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如何下載微信PC版

網址:https://pc.weixin.qq.com/

本例示範:手機已有WeChat App,

在電腦下載PC版微信並進入

20180909

1.   到https://pc.weixin.qq.com/

2.    網址1,選[下載]2

2.出現[檔案總管],選[存檔]1(本例存到[桌面];檔名WeChatSetup.exe)

3.下載完成(左下角出現檔名WeChatSetup.exe),點選執行此檔案開始安裝1

4.選[安裝WeChat]1

5.安裝完成,選[開始使用]1

6.出現QR Code,請拿出手機

轉到手機繼續操作

7.手機進入WeChat APP,選[＋]1

8.選[掃描QR Code]1

9.手機出現鏡頭的方框, 對準掃描電腦的QR Code1

10.掃描到QR Code,手機出現請你登入確認的訊息,選[登入]1

轉到PC繼續操作

11.電腦出現登入初始化的畫面

12.進入微信前,出現版本訊息,選[X]1

13.進入微信

AI 知識圖：人工智慧「技術分門別類」詳解

2018/8/31 AI 知識圖：人工智慧「技術分門別類」詳解

http://flowring.com.cn/WebAgenda/EIP/BAC/newsletters/newslettersMobileContent.jsp?newsID=NLR000000022567&companyID=COM80021435023298659&layoutId=MLP000000001236&from=groupmessage

作者：Francesco Corea博⼠是《福布斯》雜誌的專欄作家，是解讀複雜性的科學家和

技術投資者，主要關注對社會影響很⼤的垂直領域（比如⽣命科學、能源和強⼈⼯智

慧）的科學驅動型公司。

AI知識地圖。與戰略創新諮詢公司Axilo⼀起製作了該圖，⽤於直觀地顯⽰在其Chôra平

臺上的活動。

列出了以下幾種AI範式：

基於邏輯的⼯具：⽤於表⽰知識和解決問題的⼯具。

基於知識的⼯具：基於本體（ontology）的⼯具以及由概念、資訊和規則組成的龐

⼤資料庫。

概率⽅法：讓代理可以在不完整的資訊場景下⾏動的⼯具。

機器學習：讓電腦可以從資料中學習的⼯具。

體驗智能：⼯程⼯具箱，假設⾝體（或⾄少⼀部分功能，比如運動、感知、交互

和視覺化）是更⾼級的智慧所必需的。

搜索和優化：允許許多可能的解決⽅案進⾏智慧搜索的⼯具。

這六種範式還分屬三種不同的宏觀⽅法，即符號法、亞符號法和統計法（由上⾯的不同

顏⾊加以表⽰）。簡⽽⾔之，符號⽅法表明⼈類智慧可以簡化為符號操作，亞符號⽅法

是指事前並不提供特定的知識表⽰，⽽統計⽅法基於解決特定⼦問題的數學⼯具。

縱向軸列出了⽤AI來解決的問題，這裡的分類很標準化：

推理：解決問題的能⼒

知識：表達和理解世界的能⼒

規劃：制定和實現⽬標的能⼒

溝通：理解語⾔和溝通的能⼒

感知：將原始的感官輸入（比如圖像和聲⾳等）轉換成實⽤資訊的能⼒。

下⾯列出幾種技術：

機器⼈流程⾃動化（RPA）：這種技術通過觀察⽤⼾執⾏特定任務來提取要執⾏

的⼀系列規則和動作。

專家系統：這種電腦程式擁有硬編碼規則，可類比⼈類決策過程。模糊系統是基

於規則的系統的⼀個具體例⼦，可將變數映射到0到1之間的連續值，這與得出0/1

結果的傳統數位邏輯恰恰相反。

 

