在 iOS 10 的照片功能中，相册中的人物可以自动分类，而新增的「回忆」功能，也可以基于照片中的位置、人、场景和主题，归纳在一起，再选择背景音乐，创建视频或者电影。这背后就是利用了深度学习以及计算机视觉技术中的人脸识别和物体识别，自动识别图片内容，从而给相册中的照片分类而做到的。

Google Photos 能做的更多，它不仅能基于时间、地点、人物，智能地创建一条故事线，自动基于人像制作 Gif 动图，将内容相似的照片，自动合成全景照片。还能智能搜索照片，比如你以「去年 6 月的照片」作为关键词，就能将这个月的照片归纳在一起，如果再搜索「荷花」，就能将有关荷花的照片展示给你。

而在 2017 年 5 月的 Google I/O 大会上，Google Photos 增加了一条新功能——通过图像识别照片中拍摄的人脸分别是谁，如果你将这些人和通讯录对应，Google Photos 会向你建议哪些照片应该分享给谁。如果你将分享设置成自动模式，则能自动将照片中的人分享给你想分享的人。谷歌还正在尝试运用 AI 技术，将零碎的街景图片自动加工成高质量的自然景观，并自动添加光影效果和滤镜。

我们日常使用的背后包含人工智能技术的产品并不只是搜索和照片管理，还有机器翻译、语音转文字等应用。实际上，人工智能技术的应用远远不是这些，它正在各行各业中发挥作用。

自动驾驶正在积极推动，低速无人驾驶已有落地案例。在大多数电商分拣中心，使用机器人自动分拣打包已成为趋势。内部配备快递盒，微型无人车快递机器人，也正在推出，用来解决物流最后一公里难题。会折叠、熨烫衣服的机器人已经面世。汽车巨头丰田还发布了行走辅助机器人，用于照顾受伤老兵，协助他们的日常生活。机器人进入事故后的日本福岛核电站，进行清理工作。

在工厂中，机器不仅能进一步代替工人，替代重复性的机械劳动，而在最近，日本 IT 大厂 NEC 推出的「视觉检测技术」可以逐一检测生产线上的产品，比如金属、人工树脂、塑胶等产品，快速侦测出不合格品，提升出厂产品的合格率。

一家日本食品制造公司丘比目前正在使用谷歌的深度学习系统 Tensorflow 快速检测婴儿食品中看似反常的原料，比如不合格的马铃薯，除此之外，还能在不影响食品质量的前提下，提升食品加工速度。

一家专注体育技术、数据及智能领域的公司 STATS 能够通过人工智能技术，快速搜索球队的视频片段并加以分析，帮助俱乐部更有效地对球队进行评估。

一家位于宾夕法尼亚州的公司 QuantaVerse 通过训练大量的银行数据，可以及时发现异常的账户和潜在的可疑交易，将传统的反洗钱系统只能监测 90 天的数据，延长至两到三年。

波士顿一家预测分析平台 DataRobot 最近发布了新功能，能够通过新算法更为精确地对保险进行定价，同时还能按照相关法规为产品经理和精算师生成可以直接提交给保险监管部门的评级表。

一家营销公司 Conversica 推出的智能营销工具，能够在人类销售人员介入之前对潜在客户进行初选。

一家伦敦的金融科技初创公司 Cleo 开发的智能聊天机器人，能帮助用户进行财务管理，类似的应用程序还有 Plum、Chip、Ernest 等，竞争非常激烈。

类似这样的应用不胜枚举。

扎克伯格表示，「我对人工智能持乐观态度的一个原因是：基础研究的进步改善了人工智能在许多领域的表现，开奖，从诊断疾病维持健康，到更安全的自动驾驶汽车；从更高质量的新闻推送内容，到更具相关性的搜索结果。每一次我们提高人工智能技术后，相关的应用都会变得更好。对于人工智能所取得的所有进步，以及让世界变得更美好的潜力，我感到兴奋。」

「人工智能是新的电力，一百多年前，电力的使用改变了一切，产生了许多意料之外的后果，例如，电力让冰箱成为可能，冰箱改变了食品供应系统，发电机也改变了产业建立方式。我认为，人工智能也会产业相似变革影响。」Coursera 联合创始人，前谷歌大脑创始人，前百度首席科学家吴恩达在接受机器之心的一次采访中如此表示。