2019中国产业智能化白皮书_36页_4mb

技术平民化推动产业智能化落地 - 中国产业智能化白皮书2019总结

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，未来将成为经济增长的主要推动力。随着技术的发展，人工智能正逐步走出实验室，深入各行业，推动业务模式和内部流程的再造。智能化变革不仅提高效率，还带来全新的用户体验和商业模式创新。

主要观点

• 第四次工业革命标志着智能化成为商业竞争的新主题词。
• 产业智能化的落地依赖于数据、算法、算力三大核心要素。
• 智能技术如大数据、物联网、人工智能等正在推动各行业向智能化转型。
• 技术平民化是产业智能化落地的关键，使AI技术更易被各类企业应用。
• 开源平台和AI开放生态有助于降低技术门槛，提升AI人才供给。

关键信息

产业智能化的四个阶段

1. 机械自动化 - 蒸汽机推动机器生产，进入“蒸汽时代”。
2. 电气化 - 电力驱动大规模生产，进入“电气时代”。
3. 数字模拟化 - 电子计算机等技术提升自动化水平。
4. 智能自动化 - 大数据、物联网、人工智能推动生产智能化。

产业智能化落地的条件

• 数据能力：产业智能化需要从基础层到应用层的一体化架构。
• 技术能力：自然语言处理等技术仍有进步空间。
• 应用能力：制造业和农业正在加快智能化进程。
• 外部条件：法律法规和行业标准的缺乏可能成为未来阻碍。

主要落地行业

• 金融行业：数据丰富、技术能力强，是产业智能化落地较早的行业。
• 家庭场景：随着物联网和5G发展，智能化比例逐步提升。
• 交通行业：智能车载系统推动辅助驾驶和无人驾驶发展。
• 医疗行业：AI辅助诊断、智能导诊等技术正在加速落地。
• 教育行业：自适应学习、智能作业批改等技术实现个性化教育。

落地方式

• 金融行业：早期由科技公司提供定制方案，后期金融机构自主研发。
• 家庭场景：使用开源框架，由中小开发者提供智能产品。
• 交通行业：科技公司与汽车厂商合作，提供智能语音系统。
• 医疗行业：科技公司提供可用产品，医院进行试点并推广。
• 教育行业：工具与内容结合，形成B端和C端市场。

产业智能化带来的价值

• 降低成本：替代重复性劳动，提高效率。
• 提升体验：提供人机交互新模式，如语音识别和机器视觉。
• 创新商业：突破人类极限，创造新商业形态。
• 经济增量：预计2030年产业智能化将带动相关产业规模超过10万亿元。

产业智能化的未来

趋势与挑战

• AI人才缺口：预计到2022年，中国AI人才需求量将达到594万，缺口达500万。
• 开源提效：通过自动化深度学习平台，提高AI开发效率。
• 教育培训：高校和职业培训是AI人才供给的重要来源。
• 生态平台：AI开放平台将推动技术能力流动，形成多层次的产业生态。

生态平台的重要性

• 技术层面：提供底层系统和API接口，降低开发门槛。
• 资源层面：整合行业资源，提供资金、服务和培训。
• 市场层面：感知市场需求，满足长尾需求，降低交易成本。

典型案例

北京大兴国际机场

• 智能化应用：人脸识别、AR/VR、智能停车、智能安检等。
• 技术支撑：大数据、云计算、物联网、5G等。
• 成效：实现无感通关，提升旅客体验。

西安银行

• 智慧金融体系：结合AI、大数据等技术，实现智能客服、智能营销、智能风控等。
• 合作模式：与科技公司合作，构建智慧大脑，提升服务效率。
• 成果：降低人力成本，提升客户体验。

安徽省立医院

• 智慧医疗应用：智能导诊、胸部CT辅助诊断、处方审核等。
• 技术支撑：语音识别、影像识别、自然语言处理等。
• 成效：提升诊疗效率，降低医疗事故率。

学霸君1对1

• 智能教育平台：结合拍照搜题、自然语言处理、深度学习等技术。
• 服务场景：C端提供答疑服务，B端提供智能教育解决方案。
• 成效：提升教学效率，实现个性化学习。

总结

产业智能化是推动经济增长的重要力量，随着技术平民化和生态平台的发展，各行业将逐步实现智能化转型。尽管存在数据、人才和成本等挑战，但通过开源、合作和教育培训，产业智能化将加速落地并持续发展。未来，AI将更加深入地融入商业生态，创造新的价值和商业模式。