近段时间以来，“人工智能”已经成了人们口中的热词。几天前，恰好是“人工智能之父”艾伦·麦席森·图灵的生辰106周年。他曾提出著名的《图灵机》设想，发表《机器能思考吗？》论文，为计算机发展开启划时代的新篇章，历史永远不会遗忘这位”计算机科学之父，人工智能之父“。

目前，围绕人工智能的各种探讨已经百花齐放，似乎不说点“人工智能”就赶不上时代潮流，下面让我们简单回顾一下百年来人工智能程碑式的一些应用实例。

1914年世上第一个计算机游戏

西班牙发明家Leonardo Torres y Quevedo 首次发表 El Ajedrecista，这台机器的机械设计中集成了一个简单的算法，使得它可以自动下棋。后来它被称为世上第一个计算机游戏。

1968年世界第一台智能机器人

美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，可以算是世界第一台智能机器人，不过控制它的计算机有一个房间那么大。

2016年机器人击败世界围棋冠军

围棋是十分复杂的棋类游戏，AlphaGo先是大战了世界顶级围棋高手李世石，而后又在与柯洁的对战中，以总比分0：3完胜。2016年AlphaGo的问世，是AI历史上一次重大突破，全球AI技术的认知与发展由此进入了一个超高速发展轨道。

畅游人工智能历史长河，AI的飞速发展已经超出了人们的想象，除了以上这些耳熟能详的案例之外，近年以来，国内外也有一些优秀企业在不断探索并将其应用到实际当中。从用户场景出发，我们重点盘点了受AI影响的几大应用场景，这些人工智能技术和产品在不同的场景中都得到了广泛应用和认可，使我们的生活变得更便捷、更高效。

场景：金融

代表：Kensho

关键词：云计算、人机交互与深度学习下的投资分析，助力提高金融分析师生产力。

人工智能应用评分级别：★★★★☆

在金融场景中，Kensho的自我定位是数据分析与机器学习公司，为金融、国家安全、医疗健康行业解决分析问题。它的旗下拥有一款名为Warren分析软件，主要利用大数据和机器学习，将数据、信息、决策进行智能整合，并实现数据之间的智能化关联，从而提高投资者工作效率和投资能力。

Kensho官网介绍，“Kensho是一个先锋级的实时数据计算系统、一个可量化的数据框架，是全球化金融系统的新一代升级产品”。它拥有强劲的云计算能力、良好的人机交互界面和深度学习能力。 Kensho公司的目标是让此软件的功能取代现有的大量投资分析人员的工作，为客户提供更加优质、快速的数据分析服务。

Kensho被誉为华尔街Siri，定位数据分析与机器学习公司，为金融、国家安全、医疗健康行业解决分析问题。

场景：零售

代表：Amazon Go

关键词：即拿即走，真正意义上的无人超市

人工智能应用评分级别：★★★☆☆

Amazon go 线下实体店不是一个一般的实体店，它是一个融合了AI深度学习，计算机视觉和各类传感器等人工智能领域里热门技术的一个全新模式的线下无人售货的实体店。它无需排队的特点在某种程度上，大大的节省了消费者的等待时间。无人化的零售场景可以理解为是融合了AI深度学习，计算机视觉和各类传感器等人工智能领域里热门技术的一个全新模式的线下无人售货的实体店。单从它无需排队的特点来说，在很大程度上，大大的节省了消费者的等待时间。

Amazon Go颠覆了传统超市运营模式，彻底跳过传统收银结帐过程，消费者可以即拿即走。

场景：网约车

代表：美团打车人脸识别驾驶员

关键词：AI人脸识别核验驾驶员，精准高效审核信息，助力保障用户安全

人工智能应用评分级别：★★★★☆

在交通领域，除了大家所熟知的无人驾驶，网约车行业也逐步深入应用人工智能技术，依靠AI技术审核司机，以此打击实际运行中套牌车。美团打车就通过AI人脸识别技术让新注册的驾驶员在首次接单前、更换手机设备或着活跃接单驾驶员都会触发APP端人脸识别，运用技术比对确认实际运营驾驶员与平台注册信息及公安部门登记信息是否一致。人脸识别未通过的驾驶员将不能接单，需重新提交信息，经平台审核后材料仍有问题的，则需要进行线下验车。除此之外，对于需要更换车辆、车牌的驾驶员以及涉嫌人车不符的网约车驾驶员和车辆，也将被要求线下验车。

针对网约车行业种种乱象，Uber等大型企业是不是也可以借鉴美团打车在这方面的应用，从而更好地提升出行领域的安全保障呢？

美团打车通过引入人工智能人脸识别，目前已经形成三大机制，严审司机车辆

场景：饮食

代表：Hello Egg

关键词：大数据帮你制定膳食，人工智能与烹饪专家结合下的烹饪顾问

人工智能应用评分级别：★★★☆☆

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膳食，并进行调整以适应一些不可预测时间。同时还可以监控厨房，帮用户设置购物清单，甚至在杂货店订购货物。它提供浅显易懂的语音导航视频食谱，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。

名为Hello Egg的AI产品，不仅可以根据用户饮食偏好设计每周膳食，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与预防

人工智能应用评分级别：★★★★★

Enlitic是全世界首家将深度学习运用到疾病筛查和预防的AI公司，它通过深度学习研究了数百万张图片，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。他们还可以在早期发现、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：智能语音人机交互的生活方式

人工智能应用评分级别：★★★★☆

Echo 智能音箱中内置了 Alexa 语音助手，它是亚马逊平台研发的基于语音指令驱动，你只要对着Echo说出“Alexa”，然后就可以与它对话了。智能音响作为未来人机交互的重要场景，能产生持久的利润。在视听场景中，AI音箱不仅能够收集用户喜好、语音模式等数据，也保证了用户能够长期驻留在其生态系统之中。

据悉，自2014年11月发布以来，亚马逊Echo智能音箱已在全球范围内卖出3000多万台。

随着智能技术和生活服务的不断融合，我们正在步入一个能够通过人工智能产品来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给人类带来更多美好方便的生活。

毋庸讳言，人工智能正加速袭来，冲击着人们生产、生活、学习的各个领域。作为公众出行、面向生活方面的事业，出行领域自然不可能置身事外。在人工智能浪潮下，像美团打车在应对乘客安全问题方面的做法，相信会有更多人工智能的落地应用，为用户营造良好和安全的出行体验。