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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
1956年,在達(dá)特茅斯學(xué)院的一次會(huì)議上,計(jì)算機(jī)專家約翰·麥卡錫提出了“人工智能”這一詞匯。此后,達(dá)特茅斯會(huì)議便被廣泛認(rèn)為是人工智能誕生的標(biāo)志,最早的一批人工智能學(xué)者和技術(shù)開始涌現(xiàn),開啟了人工智能跌宕起伏的漫長(zhǎng)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?

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(shù)學(xué)科,給機(jī)器賦予人的意識(shí)和思想,幫助、代替甚至超越人類的認(rèn)知、決策與分析,最終實(shí)現(xiàn)讓機(jī)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(dòng)人工智能往更高層次的感知、認(rèn)知發(fā)展。
(1)?算力:包含軟件、硬件系統(tǒng)的開發(fā),通過計(jì)算機(jī)、芯片等載體提供基本運(yùn)算能力;
(2)?算法:通過一系列人工智能算法,比如機(jī)器學(xué)習(xí)等,從海量數(shù)據(jù)中獲得規(guī)律,并利用規(guī)律對(duì)位置數(shù)據(jù)某些特性進(jìn)行預(yù)測(cè)與判斷;
(3)?數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)是提升AI算法識(shí)別率和精確度的核心驅(qū)動(dòng)因素。數(shù)據(jù)越多越優(yōu),場(chǎng)景特點(diǎn)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(zhǎng)。

02

?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(jiǎn)稱智能制造,指人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用。傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人,在執(zhí)行指令時(shí)具有一定被動(dòng)性,需要人工設(shè)置與干預(yù)。然而通過深度學(xué)習(xí)模型和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,實(shí)現(xiàn)了自主決策功能,賦予了機(jī)器學(xué)習(xí)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(shè)計(jì)、生產(chǎn)過程、園區(qū)物流、質(zhì)量檢驗(yàn)、計(jì)劃排程、設(shè)備健康管理、營(yíng)銷服務(wù)、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、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(gè)領(lǐng)域,但比如深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等新一代人工智能技術(shù),由于規(guī)模化應(yīng)用時(shí)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(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)如表1所示(用顏色的深淺代表該項(xiàng)技術(shù)在該環(huán)節(jié)中的應(yīng)用程度,顏色越深代表應(yīng)用程度越深)。
表1:人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用情況說明表

來源:火石創(chuàng)造根據(jù)公開資料整理
我國(guó)制造業(yè)不同行業(yè)所表現(xiàn)出來的數(shù)字化、自動(dòng)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(lǐng)域滲透的特征(將細(xì)分行業(yè)劃分為領(lǐng)軍者、奮斗者、探索者三類,其中虛線圈為探索者,實(shí)線圈為奮斗者,實(shí)心圈為領(lǐng)軍者)。?

圖3:人工智能技術(shù)在制造業(yè)各領(lǐng)域融合情況圖
資料來源:國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心
由上圖可以看出,計(jì)算機(jī)通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、家電制造業(yè)、機(jī)械設(shè)備制造業(yè)、汽車制造業(yè)等領(lǐng)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(fèi)者,具有更高的應(yīng)用潛力。電氣機(jī)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(xué)纖維制造業(yè),鐵路、傳播、航空航天和其他交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)等奮斗者行業(yè)與AI具有良好的融合基礎(chǔ),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(yīng)用路徑,該類行業(yè)數(shù)字化程度較低、智能化基礎(chǔ)薄弱,所以導(dǎo)致與人工智能融合進(jìn)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(chǎng)景下都發(fā)揮著不可或缺的作用。比如語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)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(jī)器人、遠(yuǎn)程醫(yī)療等領(lǐng)域也有著強(qiáng)大影響力,在疫情監(jiān)控、人流預(yù)測(cè)、輿情分析、病毒研究、智能測(cè)溫等方面對(duì)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(guó)將“AI+醫(yī)療”作為疫情防控的利器,應(yīng)用到防控手段的各個(gè)方面,比如:分子研究、輔助診斷、疫情管控、公共衛(wèi)生服務(wù)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(lǐng)域試驗(yàn)成果頗豐,但要突破臨床應(yīng)用的考驗(yàn)仍然需要時(shí)間。由于臨床癥狀的多樣性,導(dǎo)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(xùn)練數(shù)據(jù)和復(fù)合型人才也是智慧醫(yī)療領(lǐng)域面臨的嚴(yán)峻問題。總結(jié)來說,目前,我國(guó)智慧醫(yī)療當(dāng)面存在的挑戰(zhàn)主要總結(jié)如下:
(1)?醫(yī)療試驗(yàn)成果與臨床場(chǎng)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(xùn)練數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化程度;
(4) AI+醫(yī)療復(fù)合型人才的匱乏程度。?

參考文獻(xiàn)

[1] 《“寒冬”or“拂曉”,捕捉AI企業(yè)上市潮機(jī)遇》西南證券研究發(fā)展中心計(jì)算機(jī)研究團(tuán)隊(duì)
[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(yīng)用落地》梁冬晗、厲欣林
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