大腦領(lǐng)導(dǎo)力白皮書洞察ai趨勢(shì)激發(fā)產(chǎn)業(yè)新效能2019

1、免費(fèi)獲取群內(nèi)1、2、7+；當(dāng)日華爾街日?qǐng)?bào)、3、每周4、行研均為公開利歸原作者學(xué)習(xí)。所有，起點(diǎn)財(cái)經(jīng)僅分發(fā)做掃一掃 關(guān)注公號(hào)回復(fù)：加入“起點(diǎn)財(cái)經(jīng)”群。內(nèi)容目錄IDC 觀點(diǎn)2804直面挑戰(zhàn)共建AI生態(tài)把握趨勢(shì)2019年AI市場(chǎng)展望行動(dòng)計(jì)劃規(guī)劃100天AI部署計(jì)劃0536辨識(shí)路徑從技術(shù)到應(yīng)用結(jié)語(yǔ)AI帶來萬(wàn)億美金新機(jī)會(huì)38081539激發(fā)潛能讓AI應(yīng)用發(fā)揮效能關(guān)于百度AI產(chǎn)業(yè)研究中心IDC 觀點(diǎn)把握市場(chǎng)趨勢(shì)為制定AI戰(zhàn)略提供參考。技術(shù)走向方面，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、多模態(tài)計(jì)算、多模型數(shù)據(jù)庫(kù)將開始走向市場(chǎng)。落地實(shí)施方面，AI部署過程將更加自動(dòng)化，AI也將從主要在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行計(jì)算擴(kuò)展至邊緣計(jì)算。應(yīng)用價(jià)值方面，業(yè)務(wù)流

2、程自動(dòng)化、人機(jī)交互智能化將是優(yōu)先受益領(lǐng)域。市場(chǎng)生態(tài)方面則體現(xiàn)出兩大明顯趨勢(shì)：軟件及應(yīng)用引領(lǐng)基礎(chǔ)計(jì)算架構(gòu)、生態(tài)資源整合制勝。辨識(shí)從技術(shù)到應(yīng)用的路徑驅(qū)動(dòng)AI落地。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)作為最基礎(chǔ)最關(guān)鍵的核心技術(shù)，驅(qū)動(dòng)圖像、視頻、語(yǔ)音、語(yǔ)義、知識(shí)圖譜等技術(shù)的應(yīng)用，未來還將向融合語(yǔ)音、語(yǔ)義、視頻圖像等多模態(tài)計(jì)算發(fā)展。而從技術(shù)到應(yīng)用，IDC在本次研究中也追蹤了16個(gè)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景。要將這些應(yīng)用在企業(yè)中落地并發(fā)揮效能，需要行業(yè)參與者共同解決數(shù)據(jù)資源、硬件適配、云端協(xié)同、工程化等諸多環(huán)節(jié)的要求。評(píng)估AI應(yīng)用效能促進(jìn)商業(yè)模式重構(gòu)。全面分析所有AI應(yīng)用場(chǎng)景可以看到：人工智能對(duì)企業(yè)的影響深遠(yuǎn)，從產(chǎn)品服務(wù)側(cè)，到中間的生

3、產(chǎn)模式、運(yùn)營(yíng)模式，再到?jīng)Q策端，人工智能將從降低人力成本、縮短流程所需時(shí)間、降低風(fēng)險(xiǎn)損失、帶來增值收入、提高生產(chǎn)效率等方面發(fā)揮效能。人工智能在不同行業(yè)不同企業(yè)發(fā)揮的效能并不均衡，本著“早投資早評(píng)估早受益”的原則，AI系統(tǒng)的早期投資者基本可在6-24個(gè)月內(nèi)收回投資成本，甚至獲得更多投資回報(bào)。共建合作伙伴網(wǎng)絡(luò)幫助各方輕松拓展業(yè)務(wù)。人工智能生態(tài)系統(tǒng)正在經(jīng)歷高度集中-各自為政-各司其職的演化進(jìn)程。為充分發(fā)揮應(yīng)用效能，行業(yè)參與者不應(yīng)止步于單純的采用這些技術(shù)，而應(yīng)積極構(gòu)建和啟用有助于促進(jìn)各方合作的平臺(tái)與服務(wù)，從而提升整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的效率。百度大腦：簡(jiǎn)單易用、全面開放。百度大腦經(jīng)過兩年多的開放和迭代，目前已經(jīng)升

4、級(jí)到3.0版本，開放超140項(xiàng)AI能力。百度大腦始終致力于為用戶提供最豐富最開放、簡(jiǎn)單易用的AI能力。最后，AI行動(dòng)計(jì)劃可以分為六步走：1-10天制定AI行動(dòng)計(jì)劃；11-20天選擇合適的啟動(dòng)場(chǎng)景；21-40天成立項(xiàng)目小組，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)并落實(shí)預(yù)算；41-60天開始測(cè)試AI系統(tǒng)；61-80天正式開始部署AI系統(tǒng)；81-100天復(fù)制成功實(shí)踐，擴(kuò)大部署規(guī)模。4把握趨勢(shì) 2019年AI市場(chǎng)展望過去兩年間，人工智能在中國(guó)的發(fā)展速度可謂一日千里、遍地開花：從企業(yè)單個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景試用到復(fù)制推廣到更多部門，從先行者的小范圍探索到行業(yè)企業(yè)全面入局，從語(yǔ)音控制、人臉識(shí)別、OCR等單點(diǎn)應(yīng)用到將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在各種細(xì)分領(lǐng)域。先行

5、者正在將成功的人工智能系統(tǒng)實(shí)踐復(fù)制到更多領(lǐng)域，技術(shù)與應(yīng)用雙重創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)中國(guó)人工智能市場(chǎng)高速發(fā)展。展望2019年以及其后的3年，預(yù)計(jì)人工智能市場(chǎng)將再續(xù)輝煌，新技術(shù)的滲透率將進(jìn)一步提高，將從智能流程自動(dòng)化、人機(jī)交互智能化等方面變革性地提升人類生活與工作效率。與此同時(shí)，市場(chǎng)生態(tài)也將更加高度整合。04低代碼開發(fā)平臺(tái)降低 AI技術(shù)使用門檻05人工智能從云端部署向邊緣計(jì)算擴(kuò)展10生態(tài)資源整合成為制勝關(guān)鍵09軟件及應(yīng)用引領(lǐng)基礎(chǔ)架構(gòu)技術(shù)實(shí)施應(yīng)用價(jià)值市場(chǎng)生態(tài)業(yè)務(wù)流程智能化人機(jī)交互趨向全面智能化六大行業(yè)全面采用 AI08機(jī)器學(xué)習(xí)融合視覺多模型數(shù)據(jù)庫(kù)開始走向市場(chǎng)深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音語(yǔ)義等多模態(tài)計(jì)算開始落地02自動(dòng)化水平達(dá)到新

6、高度開始走進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)010703圖1 2019年工智能市場(chǎng)展望來源: IDC 2018 06展望一：機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)開始走進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)。機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)將走進(jìn)企業(yè)內(nèi)部，為企業(yè)提供以決策為中心的服務(wù)。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)也將繼續(xù)廣泛應(yīng)用在圖像、音頻、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理中。尤其是傳統(tǒng)行業(yè)中的大中型企業(yè)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)開發(fā)人工智能應(yīng)用將逐漸成為主流。IDC預(yù)計(jì)到2020年行業(yè)前15%的企業(yè)都將采用機(jī)器學(xué)習(xí)。展望二：融合視覺、語(yǔ)音、語(yǔ)義等多模態(tài)計(jì)算開始落地。僅能夠看清聽清的機(jī)器智能已經(jīng)不能滿足人類需求，融合視覺、語(yǔ)音、語(yǔ)義及情感的多模態(tài)計(jì)算成為實(shí)現(xiàn)真正智能的迫切剛需。預(yù)計(jì)未來三年多模態(tài)計(jì)算將在實(shí)際應(yīng)

