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人工智能行業(yè)融合部分賽道發(fā)展現(xiàn)狀分析

日期:2022-05-25

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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(shù)開始涌現(xiàn)，開啟了人工智能跌宕起伏的漫長發(fā)展史。?

圖1：人工智能發(fā)展過程中的三次浪潮圖

資料來源：西南證券研究發(fā)展中心?

?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(shù)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(xiàn)讓機器擁有人類的思維方式去作業(yè)這一目的。?

圖2：人工智能三要素

資料來源：火石根據(jù)公開資料整理

如圖，算力、算法和數(shù)據(jù)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(fā)展。

(1)?算力：包含軟件、硬件系統(tǒng)的開發(fā)，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(shù)據(jù)中獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對位置數(shù)據(jù)某些特性進行預測與判斷；

(3)?數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是提升AI算法識別率和精確度的核心驅(qū)動因素。數(shù)據(jù)越多越優(yōu)，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(shù)的興起，數(shù)據(jù)量正呈現(xiàn)著指數(shù)式增長。

?人工智能技術(shù)融合篇

2.1人工智能+制造業(yè)

“人工智能+制造業(yè)”，簡稱智能制造，指人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應用。傳統(tǒng)的工業(yè)機器人，在執(zhí)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(shù)據(jù)訓練后，實現(xiàn)了自主決策功能，賦予了機器學習能力，大大提升了生產(chǎn)效率并節(jié)約了人力資源。

就融合路徑而言，人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展主要涵蓋研發(fā)設計、生產(chǎn)過程、園區(qū)物流、質(zhì)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(tǒng)的機器學習、專家系統(tǒng)等早期人工智能技術(shù)已經(jīng)深入滲透在制造業(yè)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(shù)，由于規(guī)模化應用時間較短，仍在探索與突破階段。人工智能技術(shù)在制造業(yè)各領域的應用表現(xiàn)如表1所示（用顏色的深淺代表該項技術(shù)在該環(huán)節(jié)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(shù)在制造業(yè)中的應用情況說明表

來源：火石創(chuàng)造根據(jù)公開資料整理

我國制造業(yè)不同行業(yè)所表現(xiàn)出來的數(shù)字化、自動化程度有很大不同，與人工智能技術(shù)融合程度也呈現(xiàn)出一定差異，如圖3所示為AI技術(shù)在制造行業(yè)各領域滲透的特征（將細分行業(yè)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(shù)在制造業(yè)各領域融合情況圖

資料來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)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(yè)、家電制造業(yè)、機械設備制造業(yè)、汽車制造業(yè)等領軍者行業(yè)與AI具有較高融合程度，并且這些行業(yè)產(chǎn)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(yè)、儀器儀表制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、紡織服裝制造業(yè)、金屬制品制造業(yè)、石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)、食品飲料制造業(yè)、冶金行業(yè)、化學纖維制造業(yè)，鐵路、傳播、航空航天和其他交通運輸設備制造業(yè)、化學原料和化學制品制造業(yè)等奮斗者行業(yè)與AI具有良好的融合基礎，未來發(fā)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(yè)、文體娛樂用品制造業(yè)、木材加工及家具建造業(yè)正在積極的探索AI應用路徑，該類行業(yè)數(shù)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(fā)展的賽道尚未成型。

2.2人工智能+醫(yī)療業(yè)

作為科技“戰(zhàn)疫”先鋒，人工智能技術(shù)在眾多醫(yī)療場景下都發(fā)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(shù)等都在抗“疫”效率方面“大展身手”，在醫(yī)療診斷輔助、藥物研發(fā)、病毒研究、醫(yī)院管理、公共衛(wèi)生、醫(yī)療機器人、遠程醫(yī)療等領域也有著強大影響力，在疫情監(jiān)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(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜。?

圖4：智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)圖譜

資料來源：火石創(chuàng)造根據(jù)公開資料整理

我國將“AI+醫(yī)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(wèi)生服務等。表2為人工智能技術(shù)助力抗疫的典型總結(jié)。

表2：人工智能技術(shù)助力抗疫的典型總結(jié)

來源：火石創(chuàng)造根據(jù)公開資料整理

雖然AI技術(shù)在醫(yī)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(yī)療產(chǎn)品單憑人工智能技術(shù)很難解決醫(yī)療問題。另外，醫(yī)療訓練數(shù)據(jù)和復合型人才也是智慧醫(yī)療領域面臨的嚴峻問題。總結(jié)來說，目前，我國智慧醫(yī)療當面存在的挑戰(zhàn)主要總結(jié)如下：

(1)?醫(yī)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(shù)或者算法的匹配程度；

(3)?醫(yī)療大數(shù)據(jù)與AI算法所需訓練數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化程度；

(4) AI+醫(yī)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(yè)上市潮機遇》西南證券研究發(fā)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(fā)展》王淼、張振乾

[3] 《疫情防控加速人工智能醫(yī)療應用落地》梁冬晗、厲欣林

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?人工智能概述篇

?人工智能技術(shù)融合篇

2.2人工智能+醫(yī)療業(yè)

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