清华-产业智能化白皮书_人工智能产业化发展地形初现端倪-2019.4-79页_5mb

产业智能化白皮书总结

核心内容

本白皮书由产业智能化研究项目课题组发布，旨在探讨人工智能产业化发展的现状与趋势。课题负责人包括朱恒源（清华大学全球产业研究院副院长）和伍晖（百度大学执行副校长、Alpha学院理事长）。课题组成员涵盖来自清华大学及多家企业专家，为研究提供了丰富的实践案例。

主要观点

1. 人工智能产业化发展进入新阶段
   人工智能技术正在穿越产业化应用的“死亡谷”，逐步走向成熟。其产业化发展已初现端倪，成为新一代信息技术中最具广泛应用前景的关键技术之一。

2. TUMC模型用于评估产业化成熟度
   TUMC模型从技术（Technology）、用户效用（User Utility）、**市场（Market）和产业链（Industry Chain）**四个维度，对人工智能技术的产业化成熟度进行评估，包含8个关键节点。

3. 热点技术与应用场景的成熟度差异

   • 智能推荐、计算机视觉、智能语音语义技术：在技术、用户效用、市场和产业链四个维度上已突破第二节点，处于较为成熟的阶段。
   • 智能家居、智慧城市：作为开拓性综合应用场景，尚未形成清晰的子场景和“杀手级应用”，仍处于突破第一节点的阶段。

4. 人工智能产业化需多方协同
   人工智能的发展依赖于技术层、算法层、应用层之间的紧密合作。算法厂商需理解具体需求，推动技术发展；应用厂商则需提升敏捷性，快速响应变化。

5. 人工智能与大数据、云、物联网协同发展
   人工智能与大数据、云、物联网等技术共同构成了智能产业革命的通用技术基础，它们的协同发展推动产业智能化新范式的实现。

6. 企业智能化转型的关键前提
   企业业务流程的信息化、标准化，以及业务数据的数字化和结构化是智能化转型的重要基础。

产业化现状与趋势

人工智能技术已广泛应用于多个产业，如电商、金融、医疗、交通、通信等，并且在这些领域中展现出显著的商业价值和发展潜力。目前，toB业务发展较为成熟，而toC的综合应用场景仍在探索阶段。

关键信息

• 人工智能技术的产业化成熟度：智能推荐、计算机视觉、智能语音语义技术在技术、用户效用、市场和产业链四个维度上均处于突破第二节点的阶段，而智能家居、智慧城市则处于突破第一节点的阶段。
• TUMC模型的节点分析：
  • t1：突破实际应用的技术门槛。
  • t2：出现新产品的主导设计。
  • u1：满足特定场景中用户需求。
  • u2：完成从“极客产品”到“时尚产品”的转变。
  • m1：找到早期用户并能锁定用户。
  • m2：达到持续扩散的用户数量。
  • c1：嵌入现有产业链。
  • c2：出现专有产业链要素。

产业应用案例

首汽约车

• 行业概况：作为网约车平台，首汽约车已实现全国运营，拥有超过40万台在营车辆。
• AI技术应用：
  • 智能派单系统：通过大数据算法和机器学习，优化供需匹配和运力调度。
  • CI车载智能硬件系统：集成图像识别、语音识别、自然语言处理等技术，实现驾驶行为监控、行程管理、一键报警等功能。
  • 智能客服：结合百度DuerOS平台，提升服务效率，降低人工成本。

太平洋保险

• 行业概况：车险市场已从传统模式向智能化转型，太保产险积极布局AI技术。
• AI技术应用：
  • 智能客服：在电话营销、理赔接报案等场景中，通过语音识别和语义理解，提高服务效率。
  • 智能定损系统：利用图像识别和OCR技术，实现外观定损和欺诈识别。
  • 人伤理赔优化：通过与医院系统直连，提升核赔效率和透明度。

中国联通

• 行业概况：作为“最互联网化”的央企，中国联通积极探索5G时代的产业融合。
• AI技术应用：
  • 智能客服：通过与百度智能云合作，构建全渠道、全媒体智能客服系统，提升服务质量和效率。
  • AI生态构建：以AI技术为核心，构建开放的产业生态，推动“云、管、端”与大数据的深度融合。

极米科技

• 行业概况：极米科技以无屏电视为核心产品，进入智能家居领域。
• AI技术应用：
  • 智能语音交互：基于百度DuerOS平台，实现语音控制、内容推荐等功能，提升用户体验。
  • 产品延伸：从“看电视”出发，探索智能家居的更多应用场景，寻找“突破点”。

建议与展望

1. 企业应从toB业务入手，在已有产业中发掘适合人工智能的应用场景。
2. 锁定早期用户，跟随用户成长并打磨产品，逐步实现规模化和可持续发展。
3. 构建与自身业务协同的产业新要素，为未来市场爆发做好准备。
4. 推动技术与产业的深度融合，形成新的产业链和商业模式。
5. 人工智能在5G时代将发挥更大作用，推动云、管、端和大数据的协同发展，成为智能产业革命的重要推动力。

附录

• 白皮书附录汇总了多个行业的人工智能应用案例，展示了技术与产业融合的实践成果。
• 各案例均体现了人工智能技术在提升效率、降低成本、增强用户体验方面的价值。

总结

人工智能产业化已进入新阶段，其技术、应用场景和产业链正在快速成熟。TUMC模型为评估其产业化成熟度提供了系统框架，帮助理解不同技术与场景的商业化进程。在当前技术背景下，人工智能在多个产业中已展现出显著的商业价值，未来随着5G、自动驾驶、智慧城市建设等技术的发展，人工智能的产业化将进入爆发期，推动产业智能化转型。