Yad Vashem的团队利用深度神经网络让图像识别算法帮助索引和分类其数字历史。无监督学习为训练有素的神经网络带来了为数字产品创建元标签的希望，允许深度学习将各种信息的点连接起来。
腾讯这次展示的“种黄瓜”，特殊之处在于通过强化学习算法，将专家知识系统潜入了仿真机当中，使智能体可以有效学习人类专家的思维模式，从而回到实际种植中提升黄瓜产量，并且对传感器成本进行了压缩，提高了技术的实用性。
Cyborg系统不知疲惫，而且非常准确，这帮助彭博社与其主要竞争对手路透社(Reuters) 在快速变化的商业金融新闻领域展开了竞争，同时也给了彭博社与较新的参与者——对冲基金——竞争的机会，后者利用人工智能为客户提供最新的资讯。
现在，嵌入冰箱的传感器可以帮助零售商了解产品的状况，分析产品是否即将发生故障，然后为客户提供必要的帮助。物联网还将帮助零售商收集有关货物状况、驾驶员行为和车辆速度的实时信息，通过分析物联网数据可以准确地测量出货物延迟的因素，并可以有效地提高准确性、高度安全性和产品的及时交付。
2018年，以视觉影像诊断为主的智慧医疗开始兴起，并在短期得到了很好的应用效果。影像辅助诊断、电子病历、医疗大数据等智能化医疗手段和技术的应用已在国内各大医院初露锋芒。具体来讲，人工智能可以通过筛选大量的数字数据，学习和改进算法，发现我们不希望看到的结果模式，并希望基于这些见解做出明智的决定。
体育的魅力，融合了竞技的激烈性和胜负的不确定性，甚至球员和教练员极强的个人魅力也是其中不可缺少的一环。缺少了“人”的魅力，只突出数据的准确，AI想要在短期内代替教练还有一段距离。但是，准确获取赛场和训练场的数据、立足球员特点制定战术、赛后进行数据复盘……这些是AI的强项。
被AI入侵的不仅仅是体育媒体。由于AI的深度学习和分析能力远远高于人类，在运动员训练中它也已经成为不可替代的角色。然而，AI的入侵虽然让体育行业有了更强的逻辑性和理性，无限提高了准确度、效率，可没有复杂人性的参与，仿佛总会缺少一些必要的乐趣，比如说，足球判罚的魅力有时在于他缔造的“美丽”的错误，而不止
一类的改造发生在后厨，以海底捞智慧餐厅为例——通过智能化的手段在后厨机械重复的环节用机器替代人工，从而在降低人员成本的同时，减少人与餐品的接触，最大程度地保证食品安全。朱丹蓬同样强调，智慧餐厅只能叫做“锦上添花”，也并不能从根本上解决食品安全问题，“智慧餐厅只是一种差异化的工具。”
通过让购物者在进入商店时扫描手机，亚马逊不仅能够减少购物者遇到的摩擦，而且与先进的视觉跟踪技术相协调，还有助于防止盗窃。显然，在可预见的未来，仍会有人类雇员在现场，负责保安工作，并补充货架等。因此，我们从Amazon Go看到的并不一定是革命性的转变，而是现有零售趋势的自然延伸。
运用区块链技术，更加提高了能源行业各产业链条的数据安全，另外允许消费者通过查看电源来选择他们喜欢的商家购买电力，形成市场向更加良性的业态发展。
西班牙执政党人民党认为，过多的监管可能会扼杀创新，优质的区块链企业可能会被迫迁至境外限制较少的地区。为此，人民党正努力研究别国区块链发展较为成熟的案例，比如瑞士加密谷。在西班牙投身区块链浪潮之后，很多人认为正是西班牙金融市场的不稳定推动了区块链技术和数字货币在该国的持续发展。
