一、人工智慧行業概述
1）通過機器實現人的頭腦思維，使其具備感知、決策與行動力
廣義上的人工智慧泛指通過計算機實現人的頭腦思維所產生的效果，通過研究和開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統所構建而成的，其構建過程中綜合了電腦科學、數學、生理學、哲學等內容。形象來說，人工智慧可理解為由不同音符組成的**，而不同音符是由不同的樂器所奏響的，最終實現傳遞演奏者內心所想與頭腦所思的效果。
2）工業革命使手工業自動化，機器學習則使機器本身自動化.
將樣本資料輸入計算機，一般演算法會利用資料進行計算然後輸出結果，機器學習的演算法則大為不同，輸入的是資料和想要的結果，輸出的則為演算法模型，即把資料轉換成結果的演算法模型。通過機器學習，計算機能夠自己生成模型，進而提供相應的判斷，達到某種人工智慧的結果的實現。
二、人工智慧典型技術剖析
1）語音識別、自然語言處理、語音合成等技術
人類因為具有語言的能力而區別於其他物種，自然語言處理即研究人與計算機直接以自然語言的方式進行有效溝通的各種理論和方法，涉及機器翻譯、閱讀理解、對話問答等，因為語言在詞法、句法、語義等不同層面的不確定性及資料資源的有限性、背景知識的複雜性等各方面限制，自然語言處理技術仍有非常大的提公升空間，僅在特定領域可取得較好的應用，魯棒性存在大量挑戰。
2）通用知識圖譜與行業知識圖譜
從覆蓋範圍的角度來說，知識圖譜可分為應用相對廣泛的通用知識圖譜和專屬於某個特定領域的行業知識圖譜。通用知識圖譜注重橫向廣度，強調融合更多的實體，主要應用於智慧型搜尋、智慧型問答等領域。行業知識圖譜注重縱向深度，需要考慮到不同的業務場景與使用人員，通常需要依靠特定行業（如金融、公安、醫療、電商等）的資料來構建，實體的屬性與資料模式往往比較豐富。
3）視覺感知逐步實現商用價值，視覺認知仍有待探索
視覺使人類得以感知和理解周邊的世界，人的大腦皮層大約有70%的活動在處理視覺相關資訊，計算機視覺即通過電子化的方式來感知和理解影像。得益於深度學習演算法的成熟應用（2023年，採用深度學習架構的alexnet模型，以超越第二名10個百分點的成績在imagenet競賽中奪冠；2023年，imagenet影象分類競賽top 5的錯誤率降至2.25%），側重於感知智慧型的影象分類技術在工業界逐步實現商用價值，但與可結合常識做猜想和推理進而輔助識別的人類智慧型系統相比，現階段的視覺技術往往僅能利用影像表層資訊，缺乏常識以及對事物功能、因果、動機等深層資訊的認知把握。
4）多學科融合，幫助人類做出複雜決策
自20世紀90年代以來，決策逐步深入人工智慧系統研究，經濟學、博弈論、運籌學、人工智慧等多領域學科思想融合，讓計算機智慧型處理海量資料，相對實時的解決人類專家也難以及時求解的各類問題。
5）自動駕駛系統剖析
根據自動駕駛的擬人化研發思路，自動駕駛系統原理可理解為感知——認知——決策——控制——執行五層，通過感測器實現感知作用，並根據所感知資訊完成處理與融合，對資訊達成一定的認知和理解，在形成全域性整體理解後，通過演算法得出決策結果並傳遞給控制系統生成執行指令。在整個過程中，汽車能夠通過v2x（vehicle to everything）通訊實現車與外界（如道路設施、其他車輛等）的資訊交換，幫助車輛實時獲取更大範圍的環境資訊，解決「我在哪兒，周圍有什麼，環境將發生什麼變化以及我該怎麼做「等四個問題。
三、人工智慧的應用場景
1）金融領域——主要應用場景及相關影像採集裝置
與安防影像分析中人臉的「1:n」識別不同，目前泛金融領域以人臉「1:1」身份認證為主，部分場景涉及「1:n」識別，如銀行網點中對vip客戶的智慧型識別。
2）公共安全領域——生物特徵識別與大資料研判增加公安**和決策能力
計算機視覺、語音識別、機器學習等多項智慧型技術可對人臉、指紋、虹膜、掌紋、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵進行身份識別，其中人臉、指紋、虹膜等三大生物特徵共佔全球生物識別市場份額的80%以上。在公安的實際業務場景中，人工智慧技術還可對公安大資料進行智慧型分析，在構建「人、事、地、物、組織「的知識網路的基礎上，實時監測預警、研判，切實增加公安的認知、**和決策能力。伴隨人工智慧及大資料的技術進步，高畫質聯網攝像頭、各種感測器的硬體部署應用，從平安城市、智慧型城市到雪亮工程等公共安全相關政策、人工智慧相關國家戰略政策的逐步深化，公共安全領域的各種智慧型應用將由重點區域、有條件的地區起步，完成從區域性到整體的全國性拓展。
