如今，人们对人工智能的兴趣已经上升到新的高度。
机器学习、打算机视觉、打算机语音、文本和情绪剖析，以及自动驾驶汽车等技能都在给业界领袖带来更多的兴趣和想象力。
然而调查创造，首席信息官和IT经理彷佛仍旧不愿定他们如何准确地利用人工智能在其行业中创造收入。

O'Reilly公司在2019年发布的一份主题为“企业中人工智能的采取”的调查报告中指出，在1300名受访者中，81%的人在采取人工智能技能的公司事情。
然而，只有27%的受访者表示他们在业务中有创收的人工智能项目。
大多数受访者(54%)表示，目前仍处于评估阶段，并正在研究如何利用这项技能。

是什么阻碍了他们的支配?

23%的受访者表示，最大的瓶颈是并没有认识到人工智能需求的企业文化。
此外，17%的受访者表示他们的公司很难找到适当的商业案例。
在工程中运用更加成熟的人工智能项目的企业中，这是一个更大的问题，近四分之一(24%)的前辈组织仍在努力处理用例。

麦肯锡公司于2018年11月进行的一项调查显示，人工智能采取率略有不同，但也创造了类似的趋势。
在这份报告中，77%的受访者表示所在的公司已经支配了人工智能，但个中30%的受访者表示只是试点运行项目。
值得把稳的是，只有17%的受访者表示，他们的组织已经确定在其业务中在哪里可以利用人工智能。

报告总结说，“商业天下刚刚开始利用这些技能及其收益。
事实上，许多组织仍旧缺少大规模人工智能创造代价的基本实践，例如，描述人工智能机会所在的位置，以及是否有明确的策略来获取人工智能所需的数据。
”

那么，这些人工智能的机会在哪里呢?

以下重点先容10个利用人工智能案例的行业，在这些行业中，人工智能可以供应影响企业利润的本色性好处。

1.电信行业

麦肯锡公司在其调查报告中表示，电信业是人工智能采取的领导者。
调查创造，75%的电信行业受访者在其做事运营中采取人工智能，45%的受访者表示，在产品和/或做事开拓中利用人工智能。

向5G和软件定义网络的过渡为机器学习供应了明确的业务用例。
虽然早期的网络技能(3G、4G等)由同质技能组成，但5G创建的网络领悟了所有先前的技能以及一些新的技能。
这就产生了一些极其繁芜的网络体系构造。
如果没有同样前辈繁芜的监控、管理和自动化工具，人类就无法大略地监控这些繁芜的环境。
在许多情形下，这些工具都结合了人工智能的功能。

2.科技行业

根据麦肯锡公司的调查数据，人工智能技能的第二大采取者是科技行业。
在这种情形下，其重点是创建包含人工智能的创新产品，由于59%的公司利用人工智能进行产品和/或做事开拓。

同样，O'Reilly公司的调查报告创造，57%的打算机、电子产品和技能供应商在研发中利用人工智能技能。
而45%的受访者表示，在他们自己的IT系统中支配了人工智能工具。

技能供应商清楚地认识到将人工智能融入到他们自己的产品和做事中所供应的商业机会，许多公司还在内部系统中采取工智能。

3.金融做事

另一个值得把稳的人工智能技能的早期采取者是金融做事业。
根据麦肯锡公司的调查，49%的受访者表示将人工智能用于做事运营，40%的受访者将人工智能用于风险管理。

股票交易者最先意识到机器学习系统在识别市场模式方面可能优于人类，而如今，基于人工智能技能的自动化系统正变得司空见惯。

这些机器学习技能也善于识别可能表明某人是否存在良好的信用风险或特定交易是否可能表明敲诈的模式。
一些金融公司现在也向客户供应他们为知足内部需求而开拓的工具，并开辟新的商业模式。

4. 制造业

人工智能为制造业供应了一些不同的独特上风，个中许多与底线财务结果直接干系。
事实上，麦肯锡公司的调查报告创造，与其他业务功能比较，受访者在将人工智能运用于其生产制造时看到了最大的代价。

最明显的是，工厂可以利用人工智能机器人来提高生产线的速率、安全性、同等性。
此外，他们还利用打算机视觉系统来检讨零件。
机器学习在预测性掩护、供应链管理和风险管理中发挥着重要浸染。

