GE는 미국 보잉 등 항공기 제조사들에게 제트엔진을 공급하고 있는데, 이 책에서 소개하고 있는 GE의 ‘서비스’ 고객은 항공기 제조사가 아니라 항공사다. GE는 제트엔진뿐 아니라 항공기의 다른 부품들에도 센서를 부착하고, 이들 센서에서 얻은 부품들의 가동상황과 온도, 연료소비량 등 빅데이터를 통합 플랫폼에 축적하고 있다. 이 빅데이터를 분석해서 최적의 운항 계획과 유지관리 플랜을 서비스로 항공사에게 제공하고 있다. 인공지능은 각 부품이 가장 높은 효율을 내는 사용법을 학습하기 때문에 이러한 서비스가 가능하다.
---「제조업 분야 리딩 기업 1 - GE」중에서

백스터는 스피드가 느리고 사람과 부딪치면 안전장치가 작동해 바로 정지하기 때문에 사람을 다치게 할 위험이 없어서, 사람 옆에서도 작업이 가능하다. 백스터의 가장 큰 특징은 작업을 기억하도록 만들기 위한 프로그래밍이 필요 없다는 점이다. 사람이 백스터의 손을 잡고 동작을 이끌어 주면 백스터가 작업 순서를 학습할 수 있다. 이 회사는 10~15년 후 세계의 모든 제조사들이 백스터와 같은 공동작업 로봇을 사용하게 될 것으로 예상하고 있다.
---「제조업 분야 주요 기업 - 리싱크로보틱스」중에서

아마존닷컴은 또 3D프린터를 탑재한 트럭을 이용해 운송 시간을 줄이는 방안도 검토하고 있다. 이 서비스는 완성품을 운반하는 기존의 개념을 파괴하고 주문을 받은 제품을 움직이는 차 안에서 제조(3D프린트)하면서 배송지로 이동해 배송 시간을 단축하는 것이다.
---「제조업 분야 주요 기업 - 아마존닷컴」중에서

구글의 온라인광고를 보고 점포를 찾는 고객에게 자율주행차를 배차해 무료 또는 할인된 요금으로 운송 서비스를 제공하는 등 온라인 광고사업과 연계한 형태의 서비스를 제공할 것으로 예상된다. 택시요금을 광고로 할인하는 시스템은 2014년 1월 미국 특허청으로부터 이미 특허를 받아 놨다. 예컨대 A레스토랑 쿠폰에 게재된 ‘저기로 데려다 주세요(Get me there)’ 버튼을 사용자가 클릭하면 구글의 무인택시가 무료로 레스토랑까지 태워주는 것이다. 구글은 광고로 수익을 챙기고 소비자는 쿠폰을 이용할 수 있으며 레스토랑은 손님과 함께 매출액이 늘어나는 등 모든 당사자에게 이득이 되는 비즈니스 모델이다.
---「자동차 분야 리딩 기업 1 - 구글」중에서

테슬라의 차는 ‘소프트웨어 디파인 카(소프트웨어가 정의하는 자동차)’라고 말할 수 있다. 다시 말해 매번 테슬라의 신차를 사지 않더라도 소프트웨어를 업데이트하면 새로운 기능을 추가할 수 있다. 자율주행차도 이런 방법을 적용할 수 있다. 카메라와 센서 등 자율주행에 필요한 디바이스를 탑재한 테슬라 자동차를 보유하고 있으면 이 회사의 자율주행기능이 발표되자마자 소프트웨어를 업데이트해서 향상된 자율주행차를 손에 넣을 수 있다.
---「자동차 분야 주요 기업 - 테슬라모터스」중에서

이 회사는 냉장고를 단순히 냉장고로만 보는 것이 아니라 네트워크에 연결시켜 다양한 서비스를 제공할 수 있는 ‘스마트홈 플랫폼의 중심’이라는 생각을 갖고 있다. 예컨대 혼자 사는 고령자가 냉장고 문을 오랫동안 여닫지 않으면 무슨 일이 생긴 것은 아닌지 판단 후 자동적으로 사설 경비회사나 멀리 사는 가족에게 연락해주는 ‘안부확인 서비스’ 등을 생각해볼 수 있다. 또 냉장고 내에 설치된 카메라를 통해 부족할 것 같은 식재료를 판단해 냉장고 디스플레이에 표시해주면 온라인 슈퍼에서 주문하는 식의 서비스도 생각해볼 수 있다.
---「주택 분야 리딩 기업 1 - 하이얼아시아」중에서

의료 분야에서는 인공지능을 적용한 일상건강관리 서비스가 있다. 일상건강관리란 건강진단에서 의사의 역할을 인공지능이 대체하는 것이다. 신체에 부착한 단말기로부터 얻을 수 있는 맥박, 혈압, 혈중산소농도주1, 혈당치 등의 생체정보를 상시 측정해 질병의 징후와 대책을 알 수 있다. 사람들은 병원에 가지 않아도 매일 건강진단을 받는 상태가 된다.
---「의료 분야의 밸류체인」중에서

농업 분야에서는 정밀농업과 인공지능이 결합해 새로운 서비스들이 생기고 있다. 정밀농업이란 농산물 생산에 영향을 미치는 ‘변이정보’를 ‘베테랑 농부’의 감 대신 과학적으로 관리하는 방법을 말한다. ‘불균형 관리의 농업’으로도 불리며 농업 데이터를 구체적 · 과학적으로 분석해 농약과 비료의 낭비를 줄이고 재배 작물의 수량과 품질을 향상시킨다. 향후 인공지능을 통해 더욱 세세한 노하우가 농가에 제공될 뿐 아니라 ‘개별농가 맞춤형 농업보험’ 서비스도 등장할 것이다.