7、技術(shù)走向用中開始落地。展望三：多模型數(shù)據(jù)庫(kù)開始走向市場(chǎng)。隨著物聯(lián)網(wǎng)的投資以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，企業(yè)內(nèi)各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)高速增長(zhǎng)，使得能夠支持多種格式數(shù)據(jù)管理的多模型數(shù)據(jù)庫(kù)成為迫切需求。IDC預(yù)計(jì)到2023年，多模型數(shù)據(jù)庫(kù)的支出將達(dá)到NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)支出的30%。展望四：低代碼量開發(fā)平臺(tái)降低AI技術(shù)使用門檻。低代碼量/無代碼開發(fā)平臺(tái)促進(jìn)AI部署自動(dòng)化，降低技術(shù)使用門檻，使中小企業(yè)也能平等使用AI，實(shí)現(xiàn)普惠AI。用戶可以上傳圖片、音頻、文本等原始數(shù)據(jù)，系統(tǒng)即可自動(dòng)訓(xùn)練出合適的模型。典型的案例谷歌AutoML，百度EasyDL。落地實(shí)施展望五：人工智能從云端部署向邊緣計(jì)算擴(kuò)展。基礎(chǔ)架構(gòu)開始向靠近數(shù)

8、據(jù)源的邊緣位置以及端側(cè)設(shè)備轉(zhuǎn)移，而人工智能將成為最先受益于邊緣計(jì)算的應(yīng)用程序。邊緣設(shè)備將包含AI算法并將驅(qū)動(dòng)計(jì)算能力的交付。IDC預(yù)計(jì)至2022年，25%的物聯(lián)網(wǎng)端設(shè)備都將運(yùn)行AI算法模型。展望六：業(yè)務(wù)流程智能化、自動(dòng)化水平達(dá)到新高度。機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的人工智能將推動(dòng)新一輪的業(yè)務(wù)流程重構(gòu)的浪潮，眾多應(yīng)用程序?qū)⒈桓叨群?jiǎn)化。典型的案例如財(cái)務(wù)流程自動(dòng)化、核保自動(dòng)化等眾多流程自動(dòng)化水平將達(dá)到新高度。IDC預(yù)計(jì)至2023年，人工智能將取代50%的IT業(yè)務(wù)工作量，節(jié)省20%以上的運(yùn)營(yíng)成本。展望七：人機(jī)交互界面趨向智能化。一方面語(yǔ)音賦能的程序越來越廣泛-語(yǔ)音對(duì)話能力將嵌入到硬件以及應(yīng)受益領(lǐng)域用程序軟件中。另一方

9、面融合語(yǔ)音、圖像、視頻以及語(yǔ)義理解能力的AI將成為人類與應(yīng)用程序交互的主流方式。IDC預(yù)計(jì)到2023年，支持AI 的人機(jī)交互接口將取代目前50%的基于屏幕的B2B和B2C的應(yīng)用程序。展望八：六大行業(yè)全面采用AI。政府行業(yè)、金融業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在經(jīng)過近年的應(yīng)用實(shí)踐后將全面擴(kuò)展AI的應(yīng)用。而新零售、新制造、醫(yī)療領(lǐng)域也將成為AI市場(chǎng)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。IDC預(yù)計(jì)未來這六大行業(yè)應(yīng)用AI的3年復(fù)合增長(zhǎng)率將超過30%。展望九：軟件及應(yīng)用引領(lǐng)基礎(chǔ)架構(gòu)。軟件定義計(jì)算已成為芯片廠商的重要戰(zhàn)略之一。軟件及應(yīng)用驅(qū)動(dòng)AI專用芯片的階段也將到來。未來，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的普及程度、機(jī)器學(xué)習(xí)是否始終需要大量的數(shù)據(jù)集、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演

10、化，都會(huì)影響加速計(jì)算類硬件的發(fā)展路線。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)演進(jìn)、AI應(yīng)用趨勢(shì)對(duì)基礎(chǔ)架構(gòu)供應(yīng)商日益重要。展望十：生態(tài)資源整合成為制勝關(guān)鍵。人工智能技術(shù)正在向端側(cè)智能滲透，成功的應(yīng)用離不開硬軟件的高度適市場(chǎng)生態(tài)配，這使得技術(shù)型廠商與傳感器、攝像頭、模組等細(xì)分產(chǎn)業(yè)的整合愈加重要。能夠整合解決方案中的各種生態(tài)要素并構(gòu)建合作伙伴網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)成為制勝關(guān)鍵。6在未來1-3年內(nèi)，人工智能應(yīng)用將滲入到企業(yè)的各項(xiàng)應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，勢(shì)必將為組織的人力結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程甚至所在的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來變革。IDC預(yù)計(jì)到2022年，中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到98.4億美金。智能化升級(jí)是大勢(shì)所趨，如何建立充分的認(rèn)知和預(yù)期，如何利用AI為企業(yè)帶來

11、經(jīng)濟(jì)效能，如何做好戰(zhàn)略部署和行動(dòng)計(jì)劃，企業(yè)在未來一年內(nèi)均需將這些問題優(yōu)先納入戰(zhàn)略議程。圖2 工智能市場(chǎng)規(guī)模，2017-2022（百萬(wàn)）來源: IDC 2018 9840.3000000080000006000000400030002001118.2000201720182019202020212022辨識(shí)路徑從技術(shù)到應(yīng)用把握人工智能發(fā)展趨勢(shì)，了解人工智能從技術(shù)到應(yīng)用的落地路徑，是制定人工智能戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。IDC將真正具備學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)稱之為人工智能系統(tǒng)。系統(tǒng)通過自然語(yǔ)言、語(yǔ)音、圖像、視頻等方式與人類交互，從交互信息中抽取知識(shí)建立知識(shí)庫(kù)，并采用機(jī)器學(xué)習(xí)方式建立預(yù)測(cè)模型，基于模型進(jìn)行推理給出結(jié)果。機(jī)

12、器學(xué)習(xí)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能化的最關(guān)鍵、最基礎(chǔ)技術(shù)，支持系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能化、自然交互。8AI系統(tǒng)基礎(chǔ)技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)作為實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵技術(shù)，在工業(yè)界具體落地過程中，又可以分為傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法按照解決問題的類型可分為聚類算法、分類算法和回歸算法三大類，聚類是一個(gè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程，沒有給出分類，通過相似度得到分類。分類是一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程，目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中有哪些類別是已知的，分類過程需要做的就是把每一條記錄歸到對(duì)應(yīng)的類別之中?；貧w是一個(gè)有監(jiān)督學(xué)習(xí)過程，量化因變量受自變量影響的大小，建立線性回歸方程或者非線性回歸方程，從而達(dá)到對(duì)因變量的預(yù)測(cè)或者解釋作用。深度學(xué)習(xí)：按照拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行

13、分類，可以分為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)GAN、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。其中CNN常用于圖像、視頻、音頻類數(shù)據(jù)分析，RNN則常見于文本類數(shù)據(jù)處理。GAN常用于圖像合成、圖像數(shù)據(jù)超像素去噪、語(yǔ)音合成和視頻合成等領(lǐng)域。強(qiáng)化學(xué)習(xí)常見于電子競(jìng)技、庫(kù)存管理、動(dòng)態(tài)定價(jià)、動(dòng)態(tài)治療、機(jī)器人和工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域。使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像、視頻、語(yǔ)音等類型數(shù)據(jù)處理，如下圖所示，首先需要在該領(lǐng)域具備一定的數(shù)據(jù)量，有監(jiān)督、半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)還需要將數(shù)據(jù)提前標(biāo)注。完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后訓(xùn)練模型，并對(duì)模型參數(shù)不斷調(diào)優(yōu)至可以上線部署。訓(xùn)練好的模型部署上線后即成為一個(gè)個(gè)推理引擎，支持自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音分析、海量結(jié)

