一、什么是人工智能

人工智能是當(dāng)前比較熱門(mén)的科學(xué)和各國(guó)重點(diǎn)發(fā)展的前沿技術(shù)，但人工智能(Artificial Intelligence，縮寫(xiě)為AI)一詞的出現(xiàn)，卻是早在由麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等一批具有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問(wèn)題時(shí)提出來(lái)的，它也標(biāo)志著"人工智能"的正式誕生。

人工智能產(chǎn)業(yè)

人工智能是指通過(guò)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的頭腦思維所產(chǎn)生的效果，是對(duì)能夠從環(huán)境中獲取感知并執(zhí)行行動(dòng)的智能體的描述和構(gòu)建。從狹義認(rèn)知角度來(lái)講，人工智能可分為(包含技術(shù)、算法、應(yīng)用等多方面的價(jià)值體系)、(包括凡是使用機(jī)器幫助、代替甚至部分超越人類(lèi)實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識(shí)別、分析、決策等功能)兩大類(lèi)。

人工智能得到快速發(fā)展的時(shí)期，是2008年金融危機(jī)之后，美日歐等西方發(fā)達(dá)國(guó)家希望借助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)再工業(yè)化。此時(shí)的工業(yè)機(jī)器人比以往任何時(shí)候都發(fā)展的更快，更加帶動(dòng)了人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來(lái)做的工作如今已經(jīng)能用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)。

而企業(yè)層面，目前在人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先的企業(yè)，包括IBM、谷歌、微軟、蘋(píng)果、東芝、三星等大型科技企業(yè)，國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)先的企業(yè)，包括百度、科大訊飛，中國(guó)國(guó)家電網(wǎng)、阿里、騰訊以及一些新興科技企業(yè)，如商湯科技、云從科技、碼隆科技、影普科技、Yi+等。一、

人工智能

二、國(guó)內(nèi)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域、場(chǎng)景及產(chǎn)值規(guī)模

人工智能作為科技創(chuàng)新產(chǎn)物，在促進(jìn)人類(lèi)社會(huì)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)建設(shè)和提升人們生活水平等方面起到越來(lái)越重要的作用。國(guó)內(nèi)人工智能經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)在安防、金融、客服、零售、醫(yī)療健康、廣告營(yíng)銷(xiāo)、教育、城市交通、制造、 農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商用及規(guī)模效應(yīng)。

251.1億元人民幣

2018年國(guó)內(nèi)人工智能技術(shù)為實(shí)體經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)收益規(guī)模達(dá)到，而據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，。

圖：數(shù)據(jù)來(lái)源，艾瑞咨詢

安防領(lǐng)域占比份額最高為53.8%，其次則是金融領(lǐng)域，份額占比為15.8%

在2018年人工智能251.1億元市場(chǎng)規(guī)模中，。

圖：數(shù)據(jù)來(lái)源，艾瑞咨詢

2.2 人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用

安防也被認(rèn)為是人工智能的第一著陸場(chǎng)

安防是為數(shù)不多的可以將人工智能成熟應(yīng)用并落地的行業(yè)，為此，。這是因?yàn)槿斯ぶ悄茉诎卜李I(lǐng)域的快速落地，除了不需要過(guò)多的基礎(chǔ)建設(shè)之外，也得益于全國(guó)范圍內(nèi)安防設(shè)備的普及以及政府部門(mén)大力發(fā)展雪亮工程、智慧城市、平安城市、智慧交通、天網(wǎng)工程等公共安全領(lǐng)域項(xiàng)目工程的推動(dòng)。其中，

人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用主要是利用其視頻結(jié)構(gòu)化(視頻數(shù)據(jù)的識(shí)別和提取技術(shù)，即對(duì)視頻內(nèi)容自動(dòng)處理，提供目標(biāo)的監(jiān)測(cè)、跟蹤、屬性分析、以圖搜圖等功能)、生物識(shí)別技術(shù)(如指紋識(shí)別、人臉識(shí)別等)以及物證特征識(shí)別(如目前大力推廣的ETC對(duì)車(chē)牌的識(shí)別等)等三大特性。其改變了過(guò)去需要通過(guò)人工取證、被動(dòng)監(jiān)控的安防形態(tài)，視頻數(shù)據(jù)的識(shí)別和提取分析，使人力查閱監(jiān)控的時(shí)間大大縮短，而生物識(shí)別又大大提升了人物識(shí)別的精準(zhǔn)性，極大提升了公共安全治理的效率。

