概述

2017年是人工智能技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的關(guān)鍵一年，全球AI產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。本報(bào)告系統(tǒng)梳理了人工智能在七大核心行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀，并對(duì)100家具有代表性的AI初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行深度剖析，為行業(yè)參與者提供全面的市場(chǎng)洞察。

七大行業(yè)應(yīng)用深度解析

1. 金融科技

人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地。智能風(fēng)控系統(tǒng)通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，欺詐識(shí)別準(zhǔn)確率提升至95%以上；智能投顧平臺(tái)基于用戶畫像和風(fēng)險(xiǎn)偏好，提供個(gè)性化資產(chǎn)配置建議，管理規(guī)模突破千億美元；信用評(píng)估模型融合多維度數(shù)據(jù)，顯著提升了中小微企業(yè)信貸可獲得性。

2. 醫(yī)療健康

醫(yī)學(xué)影像診斷AI系統(tǒng)在肺結(jié)節(jié)、眼底病變等領(lǐng)域的識(shí)別準(zhǔn)確率已超越初級(jí)醫(yī)師水平；藥物研發(fā)平臺(tái)通過深度學(xué)習(xí)加速化合物篩選，研發(fā)周期縮短40%以上；智能健康管理設(shè)備結(jié)合可穿戴技術(shù)，實(shí)現(xiàn)疾病預(yù)警和個(gè)性化健康干預(yù)。

3. 智能安防

人臉識(shí)別技術(shù)在公共安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性應(yīng)用，重點(diǎn)場(chǎng)所布控識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99.7%；視頻結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別異常行為，大幅提升預(yù)警效率；智能交通管理系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)路況預(yù)測(cè)，有效緩解城市擁堵問題。

4. 零售電商

個(gè)性化推薦引擎通過用戶行為分析，將購(gòu)物轉(zhuǎn)化率提升30%以上；智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷作業(yè)，分揀效率提升5倍；無(wú)人零售門店融合計(jì)算機(jī)視覺和傳感器技術(shù)，開創(chuàng)全新消費(fèi)場(chǎng)景。

5. 智能制造

工業(yè)視覺檢測(cè)系統(tǒng)替代人工質(zhì)檢，缺陷識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.9%；預(yù)測(cè)性維護(hù)平臺(tái)通過設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)分析，將非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間減少60%；智能排產(chǎn)系統(tǒng)優(yōu)化生產(chǎn)流程，資源利用率提升25%。

6. 教育培訓(xùn)

自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)根據(jù)學(xué)生知識(shí)掌握情況動(dòng)態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，學(xué)習(xí)效率提升40%；智能批改系統(tǒng)可自動(dòng)評(píng)估主觀題，釋放教師教學(xué)壓力；虛擬實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)造沉浸式學(xué)習(xí)體驗(yàn)，降低實(shí)驗(yàn)教學(xué)成本。

7. 農(nóng)業(yè)科技

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)通過無(wú)人機(jī)航拍和衛(wèi)星影像分析，實(shí)現(xiàn)作物生長(zhǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)；智能灌溉系統(tǒng)基于土壤濕度數(shù)據(jù)和氣象預(yù)測(cè)，節(jié)水率達(dá)30%以上；農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)AI平臺(tái)確保食品安全，減少人工檢測(cè)誤差。

百大AI初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)圖譜

技術(shù)創(chuàng)新型企業(yè)（35家）

專注于算法研發(fā)和核心技術(shù)突破，在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)框架等領(lǐng)域形成技術(shù)壁壘。代表企業(yè)包括商湯科技、曠視科技、依圖科技等，累計(jì)融資額超過50億美元。

行業(yè)解決方案提供商（42家）

深耕垂直行業(yè)，將AI技術(shù)與行業(yè)know-how深度融合，提供端到端解決方案。涵蓋金融、醫(yī)療、制造等多個(gè)領(lǐng)域，典型企業(yè)包括第四范式、明略數(shù)據(jù)、思必馳等。

平臺(tái)服務(wù)型企業(yè)（23家）

構(gòu)建AI開發(fā)平臺(tái)和工具鏈，降低技術(shù)使用門檻，推動(dòng)AI技術(shù)普及。提供模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注、部署運(yùn)維等全生命周期服務(wù)，代表企業(yè)有百度AI開放平臺(tái)、阿里云ET大腦等。

人工智能系統(tǒng)集成服務(wù)發(fā)展趨勢(shì)

技術(shù)融合深化

AI與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融合程度不斷加深，形成協(xié)同效應(yīng)。邊緣計(jì)算與AI芯片的快速發(fā)展，推動(dòng)AI應(yīng)用向終端設(shè)備延伸。

行業(yè)定制化需求增長(zhǎng)

通用AI解決方案難以滿足特定行業(yè)需求，定制化系統(tǒng)集成服務(wù)成為市場(chǎng)新增長(zhǎng)點(diǎn)。行業(yè)專家與AI工程師的跨領(lǐng)域合作日趨緊密。

生態(tài)合作模式創(chuàng)新

技術(shù)提供商、系統(tǒng)集成商和行業(yè)用戶形成緊密合作的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。平臺(tái)化、模塊化的服務(wù)模式降低部署成本，加速技術(shù)落地。

展望

2017年標(biāo)志著人工智能進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化元年，技術(shù)突破與商業(yè)應(yīng)用形成良性循環(huán)。隨著算法革新、算力提升和數(shù)據(jù)積累，AI將在更多領(lǐng)域創(chuàng)造價(jià)值。系統(tǒng)集成服務(wù)商需要持續(xù)提升技術(shù)能力和行業(yè)理解，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。