人工智能和机器学习已经在影响我们日常生活的方方面面，并在为一些世界领先的公司提供业务决策和优化运营方面有许多惊人的方法。这里会提供给大家27个人工智能和机器学习的实例。

消费品

芭比娃娃有一项功能是使用自然语言处理、机器学习和高级分析，去回应孩子。在芭比娃娃项链上的麦克风记录了孩子所说的内容，并将其传送到ToyTalk的服务器上。在那里，对录音进行分析，以给出适当的回应。服务器在一秒钟内会将正确的回应传回到芭比娃娃这儿，以便她可以及时的回应孩子。对诸如他们喜欢的食物等问题的答案进行存储，以便以后可以直接用于对话。

还有可口可乐遍布全球的市场和广泛的产品清单，是由于其在200多个国家销售500多种饮料品牌，才成为全球最大的饮料公司。该公司不仅创造了大量的数据，还接受了新技术，并将这些数据付诸实践，以支持新产品的开发，在这个过程中，还利用人工智能机器人，甚至在灌装工厂试用了增强现实技术。

荷兰的一家公司Heineken，在过去的150年中一直是全球酿酒业的领导者之一，但他们希望通过利用他们收集的大量数据，在美国取得成功。从数据驱动的营销到物联网，再到通过数据分析来改善运营，喜力公司希望通过人工智能的增长和数据来改善其运营、营销、广告和客户服务。

创意艺术

在我们的常识中，烹饪艺术一定是需要人的参与。而来自IBM的支持AI的Chef Watson展示了人工智能的技术，它能成为厨房的副厨师，以帮助开发食谱，并就食物组合中的人类对话建议创建完全独特的口味。事实证明，与人工智能一起工作，人类可以在厨房产生更大的创造力。

人工智能和大数据可以增加创造力的另一种方式是在艺术和设计领域。在一个例子中，IBM的机器学习系统Watson得到了数百张艺术家Gaudi作品的图像以及其他辅助材料，以帮助机器学习分析包括巴塞罗那其文化、传记、历史文章和歌词在内的作品可能产生的影响。沃森分析了所有的信息，并向负责创建雕塑的人类艺术家传递灵感。

音乐生成算法现在正在激发着新歌的生成。有了足够多的投入：数以百万计的对话、报纸标题和演讲，收集到的见解，这些都可以帮助创建歌词主题。有些机器如沃森BEAT可以提供不同的音乐元素来激励作曲家。人工智能可以帮助音乐家理解他们的观众想要什么，并帮助确定哪些歌曲可能最终会被点击。

能源

作为全球能源领导者，英国石油公司处于实现大数据和人工智能为能源行业带来机遇的最前沿。他们利用这项技术来推动新的性能水平，提高资源的使用以及石油和天然气生产和提炼的安全性和可靠性。从传递每个现场条件的传感器到使用AI技术改善运行，BP将数据放在工程师、科学家和决策者的指尖上，以帮助提高性能。

为了向21世纪提供能源，GE Power使用大数据、机器学习和物联网（IoT）技术来构建能源互联网。先进的分析和机器学习支持预测性维护和电力、运营和业务优化，帮助GE电力公司实现其数字电站的愿景。

金融服务

信用咨询机构Experian从营销数据库、交易记录和公共信息记录中获得了大约有3.6PB的数据（目前还在增长）。他们积极地将机器学习嵌入他们的产品中，以便做出更快更有效的决策。随着时间的推移，机器可以学会区分哪些数据点重要，哪些不重要。从机器中提取的信息也将优化其流程。

美国运通公司处理了1万亿美元的交易，并拥有1.1亿美元的AmEx卡。他们严重依赖数据分析和机器学习算法来帮助近乎实时地检测欺诈行为，从而能节省数百万美元的损失。此外，美国运通正在利用其数据流开发应用程序，这些程序可连接起持卡人与产品或服务以及特殊优惠。他们还为商家提供在线商业趋势分析和行业同行业标杆评比。

卫生保健

人工智能和深度学习被Infervision公司用来挽救生命。在中国，没有足够的放射科医师来满足为寻找肺癌早期征兆，每年进行的14亿次的CT扫描。放射科医师需要每天检查数百次扫描，这不仅乏味，而且长期的工作导致的人体疲劳会导致不时产生一些错误。 Infervision训练和教授算法，以增强放射科医师的工作，使他们能够更准确、更有效地诊断癌症。

我们熟知的谷歌DeepMind的灵感和基础是神经科学，它创造出一个可以模仿我们大脑思维过程的机器。虽然DeepMind在游戏中成功击败了人类，但真正有趣的是在医疗应用方面的可能性，例如减少计划治疗，并使用机器帮助诊断疾病，从而减少所需的时间。

制造业

汽车越来越多地被连接起来并生成可以以多种方式使用的数据。沃尔沃使用数据来帮助预测零件何时会发生故障或检测车辆需要维修时的情况，通过在危险情况下监测车辆性能并提高驾驶员和乘客的便利性来维护其令人印象深刻的安全记录。此外，沃尔沃还在自动驾驶车辆上开展自己的研发。

