目前，很多城市的交通環境都面臨著一個巨大的挑戰——交通擁堵嚴重。面對該問題，不僅交通管理者倍感煩惱，出行者在選擇出行路線時也困難重重。未來，如果無人駕駛汽車、無人機、送貨機器人等得到了普及應用，交通環境會變得日益復雜，交通管理者的工作難度也會越來越大。為了解決該問題，阿里巴巴在借助人工智能技術預測交通狀況、優化交通管控方面做出了很多努力。

　　利用機器學習算法，在各種數據資源的輔助下，如歷史交通數據、實時路況數據、視頻監控數據、手機基站信令數據、信號燈運行數據等，可以對交通擁堵情況進行提前預測，為交通管理者制定、選擇交通管理措施提供依據。同時，借助于該技術生成的成果，交通管理部門還能合理規劃城市道路，科學設置信號燈，改善交通擁堵現狀。

　　經過長時間的研究，阿里云ET構建了“互聯網+信號燈”控制優化平臺，該平臺能夠實時分析路口車輛的運行情況，為調整信號燈時間提出建議。

　　人工智能機器學習算法除了能為交通管理者服務之外，還能為出行者服務，幫助其做出科學的出行決策。借助機器學習算法，人工智能能夠依據不同的出行場景，如出行時長、距離等構建出科學的出行決策模型;還能依據各種用戶數據，如出行數據、反饋數據等，為用戶提供符合出行偏好的決策模型。以高德地圖為例，高德地圖的AI引擎就結合了大數據與機器學習能力，能夠根據不同的出行環境和出行需求，為用戶提供個性化的出行服務。

　　隨著語音識別技術和自然語言處理技術的成熟，人工智能的應用場景將日益多元化。預計到2018年，客戶數字助手將能跨渠道實現對人臉和聲音的有效識別，傾聽指令，提出意見。屆時，智能機器人或將取代速記員和書記員。

　　在2016年阿里云的年會上，阿里云人工智能ET就表現出了非凡的速記能力，其準確率比全球速記大賽的亞軍姜毅還要高出0.67%。此外，由阿里云人工智能ET開發的智能語音識別系統獲浙江省高級人民法院的青睞。2016年6月，該系統在西湖區人民法院試用，庭審記錄的準確率高達96%。9月13日，浙江省高級人民法院宣布將在全省105家法院配置該智能語音識別系統，承擔書記員的職責，負責做好庭審記錄，以提升庭審記錄的準確率和記錄速度。

　　盡管目前人工智能領域取得了豐碩的成果，但依然處于弱人工智能時代。因為目前的人工智能技術只能幫助人類解決一些特定的問題，屬于任務型人工智能。簡單來說，現階段的人工智能機器只能“聽吩咐辦事”，未來，能夠和人類一樣擁有思考能力、感知能力和認知能力的人工智能機器能否出現還是一個未知數。

　　但從人工智能現在的發展形勢來看，未來人工智能的應用領域會越來越多，除客戶服務、風險控制、身份識別等跨行業場景應用之外，還將在醫療、教育、交通等特定行業場景中得到廣泛應用。