14、構(gòu)化數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)等。圖3 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)過程圖4 人工智能開放技術(shù)能力日漸豐富數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)特征篩選訓(xùn)練驗(yàn)證數(shù)據(jù)集損失函數(shù)選擇推理服務(wù)部署上線推理服務(wù)測(cè)試調(diào)優(yōu)參數(shù)調(diào)優(yōu)正則化來源: IDC 2018 來源: 2018 模型選擇算法選擇層AI與生態(tài)認(rèn)知層自然語(yǔ)言處理知識(shí)圖譜用戶理解感知層語(yǔ)音圖像AR/VR基礎(chǔ)層大數(shù)據(jù)算法大計(jì)算構(gòu)成AI系統(tǒng)的技術(shù)能力由機(jī)器學(xué)習(xí)支撐的人工智能核心技術(shù)能力可分成2大類：（1）感知技術(shù)：智能語(yǔ)音智能語(yǔ)音是人以自然語(yǔ)音或機(jī)器合成語(yǔ)音同計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互的綜合性技術(shù)，結(jié)合了語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、工程和計(jì)算機(jī)技術(shù)等領(lǐng)域的知識(shí)。語(yǔ)音交互不僅要對(duì)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成進(jìn)行研究，還要對(duì)人在語(yǔ)音通道

15、下的交互機(jī)理、行為方式等進(jìn)行研究。語(yǔ)音交互過程包括四部分：語(yǔ)音采集、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解和語(yǔ)音合成。語(yǔ)音采集完成音頻的錄入、采樣及編碼；語(yǔ)音識(shí)別完成語(yǔ)音信息到機(jī)器可識(shí)別的文本信息的轉(zhuǎn)化；語(yǔ)義理解根據(jù)語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)換后的文本字符或命令完成相應(yīng)的操作；語(yǔ)音合成完成文本信息到聲音信息的轉(zhuǎn)換。作為人類溝通和獲取信息最自然便捷的手段，語(yǔ)音交互比其他交互方式具備更多優(yōu)勢(shì)，能為人機(jī)交互帶來根本性變革，是大數(shù)據(jù)和認(rèn)知計(jì)算時(shí)代未來發(fā)展的制高點(diǎn)，具有廣闊的發(fā)展前景和應(yīng)用前景。計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)模仿人類視覺系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)

16、療等領(lǐng)域均需要通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從視覺信號(hào)中提取并處理信息。近來隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智能算法技術(shù)。根據(jù)解決的問題，計(jì)算機(jī)視覺可分為圖像理解、三維視覺、動(dòng)態(tài)視覺三大類。（a）圖像理解圖像理解是通過用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實(shí)現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界的一門科學(xué)。通常根據(jù)理解信息的抽象程度可分為三個(gè)層次：淺層理解，包括圖像邊緣、圖像特征點(diǎn)、紋理元素等；中層理解，包括物體邊界、區(qū)域與平面等；高層理解，根據(jù)需要抽取的高層語(yǔ)義信息，可大致分為識(shí)別、檢測(cè)、分割、姿態(tài)估計(jì)、圖像文字說明等。目前高層圖像理解算法已逐漸廣泛應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)，如刷臉支付、智慧安

17、防、圖像搜索等。（b）三維視覺三維視覺即研究如何通過視覺獲取三維信息（三維重建）以及如何理解所獲取的三維信息的科學(xué)。三維重建可以根據(jù)重建的信息來源，分為單目圖像重建、多目圖像重建和深度圖像重建等。三維信息理解，即使用三維信息輔助圖像理解或者直接理解三維信息。三維信息理解可分為，淺層：角點(diǎn)、邊緣、法向量等；中層：平面、立方體等；高層：物體檢測(cè)、識(shí)別、分割等。三維視覺技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、無人駕駛、智慧工廠、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等方向。（c）動(dòng)態(tài)視覺動(dòng)態(tài)視覺即分析視頻或圖像序列，模擬人處理時(shí)序圖像的科學(xué)。通常動(dòng)態(tài)視覺問題可以定義為尋找圖像元素，如像素、區(qū)域、物體在時(shí)序上的對(duì)應(yīng)，以及提取其語(yǔ)義信息的問

18、題。動(dòng)態(tài)視覺研究被廣泛應(yīng)用在視頻分析以及人機(jī)交互等方面。10AR/VR 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）/虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽技術(shù)。結(jié)合相關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，相互影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實(shí)現(xiàn)。（2）認(rèn)知技術(shù)：自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、閱讀理解、智能寫作、對(duì)話

19、系統(tǒng)、基礎(chǔ)技術(shù)和語(yǔ)義計(jì)算等。（a）機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯的目標(biāo)是利用計(jì)算機(jī)將一種語(yǔ)言自動(dòng)翻譯為另外一種語(yǔ)言，涉及計(jì)算機(jī)、認(rèn)知科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、信息論等學(xué)科，是人工智能的終極目標(biāo)之一?；诮y(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯方法突破了之前基于規(guī)則和實(shí)例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得大幅提升?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯使得翻譯質(zhì)量進(jìn)一步取得躍升，顯示出巨大的潛力。同時(shí)，與語(yǔ)音、視覺等人工智能技術(shù)結(jié)合的多模翻譯也取得一系列進(jìn)展，智能翻譯機(jī)、自動(dòng)同傳、AR翻譯等創(chuàng)新產(chǎn)品的出現(xiàn)，進(jìn)一步提升了用戶體驗(yàn)，擴(kuò)展了應(yīng)用場(chǎng)景。（b）閱讀理解閱讀理解旨在讓機(jī)器像人類一樣，能夠持續(xù)的對(duì)海量文本進(jìn)行閱讀和知識(shí)積累，從而不斷提升機(jī)器的智能水平，進(jìn)行文本

20、理解與問答。閱讀理解通過對(duì)篇章級(jí)文本的深度語(yǔ)義理解，分析篇章中的主題、關(guān)鍵信息、核心關(guān)系，進(jìn)而完成知識(shí)獲取、內(nèi)容理解、文本問答等任務(wù)。（c）智能寫作智能寫作是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)的內(nèi)容創(chuàng)作，或者輔助作者進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作。智能寫作技術(shù)以自然語(yǔ)言生成技術(shù)為核心，同時(shí)也依賴于文本挖掘、信息抽取、情感分析等關(guān)鍵技術(shù)。（d）對(duì)話系統(tǒng)人機(jī)對(duì)話旨在讓人類以自然語(yǔ)言的方式與計(jì)算機(jī)等智能設(shè)備進(jìn)行交互。人機(jī)對(duì)話技術(shù)以自然語(yǔ)言處理技術(shù)為基礎(chǔ)，有機(jī)融合語(yǔ)言理解、語(yǔ)言生成、語(yǔ)音處理、機(jī)器學(xué)習(xí)以及規(guī)劃推理等重要技術(shù)，在智能家居、智能客服、智能助理、智能出行等方面都有廣泛的應(yīng)用。（e）基礎(chǔ)技術(shù)和語(yǔ)義計(jì)算自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)技術(shù)

21、，包括各種文本處理的基本算法，如詞法分析、句法分析、文本糾錯(cuò)、語(yǔ)言模型、情感識(shí)別、文本分類等。語(yǔ)義計(jì)算旨在使機(jī)器具備文本語(yǔ)義計(jì)算能力，讓機(jī)器像人一樣思考。語(yǔ)義計(jì)算技術(shù)包含文本語(yǔ)義表示、語(yǔ)義解析、語(yǔ)義匹配、多模態(tài)語(yǔ)義計(jì)算等技術(shù)。知識(shí)圖譜知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)庫(kù)，是一種由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是一種將不同種類的信息連接在一起的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。知識(shí)圖譜符號(hào)化地描述了物理世界中的實(shí)體及其聯(lián)系，提供了從“ 關(guān)系”的角度去分析問題的能力?；诮馕鋈诤?、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)、表示理解的能力，知識(shí)圖譜可以沉淀傳承知識(shí)與智慧，更好地理解意圖和資源，從而優(yōu)化問答、對(duì)話、推薦、推理計(jì)算等任務(wù)的效果，提升認(rèn)知系統(tǒng)的智能化水平。

