AI（人工智慧）在當下的應用非常廣泛，涵蓋了眾多領域和場景。以下是一些主要的應用方向：
一、通用軟體市場
- 生成式AI：在辦公軟體、企業服務、IT運維、軟體開發、網路安全、數據智能等領域已經率先落地，並進入商業化前期。例如，AI智能助理（如Copilot）可以深入嵌入具體應用場景，主動理解使用者意圖並提供成型方案，成為最廣泛的產品形態。
- 協同辦公：基於其先天優勢，AI應用落地較多，如釘釘、飛書等智能辦公平台通過AI技術優化工作流程，提供內容生成與摘要、智能助手服務、工作流程優化等功能。
二、工具型AI應用
- 聊天機器人：提供自然語言交互，解答用戶問題，執行特定任務。
- 搜索引擎：利用AI技術提升搜索結果的準確性和相關性。
- 文本工具：如自動續寫、生成文檔、郵件、思維導圖等。
- AI作畫：基於深度學習技術，自動生成藝術作品。
- 代碼工具：輔助編程，提供代碼補全、錯誤檢測等功能。
三、行業軟體
- 金融：智能風險評估、信用預測、欺詐檢測、智能客服等。
- 醫療：疾病診斷預測、臨床輔助、患者護理、新葯研製等。
- 教育：智能教學、個性化學習推薦、在線輔導等。
- 工業：智能製造、質量控制、預測性維護等。
- 遊戲：AI角色設計、遊戲策略生成等。
- 法律：智能文檔審查、案件分析等。
四、智能硬體
- 智能汽車：自動駕駛、智能座艙、智能導航等。
- 機器人：智能家居機器人、服務機器人、工業機器人等，執行各種任務，如清潔、照顧老人、搬運貨物等。
- 智能終端：智能音箱、智能攝像頭等，提供語音交互、安全監控等功能。
五、特定領域應用
- 農業：作物管理、害蟲和雜草處理、疾病管理、土壤管理、產量預測等。
- 網路金融：信用預測和評估、交易風險預警、智能客服等。
- 電子商務：推薦系統、欺詐識別、營銷活動、產品退貨預測等。
六、AI技術與服務
- 機器學習：通過訓練演算法和模型，使計算機能夠從數據中學習和改進性能。
- 自然語言處理：使計算機能夠理解、處理和生成自然語言。
- 計算機視覺：使計算機能夠理解和解釋圖像和視頻數據。
- 數據挖掘：從大規模數據中發現模式、關聯和趨勢，用於預測、分類和決策支持。
七、AI應用場景綜合區
在即將舉辦的2024世界人工智慧大會上，特別設立了「人工智慧+」應用場景綜合區，展示AI技術在城市建設、社區治理、鄉村振興、新型工業化、物流供應鏈、金融業、廣告營銷、銀髮康養、醫療衛生等領域的廣泛應用。
