易观-中国产业智能化白皮书2019_36页_4mb

技术平民化推动产业智能化落地

核心内容

产业智能化是指传统产业通过人工智能技术实现产出增量，预计到2030年，相关产业规模将超过10万亿元，成为经济增长的主要推动力。产业智能化的实现需要从基础层、技术层到应用层的完整架构，同时依赖法律法规、行业标准以及技术能力的完善。

主要观点

• 第四次工业革命背景下，智能化成为商业竞争的新主题词，技术发展推动了从机械自动化、电气化、数字模拟化到智能自动化的演进。
• 人工智能技术已走出实验室，成为经济增长的重要推动力，尤其在金融、家庭、汽车、医疗和教育等领域的应用较为成熟。
• 产业智能化落地需要因行业而异，不同行业在数据、技术、需求和落地方式上存在差异，需具体问题具体分析。
• 智能化变革推动了各行业业务模式和内部流程的再造，成为企业应对挑战的“矛”与“盾”。
• 开源生态和AI平台在降低技术门槛、提升开发效率、增加人才供给方面发挥关键作用，有助于实现AI能力的普惠化。
• 数据驱动是产业智能化落地的核心，高质量数据的积累和分析能力是推动智能化应用的重要基础。
• 人才缺口是产业智能化普及的主要障碍，预计到2022年，中国AI人才需求将增长至594万，开源与教育培训是解决人才问题的重要方式。

关键信息

产业智能化实践与落地

• 主要落地行业：金融、家庭、交通、教育、医疗。
• 金融行业：数字化程度高，具备稳定的数据和标准化流程，落地方式包括早期私有化定制和后期自主研发。
• 家庭场景：联网设备数量大幅增加，但智能化比例仍较低，需借助5G、物联网和AI技术推动发展。
• 医疗行业：通过AI技术实现智能导诊、辅助诊断、智能审方等，提升诊疗效率和质量。
• 教育行业：智能作业批改、语音测评、自适应学习等技术广泛应用，推动教育模式向个性化发展。

产业智能化的挑战与机遇

• 技术挑战：算法、算力和数据资源分散，造成资源浪费，提高落地成本。
• 人才挑战：AI人才短缺，成为智能化落地的瓶颈。
• 解决方案：AI开放平台、模块化技术、产业集群等手段降低技术门槛和成本；开源、高校与企业合作、职业培训等方式提升人才供给。

未来趋势

• 产业智能化将改变商业竞争形态，生态平台成为产业智能化的“基础设施”。
• 开源提效是提升AI开发效率和增加人才供给的重要方式。
• AI能力平民化将促进更多行业实现智能化落地，推动产业全面升级。
• 数据、算法和算力是人工智能发展的三大核心要素，未来需进一步整合资源，降低边际成本。

产业智能化的典型应用案例

北京大兴国际机场

• 实现无感通关、智能安检、自助通行、智能摆渡车等服务。
• 利用大数据、AR/VR、人脸识别、5G和物联网技术，提升旅客体验和运营效率。

西安银行

• 构建智慧金融体系，通过AI技术实现智能客服、智能营销、智能风控、智能组织等。
• 借助外部科技企业，如科大讯飞、云从科技等，提升银行数字化水平，降低人力成本。

安徽省立医院

• 实现智能导诊、胸部CT辅助诊断、抗菌药物智能审核等。
• 通过与科技公司合作，提升医疗效率和质量，降低医疗事故率。

学霸君1对1

• 从拍照搜题工具发展为智能教育平台，提供1对1辅导和AI学平台。
• 通过工具与内容结合，实现教育场景的智能化，满足个性化学习需求。

产业智能化的未来展望

• 技术平民化将加速AI技术在各行业的普及。
• 生态平台将成为产业智能化时代的“基础设施”，推动多方合作与资源共享。
• 开源与开放平台将提升开发效率，推动AI技术的广泛应用。
• 数据与算法的整合是实现智能化落地的关键，未来需进一步完善数据治理与算法优化。