2、醫(yī)療

醫(yī)療資源不均衡造成的資源配給跟不上需求。看病貴，看病時間長等問題長期困擾廣大群眾，也導(dǎo)致醫(yī)患關(guān)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(zhì)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(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展和應(yīng)用落地，這個行業(yè)將極大簡化當(dāng)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(shù)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(xué)習(xí)等領(lǐng)先的人工智能技術(shù)，輔助 醫(yī)生對食管癌進(jìn)行早期篩查，發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確 率高達(dá)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(yīng)用領(lǐng)域之一，這是由于金融領(lǐng)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(biāo)也極易被量化，這都是極為依靠數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)所擅長的。

當(dāng)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(jī)構(gòu)面臨較大的運營成本壓力 ，二是金融機(jī)構(gòu)無法為長尾客戶提供定制化產(chǎn)品和服務(wù)，三是信貸維度較為單一，存在壞賬、交易欺詐等金融風(fēng)險。

人工智能能夠持續(xù)帶動金融行業(yè)的智能應(yīng)用升級和效率提升。譬如利用語音識別、語義理解等技術(shù)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(shù)開發(fā)智能投顧，向更多客戶提供個性服務(wù)。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(chǎn)配置，做清晰的風(fēng)險評估，以及智能推薦產(chǎn)品給客戶，將轉(zhuǎn)化率提升65％。將人工智能與大數(shù)據(jù)相結(jié)合構(gòu)建智能風(fēng)控體系，將能進(jìn)一步提升風(fēng)險管控能力。

4、交通

作為出行的核心驅(qū)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(fù)面影響逐漸顯現(xiàn)，亟需新技術(shù)、新方法來提高交通的安全性、舒適性、 經(jīng)濟(jì)性以及環(huán)保性。

無人駕駛通過傳感器、計算機(jī)視覺等技術(shù)解放人的雙手和感知。人工智能技術(shù)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(nèi)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(guān)于人工智能的系統(tǒng)和算法已經(jīng)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(jī)。

5、零售

零售引流、轉(zhuǎn)化、復(fù)購的商業(yè)閉環(huán)各個環(huán)節(jié)都存在問題，導(dǎo)致客單價持續(xù)低迷。重商品、輕客群的經(jīng)營方式導(dǎo)致了零售品牌缺乏對消費者的洞察。消費者對實店內(nèi)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(gòu)人、貨、 場，推動零售的智能化轉(zhuǎn)型。圖普科技將人工智能技術(shù)應(yīng)用于智慧門店打造，通過人臉識別技術(shù)幫助OPPO線下門店進(jìn)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(diào)整運營策略提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

6、制造

制造行業(yè)的痛點集中在如下三方面：一是產(chǎn)品研發(fā)設(shè)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(guān)技術(shù)結(jié)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(wǎng)采集各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)，再借助深度學(xué)習(xí)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(chǎn)率。人工智能在制造領(lǐng)域商業(yè)化落地的典型代表包括航天云網(wǎng)、創(chuàng)新奇智、智擎科技等。