2018年-艾瑞咨询_2018年中国人工智能城市感受力指数报告_82页_3mb

中国人工智能城市感受力指数报告总结

核心内容

本报告由艾瑞咨询与商汤科技联合发布，旨在通过“城市AI感受力指数”对典型城市居民在人工智能应用中的需求与使用情况进行量化评估，从而为人工智能城市建设提供参考依据。报告基于对上海、北京、深圳、广州、杭州、成都等六大城市居民的网络调研，分析AI在城市生活中的实际渗透和认知程度，同时探讨AI与城市居民主观幸福感之间的关系。

主要观点

1. AI需求高于使用：整体来看，城市居民对AI的需求指数高于使用指数，表明AI技术在城市中的应用仍有较大发展潜力。
2. 一线城市表现优于二线城市：一线城市的AI需求和使用指数均高于二线城市，但二线城市在AI潜力值上也有较高表现。
3. AI使用与幸福感正相关：AI使用指数与居民幸福感呈正相关，说明AI技术在提升城市生活质量方面具有积极作用。
4. AI应用场景多样化：AI已渗透到安全、交通、医疗、生活办公、金融、零售、教育、文娱等八大场景，且各城市在不同场景上表现各异。
5. 高需求人群特征明显：高需求人群以高学历、高收入、已婚且有小孩为主，对AI的使用意愿和接受度较高。

关键信息

AI感受力指数分析

• 一线城市：
  • AI需求指数：68.4
  • AI使用指数：64.1
  • AI潜力值：4.3
• 二线城市：
  • AI需求指数：67.8
  • AI使用指数：63.4
  • AI潜力值：4.4

分场景AI感受力

• 需求与使用情况：

  • 交通：需求和使用指数均最高，居民普遍关注。
  • 安全：使用指数最高，但需求指数略低。
  • 生活办公：使用指数和需求指数均较高。
  • 医疗、金融、教育：需求指数高，但使用指数较低，发展潜力大。

• AI潜力值排名前三场景：

  • 医疗
  • 教育
  • 金融

AI高需求人群画像

• 性别：男女比例接近，女性略占优势（56.3%）。
• 年龄：25-30岁人群占比最高（33.4%），平均年龄32.9岁。
• 收入：月收入超过万元的市民占比达48%，其中3万元以上的TGI高达155。
• 学历：本科及以上学历占比达81.3%，硕士及以上TGI达140。
• 职业：企业中层管理人员（TGI=128）和律师/经纪等专业人士（TGI=122）是AI高需求人群的主要构成。

AI高使用人群画像

• 性别：男女比例接近，女性略占优势（56.7%）。
• 年龄：31-35岁人群TGI较高（136），平均年龄32.7岁。
• 收入：月收入超过3万元的市民TGI达198。
• 学历：本科及以上学历占比达80.9%，硕士及以上TGI达153。
• 职业：企业中层和高层管理人员使用AI频率最高。

AI与幸福感关系

• AI使用指数与城市生活幸福感呈正相关（r=0.37），表明AI在提升居民生活质量方面具有积极作用。
• AI应用普及程度越高，居民幸福感越强，AI应用的深入有助于改善城市生活体验。

发展建议

上海

• 安全、交通、生活办公：AI普及度高，需在医疗、金融、教育等高潜力场景加大投入。
• 高需求人群：集中在高收入和高学历群体，需通过价格亲民化和功能优化推动AI全民普及。
• 发展策略：
  • 基层推广：加强社区宣传，提升居民对AI的认知和使用能力。
  • 政策激励：制定激励性政策，鼓励居民参与AI使用。
  • 技术优化：提升AI在生活场景中的实用性。
  • 服务细化：推出更多细分场景的AI服务，满足不同群体需求。

北京

• 安全场景：应用最普及，但AI使用指数略低。
• 交通场景：需求最高，需加强AI在交通领域的应用。
• 教育场景：AI潜力值最高，尤其是自动化辅导和答疑，应作为重点发展方向。
• 金融场景：AI潜力值较高，需深化AI在金融服务中的应用。
• 发展策略：
  • 场景深化：加强AI在交通、教育和金融等场景的落地。
  • 技术突破：利用人才资源优势推动AI技术发展。
  • 政策引导：推动AI在城市治理和公共服务中的应用。

人工智能城市的发展路径

• 政策推动：政府顶层设计推动AI在城市建设中的应用。
• 技术发展：人工智能技术从概念走向实践，提升城市智能化水平。
• 产业支撑：AI产业与城市发展紧密结合，推动技术落地。
• 居民参与：通过提升居民对AI的使用和感受，推动城市智能化进程。

AI应用现状与挑战

• 普及度：AI在安全、交通和生活办公等场景普及度较高。
• 需求缺口：医疗、教育、金融等场景需求尚未完全满足，发展潜力大。
• 培训需求：目前仅有34.8%的居民参与过AI相关培训，但未来意愿强（80%以上）。

未来展望

• 全民普及：推动AI技术在更多居民中的使用，提高AI的亲民化程度。
• 技术创新：继续深化AI技术发展，提升其在城市中的应用深度。
• 政策引导：加强政策扶持，推动AI在各领域的应用。
• 场景拓展：拓展AI在更多城市场景中的应用，提升城市智能化水平。