這十大傳統行業早已被人工智統治，你仍然一無所知？

人工智慧究竟有多火？無憂哥可以負責的告訴你，如今人工智慧也已展示出對未來人類生活勢不可擋的影響力。

已經成為下一輪經濟發展的發動機，只是你不知道罷了。

當前發展迅猛的新項目，都離不開人工智慧、機器學習等新技術工具。

雖然還在不斷發展中，但人工智慧技術在各個領域都已經有了非常廣泛的應用。

下面我們將已經成功導入AI的行業進行一下梳理。

一、人工智慧在教育行業的應用

首先，就是智能導師，它將可以實現個性化教學。

通過跟蹤、記錄，分析學生的學習過程和結果，了解其興趣、習慣和需求為其制定專門的學習計劃、學習方案，或提供即時解答和評價，甚至可以提供學習建議。

其次，是智能（教學/學習）助手，教學助手可幫助教師完成課堂輔助性或重複性的工作，如點名、批改試卷、監考等，還可幫教師收集整理資料輔助備課、教研。

學習助手可為學生快速地找到所需資源，或是針對性地推送學習資料，幫助學生管理學習任務和時間等等。

再次，就是智能測評，他可以通過智能閱卷或人機對話等方式，實時反饋學生的學習狀態，並實時做出恰當的評價。

另外，還有教育數據的挖掘與智能化分析，教育數據挖掘，是用數學統計、機器學習和數據挖掘等技術和方法，對教育大數據進行處理和分析，通過數據建模，來預測學習者未來的學習趨勢。

不但可以輔助調整和優化教育決策、完善課程開發，還能根據學習者的學習狀態改進教學計劃。

最後，還有學生數字肖像，學生數字肖像是指通過挖掘、統計、分析將每個學習者的心理與行為特徵刻畫出學習者的數字肖像。

通過這個肖像，可為不同類型的個體訂製精準的教學服務。

其實，人工智慧在教、學、評、測、練五大環節的應用還非常有限，尤其是在各學科的垂直細分領域，正在呈爆髮式增長，無憂哥的身邊就有很多這樣的團隊，比如「哆咪大獅」，就是一個人工智慧+鋼琴教育的項目，他可以抓取學生實時彈奏的音樂在準確性、藝術風格、疲勞程度等等多個維度上進行人工智慧分析，從而幫助、甚至取代老師教學。

幾天前哆咪大獅已經拿到種子輪投資。

（感興的朋友可以關注無憂哥了解更多）目前科大訊飛、好未來等企業早已在利用大數據和人工智慧提前布局。

隨著各類人工智慧化教育產品的不斷研發麵世，一兩年之內，我們就能看到人工智慧給人類教育，尤其是教育工作者的教育方式、學習者的學習方式帶來的革命性改變。

二、人工智慧在醫療行業的應用

醫療行業，首當其衝的是輔助診療，醫生的職業特點是學習周期長，獨立上崗醫生培訓需要八年時間，而人工智慧將可以通過大量醫學文獻、臨床資料和專家經驗、病患記錄進行學習，為醫生提供解決方案。

其次是醫療影像分析，目前科大訊飛研發的醫療影像輔助診療系統，已在安徽省立醫院等醫院應用；同時，東軟集團基於「影像設備+信息化軟體+影像雲」完整布局，切入醫療影像智能識別領域。

還有藥物研發，目前藥物研發時間非常長，高達3-6年。

研發成本高，例如輝瑞製藥研發一款新藥的投入平均高達77 億美元，同時失敗率很高。

而「AI+藥物挖掘」將可以人工智慧的方式解決這些問題，其市場規模在千億級別。

另外，醫療機器人也不可忽視，目前醫療機器人可分為手術機器人、診療機器人、護理機器人、康復機器人、導診機器人、醫用教學機器人等等，其中手術機器人在整個醫療機器人市場中占據了65%的市場份額，未來將形成萬億級的產業鏈。

最後，健康管理也將被AI所占領，健康管理範疇很廣，包括風險識別、精神健康、健身數據分析、醫療交流等,但目前發展水平更偏向「網際網路+」的階段。

人工智慧領域公司融資數量

三、金融行業

人工智慧理財，主要是通過算法和產品搭建數據模型及自我學習，來完成傳統上由人工提供的理財服務。

比如，在天貓和支付寶數據的支撐下，未來阿里人工智慧會比上市公司自己的財務部分更早拿到業績報告，並且在上市公司發布季報之前採取行動。

據畢馬威預估，到2020年，美國人工智慧投顧問的資產管理規模將會達到2.2萬億美元。

人工智慧可以在幾秒鐘內根據歷史形成的大數據預判各股走勢（知道莊家要怎麼玩），因此，可以成為是超級短線高手。

據專業預測，未來人工智慧可能將股市穩定收益率提升至30%。

金融從業者會被AI全面替代！

利用雲計算、大數據、區塊鏈、人工智慧等技術手段催生銀行新的服務模式。

市場關注度比較高的是今年6月，農行與百度宣傳合作成立「金融科技實驗室」，在與百度的合作中，農行提出「智能銀行」的未來構想。

截至去2016年末民生銀行離櫃業務率99.27％排名第一，廣發銀行、建設銀行、中信銀行、招商銀行、浙商銀行、農業銀行、光大銀行的離櫃業務率也均超過了95％。

2017年10月28日，農業銀行開始在櫃面應用人臉識別技術！此前，已宣布全國2萬多個分支機構推出「刷臉取款」，（包括ATM、VTM、排隊機、櫃面攝像頭、大廳攝像頭等）大規模應用人工智慧的業務正蓄勢待發！

