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企业必须了解最有效的需求挖掘策略。然而，新企业面临的最大挑战之一，是如何获得稳定且满意的忠实客户。此外，即使你积累了足够多的客户，你又该如何管理好他们呢？ 在这个竞争激烈的市场中，如果我们想要获得可持续的利润，就需要了解理想客户画像的必要性。 为此，除了潜在客户开发之外，您还需要制定多种需求生成策略。 需求生成是指通过各种策略的整体流程，从而为产品或服务创造更好的需求。 需求生成技术与潜在客户开发之间存在一个主要区别。在需求生成中，潜在客户开发是一个相当广泛的过程，并且比潜在客户开发耗时更长。 这是在潜在客户中定位您的品牌的方式。 每个组织都需要努力的有效且基本的需求生成策略 内容营销助您挖掘需求 您需要找到对潜在客户有效的内容。在内容营销方面要足智多谋，并始终追求独特的内容。 就连谷歌也在不断努力，在考量内容的同时，提升网站及其页面的排名。 分享您最好的内容，满足受众的需求。做好研究或借鉴已有的研究成果，同时给予研究人员应有的认可。 只向读者呈现您力所能及的优质内容。因此，请在内容创作上投入更多。 社交媒体营销助力需求挖掘 首先，在不同类型的社交媒体平台上进行营销时，要弄清楚哪些内容效果最佳。 您可以随时测试现有的不同内容，并锁定合适的受众。在这个时代，社交媒体平台的重要性显而易见。 学习如何正确使用社交平台上的所有工具进行有效的广告和推广。 例如，您可以在 Facebook 上使用自定义受众和类似受众来挖掘需求。也可以利用 LinkedIn 广告来针对您的目标市场。 自动化营销流程 借助多种可用工具。市面上有许多免费工具，企业可以利用它们来优化电子邮件营销策略，并在各种社交媒体平台上开展工作。 自动化工具可以帮助您跟踪并监控营销活动。此外，在发布和安排社交消息时保持一致性。 利用正确的信息和数据，在所有可能的平台上保持活跃。如果您使用合适的自动化工具，这一切都会变得更容易。 持续更新网站并获取洞察 如果您真心想要打造并提升品牌知名度，就必须坚持不懈。同时，要充分利用再营销的力量。 提供免费报告和/或免费博客及资源。定期更新和添加新博客。 通过视频营销和契合市场的产品和服务，提供精准的洞察。了解如何与合适的受众群体建立联系，并在此过程中持续进行 SEO 营销。 定期审核您的网站并收集反馈，而不是仅仅索取反馈。了解如何以及何时创造产品需求，因此要不时进行样品测试。
云计算是推动变革与发展的关键驱动力。近年来，它已成为备受追捧的前沿技术。企业纷纷采用云技术，不仅为了简化基础设施部署流程，更为了在竞争中保持领先地位。 为何我们正全力拥抱云技术？本文将剖析云存储的常见误区，并揭示云计算领域中您需要认清的关键问题。 什么是云计算？ 我们越来越意识到技术正在向云端转移。这不仅仅是一种趋势——在过去十年中，从传统软件模型到互联网的转变日益强劲。展望未来，云计算的下一个时代将确保通过移动设备随时随地实现创新的协作方式。 那么，什么是云计算？它是一种计算机程序分包的形式。使用云计算，运营商可以访问应用程序和软件；第三方托管并驻留在其中的计算机程序。用户无需考虑存储和功耗等问题，只需享受最终成果即可。云存储无需将文件存储在指定的硬盘或有限的存储设备上，而是可以将文件保存到独立的数据库中。除非自动化设备能够访问互联网，否则它有权访问数据，并且软件会运行这些数据。 它之所以被称为云计算，是因为数据被检索并存储在“云端”，无需操作员在特定地点访问。这种系统允许组织进行远程工作。提供此类服务的公司允许用户将文件和应用程序存储在远程服务器上，然后通过互联网获取所有数据。 云计算有哪些不同的类别？ 如今，云计算可以表示许多不同的含义，但其服务主要分为三类。 云管理平台种类繁多。以下是提供这些平台的顶级公司列表： 关于云存储的误区 在这个数字时代，云存储代表着交互式企业存储，第三方将数据收集到虚拟化的服务器组中。它完美地融合了更高的可用性和可靠性、强大的数据安全保障、快速定位和文档记录功能。 