中國人工智能行業前景如何？

• 劉春天 2023年6月30日 來源：中研網 442 22
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人工智能即AI，其英文全稱為Artificial Intelligence。人工智能的概念要從人工和智能兩方面來了解，所謂人工就是指人工智能脫胎于人類的文明，是人類智慧的產物；而智能則是指具有人工智能的計算機或其他子設備可以模擬人類的智能行為和思維方式，人工智能是計算機科學

根據《2023-2027年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》分析，人工智能是一種涉及計算機科學、數學和心理學等領域的交叉學科，旨在開發智能軟件、智能機器和智能系統，實現類似于人類認知和決策過程的自動化。

以下是人工智能發展的一些現狀：
應用場景不斷拓展
目前，人工智能應用場景已經涵蓋多個領域，包括醫療、金融、制造業、交通運輸等，其應用領域不斷擴展。例如，智能家居、無人駕駛、智能客服等都離不開人工智能技術的支持。

技術持續創新

在人工智能技術的研發方面，國際上的科技巨頭，如谷歌、微軟、IBM等正在不斷投入研發，推出各種具有創新性的人工智能產品，例如自然語言處理、機器學習、計算機視覺、語音識別等。

技術趨于成熟

隨著技術的發展和應用的普及，人工智能的技術趨于成熟。例如，人工智能語音助手可以識別人類的語音并進行相應的操作，語音技術已經逐漸過渡到廣泛應用階段。

全球合作加強

國際上各國的政府、企業和學術機構之間都在人工智能領域加強合作，在共同推進人工智能技術的研究、開發和應用方面，加強知識產權、數據隱私保護以及普及國際技術標準等。

社會關注度逐漸提升

人工智能技術在產業、社會和自我領域都能夠產生巨大影響，從而引起了全球社會范圍內的廣泛關注和大眾討論。

總之，人工智能技術正處于快速發展的時期，隨著技術和應用的發展，將會進一步拓展歐洲和全球的發展前景，為人們提供更多高質量的智能化應用。

人工智能市場規模:

2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升到國家戰略層面，受益于國家政策的大力支持，以及資本和人才的驅動，我國人工智能行業的發展走在了世界前列。根據中國信通院公布的測算數據顯示，2022年中國人工智能產業規模為5273.5億元，同比增長30.5%。

人工智能產品:

隨著制造強國、網絡強國、數字中國建設進程的加快，在制造、家居、金融、教育、交通、安防、醫療、物流等領域對人工智能技術和產品的需求將進一步釋放，相關智能產品的種類和形態也將越來越豐富。

人工智能行業應用

人工智能與行業領域的深度融合將改變甚至重新塑造傳統行業，本節重點介紹人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、醫療、物流行業的應用，由于篇幅有限，其它很多重要的行業應用在這里不展開論述。

1.智能制造

智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

智能制造對人工智能的需求，主要表現在以下三個方面：

一是智能裝備，包括自動識別設備、人機交互系統、工業機器人以及數控機床等具體設備，涉及到跨媒體分析推理、自然語言處理、虛擬現實智能建模及自主無人系統等關鍵技術。

二是智能工廠，包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優化等具體內容，涉及到跨媒體分析推理、大數據智能、機器學習等關鍵技術。

三是智能服務，包括大規模個性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務模式，涉及到跨媒體分析推理、自然語言處理、大數據智能、高級機器學習等關鍵技術。

例如：現有涉及智能裝備故障問題的紙質化文件，可通過自然語言處理，形成數字化資料，再通過非結構化數據向結構化數據的轉換，形成深度學習所需的訓練數據，從而構建設備故障分析的神經網絡，為下一步故障診斷、優化參數設置提供決策依據。

2.智能家居

參照工業和信息化部印發的《智慧家庭綜合標準化體系建設指南》，智能家居是智慧家庭八大應用場景之一。受產業環境、價格、消費者認可度等因素影響，我國智能家居行業經歷了漫長的探索期。

至2010年，隨著物聯網技術的發展以及智慧城市概念的出現，智能家居概念逐步有了清晰的定義并隨之涌現出各類產品，軟件系統也經歷了若干輪升級。

智能家居以住宅為平臺，基于物聯網技術，由硬件（智能家電、智能硬件、安防控制設備、家具等）、軟件系統、云計算平臺構成的家居生態圈，實現人遠程控制設備、設備間互聯互通、設備自我學習等功能，并通過收集、分析用戶行為數據為用戶提供個性化生活服務，使家居生活安全、節能、便捷等。