135億元（不含C端用戶），其中視頻監(jiān)控占比達(dá)到88.1%，據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測(cè)2019年將達(dá)到350億元，而到2022年，安防規(guī)模將超過(guò)700億元，復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到51.45%

2018年，我國(guó)"AI+安防"軟硬件市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到。

圖：數(shù)據(jù)來(lái)源，艾瑞咨詢

2.3 人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用僅次于安防，這要得益于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的日趨成熟，為金融行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)奠定重要基礎(chǔ)。

從技術(shù)層面，人工智能的本質(zhì)上是機(jī)器通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練作出智能決策，人工智能能夠賦予機(jī)器具有理解力的"大腦"，讓機(jī)器能夠解讀文字、數(shù)據(jù)所包含的"語(yǔ)義"，通過(guò)自學(xué)的方式獲得判斷的規(guī)則。金融行業(yè)作為高度數(shù)據(jù)化的行業(yè)，加之業(yè)務(wù)規(guī)則和目標(biāo)明晰，是人工智能、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和云計(jì)算等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)的最好應(yīng)用場(chǎng)景。以此同時(shí)，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，金融行業(yè)的在線業(yè)務(wù)將成主流，數(shù)據(jù)量的激增，超出了人的經(jīng)驗(yàn)范疇和處理能力，而這些卻是人工智能最擅長(zhǎng)處理的。人工智能正在對(duì)金融產(chǎn)品、服務(wù)渠道、服務(wù)方式、風(fēng)險(xiǎn)管理、授信融資、投資決策等帶來(lái)新一輪的變革。

166.8億元

2018年國(guó)內(nèi)金融領(lǐng)域人工智能相關(guān)科技投入(包括軟件和硬件設(shè)備)約為，較2017年增速為42.9%，到2022年人工智能相關(guān)投入將超，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)37%，

圖：數(shù)據(jù)來(lái)源，艾瑞咨詢

主要集中在智能支付、智能理賠、智能投顧、智能客服、智能營(yíng)銷(xiāo)、智能投研、智能風(fēng)控等場(chǎng)景

目前，人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用，，這些場(chǎng)景又以銀行最具有代表。

2.3.1 智能客服

智能客服是人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用最廣的。智能客服機(jī)器人取代了傳統(tǒng)菜單式語(yǔ)音和人工客服模式，能夠提供7*24小時(shí)的客服服務(wù)。智能客服在電話場(chǎng)景當(dāng)中主要表現(xiàn)為機(jī)器管理和語(yǔ)音問(wèn)答分析，智能客服可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)文本中的對(duì)話、語(yǔ)音對(duì)話場(chǎng)景，并加以應(yīng)用回復(fù)。

客戶服務(wù)人工智能替代率超過(guò)80%，其服務(wù)量也提升了兩至三倍，客服的人力降低了40%

智能客服目前在銀行領(lǐng)域應(yīng)用最廣，平安銀行的。

客服機(jī)器人

2.3.2 智能投顧

智能投顧，即人工智能投資顧問(wèn)，其是通過(guò)人工智能的深度學(xué)習(xí)和分析能力，為客戶提供個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品策略咨詢，包括股票配置、基金配置、債權(quán)配置、 交易執(zhí)行、投資損失避稅等策略。智能投顧的最大特點(diǎn)，是弱化"人性"，在基于大數(shù)據(jù)分析、AI算法等的前提下，一旦投資者選定了某種方案，資產(chǎn)的進(jìn)出拋售就會(huì)嚴(yán)格按照既定的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)行。

