某種形式的AI技術。其首先發生的領域將是醫學診斷專業。我們看到人口健康，醫院運營和廣泛的臨床專業的解決方案迅速落後，所以2018年，我們將開始採用一種技術，可能真正改變供應商工作和患者在全球範圍內體驗醫療保健的方式。」——馬薩諸塞州總醫院和布里格姆和婦女臨床數據科學中心執行主任Mark Michalski
其實，不僅僅是上面提到的幾個方面，包括自動駕駛領域、法律領域、商業領域、環境領域等等，都會不斷有新的AI技術實現應用。AI成為人們生活中的主流，是一種大的趨勢，所以，我們要做好準備，迎接這種趨勢！
根據Gartner 2019年CIO調查報告顯示，過去四年中實施人工智慧（AI）的企業數量增長了270％，而且過去兩年中增長了3倍。結果顯示，所有行業的企業組織都在各種應用中採用人工智慧，但卻面臨嚴重的人才短缺問題。
Gartner傑出研究副總裁Chris Howard表示：「四年前，人工智慧的實施很少見，只有10％的受訪者表示，他們的企業已經部署了人工智慧，或者很快就會部署。到2019年，這個數字已經躍升至37％——也就是說，4年內增長了270％。如果你是一名CIO，而你所在的企業組織沒有採用人工智慧，那麼競爭對手就有很大的領先機會，這應該成為一個你需要擔心的問題。」
2019年Gartner CIO調查的目的，是幫助CIO和其他IT負責人制定並驗證來年的管理議程。Gartner收集了來自89個國家各大行業的3000多名CIO受訪者的數據，這些行業代表著15萬億美元的收入和公共預算，以及2840億美元的IT支出。
AI是遊戲規則改寫者 人才短缺問題日益凸顯
在過去一年中，人工智慧的部署率從2018年的25％增加到今天的37％，主要是因為人工智慧已經顯著成熟，讓企業更願意實施人工智慧技術。Howard補充說：「我們仍然距離實現能夠完全接管複雜任務的AI普及還有一段距離，但是現在我們已經進入到了人工智慧增強和決策科學的領域——我們稱之為『增強智能』。」
CIO們已經意識到，可持續的數字化轉型和任務自動化是齊頭並進的。人工智慧已經成為所有數字化戰略中不可或缺的一部分，被運用於各種應用中。有調查結果顯示，52％的電信企業組織已經部署了聊天機器人，38％的醫療提供商依賴計算機輔助的診斷。人工智慧的其他實操案例還包括欺詐保護和消費者碎片化。
企業使用AI越多，部署挑戰就越突出。根據Gartner Research Circle調查顯示，有54％的受訪者認為，技能短缺是他們面臨的最大挑戰。
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百度7月5日，開發者大會：All in AI。
阿里10月11日，雲棲大會，達摩院（DAMO）成立，研究領域涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等。騰訊11月8日，全球合作夥伴大會：AI in All。
再來看看各位大佬說的一些話：
「前幾天，我們討論收購美國一家技術公司，一個高管問』如果競爭對手也收購怎麼辦』。我回答他說，不用擔心，我們的競爭對手不收購技術公司，他們只為產品和用戶規模付費，不為技術付費，只有百度為技術付費」——李彥宏。
「我確實不懂技術，但承認不懂技術不丟人，不懂裝懂的人最丟人；沒有阿里巴巴的技術就沒有今天的商業，我為阿里巴巴擁有2.5萬工程師感到驕傲」——馬雲
「對於騰訊來說，我們更加關注我們在AI方面能做什麼。」——馬化騰
好了，言歸正傳，人工智慧有哪些應用場景？幾乎你可以想到的任何場景，谷歌現在都在讓人工智慧自己編寫人工智慧的程序。Google 5個月前發布了AutoML，現在已經開始"自己"編寫機器學習程序，並且在測試中擊敗了編寫AutoML的研究人員。自己自足了，是不是有點可怕。
接下來，看看咱們國產御三家BAT的布局吧。
1. 百度All in AI，頗有破釜沉舟，不成功便成仁的意味。百度在人工智慧上的宣傳可謂是不遺餘力，又是在《最強大腦》舞台上由吳恩達帶著「小du」打敗公認的最強大腦「水哥」王昱珩，又是Robin坐著自家的無人駕駛汽車上五環被交警警告。前戲做足之後，百度人工智慧的終於高潮，Dueros和Apollo現身。
Apollo是自動駕駛平台，提供了一套完整的軟硬體和服務的解決方案，包括車輛平台、硬體平台、軟體平台、雲端數據服務等四大部分。主要是為了降低無人車的研發門檻，促進技術普及。
百度現在的人工智慧產品，主要還是面向開發者，對於普通的消費者而言，百度的技術離我們還是很遙遠。達摩院，自稱風清揚的馬雲這回搖身一變，要做達摩院首座。如果將百度的人工智慧技術比作不為外人所知的隱世高手，那阿里的人工智慧技術更像是在江湖上聲名顯赫的名門正派，尤其是蹭著雙十一的熱點，阿里向眾多的設計師宣告：我們的人工智慧系統「魯班」一秒能擼8000張banner圖，你們美工、設計師都弱爆了。
記得馬雲爸爸說過，他家的人工智慧早就開始用了，只不過都是一些不被大眾關注到的地方。這次，能被我們關注到的大概就是魯班了，希望趕快開放，看看設計師們是不是真的會失業。
騰訊AI in All，核心：遊戲、社交和內容，Pony還是一如既往：咱們先落地掙錢。Robin聽到騰訊把自家的Al口號換了個順序，想必是臉上笑嘻嘻，心裡MMP。今年騰訊的全球合作夥伴大會上，Make AI Everywhere的口號變成了AI in All。作為騰訊三大核心優勢的遊戲、社交和內容，是騰訊AI率先落地的領域。
除了御三家，再談談其他的互聯網公司。
網易除了養豬之外，今年7月網易雲創大會上，網易人工智慧事業部首次亮相，一口氣展示了「網易洞見」、「網易影見」等多項人工智慧產品，並搶先發聲「網易是國內最早一批運用AI技術的公司」；我覺得很大概率，養豬也有人工智慧在裡面。
今日頭條這大家都很熟悉了，內容分發，有好有壞，一方面看到了自己喜歡的內容，但是會不知不覺殺時間，另一方面，讓自己越來越狹隘，了解的知識面變少了，畢竟大多數人用的，只是頭條的推薦頁的信息。
蝸牛數字老牌的遊戲廠商，自建了VR、AR、AI研究院，在締造虛擬世界的路上一去不回，其實我覺得這是好事，因為現在的遊戲里的NPC都跟傻子似的，如果有了AI，遊戲體驗會得到提高，豐富性也能提升很多，配上蝸牛的沙盒遊戲，玩法和體驗應該是相當不錯的。
搜狗
剛剛上市，現在似乎主打了人工智慧搜索，知乎的搜索就是他家的，在知乎上還行，但是在全網搜的時候，不知道是演算法還是什麼原因，總感覺百度更對我的口味，當然現在很多時候也在頭條搜，光靠搜索的話，業務略單一，不太敢買他家的股票，看看接下來，小川怎麼玩吧。
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