例如：借助智能語音技術，用戶應用自然語言實現對家居系統各設備的操控，如開關窗簾（窗戶）、操控家用電器和照明系統、打掃衛生等操作。借助機器學習技術，智能電視可以從用戶看電視的歷史數據中分析其興趣和愛好，并將相關的節目推薦給用戶。

通過應用聲紋識別、臉部識別、指紋識別等技術進行開鎖等。通過大數據技術可以使智能家電，實現對自身狀態及環境的自我感知，具有故障診斷能力。通過收集產品運行數據，發現產品異常，主動提供服務，降低故障率。還可以通過大數據分析、遠程監控和診斷，快速發現問題、解決問題及提高效率。

3.智能金融

人工智能的飛速發展，將對身處服務價值鏈高端的金融業帶來深刻影響，人工智能逐步成為決定金融業溝通客戶、發現客戶金融需求的重要因素。

人工智能技術在金融業中可以用于服務客戶，支持授信、各類金融交易和金融分析中的決策，并用于風險防控和監督，將大幅改變金融現有格局，金融服務將會更加地個性化與智能化。

智能金融對于金融機構的業務部門來說，可以幫助獲客，精準服務客戶，提高效率；對于金融機構的風控部門來說，可以提高風險控制，增加安全性；對于用戶來說，可以實現資產優化配置，體驗到金融機構更加完美地服務。

人工智能在金融領域的應用主要包括：智能獲客、依托大數據、對金融用戶進行畫像，通過需求響應模型，極大地提升獲客效率。身份識別，以人工智能為內核，通過人臉識別、聲紋識別、指靜脈識別等生物識別手段，再加上各類票據、身份證、銀行卡等證件票據的OCR識別等技術手段，對用戶身份進行驗證，大幅降低核驗成本，有助于提高安全性。

大數據風控，通過大數據、算力、算法的結合，搭建反欺詐、信用風險等模型，多維度控制金融機構的信用風險和操作風險，同時避免資產損失。

智能投顧，基于大數據和算法能力，對用戶與資產信息進行標簽化，精準匹配用戶與資產。

智能客服，基于自然語言處理能力和語音識別能力，拓展客服領域的深度和廣度，大幅降低服務成本，提升服務體驗。

金融云，依托云計算能力的金融科技，為金融機構提供更安全高效的全套金融解決方案。

4.智能交通

智能交通系統（IntelligentTrafficSystem，ITS）是通信、信息和控制技術在交通系統中集成應用的產物。ITS借助現代科技手段和設備，將各核心交通元素聯通，實現信息互通與共享以及各交通元素的彼此協調、優化配置和高效使用形成人、車和交通的一個高效協同環境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。

例如：通過交通信息采集系統采集道路中的車輛流量、行車速度等信息，信息分析處理系統處理后形成實時路況，決策系統據此調整道路紅綠燈時長，調整可變車道或潮汐車道的通行方向等，通過信息發布系統將路況推送到導航軟件和廣播中，讓人們合理規劃行駛路線。

通過不停車收費系統（ETC），實現對通過ETC入口站的車輛身份及信息自動采集、處理、收費和放行，有效提高通行能力、簡化收費管理、降低環境污染。

ITS應用最廣泛的地區是日本，其次是美國、歐洲等地區。中國的智能交通系統近幾年也發展迅速，在北京、上海、廣州、杭州等大城市已經建設了先進的智能交通系統。

其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指揮與調度、高速公路管理和緊急事件管理等四大ITS系統。廣州建立了交通信息共用主平臺、物流信息平臺和靜態交通管理系統等三大ITS系統。

5.智能安防

智能安防技術是一種利用人工智能對視頻、圖像進行存儲和分析，從中識別安全隱患并對其進行處理的技術。智能安防與傳統安防的最大區別在于智能化，傳統安防對人的依賴性比較強，非常耗費人力，而智能安防能夠通過機器實現智能判斷，從而盡可能實現實時地安全防范和處理。

當前，高清視頻、智能分析等技術的發展，使得安防從傳統的被動防御向主動判斷和預警發展，行業也從單一的安全領域向多行業應用發展，進而提升生產效率并提高生活智能化程度，為更多的行業和人群提供可視化及智能化方案。

用戶面對海量的視頻數據，已無法簡單利用人海戰術進行檢索和分析，需要采用人工智能技術作專家系統或輔助手段，實時分析視頻內容，探測異常信息，進行風險預測。

從技術方面來講，目前國內智能安防分析技術主要集中在兩大類：

一類是采用畫面分割前景提取等方法，對視頻畫面中的目標進行提取檢測，通過不同的規則來區分不同的事件，從而實現不同的判斷并產生相應的報警聯動等。例如：區域入侵分析、打架檢測、人員聚集分析、交通事件檢測等。