22、與行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合，知識(shí)圖譜可以廣泛應(yīng)用于智慧醫(yī)療、智慧金融、智慧司法、智慧企業(yè)服務(wù)等方向。用戶理解在AI應(yīng)用場(chǎng)景中，需要對(duì)C端用戶有全面的理解，用戶畫像是非常重要的技術(shù)方向，可以從多個(gè)維度去刻畫用戶特征，形成群體畫像，用于市場(chǎng)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)控制等領(lǐng)域。從技術(shù)映射到行業(yè)應(yīng)用隨著市場(chǎng)上開放的AI能力越來越豐富，技術(shù)能夠解決的企業(yè)需求也越來越多，應(yīng)用場(chǎng)景趨向廣泛化。IDC本次研究追蹤了16個(gè)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，并將人工智能在企業(yè)的應(yīng)用劃分成產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)模式、運(yùn)營(yíng)模式以及決策端4大類，如下表所示。對(duì)于一些在各行業(yè)通用的場(chǎng)景，比如對(duì)話式智能客服、精準(zhǔn)營(yíng)銷、IT自動(dòng)化、威脅情報(bào)檢測(cè)自動(dòng)化、辦公流程自動(dòng)化，本次

23、研究中列為跨行業(yè)通用場(chǎng)景。表1 從技術(shù)到行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景說明產(chǎn)品服務(wù)自動(dòng)化客服采用對(duì)話式AI系統(tǒng)輔助人工為客戶提供服務(wù)產(chǎn)品服務(wù)身份驗(yàn)證采用人臉識(shí)別進(jìn)行身份驗(yàn)證，確保是本人操作產(chǎn)品服務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合用戶畫像進(jìn)行產(chǎn)品自動(dòng)推薦、分層營(yíng)銷、交叉銷售等金融運(yùn)營(yíng)智能智能投顧采用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)化投資理財(cái)行為運(yùn)營(yíng)智能智能合規(guī)管理采用語(yǔ)義理解、文本分析等判斷合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)更高效地應(yīng)對(duì)緊急的合規(guī)事件運(yùn)營(yíng)智能欺詐分析及檢測(cè)采用機(jī)器學(xué)習(xí)、用戶畫像等自動(dòng)識(shí)別出隱含欺詐行為或存在高欺詐風(fēng)險(xiǎn)的交易活動(dòng)運(yùn)營(yíng)智能信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估采用機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估信用卡貸款風(fēng)險(xiǎn)，提高審批效率降低借貸風(fēng)險(xiǎn)

24、運(yùn)營(yíng)智能辦公自動(dòng)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義理解、OCR等技術(shù)實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化，提高員工生產(chǎn)力產(chǎn)品服務(wù)交互界面智能化采用語(yǔ)音、視頻等多模態(tài)方式與用戶交互制造業(yè)生產(chǎn)智能質(zhì)量管理及推薦系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像視頻分析等技術(shù)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量生產(chǎn)智能維檢修測(cè)及自生動(dòng)產(chǎn)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)綜合各種機(jī)器日志數(shù)據(jù)自動(dòng)建模并預(yù)測(cè)潛在維護(hù)需求運(yùn)營(yíng)智能供應(yīng)鏈管理自動(dòng)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)供需關(guān)系的變化，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化配送路徑、自動(dòng)補(bǔ)貨等產(chǎn)品服務(wù)身份驗(yàn)證采用人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別等生物識(shí)別方式進(jìn)行身份驗(yàn)證產(chǎn)品服務(wù)政務(wù)服務(wù)采用對(duì)話式AI提供智能化政務(wù)服務(wù)，如公民服務(wù)熱線等政府運(yùn)營(yíng)智能輿情管理采用語(yǔ)義理解、情感分析判斷網(wǎng)絡(luò)觀點(diǎn)的正負(fù)面、群眾情

25、緒等運(yùn)營(yíng)智能智能警務(wù)情報(bào)系統(tǒng)采用文本分析+知識(shí)圖譜+搜索技術(shù)輔助刑偵、技偵工作運(yùn)營(yíng)智能公共安全響應(yīng)及預(yù)警采用計(jì)算機(jī)視覺類技術(shù)識(shí)別并追蹤監(jiān)控中的重點(diǎn)嫌疑人員，監(jiān)控交通卡口、公共場(chǎng)所的安全狀態(tài)產(chǎn)品服務(wù)自動(dòng)化客服采用對(duì)話式AI系統(tǒng)輔助人工為客戶提供服務(wù)產(chǎn)品服務(wù)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)、用戶畫像等主動(dòng)向客戶推送產(chǎn)品或服務(wù)產(chǎn)品服務(wù)自助結(jié)賬采用圖像識(shí)別自動(dòng)識(shí)別商品并進(jìn)行自動(dòng)化結(jié)算，表現(xiàn)形式為智能貨柜、自動(dòng)售貨機(jī)、無人超市等零售產(chǎn)品服務(wù)虛擬試衣采用AR/VR與消費(fèi)者互動(dòng)運(yùn)營(yíng)智能客流分析采用視頻分析結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行客流分析運(yùn)營(yíng)智能商品稽核采用圖像、視頻分析技術(shù)審核貨架商品陳列等情況運(yùn)營(yíng)智能商超止損采用圖像、

26、視頻分析執(zhí)行商超安保工作運(yùn)營(yíng)智能安防布控采用人臉識(shí)別、視頻分析進(jìn)行身份驗(yàn)證，安全防護(hù)等商業(yè)地產(chǎn) 運(yùn)營(yíng)智能無人車采用無人車進(jìn)行貨物運(yùn)輸、安全保衛(wèi)等產(chǎn)品服務(wù)身份驗(yàn)證采用人臉識(shí)別進(jìn)行身份驗(yàn)證，確保是本人操作產(chǎn)品服務(wù)自動(dòng)化客服采用對(duì)話式AI系統(tǒng)輔助人工為客戶提供服務(wù)?；ハ⒙?lián)服網(wǎng)務(wù)務(wù)/信/產(chǎn)品服務(wù)營(yíng)銷互動(dòng)采用AR、VR等與用戶交互運(yùn)營(yíng)智能精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合用戶畫像進(jìn)行產(chǎn)品自動(dòng)推薦運(yùn)營(yíng)智能輿情管理采用語(yǔ)義理解、情感分析判斷網(wǎng)絡(luò)觀點(diǎn)的正負(fù)面、群眾情緒等運(yùn)營(yíng)智能內(nèi)容審核采用語(yǔ)義理解、圖片分析等進(jìn)行內(nèi)容合規(guī)審核業(yè)務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景說明*注：有些應(yīng)用場(chǎng)景既在行業(yè)垂深場(chǎng)景中出現(xiàn)也在跨行業(yè)通用場(chǎng)景中出現(xiàn)，若

27、應(yīng)用場(chǎng)景重復(fù)出現(xiàn)，說明此類應(yīng)用已經(jīng)在該行業(yè)內(nèi)大規(guī)模應(yīng)用。來源: IDC 2018 產(chǎn)品服務(wù)語(yǔ)言能力測(cè)試采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)自動(dòng)判定人的口語(yǔ)能力教育產(chǎn)品服務(wù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)采用機(jī)器學(xué)習(xí)+深度學(xué)習(xí)根據(jù)學(xué)習(xí)的過程不斷修訂學(xué)習(xí)計(jì)劃運(yùn)營(yíng)智能車輛識(shí)別采用圖像識(shí)別方式識(shí)別車牌、車型等信息交通運(yùn)營(yíng)智能治超采用圖像識(shí)別等方式識(shí)別車輛是否超載運(yùn)營(yíng)智能城市大腦采用圖像識(shí)別、視頻分析進(jìn)行交通治堵，確保出行安全運(yùn)營(yíng)智能高速監(jiān)控采用機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像視頻發(fā)現(xiàn)事故異常，提醒事故處理產(chǎn)品服務(wù)智能導(dǎo)診采用語(yǔ)音等交互方式為患者提供導(dǎo)診服務(wù)產(chǎn)品服務(wù)輔助影像診斷采用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助影像識(shí)別，給出判斷結(jié)果產(chǎn)品服務(wù)輔助臨床決策、用藥采用語(yǔ)義理解+知識(shí)圖譜

