人工智能时代到来，据最新统计数据表明，全球人工智能企业数达4925家，中国1011家居第二，约为美国的一半。在全球人工智能企业最多的20个城市中，中国有4个城市入围。北京以395家位列全球第一，上海、深圳也进入全球20强城市之列。
解读人工智能
人工智能：通过机器实现人的头脑思维，使其具备感知、决策与行动力
广义上的人工智能泛指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，通过研究和开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统所构建而成的，其构建过程中综合了计算机科学、数学、生理学、哲学等内容。形象来说，人工智能可理解为由不同音符组成的音乐，而不同音符是由不同的乐器所奏响的，最终实现传递演奏者内心所想与头脑所思的效果。

人工智能概念与界定

人工智能的12种应用场景
1、金融领域

金融领域：利用多维度大数据实现智能风控

在大数据时代，金融机构可以利用人工智能技术探索多维细微数据对反欺诈技术的提升，如用户的登录行为（包括登陆时间、设备、IP地址及归属地、登录类型、登录结果等），用户图关系（用户间的社交关系、资金关系等），弱可信（刻画消费习惯，如喜欢在每周某个时间购买某种类型的商品）等，实现实时性更高、个性化更强且覆盖人群更广的智能风控。弱相关数据是对强相关特征（泛化性差）的有效补充，可更全面的刻画交易，识别出不明显的欺诈模式。

金融领域：AI+投顾模式自动对接用户资金，但同时面临弱信任感问题

传统的投资顾问相当于私人银行中的客户经理，通过与客户的深度沟通，结合客户个人的风险偏好和理财目标，传达给后台技术人员制定理财配置模型，再由客户经理将此方案传递给客户，智能投顾可被理解为将私人银行的后台标准服务线上化。相比传统投顾，智能投顾拥有可简化流程、适合全民理财、可定制短/中/长多周期投资方案、可进行风险预警等优势，同时也面临客户对机器的弱信任感问题、现阶段政策以及所需客户财务状况全面性等限制与挑战。

金融领域：人机协作助力投研分析质效提升，人类创造性无可替代

投研分析领域中，通过应用人工智能，将原始数据首先进行清洗、筛选与整理，清洗方法包括去重、数据排序、实体发现、实体关联、领域知识图谱等，再通过不同算法与模型，生成可视化投研报告。与人工分析生成的报告不同，机器报告最大的优势在于搜索全面且生成快，可以在全量信息中搜索到准确内容并清晰明了地将海量数据进行罗列呈现；智能机器的效率相对高，但目前仍缺少创造性，因此，机器与分析师的协同合作才是提升分析质量与效率的最优组合。

2、公共安全领域

公共安全领域：生物特征识别与大数据研判增加公安预测和决策能力

计算机视觉、语音识别、机器学习等多项智能技术可对人脸、指纹、虹膜、掌纹、指静脉、声纹、步态等多种生物特征进行身份识别，其中人脸、指纹、虹膜等三大生物特征共占全球生物识别市场份额的80%以上。在公安的实际业务场景中，人工智能技术还可对公安大数据进行智能分析，在构建“人、事、地、物、组织”的知识网络的基础上，实时监测预警、研判，切实增加公安的认知、预测和决策能力。伴随人工智能及大数据的技术进步，高清联网摄像头、各种传感器的硬件部署应用，从平安城市、智慧城市到雪亮工程等公共安全相关政策、人工智能相关国家战略政策的逐步深化，公共安全领域的各种智能应用将由重点区域、有条件的地区起步，完成从局部到整体的全国性拓展。

公共安全领域：生物特征识别之人脸识别

人脸识别技术可对道路卡口、车站、地铁站、机场等地方的监控视频进行智能分析，检测出动态视频中的人脸与黑名单库中的影像记录做实时比对，比对成功则立即报警推送给警务人员处置。另外，在对海量监控视频的有效利用存在巨大挑战的今天，计算机视觉技术可针对已经生成的海量视频内容进行自动化处理（视频结构化），提供行人、机动车、非机动车等关键目标的监测、跟踪、属性分析，辅以以图搜图等检索功能，让案件侦办和治安布控更加智能便捷。

3、教育领域

教育领域：由表及里，逐步深入学习核心环节

人工智能已在老师教学与学生学习、评测的各个环节切入教育领域，相关产品服务包括拍照搜题、分层排课、口语测评、组卷阅卷、作文批改、作业布置等功能，涉及了自适应、语音识别、计算机视觉、知识图谱、自然语言处理、机器翻译、机器学习等多项人工智能技术，正在创造着更加个性化、服务于终身学习的智能高效学习环境。