关于云存储日益流行的趋势一直存在大量讨论，但许多公司仍在考虑采用这种特定方法。任何优秀的 IT 专家在迁移数据之前都会进行认真的研究。本文将探讨各种与可靠性相关的担忧和安全问题。 以下是人们对虚拟云存储仍然存在的一些误解： 仅适用于大型企业： 一些大型企业已经将云存储纳入其中，这些云存储要么以单独的云数据中心的形式存在，要么与供应商签订了通用或混合解决方案的合同，其范围并不仅限于大型企业。中小型企业也可以修改和使用云构建的服务。 云计算的难点： 这是一个新兴领域，人们并不熟悉它的术语。人们可能不清楚云存储的真正优势。然而，它就像一个共享驱动器，是一个可靠的网络存储设施。实际上，大多数服务提供商都已将其应用程序设计得简单易用。 外部威胁更加复杂： 它并不能消除数据泄露、DDoS 攻击或任何其他外部攻击的风险。许多著名的攻击事件已经证实了这一点，但这并非逃避云服务的小小理由。云服务提供商都拥有安全策略，例如先进的防火墙和加密技术，以最大程度地抵御攻击。小型企业通常缺乏专业的安全专家，而谷歌却拥有超过 750 名专家。 它将扼杀本地部署： 大多数应用程序将在云端运行，而有些应用程序可能不会，或者少数应用程序迁移到云端不够方便。您可能正在使用遗留代码或存在内部依赖关系，导致迁移成本过高或难度过高。有些公司签订了安全合同，明确禁止将敏感应用程序和数据迁移到公有云。将 75% 的运行良好的应用程序部署到云端，可以腾出更多时间专注于需要更多关注的 25% 的本地应用程序。 永远不会有空闲时间 关于云存储，服务器的计算基础设施足以保证不会出现停机问题，这是一个误区。在线云存储无疑是保存关键数据的理想场所，而且正如人们所料，其正常运行时间几乎达到 100%。然而，这并不能保证。停机很少见，但确实会发生。 关键要点 每个企业都有各自的需求，云计算并非能够满足所有需求。总会有人不相信云计算，也不相信它能够保障数据安全，因为他们担心云计算会让他们的技术过时。我希望这篇博客能够帮助您了解最适合您公司的云服务类型，并助您在今年取得领先地位。
当前客户期望通过其偏好的渠道（如电子邮件、语音、短信/内容、网页、社交媒体或移动端）从企业获得服务。 企业开始重视这些渠道，但这些渠道可能仍处于仓储状态。究竟何为全渠道客户体验？ 全渠道销售策略旨在为消费者提供一致的购物体验，无论顾客是在电脑或手机上进行网络购物、通过电话下单，还是亲临实体店消费。 无论如何，必须区分多渠道客户体验与全渠道客户体验。 若你拥有强大的社交架构、卓越的动态网站以及出色的移动端体验，便构成了多渠道体验。但若各环节缺乏协同，彼此割裂，那不过是全渠道客户体验的空谈。 为什么全渠道客户体验至关重要？ 通过定制化客户体验提升忠诚度 传统经验表明，那些能够激励客户反复光顾的企业，其运营成本往往低于那些始终为客户获取成本而焦虑的企业。 全渠道策略通过让客户自主选择与企业沟通的渠道，实现个性化客户体验。 当顾客无法带着应用程序和手机走进实体店咨询产品时，若他们知道可以转投其他渠道获得更优质的体验（即使为此多付些钱），他们很可能会增加消费。 通过不同渠道拓展受众群体 在即时开通各类渠道的同时，您将接触到在特定渠道互动的独特潜在客户、商机及现有客户。 通过实现更顺畅的切换与整合——包括语音、内容、邮件渠道与即时通讯等之间的无缝衔接——您可有效连接这部分受众群体。 这对支持经理尤为重要，他们能通过查看整个工作空间中的特定分流记录，更快地解决工单问题。 整合线下、线上与实体领域 整合线下、线上及实体空间是企业通过全渠道营销提升客户参与度的另一有效途径。 专业人员可在与客户沟通时——无论是电话交谈、面对面交流还是实时聊天——通过电脑或移动设备调用客户关系管理软件，从而为自己创造关键的决策环境。 这种场景对实施全渠道解决方案的企业尤为重要，因为没有任何其他方法能让客服人员和客户同时使用不同渠道。 充分发挥渠道的最大潜力 为客户提供全渠道媒体体验所带来的真正优势，在于它能让用户定制专属的参与方式。 客户能够自主掌控，按需获取产品、服务及替代方案。 客户无需客服人员手动查阅数据，只需向代表出示请求编号，即可大幅加速整个流程。 推论： 即便你拥有多渠道触点，也未必能提供全渠道客户体验。 因为你在Twitter上活跃、设有客服中心、拥有优秀网站，并不意味着这些渠道已实现整合。真正的魔力在于协同效应——各渠道间的协同能量。 每个网络营销渠道都应相互补充，共同构建全景式认知。 实现这一目标并无固定模式。不同客户的期待往往与其他企业截然不同。在客户需要被触达的节点精准响应，您将见证业务增长与品牌忠诚度的双重提升。
