不可否認的是，人工智能在2021年取得了巨大的進步。有專家指出，2022年人工智能領域的關鍵進步不一定來自技術本身，而更多來自技術的利用和運作方式。美國《福布斯》雙周刊網站在近日報道中，列出了人工智能和機器學習將產生重大影響的五大領域：能源、醫療保健、航空航天、供應鏈和建筑。

　　能源

　　人工智能已經開始在整個能源行業的數字化轉型中發揮重要作用，有望在2022年取得成果，這將優化運營，提高效率和可持續性。例如，人工智能公司正在主要能源公司的煉油廠內創建和運行決策支持軟件，旨在提出及時、可解釋的建議，使運營商能夠實時彌補差距，最大限度地提高整個運營的效率。

　　在討論人工智能和其他數字解決方案對行業的影響時，麥肯錫公司表示，企業的生產效率可能會提高20%，總體維護成本可能會降低10%。

　　醫療保健

　　人工智能將“大顯身手”的另一個行業是醫療保健。從預測疫情的發展勢頭到醫療資源的供應情況，再到精簡患者的護理流程，前幾年啟動的人工智能應用計劃將在2022年發揮重大作用。

　　人工智能可以幫助醫療保健部門應對目前困擾該行業的運營低效等“頑疾”。先進的方法將對該行業產生巨大影響，為其最有價值的數據提供更全面的見解。正如Nuance通信醫療保健公司副總裁兼總經理戴安娜·諾爾在文章中提到的，“隨著醫療保健機構和研究人員為醫療保健數據的安全共享建立起強有力的標準，新的人工智能協作項目將推動更明智的醫療決策。”

　　人工智能和機器學習解決方案使決策者更容易訪問大量非結構化數據，有助于提高預測分析的準確性，簡化管理操作，獲得更明智的流程建議并提高患者篩查的效率，這將極大地提升整個行業的運作效率。

　　航空航天

　　航空航天領域的發展一直與人工智能緊密交織，如美國國家航空航天局（NASA）的“好奇”號火星車已經使用人工智能探索火星好幾年了。一些專家甚至會說，太空探索是一些最先進人工智能技術的發源地。

　　美國法院新聞服務社的特拉維斯·布貝尼克在一篇文章中指出，“NASA已經使用人工智能幫助‘好奇’號火星車導航，目前正在訓練人工智能系統，希望其能在即將開展的‘火星太空生物學’任務期間指導漫游車在火星上的巖石樣本中尋找外星生命存在的‘蛛絲馬跡’，這是朝著讓更多自主探測器探索更遠區域這一最終目標邁出的重要一步”。

　　布貝尼克進一步指出，訓練人工智能系統是為了減少不必要的數據，NASA將于2022年向火星發送漫游車時將對其進行測試，目標是在未來對木星和土星的衛星進行更遙遠的行星飛行任務時使用。

　　而且，隨著時間的推移，人工智能/機器學習解決方案將更具創新性，這些技術未來將成為加深人類對宇宙理解的不可或缺的重要工具。

　　供應鏈

　　目前，全球供應鏈危機已經擾亂了全球經濟。雖然這一危機在未來幾年內不會得到徹底解決，但2022年人工智能應該可以提供一些緩解措施。供應鏈數據的持續數字化轉換和廣泛的傳感器分析，以及更精簡的過程自動化和驗證，都需要與決策者協作的人工智能建議和機器學習技術。先進人工智能工具提供的新的可視性水平將增強人們的預測能力，從而緩解危機。

　　咨詢公司ASCMInsights的亞當·詹姆斯說：“由技術驅動的工業5.0的發展（包括更具協作性的方法，以及人類和機器人之間的伙伴關系）將對供應鏈功能，如規劃、需求管理和執行產生重大影響。機器學習技術的不斷發展也會為人類提供更深刻的洞見，促使重大的跨部門合作成為可能。”

　　建筑

　　強大的人工智能今年將在建筑領域馬力全開，實現流程數字化，并為不同機構和組織提供更有價值的信息。利用傳感器和其他功能數據的預測性維護工具會提供優化方案——從精簡文檔到提供更好的數據決策支持，涉及工業設備的維護和長期運行，以及出現意外情況時提供補救措施等情況。2022年，人工智能將大大提高整個施工過程的效率。

　　MarketsAndMarkets公司稱，他們預計全球建筑市場人工智能的市場總額將從2018年的4.072億美元增長到2023年的18.31億美元，預測年復合增長率為35.1%。

　　人工智能的應用案例層出不窮：提高能源運營的效率并對其進行可持續優化；提高患者篩查的效率；幫助人類更好地探測火星；幫助更好地維護工業設備，甚至緩解供應鏈危機等。隨著人工智能功能不斷增強，會有更多人將相關技術融入自己所處的行業中，而2022年，人工智能在各個領域的大力應用僅僅標志著這項技術“奇幻漂流旅程”的開始。