電腦視覺（CV）：獲取和解讀數字圖像的⽅法（通常分為活動識別、圖像識別和

機器視覺）。

⾃然語⾔處理（NLP）：處理⾃然語⾔資料的⼦領域（該領域包括三⼤塊，即語

⾔理解、語⾔⽣成和機器翻譯）。

神經網路（NN或ANN）：這⼀類演算法鬆散地模仿⼈類/動物⼤腦的神經元結構，

在無需明確指⽰怎麼做的情況下改善性能。NN的兩個眾所周知的⼦類是深度學習

（有多個層的神經網路）和⽣成式對抗網路（GAN，相互訓練的兩個網路）。

⾃治系統：這個⼦領域介於機器⼈和智慧系統之間的交叉點（比如智慧感知、靈

巧物體操縱和基於計畫的機器⼈控制等）。

分散式AI（DAI）：這⼀類技術通過將問題分發給彼此交互的⾃治"代理"來解決問

題。多代理系統（MAS）、基於代理的建模（ABM）和群體智慧是該⼦集的三個

有⽤的規範，其中集體⾏為來⾃分散的⾃組織代理之間的交互。

情感計算：這個⼦領域處理情緒識別、解讀和模擬。

進化演算法（EA）：這是進化計算這個更廣泛的電腦科學領域的⼀個⼦集，進化

計算利⽤受⽣物學啟發的機制（比如突變和繁殖等），尋找最佳解決⽅案。遺傳

演算法是進化演算法中最常⽤的⼦集，這種搜索啟發法遵循⾃然選擇過程來選

擇"最適合"的候選解決⽅案。

歸納邏輯程式設計（ILP）：這個⼦領域利⽤形式邏輯來表⽰事實資料庫，並⽣成

源⾃這些資料的假設。

決策網路：這是最知名的⾙葉斯網路/推理的延伸，它通過⼀個圖（⼜叫有向無環

圖）表⽰⼀組變數及其概率關係。

概率程式設計：這種框架並不強迫你對特定變數進⾏硬編碼，⽽是處理概率模

型。⾙葉斯程式合成（BPS）在某種程度上是⼀種概率程式設計，其中⾙葉斯程

式編寫新的⾙葉斯程式（⽽不是⼈類編寫，跟更廣泛的概率程式設計⽅法中⼀

樣）。

環境智慧（AmI）：這種框架要求物理設備融入數位環境，以便在受到外部刺激

（通常由⼈類動作觸發）後，察覺、感知和回應情境感知信號。

Google 迎頭趕上、打不開中國市場，亞馬遜的智慧音箱生意面臨危機

 Google 迎頭趕上、打不開中國市場，亞馬遜的智慧音箱生意面臨危機

https://ccc.technews.tw/2018/08/28/alexa-is-losing-her-edge/

2018 年 08 月 28  

根據 Strategy Analytics 和 Canalys 的統計數據，一年前，亞馬遜的智慧音箱占據全球 75% 的市占率，亞馬遜自己也在 2 月的財報中表示，2017 年，亞馬遜賣出了上千萬台音箱。這主要得益於亞馬遜的先發優勢，它在 2014 年便推出了音箱，而 Google Home 在 2016 年才推出，至於蘋果的 HomePod，在 2018 年初才買得到。

不過 Google 用了很短的時間就趕了上來。分析人士指出，這是 Google 在人工智慧領域總體優勢的體現，它投入了更多的精力去做研發和推廣。而且，Google 可以藉助 Android 手機，推廣自己的語音助理 Google Assistant，更便於教育用戶。

不過，不論亞馬遜或 Google，都需要面對來自中國的對手。

但在中國，不論亞馬遜還是 Google 都無法提供配套的服務。於是，阿里巴巴、小米和百度等公司反而崛起，藉助更便宜的價格和更本土化的服務，中國公司在瓜分中國市場。和其他網路業務一樣，矽谷在智慧音箱領域也沒辦法進入中國。

如今，Facebook 也正計劃推出自己的語音助理和智慧音箱，未來 Echo 的擴張之路將面臨更多挑戰。 

區塊鏈將改變教育的20種方式

區塊鏈將改變教育的20種方式

文章來源：區塊網 區塊鏈教育,分散式分類帳技術, 2018/08/21 15:315863

區塊鏈是一個自動記錄和驗證交易的公共分類帳。分散式分類帳技術（DLT）為比特幣、乙太幣和其他虛擬貨幣（它們在本月遭受重創）提供了動力。不那麼廣為人知的是DLT可以改變許多行業的所有方式。交易資料的透明、可驗證寄存器的使用案例很多，因為DLT是通過分散的平臺運行的，使其具有防欺詐性。

在教育學院和社區組織的説明下，我們確定了26種方式，可以將DLT部署到學區、網路、中學機構和社區組織以改善學習機會。

1. 學術證書：學術證書必須得到普遍承認和核實。在K-12和中學畢業後，對學術證書的核實基本上仍然是一個手工過程(大量的紙質檔和逐個案例的檢查)。DLT解決方案可以簡化核查程式，減少對未獲得的教育學分的欺詐性要求。

Learning Machine是一家開設了10年的軟體初創公司，與麻省理工學院媒體實驗室合作推出了發條工具集，它為創建、頒發、查看和驗證基於區塊鏈的證書提供了一個開放的基礎結構。