数据是宝贵的资产，您可能已经听说过数据管理平台系统，即所谓的DMP。 什么是数据管理平台（DMP）？ 它本质上是用于收集和管理数据的系统。DMP处理不同类型的数据，包括第一方、第二方和第三方数据，来源涵盖线上与线下渠道。 当客户（尤其是潜在客户）在各渠道活动并分享数据时——例如呼叫中心、应用程序、社交媒体、网站等——这些数据能帮助判断其行为模式与偏好，因此数据管理平台至关重要。 它能协助您收集所需数据并进行处理。 DMP中的数据可通过简单API与任何系统集成，例如在线广告活动、入站营销和联络管理系统，其基于云的架构还支持轻松扩展。 使用DMP可直接访问近30亿个Cookie，并提供可用于实时处理的深度洞察。 我们如何能够获取如此海量的数据？ 这是因为数据管理平台（DMP）已与全球市场领先的数据存储系统和客户关系管理系统（CRM）实现集成。 这有什么帮助？ 假设你想寻找新客户，可通过数据管理平台（DMP）筛选相似特征的潜在客户。利用现有数据建立购买者基准画像，再将其与DMP中采集的第三方数据进行匹配。 例如：将客户基本人口统计信息（年龄、性别、婚姻状况、职业、教育背景）与第三方数据进行匹配。 由此可定位尚未购买产品的相似人群，向其推广产品，从而提升潜在客户转化为实际联系人的可能性。 哪种数据管理平台更优？ 根据营销计划和目标的不同需求，可选择不同的数据管理平台。 以下是一些实用的数据管理平台列表： 根据您的数据整合、细分、再营销、受众获取等需求，可选择相应的DMP。
人工智能近期持续主导着市场与新闻版面。涵盖数据分析与机器学习的人工智能技术已被众多企业与行业广泛采用，彻底改变了组织运作模式。人工智能——尤其是数据分析与机器学习——的普及度自此持续攀升。 产品开发者如今能够打造出以往普通营销预算难以企及的产品与服务。 但在决定实施人工智能之前，必须厘清数据分析与人工智能机器学习的差异，从而明确哪种方案最适合贵组织。 数据分析 数据分析包括根据特定定义参数处理数据集，从而得出所需信息的结论。 它赋予决策者随时获取所需信息的权能。 这涵盖新闻通讯转化率、应用程序与网站用户行为追踪、在线广告点击率等诸多方面。 营销人员更习惯于通过仪表盘形式呈现的数据进行操作。数据挖掘能访问海量通常呈非结构化的数据。 但营销人员需要能推导比率、百分比和平均值的数据特征。 基本要求是聚合数据以发现特定变量间的关联性、生成结果报告、在报告中寻找规律等。 数据分析无法预测变量变化对生态系统的影响。由于基于历史事件，其本质属于描述性分析。 人工智能机器学习 在直接探讨机器学习之前，让我们先了解一些预测性分析的基础知识。 顾名思义，预测性分析是通过结合历史数据与新数据来预测行为模式与发展趋势。 机器学习作为预测性分析的延伸，存在一个关键差异：它是人工智能（AI）的分支，能够自主进行假设推演，并在无需人工干预的情况下进行测试与学习。 机器学习（ML）是人工智能领域应用最广泛的技术之一。 它能够自主构建假设、重新评估模型并据此分析数据，全程无需人工干预。 机器学习无需人为编写系统对特定事件的每个动作或反应的代码。 机器学习能以人类无法企及的速度预测系统中所有可能的组合。 复杂分析由机器学习系统自动即时完成，同时为系统进行未来分析的训练。 这种训练使系统能够获取人类无法实现的微观目标洞察。这些结果和预测可用于制定关键商业战略。 如何选择：数据分析还是机器学习？ 在数据分析与机器学习之间，企业主必须理解二者的优势与局限。 数据分析能从历史事件数据中发现规律模式。而人工智能机器学习则能分析数据并从当前流程中学习，提供人类无法企及的深度与规模的预测能力。 营销人员常需做出具有重大技术影响力的决策。但要确定哪种技术最契合企业需求，关键在于理解这些技术的差异与优势。