28、輔助臨床用藥等診療決策醫(yī)療運(yùn)營(yíng)智能電子病歷采用語(yǔ)音識(shí)別方式將診療記錄轉(zhuǎn)化成文本運(yùn)營(yíng)智能知識(shí)庫(kù)采用知識(shí)圖譜等技術(shù)對(duì)病案、文獻(xiàn)等建立知識(shí)庫(kù)，以便智能決策運(yùn)營(yíng)智能藥品研究及發(fā)現(xiàn)采用語(yǔ)義理解+機(jī)器學(xué)習(xí)等發(fā)現(xiàn)可能有較好療效的新藥品運(yùn)營(yíng)智能基因檢測(cè)采用機(jī)器學(xué)習(xí)分析基因檢測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)致病原因或者預(yù)防病變生產(chǎn)智能智能選題采用語(yǔ)義理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)寫作話題的篩選媒體生產(chǎn)智能智能寫作采用語(yǔ)義理解、語(yǔ)言生成等技術(shù)自動(dòng)生成句子、段落甚至完整文本生產(chǎn)智能輿情管理采用語(yǔ)義理解、情感分析判斷網(wǎng)絡(luò)觀點(diǎn)的正負(fù)面、群眾情緒等運(yùn)營(yíng)智能辦公自動(dòng)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義理解、OCR等技術(shù)實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化產(chǎn)品服務(wù)自動(dòng)化客服采用對(duì)話式AI系統(tǒng)

29、輔助人工為客戶提供服務(wù)能源行業(yè)生產(chǎn)智能維檢修測(cè)及自生動(dòng)產(chǎn)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)綜合各種機(jī)器日志數(shù)據(jù)自動(dòng)建模并預(yù)測(cè)潛在維護(hù)需求運(yùn)營(yíng)智能辦公自動(dòng)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義理解、OCR等技術(shù)實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化產(chǎn)品服務(wù)自動(dòng)化客服采用對(duì)話式AI系統(tǒng)輔助人工為客戶提供服務(wù)電信運(yùn)營(yíng)智能智能網(wǎng)絡(luò)采用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)故障、潛在攻擊等 運(yùn)營(yíng)智能自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)智能化調(diào)優(yōu)、編排和運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品服務(wù)自動(dòng)化客服采用對(duì)話式AI系統(tǒng)輔助人工為客戶提供服務(wù)文化娛樂產(chǎn)品服務(wù)營(yíng)銷互動(dòng)采用AR、VR等與用戶交互產(chǎn)品服務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合用戶畫像進(jìn)行產(chǎn)品自動(dòng)推薦運(yùn)營(yíng)智能內(nèi)容審核采用語(yǔ)義理解、圖片分析等進(jìn)行內(nèi)容合規(guī)審

30、核生產(chǎn)智能自動(dòng)分揀采用圖像、視頻分析對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)分揀農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能農(nóng)作物監(jiān)測(cè)采用圖像、視頻分析等自動(dòng)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)狀況產(chǎn)品服務(wù)對(duì)話式家居采用多模態(tài)交互方式完成人的指令，或者與人自然交互智能家居產(chǎn)品服務(wù)家庭安保采用人臉識(shí)別進(jìn)行身份驗(yàn)證，視頻分析監(jiān)控環(huán)境安全等產(chǎn)品服務(wù)家庭健康管理采用對(duì)話式AI等進(jìn)行慢病管理、提醒用藥等產(chǎn)品服務(wù)服務(wù)機(jī)器人采用對(duì)話式AI、圖像識(shí)別等提供服務(wù)機(jī)器人生產(chǎn)智能工業(yè)機(jī)器人采用機(jī)器視覺在工廠車間服務(wù)產(chǎn)品服務(wù)自動(dòng)化客服采用對(duì)話式AI系統(tǒng)輔助人工為客戶提供服務(wù)產(chǎn)品服務(wù)精準(zhǔn)營(yíng)銷系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合用戶畫像進(jìn)行產(chǎn)品自動(dòng)推薦運(yùn)營(yíng)智能IT自動(dòng)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)分析網(wǎng)絡(luò)流量、自動(dòng)檢測(cè)IT故

31、障等跨行業(yè)通用 運(yùn)營(yíng)智能威預(yù)脅防情系報(bào)統(tǒng)自動(dòng)化及采用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)以及預(yù)測(cè)威脅情報(bào)運(yùn)營(yíng)智能單據(jù)識(shí)別采用OCR技術(shù)識(shí)別證件、影像、財(cái)務(wù)單據(jù)等運(yùn)營(yíng)智能辦公自動(dòng)化采用機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義理解、OCR等技術(shù)實(shí)現(xiàn)辦公自動(dòng)化決策智能決策模式智能化采用機(jī)器學(xué)習(xí)等對(duì)傳統(tǒng)的商業(yè)智能及分析技術(shù)進(jìn)行升級(jí)IDC目前追蹤了近70個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，隨著市場(chǎng)上開放的技術(shù)能力越來越豐富，預(yù)計(jì)未來將有上千個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景能夠落地。而要將人工智能技術(shù)落地到企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用并且發(fā)揮效能，需要著力三點(diǎn)：簡(jiǎn)單易用的技術(shù)堆棧，面向垂深場(chǎng)景的模型調(diào)優(yōu)以及解決方案中硬軟件的適配。易上手、操作簡(jiǎn)單的技術(shù)堆棧是剛需。AI系統(tǒng)涉及到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、測(cè)試調(diào)優(yōu)多個(gè)環(huán)

32、節(jié)，也存在對(duì)分布式系統(tǒng)的需求。其中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)、測(cè)試調(diào)優(yōu)環(huán)節(jié)都需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，分布式系統(tǒng)的資源管理也需要應(yīng)用到容器技術(shù)等。自動(dòng)化、低代碼的開發(fā)形式有助于推動(dòng)人工智能應(yīng)用快速實(shí)施部署。面向垂深場(chǎng)景下對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。不管是行業(yè)特色應(yīng)用場(chǎng)景，還是跨行業(yè)通用場(chǎng)景，幾乎都需要對(duì)原有的算法模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，通過讀取該特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型參數(shù)，來確保在該場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。硬軟件適配-從數(shù)據(jù)中心到端側(cè)的硬軟適配。一方面在數(shù)據(jù)中心部署AI應(yīng)用需要選擇適配的基礎(chǔ)架構(gòu)，比如是GPU加速還是FPGA加速。另一方面在端側(cè)，AI技術(shù)應(yīng)用也需要終端硬件支撐，這就要求模型必須針對(duì)不同的終端進(jìn)行優(yōu)化，才能保證經(jīng)軟硬一體化

33、適配后的終端運(yùn)行效果最優(yōu)。硬軟件適配是AI從技術(shù)到應(yīng)用需要解決的重要挑戰(zhàn)之一。人工智能發(fā)展到現(xiàn)在，已不再僅僅是實(shí)驗(yàn)室中的數(shù)據(jù)模型。產(chǎn)業(yè)界正在不懈地探索人工智能應(yīng)用落地的路徑，在尋找真正促進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化的解決方案。分析領(lǐng)先的落地應(yīng)用案例可以看到，人工智能已經(jīng)在企業(yè)多個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中產(chǎn)生價(jià)值，帶來效能。激發(fā)潛能讓AI應(yīng)用發(fā)揮效能在眾多已經(jīng)落地的人工智能行業(yè)應(yīng)用案例中，IDC發(fā)現(xiàn)僅有不足5%的企業(yè)評(píng)估過人工智能帶來的應(yīng)用價(jià)值；10%的企業(yè)一定程度上可以梳理出人工智能帶來的價(jià)值，有30%的企業(yè)擔(dān)心過早評(píng)估經(jīng)濟(jì)效能會(huì)阻礙人工智能系統(tǒng)的后續(xù)采用，55%的企業(yè)未考慮過投資人工智能系統(tǒng)帶來的回報(bào)。IDC在本次研究中

