人工智能作為第四次工業革命，受到了大家的格外關注，各種人工智能的相關新聞、實例運用等信息鋪天蓋地。

也正因為如此，很多朋友都會認為，人工智能不利于我們的日常生活。因為它很有可能會取代我們的收入來源！其實并非如此，人工智能的發展可能是會取代部分低收入人員，但人工智能最終的發展是有利于我們的社會生活中。

我們不得不承認的是人工智能在某方面的發展和運用，比我們都要強！

就拿前些年出現的機器人快遞分揀來說，機器人分揀不僅速度快，效率高，準確度也相對說更加的精準。工作量更是我們日常工作的好幾倍，并且還能24小時不停的運行。

再比如近期才出現的人工智能醫生，可以精準的幫助我們預測身體疾病以及出現的疾病的病發點，出血點等等，只要將患者的個人信息輸入進去，機器人就可以精準的全程跟進患者身體情況。這樣不僅可以為醫生獲得更多的時間在最佳的時機搶救患者，也大大提升了患者的存活率。

所以說人工智能的發展還是有利于我們的社會生活的。那么人工智能運用的十大趨勢，你知道有哪些嗎？

如果不知道的話，那么下面就跟隨壹號機器人一起來看看人工智能運用的十大趨勢吧。

一、技術能力方面，中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層，對需要長周期的基礎層關注度較小

人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、算法框架）、技術層（計算機視覺、自然語義理解、語音識別、機器學習）和應用層（垂直行業及精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、應用場景清晰的領域，對芯片關注度小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

二、科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地，打造護城河

科技巨頭構建生態鏈，已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡，更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、政府事務、醫療、交通、制造業等），切入行業痛點，提供解決方案，探索商業模式。

三、政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽，北上深領跑全國

京津冀、珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、上海、深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置，廣州的大型企業與初創企業數量較少，杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊，重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

四、各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用

人工智能產業園呈現多點開花、依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快，園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

五、政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道

早期進入的企業逐步建立行業壁壘，未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。

各地政府的工作內容及目標有所差異，因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高，強者恒強趨勢明顯。

六、在金融領域，人工智能的應用最為深入，應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展

傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用，改變了金融服務行業的規則，提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

七、在醫療領域，人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設

人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康，醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用，還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

八、在出行領域，以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新

傳統車企的生產、渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業的規范和標準的制定，將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

九、在制造業領域，人工智能的應用將大有作為

制造業專業性強，解決方案的復雜性和定制化要求高，所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而，生產設備產生的大量可靠、穩定、持續更新的數據尚未被充分利用，這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本，解決制造過程中的實際問題。

十、在零售領域，應用場景從個別走向聚合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系，圍繞人、貨、場、鏈搭建應用場景

人工智能在各個零售環節多點開花，應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能，將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技，意味著零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

在這一輪以人工智能為推動力的變革中。中小企業的機會在哪里呢？這也是我們最關心的問題之一。前面提到的幾個層面之中，大規模基礎設施的建設包括數據中心存儲中心等等，是需要大量集中資金投入的，往往是大企業的機會，而計算框架與算法實現，則同樣需要大量數學家、計算機學家等的資源投入，同樣也是大企業的機會，谷歌、IBM等公司也正在朝著這樣幾個大的方向去發展。與此同時，更方便的物聯網平臺與框架，同樣會形成大企業競爭的戰場。而對于中小企業來說，針對細分領域的人工智能技術應用、物聯網設備與產品研發以及更靈活的在某一方面（監視、診斷、預測等等）有特點的技術的突破，都是可以考慮的方向與機會所在。