1. 購物方式
1.1. 零售商利用增強現實技術幫助消費者購買傢俱，讓消費者能夠將虛擬產品放置在預定的三維空間中
1.2. 零售商利用增強現實技術幫助消費者購買眼鏡、服裝、時尚配飾和選擇新發型
1.3. 零售商利用增強現實技術來增強顧客的實體店購物體驗
- 1.3.1. 虛擬優惠、虛擬食品成分表、店內地圖、增強鏡、店內遊戲化
1.4. 數字助理被用作數字購物助理
1.5. 由人工智能生成的購物單和購物推薦
1.6. 實時、基於位置、人工智能驅動的廣告，針對潛在客户提供經優化的特別優惠
1.7. 由消費者近期在線搜索驅動的跨平台廣告
1.8. 送貨上門的興起
1.9. 無摩擦的實體店購物（虛擬結賬）
1.10. 演變
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1.10.1. 更加趨同但變得更好
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1.10.2. 更好的技術集成
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1.10.3. 更好的全渠道體驗
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1.10.3.1. 線上購物、實體購物、數字接觸點和實體接觸點全部無縫地交織在一起
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1.10.4. 消費者有更多購物和配送方式的選擇
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1.10.5. 更多人工智能驅動的購物體驗
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1.10.6. 更多自動化購物體驗
1.11. 零售業最有價值的商品不是空間，也不是庫存，而是時間
1.12. 在零售商一端，這是指揀貨、包裝、運輸、接收、入庫、補貨、結賬、維護、清潔等任務的工時
1.13. 在消費者端，這意味着去商店、在店內購物、結賬、回家，然後把新買的東西放好
1.14. 人機合作的核心往往在於提高效率和減少完成任務所需的工作量
1.15. 從耕種到歸檔，智能自動化是為了節省時間，從而讓人類把精力放在更重要或更有價值的任務上
1.16. 智能自動化是為了節省時間，從而讓人類把精力放在更重要或更有價值的任務上
1.17. 重複性最高、成就感最低的任務和工作總會最先實現自動化
1.18. 主要目標是通過讓購物流程儘可能多地實現自動化來提高成本效率和時間效率
1.19. 包括人工智能、社交平台、數據挖掘平台、面部識別、數字編碼和物聯網在內的一系列技術將為客户實時提供個性化的全渠道體驗
1.20. 零售商已經在發展跟蹤個人客户在線上以及在實體店內行為的能力了
- 1.20.1. 大規模地實時跟蹤、分析和預測個人行為的能力，將塑造未來的零售營銷和全渠道體驗
1.21. 隨着線上訂單、配送請求和自動駕駛配送車輛開始超過光顧實體店的客户人次，大型零售商將重新考慮其零售空間佔地面積
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1.21.1. 以數字方式接到訂單之後，可以在這些地方進行分揀、包裝，做好自提或配送的準備
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1.21.2. 從長遠來看，訂單處理流程中的大部分環節都會由機器自動處理
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1.21.3. 購物者可以選擇自提或安排配送
1.22. 人工智能根據用户需求和偏好生成的購物清單
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1.22.1. 智能冰箱能夠感知到用户的雞蛋或牛奶即將用完，能夠建議購買牛奶和雞蛋，並生成最新購物清單
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1.22.2. 其他智能電器和技術也能夠在清潔用品、罐頭食品、洗衣皂、剃鬚刀片、貓糧以及任何其他需要補貨的東西快要用完時通知用户
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1.22.3. 智能家居或是管理智能家居的數字助理會獲得自主權，可以根據需要下達補貨訂單而無須人工干預
1.23. 凡是能夠創造非凡的品牌體驗、促進正確的產品選擇、幫助客户節省時間、幫助零售商節省資金，以及提升品牌互動和購買的頻率、覆蓋面和收益的技術，都會找到適合它們成長的肥沃土壤
1.24. 作為增強現實和虛擬現實技術的使用者，消費者會自行判斷數字技術的特定應用對其購物體驗的有效性或實用性
- 1.24.1. AR的採用率將遠高於VR，尤其是隨着AR眼鏡變得比現在更小巧、更輕便、更便宜和更時尚
1.25. 在多個層面的雲端和邊緣機器學習以及人工智能驅動的算法推動下，強大的數字影響力會有助於簡化消費者的選擇
2. 醫療保健和居家護理
2.1. 傳感器技術、人工智能和遠程醫療的交叉點
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2.1.1. 負責監測健康相關數據的傳感器可以幫助全天候觀察患者的健康狀況，幾乎不需要人類護士或醫療保健專業人士進行干預
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2.1.2. 數據流可以同時在網絡邊緣和雲端饋送到相關應用，而這些應用可以實時對數據流進行監測、分析並做出反應
