实际上，目前人工智能的应用和落地方式还极其有限。几乎所有人工智能的最新进展都是通过一种类型来完成：输入数据（A）快速生成简单的回应（B），举个例子：
这么一个简单的输入A和输出B将改变许多行业，而构建由 A→B的技术被称为监督学习。A→B 系统发展速度很快，这其中深度学习很大程度上受大脑的工作原理启发。但A→B 系统距离科幻片中存在情感的机器人还差得很远，人类的智能也远远比A→B系统高级得多。
那么A→B这个系统能做什么？关于其颠覆性影响，这里列一个法则：如果人类进行一项思考时间少于一秒的任务，那么不远的将来或许我们能用人工智能自动化完成这项任务。
吴恩达，百度首席科学家，人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。
百度首席科学家吴恩达表示，人们在人工智能应用方面已经做了很多有价值的研究：在监控视频中检测可疑行为、汽车即将撞到行人时自动急刹车、自动删除网上的黄暴内容，上述任务均可在一秒之内完成。当然，这些技术更适合与大的产业业务相结合。
互联网实现了基础设施可以跑、数据可以连，人工智能其实在另外一个维度上提升了我们整个的应用效率，它试图解决的是生产资料及劳动力上的问题。人工智能是产业智能化升级的强大工具，正在改变包括通信、医疗、教育等在内的所有领域。
1、通信领域
通信网络一般有两大任务，一个是网络的控制，一个是网络的管理和维护。网络控制就是怎么样在一个通信网络中进行有效地资源调度，从而提高网络的使用效率，更好地服务于用户。网络管理和维护就是准确理解网络需求，进行最优化的网络设计及部署；并能够实时感知网络状况，及时排除故障。而人工智能会使得未来的通信网络越来越不需要人，整个网络的控制基本是全自动的，只需要很少的专家参与就可以把整个通信网络的事情全部搞定。
2、医疗领域
李彦宏在介绍百度人工智能在医疗领域的应用时，提到四个层次，分别是O2O服务、智能问诊、基因分析与精准医疗、新药研发。
第一个层次：百度医生现在已经有50万的医生参与咨询，累计有800万人通过百度医生平台来获得相关的医疗服务。
第二个层次：在智能问诊的小测试中，百度医生的诊断和北大国际医院的医生诊断，在80%的情况下是一致的，而且它可能在一些比较罕见的情况下表现更好。当然这些技术除了对大量的医疗知识进行机器学习外，也需要对病人表述的理解能力不断地提升。
第三个层次：用基因来进行治病，最大的一个问题是大多数已知的基因导致的疾病都是单基因导致的，而这些病又大多是罕见病，大多常见病是多基因导致的。通过大量的计算，人工智能可以帮助医生搞清楚一个病是由哪些基因共同作用导致的。
第四个层次：今天已知的、有可能形成药的小分子化合物大概是10的33次方那么多，这可能比全宇宙所有的原子加起来还要多。这样的一个量，怎样用它的分子式跟产生疾病的蛋白去合在一起，用来治病？怎样对未知的那些分子式进行大量的筛选，找到有效的新药？计算机科学、人工智能能够在这方面有所帮助。
3、教育领域
教育行业其实是一个试错成本非常高的行业，谁也不会拿孩子的成绩来做实验。医疗行业同样如此，的确人工智能可以在图像识别及诊断分析上给出建议，不过一旦出现医疗纠纷或因此而耽误了病人的病情，责任由谁来承担。
另一个方面，这两个行业决策链条很长。它涉及的利益方很多，教育行业有学校、老师、家长、学生，在医疗行业就是医院、医生、病人。同时，这两个行业又是国家相对高度管制的行业。
德联资本合伙人贾静表示，无论教育及医疗这两个行业有多少困难，资本还是非常关注。因为为教育及健康买单的用户，付费意愿及能力都非常强。这条路虽然曲折，但前途特别光明。