送药机器人、无人清扫车、无人投递车在非常时期，这些技术的应用能够有效的减少人与人之间直接接触传播的风险。他们正在走上社会大众生活之中，尤其在这样的非常时期，他们的发展被提前了。在一个近14亿的庞大超大型社会在春节期间按下了暂停键，而如果没有快递、外卖、顺丰等物流设施，很难想像这个社会如何稳定运转。
从一开始举重若轻的“花式广播”、在线监工等娱乐化消磨时光，到某会引发舆论海啸、病患数量增长等情况陆续爆出，大家似乎才共同反应过来，这不是一场可以“萌办”、速战速决的“丧事”，而是需要经历持续的战斗、奋力的攻关、长久的痛楚。
低速自动行驶的机器人在此前已有了规模化应用，此次疫情中，这些车辆和机器人也发挥了重要作用。疫情发生后，诸多科技公司将自家医疗机器人、送餐机器人“送上”防疫前线。
预测未知，一直是人类十分向往的能力。远不说国人熟悉的周易八卦、唐代道士编写的《推背图》，还有西方人熟知的占星术、中世纪流行起来的塔罗牌，近的比如说当年根据 “2012世界末日”这一玛雅预言影响下出现的全民狂热和商业狂欢，依然让我们记忆犹新。
现在，随着「AI 辅助医疗」，「AI 驱动医疗」的话题被频频提起，这也意味着从医疗产业和健康产业来看，技术正在承担愈加重要的角色，比如辅助医生突破原先医疗水平的天花板、代替医生承担重复的例行工作，或是改善地区医疗配置不均衡的现状等等。
AI首先必须确定输入音频中的语音内容是否与触发短语的语音内容匹配（语音触发检测），然后必须确定说话者的语音是否与一个或多个注册用户的语音相匹配（说话者验证）。一般方法是将两项任务分别来处理，苹果则认为可以用一个神经网络模型同时解决两项任务，同时它表示，经过验证，该方法各方面性能可以达到预期。
