文章艾因
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大多数人可能会增强现实（AR）与智能手机应用程序和视频游戏，甚至口袋妖怪转到关联。但是增强现实中的各种行业，包括制造业和医疗保健获得牵引力。
数字原生电子商务企业习惯于处理客户数据，以便为营销活动撰写文案，运行PPC广告，计算客户生命周期价值，并根据CRM仪表板中的核心指标做出决策。
银行是在利用AI在未来几年，因为大银行有可能被送入机器学习算法对客户和交易历史海量数据的最佳位置之一。最近，我们完成了我们的Emerj AI在银行供应商记分卡和能力图，其中，我们探讨其AI功能，银行正在采取的最有优势的，并且他们也许能在未来的杠杆作用。
生命科学公司可能会开始进一步与AI在他们的工作流程，在未来几年的实验，但他们面临着AI收养挑战，因为严格的规定。机器学习有一个“黑盒子”的问题，这意味着它在很多情况下是不可能知道的机器学习算法是如何来的结论。
人工智能正在改变医疗网络的运作方式，以及医生执行日常活动的方式，从医疗转录到机器人辅助手术。尽管医疗领域人工智能更成熟的用例是建立在算法基础上的，这些算法在其他行业也有应用(即白领自动化)，但我们相信，在未来三到五年内，医疗领域的人工智能解决方案将越来越专门针对个别用例。
The International Energy Agency’s latest annual gas market report, Gas 2018, estimated that global gas demand could reach more than 4,100 billion cubic meters (bcm) in 2023. This is an increase from 3,740 bcm in 2017. Greater gas demands mean more oil rigs, and the machines on these rigs break down.
麦肯锡预计，到2035年，全球天然气需求将达到45030亿立方米(bcm)，比2017年的3736亿立方米增长1%以上。预计亚洲将以47%的比例成为该资源的最大消费国，其次是世界其他地区(24%)、中东(16%)和美国(14%)。
医疗行业也许是仅次于当涉及到可与人工智能利用历史数据的巨量资金。从电子病历，保险索赔，临床试验和药物研发数据都可以拉成一个机器学习算法来生成对患者的行为，病人的风险，并有效的治疗见解的各种条件，各种人之间。
麦肯锡估计，着手进行数字化改造进行重组价值链和驱动R＆d创新在整个医药行业可能价值$ 50-150十亿扣除利息，税项，折旧及摊销前盈利的。特别是，学习机很可能会继续在医药行业谋得一席之地。制药公司已经找到了机器学习，从药物发现到临床试验保留的应用程序。
亚洲制药业人工智能的现状
AI似乎正在进入亚洲制药空间在过去的两三年里，特别是在中国和日本。在大多数情况下，提供或使用AI用于药物开发的企业才刚刚开始收购资金和人才。XtalPi似乎有天赋的最高密度的能够与机器学习工作体面的可能性。
