中秋出游，抢票必不可少，有票在手万事不愁，不然就只能留守。而在网上抢票的过程中，如今为保障有序、规范和健康，都会有刷脸验证要求，人脸识别与我们的初次见面也随之而来。同时，出门旅行，除了带上手机外，准备一些现金应对不时之需也是十分必要。当前，人工智能与金融领域的联系愈发密切，人脸识别技术在银行等金融机构以及移动支付过程中的应用日趋普及。不管是抢票、取款还是支付，都离不开人脸识别的身影。
有票有钱，下一步自然是去到车站、机场正式开启出行之旅啦，而到了这一步，人脸识别又将与我们见面。目前，人脸识别技术在安防领域的应用可谓非常广泛，包括车站、机场都是其普遍的应用场景。国内很多地方陆续开始实行“刷脸”进站，因此在准备入站时，提前准备好火车票以及身份证，在通过人脸识别闸机口的时候，根据现场提示验证识别并测量体温，将是大家出行的必备项目。当然，这个速度还是非常快的，大家不必担心。
一路跋涉，当大家终于来到了景区，依然会与人脸识别“邂逅”。以往，很多景区在检票时都需要提供门票和有效证件，即便是近些年来电子门票盛行，也需要验证码或是其他验证方式入园。据悉，现在我国许多景区都配置了人脸识别系统，可以通过“刷脸”直接入园。这样即便是不小心丢了纸质门票、删了购票短信，也不会妨碍你进入景区。刷脸就过，既方便了游客，又为景区工作人员降低了工作负担，尤其在当前特殊时期，可谓价值显著。
玩了一整天，晚上自然要入住酒店，好好休息一番。目前，为了严格落实流动人员管理制度，确保酒店入住安全，国内很多酒店都需要在办理入住时进行人脸识别比对。 如果出现忘带身份证或是丢失身份证的情况，有些酒店也会提供与公安系统联通的人证核验系统，只需要输入身份证并进行“刷脸”认证也能完成入住登记，是不是非常方便、贴心呢？总而言之，眼下随着人工智能技术的快速发展以及安全需求释放，出门在外“刷脸”已渐成常态。
自动化机器学习并不是什么新鲜事，但今年我们意识到autoML如何能够在没有深入编程知识的情况下构建高质量的AI模型。过去，AutoML的功能传统上侧重于为某些数据集寻找最佳解决方案。现在，有许多低级和无代码API解决方案允许企业创建生产级AI驱动的应用程序，而无需任何数据科学知识。
聊天机器人在过去十年中取得了长足的进步，现在它们正在改变客户和企业的互动方式。外向销售正在被对话式AI所取代，它不仅可以推荐产品和回答与产品功能相关的问题，还可以解决许多客户问题，而无需联系公司的真人。不过，如果您需要一个在世的人的帮助，他们会很乐意为您提供帮助。
语音机器人是对话式AI的另一个分支，它能够通过聆听和响应一个人的声音而不是输入的单词来进行交流。这种由人工智能驱动的技术还能够使用从客户互动中收集的数据来创建更加个性化的客户体验，并使企业能够根据互动获得洞察力。
AI和ML帮助企业将大量数据转化为可操作的商业智能。人工智能驱动的分析改进了从潜在客户生成到客户支持的销售周期的各个方面。2021年的企业正在使用市场情报应用程序，这些应用程序使用人工智能功能来做出更准确的预测、更明智的决策，并创建更高效的销售流程。这些应用程序能够提供实时分析，以便企业可以更好地与B2C和B2B客户进行沟通。
人工智能正以多种方式被用于支持环境并改善农业、水、能源和交通等行业的可持续发展实践。在这些领域使用人工智能应用程序可以对排放产生重大影响，并到2030年为全球经济贡献5.2万亿美元。人工智能正被用于监测环境条件、作物产量、帮助减少和减轻废物的影响以及预测天气以改善用水。
人工智能驱动的应用程序还通过使用深度学习、预测能力，甚至人工智能驱动的电网系统，帮助管理可再生能源的使用。人工智能使自动驾驶汽车成为可能，这可以减少车辆的排放量并减少造成的损害。未来，我们可能会看到人工智能如何利用位置数据来改善交通拥堵甚至货物运输效率。
在医疗保健方面，人工智能有几乎无限的可能应用。尽管该行业因适应不断上升的科技影响力缓慢而臭名昭著，但自大流行爆发以来，已经取得了重大进展。事实上，43%的初级保健就诊是通过远程医疗进行的，这表明医疗机构和患者都乐于在必要时采用医疗技术。
你会相信机器人给你做手术吗？预测分析和机器学习AI可以识别患者和手术的模式，以便进行第二次调整。例如，这些机器人可以从患者的手术史中学习，实时规避手术过程中的潜在问题。虽然许多医院在手术应用中使用机器人助手，但我们还没有一支机器人外科医生队伍。
在电子商务中，计算语言学、文本分析和AI驱动的NLP(自然语言处理)被用来更好地服务于他们的消费者群。情感分析和品牌形象分析可帮助公司更好地了解客户以改进产品和服务
然后，从用户那里收集的反馈可以由一台可以区分语言细微差别的机器进行处理，以提取企业可以采取行动的定性和定量数据。
用于检测和分析地震波模式的机器学习算法正在改变我们对地震的反应方式。事实上，这些由人工智能驱动的算法能够检测到两倍于科学家所能检测到的地震。这有助于缩短地震响应时间，从而挽救生命，并且科学家们可以更好地了解地球板块的运动方式。希望这些算法能够变得足够聪明，可以预测未来的地震。
尽管这一趋势接近我们列表的末尾，但它是大多数其他AI趋势的基础。除了AI工具和流程的开发之外，还有许多复杂的方面，包括安全性、透明度、道德和合规性。AI工程是一种策略，它使AI成为DevOps流程的自然组成部分，而不是一个单独的部门或事后的想法。
AI和DevOps之间的这种碎片化可能导致合规性和网络漏洞问题，从而减慢整个过程。由经验丰富的网络管理员开发的包括AI在内的有凝聚力的规划、开发和实施工作流程简化了公司将产品从创意推向市场的能力。
越来越多的保险公司正在多个不同领域使用人工智能预测分析。保险公司使用预测分析来识别欺诈、计算新客户风险和定价、产品优化以及优化用户体验。
预测分析还允许公司增加保险的个性化和覆盖范围，以便个人以他们可以承受的价格获得所需的覆盖范围。此外，已将预测分析集成到其流程中的保险公司的增长速度比不使用预测分析的公司快7%，这表明客户也正在从ML在保险业中获益。
由于物联网设备的数量预计将在2023年增加到35亿，因此向AIoT解决方案自然发展。由人工智能驱动的智能手机、语音助手和其他物联网设备可以创建智能机器，支持决策行为，几乎不需要人工交互。
人工智能的这十个技术趋势让我们一瞥人工智能和机器学习的未来可能会是什么样子，机器人医生、智能虚拟助手、即时天气数据、完善的市场预测。
