2、醫(yī)療

醫(yī)療資源不均衡造成的資源配給跟不上需求?？床≠F，看病時間長等問題長期困擾廣大群眾，也導致醫(yī)患關系日趨緊張。此外，基層衛(wèi)生醫(yī)療水平差也是不爭的事實。在人口老齡化、慢性病患者群體增加、 優(yōu)質醫(yī)療資源緊缺、公共醫(yī)療費用攀升的社會環(huán)境下。

隨著人工智能技術在醫(yī)療領域的持續(xù)發(fā)展和應用落地，這個行業(yè)將極大簡化當前繁瑣的看病流程，并在優(yōu)化醫(yī)療資源、改善醫(yī)療技術等多個方面為人類提供更好的解決方案。譬如，騰訊覓影的圖像識別、 深度學習等領先的人工智能技術，輔助 醫(yī)生對食管癌進行早期篩查，發(fā)現(xiàn)準確 率高達90％，幫助患者更早發(fā)現(xiàn)病灶。

3、金融

金融行業(yè)是人工智能最為理想的應用領域之一，這是由于金融領域保留著最為完善的歷史數(shù)據(jù)，同時金融行業(yè)的最終目標也極易被量化，這都是極為依靠數(shù)據(jù)的人工智能技術所擅長的。

當前，人工智能技金融行業(yè)的痛點主要表現(xiàn)為以下三點：一是金融機構面臨較大的運營成本壓力 ，二是金融機構無法為長尾客戶提供定制化產品和服務，三是信貸維度較為單一，存在壞賬、交易欺詐等金融風險。

人工智能能夠持續(xù)帶動金融行業(yè)的智能應用升級和效率提升。譬如利用語音識別、語義理解等技術打造智能客服，降低客服成本。也可以利用大數(shù)據(jù)、人工智能技術開發(fā)智能投顧，向更多客戶提供個性服務。例如第四范式開發(fā)的一套AI系統(tǒng)，不僅可以精確判斷一個客戶的資產配置，做清晰的風險評估，以及智能推薦產品給客戶，將轉化率提升65％。將人工智能與大數(shù)據(jù)相結合構建智能風控體系，將能進一步提升風險管控能力。

4、交通

作為出行的核心驅動，汽車越來越成為人們的生活中不可或缺的東西。但隨著汽車保有量的增加，事故、擁堵、 污染等負面影響逐漸顯現(xiàn)，亟需新技術、新方法來提高交通的安全性、舒適性、 經濟性以及環(huán)保性。

無人駕駛通過傳感器、計算機視覺等技術解放人的雙手和感知。人工智能技術支持的共享出行和無人物流將極大提高個人出行和物流效率。目前國內汽車智能方面的代表公司包括百度、京東、馭勢科技、蔚來汽車、比亞迪、奇點汽車等。雖然關于人工智能的系統(tǒng)和算法已經日趨成熟， 但值得注意的是許多自動駕駛的測試環(huán)境仍然處于實驗階段。上路后的無人駕駛一旦出現(xiàn)事故將面臨用戶的信任危機。

5、零售

零售引流、轉化、復購的商業(yè)閉環(huán)各個環(huán)節(jié)都存在問題，導致客單價持續(xù)低迷。重商品、輕客群的經營方式導致了零售品牌缺乏對消費者的洞察。消費者對實店內體驗、支付便捷、及時配送的要求越來越高。再加上品牌差異化不足，消費者粘性持續(xù)下降。

隨著各大零售企業(yè)加入電商巨頭和科技企業(yè)紛紛布局人工智能，重構人、貨、 場，推動零售的智能化轉型。圖普科技將人工智能技術應用于智慧門店打造，通過人臉識別技術幫助OPPO線下門店進行客流統(tǒng)計、陳列優(yōu)化、會員營銷，并從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等多維度建立到店用戶畫像，為調整運營策略提供數(shù)據(jù)基礎。

6、制造

制造行業(yè)的痛點集中在如下三方面：一是產品研發(fā)設計耗時長、成本高；二是人力工序失誤率高而且過程難以追溯；三是人力實現(xiàn)大規(guī)?？焖俣ㄖ苹某杀具^高，低成本勞動力缺乏。

人工智能與相關技術結合，可以優(yōu)化制造業(yè)各流程環(huán)節(jié)的效率，通過工業(yè)物聯(lián)網采集各種生產數(shù)據(jù)，再借助深度學習算法處理后提供建議甚至自主優(yōu)化。有研究發(fā)現(xiàn)，人工智能的使用可降低制造商最高20％的加工成本，而這種減少最高有70％源自于更高的勞動生產率。人工智能在制造領域商業(yè)化落地的典型代表包括航天云網、創(chuàng)新奇智、智擎科技等。