把知识图谱应用细分领域也是一块很大市场，比如地产、电子商务、金融，实际上国内外都已经有公司在做这个事情了。
比如美国的AlphaSense，面向金融投资领域，从文件/新闻和研究中集合所有投资信息并进行语义分析，在全球公司数据中进行趋势分析。国内的文因互联通过知识图谱、数据挖掘的方式为投资人提供专业的新三板公司服务。
图像识别也是一个潜在应用广泛的领域，目前的广泛应用的有光学字符识别（Optical Character Recognition）、人脸识别等，这已经是一个万亿级别的市常
把多种人工智能技术结合在一起的想象空间更大，典型的例子谷歌智能助手(Google Assistant)。
未来人工智能有哪些应用场景？
未来随着AI技术的成熟、数据的积累以及智能设备的普及，AI在很多领域会有大的爆发。
简单的例子，如果自然语音处理技术继续成熟，会话式UI(conversational UI)极有可能取代APP成为下一代服务的入口，这是一个可能可以颠覆搜索引擎和APP的应用场景。
（从网页，APP到智能助手）
但是人工智能在无人驾驶、个人智能助理、家庭机器人、智能专家系统未来都将会成熟起来，前景广阔。
人类总是讨厌重复而低效的任务，AI未来能够有大的发展的原因是AI至少能够在很多领域上超越人类从而帮助人类提升生活质量。
比如计算机视觉结合传感器能够比人看的更远更深更准确，机器翻译（未来）能够超越大部分人的翻译能力，无人驾驶的安全性也超越人类，机器能够在诸多理性层面上超越人类是毫无问题的。
人工智能优先是移动优先的延续
人工智能不是魔术，人工智能的本质是基于大量数据建立模型然后进行应用。
移动设备的大量普及很大程度上推动了人工智能的应用。最简单的例子就是语音，有了手机，语音的使用更加方便和广泛（参见百度语音的使用数据）。
人工智能优先是移动优先的延续，因为的背后的基本逻辑是计算的普适化、机器正在以前所未有的速度理解人类的生活，基本背景是包括移动设备在内的智能设备的大量普及，大量的智能设备（包括移动智能设备）和传感器出现在日常生活中。
人工智能发展可能带来的颠覆：软硬结合
我们来比较谷歌和苹果在人工智能时代面临的挑战和机遇。
谷歌在人工智能领域非常有优势，一方面积累了大量的用户数据，另一方面在深度学习、知识图谱、自然语言处理、翻译、语音识别、图像识别都积累了很长时间，有强大的人才储备和技术储备。
这次秋季发布会上，“站在硬件和软件的交叉路口”反复出现，软硬结合将是未来的趋势，硬件用于获得数据，是服务的载体，而软件则是数据处理层面/人工智能层面。
谷歌在硬件上一直有短板，但是在云服务/数据上很有优势，所以他们在补齐短板，在秋季的发布会发布了众多智能设备。
而苹果则一直在硬件产品上有优势，但是在云上比较有劣势。科技评论家Ben Thompson曾经担忧随着硬件的微缩化（比如随着语音接口的发展，设备硬件的交互会变成语音接口），苹果在硬件的优势会消失。
个人的感觉是人工智能的本质是“服务”，硬件只是服务的载体，最好的人工智能服务会变得成为“隐形”的服务、云端的服务，而硬件也会微缩化，从这点上，谷歌会比苹果有优势。