近段时间，“人工智能”成为人们的热词。
前几天，恰逢“人工智能之父”阿兰·图灵诞辰纪念日。
他曾提出著名的《图灵机》思想，发表《机器能思考吗？》论文，为计算机的发展揭开了划时代的新篇章。
历史永远不会忘记这位“计算机科学和人工智能之父”。
目前，围绕人工智能的各种讨论蓬勃发展。
似乎不谈“人工智能”就跟不上时代潮流。
让我们简单回顾一下上个世纪人工智能的一些标志性应用实例。
世界上第一个电脑游戏是西班牙发明家 Leonardo Torres y Quevedo 首次发布的 El Ajedrecista，这是一种机械设计融入了简单算法的机器，可以自动下棋。
它后来被称为世界上第一个电脑游戏。
2018年，全球首个智能机器人——美国斯坦福研究院宣布成功研发机器人Shakey。
它有一个视觉传感器，可以根据人类指令检测并抓取积木。
它可以算是世界上第一个智能机器人，但控制它的电脑却有一个房间那么大。
2016年，机器人击败了世界围棋冠军。
围棋是一种非常复杂的国际象棋游戏。
AlphaGo先是与世界顶级围棋大师李世石交手，随后在与柯洁的对战中，以总比分0:3获胜。
2006年AlphaGo的出现是人工智能历史上的重大突破。
全球人工智能技术的认可和发展由此进入超高速发展轨道。
穿越人工智能的漫长历史，人工智能的快速发展已经超出了人们的想象。
除了上述耳熟能详的案例外，近年来，国内外一些优秀企业也不断探索并将其运用到实践中。
我们从用户场景出发，重点盘点了受AI影响的几大应用场景。
这些人工智能技术和产品已在不同场景中得到广泛应用和认可，让我们的生活更加便捷高效。
场景：财务代表：Kensho 关键词：云计算、人机交互和深度学习下的投资分析，帮助提高财务分析师的生产力。
人工智能应用评级：★★★★☆ 在金融场景中，Kensho将自己定位为一家数据分析和机器学习公司，为金融、国家安全、医疗健康等行业解决分析问题。
它拥有一款名为Warren的分析软件，主要利用大数据和机器学习，对数据、信息、决策进行智能整合，实现数据之间的智能关联，从而提高投资者的工作效率和投资能力。
据Kensho官网介绍，“Kensho是一个开创性的实时数据计算系统，一个可量化的数据框架，是全球金融体系的新一代升级产品。
”具有强大的云计算能力、良好的人机交互界面和深度学习能力。
Kensho的目标是让这款软件的功能取代大量现有投资分析师的工作，为客户提供更好更快的数据分析服务。
Kensho 被称为华尔街的 Siri，是一家定位数据分析和机器学习公司，为金融、国家安全和医疗健康行业解决分析问题。
场景：零售代表：Amazon Go 关键词：Grab and go，真正的无人超市 人工智能应用评分等级：★★★☆☆Amazon Go线下实体店不是普通的实体店，它是一种融合了无人超市的新模式线下无人实体店，采用AI深度学习、计算机视觉、各类传感器等人工智能领域热门技术。
其无需排队的特点在一定程度上大大节省了消费者的等待时间。
无人零售场景可以理解为融合了AI深度学习、计算机视觉、各类传感器等人工智能领域热门技术的线下无人实体店新模式。
简单来说，就是不需要排队，大大节省了消费者的等待时间。
Amazon Go颠覆了传统超市运营模式，完全跳过传统结账流程，消费者拿走就走。
场景：网约车代表：美团打车人脸识别司机 关键词：AI人脸识别验证司机，精准高效审核信息，助力保障用户安全 人工智能应用评级：★★★★☆ 交通领域，除了大家熟知的自动驾驶之外，网约车行业也在逐步深度应用人工智能技术，依靠AI技术对司机进行审核，打击实际运营中的假车。
美团打车采用AI人脸识别技术，让新注册司机在首次乘车、更换移动设备或主动接单司机前，触发APP端人脸识别，通过技术比对实际操作司机和司机。
司机。
平台注册信息与公安部门注册信息是否一致。
面部识别失败的司机将无法接受订单，需要重新提交信息。
如果平台审核后材料仍存在问题，则需要进行线下车辆检查。
此外，对于需要换车换牌的司机，以及网约车司机和涉嫌人车不符的车辆，也将被要求进行线下车辆检查。
针对网约车行业的种种乱象，Uber等大公司是否也可以借鉴美团在这方面的应用，更好地提高出行领域的安全保障？通过引入人工智能人脸识别，美团打车打车目前已形成严格审查司机和车辆的三大机制： 餐饮代表：哈啰蛋 关键词：大数据帮你制定餐食，人工烹饪顾问结合人工智能和烹饪专家智能应用评分等级：★★★☆☆Hello Egg的AI产品不仅可以根据消费者的饮食偏好计划设计每周的膳食，还可以根据一些不可预测的时间进行调整。
它还可以监控厨房，帮助用户设置购物清单，甚至在杂货店订购商品。
它提供易于理解的语音指导视频食谱，并在人工智能和烹饪专家团队的帮助下回答任何与烹饪相关的问题。
这款名为Hello Egg的AI产品不仅可以根据用户的饮食偏好设计每周的膳食，还可以帮助监控厨房、设置购物清单等。
场景：医疗代表：Enlitic 关键词：深度学习下的疾病筛查和预防 人工智能智能应用评级等级：★★★★★Enlitic是全球第一家将深度学习应用于疾病筛查和预防的人工智能公司。
通过深度学习研究数百万张图像以自动识别疾病。
与传统的计算机辅助诊断（CAD）不同，深度学习网络可以同时检测多种疾病。
他们还可以在早期检测、治疗计划和疾病监测等领域提供丰富的见解。
场景：视听 代表：ECHO 关键词：智能语音 人机交互 生活方式 人工智能 应用评级：★★★★☆ Echo智能音箱内置Alexa语音助手，由亚马逊平台开发的语音命令驱动。
您只需对 Echo 说“Alexa”并与其交谈。
智能音箱作为未来人机交互的重要场景，能够产生持久的利润。
在视听场景中，AI音箱不仅可以收集用户偏好、语音模式等数据，还能保证用户能够长期留在其生态系统中。
据悉，自今年11月发布以来，亚马逊Echo智能音箱全球销量已超过1万台。
随着智能科技与生活服务的不断融合，我们正在进入一个可以通过人工智能产品快速高效解决问题的“AI时代”。
人工智能的价值越来越趋向于为人类带来更多美好、便捷的事物。
生活。
毋庸讳言，人工智能正在加速发展，影响着人们生产、生活、学习的各个领域。
作为一项大众出行、生活化的事业，出行领域自然也离不开此事。
在人工智能的浪潮下，像美团打车在处理乘客安全问题上的做法，相信会有更多的人工智能落地，为用户创造良好、安全的出行体验。