概述
2017年是人工智能技術(shù)從實驗室走向產(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)式增長態(tài)勢。本報告系統(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)算法對海量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，欺詐識別準(zhǔn)確率提升至95%以上；智能投顧平臺基于用戶畫像和風(fēng)險偏好，提供個性化資產(chǎn)配置建議，管理規(guī)模突破千億美元；信用評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)域的識別準(zhǔn)確率已超越初級醫(yī)師水平；藥物研發(fā)平臺通過深度學(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)，實現(xiàn)疾病預(yù)警和個性化健康干預(yù)。
3. 智能安防
人臉識別技術(shù)在公共安全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性應(yīng)用，重點(diǎn)場所布控識別準(zhǔn)確率達(dá)99.7%；視頻結(jié)構(gòu)化分析系統(tǒng)可自動識別異常行為，大幅提升預(yù)警效率；智能交通管理系統(tǒng)通過實時路況預(yù)測，有效緩解城市擁堵問題。
4. 零售電商
個性化推薦引擎通過用戶行為分析，將購物轉(zhuǎn)化率提升30%以上；智能倉儲機(jī)器人實現(xiàn)24小時不間斷作業(yè)，分揀效率提升5倍；無人零售門店融合計算機(jī)視覺和傳感器技術(shù)，開創(chuàng)全新消費(fèi)場景。
5. 智能制造
工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)替代人工質(zhì)檢，缺陷識別準(zhǔn)確率高達(dá)99.9%；預(yù)測性維護(hù)平臺通過設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)分析，將非計劃停機(jī)時間減少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)平臺根據(jù)學(xué)生知識掌握情況動態(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)可自動評估主觀題，釋放教師教學(xué)壓力；虛擬實驗室創(chuàng)造沉浸式學(xué)習(xí)體驗，降低實驗教學(xué)成本。
7. 農(nóng)業(yè)科技
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)通過無人機(jī)航拍和衛(wèi)星影像分析，實現(xiàn)作物生長狀態(tài)監(jiān)測；智能灌溉系統(tǒng)基于土壤濕度數(shù)據(jù)和氣象預(yù)測，節(jié)水率達(dá)30%以上；農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測AI平臺確保食品安全，減少人工檢測誤差。
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，在計算機(jī)視覺、自然語言處理、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。
平臺服務(wù)型企業(yè)（23家）
構(gòu)建AI開發(fā)平臺和工具鏈，降低技術(shù)使用門檻，推動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、阿里云ET大腦等。
人工智能系統(tǒng)集成服務(wù)發(fā)展趨勢
技術(shù)融合深化
AI與云計算、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)。邊緣計算與AI芯片的快速發(fā)展，推動AI應(yīng)用向終端設(shè)備延伸。
行業(yè)定制化需求增長
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)成為市場新增長點(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)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。