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2.1.3. 物聯網設備可以執行任意數量的任務，從通知患者存在問題和推薦行動方案，到對患者用藥和向專業醫療保健響應人員發出警報
2.2. 在醫療保健機器人技術中，技術含量最高的是手術機器人，它們有朝一日可能會在多種手術干預措施和其他醫療任務中取代人類外科醫生
2.3. 最基礎的是患者管理人工智能，它們可以在沒有人工干預的情況下對病歷資料進行整理、管理和更新，從而節省時間、降低醫院和保險公司的運營成本、降低出錯風險，並且有望為之前未聯網的數據庫中的患者建立更完備的病歷
2.4. 更復雜的人工智能還可以用來搜索患者的病歷，以查找潛在的健康風險以及尚未標記出的對某些類型藥物的敏感性，並找出可能需要進行預防性治療的領域
2.5. 起到更大推動作用的可能會是政府對預防性醫療保健技術普及性的態度，而非這些技術的可用性
2.6. 人工智能驅動的預防性健康分析最終會成為所有人都能負擔得起的項目，無論是通過私立還是公立服務提供方
2.7. 機器會用於為從事醫療保健工作的人類專業人士提供建議和協助，而不是直接取代他們
- 2.7.1. 人類護士或護工可以通過與機器人生態系統（可能是一組機器人，也可能是機器人網絡）合作，對一系列患者進行全天候管理
2.8. 在人工智能、深度學習和認知計算解決方案方面，將有助於加快醫學研究的步伐
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2.8.1. 讓最聰明的人才在急需的計算、分析和規模化方面得到增強，從而加快本來動輒需要幾代人才能完成的治療方法和疫苗發現過程
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2.8.2. 繞回到先進的三維建模和虛擬化可以在醫療保健領域發揮的作用，對於藥物測試、基因治療以及常見疾病的新一代治療方法和疫苗，虛擬化也會有助於加快這些解決方案的交付時間
2.9. 智能分析工具還可以幫助醫生識別出某些類型疾病的遺傳傾向、檢測早期症狀以及幫助醫生制定治療方案
2.10. 專業人工智能設備、智能環境和機器人不僅能讓醫療專業人士服務更多患者，而且遠比當今世界各地存在的尚未自動化的醫療急救模式更加有效
2.11. 手術機器人將有助於減少手術過程中的事故並改善結果，但最重要的是，它們可能會有助於將通常只有大城市頂級醫院才具備的頂級外科手術能力帶到難以吸引一流外科手術人才的偏遠地區小型醫院
3. 生活方式和人際關係
3.1. 額外的時間會讓他們有機會延長工作時間、承擔更多職責或是尋求新的收入機會
3.2. 時間會讓他們有機會增加陪伴家人的時間、拿下新證書或新學位、培養興趣愛好，進行更多閲讀、旅行和志願服務，還有可能發明出重大顛覆性技術
3.3. 更多的時間意味着更多的機會、更大的自由度以及更高的生活質量
3.4. 推薦引擎和栩栩如生的人工智能產品有沒有可能被武器化，用於造成我們彼此之間的對抗，引導公眾輿論支持有問題的政策，掩蓋懷有敵意的人的欺詐行為、欺詐性的誹謗公司或持不同政見者
3.5. 通過智能自動化的高超效率獲得的全部時間，都為我們創造了發展和提升個人能動性的機會
3.6. 智能自動化和人機合作的每一個實例最終都旨在賦予我們更多而不是更少的能動性
3.7. 在人工智能驅動一切的時代，堅持我們自己的能動性變得至關重要
3.8. 人機合作關係賦予我們的禮物是更多的能動性，而不是更少的能動性
- 3.8.1. 能動性更少、自主權更少，機會也更少
3.9. 許多基於猜測和直覺的決定一直指導着許多對民眾生活影響很大的決策
3.10. 不出意外的話，面向消費者的人機合作很容易幾乎完全由“老管家”式的整體意圖驅動
4. 個人隱私和數據安全
4.1. 在大多數人都想擺脱的枯燥、繁雜且浪費時間的任務上，智能自動化技術可以提供一條捷徑
4.2. 在隱私、數據安全和個人自由等問題上，它們也讓消費者面臨前所未有的挑戰
4.3. 並不認為消費者別無選擇，只有放棄他們的隱私以及對基本數據安全的期望，才能換取數字增強型社會提供的好處和便利
4.4. 技術發展是分散化、不均衡、不可預測的，有時甚至會亂象叢生
4.5. 保護消費者數據免遭濫用的立法和監管措施難以跟上技術創新的步伐
4.6. 黑客發現和利用漏洞的速度往往比相關組織修補漏洞的速度更快，而且越來越多的黑客會通過部署人工智能和機器人來對存在漏洞的系統發起規模更大、速度更快的攻擊
4.7. 如果黑客和敵對行為者可以利用機器來發現系統和網絡中的漏洞並對其進行攻擊，那麼系統和網絡管理員也可以利用機器來修補漏洞、檢測攻擊並部署相應的對策
4.8. 網絡安全領域也和世界上的其他領域一樣，即將發生意義深遠的變化
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4.8.1. 主要的戰鬥不會發生在人與機器之間，而是會發生在機器與機器、算法與算法、病毒與殺毒軟件、人工智能與人工智能之間，而且先進的芯片能夠保護自己免遭不希望發生的入侵或攻擊
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4.8.2. 接下來十年中的隱私和數據安全問題與迄今為止這方面的問題相比，嚴重程度可能會大大降低
4.9. 要求立法者具備技術素養，認真對待面向技術的立法
4.10. 呼籲數據安全和隱私立法
4.11. 向科技公司提出語音隱私問題，要求它們為用户提供用於隨意選擇加入和選擇退出數據收集程序的工具，並讓數據收集程序對用户完全透明
4.12. 支持以下類型的科技公司：其產品旨在保護用户隱私，並讓用户對於自己同意共享或不予共享的數據擁有控制權
4.13. 對於保密通信，僅使用經過認證的端到端加密解決方案
4.14. 尋找具有芯片級內置安全性的物聯網設備
- 4.14.1. 不是依賴第三方解決方案或軟件的設備
4.15. 留意你使用的設備和軟件收集的數據
4.16. 對你的家庭網絡採取保護措施並定期進行審核
4.17. 儘可能採用雙重認證協議
