随着深度学习的开放，人工智能在几年中快速发展，尖端技术慢慢向普及应用到各行各业。
物流行业
物流是对不同地点之间产品流动的管理。供应商和客户的全球网络使物流运营复杂化，物流公司既包含易于自动化的任务，也包含可以从AI /机器学习算法中受益的复杂流程。
人工智能为物流公司提供了从自主机器到预测分析的广泛功能。根据麦肯锡的研究，物流行业主要将人工智能用于4个业务功能，即服务运营，产品和服务开发，营销和销售以及供应链管理。这四个业务部门覆盖了物流中87%的人工智能采用率。麦肯锡估计，通过将人工智能引入其流程，物流公司每年将产生1.3-2万亿美元的经济价值。
实时视频处理
实时的视频处理，不仅需要高速的带宽、超强的算力，还需要人工智能不断地自我学习与优化，以增加实时视频的效果。其实目前实时视频处理就已经是风口了，大到一些电视台，小到一部手机，都可以看到人工智能加持下对视频效果带来的改变与优化。
大型语言模型(LLMs)
大型语言模型(LLMs)是在包含巨大数据量的大规模数据集上训练的。像是 Google 的 BERT 和 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3 就是 LLMs 很好的例子。据了解，GPT-3 中约有 1750 亿个参数，在 570 千兆字节的文本上进行训练。在 2022 年，我们将看到大型语言模型成为下一代交互式人工智能工具的基础模型。
医学以及其他相关AI 检查
在医疗领域，人工智能同样有着巨大的潜力和市场，比如医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见; 比如临床诊断辅助系统等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险评估场景; 比如药物研发，解决药品研发周期长成本高的问题等以及增强检查检测的准确性。
在其他方面，比如物品扫描，通过X光透视和人工智能识别，可以快速辨别出包裹内的物品是不是违禁品。当然类似的组合应用还可以更加广泛，比如检测金属构件中的缺陷或是对库存进行更加有效的管理。
网络安全领域的人工智能
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。
AI驱动的开发者生产力
在未来，人工智能几乎会影响到 IT 行业的每个方面，包括编程和开发。在过去的几年里，我们已经看到了诸如亚马逊代码大师这样的工具，该产品会在开发者编程时，为其提供智能建议，以提高代码质量，并识别出应用程序中最重要的代码行。就在最近，Github Copilot 作为一个 " 人工智能配对程序员 " 首次亮相，协助开发人员编写高效的代码。而 Salesforce 的研究团队也推出了 CodeT5，这是一个开源项目，将帮助 Apex 开发人员进行由人工智能驱动的编码。Tabnine，即以前的 Codata，将智能代码完全带到了主流开发环境。Ponicode 也是一个 AI 驱动的工具，可以提供函数创建、可视化和运行单元测试的快捷方式。