Learning Machine服務公司首席執行官說，在DLT學術證書被廣泛使用之前，還有很多設計決策要做。他認為區塊鏈會將位置存儲到全面記錄的系統中。

2.徽章：特定技能斷言可以通過數位徽章進行驗證和交流。多個徽章可以組裝成一個開章護照，這些護照可以使學生和未來的雇主進行職業談判。

Indorse正在使用區塊鏈來驗證電子投資組合。使用者上傳帶有驗證連結的聲明，而其他用戶則可以直接驗證該聲明。

3.學生記錄：索尼全球教育已開發一個與IBM合作的教育平臺，它使用區塊鏈來保護和共用學生記錄。

在分散式分類帳上存儲一份全面的學習記錄可能會證明計算量很大，因此，成本過高，令人望而卻步。正如Pittinsky所預測的，DLT可能只是用作目錄而不是資料倉庫。

4.身份管理：隨著學習應用和服務的普及，身份管理是教育中的一個大問題。像這樣的平臺塊棧幫助用戶在互聯網上攜帶自己的身份。使用者將訪問分散網路上的應用程式，並具有資料可攜性。

5.基礎設施安全:隨著學校增加更多的安全攝像頭和感測器，他們需要保護自己的網路免受駭客攻擊。夏奇公司正在使用區塊鏈的防篡改分類帳在設備網路上共用安全資料。

6.拼車:區塊鏈可以為搭便車寡頭壟斷注入新的選擇。有了一個分散式分類帳，司機和騎手可以創造一個使用者驅動，價值導向的市場。DLT rideshare允許司機建立他們的費率(收取一定比例的車費)與區塊鏈記錄所互動。這職業司機很有吸引力，他們希望建立自己的企業，而不是由企業總部控制。

學區可以與一群經過篩選的司機談判，以便為進行輸送(例如，特殊需要、孤立的學生、以工作為基礎的學習)。

7.雲存儲:隨著學習者和教育機構存儲更多的資料，DLT雲存儲可以提供更安全、更便宜的替代方案。Filecoin推出了一個高調的密碼專案，被稱為"Airbnb檔存儲，"專門獎勵檔的託管方。

8.能源管理：對於擁有可再生能源的教育機構，DLT可以減少對仲介機構的需求。布魯克林創業公司跨活動網格支持分散的能源生產計畫，允許實體生產、購買和向其鄰居出售能源。

9.預付卡：區塊鏈可以説明零售商在沒有中間人的情況下提供安全的禮品卡和忠誠度計畫。一個購買、發送和贖回禮品卡的線上平臺 Gyft,，與區塊鏈基礎設施提供商合作。在一個名為Gyft Block的項目中，為成千上萬的小企業經營禮品卡。

城市、學校和家庭可以使用預付卡購買校外學習經驗(例如，LRNG(卡片)和進行相關運輸。

10.智能合約：一旦滿足一組指定條件，可以使用DLT自動執行協議。這些"智慧合約"有可能減少包括教育在內的許多部門的文書工作。

伍爾夫大學由牛津大學教授組成，將使用DLT執行智慧合約。一系列學生和教師的"簽入"是執行一系列智慧合約的關鍵，這些合同可以驗證考勤和作業完成情況。簽入可能很簡單，就像點擊手機應用程式上的一個按鈕一樣，但它執行一項智慧合同，支付教師的費用，並向學生提供小額學分。

DLT能促進分散式學習。國家或機構可以使用基於區塊鏈的智慧合同為學生的帳戶提供資金，並預先提供所有資金。SMART合同將在滿足某些標準時釋放它。(顯然有很多政策需要解決：理想的經驗和技能驗證、合格的提供者、條款和條件等。)

11.學習市場:核心競爭力 DLT正在消除中間人。它將被用來創建各種學習市場，從考試準備到衝浪學校。

老師請是俄羅斯在"紀律"平臺上的飛行員，老師和學生聚集在一起。它幫助學生找到並支付由教育機構或教師註冊的課程。伍爾夫(排名16)是一個新的更高的市場的例子。

12.記錄管理:DLT可以減少紙面上的程式，減少欺詐，並增加當局和他們服務機構之間的責任.早期的例子，德拉瓦州發條鏈倡議，旨在為分配的分類帳股份建立適當的法律基礎設施，以提高註冊服務的效率和速度。伊利諾州、佛蒙特州和其他州也宣佈了類似的舉措。初創公司也在協助這項工作：在東歐，BitFury群目前工作與格魯吉亞政府合作確保和追蹤政府記錄。