5. 医疗保健

在O'Reilly公司的调查中，68%的医疗保健和生命科学公司表示他们利用人工智能进行研发，34%的公司表示，他们将人工智能用于客户做事。

人工智能研究的一个更令人愉快的领域是医疗诊断的打算机视觉。
经由数百万个数据样本的演习，人工智能系统学会识别癌症、良性肿瘤、骨折以及X光和其他成像中涌现的其他情形。
此外，机器学习系统可以供应一个知识库，支持基于报告症状的诊断。
然而，供应者指出，这些系统旨在增强人类年夜夫和做事供应者的做事，而不是取代他们。

在其他方面，人工智能语音到文本系统可以帮助缮写年夜夫条记，减少或肃清由于书写凌乱而造成的缺点。

6.社交媒体

众所周知，Facebook、Twitter和Instagram等社交媒体公司利用繁芜的算法来确定哪些帖子，更主要的是哪些广告会显示在用户的订阅中。
但这些社交媒体巨子也希望人工智能可以帮助他们办理一些最棘手的寻衅，例如阻挡国外势力干预选举，阻挡虚假***的传播，保护用户隐私，阻挡令人反感的内容等等。
到目前为止，该技能尚未证明自己能够完成这些更困难的任务，但很多人认为随着人工智能技能的发展进步，这只是韶光问题，但其他人则持疑惑态度。

7.媒体和娱乐

人工智能已经证明了自己善于于弄清楚人们想看什么内容。
像Netflix和Hulu这样的流媒体做事已经能够剖析大量不雅观众的不雅观看习气的数据，并将这些数据转换成新的原始内容，这些内容已经受到不雅观众的欢迎，乃至还为这些内容赢得著名奖项供应帮助。
像电影制片厂和电视网络这样的传统媒表示在正在探求能够利用人工智能保持竞争力的方法。

利用人工智能创建实际内容的考试测验并不堪利。
虽然打算机天生的艺术、音乐和电影的实验被证明是有趣的，但它们还不能和人类创造的内容相提并论。

8.运输和物流

虽然人们现在还不能购买完备自动驾驶的汽车，但已有数千辆无人驾驶汽车上路运行。
一些用于测试目的，而另一些则供应乘坐共享或出租车做事。
业内人士表示，自动驾驶汽车的第一个真正的市场可能是非常有代价的卡车运输业。
与人类驾驶员不同，自动驾驶系统不须要安歇，并且这些新车可以使货运更快、更安全。

机器学习也在汽车行业的幕后事情发挥主要浸染，由于制造商和车队管理职员正在探求新方法，从当今日益增长的联网车辆网络的数据中获取具有代价的见地。

9. 国防

美国政府也对自动驾驶汽车和基于人工智能的车辆数据剖析有着浓厚的兴趣。
装甲车、坦克、飞机、船只和武器系统不仅是通过打算机处理数据，而且产生了大量的数据。
机器学习和打算机视觉系统可以使国防成为一个更安全、更准确、更有效的领域。

另一方面，公众年夜众可能还没有为基于人工智能的防御系统做好准备。
几十年来，科幻小说和电影探索了将人工智能置于武器系统中的负面可能性，这将让人们对基于人工智能的防御武器充满恐怖。
但人们可能更乐意接管人工用于网络防御。
如今的战斗更多地是在网络上进行的，而不是在现实天下中。
天下各国确当局和军队越来越多地转向基于人工智能的IT安全工具来帮助他们应对攻击者的攻击。

10.零售

据麦肯锡公司的调查，52%的零售商正在利用人工智能系统来改进他们的发卖和营销水平。
尤其是在线零售商正在利用机器学习，希望在精确的韶光把精确的产品呈现在精确的客户面前。
有些公司还支配了基于人工智能的谈天机器人，并取得了不同程度的成功。
此外，实体零售商也在利用人工智能来剖析他们的发卖数据，从而改变他们的发卖策略。
该行业的一个重点是利用人工智能创造更个性化的体验。
具有讽刺意味的是，零售商和其他企业创造，人工智能的一些最佳用例是那些让天下觉得更加“人性化”的用例。