一、什么是人工智能

人工智能是當前比較熱門的科學(xué)和各國重點發(fā)展的前沿技術(shù)，但人工智能(Artificial Intelligence，縮寫為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)等一批具有遠見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題時提出來的，它也標志著"人工智能"的正式誕生。

人工智能產(chǎn)業(yè)

人工智能是指通過計算機實現(xiàn)人的頭腦思維所產(chǎn)生的效果，是對能夠從環(huán)境中獲取感知并執(zhí)行行動的智能體的描述和構(gòu)建。從狹義認知角度來講，人工智能可分為(包含技術(shù)、算法、應(yīng)用等多方面的價值體系)、(包括凡是使用機器幫助、代替甚至部分超越人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能)兩大類。

人工智能得到快速發(fā)展的時期，是2008年金融危機之后，美日歐等西方發(fā)達國家希望借助機器人實現(xiàn)再工業(yè)化。此時的工業(yè)機器人比以往任何時候都發(fā)展的更快，更加帶動了人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(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、蘋果、東芝、三星等大型科技企業(yè)，國內(nèi)人工智能領(lǐng)先的企業(yè)，包括百度、科大訊飛，中國國家電網(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、國內(nèi)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域、場景及產(chǎn)值規(guī)模

人工智能作為科技創(chuàng)新產(chǎn)物，在促進人類社會進步、經(jīng)濟建設(shè)和提升人們生活水平等方面起到越來越重要的作用。國內(nèi)人工智能經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)在安防、金融、客服、零售、醫(yī)療健康、廣告營銷、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年國內(nèi)人工智能技術(shù)為實體經(jīng)濟貢獻收益規(guī)模達到，而據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測數(shù)據(jù)，。

圖：數(shù)據(jù)來源，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251.1億元市場規(guī)模中，。

圖：數(shù)據(jù)來源，艾瑞咨詢

2.2 人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用

安防也被認為是人工智能的第一著陸場

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，。這是因為人工智能在安防領(lǐng)域的快速落地，除了不需要過多的基礎(chǔ)建設(shè)之外，也得益于全國范圍內(nèi)安防設(shè)備的普及以及政府部門大力發(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)域項目工程的推動。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)的識別和提取技術(shù)，即對視頻內(nèi)容自動處理，提供目標的監(jiān)測、跟蹤、屬性分析、以圖搜圖等功能)、生物識別技術(shù)(如指紋識別、人臉識別等)以及物證特征識別(如目前大力推廣的ETC對車牌的識別等)等三大特性。其改變了過去需要通過人工取證、被動監(jiān)控的安防形態(tài)，視頻數(shù)據(jù)的識別和提取分析，使人力查閱監(jiān)控的時間大大縮短，而生物識別又大大提升了人物識別的精準性，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)控占比達到88.1%，據(jù)艾瑞咨詢預(yù)測2019年將達到350億元，而到2022年，安防規(guī)模將超過700億元，復(fù)合增長率將達到51.45%

2018年，我國"AI+安防"軟硬件市場規(guī)模達到。

圖：數(shù)據(jù)來源，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，這要得益于移動互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算、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)型升級奠定重要基礎(chǔ)。

從技術(shù)層面，人工智能的本質(zhì)上是機器通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練作出智能決策，人工智能能夠賦予機器具有理解力的"大腦"，讓機器能夠解讀文字、數(shù)據(jù)所包含的"語義"，通過自學(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)則和目標明晰，是人工智能、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和云計算等數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的最好應(yīng)用場景。以此同時，在互聯(lián)網(wǎng)時代，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)驗范疇和處理能力，而這些卻是人工智能最擅長處理的。人工智能正在對金融產(chǎn)品、服務(wù)渠道、服務(wù)方式、風(fēng)險管理、授信融資、投資決策等帶來新一輪的變革。

166.8億元

2018年國內(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)合增長率超過37%，

圖：數(shù)據(jù)來源，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、智能營銷、智能投研、智能風(fēng)控等場景

目前，人工智能在金融業(yè)的應(yīng)用，，這些場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。智能客服機器人取代了傳統(tǒng)菜單式語音和人工客服模式，能夠提供7*24小時的客服服務(wù)。智能客服在電話場景當中主要表現(xiàn)為機器管理和語音問答分析，智能客服可以通過深度學(xué)習(xí)文本中的對話、語音對話場景，并加以應(yīng)用回復(fù)。

客戶服務(wù)人工智能替代率超過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。

客服機器人

2.3.2 智能投顧

智能投顧，即人工智能投資顧問，其是通過人工智能的深度學(xué)習(xí)和分析能力，為客戶提供個人理財產(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，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)的進出拋售就會嚴格按照既定的標準實行。