固定资产管理——无论您经营何种业务，您很可能拥有有助于提供产品和/或服务的房产。 固定资产是能持续提升企业价值的持久性资产。这类有形资产通常不会在一年或两年内更换或交易。 同样地，长期无形资产也可视为固定资产，例如商标、专利或品牌。本文将探讨固定资产管理的益处。 什么是固定资产管理软件？ 固定资产的管理无法便捷地转变为合理的以旧换新模式。追踪不同地点的资产、维护需求及配置要求往往令人头疼。 可靠的系统能帮助企业快速建立基于序列号的资产核算体系，从而简化流程。这类系统即被称为固定资产管理软件。 固定资产管理软件的优势 促进审计与报告流程 当您的组织面临审计而信息未提前准备时，您可能不得不仓促整理资料，最终导致时间浪费。 但若将信息归档记录，您和相关部门就能轻松汇编评估报告。 保留所有相关资产信息 试图对资产相关的所有内容进行概念性记录，是个糟糕的主意。 资产管理软件能为您收集所有信息，并以简洁明了的方式呈现，让您随时轻松查阅并获取特定资产信息。 成本削减 企业始终在寻求提升工作效率、降低运营成本的方法。 借助固定资产管理软件，企业能够全面掌控现有资产状况，并为新项目做出明智决策。 优化资产配置 您的资产应具备在组织内部灵活调配的能力。然而，诸如车辆和设备等资源绝不容忽视。 固定资产管理软件能实时显示资产所在位置，并根据需求协助您精准定位资产。 顶尖固定资产管理解决方案 Sage Sage固定资产是一款跨资产管理系统，可帮助企业追踪并处理固定资产在生命周期各阶段的状况。 借助Sage固定资产系统，企业能够充分利用其规划、资产追踪及折旧功能，从而全面掌控整个固定资产管理流程。 AssetWorks AssetWorks Enterprise 是一个全面的框架，能够帮助各种规模的机构高效管理其资产。 借助 AssetWorks，组织机构能够更轻松地记录和追踪信息，同时享有持续访问权限，包括灵活的数据库功能。 Infor Infor是一家广泛应用的资产管理软件供应商，深谙不同企业间资产管理方式的差异性。 其为石油天然气、医疗保健、制造业等行业提供定制化解决方案。 推论 尽管众多商界人士对自身组织的价值有所模糊认知，但多数人不过是在猜测——而随着时间推移，这种模糊认知可能带来高昂代价。 因此，了解企业持有的全部资产价值至关重要。
云计算是一个快速发展的行业。在当今日益数字化的时代，云计算被视为提升效率、充分利用关键资源、通过成本效益、数据灵活性和弹性获得竞争优势的终极途径。 亚马逊网络服务（AWS）作为云服务平台的先驱，已成为云计算领域的家喻户晓品牌，在客户群主导地位方面仅有极少数其他服务提供商能与其抗衡。 什么是亚马逊网络服务？ 亚马逊网络服务（AWS）是由全球第一大在线商店亚马逊公司提供的领先云服务平台之一，全球数百万用户正在使用。该平台采用按需付费的定价模式，为企业构建和扩展应用程序提供全方位支持。 这一领先的云计算平台整合了种类繁多的产品、按需服务及解决方案，主要涵盖计算能力、数据库存储选项、网络与数据库、内容分发四大领域。 所有服务均专为不同规模的企业设计，助力其灵活扩展与持续成长。 因此，若您正寻求在线管理计算资源的平台，亚马逊网络服务（AWS）可根据您的具体需求成为最佳选择。不可否认，在当今时代，作为存储与计算需求的第三方服务商，对任何企业而言都具有根本性意义。 亚马逊网络服务（AWS）服务列表 简而言之，以下是亚马逊网络服务提供的服务列表。 计算 亚马逊网络服务（AWS）提供与计算工作负载相关的服务，例如LightSail。它能够自动部署并管理运行应用程序所需的计算、存储和网络能力，确保应用程序无缝运行。 存储 更重要的是，AWS提供了数据存储服务，例如AWS的S3（简单存储服务）存储服务。在这里我们可以存储文件、文件夹、图像、文档、歌曲等对象。 