宝马公司将大数据相关技术作为其商业模式的核心，并在整个业务过程中从设计、工程到销售和售后服务作出数据指导决策。该公司也是无人驾驶技术的领导者，并计划在2021年之前为其汽车提供5级自主权，因此该车辆可以在没有任何人为干预的情况下自动驾驶。

人工智能技术革命也已经“入侵”了农业，约翰迪尔正在将数据驱动的分析工具和自动化技术带到农民手中。他们收购了Blue River Technology，因为它的解决方案使用了先进的机器学习算法，允许机器人根据视觉数据做出决定，判断某种计划是否是有害生物，以便用杀虫剂处理。该公司已经提供了自动化农用车辆，用于精确定位全球定位系统，其中的农场景观系统是用来帮助农业决策的。

媒体

英国广播公司的一个项目——“与机器交谈”是一个音频剧，它允许听众通过他们的智能扬声器加入并进行双向的对话。听众成为了故事的一部分，因为它会提示他们回答问题并在故事中插入自己的观点。 BBC专门为智能扬声器Amazon Echo和Google Home创建，预计未来将扩展到其他语音激活设备。

英国新闻通讯社协会（PA）希望机器人和人工智能能够挽救当地新闻。他们与新闻自动化专家Urbs Media合作，让机器人每月在一个名为RADAR（记者和数据与机器人）的项目中写下3万本地新闻报道。利用来自政府、公共服务和地方当局的各种数据，该机器使用自然语言生成技术来编写本地新闻报道。这些机器人填补了人类没有填补的新闻报道空白。

大数据分析可以帮助Netflix预测其客户喜欢看什么。他们也越来越多地成为内容创作者，而不仅仅是分销商，并且利用数据来推动投资创建的内容。由于他们对数据调查结果充满信心，他们愿意为新节目而不是仅仅是试点节目而推销。

零售

当你第一次想到Burberry时，你可能会考虑它的奢华时尚，而不是首先将它们视为数字业务。然而，他们一直在重塑自己，并使用大数据和AI来打击假冒产品，并改善销售和客户关系。公司增加销售额的战略是与客户培育深厚的个人关系。作为其中的一部分，他们有奖励和忠诚计划，可以创建数据以帮助他们为每位客户个性化购物体验。事实上，他们在实体店中的购物体验与在线体验一样具有创新性。

作为全球的第二大零售商，沃尔玛正在寻求转变零售的方式，并为其客户提供更好服务。他们使用大数据、机器学习、人工智能和物联网来确保在线客户体验和店内体验之间的无缝体验（拥有11,000家实体店，这是亚马逊的竞争对手难以匹敌的地方）。使用应用程序中的扫描和前往功能，他们正在尝试使用面部识别技术来确定客户是否是高兴或悲伤。

服务

微软所做的一切都是利用智能机器。微软有Cortana、虚拟助理，运行Skype并且回答客户服务查询或提供天气或旅行更新等信息的聊天机器人，该公司已在其Office企业内推出了智能功能。其他公司可以使用Microsoft AI平台创建自己的智能工具。未来，微软希望看到具有通用AI功能的智能机器，以便他们完成任务。

当你把云计算、地理测绘和机器学习结合在一起时，可能会发生一些非常有趣的事情。 Google正在使用AI和卫星数据来防止非法捕鱼。在任何一天，都会创建2200万个数据点，显示船舶在世界水道中的位置。 Google工程师发现，当他们将机器学习应用于数据时，他们可以确定船只为什么在海上。他们最终创建了“全球钓鱼观察”，显示捕鱼发生的位置，然后可以确定非法捕鱼的时间。

凭借大数据，迪士尼始终处于交付卓越服务的顶端，因此变得更加完善。每位游客都可以获得自己的MagicBand腕带，这些腕带可用作身份证、酒店房间钥匙、门票、快速通行证和付款系统。虽然游客有足够的便利，但迪士尼获取的大量数据可帮助他们预测客人的需求，并提供个性化体验。他们可以解决交通拥堵问题，为可能因封闭式而感到不便的客人提供额外服务，甚至可以让公司更有效地安排员工。

Google从2011年Google Brain项目的初步尝试开始就是深度学习的先驱之一。Google首先使用深度学习进行图像识别，现在可以将其用于图像增强。谷歌还将深度学习应用于语言处理，并在YouTube上提供更好的视频推荐，因为它可以研究观众在传输内容时的习惯和偏好。谷歌的自驾车分部也利用到深度学习。谷歌还利用机器学习来帮助其找出数据中心硬件和冷却器的正确配置，从而减少耗费的能量以保持其运行。是人工智能和机器学习帮助Google解开了新的可持续发展之路。

社交媒体

Twitter已经开始在幕后使用人工智能来增强他们的产品。他们通过深度神经网络处理大量数据，以了解用户的喜好。

深度学习帮助Facebook从更大比例的非结构化数据集中获取价值，这些数据集由近20亿人更新它们的状态，每分钟更新其状态293,000次。其大部分深度学习技术都建立在专注于深度学习技术和神经网络的Torch平台上。

Instagram还使用大数据和人工智能来定位广告并打击网络欺凌，删除攻击性评论。随着平台内容、数量的增长，人工智能对于向用户展示他们可能喜欢的平台信息、打击垃圾信息并增强用户体验至关重要。