13.零售:DLT可以在市場上安全地將買賣雙方聯繫在一起。OpenBazaar它是一個開放的、點對點的網路，它把買家和賣家聯繫在一起，而不是中間人。客戶使用50種加密貨幣中的任何一種購買商品，而賣家則用比特幣支付。

DLT可以用來為學校商店和學生企業提供動力。在某些情況下，全球網路是有吸引力的，但在另一些情況下，允許的(私人)分類帳可能限制學校經濟的範圍。

14.慈善事業:對於慈善捐款，DLT提供了精確跟蹤捐款的能力，在某些情況下，還具有影響力。例如GiveTrack，從BitGive基金會，是一個基於區塊鏈的捐贈平臺，它提供了在全球範圍內轉移、跟蹤和提供慈善金融交易的永久記錄的能力。

學校和非政府組織的捐助者可能認為問責制和透明度具有吸引力。

15.人力資源:對人力資源專業人員來說，進行背景調查和核實雇用歷史記錄是一項耗費時間、高度手工的工作.如果在DLT中存儲了就業和犯罪記錄，人力資源專業人員可以簡化審查程式，並更快地推進招聘過程。

Chronobank致力於改善按需工作(如清潔、倉儲、電子商務)的短期招聘。這家初創公司的目標是利用區塊鏈，讓個人在不需要傳統金融機構參與的情況下，通過一個加密貨幣的分散框架，更容易地找到工作，並獲得回報。

學校可以在替代和駕駛管理以及課後和暑期活動市場上使用類似的功能。

16.治理:使用區塊鏈進行智慧合約和可驗證交易的好處也可用于提高業務會計的透明度。例如，Boardroom應用程式提供了一個治理框架和應用，使公司能夠在公眾和許可的乙太坊區塊鏈上管理智慧合約。

該應用程式為組織提供了一個管理系統，以確保智慧合約按照區塊鏈上編碼的規則執行(或更新規則本身)。

Boardroom還可以使用該應用程式通過代理和合作提案管理進行股東投票。

17．圖書館:DLT可以通過建立一個增強的中繼資料檔案，開發一種支援基於社區的收藏協議，以及促進更有效的數位權利管理，來説明圖書館擴展他們的服務。聖約瑟州立大學資訊學院從博物館和圖書館服務研究所獲得了10萬美元的贈款，用於資助一個為期一年的專案，以探索區塊鏈技術在資訊服務方面的潛力。

18．出版:區塊鏈在出版業中可能有多個應用程式，可以對盜版進行版權管理。新的平臺正在出現，以平衡作家的競爭環境，並鼓勵作者、編輯、翻譯和出版商之間的合作。教育工作者、學生和非政府組織可能會意識到擴大出版選擇的好處。

Etalum允許作者在平臺上發表他們的作品。讀者可以從平臺上購買圖書，使用基於Etalum的加密貨幣Authorship(ATS)，作者可以從ATS中獲得90%的版稅。作者擁有他們的作品的版權，所以他們有出版和在其他地方發行的自由。

PageMajik是一個旨在簡化出版流程的工作流管理系統。該系統提供了所有檔的安全、集中的目錄，作者、編輯和發佈者可以輕鬆地訪問這些目錄。每個人的角色、權利和義務都可以在他們真正開始使用平臺來最小化錯誤之前被指定。PageMajik正在向其下一個版本的工作流系統中添加區塊鏈技術。

19．公共援助:區塊鏈可以幫助簡化家庭和學生的公共援助制度。英國於2016年開始與初創公司GovCoin Systems合作，為福利支付開發基於區塊鏈的解決方案進行試驗。GovCoin將錢分在不同的存放處，以支付不同的費用。接收者可以通過移動應用程式獲得以加密貨幣支付的福利。

20.債券:世界銀行正在使用區塊鏈賣債券。將這一過程轉移到區塊鏈可以降低成本，並加快債券發行者和投資者的交易速度。學區可以從更快、更便宜的債券銷售中獲益。

David McArthur概述了DLT解決方案在教育方面的局限性和挑戰。他還列出了發放分類帳而不是公開分類帳的好處。這些較小的私人網路可以加強安全，並達成更快和更便宜的交易共識。

McArthur總結說："在教育創新方面，區塊鏈和分類帳很可能帶來收益，但並不是革命性的改革。"

http://www.qukuaiwang.com.cn/news/11723.html

“大咖”話智能 首屆智博會“金句”盤點

 "大咖"話智能　首屆智博會"金句"盤點

2018-08-25

http://big5.xinhuanet.com/gate/big5/www.xinhuanet.com/fortune/2018-08/25/c_1123328832.htm

