2019中国产业智能化白皮书_36页_3mb

技术平民化推动产业智能化落地

核心内容

产业智能化是传统产业应用人工智能技术以实现产出增量的过程。随着技术的发展，产业智能化正在成为经济增长的主要推动力，预计到2030年，其带动的产业规模将超过10万亿元。人工智能技术通过机器视觉、自然语言理解、知识图谱等手段，实现对各行业业务模式和内部流程的再造，成为应对行业挑战的“矛”与“盾”。

主要观点

• 智能化成为商业竞争新主题：第四次工业革命的开启使得智能化成为各行业的重点发展方向。
• 产业智能化的推动因素：数据、算法和算力是人工智能发展的三大核心要素，而这些要素的整合和平台化有助于降低产业智能化的门槛，推动其普及。
• AI开放平台的重要性：AI开放平台通过提供底层系统、API接口、资源支持等，促进开发者和企业之间的协作，推动智能化落地。
• 产业智能化的挑战：落地成本高、专业人才缺乏是当前产业智能化发展的主要障碍，需要通过高校教育、职业培训、模块化技术等方式加以解决。

关键信息

产业智能化的四个阶段

1. 机械自动化：蒸汽机的使用使机器生产代替手工劳动，进入“蒸汽时代”。
2. 电气化：电力等技术推动大规模集中生产，进入“电气时代”。
3. 数字模拟化：电子计算机等技术提升生产效率，实现工业自动化。
4. 智能自动化：大数据、物联网、人工智能等技术融合，实现生产智能化。

产业智能化的落地行业

• 金融行业：数据丰富、业务标准化，技术应用较成熟。落地方式包括私有化定制、自主研发等。
• 家庭场景：需求多样，智能化比例较低，但随着5G、物联网的发展，前景广阔。
• 交通行业：应用场景复杂，技术模块化，科技公司与开发者合作推动落地。
• 教育行业：技术应用逐步深入，自适应学习、智能作业批改等场景已实现商业化。
• 医疗行业：医疗影像识别、辅助诊断等技术已初见成效，未来将扩展至更多领域。

产业智能化的关键技术

• 人工智能技术：包括语音识别、自然语言处理、机器视觉等，是智能化的核心支撑。
• 物联网技术：实现设备互联，为智能化提供数据支持。
• 云计算：提供强大的算力和数据处理能力。
• 大数据：驱动智能化决策和用户运营。

典型案例

• 北京大兴国际机场：利用人脸识别、AR/VR、智能停车等技术，实现无感通关、智能服务。
• 西安银行：构建智慧金融体系，通过智能客服、智能风控、智能运营等提升服务效率。
• 安徽省立医院：应用智能导诊、胸部CT辅助诊断、抗菌药物智能审核等，提升医疗质量。
• 学霸君：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学智慧教育平台。

未来展望

• AI人才缺口：预计到2022年，中国AI人才需求将达399万，人才供给成为关键。
• 开源提效：自动化深度学习平台、高校与职业培训是增加AI人才供给的重要方式。
• 生态平台的重要性：产业智能化将推动生态平台成为新的“基础设施”，促进多方合作，提升产业效率和价值创新。
• 智能家庭发展：随着联网设备增加，智能家庭的智能化比例将逐步提升，成为未来的重要发展方向。

总结

产业智能化正在成为推动经济增长的重要力量，其发展依赖于技术、数据、人才和生态平台的协同推进。各行业在智能化落地过程中面临不同的挑战和机遇，需因地制宜地选择适合的智能化路径。未来，随着AI技术的进一步普及和生态平台的建设，产业智能化将实现更广泛的应用，提升整体效率与用户体验。