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APP的上線。目前，智能投顧已成為銀行、券商、保險等金融機構(gòu)的標配型服務(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，存在信息不對稱、成本高、時效性差、效率低等問題。而智能風(fēng)控因為引入了人工智能科技，使得貸前審核、貸中監(jiān)控和貸后管理等環(huán)節(jié)效率和準確度都得到了極大的提升，智能風(fēng)控還能促進風(fēng)險管理差異化。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)揮了越來越重要的作用，為金融行業(yè)欺詐風(fēng)險的分析和預(yù)警監(jiān)測提供堅實的技術(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B端企業(yè)用戶，為其提供輔助投研的工具。對于金融機構(gòu)來說，人工智能技術(shù)的介入，使得傳統(tǒng)投研的各個環(huán)節(jié)發(fā)生一定的優(yōu)化和革新，解放大量基礎(chǔ)的投研信息搜集類工作，而前期信息搜集的耗時性和不全面性，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，通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能方法，對數(shù)據(jù)、事件、結(jié)論等信息進行自動化處理和分析，為金融機構(gòu)提供投研支持。

2.3.5智能理賠

圖像識別等技術(shù)實現(xiàn)了快速定損和反欺詐識別等作用

人工智能在保險理賠細分領(lǐng)域的應(yīng)用，極大的提升了保險產(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。這是因為傳統(tǒng)在投保、理賠、運營各個核心環(huán)節(jié)仍存在著投保操作繁瑣、理賠難等諸多問題。隨著一些保險公司將人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)運用到理賠服務(wù)端，，即通過人臉識別、證件識別(還包括不屬于圖像的聲紋識別)等方式進行身份認證，更重要的，圖像識別還可以處理非結(jié)構(gòu)類數(shù)據(jù)，比如將筆跡、掃描、拍照單據(jù)轉(zhuǎn)換成文字，對視頻、現(xiàn)場照片進行分類處理等等。

企業(yè)層面，自2016年開始國內(nèi)大型保險公司便積極探索人工智能賦能保險領(lǐng)域。2016年，中國人保推出"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，中國平安實現(xiàn)"智能認證"和"智能理賠"服務(wù)...人工智能技術(shù)在對查勘定損、欺詐識別及協(xié)助理賠等索賠管理程序進行自動化處理，提高理賠處理效率等各個方面正得到了越來越廣泛的應(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，當然智能客服不僅僅只限于金融行業(yè)，在其他行業(yè)也運用得越來越廣?？蛻舴?wù)引入人工智能技術(shù)后，整體上節(jié)省了10%以上的運營成本。另外，通過對語音等非標準化數(shù)據(jù)的識別，企業(yè)能沉淀下一手數(shù)據(jù)資源，為后續(xù)精準營銷、產(chǎn)品升級等環(huán)節(jié)做好鋪墊。而聊天機器人作為智能客戶服務(wù)領(lǐng)域的熱門技術(shù)，預(yù)計到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，國內(nèi)智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模達到27.2億元，其中以智能客服機器人為代表的人工智能應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)模達到7.9億元，預(yù)計2022年智能客服業(yè)務(wù)規(guī)模將突破160億元，年復(fù)合增長率為56%，人工智能應(yīng)用業(yè)務(wù)規(guī)模突破70億元。

機器人

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)用主要是通過計算機視覺技術(shù)對醫(yī)療影像進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)能夠通過快速準確地標記特定異常結(jié)構(gòu)來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)時間、提高研發(fā)效率并控制研發(fā)成本。目前我國制藥企業(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，通過高通量篩選發(fā)現(xiàn)合適的化合物，這個過程需要進行百萬次試驗，成本高昂，而如果利用人工智能機器學(xué)習(xí)取代高通量篩選，或用圖像識別技術(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、組學(xué)數(shù)據(jù)、功能實驗數(shù)據(jù)等這些散亂無章的海量信息中提取出能夠推動藥物研發(fā)的知識，提出新的可以被驗證的假說，從而加速藥物研發(fā)的過程。

當然，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、臨床測試等階段。

2.5.3 個人健康大數(shù)據(jù)智能分析

當前，以運動、心律、睡眠等檢測為主的移動健康醫(yī)療設(shè)備發(fā)展較快，比如一些運動手環(huán)等等。通過這些智能設(shè)備對人體進行檢測，采集血壓、心電、脂肪率等多項健康指標數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)上傳到云數(shù)據(jù)庫形成個人健康檔案，并通過數(shù)據(jù)分析，結(jié)合個人生活習(xí)慣等建立個性化健康管理方案。