34、提出企業(yè)評(píng)估人工智能應(yīng)用效能的初步框架，希望為行業(yè)企業(yè)就如何評(píng)估人工智能效能并建立合理預(yù)期提供參考。圖5 您是否評(píng)估過人工智能為您的組織帶來的價(jià)值？ 10%5%30%55%55%的企業(yè)未考慮過投資人工智能系統(tǒng)帶來的回報(bào)30%的企業(yè)擔(dān)心過早評(píng)估經(jīng)濟(jì)效益會(huì)阻礙人工智能系統(tǒng)的后續(xù)采用10%的企業(yè)，一定程度上可以人工智能帶來的價(jià)值僅有5%的企業(yè)，已經(jīng)評(píng)估過人工智能帶來的經(jīng)濟(jì)價(jià)值來源: IDC 2018 AI應(yīng)用效能評(píng)估框架人工智能可以為企業(yè)的各個(gè)部門帶來效能，只是由于在不同行業(yè)的應(yīng)用側(cè)重點(diǎn)和優(yōu)先級(jí)不同，帶來的價(jià)值也不盡相同。但幾乎所有的人工智能用例帶來的效能都體現(xiàn)在時(shí)間、人力等生產(chǎn)資源的節(jié)省、成本的降

35、低以及生產(chǎn)力的提升、帶來收入的增長(zhǎng)等方面。因此本次對(duì)人工智能應(yīng)用效能的研究，一方面關(guān)注AI應(yīng)用對(duì)不同的職能部門發(fā)揮的價(jià)值，另一方面從單個(gè)用例出發(fā)來評(píng)估其效能。AI在企業(yè)各部門的應(yīng)用價(jià)值IDC將AI會(huì)影響到的部門簡(jiǎn)單分成4類：產(chǎn)品服務(wù)，生產(chǎn)模式，運(yùn)營(yíng)模式，決策模式，如下圖所示。圖6 行業(yè)企業(yè)AI應(yīng)用效能評(píng)估產(chǎn)品服務(wù)智能化生產(chǎn)模式智能化運(yùn)營(yíng)模式智能化決策智能化來源: IDC 2018 16更快的響應(yīng)速度，更好的用戶體驗(yàn)，并可能帶來新機(jī)會(huì)縮短產(chǎn)品上市時(shí)間從而提高生產(chǎn)效率對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)物流進(jìn)行高級(jí)分析以提高周轉(zhuǎn)率確定研發(fā)方向，降低損無失效研發(fā)高級(jí)分析以判斷企業(yè)發(fā)展方向，尋找增長(zhǎng)機(jī)會(huì)通過用戶獲得新的銷售機(jī)會(huì)并帶

36、來新的收入通過預(yù)防性來提高良品率，降低產(chǎn)品質(zhì)量問題損失開發(fā)新產(chǎn)品以帶來新收入更少的人力資源投入從而降低中心成本生產(chǎn)車間的資產(chǎn)優(yōu)化來提高資產(chǎn)利用率辦公自動(dòng)化以提高生產(chǎn)效率，提產(chǎn)高出人均IT 運(yùn)維效率以降低IT基礎(chǔ)設(shè)施投入，提高IT人均產(chǎn)出降低風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失節(jié)省能耗以降低成本AI系統(tǒng)增強(qiáng)客戶交互過程以提高用戶黏性，確保 收入增長(zhǎng)產(chǎn)量造成生產(chǎn)力帶來更多收入產(chǎn)品服務(wù)智能化產(chǎn)品服務(wù)智能化主要包括售前-售中-售后客戶交互與服務(wù)環(huán)節(jié)以及用戶行為分析等。在客戶服務(wù)環(huán)節(jié)采用對(duì)話式人工智能為客戶提供智能服務(wù)等，既能提高用戶滿意度，還能降低呼叫中心人工客服成本。在用戶交互環(huán)節(jié)采用AR/VR等技術(shù)可以在提升用戶體驗(yàn)的

37、同時(shí)帶來新的銷售機(jī)會(huì)。將AI應(yīng)用在用戶行為分析中，可以在為用戶提供更好服務(wù)的同時(shí)，發(fā)現(xiàn)更多銷售機(jī)會(huì)并增加額外收入。生產(chǎn)模式智能化 生產(chǎn)模式相關(guān)的場(chǎng)景主要在于工廠、車間、生產(chǎn)線等，典型的應(yīng)用包括產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、車間生產(chǎn)環(huán)境安全監(jiān)控等。通常產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)主要是進(jìn)行外觀檢測(cè)，通過外觀檢測(cè)保證產(chǎn)品質(zhì)量，在提升良品率的同時(shí)，也降低了質(zhì)量問題帶來的負(fù)面損失成本。生產(chǎn)環(huán)境安全監(jiān)控也主要是通過車間的圖像、視頻分析，來確保生產(chǎn)環(huán)境安全，降低生產(chǎn)事故造成的損失。對(duì)生產(chǎn)環(huán)境的能耗進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)，則可以從降低能耗的角度降低成本。運(yùn)營(yíng)模式智能化 運(yùn)營(yíng)模式場(chǎng)景主要在于物流、運(yùn)營(yíng)管理以及研發(fā)，典型的應(yīng)用包括供應(yīng)鏈智能化、企業(yè)應(yīng)用

38、智能化以及以決策為中心的運(yùn)營(yíng)智能化。采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)物流分析，預(yù)測(cè)市場(chǎng)供需變化，做到智能補(bǔ)貨，可以提高周轉(zhuǎn)效率以及生產(chǎn)效率。而對(duì)市場(chǎng)行情變化建立知識(shí)庫(kù)并預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，也有利于提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。企業(yè)應(yīng)用智能化以及辦公流程智能化則可以明顯提升員工生產(chǎn)力，不必在高頻重復(fù)性工作上浪費(fèi)時(shí)間和精力，員工可以為企業(yè)帶來更高的價(jià)值。決策模式智能化 主要指企業(yè)戰(zhàn)略級(jí)決策模式智能化。對(duì)企業(yè)原有的分析方式進(jìn)行智能化升級(jí)，有助于企業(yè)高效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化并建立起清晰的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。升級(jí)的方式包括對(duì)企業(yè)的商業(yè)智能、商業(yè)分析系統(tǒng)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行高級(jí)預(yù)測(cè)分析，支持對(duì)話式人工智能方式隨時(shí)隨地實(shí)時(shí)獲取商業(yè)洞察等。圖7 您認(rèn)為AI對(duì)

39、您的企業(yè)哪個(gè)部門最有價(jià)值？ 在不同的行業(yè)中，應(yīng)用AI對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的效能58%生產(chǎn)開發(fā)也不盡相同。在2018年1月面向行業(yè)企業(yè)有關(guān)人49%客戶服務(wù)工智能采用現(xiàn)狀的調(diào)研中，當(dāng)問到“AI對(duì)您的企業(yè) 43%哪個(gè)部門最有價(jià)值”（多選題）的時(shí)候，IDC發(fā)現(xiàn)有銷售、58%的受訪者認(rèn)為應(yīng)用人工智能對(duì)生產(chǎn)開發(fā)部門38%運(yùn)營(yíng)部門最有價(jià)值，超過40%的人認(rèn)為對(duì)客戶服務(wù)、產(chǎn)品營(yíng)37%企業(yè)銷側(cè)最有價(jià)值，有38%的受訪者認(rèn)為人工智能對(duì)29%IT部門企業(yè)運(yùn)營(yíng)部門最有價(jià)值，還有37%的受訪者認(rèn)為對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略很有價(jià)值，其次是IT、財(cái)務(wù)以及行政類25%財(cái)務(wù)部門運(yùn)營(yíng)部門。21%行政部門來源: IDC 2018年全球人工智能采用現(xiàn)狀

