人工智能行業融合部分賽道發展現狀分析
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1956年，在達特茅斯學院的一次會議上，計算機專家約翰·麥卡錫提出了“人工智能”這一詞匯。此后，達特茅斯會議便被廣泛認為是人工智能誕生的標志，最早的一批人工智能學者和技術開始涌現，開啟了人工智能跌宕起伏的漫長發展史。
圖1：人工智能發展過程中的三次浪潮圖資料來源：西南證券研究發展中心
01 人工智能概述篇
人工智能，顧名思義，就是模仿人類智慧的一門技術學科，給機器賦予人的意識和思想，幫助、代替甚至超越人類的認知、決策與分析，最終實現讓機器擁有人類的思維方式去作業這一目的。
圖2：人工智能三要素資料來源：火石根據公開資料整理
如圖，算力、算法和數據是人工智能的三大基本要素，并且共同推動人工智能往更高層次的感知、認知發展。
（1） 算力：包含軟件、硬件系統的開發，通過計算機、芯片等載體提供基本運算能力；（2） 算法：通過一系列人工智能算法，比如機器學習等，從海量數據中獲得規律，并利用規律對位置數據某些特性進行預測與判斷；（3） 數據：數據是提升AI算法識別率和精確度的核心驅動因素。數據越多越優，場景特點越豐富；算法性能越高，模型更高效。伴隨著新興技術的興起，數據量正呈現著指數式增長。
02 人工智能技術融合篇
2．1人工智能＋制造業
“人工智能＋制造業”，簡稱智能制造，指人工智能技術在制造業中的應用。傳統的工業機器人，在執行指令時具有一定被動性，需要人工設置與干預。然而通過深度學習模型和海量數據訓練后，實現了自主決策功能，賦予了機器學習能力，大大提升了生產效率并節約了人力資源。
就融合路徑而言，人工智能與制造業的融合發展主要涵蓋研發設計、生產過程、園區物流、質量檢驗、計劃排程、設備健康管理、營銷服務、供應鏈管理等領域。傳統的機器學習、專家系統等早期人工智能技術已經深入滲透在制造業各個領域，但比如深度學習、自然語言處理等新一代人工智能技術，由于規模化應用時間較短，仍在探索與突破階段。人工智能技術在制造業各領域的應用表現如表1所示（用顏色的深淺代表該項技術在該環節中的應用程度，顏色越深代表應用程度越深）。
表1：人工智能技術在制造業中的應用情況說明表
來源：火石創造根據公開資料整理
我國制造業不同行業所表現出來的數字化、自動化程度有很大不同，與人工智能技術融合程度也呈現出一定差異，如圖3所示為AI技術在制造行業各領域滲透的特征（將細分行業劃分為領軍者、奮斗者、探索者三類，其中虛線圈為探索者，實線圈為奮斗者，實心圈為領軍者）。
圖3：人工智能技術在制造業各領域融合情況圖資料來源：國家工業信息安全發展研究中心
由上圖可以看出，計算機通信和其他電子設備制造業、家電制造業、機械設備制造業、汽車制造業等領軍者行業與AI具有較高融合程度，并且這些行業產品迭代快、更加靠近消費者，具有更高的應用潛力。電氣機械和器材制造業、儀器儀表制造業、醫藥制造業、紡織服裝制造業、金屬制品制造業、石油加工、煉焦和核燃料加工業、食品飲料制造業、冶金行業、化學纖維制造業，鐵路、傳播、航空航天和其他交通運輸設備制造業、化學原料和化學制品制造業等奮斗者行業與AI具有良好的融合基礎，未來發展空間很大。橡膠與塑料制品、非金屬礦物制造、造紙包裝及印刷業、文體娛樂用品制造業、木材加工及家具建造業正在積極的探索AI應用路徑，該類行業數字化程度較低、智能化基礎薄弱，所以導致與人工智能融合進行發展的賽道尚未成型。
2．2人工智能＋醫療業
作為科技“戰疫”先鋒，人工智能技術在眾多醫療場景下都發揮著不可或缺的作用。比如語音識別、自然語言處理、計算機視覺、機器人技術等都在抗“疫”效率方面“大展身手”，在醫療診斷輔助、藥物研發、病毒研究、醫院管理、公共衛生、醫療機器人、遠程醫療等領域也有著強大影響力，在疫情監控、人流預測、輿情分析、病毒研究、智能測溫等方面對疫情防控也起到了積極作用。圖4為智慧醫療產業圖譜。
圖4：智慧醫療產業圖譜資料來源：火石創造根據公開資料整理
我國將“AI＋醫療”作為疫情防控的利器，應用到防控手段的各個方面，比如：分子研究、輔助診斷、疫情管控、公共衛生服務等。表2為人工智能技術助力抗疫的典型總結。
表2：人工智能技術助力抗疫的典型總結
來源：火石創造根據公開資料整理
雖然AI技術在醫療領域試驗成果頗豐，但要突破臨床應用的考驗仍然需要時間。由于臨床癥狀的多樣性，導致智慧醫療產品單憑人工智能技術很難解決醫療問題。另外，醫療訓練數據和復合型人才也是智慧醫療領域面臨的嚴峻問題�？偨Y來說，目前，我國智慧醫療當面存在的挑戰主要總結如下：
（1） 醫療試驗成果與臨床場景的契合程度；（2） 臨床癥狀的多樣性與AI技術或者算法的匹配程度；（3） 醫療大數據與AI算法所需訓練數據集的轉化程度；（4） AI＋醫療復合型人才的匱乏程度。 參考文獻［1］ 《“寒冬”or“拂曉”，捕捉AI企業上市潮機遇》西南證券研究發展中心計算機研究團隊［2］ 《“人工智能＋制造”圍繞三大方向加速落地發展》王淼、張振乾［3］ 《疫情防控加速人工智能醫療應用落地》梁冬晗、厲欣林
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作者 ｜ 火石創造 金丹
審核 ｜ 火石創造 邵錢、殷莉等
運營 ｜ 火石創造 黃淑萍
原文標題 : 人工智能行業融合部分賽道發展現狀分析
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