"實體經濟和互聯網以後誰也離不開誰，未來90%的零售在互聯網上，90%的制造業在互聯網上。"

　　——阿裏巴巴董事局主席馬雲認為，中國制造業要真正走向智能化，必須要從B2C走向C2B，必須要利用好大數據、雲計算、物聯網去實現按需定制，這是中國制造業改變的關鍵一步。

　　"學打逆風球，準備馬拉松，踢出世界波。"

　"人工智能不應該長得像人，也不是模倣人腦。"

　"雲計算是新型生産力，數據是新型生産資料，區塊鏈是新型生産關係。"

"未來的汽車應該是一個會學習的輪式機器人。"

區塊鏈的未來是什麼？讓馬雲來告訴你

區塊鏈的未來是什麼？讓馬雲來告訴你！

https://mp.weixin.qq.com/s/46ti4V9ScNldJr9Unr9uQw

馬雲先生在世界智慧大會上，發表了精彩的演講：未來五個新領域將會發生重大變化，

1、人工智慧時代需要敢於試錯，

2、未來人才培養的主戰場在企業而非高校，

3、人工智慧帶來失業只因你沒有準備，

4、中國不應該向美國看齊應該向未來看齊，

5、區塊鏈不是泡沫但比特幣有可能是泡沫！

 

繼世界圍棋後 AI再一次戰勝人類的眼科醫生

繼世界圍棋後 AI再一次戰勝人類的眼科醫生

https://hk.news.yahoo.com/video/%E7%B9%BC%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%9C%8D%E6%A3%8B%E5%BE%8C-ai%E5%86%8D-%E6%AC%A1%E6%88%B0%E5%8B%9D%E4%BA%BA%E9%A1%9E%E7%9A%84%E7%9C%BC%E7%A7%91%E9%86%AB%E7%94%9F-042700908.html

 

現代電視2018年8月14日

人工智能繼世界圍棋擊敗人類後，谷歌旗下AI再一次在診斷眼科疾病上，超越專家級人類醫生!

8月13日，谷歌母公司Alphabet旗下的人工智能DeepMind，於世界頂級臨床醫學期刊Nature Medicine發表論文，展示DeepMind通過對997位眼疾病患者的3D虹膜掃描，進行人工智能演算法，並推薦眼疾患者就醫的精准度，高於8位專家級臨床眼科醫生。

DeepMind的診斷和推薦就醫的錯誤率只有5.5%，遠低於8位眼科專家的錯誤率6.7-24.1%，即使人類醫生參考更多背景資料後，其診斷錯誤率也只是降至5.5-13.1%之間。

DeepMind還計劃，於2019年將眼疾人工智能演算法進入臨床試驗階段，爭取3年內在英國全國醫療服務系統全面推廣。並有望加快診斷病症時間，以至降低眼科醫院的營運成本。

 

【AI大趨勢3】李沃牆／台灣發展AI的五缺

【AI大趨勢3】李沃牆／台灣發展AI的五缺
https://www.ettoday.net/news/20180811/1232276.htm

2018年08月11日

近年則隨著行動網路、大數據、超級運算、物聯網及腦科學的帶動下突飛猛進，相關的學科發展、理論建模、技術創新及軟／硬體的升級正在迅速發展，並成為國際競爭的新焦點。
鑑於AI將是引領未來的戰略性技術，世界主要的已開發國家均把發展AI作為提升國家競爭力及維護國家安全的重大策略。
但目前雖有AI發展行動計畫與口號，但卻有五缺
一、缺乏領先契機

中國國務院總理李克強早於2015年3月將「互聯網＋」規畫為國家級戰略，以互聯網、科技產業、創業、創新為中國經濟發展主軸，貫徹「大眾創業、萬眾創新」方針，達成降低失業率、提升人均所得、維持經濟成長目標。

同年5月公佈「中國製造2025」方案，目標為2049年建國100年時，綜合實力進入世界製造強國前列。

2017年7月發表了《新一代人工智慧發展規劃》，做為AI的發展戰略。

 