数据库 关于数据库，AWS 提供了与数据库工作负载相关的服务，例如 RDS（关系型数据库服务），它允许您运行 MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle 或 SQL Server 等关系型数据库。 迁移 迁移至云端能为您的业务创造奇迹！AWS提供将数据传输至或从AWS基础设施迁移的服务，例如SMS（服务器迁移服务），让您能够轻松快速地将本地服务器迁移至AWS。 网络与内容分发 AWS 提供网络基础设施隔离与内容加速分发服务。其中包含 VPC（虚拟私有云），供您部署所有资源。您还可隔离资源并确保其安全性。 管理工具 AWS 提供用于管理 AWS 中其他服务的服务，例如用于审计 AWS 资源的 CloudTrail，以及用于为您的网站创建完全托管的搜索引擎的 CloudSearch。 消息传递 强大的 AWS 平台提供用于队列、通知或电子邮件发送消息的服务，例如 SNS（简单通知服务），以便通过电子邮件和短信的形式接收有关您的 AWS 服务的通知。 亚马逊网络服务的五大优势以及如何充分利用它。 易于使用的方法 AWS 的初衷是让用户能够轻松安全地计算数据，并托管新的或现有的应用程序。 它建立在允许应用程序提供商、独立软件开发商 (ISV) 和供应商快速安全地托管其应用程序这一主要动机之上。 亚马逊网络服务 (AWS) 定价 无需担心支付超出平台需求的费用，因为值得庆幸的是，您必须预付费才能使用其服务。 […]
企业持续探索自动化如何加速活动增长。因此，本文将探讨自动化推动活动增长的五大核心途径。 无论活动规模大小，扩大规模都不需要疯狂投入和日益复杂的运作。 真正需要的，是更高效的运作！活动效率意味着全方位优化时间，意味着将资源精准投入正确方向。只要方向正确，活动规模的增长必将水到渠成。 绝大多数活动都需要营销投入。成功举办一场富有成效的活动往往需要数月筹备。最重要的是，活动管理需要大量多任务处理能力——而这正是通过活动驱动型自动化技术能够轻松实现的。 自动化加速活动增长的5种方式： 调度 通过自动化进行调度可确保工作不会被遗忘、延迟或顺序错乱，确保任务成功完成，输入数据准确无误且处理完善。 实现活动发布自动化，使团队能够提前安排活动日程。 自动化软件通过在后台处理行政事务，使团队能够专注于优化活动优先级。在完成严格审核并获得全面批准前，任何内容都不会上线。 分析 负责运维工作的人员需要具备卓越的技术能力。 他必须能够理解操作系统的复杂机制，并在问题发生时进行分析与解决。 这可能包括一些枯燥重复的任务，这类任务往往容易引发更多人为错误。通过自动化处理，运维人员才能专注于其他紧迫任务。 然而，当消除单调因素后，大多数人为错误便随之消失。 为减少这类重复性劳动密集型操作，自动化解决方案提供了备份与恢复、任务调度、性能调优及控制台消息管理等功能。 活动个性化 当参会者感受到被重视时，您将获得更理想的反馈。 个性化沟通能激发更积极的响应，但若逐项定制，可能耗费过多时间。 选用合适的活动自动化工具，既能让活动协调员管理会议时段，又可让宾客自主定制日程。 部分自动化工具既能让活动协调员控制会议时段，又可支持宾客自主创建日程。 请寻找支持自主预约与自动化安排双模式的“活动管理平台”。 这些功能通过提升参与度、强化人际联结及拓展商业机会，显著优化活动全程体验。 社交媒体营销 您需要实现有机社交媒体营销的自动化。在这个时代，手动管理社交媒体已不再可行。 您也不必再打开多个标签页，费尽心神进行数据分析和各类分析流程。优秀的事件自动化工具能助您轻松完成相同任务，无需耗费心力。 节省时间至关重要，同时需紧跟社交媒体平台的趋势与动态。诸如HootSuite等自动化工具可让您同步安排所有社交内容的发布时间。 您的活动营销团队无需每日反复登录多个社交平台，而是能将宝贵时间用于制定新的活动增长策略。 潜在客户智能与成本效益 活动参与者数据将转化为行为反馈，形成互动统计数据和兴趣评分。这些数据可用于优化销售与营销跟进流程。 通过自动化技术实现规模化运营至关重要。它能帮助收集更多洞察信息，将活动精准推送至目标受众。 此举亦能显著降低活动营销成本，使企业资源得以高效投入潜在客户开发，而非耗费于可自动化处理的重复性工作。 自动化技术使活动增长过程简化且成本可控，尤其在客户服务领域成效显著。 自动化工具适用于任何工作或活动，操作极其简便。所有环节连接完毕后，您或团队即可查看并管理整个活动日程与项目。 您几乎可通过任何设备访问自动化工具。快速资源分配与便捷的日程修订功能，助您节省宝贵时间。 您可追踪客户、员工及其他资源的完整活动历史记录。数据经录入后永不丢失，除非手动删除，始终可供查看与生成报告。 结论： 综上所述，以上便是企业应当掌握的自动化加速活动增长的5种方法。