智能投顧的應(yīng)用，最早可追溯到2016年年底，"摩羯智投"在招商銀行手機(jī)APP的上線。目前，智能投顧已成為銀行、券商、保險(xiǎn)等金融機(jī)構(gòu)的標(biāo)配型服務(wù)。

2.3.3 智能風(fēng)控

金融行業(yè)在傳統(tǒng)風(fēng)控環(huán)節(jié)中，存在信息不對(duì)稱、成本高、時(shí)效性差、效率低等問(wèn)題。而智能風(fēng)控因?yàn)橐肓巳斯ぶ悄芸萍迹沟觅J前審核、貸中監(jiān)控和貸后管理等環(huán)節(jié)效率和準(zhǔn)確度都得到了極大的提升，智能風(fēng)控還能促進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理差異化。另外智能風(fēng)控在信用反欺詐、騙保反欺詐、異常交易行為等方面也發(fā)揮了越來(lái)越重要的作用，為金融行業(yè)欺詐風(fēng)險(xiǎn)的分析和預(yù)警監(jiān)測(cè)提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。

2.3.4 智能投研

與智能投顧相比，智能投研主要面對(duì)B端企業(yè)用戶，為其提供輔助投研的工具。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)的介入，使得傳統(tǒng)投研的各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生一定的優(yōu)化和革新，解放大量基礎(chǔ)的投研信息搜集類(lèi)工作，而前期信息搜集的耗時(shí)性和不全面性，也是傳統(tǒng)投研中較為主要的缺陷。智能投研是在金融數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等人工智能方法，對(duì)數(shù)據(jù)、事件、結(jié)論等信息進(jìn)行自動(dòng)化處理和分析，為金融機(jī)構(gòu)提供投研支持。

2.3.5智能理賠

圖像識(shí)別等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了快速定損和反欺詐識(shí)別等作用

人工智能在保險(xiǎn)理賠細(xì)分領(lǐng)域的應(yīng)用，極大的提升了保險(xiǎn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)及理賠效率也得到了極大的提升。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)在投保、理賠、運(yùn)營(yíng)各個(gè)核心環(huán)節(jié)仍存在著投保操作繁瑣、理賠難等諸多問(wèn)題。隨著一些保險(xiǎn)公司將人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)運(yùn)用到理賠服務(wù)端，，即通過(guò)人臉識(shí)別、證件識(shí)別(還包括不屬于圖像的聲紋識(shí)別)等方式進(jìn)行身份認(rèn)證，更重要的，圖像識(shí)別還可以處理非結(jié)構(gòu)類(lèi)數(shù)據(jù)，比如將筆跡、掃描、拍照單據(jù)轉(zhuǎn)換成文字，對(duì)視頻、現(xiàn)場(chǎng)照片進(jìn)行分類(lèi)處理等等。

企業(yè)層面，自2016年開(kāi)始國(guó)內(nèi)大型保險(xiǎn)公司便積極探索人工智能賦能保險(xiǎn)領(lǐng)域。2016年，中國(guó)人保推出"心服務(wù)·芯理賠"的一站式服務(wù)及智能理賠一體化處理模式;緊接著，中國(guó)平安實(shí)現(xiàn)"智能認(rèn)證"和"智能理賠"服務(wù)...人工智能技術(shù)在對(duì)查勘定損、欺詐識(shí)別及協(xié)助理賠等索賠管理程序進(jìn)行自動(dòng)化處理，提高理賠處理效率等各個(gè)方面正得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。

2.4 人工智能在客服領(lǐng)域的應(yīng)用

85%的客戶服務(wù)交互將由聊天機(jī)器人處理

前文金融領(lǐng)域中已經(jīng)提到了智能客服的應(yīng)用，當(dāng)然智能客服不僅僅只限于金融行業(yè)，在其他行業(yè)也運(yùn)用得越來(lái)越廣。客戶服務(wù)引入人工智能技術(shù)后，整體上節(jié)省了10%以上的運(yùn)營(yíng)成本。另外，通過(guò)對(duì)語(yǔ)音等非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的識(shí)別，企業(yè)能沉淀下一手?jǐn)?shù)據(jù)資源，為后續(xù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品升級(jí)等環(huán)節(jié)做好鋪墊。而聊天機(jī)器人作為智能客戶服務(wù)領(lǐng)域的熱門(mén)技術(shù)，預(yù)計(jì)到2020年，。

