与基于规则的传统AI不同，现代基于机器学习和深度学习的AI，十分仰仗于数据的多寡，可以说数据之于AI，就像汽油之于汽车引擎一样，缺失了是跑不动的，而燃油越足，跑起来越有劲。
因为人工智能的应用与数据息息相关，因此，在大量使用数据的领域，AI的应用最大，相反，在一些数据处理活动较少的部门，或者大部分人用于管理他人或进行不可预测的体力劳动的部门，AI的应有比较有限，例如战略管理和教学。
各行业用于处理和收集数据时间比例
这其实也解释了为何伦敦律师行的初级助理会失业，而月嫂和小学老师的工作更不容易被取代，因为后者更多时间用于跟人而不是数据打交道。2020年新冠疫情，让很多企业都要开展远程办公，很多线下的业务转到线上，产生大量的数据足迹。线下实体服务业往往具有稳定的供应商、客户、大数据等优势，可以利用智能化模式创新，瘟疫倒逼企业转变营运模式开辟线上商店，从而缓冲疫情带来的冲击。制造业利用机器人取代劳动力，实现无人生产工厂。通过人工智能技术改造生产线，实现停工不停产。疫情让企业认识到智能化运作的重要性，将大力推动人工智能技术创新，加快人工智能在产业链上下游的应用，实现企业内部和企业之间的智能化运作。预计新冠肺炎疫情后将会加速服务业和工业智能化模式
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