四、安防行業

人臉識別技術早已在門禁等安防傳統領域應用，在過去幾年裡，人臉識別技術取得了長足發展，出現了大量的人臉識別算法和產品。

公安已經跨入大數據應用時代，不管是在車站、政府機構辦事窗口、銀行櫃檯、酒店、網吧網咖、移動營業廳、行政辦公等場景，聯網的數百萬台監控攝像機每天也產生著海量的數據信息，它們在公共安全方面的作用更是不容小覷。

人臉識別技術的出現，讓傳統監控獲得了巨大的升級，成為了安防領域的重要助手。

不管是預防打擊各類刑事犯罪，還是為基層公安提供辦案支持，又或者是結合各社會面管理全面布控，都少不了人臉識別的身影。

對於封閉式的幼兒園、學校宿舍而言人臉識別系統讓管理更加人性化。

不但能自動識別學生，甚至能找出夜不歸宿的學生。

人臉識別系統在公安蹲點抓捕、重點安防方面的作用更佳。

如果嫌疑人出現在鏡頭中，人臉識別系統會快速鎖定犯罪嫌疑人的相貌特徵並報警。

五、手機行業

蘋果和華為，皆推出了具備AI晶片技術的「智慧手機」。

蘋果在其A11處理器中採用了ASIC技術，這個模塊也被稱作「神經網絡引擎neural engine」，可以讓iPhone X在處理AR、人臉識別、動態捕捉、機器學習等人工智慧任務時獲得更低的功耗和更高的效率。

人工智慧系統在得到用戶許可確認後，可根據用戶所處的不同位置場景，結合大量傳感器與用戶移動應用服務信息，提前預判用戶所需要的服務，從而為用戶提供更加主動的智慧服務，而不再是一台冰冷的指控觸摸設備。

六、智能家居行業

智能家居產行業涵蓋照明、安防、供暖、空調、娛樂、醫療看護、廚房用品等。

隨著越來越多的新技術不斷湧現，與智能家居的融合將產生強大的合力，如人工智慧技術、語音識別技術、深度學習技術等，他們都不斷發力智能家居行業，爭取與智能家居技術深度融合。

智能家居產品將會越來越普及，分類越來越細化，所涉及的產品種類會更多。

七、呼叫中心、客服行業

對於絕大部分公司而言，客戶服務中心是服務客戶的重要窗口，也是服務信息的集散地。

人工智慧技術應用於客戶服務中心的各個系統，能夠極大提升客服人員工作效率及便利性。

同時通過人為參與、機器學習，使機器更智能化，滿足客戶多樣化需求。

在人工智慧時代，人在客戶服務方面始終是決策者，而人工智慧起到的作用主要是幫助人工，減輕工作量，做出更為科學的決策，加上多維度的數據統計和分析對比，快速提升企業運營能力，降低企業服務成本和培訓成本。

讓客戶溝通、智能服務、服務管理和商業決策變得更流暢、更科學

八、新零售、物流行業

今年以來，「新零售」一度變成各職業重視的焦點，未來更的無人超市將會越來越多，我們都可以刷臉購物了。

中國是應用智慧供應鏈場景最多最豐富的國家，十幾年的物流技術積累與實踐，擁有完整的供應鏈流程和大數據鏈條，使順豐成為業內最早嗅到「智慧物流」趨勢並進行戰略布局的企業。

隨著大數據、雲計算、智能硬體等技術與手段在物流業務場景中不斷突破和滲透，智慧物流已逐漸從理念走向實際應用。

今年，針對以往」雙十一」的快遞爆倉瓶頸，順豐上線機器人客服，並利用機器學習等技術將快件量的預測提升至城市、行政區甚至到每一個派送網點的更小維度，實現更加合理、高效的整體資源配置。

就在今年5月，京東宣布把京東全球物流總部、京東無人系統產業中心、京東雲大數據運營中心落戶西安航天基地，並號稱為此要在5年內投資205億元。

九、傳統製造行業

傳統製造業迎正在迎接人工智慧熱潮，當傳統製造業掌握了海量的數據後，便可以真正理解用戶生活、教育、社會屬性等相關背景，將個人屬性、用戶習慣、知識圖譜屬性三者結合，給用戶做出最好的個性推介。

能夠做到這些的背後，必須依靠一套專屬企業的數據——這是企業未來真正的企業壁壘，難以在短期被拷貝和複製，也是產生價值的環節。

傳統製造業通過人工智慧，可以更加理解目標用戶的個性化的需求，從而塑造商品鮮明的個性特徵，完成持續的價值輸出、情感輸出，才能最終打到顧客的心中。

十、汽車行業

在汽車金融和保險領域的大數據、機器學習和人工智慧應用已經在呈現燎原之勢；在汽車市場營銷方面,可以基於大數據建立AI輔助決策系統；當前基於柔性製造的汽車無人工廠是AI的典型應用，汽車研發也能夠人工智慧化輔助實現。

然而，真正巨大的市，還在於自動駕駛及交通管理領域。

雖然目前自動駕駛技術成熟度還不高，也未形成實際應用的外部環境。

但在5年之內，市場上的中高端產品必將普及輔助駕駛技術，低端車型會也將接入智能道路交通管理。

因為道路交通管理的人工智慧化必然會同步進行。

（關注無憂哥的小夥伴們都是未來的成功者！）

下篇預告：人工智慧教育行業分析。