在該領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)規(guī)模方面，據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，2018年，國(guó)內(nèi)智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá)到27.2億元，其中以智能客服機(jī)器人為代表的人工智能應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá)到7.9億元，預(yù)計(jì)2022年智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模將突破160億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為56%，人工智能應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)模突破70億元。

機(jī)器人

2.5 人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用

醫(yī)療影像輔助診斷、輔助閱片、藥物研發(fā)、個(gè)人健康大數(shù)據(jù)的智能分析等方面

人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用主要表現(xiàn)在也逐漸成為影響醫(yī)療行業(yè)發(fā)展，提升醫(yī)療服務(wù)水平的重要因素。其應(yīng)用技術(shù)主要包括：。

2.5.1 醫(yī)療影像輔助診斷

人工智能在醫(yī)療影像的應(yīng)用主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)醫(yī)療影像進(jìn)行快速讀片和智能診斷。醫(yī)療影像數(shù)據(jù)是醫(yī)療數(shù)據(jù)的重要組成部分，人工智能技術(shù)能夠通過(guò)快速準(zhǔn)確地標(biāo)記特定異常結(jié)構(gòu)來(lái)提高圖像分析的效率。

2.5.2 藥物研發(fā)

人工智能助力藥物研發(fā)，可大大縮短藥物研發(fā)時(shí)間、提高研發(fā)效率并控制研發(fā)成本。目前我國(guó)制藥企業(yè)人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在新藥發(fā)現(xiàn)和臨床試驗(yàn)階段。傳統(tǒng)制藥方式是將小分子化合物組合成不同蛋白，通過(guò)高通量篩選發(fā)現(xiàn)合適的化合物，這個(gè)過(guò)程需要進(jìn)行百萬(wàn)次試驗(yàn)，成本高昂，而如果利用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)取代高通量篩選，或用圖像識(shí)別技術(shù)優(yōu)化高通量篩選，都將降低研發(fā)成本。另外，人工智能技術(shù)可以從相關(guān)文獻(xiàn)、組學(xué)數(shù)據(jù)、功能實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等這些散亂無(wú)章的海量信息中提取出能夠推動(dòng)藥物研發(fā)的知識(shí)，提出新的可以被驗(yàn)證的假說(shuō)，從而加速藥物研發(fā)的過(guò)程。

當(dāng)然，人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用不只是上述階段，還包括藥物優(yōu)化、臨床測(cè)試等階段。

2.5.3 個(gè)人健康大數(shù)據(jù)智能分析

當(dāng)前，以運(yùn)動(dòng)、心律、睡眠等檢測(cè)為主的移動(dòng)健康醫(yī)療設(shè)備發(fā)展較快，比如一些運(yùn)動(dòng)手環(huán)等等。通過(guò)這些智能設(shè)備對(duì)人體進(jìn)行檢測(cè)，采集血壓、心電、脂肪率等多項(xiàng)健康指標(biāo)數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)上傳到云數(shù)據(jù)庫(kù)形成個(gè)人健康檔案，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析，結(jié)合個(gè)人生活習(xí)慣等建立個(gè)性化健康管理方案。

2.6 人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用

括無(wú)人便利店、智慧供應(yīng)鏈、客流統(tǒng)計(jì)、無(wú)人倉(cāng)儲(chǔ)等細(xì)分領(lǐng)域

人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，包。人工智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像智能識(shí)別、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等技術(shù)，使得工業(yè)智能機(jī)器人可通過(guò)自主判斷和行為學(xué)習(xí)，完成各種復(fù)雜的任務(wù)，包括在商品分揀、運(yùn)輸、出庫(kù)等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。另外，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于客流統(tǒng)計(jì)工作中，其通過(guò)人臉識(shí)別客流統(tǒng)計(jì)功能，門(mén)店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時(shí)長(zhǎng)等維度建立到店客流用戶畫(huà)像，為調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，幫助門(mén)店運(yùn)營(yíng)從匹配真實(shí)到店客流的角度提升轉(zhuǎn)換率。

