比如，去年阿里云才将A I作为一种产品和服务对外开放。阿里云总裁胡晓明向南都记者表示，目前为止，ET最典型的应用是在湖南卫视的《我是歌手》决赛过程当中成功预测歌王归属。除此之外，ET还被应用于工业生产、交通、健康、洪涝预测等多个领域。
对于“小冰”的应用场景，小冰项目负责人李笛更愿意将其定义为“真实的人”，并规划其职业生涯。比如，小冰在九月将以虚拟歌手的形象正式出道。另外的应用则是客服。“现在100个客服里面，有90个客服做的是初筛工作，所以呼叫中心才老是有那么长的自动服务转接，而这部分完全可以由小冰完成，提高效率也节约人力。”李笛如是表示。
芮勇从资本的角度指出，未来的投资热点会在智能驾驶、医疗、教育、金融等方面。这意味着这几个领域的AI创业创新公司的竞争也将会比其他领域更加激烈。
智能出行领域也是最被看好的，高德地图目前也主要解决人们个性化出行的问题。“除了公交数据，再加入用户行为数据，分析其更个性化的出行方案，”高德地图副总裁董振宁说，目前其A I尚未应用在自驾上，而是在公交上，“比如你平时8点出门，我发现公交车可能稍晚到，就会提醒你晚点出门。”但从长远看，董振宁更希望把A I应用于整个城市交通调度上。
从数据的优势来判断，杨强比较看好金融领域。而MichaelWooldridge认为，下一个A I热点应该在医疗领域。他的判断也是基于大数据的优势，“现在非常受欢迎的手环，能监控你的心率，你的血糖，还有你走了多少步，苹果手表也是这种可穿戴式的设备，可以不断地监测你的身体情况，而所有这些信息会给到AI。”
不过，资本也很难准确判断哪一个项目能够成功跑到最后。厉伟表示：“对待这些新领域，每个人的眼光都是有局限性的，所以投资上难免会‘广撒网’，除非是跑出来的项目，否则只投一两个人工智能项目风险太大。”
AI与人的差距还有多远？
阿里云提供给记者的通稿上的标题是：ET或在20年后成为马云接班人。届时，ET就是MichaelWooldridge口中的“强AI”。
但现在，E T还处于1.0阶段，初步具备听、说、看的感知能力，并能够在交通、工业生产、健康等固定的领域输出决策。但要做一个商业领袖，需要全面、综合的技能，甚至还要具备商业直觉。阿里云首席科学家周靖人表示，目前来看，ET尚不具备这种通用的人工智能能力，把它放到一个新行业，它还需要很长的时间学习、探索，“我们正在不断拓展ET的能力，并提升它对各个行业的适应能力。”
说白了，就是对知识（数据）的学习。微软全球副总裁陆奇向南都记者诠释他对人工智能的定义：“可以自动地获取知识，来代表知识，可以自动地完成他需要达到的目的，这就是智能。”
从“1.0版本的ET”到“马云的接班人”，这中间差了多少数据？
金山软件兼金山云CEO张宏江接受南都记者专访时举了一个例子———今年火遍全球的围棋人机大战。他指出，AlphaGO在对局中获得30M个布点数据，其动用了1920个CPU和280个G PU的高性能计算资源，在一场比赛中消耗的能量是人的300倍。
张宏江同时指出，当数据量不够大时，AI的学习能力也相当有限。比如，特斯拉不久前无人驾驶汽车发生事故，原因就是特斯拉的AI没有学习到“强光遮挡视线”的数据，影响了图像识别。因此，想要提高性能，就必然依赖于大数据，“数据越多，覆盖量、精密度越高，对模型的依赖就越低，人工智能就变得足够可靠。”
但目前A I还不能像人一样“智能”。芮勇指出，现在A I给予它的还是监督式学习。比如让A I去识别一只狗，就要给很多很多狗的图片样本让它学习，“但是人类不是这样学习的。显然这在算法上是有问题的，非监督式学习的技术有希望，但现在的技术距离还比较远。”换句话说，ET1 。0和马云之间差的不是多少TB的数据，而是学习方式———“学渣”和“学霸”的学习方式根本就不同。