3）教育領域——由表及裡，逐步深入學習核心環節
人工智慧已在老師教學與學生學習、評測的各個環節切入教育領域，相關產品服務包括拍照搜題、分層排課、口語測評、組卷閱卷、作文批改、作業布置等功能，涉及了自適應、語音識別、計算機視覺、知識圖譜、自然語言處理、機器翻譯、機器學習等多項人工智慧技術，正在創造著更加個性化、服務於終身學習的智慧型高效學習環境。
4）泛資訊處理領域——人工智慧讓人與資訊的連線日益高效便捷
搜尋與輸入法作為人工智慧在資訊處理領域的典型應用，已大幅改變國人獲取資訊與輸入資訊的方式。移動網際網路時代，資訊流推薦相關產品也成為使用者瀏覽應接不暇的資訊的一種有效工具。在人機互動方式不斷公升級的當下，人與資訊接觸的種種環節都在發生著智慧型化的創新變革。
5）醫療健康領域——改善醫療資源分布不均的問題，助力專家學者攻克醫療難關
相對生命的複雜性，人類對醫療健康的理解仍非常粗淺，現階段人工智慧技術也不能有效應對各種挑戰，但這並不妨礙我們對人工智慧技術寄予厚望，試圖通過前沿技術改變醫療資源分布不均的現狀，將醫生從繁重的工作壓力中解放出來，並幫助他們減少誤診率，提高準確率，甚至探索出新的診療方案或找到新型有效藥物。
6）零售領域——人工智慧賦能零售業，提公升效率與收益，優化消費者體驗
通過資料與商業邏輯的深度結合、先進感知技術的成熟運用，人工智慧、運籌優化等技術將切實提公升零售全鏈條的資產配置效率，在精細化運營為企業創造出更多效益的同時，為消費者帶來更為理想的購物體驗。
7）廣告營銷領域——為廣告效果與營銷策略提供更科學的依據和更聰明的支援
8）交通出行領域——人工智慧有效改善交通問題，智慧型化交通有望全自動化
人工智慧演算法對交通出行所產生的資訊進行了分析與預判，人工智慧技術的應用衍生出一系列智慧型裝置，並對現有裝置、應用和服務提供嵌入式的智慧型處理能力，以協助交通管理者更好地進行決策，以便車流最有效的方式通行，提高交通流效率，實現交通公升級轉型——交通智慧型化；未來，智慧型化交通解決方法中，人工參與與處理將逐漸削弱，有望達到自動化運作的水平。
9）交通出行領域——共享出行攤低落地成本，自動駕駛引發產業融合
實現自動駕駛需要在汽車中裝配大量的軟硬體裝置，而大量裝置將帶來高額推進成本。為減輕自動駕駛在推進消費市場時的成本等阻礙，可通過出行服務商進行系統安全性的評測並承擔相關成本。智慧型化與共享化是汽車產業生態的重要發展趨勢，車企、科技公司、出行服務商間的合作結盟也會愈發頻繁，智慧型出行公司隨之誕生。
10）智慧型客服領域——傳統客服由人力密集型向人機混合公升級，提公升諮詢效率
四、人工智慧行業發展趨勢
1）對事物的完整行為規劃或事項決策的發展空間較大
以深度學習為基礎建立的人工智慧技術一般是在用大資料解決小問題，而人類智慧型往往能夠以小資料解決大問題。人類可憑藉自己的觀察和判斷形成最終的價值決策，機器的語音識別、計算機視覺等ai能力在現階段還很難支撐到對事物的理解、與判斷，距離完整行為規劃或事項決策仍有較大的發展空間。
2）未來不會出現崗位短缺，技術革命將提高社會整體福利
就失業問題而言，在向日益自動化的世界過渡時，機器學習和人工智慧技術的發展公升級定會逐步影響就業市場。我們假設人類的就業機會將大幅減少，然而，就業機會減少的同時，不得不承認的是，技術革命也會不斷促進萬眾創新，人們會從重複性的勞動中解放出來，將更多時間和精力用於創造性活動。換而言之，人工智慧將緩解勞動力危機，使人們自由追求生活及工作新方式，從而提高社會的整體福利。因此，準確地說，在未來不會出現崗位短缺，取而代之的應當是匹配職業的技能的短缺。如同工業革命、資訊革命等，歷史已經告訴我們，長久以來，新興科技帶來的問題都將被解決，從而使消費者們能夠享受與之而來的紅利。
3）人工智慧將實現提效降本、延續人類智慧型的核心價值
人工智慧即通過智慧型實現人類思維的效果，從巨集觀層面來看，此效果體現在智慧型社會與智慧型經濟層面， 即，人工智慧將大幅改善依賴勞動力創造的勞動密集型、簡單重複性的傳統經濟執行模式，並依託此經濟模式構建萬物互聯、智慧型協同的產業體系，打造國際領先的智慧型社會。從微觀層面來看，人工智慧將替代傳統勞動，帶來新式生產方式，以提公升生產效率並降低成本，進而實現企業效益提公升、改善人們工作與生活。而隨著機器變得聰明，我們將最終實現人性化人工智慧（humanistic ai），即通過機器達到擬人的形式並以這類形式延伸人類智慧型。
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