2018年中國(guó)現(xiàn)代渠道主要零售商數(shù)字化建設(shè)投入為285.1億元，其中人工智能投入約為9億元，占比3.15%，據(jù)預(yù)測(cè)，到2022年其數(shù)字化建設(shè)投入將突破700億元，人工智能投入將超過(guò)178億元，占比超過(guò)25%

，這主要得益于阿里巴巴、京東、蘇寧等零售巨頭的推動(dòng)，以人工智能應(yīng)用為代表的新零售概念處于增長(zhǎng)的上升通道，未來(lái)兩年將保持較高增速。

圖：數(shù)據(jù)來(lái)源，艾瑞咨詢

而以計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)為核心的人臉識(shí)別和商品識(shí)別是主要建設(shè)方向，相關(guān)投入占整體的55%以上。另外，零售領(lǐng)域供應(yīng)鏈的優(yōu)化最為復(fù)雜，對(duì)人工智能算法的可用性要求最高，但更靠近零售業(yè)的核心點(diǎn)，未來(lái)可釋放的增益價(jià)值也將最大。

2.7 人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

在線教育目前處在蓬勃發(fā)展的藍(lán)海市場(chǎng)，據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2020年在線教育市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)4538億元，與人工智能技術(shù)相關(guān)的在線教育業(yè)務(wù)規(guī)模則將超過(guò)328.6億元，到2022年這個(gè)市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)700億元。

圖：數(shù)據(jù)來(lái)源，艾瑞咨詢

目前，人工智能在在線教育領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景，主要體現(xiàn)在對(duì)教學(xué)體系進(jìn)行反饋和測(cè)評(píng)、智能搜題、分層排課、口語(yǔ)測(cè)評(píng)、組卷閱卷、作業(yè)批改、作業(yè)布置、語(yǔ)言識(shí)別測(cè)評(píng)等方面。例如在語(yǔ)音識(shí)別測(cè)評(píng)方面，利用人工智能語(yǔ)音識(shí)別功能，某些英語(yǔ)學(xué)習(xí)App程序自動(dòng)為用戶的口語(yǔ)打分，幫助其不斷提高口語(yǔ)水平。

當(dāng)然，目前人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用還只是停留在學(xué)習(xí)過(guò)程的輔助環(huán)節(jié)上，未來(lái)隨著教育測(cè)量學(xué)和人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，人工智能有望逐步滲透到教育的核心環(huán)節(jié)，從根本上改進(jìn)用戶的學(xué)習(xí)理念和學(xué)習(xí)方式。

三、人工智能未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

分別只占有17.9%和5.4%

目前，人工智能的研究及應(yīng)用主要集中在基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層三個(gè)方面，其中基礎(chǔ)層以AI芯片、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、算法架構(gòu)等研發(fā)為主，技術(shù)層以計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用算法研發(fā)為主;應(yīng)用層以AI技術(shù)集成與應(yīng)用開(kāi)發(fā)為主。而國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)多集中在應(yīng)用層，占比高達(dá)77.7%，技術(shù)層和基礎(chǔ)層企業(yè)占比相對(duì)較小，。當(dāng)然，未來(lái)隨著5G的建設(shè)普及以及科技進(jìn)步，人工智能除了在語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的繼續(xù)拓展和實(shí)地運(yùn)用外，在，人工智能也將在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用落地。

芯片

3.2 智能制造滲透率將得到顯著提升

制造業(yè)是一個(gè)國(guó)家的支柱產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)代表著一個(gè)國(guó)家的先進(jìn)程度和科技發(fā)展程度，2015年國(guó)家就提出了"中國(guó)制造2025"戰(zhàn)略目標(biāo)。目前，人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，主要體現(xiàn)在產(chǎn)品智能化研發(fā)設(shè)計(jì)、智能質(zhì)檢、生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)等方面。2018年人工智能在制造業(yè)的滲透率僅有0.17%。滲透率不足的主要原因：