另一類是利用模式識別技術，對畫面中特定的物體進行建模，并通過大量樣本進行訓練，從而達到對視頻畫面中的特定物體進行識別，如車輛檢測、人臉檢測、人頭檢測（人流統計）等應用。
智能安防目前涵蓋眾多的領域，如街道社區、道路、樓宇建筑、機動車輛的監控，移動物體監測等。今后智能安防還要解決海量視頻數據分析、存儲控制及傳輸問題，將智能視頻分析技術、云計算及云存儲技術結合起來，構建智慧城市下的安防體系。

6.智能醫療

人工智能的快速發展，為醫療健康領域向更高的智能化方向發展，提供了非常有利的技術條件。近幾年，智能

療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮重要作用。
在輔助診療方面，通過人工智能技術可以有效提高醫護人員工作效率，提升一線全科醫生的診斷治療水平。如利用智能語音技術可以實現電子病歷的智能語音錄入;利用智能影像識別技術，可以實現醫學圖像自動讀片;利用智能技術和大數據平臺，構建輔助診療系統。

在疾病預測方面，人工智能借助大數據技術可以進行疫情監測，及時有效地預測并防止疫情的進一步擴散和發展。

以流感為例：很多國家都有規定，當醫生發現新型流感病例時需告知疾病控制與預防中心。但由于人們可能患病不及時就醫，同時信息傳達回疾控中心也需要時間。因此，通告新流感病例時往往會有一定的延遲，人工智能通過疫情監測能夠有效縮短響應時間。

在醫療影像輔助診斷方面，影像判讀系統的發展是人工智能技術的產物。早期的影像判讀系統主要靠人手工編寫判定規則，存在耗時長、臨床應用難度大等問題，從而未能得到廣泛推廣。

影像組學是通過醫學影像對特征進行提取和分析，為患者預前和預后的診斷和治療提供評估方法和精準診療決策。這在很大程度上簡化了人工智能技術的應用流程，節約了人力成本。

7.智能物流

傳統物流企業在利用條形碼、射頻識別技術、傳感器、全球定位系統等方面優化改善運輸、倉儲、配送裝卸等物流業基本活動。同時也在嘗試使用智能搜索、推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術，實現貨物運輸過程的自動化運作和高效率優化管理，提高物流效率。

例如：在倉儲環節，利用大數據智能通過分析大量歷史庫存數據，建立相關預測模型，實現物流庫存商品的動調整。大數據智能也可以支撐商品配送規劃，進而實現物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。

在貨物搬運環節，加載計算機視覺、動態路徑規劃等技術的智能搬運機器人（如搬運機器人、貨架穿梭車、分揀機器人等）得到廣泛應用，大大減少了訂單出庫時間，使物流倉庫的存儲密度、搬運的速度、揀選的精度均有大幅度提升。

人工智能發展前景:

人工智能技術在經過幾十年的發展后，已經成為許多行業變革的重要力量之一。未來，其發展前景不可限量，以下是人工智能發展前景的一些預測：

應用范圍將進一步擴展

人工智能技術在醫療、金融、制造、能源、教育等領域的應用已經比較廣泛，未來其應用范圍將會進一步擴大，例如，智能家居、智能物流、智能城市等。

技術將會不斷突破

機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術都在人工智能領域取得了很大的突破，未來，人工智能技術將會更加成熟，并能夠更好地與其他技術結合，推出更具有創新性的應用和產品。

個性化服務將會更為普及

人工智能技術可以分析和理解用戶的行為和需求，并在此基礎上提供更為個性化的服務，而這種服務將會在未來得以更為廣泛的普及。

人工智能將會推動機器人產業的發展

人工智能和機器人技術的結合，已經使得機器人產業在醫療、教育、服務和制造等領域得到了廣泛的應用。未來，人工智能技術將會為機器人產業帶來更多的發展機遇。

人工智能將會推動數字化轉型

人工智能技術可以與物聯網、云計算等技術結合，為企業提供更多的數字化轉型解決方案。未來，人工智能技術將會在企業數字化方面發揮更為重要的作用。

總之，人工智能技術是未來技術的重要發展方向之一，其發展前景不斷拓展。未來，人工智能技術將會以更為廣泛和深入的方式滲透到各個行業和領域，為人們帶來更加智能和高效的服務和產品。

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