教育领域：人工智能自适应改革教育过程，实现降本提效

人工智能自适应教育是一次行业改革实验，对机构、对学生、对老师三方都具有降本提效的价值，其核心价值是把教育行业从劳动密集型的农业时代带向成本更低、效率更高的工业时代。人工智能自适应学习产品可以分为内容开发、教学系统、作业系统、测评系统、混合式系统五类。自适应内容开发是其他四类的基础，自适应教学系统、作业系统和测评系统则能够直接面对C端用户，市场广阔，是目前主要的三种产品类别。随着用户对个性化学习和学习效率提升的诉求越来越强烈，越来越多的产品需具备一站式服务能力，因此，产品间的界限日益模糊，也有越来越多的公司启动包含内容、教学、作业、测评等多种功能的混合式自适应系统的开发。

4、泛信息处理

泛信息处理领域：人工智能让人与信息的连接日益高效便捷

搜索与输入法作为人工智能在信息处理领域的典型应用，已大幅改变国人获取信息与输入信息的方式。移动互联网时代，信息流推荐相关产品也成为用户浏览应接不暇的信息的一种有效工具。在人机交互方式不断升级的当下，人与信息接触的种种环节都在发生着智能化的创新变革。

5、医疗健康

搜索与输入法作为人工智能在信息处理领域的典型应用，已大幅改变国人获取信息与输入信息的方式。移动互联网时代，信息流推荐相关产品也成为用户浏览应接不暇的信息的一种有效工具。在人机交互方式不断升级的当下，人与信息接触的种种环节都在发生着智能化的创新变革。

医疗健康领域：改善医疗资源分布不均的问题，助力专家学者攻克医疗难关

相对生命的复杂性，人类对医疗健康的理解仍非常粗浅，现阶段人工智能技术也不能有效应对各种挑战，但这并不妨碍我们对人工智能技术寄予厚望，试图通过前沿技术改变医疗资源分布不均的现状，将医生从繁重的工作压力中解放出来，并帮助他们减少误诊率，提高准确率，甚至探索出新的诊疗方案或找到新型有效药物。

人工智能在医疗健康领域的典型尝试

6、工业制造

工业制造领域：人工智能助力生产制造优化，人工成本缩减

伴随年轻人从事重复性体力劳动的意愿降低，相关领域的劳动力成本极速上升，工业制造领域对联网化、智能自动化设备的需求日益凸显，为人工智能技术在该领域的研发落地提供了市场基础。

7、手机及互联网娱乐

手机及互联网娱乐领域主要应用：

① 语音助手：语音交互操控手机及各种应用。

② 机器翻译：实时翻译文本、语音、照片等。

③ 文字智能识别：图片文字识别及智能语义处理提升手机的文本处理效率。

④ 听歌识曲：原声或哼唱识别出曲库对应歌曲。

⑤ 刷脸解锁：非接触识别；点亮并面对屏幕即可解锁。

⑥ 拍照优化：智能识别焦点与背景的距离，模拟大光圈单反的自然背景虚化；智能识别拍照场景，自动调校拍照参数。

⑦ 相册分类：可基于人物、事物、建筑、场景、证件、文字等，对照片进行分类及搜索。

⑧ 影像处理：智能调节曝光、曝点；风格精准匹配，智能转换滤镜；贴合个人特点智能美颜。

⑨ AR特效：精确定位视频中人物特征轮廓；准确分割主体，自定义背景效果；智能跟踪人物并识别特定交互动作。

⑩ 影像内容审核及分类：黄色、暴力等敏感信息及广告过滤；内容、场景智能识别检索及个性化推荐。

8、零售

零售领域：人工智能赋能零售业，提升效率与收益，优化消费者体验

通过数据与商业逻辑的深度结合、先进感知和技术的成熟运用，人工智能、运筹优化等技术将切实提升零售全链条的资产配置效率，在精细化运营为企业创造出更多效益的同时，为消费者带来更为理想的购物体验。

零售领域：供应链管理

在新形势下，传统供应链主要面临四大挑战，即计划管理、业务监控、成本管控以及客户服务，这其中涉及入库前的仓库地址选择、入库时的策略以及销售预测、入库后的库存优化、仓储优化、清仓（即在合适的时间以合适的机制对款式/型号主导型货物、具有强生命周期特征货物以及积压货物进行处理）以及出库时货运分配、配送路线规划等环节。其中，仓库的选择和物流的配送是供应链管理的核心，在某地区开展新业务时，如何设定枢纽的数量、枢纽位置等对最终运送的成本在着很大的影响；配送路线规划涉及路径优化与车辆调度问题，通过结合实时需求、时间窗口、承重限制等因素，对送货路线进行制定，最小化成本与时间，实现物流智能化高效运营。