2.6 人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用

括無人便利店、智慧供應(yīng)鏈、客流統(tǒng)計、無人倉儲等細分領(lǐng)域

人工智能在零售領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，包。人工智能通過深度學(xué)習(xí)以及計算機視覺、圖像智能識別、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等技術(shù)，使得工業(yè)智能機器人可通過自主判斷和行為學(xué)習(xí)，完成各種復(fù)雜的任務(wù)，包括在商品分揀、運輸、出庫等環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化。另外，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于客流統(tǒng)計工作中，其通過人臉識別客流統(tǒng)計功能，門店可以從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等維度建立到店客流用戶畫像，為調(diào)整運營策略提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提升轉(zhuǎn)換率。

2018年中國現(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，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178億元，占比超過25%

，這主要得益于阿里巴巴、京東、蘇寧等零售巨頭的推動，以人工智能應(yīng)用為代表的新零售概念處于增長的上升通道，未來兩年將保持較高增速。

圖：數(shù)據(jù)來源，艾瑞咨詢

而以計算機視覺技術(shù)為核心的人臉識別和商品識別是主要建設(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，未來可釋放的增益價值也將最大。

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)展的藍海市場，據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測，2020年在線教育市場規(guī)模將達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328.6億元，到2022年這個市場規(guī)模將超過700億元。

圖：數(shù)據(jù)來源，艾瑞咨詢

目前，人工智能在在線教育領(lǐng)域應(yīng)用場景，主要體現(xiàn)在對教學(xué)體系進行反饋和測評、智能搜題、分層排課、口語測評、組卷閱卷、作業(yè)批改、作業(yè)布置、語言識別測評等方面。例如在語音識別測評方面，利用人工智能語音識別功能，某些英語學(xué)習(xí)App程序自動為用戶的口語打分，幫助其不斷提高口語水平。

當然，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)過程的輔助環(huán)節(jié)上，未來隨著教育測量學(xué)和人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展，人工智能有望逐步滲透到教育的核心環(huán)節(jié)，從根本上改進用戶的學(xué)習(xí)理念和學(xué)習(xí)方式。

三、人工智能未來發(fā)展趨勢

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)用層三個方面，其中基礎(chǔ)層以AI芯片、計算機語言、算法架構(gòu)等研發(fā)為主，技術(shù)層以計算機視覺、智能語音、自然語言處理等應(yīng)用算法研發(fā)為主;應(yīng)用層以AI技術(shù)集成與應(yīng)用開發(fā)為主。而國內(nèi)人工智能企業(yè)多集中在應(yīng)用層，占比高達77.7%，技術(shù)層和基礎(chǔ)層企業(yè)占比相對較小，。當然，未來隨著5G的建設(shè)普及以及科技進步，人工智能除了在語音識別、計算機視覺技術(shù)的繼續(xù)拓展和實地運用外，在，人工智能也將在越來越多的領(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)是一個國家的支柱產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)代表著一個國家的先進程度和科技發(fā)展程度，2015年國家就提出了"中國制造2025"戰(zhàn)略目標。目前，人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景，主要體現(xiàn)在產(chǎn)品智能化研發(fā)設(shè)計、智能質(zhì)檢、生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)測性維護等方面。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)是沒有相關(guān)性的。與此同時，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，而且在后期維護上也會產(chǎn)生檢修及人工成本等。

2)無法采用可復(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)的具體場景進行定制，簡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)人員對人工智能概念的理解、對技術(shù)的掌握還不是很準確，因此難以支撐制造業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級。

當然，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、加強智能制造領(lǐng)域人才培養(yǎng)等一系列措施，智能制造的瓶頸將被打開，智能制造的滲透率也有望得到大幅提升。

智能制造

3.3 AIoT將得到重點發(fā)展

未來，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，使得萬物互聯(lián)互通成為現(xiàn)實，未來或?qū)㈩嵏铂F(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)模式。主要表現(xiàn)在，經(jīng)濟方面，助力產(chǎn)業(yè)價值鏈延伸，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，開拓新的市場空間，產(chǎn)生新的發(fā)展周期。社會發(fā)展方面，數(shù)據(jù)價值得到挖掘，實現(xiàn)大量線下數(shù)據(jù)線上化，實現(xiàn)自動高效處理。

目前，國內(nèi)外的科技巨頭也早已開始積極布局AIoT，谷歌此前公開宣布計劃用5000萬美元收購物聯(lián)網(wǎng)平臺Xively，高調(diào)進軍AIoT行業(yè)。微軟2018年4月4日宣布，計劃在未來四年內(nèi)，向物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的各種項目投資50億美元，用以提供智能化服務(wù)。小米集團的戰(zhàn)略目標也是“小米手機+AIoT兩步走策略”....

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

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