隨著深度學習的開放扩灯，人工智能在幾年中快速發(fā)展，尖端技術慢慢向普及應用到各行各業(yè)霜瘪。
物流行業(yè)
物流是對不同地點之間產品流動的管理珠插。供應商和客戶的全球網絡使物流運營復雜化，物流公司既包含易于自動化的任務颖对，也包含可以從AI /機器學習算法中受益的復雜流程捻撑。
人工智能為物流公司提供了從自主機器到預測分析的廣泛功能。根據麥肯錫的研究缤底，物流行業(yè)主要將人工智能用于4個業(yè)務功能顾患，即服務運營，產品和服務開發(fā)个唧，營銷和銷售以及供應鏈管理江解。這四個業(yè)務部門覆蓋了物流中87%的人工智能采用率徙歼。麥肯錫估計犁河，通過將人工智能引入其流程，物流公司每年將產生1.3-2萬億美元的經濟價值魄梯。
實時視頻處理
實時的視頻處理桨螺，不僅需要高速的帶寬、超強的算力酿秸，還需要人工智能不斷地自我學習與優(yōu)化灭翔，以增加實時視頻的效果。其實目前實時視頻處理就已經是風口了辣苏，大到一些電視臺肝箱，小到一部手機，都可以看到人工智能加持下對視頻效果帶來的改變與優(yōu)化考润。
大型語言模型(LLMs)
大型語言模型(LLMs)是在包含巨大數據量的大規(guī)模數據集上訓練的狭园。像是 Google 的 BERT 和 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3 就是 LLMs 很好的例子。據了解糊治，GPT-3 中約有 1750 億個參數唱矛，在 570 千兆字節(jié)的文本上進行訓練。在 2022 年井辜，我們將看到大型語言模型成為下一代交互式人工智能工具的基礎模型绎谦。
醫(yī)學以及其他相關AI 檢查
在醫(yī)療領域，人工智能同樣有著巨大的潛力和市場粥脚，比如醫(yī)學影像識別窃肠，幫助醫(yī)生更快更準地讀取病人的影像所見; 比如臨床診斷輔助系統(tǒng)等醫(yī)療服務，應用于早期篩查刷允、診斷冤留、康復碧囊、手術風險評估場景; 比如藥物研發(fā)，解決藥品研發(fā)周期長成本高的問題等以及增強檢查檢測的準確性纤怒。
在其他方面糯而，比如物品掃描，通過X光透視和人工智能識別泊窘，可以快速辨別出包裹內的物品是不是違禁品熄驼。當然類似的組合應用還可以更加廣泛，比如檢測金屬構件中的缺陷或是對庫存進行更加有效的管理烘豹。
網絡安全領域的人工智能
隨著機器越來越多地占據人們的生活瓜贾，黑客和網絡犯罪不可避免地成為一個更大的問題，這正是人工智能可“大展拳腳”的地方携悯。
人工智能正在改變網絡安全的游戲規(guī)則祭芦。通過分析網絡流量、識別惡意應用蚌卤，智能算法將在保護人類免受網絡安全威脅方面發(fā)揮越來越大的作用实束。
AI驅動的開發(fā)者生產力
在未來奥秆，人工智能幾乎會影響到 IT 行業(yè)的每個方面逊彭，包括編程和開發(fā)。在過去的幾年里构订，我們已經看到了諸如亞馬遜代碼大師這樣的工具侮叮，該產品會在開發(fā)者編程時，為其提供智能建議悼瘾，以提高代碼質量囊榜，并識別出應用程序中最重要的代碼行。就在最近亥宿，Github Copilot 作為一個 " 人工智能配對程序員 " 首次亮相卸勺，協(xié)助開發(fā)人員編寫高效的代碼。而 Salesforce 的研究團隊也推出了 CodeT5烫扼，這是一個開源項目曙求，將幫助 Apex 開發(fā)人員進行由人工智能驅動的編碼。Tabnine映企，即以前的 Codata悟狱，將智能代碼完全帶到了主流開發(fā)環(huán)境。Ponicode 也是一個 AI 驅動的工具堰氓，可以提供函數創(chuàng)建挤渐、可視化和運行單元測試的快捷方式。
