經歷了技術驅動和數據驅動階段，人工智能現在已經進入場景驅動階段，深入落地到各個行業之中去解決不同場景的問題。此類行業實踐應用也反過來持續優化人工智能的核心算法，形成正向發展的態勢。目前，人工智能主要在制造、家居、金融、零售、交通、安防、醫療、物流、教育等行業中有廣泛的應用。
一、制造
隨著工業制造4.0時代的推進，傳統制造業對人工智能的需求開始爆發，眾多提供智能工業解決方案的企業應勢而生，例如智航無人機、祈飛科技等。人工智能在制造業的應用主要有三個方面：首先是智能裝備，包括自動識別設備、人機交互系統、工業機器人以及數控機床等具體設備。其次是智能工廠，包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優化等具體內容。最后是智能服務，包括大規模個性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務模式。雖然目前人工智能的解決方案尚不能完全滿足制造業的要求，但作為一項通用性技術，人工智能與制造業融合是大勢所趨。
二、家居
智能家居主要是基于物聯網技術，通過智能硬件、軟件系統、云計算平臺構成一套完整的家居生態圈。用戶可以進行遠程控制設備，設備間可以互聯互通，并進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。值得一提的是，近兩年隨著智能語音技術的發展，智能音箱成為一個爆發點。小米、天貓、Rokid 等企業紛紛推出自身的智能音箱，不僅成功打開家居市場，也為未來更多的智能家居用品培養了用戶習慣。但目前家居市場智能產品種類繁雜，如何打通這些產品之間的溝通壁壘，以及建立安全可靠的智能家居服務環境，是該行業下一步的發力點。
三、金融
人工智能在金融領域的應用主要包括：智能獲客、身份識別、大數據風控、智能投顧、智能客服、金融云等，該行業也是人工智能滲透最早、最全面的行業。未來人工智能也將持續帶動金融行業的智能應用升級和效率提升。例如第四范式開發的一套AI系統，不僅可以精確判斷一個客戶的資產配置，做清晰的風險評估，以及智能推薦產品給客戶，將轉化率提升65%。很多金融行業的應用，都可以作為人工智能在其他行業落地的典型案例。
四、零售
人工智能在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。京東自主研發的無人倉采用大量智能物流機器人進行協同與配合，通過人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術，讓工業機器人可以進行自主的判斷和行為，完成各種復雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。圖普科技則將人工智能技術應用于客流統計，通過人臉識別客流統計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調整運營策略提供數據基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉換率。
五、交通
智能交通系統(Intelligent Traffic System，ITS)是通信、信息和控制技術在交通系統中集成應用的產物。ITS 應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。目前，我國在ITS方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行采集和分析，可以對交通進行實施監控和調度，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境污染等。
六、安防
安防領域涉及到的范圍較廣，小到關系個人、家庭，大到跟社區、城市、國家安全息息相關。智能安防也是國家在城市智能化建設中投入比重較大的項目，預計2017-2021 年國內智能安防產品市場空間將從 166 億元增長至 2094 億元。目前智能安防類產品主要有四類：人體分析、車輛分析、行為分析、圖像分析。智能安防行業現在主要還是受到硬件計算資源限制，只能運行相對簡單的、對實時性要求很高的算法，隨著后端智能分析根據需求匹配足夠強大的硬件資源，也能運行更復雜的、允許有一定延時的算法。這兩種方式還將長期同時存在。
七、醫療
目前，在垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商，例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興，研發人工智能細胞識別醫學診斷系統的智微信科，提供智能輔助診斷服務平臺的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。盡管智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮重要作用，但由于各醫院之間醫學影像數據、電子病歷等不流通，導致企業與醫院之間合作不透明等問題，使得技術發展與數據供給之間存在矛盾。
八、教育
科大訊飛、乂學教育等企業早已開始探索人工智能在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等;通過語音識別可以糾正、改進發音;而人機交互可以進行在線答疑解惑等。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內容產生較多實質性的影響。
九、物流
物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在“最后一公里”的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。
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