在探讨机器学习与人工智能的比较等议题之前，我们必须先理解它们各自的含义及其运作机制。 什么是机器学习？ 机器学习是指机器无需事先明确指令即可自主学习的过程。作为人工智能的应用领域，机器学习使系统能够从经验中学习并据此不断改进。 什么是人工智能？ 顾名思义，将“人工智能”拆解为两个简单词汇便能揭示其含义：“人工”指非自然、更接近人造之物，“智能”则指理解或思考的能力。 人工智能并非独立系统，而是植入系统中的技术。人们普遍期望AI能模仿人类行为，完成人类所能胜任的所有任务。 机器学习与人工智能有何区别？ 由于两者运作方式相似，这些术语常被混为一谈，人们往往难以区分二者的差异。 某种程度上，它们相辅相成，除以下几点外并无显著区别： 核心差异在于：人工智能旨在获取智能，而机器学习致力于获取知识。 机器学习与人工智能： 我们列出了关键差异，以帮助您理解两者之间的区别并决定选择哪一种。 机器学习人工智能技能或知识的获取获取并运用所获知识的能力它使系统能够从存储的数据中学习新事物这是决策过它使系统能够从数据中学习新事物这是决策过程机器获取数据并从中学习它作为一个程序运行，能够做出明智的决策。其目标是学习特定任务的数据，并在该特定任务上实现性能最大化。其目标是模拟自然智能，使其能够自主解决复杂问题。它将寻求解决方案，无论该方案是否最优。它将主动寻找最优解机器学习带来知识人工智能引领智慧 机器学习正在几乎所有领域呈滚雪球式发展；以下是机器学习的几个应用实例： 机器学习示例： 既然我们已经探讨了人工智能与机器学习之间的根本区别，接下来我们将借助一些实例，更深入地理解机器学习和人工智能。 日常生活中的机器学习实例： 在线交通服务 诸如优步、Lyft和Hop等在线交通服务利用机器学习技术来确定预计到达时间（ETA）、接载地点等信息。该技术通过分析数百万历史案例，并将其与您当前的类似情况进行匹配来实现。 数字娱乐平台 您必然使用过Netflix、Amazon Prime等各类在线流媒体平台。这些平台上您观看的大部分节目，都是通过推荐引擎发现的。 在线支付网关 PayPal或CCAvenue等在线支付网关运用机器学习算法识别欺诈行为，从而有效防范风险。 人工智能示例： 语音识别服务 我们都曾使用过Siri、Cortana或Alexa这类虚拟个人助理，也见证了它们对生活的影响。 这些系统运用深度神经网络模拟人类行为，甚至能理解语言的语义与微妙差异。 电子游戏 多年来我们见证了游戏体验的飞跃式发展，这种进步不仅体现在界面设计或画面表现上，更体现在电脑玩家的智能水平。 若你玩过EA Sports的《FIFA》系列，定会注意到电脑玩家的战术风格历经显著变革。如今它们甚至能自主决策战术部署，游戏玩法也发生了翻天覆地的变化。 智能车辆 谷歌的无人驾驶汽车Waymo或特斯拉的“自动驾驶”功能正在改变汽车行业的格局。汽车自动驾驶、人们在车内阅读报纸的日子已为期不远。 这些技术通过机器学习和深度学习能力，将人工智能发挥到了极致。 安全监控 单人监控多台摄像头的时代早已一去不复返。这种操作不仅繁琐不堪，更会留下可被利用的安全漏洞。 人工智能正通过智能安防系统取代人工监控，借助各类软件实现全天候安全监控。 电子邮件营销 人工智能正在彻底改变电子邮件营销，其影响极为深远。它能协助制定内容策略、细分受众群体、开发新客户获取策略等。 搜索引擎 人工智能在搜索引擎中的应用是其成功的关键所在。系统基于用户进行的搜索，借助人工智能技术执行预测性分析。