1)制造環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)難以被開(kāi)發(fā)利用

人工智能與制造業(yè)的深度融合發(fā)展需要以大數(shù)據(jù)作為支撐，與消費(fèi)環(huán)節(jié)相比，制造環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的可獲得性、可通用性更弱。制造業(yè)機(jī)器設(shè)備生成的數(shù)據(jù)通常較為復(fù)雜，有接近一半的數(shù)據(jù)是沒(méi)有相關(guān)性的。與此同時(shí)，制造環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)需要安裝大量高精度傳感器，這不僅需要投入巨額的資金，而且在后期維護(hù)上也會(huì)產(chǎn)生檢修及人工成本等。

2)無(wú)法采用可復(fù)制的系統(tǒng)和整體解決方案

人工智能必須根據(jù)制造業(yè)的具體場(chǎng)景進(jìn)行定制，簡(jiǎn)單照搬模版式的制造業(yè)人工智能解決方案是不可行的，而且也不存在一個(gè)能夠被大多數(shù)制造業(yè)接受的統(tǒng)一的人工智能系統(tǒng)。

3)人才嚴(yán)重缺乏

目前人工智能高端人才主要集中在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，而制造業(yè)相關(guān)人員對(duì)人工智能概念的理解、對(duì)技術(shù)的掌握還不是很準(zhǔn)確，因此難以支撐制造業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

當(dāng)然，隨著技術(shù)積累、以及構(gòu)建制造環(huán)節(jié)的工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、加強(qiáng)智能制造領(lǐng)域人才培養(yǎng)等一系列措施，智能制造的瓶頸將被打開(kāi)，智能制造的滲透率也有望得到大幅提升。

智能制造

3.3 AIoT將得到重點(diǎn)發(fā)展

未來(lái)，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合(即AIoT)也將更緊密，人工智能的介入讓物聯(lián)網(wǎng)有了連接的大腦，使得萬(wàn)物互聯(lián)互通成為現(xiàn)實(shí)，未來(lái)或?qū)㈩嵏铂F(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)模式。主要表現(xiàn)在，經(jīng)濟(jì)方面，助力產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈延伸，目前產(chǎn)業(yè)很難依靠既有技術(shù)與業(yè)務(wù)模式打破產(chǎn)業(yè)生命周期，AIoT通過(guò)設(shè)備感知與數(shù)據(jù)分析支撐新的產(chǎn)品形態(tài)與服務(wù)模式落地，開(kāi)拓新的市場(chǎng)空間，產(chǎn)生新的發(fā)展周期。社會(huì)發(fā)展方面，數(shù)據(jù)價(jià)值得到挖掘，實(shí)現(xiàn)大量線下數(shù)據(jù)線上化，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)高效處理。

目前，國(guó)內(nèi)外的科技巨頭也早已開(kāi)始積極布局AIoT，谷歌此前公開(kāi)宣布計(jì)劃用5000萬(wàn)美元收購(gòu)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)Xively，高調(diào)進(jìn)軍AIoT行業(yè)。微軟2018年4月4日宣布，計(jì)劃在未來(lái)四年內(nèi)，向物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的各種項(xiàng)目投資50億美元，用以提供智能化服務(wù)。小米集團(tuán)的戰(zhàn)略目標(biāo)也是“小米手機(jī)+AIoT兩步走策略”....

當(dāng)然，智能手機(jī)依然被看做是未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)的入口， AIoT也將為智能手機(jī)賦能，將智能裝置、設(shè)備都聯(lián)接起來(lái)，打造閉環(huán)生態(tài)模式。另外，AIoT也將促進(jìn)智能家居的快速發(fā)展，其將智能應(yīng)用、智能家居產(chǎn)品和智能平臺(tái)串聯(lián)，使得家居產(chǎn)品關(guān)聯(lián)互動(dòng)....

關(guān)鍵詞： 人工智能 應(yīng)用領(lǐng)域 未來(lái)發(fā)展