2017年-数据局_罗兰贝格：中国人工智能创新应用白皮书_47页_2mb

中国人工智能创新应用白皮书总结

核心内容概述

中国人工智能学会与罗兰贝格联合发布的《中国人工智能创新应用白皮书》全面分析了人工智能的发展背景、商业应用现状、典型应用场景以及企业如何布局人工智能技术。报告指出，人工智能正成为继蒸汽机、电力、互联网之后最具革命性的技术，其在金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业中展现出巨大的商业价值和应用潜力。

主要观点

1. 人工智能的定义与分类：

   • 人工智能包括专用人工智能（ANI）和通用人工智能（AGI）。
   • 专用人工智能在当前具有更广泛的商业应用，而通用人工智能尚处于理论阶段。

2. 人工智能的发展历史与现状：

   • 人工智能经历了三次浪潮，第三次浪潮始于2006年，以深度学习和大数据为基础。
   • 当前人工智能技术在感知、认知、执行三个层面取得突破，尤其在图像识别、语音识别、智能决策等领域。

3. 人工智能的商业价值：

   • 人工智能在金融、医疗、汽车、零售等行业的应用，预计至2030年将产生10万亿元的产业带动效益。
   • 金融行业预计带来6000亿元降本增益效益；汽车行业带来5000亿元价值增益；医疗行业带来4000亿元降本价值；零售行业带来4200亿元降本与增益价值。

4. 人工智能的应用场景：

   • 汽车行业：智能营销、产品优化、销量预测、预测性维修、驾驶辅助系统。
   • 医疗行业：精准营销、辅助诊断、医疗图像分析、药物研发。
   • 金融行业：预测性风控、智能交易策略、智能客服、智能投顾。
   • 零售行业：精准营销、智能店铺管理、产品销量预测、无人超市。

5. 人工智能的驱动力与挑战：

   • 人工智能发展依赖于数据、算法、算力。
   • 企业需具备组织、数据、技术、执行能力等核心驱动力。
   • 人才短缺是当前人工智能发展的主要瓶颈之一。

关键信息

人工智能发展背景

• 人工智能技术的发展推动了新一轮产业革命。
• 专用人工智能成为当前商业应用的主力，通用人工智能仍处于研究阶段。
• 人工智能的发展受到大数据、物联网、云计算等技术的支撑。

人工智能产业现状

• 全球人工智能企业数量、融资规模、专利申请量，中国仅次于美国，位居全球第二。
• 北京、上海、深圳是人工智能创新的重要城市。
• 金融、医疗、汽车、零售等行业具备较好的数据基础和应用场景。

人工智能的驱动力与能力构建

• 企业应从组织、数据、技术、人才等方面构建核心驱动力。
• 人工智能技术需与企业现有业务结合，提升效率与降本。
• 数据资产是人工智能发展的关键资源，需建立良好的数据收集与处理机制。

企业应用人工智能的建议

1. 明确应用机会与目标：

   • 研究市场与竞争对手，选择适合的AI应用场景。
   • 制定具有时间节点的发展蓝图，明确发展方向。

2. 提升组织与执行能力：

   • 建立专项小组，打通资源信息。
   • 建立开放创新文化，提升员工对AI的理解与接受度。

3. 加强数据与技术基础：

   • 构建数据资产，优化数据采集与处理流程。
   • 提升IT系统的智能化水平，确保数据可被有效利用。

4. 人才与培训：

   • 招募数据科学家、算法工程师和链接技术与业务的桥梁型人才。
   • 开展员工培训，提升AI技术应用能力。

5. 合作与投资：

   • 与技术公司合作，推动AI技术落地。
   • 投资人工智能初创企业，获取技术资源与人才。

行业发展基础与应用潜力

• 金融、医疗、汽车、零售行业发展基础最为夯实，具备较高的应用潜力。
• 制造、教育、通信行业具备一定潜力，但发展基础相对薄弱。
• 企业应结合自身优势，制定符合实际的AI发展战略。

未来展望

• 人工智能将在未来几年内对各行业产生更广泛的影响，甚至可能重塑行业格局。
• 企业应从现在开始布局AI技术，积累数据、人才与技术基础，以在未来竞争中占据先机。
• 人工智能将从短期的降本增益，逐步发展为长期的个性化服务普及。

附录要点

• 报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格的项目经验与访谈数据。
• 提供了人工智能在不同行业中的应用场景评分体系与案例。
• 包括AI技术与业务结合的建议、AI发展路径与实施策略等。

总结

《中国人工智能创新应用白皮书》为各行业企业提供了人工智能技术应用的参考与建议，强调了人工智能在当前及未来的重要地位。通过分析行业发展基础与应用潜力，报告指出企业应积极布局AI技术，从组织、数据、技术、人才等方面构建核心竞争力，并结合具体应用场景，制定可行的发展计划与实施路径。