隨著技術的進步和發(fā)展，人類學習知識的途徑逐漸從進化、經驗和傳承演化為了借助計算機和互聯網進行傳播和儲存，絕大多數的知識可以被機器提取和儲存，并逐漸獲得類人的能力，包括視覺、說話的能力和方向感等?！?u>機器學習”（Machine Learning）是人工智能的核心研究領域之一，包括89%的人工智能專利申請和40%人工智能范圍內的相關專利均為機器學習范疇。

AI全方位商業(yè)化

當前，人工智能技術已步入全方位商業(yè)化階段，并對傳統行業(yè)各參與方產生不同程度的影響，改變了各行業(yè)的生態(tài)。這種變革主要體現在三個層次。

第一層是企業(yè)變革：人工智能技術參與企業(yè)管理流程與生產流程，企業(yè)數字化趨勢日益明顯，部分企業(yè)已實現了較為成熟的智慧化應用。這類企業(yè)能夠通過各類技術手段對多維度用戶信息進行收集與利用，并向消費者提供具有針對性的產品與服務，同時通過對數據進行優(yōu)化洞察發(fā)展趨勢，滿足消費者潛在需求。在企業(yè)的銷售、安防、反欺詐、人力資源管理、市場營銷、個人助理、智能工具等環(huán)節(jié)均已有顯著作用。

第二層是行業(yè)變革：人工智能帶來的變革使傳統的產業(yè)鏈上下游關系的產生根本性改變。人工智能的參與導致上游產品提供者類型增加，同時用戶也會可能因為產品屬性的變化而發(fā)生改變，由個人消費者轉變?yōu)槠髽I(yè)消費者，或者二者兼而有之。在金融、醫(yī)療、教育、無人駕駛、零售、制造、數字政府、媒體、法律、農業(yè)、物流等行業(yè)及領域的影響無法忽視。

第三層是人力變革。人工智能等新技術的應用提升信息利用效率，減少企業(yè)員工數量。此外，機器人的廣泛應用將取代從事流程化工作的勞動力，致使技術與管理人員占比上升，企業(yè)人力結構發(fā)生變化。增強現實、手勢識別、機器人、情緒識別等正在成為典型的應用手段與場景。

從學術研究、專利申請再到產業(yè)應用，人工智能技術的商業(yè)化正在經歷漫長的過程。數據顯示，從2006到2019年間，交通出行行業(yè)成為人工智能技術應用最迅速的行業(yè)，其中2006年交通行業(yè)的人工智能應用僅占專利應用總數的20%，而截至2019年人工智能三分之一已經應用到了交通出行行業(yè)。2019年，無人駕駛和智能醫(yī)療作為降本增效和產業(yè)賦能的熱門領域，極大的改善社會資源配置和改變人類的生活方式，但由于技術的壁壘，仍然處在試用和并未完全商用階段的技術，但隨著人工智能在商業(yè)領域的快速發(fā)展與應用，盡管這些應用的實現仍需時日，但發(fā)展速度卻有可能出現新的突破。

開放創(chuàng)新與行業(yè)發(fā)展

與世界領先國家相比，中國人工智能在部分領域核心技術實現重要突破，但仍缺少重大原創(chuàng)成果，在基礎理論、核心算法及關鍵設備、高端芯片等方面差距較大。目前，國內新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺分別依托百度、阿里云、騰訊、科大訊飛公司、商湯集團，建設自動駕駛、城市大腦、醫(yī)療影像、智能語音、智能視覺5家國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，以及近日科技部公布的最新一批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺名單，依圖科技、明略科技、華為、平安、海康威視、京東、曠視科技、360奇虎、好未來、小米10家企業(yè)入選……當前，中國在AI應用上呈現追擊態(tài)勢，涉及金融、教育、政務、醫(yī)療、零售、無人駕駛、制造業(yè)等多個行業(yè)與領域。

l 金融：提升金融企業(yè)商業(yè)效能

效能的提升主要表現在三個方面：第一，使整個金融行業(yè)的基礎服務架構得到改善，從而降低業(yè)務成本，提升服務效率；第二，出現多種形態(tài)的創(chuàng)新金融科技公司，以創(chuàng)新技術為基礎，根據客戶需求提供定制化產品和服務；第三，吸引更廣泛、更多元化的參與者融入生態(tài)圈，即智慧投顧、智慧客服以及智慧風控三個領域，是人工智能技術應用較為深入的領域。

l 教育：覆蓋教學全流程

未來人工智能教育應用的發(fā)展將由數據驅動、應用深化、融合創(chuàng)新優(yōu)化服務等方式來持續(xù)推動。人工智能為基礎向用戶提供人工智能教育內容、工具以及相關服務，通過接受用戶數據，并進行分析和回饋，應用于學習過程中的“教、學、評、測、練”五大環(huán)節(jié)，產生適合學習者的個性化的解決方案和有效回饋意見。

l 政務：加速政府智能化變革

通過機器人流程自動化（RPA）、人工智能技術的應用，能夠將行政人員從固定、重復的工作中解放，提升政務效率，專注于提升城市質量、優(yōu)化居民生活環(huán)境中。人臉識別、自然語言處理等技術應用能夠增強政府服務能級，提升辦公效率，為企業(yè)、居民提供便捷、快速的服務，為智能決策提供助力。

l 醫(yī)療：AI應用日趨成熟

隨著中國在與醫(yī)療健康相關的計算機視覺、自然語言理解和數據挖掘等方面的長足進步，目前我國共有144家智慧醫(yī)療公司，已初步形成北京、廣州、長三角的智慧醫(yī)療聚集群。這些廣泛分布于疾病篩查和預測、醫(yī)學影像診斷、病歷與文獻信息分析、新藥發(fā)現等細分領域。據預測，醫(yī)療人工智能行業(yè)將占人工智能總體市場規(guī)模的五分之一。

l 無人駕駛：主導汽車產業(yè)革新

出行的三大元素“人”“車”“路”被賦予類人的決策、行為，整個出行生態(tài)也也會發(fā)生巨大的改變。強大的計算力與海量的高價值數據是構成多維度協同出行生態(tài)的核心力量。隨著人工智能技術在交通領域的應用朝著智能化、電動化和共享化的方向發(fā)展，以無人駕駛為核心的智能交通產業(yè)鏈將逐步形成。

l 零售：驅動行業(yè)走向聚合

受益于零售行業(yè)的數字化轉型，人工智能已滲透到零售各個價值鏈環(huán)節(jié)。深度學習和計算機視覺成為支撐智慧零售的兩大技術，前者主要被應用于數據的分析與建模，以實現產業(yè)鏈的優(yōu)化；后者則可應用于消費行為分析與商品識別，目前計算機視覺輔助下的貨品檢測、自助結算等已實現商業(yè)化。據預測，到2020年，85％的消費者互動將通過人工智能實現自動化管理。

l 制造業(yè)：智能制造應用潛力巨大

人工智能與相關技術結合，可優(yōu)化制造業(yè)各流程環(huán)節(jié)的效率，通過工業(yè)物聯網采集各種生產資料，再借助深度學習算法處理后提供建議甚至自主優(yōu)化。有研究發(fā)現，人工智能的使用可降低制造商最高20%的加工成本，而這種減少最高有70%源自于更高的勞動生產率。

人工智能技術在過去5-10年快速發(fā)展，隨著時間推移，技術漸漸為大眾所知，摩爾定律的節(jié)奏逐漸放慢，AI的技術發(fā)展與商業(yè)化正在加速。

來源：泰一數據