在過去的十年中， 由於硬體性能進步和海量資料獲取， 人工智慧應用進展飛速， 在電腦視覺， 無人駕駛， 以及語音辨識等領域均得到廣泛應用， 但人工智慧的前景遠非如此。 卡內基梅隆大學Tom Mitchell教授表示， 一些初創企業在獲取了某種類型的資料後， 也創造了自己的人工智慧系統。 對於人工智慧未來的發展， Tom Mitchell稱， 人工智慧的使用會不斷的提升， 尤其是在機器學習領域， 海量與高品質的資料對機器學習具有關鍵幫助。
在近日的“AI生萬物”人工智慧產業化峰會上， 多位公司技術負責人與投資人就AI在各領域的應用進行了討論。
地平線專注於AI處理器， 最有潛力的應用在於智慧駕駛領域。 地平線副總裁和首席雲架構師吳強指出， 儘管在處理晶片上， 優勢仍然掌握在美國傳統科技巨頭手中， 但由於智慧駕駛領域發展快速， 智慧駕駛汽車的地域性差別極大， 中國的行車環境更是複雜。 使得中國的本土企業具有優勢。
出行領域， 人工智慧可應用於緩解交通擁堵。 滴滴出行安全戰略副總裁弓峰敏表示， 滴滴已在國內已經有20多家城市開始部署智慧交通， 通過平臺上搜集的出行的資料， 可以建立準確的交通流量的模型， 並通過機器學習產生一個最佳策略， 這個策略讓滴滴去進行交通協調。 實際效果上， 弓峰敏提到， 在20個城市的實驗中，
知乎合夥人、高級副總裁李大海介紹了人工智慧在知乎平臺的管理的應用， 他比喻， 如果把知乎看成一座擁有一億四千萬居民和遊客的超級城市， 知乎的社區規範就是讓城市正常運轉的法律法規。 除了人工完成平臺管理以外， AI也有能力參與其中， 這體現了演算法的人文價值。
他認為， 在AI應用上， 豐富的中文語料庫和社區管理經驗是知乎的兩大優勢， 有助於社區規範適配複雜多樣的場景， 使用AI演算法進行氛圍治理。 李大海舉例稱， 知乎演算法機器人瓦力可處理多個場景：答非所問， 歧視、惡意貼標籤、辱駡等各種不友善行為等， 減少低質和無關內容對讀者的干擾， 降低網路暴力。
曠視科技副總裁謝憶楠提到。 對於物聯網（IoT）而言， 存在三個階段：線上化， 資料化和智慧化。 目前來看， 基於互聯網協議的互聯互通已經不夠重要， 更重要的在於後兩者。 在歐美與中國的應用差異上， 謝憶楠認為， 歐美方面to C的應用更多些， 如智慧音箱， 在中國， 圖像識別領域更多集中在to B領域， 而此前科大訊飛也是To B為主， 近期才開始做to C端的語義平臺。
重視IoT的還有小米， 2015年初， 小米披露IoT戰略， 稱將以手機為核心連接所有設備， 推動智慧家居領域變革。 2017年11月， 在北京召開的首屆小米IoT（物聯網）開發者大會上， 小米創始人雷軍宣佈， 截至2017年末， 小米IoT平臺聯網設備超過8500萬， 日活設備超過1000萬， 小米表示已成為第一大全球最大智慧硬體IoT平臺。
對於智慧家居場景，