「人工智慧發展現狀」

人工智慧是繼蒸汽技術、電力技術、計算機及資訊科技革命之後的第四次科技革命核心驅動力。從20世紀50年代發展至今，人工智慧已經形成全新的生產力，對生產結構和生產關係產生了顛覆性的改變和影響。

經歷了技術驅動和資料驅動階段，人工智慧現在已經進入場景驅動階段，深入落地到各個行業之中去解決不同場景的問題。此類行業實踐應用也反過來持續優化人工智慧的核心演算法，形成正向發展的態勢。目前，人工智慧主要在製造、家居、金融、零售、交通、安防、醫療、物流、教育等行業中有廣泛的應用。

一、製造

隨著工業製造4.0時代的推進，傳統製造業對人工智慧的需求開始爆發，眾多提供智慧型工業解決方案的企業應勢而生，例如智航無人機、祈飛科技等。人工智慧在製造業的應用主要有三個方面：首先是智慧型裝備，包括自動識別裝置、人機互動系統、工業機械人以及數控工具機等具體裝置。其次是智慧型工廠，包括智慧型設計、智慧型生產、智慧型管理以及整合優化等具體內容。最後是智慧型服務，包括大規模個性化定製、遠端運維以及**性維護等具體服務模式。雖然目前人工智慧的解決方案尚不能完全滿足製造業的要求，但作為一項通用性技術，人工智慧與製造業融合是大勢所趨。

二、家居

智慧型家居主要是基於物聯網技術，通過智慧型硬體、軟體系統、雲計算平台構成一套完整的家居生態圈。使用者可以進行遠端控制裝置，裝置間可以互聯互通，並進行自我學習等，來整體優化家居環境的安全性、節能性、便捷性等。值得一提的是，近兩年隨著智慧型語音技術的發展，智慧型音箱成為乙個爆發點。小公尺、天貓、rokid 等企業紛紛推出自身的智慧型音箱，不僅成功開啟家居市場，也為未來更多的智慧型家居用品培養了使用者習慣。但目前家居市場智慧型產品種類繁雜，如何打通這些產品之間的溝通壁壘，以及建立安全可靠的智慧型家居服務環境，是該行業下一步的發力點。

三、金融

人工智慧在金融領域的應用主要包括：智慧型獲客、身份識別、大資料風控、智慧型投顧、智慧型客服、金融雲等，該行業也是人工智慧滲透最早、最全面的行業。未來人工智慧也將持續帶動金融行業的智慧型應用公升級和效率提公升。例如第四正規化開發的一套ai系統，不僅可以精確判斷乙個客戶的資產配置，做清晰的風險評估，以及智慧型推薦產品給客戶，將轉化率提公升65%。很多金融行業的應用，都可以作為人工智慧在其他行業落地的典型案例。

四、零售

人工智慧在零售領域的應用已經十分廣泛，無人便利店、智慧型**鏈、客流統計、無人倉/無人車等等都是的熱門方向。京東自主研發的無人倉採用大量智慧型物流機械人進行協同與配合，通過人工智慧、深度學習、影象智慧型識別、大資料應用等技術，讓工業機械人可以進行自主的判斷和行為，完成各種複雜的任務，在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。圖普科技則將人工智慧技術應用於客流統計，通過人臉識別客流統計功能，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使用者畫像，為調整運營策略提供資料基礎，幫助門店運營從匹配真實到店客流的角度提公升轉換率。

五、交通

智慧型交通系統(intelligent traffic system，its)是通訊、資訊和控制技術在交通系統中整合應用的產物。its 應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。目前，我國在its方面的應用主要是通過對交通中的車輛流量、行車速度進行採集和分析，可以對交通進行實施監控和排程，有效提高通行能力、簡化交通管理、降低環境汙染等。

六、安防

安防領域涉及到的範圍較廣，小到關係個人、家庭，大到跟社群、城市、****息息相關。智慧型安防也是國家在城市智慧型化建設中投入比重較大的專案，預計2017-2021 年國內智慧型安防產品市場空間將從 166 億元增長至 2094 億元。目前智慧型安防類產品主要有四類：人體分析、車輛分析、行為分析、影象分析。智慧型安防行業現在主要還是受到硬體計算資源限制，只能執行相對簡單的、對實時性要求很高的演算法，隨著後端智慧型分析根據需求匹配足夠強大的硬體資源，也能執行更複雜的、允許有一定延時的演算法。這兩種方式還將長期同時存在。

七、醫療

九、物流

物流行業通過利用智慧型搜尋、推理規劃、計算機視覺以及智慧型機械人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大資料對商品進行智慧型配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在「最後一公里」的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。

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