这届美国人工智能年会（AAAI），利用举办地在旧金山的地利，特别开设了为期一天的“AI in Practice”的讨论，邀请了8家科技公司人工智能的技术主管，分享在各自领域的技术进展。
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从实际应用角度来看，关键性的应用几乎不允许发生错误，一旦发生故障可能造成人员和财产损失，所以对整体系统包括硬件和软件的可靠性要求非常高，实现难度也随之加大。
而面向物理世界的应用，要求系统的鲁棒性强，能够处理物理世界的各种不确定性和复杂性。
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因此，从数字／物理世界、关键／非关键应用两个维度来分析，人工智能的应用分成四大类，第一类是发生在物理世界的关键性应用，比如无人驾驶，毕竟人命关天。第二类是发生在数字世界的关键性应用，比如涉及到金融领域和计算机安全领域的问题，可能直接造成财产损失。第三类是发生在物理世界的非关键性应用，比如扫地机器人。第四类是发生在数字世界的非关键性应用，比如推荐系统。就商业应用路线而言，一般规律是从数字世界的非关键应用开始，逐步渗透到物理世界的关键应用。
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