中國人工智慧創新應用白皮書：這四大行業最受影響

本文數據來自：《中國人工智慧創新應用白皮書》

縱觀全球人工智慧產業的發展，全球領先的創新高點散落在各個國家，如美國紐約與矽谷、英國倫敦、以色列，以及中國的北京、上海與深圳。人工智慧技術本身具有高流通、 易傳導的性質，在全球信息流通開放的大環境下，人工智慧的發展不再受限於國家或地域。

中國的人工智慧企業數量、專利申請數量以及融資規模均僅次於美國，位列全球第二。在國內，計算機視覺、 服務機器人、自然語言處理方向的人工智慧企業佔據了人工智慧企業個數的一半以上。北京、上海、深圳作為國內人工智慧創新的高地，其相關企業數量佔據了國內企業總數的近80%。

人工智慧商業應用現狀

從定量的角度，至2030年，人工智慧將在中國產生10萬億元的產業帶動效益。根據中國人工智慧學會、羅蘭貝格預測的估算，人工智慧帶來最大影響的傳統產業將會是金融、汽車、零售和醫療。

1）在金融行業，通過AI技術在風險控制、資產配置、智能投顧等方向的應用，預計AI將帶來約6000億元人民幣的降本增益效益。

2）在汽車行業，AI在自動駕駛上的技術突破將帶來約5000億元人民幣的價值增益。

3）在醫療行業，通過AI技術在藥物研發領域提高成功率、在醫療服務機構內提供疾病診斷輔助、疾病監護輔助等提高服務效率的應用，預計AI可以帶來約4000億元人民幣的降本價值。

4）在零售行業，AI在推薦系統上的運用將提高在線銷售的銷量表現，同時更加精準的市場預測將降低庫存成本，預計AI技術將帶來約4200億元人民幣的降本與增益價值。

從結果上來看，金融、零售、醫療與汽車行業發展基礎最為紮實。

金融行業擁有良好的數據積累， 在自動化的工作流與相關技術的運用上也有不錯的成型成效，在組織機構的創新文化與靈活性上處於中等優勢地位。

醫療行業擁有多年的醫療數據積累與流程化的數據使用過程，因此在數據與技術基礎上有著很強的優勢。

汽車行業已經開始利用人工智慧技術布局自動駕駛、輔助駕駛技術， 因此在組織基礎與人工智慧應用基礎上有著很好的優勢。

零售行業在組織結構、數據積累、人工智慧應用方面有一定基礎，處於一個比較均衡的發展狀態。

人工智慧產業應用場景簡介

1）汽車行業：完全的自動駕駛可以基於感知的信息作出應變，一邊擔任駕駛員的角色，一邊提供車內管家的服務。除此之外還能應對整車的智能營銷、數據驅動的產品優化、銷量預測驅動的智能生產優化、零部件的預測性維修、駕駛輔助系統的需求和服務。

2）醫療：通過應用開發虛擬篩選技術，通過機器學習模型預測分析藥物構效關係，取代或者增強傳統的高容量篩選過程，可以大幅度提高生物標誌物的篩選速度及成功率，顯著縮短新葯研發周期，降低新葯研發的試錯成本。

3）金融行業：智能投顧是根據客戶理財需求和資質信息、市場狀況 、 投資品信息 、資產配置經驗等數據， 基於大數據的產品模擬和模型預測分析等人工智慧技術，輸出符合客戶風險偏好和收益預期的投資理財建議。

4）消費與零售：通過分析用戶的購買、 瀏覽、點擊等行為，結合各類靜態數據得出用戶的全方位畫像，搭建機器學習模型去預測用戶何時會購買什麼樣的產品，並進行相應的產品推薦。

人工智慧技術是繼互聯網之後最具顛覆性的革命性技術，它將開啟一系列新的商業變革。當下人工智慧技術所處的發展階段，就好似處於上世紀九十年代中期的互聯網技術。目前，谷歌、Facebook、亞馬遜、阿里巴巴、百度等互聯網巨頭都以收購人工智慧初創企業或自建研發實驗室等各種方式積極布局人工智慧研發，各行業領軍企業也在各類人工智慧應用場景內進行積極的投資、收購與研發。對於各行業的企業而言，布局人工智慧應用，時機就在當下。