40、調(diào)研， N=400 降低成本增加收入產(chǎn)品服務(wù)智能化縮短流程所需時(shí)間提高生產(chǎn)效率生產(chǎn)模式智能化提高員工生產(chǎn)力提高資產(chǎn)利用效率運(yùn)營(yíng)模式智能化降低人力需求決策模式智能化圖8 AI為企業(yè)帶來的整體效能評(píng)估來源: IDC 2018 AI為企業(yè)帶來的整體效能從AI為企業(yè)各部門帶來的應(yīng)用價(jià)值可以看出，幾乎所有的人工智能用例價(jià)值要么是節(jié)省了人力成本，要么是降低了時(shí)間消耗，或者是資源消耗，或者直接提升了生產(chǎn)效率，最終都會(huì)以直接帶來新的收入、或者降低固有成本或者提高生產(chǎn)力的方式為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)效能，促進(jìn)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化、智能化。在本次調(diào)研中，IDC看到超過30%的受訪者認(rèn)為采用人工智能將為企業(yè)降低成本或者帶來更多收入

41、，其次是認(rèn)為采用人工智能將提高員工生產(chǎn)力或者縮短工作流程所需的時(shí)間，只有6%的受訪者認(rèn)為采用人工智能是為了降低人力需求。而要評(píng)估AI為企業(yè)帶來的整體效能，需要從單個(gè)用例出發(fā)分別計(jì)算。AI 應(yīng)用效能 圖9 您認(rèn)為采用人工智能會(huì)給您的組織帶來何種價(jià)值？ 降低成本增加收入縮短流程所需時(shí)間，提高生產(chǎn)效率提高員工生產(chǎn)率提高資產(chǎn)利用率/降低資產(chǎn)消耗降低人力需求來源: IDC 2018年全球人工智能采用現(xiàn)狀調(diào)研， N=400 典型行業(yè)應(yīng)用案例制造行業(yè)在制造業(yè)，人工智能將優(yōu)先為產(chǎn)品服務(wù)、生產(chǎn)模式以及運(yùn)營(yíng)模式帶來高效能。在產(chǎn)品服務(wù)側(cè)，設(shè)備智能化為企業(yè)帶來新的增值收入。在生產(chǎn)模式方面，生產(chǎn)車間采用圖像識(shí)別進(jìn)行產(chǎn)品

42、質(zhì)量檢測(cè)、安全生產(chǎn)監(jiān)督，在節(jié)約人力成本的同時(shí)，還能提高良品率，加強(qiáng)企業(yè)安全保障。初步測(cè)算，對(duì)于單個(gè)中小型工廠，良品率提升1個(gè)百分點(diǎn)，每年就能夠降低數(shù)千萬(wàn)的成本，對(duì)于大型工廠，這一成本節(jié)省將能達(dá)到數(shù)億元。在運(yùn)營(yíng)模式上，供應(yīng)鏈管理智能化對(duì)制造業(yè)也尤為重要，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)銷量、優(yōu)化配送路徑、智能補(bǔ)貨將顯著提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、貨品配送效率等。圖10 制造業(yè)人工智能應(yīng)用效能案例來源: IDC 2018 效能體現(xiàn)人力成本縮減降低時(shí)間成本降低資源能耗提升生產(chǎn)效率增加新收入 降低時(shí)間成本收入生產(chǎn)力產(chǎn)品服務(wù)設(shè)備智的能增化值帶收入生產(chǎn)模式良升品：1率-6%提降投低入生上產(chǎn)億成元本 降損低失質(zhì)數(shù)量千問萬(wàn)題 生20產(chǎn)%

43、以效上率提升運(yùn)營(yíng)模式提周高轉(zhuǎn)庫(kù)率存 提配高送貨率品決策模式AI塑競(jìng)造爭(zhēng)核力心39%33%20%18%16%6%美的集團(tuán)采用AI系統(tǒng)提高良品率，每月節(jié)省數(shù)萬(wàn)元提升良品率是制造業(yè)生產(chǎn)車間的工作重點(diǎn)之一。一方面產(chǎn)品上市前的測(cè)試、驗(yàn)證環(huán)節(jié)會(huì)產(chǎn)生一定成本，另一方面，較低的良品率可能還會(huì)因?yàn)橘|(zhì)量問題帶來罰款。美的公司采用圖像識(shí)別技術(shù)通過監(jiān)測(cè)空調(diào)外觀來保證空調(diào)出廠質(zhì)量。美的在空調(diào)生產(chǎn)車間部署攝像頭，以此來檢測(cè)空調(diào)上的螺絲是否都成功安裝。對(duì)空調(diào)質(zhì)量的保證可幫助工廠避免每月因?yàn)橘|(zhì)量問題而需繳納的數(shù)萬(wàn)元罰款。降低因質(zhì)量問題帶來的成本是美的投資該人工智能系統(tǒng)并獲得ROI的重要保證。圖11 美的空調(diào)生產(chǎn)車間應(yīng)用效能案

44、例來源: IDC 2018 20投 資回 報(bào)題經(jīng)每濟(jì)月價(jià)數(shù)值萬(wàn)節(jié)元省罰因款為質(zhì)量問時(shí)0 .間2從人工逐個(gè)檢測(cè)到秒即可完成效能 提升空調(diào)生產(chǎn)良品率投實(shí)現(xiàn)資頂一面臺(tái)所相有機(jī)螺，釘檢測(cè)復(fù)實(shí)制施此時(shí)成間功兩案?jìng)€(gè)例月則，僅需半個(gè)月領(lǐng)工廠邦生智產(chǎn)能成 本通1過5深%度 學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行精密零件外觀質(zhì)檢，平 均可降低作為世界工廠，中國(guó)的零件生產(chǎn)占全球70%份額，而零件生產(chǎn)行業(yè)在制造業(yè)中占半壁江山，其中小零件在數(shù)量上占整個(gè)行業(yè)的80%。在零件生產(chǎn)行業(yè)，質(zhì)檢部門人員占全體人員20%左右。 面對(duì)人口紅利的消失，國(guó)內(nèi)的零件質(zhì)檢用人成本不斷提高，為了實(shí)現(xiàn)利用機(jī)器智能對(duì)精密零件外觀缺陷的準(zhǔn)確識(shí)別，有效降低企業(yè)生產(chǎn)成本，領(lǐng)邦

45、智能搭建了基于深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的領(lǐng)邦質(zhì)檢大腦。基于百度PaddlePaddle框架訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，領(lǐng)邦質(zhì)檢大腦對(duì)零件外觀進(jìn)行檢測(cè)，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別出問題零件及其種類，精度可與人工檢測(cè)持平，檢測(cè)速度可以達(dá)到20ms/個(gè)。經(jīng)測(cè)算一臺(tái)檢測(cè)機(jī)器可以代替10個(gè)熟練質(zhì)檢工人，能夠幫助企業(yè)降低生產(chǎn)成本15%以上。富士康智能設(shè)備維保減少員工投入富士康作為一家具有代表性的3C代工廠，在當(dāng)前人口紅利逐漸消失，用工成本逐漸上升的的壓力下，一直在探索如何利用人工智能技術(shù)降低人工成本，實(shí)現(xiàn)增效減員的目標(biāo)。早在2016年，富士康已經(jīng)意識(shí)到人工智能對(duì)制造業(yè)的重要性，每年保持將收入的2%-5%用于人工智能的研究。富士康公司建

