本文主要從現有人工智能水平應用場景和人工智能應用場景入手：

一，人工智能水平應用場景

人工智能水平應用場景主要有：機器學習/深度學習，計算機視覺，語音識別&自然語言處理。

1.機器學習/深度學習

機器學習/深度學習算法是人工智能的底層技術，人工智能在各個垂直領域的應用都離不開行業數據訓練機器學習/深度學習算法。進而提升算法處理新數據和預測分析能力。因此專注研發機器學習/深度學習算法的人工智能公司是人工智能的第一個水平應用場景。

2.計算機視覺技術

計算機視覺技術是基于機器學習/深度學習算法，經過圖片，視頻等圖像資料訓練所得。目前，計算機視覺技術在多個垂直領域都有應用，例如無人超市的自助結賬系統，手機面部識別解鎖，無人駕駛汽車自動駕駛功能及醫療影像診斷等。

3.語音識別&自然語言處理技術

語音識別&自然語言處理技術是基于機器學習/深度學習算法，經音頻等語音資料訓練所得。目前，該技術的主要應用體現在智能語音助手，如app，智能家居，電商客服，交通出行等。

二，人工智能垂直應用場景

人工智能垂直應用場景有：企業服務，網絡安全，醫療健康，金融科技，物聯網，新型應用，新零售

1.企業服務x人工智能

主要細分為：人力資源，商業分析，市場營銷

場景一：市場營銷

-客戶獲取：自動生成營銷文案，為消費者智能推薦商品。

-客戶跟進：用打分模型分析消費者購買意愿，協助銷售制定精準營銷策略。

-付費轉化：判斷市場供需變化和消費者心理價位，進行浮動定價。

-客戶維系：分析用戶購買行為，判斷用戶流失或持續付費原因

場景二：商業分析

傳統商業分析問題：需要專職人員通過分析商業經營數據，為公司決策層出具有效經營策略。

人工智能x商業智能：實現商業分析的自動化，智能化。人工智能算法自動分析處理數據，根據歷史數據預測未來趨勢并估算采取某種經營方案可能出現的結果，為公司管理層提供商業經營策略。

場景三：人力資源

人才搜集和招募：搜集潛在求職者信息，自動匹配求職者與空缺職位。

人才評估：快速分析，評估求職者的背景條件，協助HR做出決策。

人才管理：快速了解員工工作狀態，幫助HR管理員工，提高員工福利。

2.醫療健康x人工智能

醫療診斷：計算機視覺技術協助醫生分析醫療影像；人工智能加快化驗數據分析，提高醫生診斷精度。

遠程醫療：人工智能遠程監測病人病情變化，分析關于病情的文字，語音，圖片等描述資料，進行遠程診斷。

藥物研發：人工智能加快藥物數據分析，藥物組合的測試，加快藥物研究進程。

精準醫療：人工智能綜合分析患者體征數據，基因，病史，生活習慣，幫助醫生針對不同患者的情況出具診療方案。

疾病預判：人工智能能建模協助醫生進行疾病早期篩查，預判特定人群患某種疾病封信啊。

3.物聯網x人工智能

主要場景：人工智能對物聯網設備，智能汽車，安防領域改變。

場景一：工業物聯網設備

制造業：人工智能優化生產流程，檢測生產設備運行，維修管理等。

運輸和物流：進行貨運監控，車輛跟蹤，監控供應鏈系統等。

能源行業：智能電網，維護設備等。

智能建筑：環境數據，預防意外等。

場景二：消費物聯網設備

智能家居：檢測控制家居設備

可穿戴設備：檢測人體健康，運動生活指導等

場景三：智能汽車

主要集中為不同階段和程度的自動駕駛。

場景四：安防

主要為監控設想，反無人機技術，安防機器人等。

4.網絡安全x人工智能

反欺詐：自動監測識別網絡詐騙

移動安全：移動設備反入侵

LOT安全：防止數據泄露

智能預測：預測黑客攻擊，加強預防

異常預測：識別異常數據，潛在威脅

5.新零售x人工智能

進店：人臉識別解鎖客戶賬戶信息，虛擬助手提供語音/圖像搜索產品。

結賬付款：計算機視覺技術自動掃描商品并加入購物車，實現自助結賬。

挑選產品：根據用戶喜好推薦商品，并浮動定價

送貨：自動駕駛/無人機送貨

6.金融科技x人工智能

場景一：銀行

虛擬銀行助手，貸款評估，智能投資等

場景二：投資銀行/對沖基金

前臺：參與交易，管理投資組合

中臺：深入分析投資決策

后臺：客戶服務，風險控制

場景三：保險

保險定價及保險風控。

7.更多領域x人工智能

包括文娛，教育，農業，法律，地產，社交，運動等領域。