新加坡政府則是於2017年提出「AI.新加坡」計畫，預計在未來5年內投資1.5億新加坡幣發展AI及資料科學。

此計畫內容包括讓當地研究機構、新創公司以及各大企業相互合作發展AI產品，創建工具以及開發人才，推動新加坡的AI技術發展。

南韓深感國家在AI競賽中落後於中國、日本及美國。

2018年5月15日在首爾舉行的第四次工業革命總統委員會第六次會議上，完成了一項AI研發戰略。到2022年將投資2.2兆韓元，以加強其AI 研發能力。

而我們行政院於2018年1月18日才提出4年期的「台灣AI行動計畫」（2018-2021）。

二、缺乏雄心壯志

中國大陸將發展AI分為三大階段，

第一階段是在2020年創造1500億元人民幣AI核心產業規模；

第二階段在2025讓部份AI技術與應用達到全球領先水準，創造4000億元人民幣的AI核心產業規模與5兆億元人民幣的相關產業規模；

第三階段則是2030年時、AI技術與應用都能領先全球，超越美國，成為全球主要的AI創新中心；屆時其AI核心產業規模將超過1兆人民幣，相關產業規模則可達到10兆元人民幣。

新加坡的目標係成為亞洲AI先驅，提升新加坡經濟競爭力，積極往首個智慧國家之路邁進；希冀在2035 年，新加坡的年度經濟成長率將翻倍。

韓國的目標則是於2022年達到AI全球前四名。

台灣發展AI雖列出「AI人才衝刺」、「AI領航推動」、「建構國際AI創新樞紐」、「場域與法規開放」、「產業AI化」等五項重點工作；卻沒明確具體目標，只有一句口號「讓台灣在下一波的智慧革命中取得機會與優勢」，相形遜色。

 

三、缺乏軟體與數據建構基礎

不可否認，台灣一直存在硬體優勢，但軟體實力相對落後，軟硬整合更是不足。誠如李開復所言：「台灣想做AI，十年前就得先做好軟體與數據了。」因為跳過「軟體」與「資料」這兩大基礎，想要做好AI，無疑是緣木求魚。

貴州於2015底舉辦「國際大數據產業博覽會」至今已三屆，

業已成為國際大資料產業交流合作的重要平台；也讓開放創新的貴州已經成為一片充滿生機的熱土，昂首闊步走向世界。

由於大數據產業成功落地，貴州在2015至2017年的數字經濟增速連續三年全國第一；今年上半年的GDP成長率更高達10%,，在已公佈的十五省中居首位。

 

四、缺乏AI紮根教育

中國大陸為了深入AI基礎教育，上海已發表全球第一本AI中學教科書，《人工智能基礎－高中版》，已有四十所試點高中列為教材。

五、缺乏產官學整合

科技部雖有AI計畫及口號目標，但又缺乏將政府及產學資源整合，實在可惜。

人工智能如何幫助航空公司改進體驗營銷？

人工智能如何幫助航空公司改進體驗營銷？10 Aug 2018

 

http://www.macau-airport.com/mo/media-centre/news/news/20625

 

重新定義客戶旅程

對營銷人員來說，要想從體驗推銷員轉型為體驗創造者，技術將是他們最有力的武器。

借助技術，他們能讓客戶的旅程煥然一新——無論是視覺上還是感受上，都和我們如今所體驗到的完全不同。

想象一下。你通過亞馬遜的Alexa預訂了航班，確認郵件安全送達你的郵箱；選座位的時候，你可以選擇想和誰坐在一起或者不想和誰坐在一起——因為航空公司已經將它的網站和你的社交媒體聯系人列表關聯在一起。

這還只是一個開始。等到了機場，下了出租車，會有AI機器人來取你的行李，幫你拿去托運。

有了人臉識別技術的幫助，你可以直接穿過航站樓、登上飛機，期間不需要出示護照或者登機牌，當然，也免去了在口袋和背包裏瘋狂翻找的麻煩。

在飛行途中，有安全、高速的網絡可供使用，方便你在3.5萬英尺的高空中工作、休息或者娛樂（你還能繼續觀看昨晚在Netflix上看的節目）。

即便到了旅途末尾也是一樣，感謝RFID標簽，你的行李並沒有丟失；

航空公司的聊天機器人可以幫你在酒店早早預訂晚餐；而當你入住時，你會發現，房間裏的燈光恰好是你上次入住時喜歡的亮度。

其實這些並不都是未來才能實現的事。一些創新型航空公司已經率先開始行動，跨越如今客戶體驗的極限。

比如，美聯航引入了Alexa的"United"功能，

達美航空正在測試基于人臉識別技術的行李托運，

荷航將社交媒體關聯同選座服務結合在一起，

SITA也在向全世界展示他們的行李托運機器人Leo。