零售领域：收益管理

高量级SKU及日销量使得定价管理日益复杂，基于经验的传统批量定价方案已难以覆盖多维度场景，不合理定价频繁出现，基于运筹优化的智能定价方案可通过对交易数据、行为数据、竞争数据等多维度数据的整合分析，找到标准与非标准定价、创新产品定价等不同场景下的最优定价和销售策略，以差异化定价、动态定价、组合定价等方式对传统批量定价进行优化；促销管理的实施办法是通过挖掘促销规律，基于促销规律与敏感度对商品进行分类，并结合市场发展与企业目标建立促销优化模型，确定促销方式，在不增加流量投入的前提下提升销售收入。

9、广告营销

广告营销领域：为广告效果与营销策略提供更科学的依据和更聪明的支持

相比人工智能在传统行业的摸索尝试，人工智能与广告营销的结合已有成熟落地（得益于数字营销领域较好的信息化、网络化基础以及互联网公司卓绝的技术创新力），用户在搜索引擎、信息流产品、视频网站、电视中看到的相关广告可能都经过了人工智能算法对多维度大数据的智能分要。人工智能力图为企业提供智能创意及营销策略和效果监测，结合场景、内容及渠道向用户精准推荐，实现满足用户真实需求的高价值信息传递。

10、交通出行

交通出行领域：人工智能有效改善交通问题，智能化交通有望全自动化

人工智能算法对交通出行所产生的信息进行了分析与预判，人工智能技术的应用衍生出一系列智能设备，并对现有设备、应用和服务提供嵌入式的智能处理能力，以协助交通管理者更好地进行决策，以便车流最有效的方式通行，提高交通流效率，实现交通升级转型——交能智能化；未来，智能化交通解决方法中，人工参与与处理将逐渐削弱，有望达到自动化运作的水平。

交通出行领域：半自动驾驶将起步于限定场景；共享出行摊低落地成本，自动驾驶引发产业融合。

11、智能客服

智能客服领域：传统客服由人力密集型向人机混合升级，提升咨询效率

智能客服目前的成熟应用主要在售后阶段，以重复性问题标准化回答为主，未来智能客服业的应用将继续升级，由现在的“以问题为中心”转变为“以用户为中心”的智能语音助理，由在服务于企业/商家的机器人转变为服务于每一个用户。

11、家庭家居

家庭家居领域：智能交互带来家电操控便捷体验，人工智能让孩子寓学于乐

人工智能行业发展趋势

人工智能行业发展趋势：前沿算法之外，商业壁垒有赖于产品、服务、市场等综合建设

对于更为广泛的传统行业或线下使用场景的潜在客户，人工智能的技术落地往往涉及对具体业务场景的硬件设备改造、软件集成以及本地计算设施的部署，算法、技术的实际功效更需要建立在对客户真实业务场景的深层理解之上的针对性开发。以市场销售为例，不断增长的市场需求要求更加全面、及时的售前、售中、售后服务，在对智能技术能够达到的有效帮助缺乏足够认知、或部分暂时缺乏科学完善的评测标准、或技术相对同化的业务场景中，市场销售的重要性尤为凸显。人工智能的发展既要注重前沿算法研发，又要注意现阶段商业落地与市场拓展，这些都为以高新技术人才为主的人工智能公司提出了更为综合的挑战。

人工智能技术大规模应用的重要因素

学术前沿算法：算法的前沿性可通过会议及期刊论文发表情况、人工智能相关比赛成绩等作为判定依据

市场销售：资源渠道建设与销售体系扩充能够加速技术落地垂直业务领域

工程技术：工程技术落地涵盖架构搭建、系统配合、流程控制、质量监督以及贴合客户业务场景的算法优化

客户服务：客户服务需满足售前、售中、售后，需求响应及时、解决方案全面、问题出现能够及时修复

新硬件产品：对于新硬件产品，应当具备易用性、流畅度以及稳定性，并且产品各方面体验需满足实际业务所需

人工智能核心价值

人工智能核心价值：人工智能将实现提效降本、延续人类智慧的核心价值

人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体现在智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成本，进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明，我们将最终实现人性化人工智能（Humanistic AI），即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。

（内容源自艾瑞咨询《中国人工智能行业研究报告》）