46、立自己的人工智能學(xué)院，與互聯(lián)網(wǎng)形成戰(zhàn)略合作，促進(jìn)人工智能技術(shù)賦能制造業(yè)。在模具生產(chǎn)中，刀具的使用情況直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量，因此工廠需要在設(shè)備維保環(huán)節(jié)投入大量人員確保刀具狀態(tài)良好。富士康利用人工智能技術(shù)，實(shí)時(shí)采集數(shù)控機(jī)床上的刀具磨損的狀態(tài)數(shù)據(jù)，建立基于深度學(xué)習(xí)的模型算法，對(duì)需要更換的刀具提前預(yù)警，實(shí)現(xiàn)刀具的自動(dòng)補(bǔ)償，在確保產(chǎn)品的質(zhì)量水平的同時(shí)，減少了人員的投入，使原來每條生產(chǎn)線需要5-6名維護(hù)人員降至1-2名。人工智能的應(yīng)用緩解了人口紅利消失對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響，有助于制造業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2圖12 金融業(yè)人工智能應(yīng)用效能案例金融行業(yè)在金融業(yè)，人工智能應(yīng)用效能最高的在于產(chǎn)品服務(wù)以及運(yùn)營(yíng)智能環(huán)節(jié)，其次

47、是生產(chǎn)智能以及決策智能。在產(chǎn)品服務(wù)側(cè)，對(duì)話式人工智能的采用可代替人工回答70%以上的問題并直接節(jié)約呼叫中心成本；人臉識(shí)別等生物認(rèn)證方式不僅優(yōu)化了用戶體驗(yàn)，也可以助力智能柜臺(tái)的廣泛應(yīng)用，也降低了人力成本；基于用戶畫像、知識(shí)圖譜的精準(zhǔn)營(yíng)銷、交叉銷售、產(chǎn)品推薦更是為金融業(yè)帶來了更多銷售機(jī)會(huì)。在運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)，在風(fēng)險(xiǎn)管理方面應(yīng)用AI效能最為顯著，2018年的落地案例表明AI可以在反欺詐過程為銀行降低20%以上的損失并因此增加10%以上的收入，可以說AI將為整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理過程提升15%以上的效能。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)、OCR技術(shù)應(yīng)用在辦公自動(dòng)化方面也有助于降低運(yùn)營(yíng)成本，提高辦公效率。來源: IDC 2018 22案例

48、：太平洋保險(xiǎn)智能車輛定損太平洋保險(xiǎn)對(duì)AI技術(shù)的投資在保險(xiǎn)行業(yè)中處于領(lǐng)先地位。在太平洋保險(xiǎn)的產(chǎn)品中，車險(xiǎn)是較大的一個(gè)險(xiǎn)種。其中車險(xiǎn)理賠是除了銷售以外最繁重的工作任務(wù)，原因在于幾乎超過70%的車險(xiǎn)理賠都是5000元以下的小額碰擦事故，而整體賠付金額只占到20%多。采用智能化技術(shù)輔助車險(xiǎn)理賠是剛需。太平洋保險(xiǎn)與百度合作，分階段實(shí)施，先從大規(guī)模數(shù)據(jù)標(biāo)注做起，開始在單個(gè)車型上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證技術(shù)可行后再推廣至更多車型，目前已經(jīng)過多輪生產(chǎn)環(huán)境的驗(yàn)證，正在逐步替代原有的人工流程。太保預(yù)計(jì)在車險(xiǎn)理賠環(huán)節(jié)采用AI未來每年能節(jié)省2-3億元.圖13 太平洋保險(xiǎn)車險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用效能案例超過70%的車險(xiǎn)理賠都是5

49、000以下的小額碰擦事故，整體賠付金額僅占到保險(xiǎn)公司理賠金額的25%，卻要消耗大量的人力進(jìn)行查勘定損。30% 作業(yè)效率在整體AI后選擇百度的原因是百度的人工智能技術(shù)非常全面非常完整，當(dāng)然，百度也需要從用戶的角度熟悉業(yè)務(wù)流程、理解用戶需求。-太平洋保險(xiǎn)節(jié)省 2-2.5 億人工定損費(fèi)用縮短至 分鐘級(jí)小額理賠周期案全例面：采中用國(guó)A農(nóng)I 搭業(yè)建銀金行融大腦防金控融等大方腦面的的上能線，力極，在大智提能升銀了行農(nóng)建行設(shè)在方客面戶邁體出驗(yàn)了、精堅(jiān)準(zhǔn)實(shí)營(yíng)的銷步、伐風(fēng):險(xiǎn)大精力部在分身農(nóng)份民證注等冊(cè)信農(nóng)息銀的e管輸家入需上要，針耗對(duì)費(fèi)這大一量問時(shí)題間，農(nóng)和中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行創(chuàng)新性地提出以商業(yè)銀行的金融大腦為核心，

50、構(gòu)行等開金技融術(shù)大可腦以提輕供松的識(shí)活別體農(nóng)識(shí)民別提、供圖的像各識(shí)種別信、人息臉，綁識(shí)別卡建客戶畫像、精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶信用評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、智能投顧、智融服戶務(wù)快；速完成，讓農(nóng)民真正享受到快速、便捷的金能客服等六大應(yīng)用的智能銀行體系。農(nóng)行與百度在兩大板塊即感知引擎和思維引擎上展開合作：感知引擎提供了人臉識(shí)別、感知引擎提供的OCR智能服務(wù)云已為農(nóng)行的農(nóng)銀語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別、文字識(shí)別、活體驗(yàn)證、語(yǔ)音合成等多項(xiàng)AI技e業(yè)管務(wù)家場(chǎng)、景智中慧提信供貸多、智樣能化掌的銀智、能集應(yīng)中用作，業(yè)如運(yùn)卡營(yíng)證優(yōu)識(shí)化別等、術(shù)，加載到農(nóng)業(yè)銀行生態(tài)系統(tǒng)中，幫助銀行和客戶更好地交互；財(cái)務(wù)報(bào)表信息提取、票據(jù)信息提取等；思維引擎使

51、得農(nóng)業(yè)銀行具備了AI能力開發(fā)平臺(tái)，可以將銀行積在思維引擎營(yíng)銷模型的助力下，掌上銀行促活效累的海量數(shù)據(jù)利用起來，通過智能化算法針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)果代更相新比的傳能統(tǒng)力促。銷方法提升138%，模型具備每天迭未局到來前農(nóng)臺(tái)行業(yè)還務(wù)將和繼后續(xù)臺(tái)強(qiáng)管化理金等融多大個(gè)腦方的面能。力，全面布建營(yíng)銷、風(fēng)控、感知等模型，思維引擎提供的模型自迭代訓(xùn)練能力，通過持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)樣本輸入可實(shí)現(xiàn)模型的持續(xù)優(yōu)化.23案技術(shù)例提：惠高合門科店運(yùn)技營(yíng)采效用率圖像識(shí)別 快消品行業(yè)對(duì)于終端門店的執(zhí)行審核一直采用傳統(tǒng)零售行業(yè)人工稽查的方式進(jìn)行，由于全國(guó)門店數(shù)量龐大，導(dǎo)在零售行業(yè)，應(yīng)用人工智能帶來的效能主要體現(xiàn)在產(chǎn)品服務(wù)以致品牌的稽核

52、成本巨大。同時(shí)人工方式無法實(shí)現(xiàn)對(duì)及運(yùn)營(yíng)智能環(huán)節(jié)。在產(chǎn)品服務(wù)側(cè)，商超采用圖像識(shí)別、人臉識(shí)別門店全面而準(zhǔn)確的稽查，導(dǎo)致品牌對(duì)旗下門店的管可支撐自助結(jié)賬以及無感知購(gòu)物，降低店面運(yùn)營(yíng)成本。根據(jù)IDC控并不嚴(yán)格?；莺峡萍紝?000家零售門店接入百度粗略估計(jì)，在平均一家便利店采用AI技術(shù)，投資數(shù)萬(wàn)元即可支撐EasyDL作為陳列審核的首次嘗試。零售終端門店通會(huì)員識(shí)別以及自助結(jié)賬。在運(yùn)營(yíng)模式方面，基于大數(shù)據(jù)的客流分過惠合科技的e店佳應(yīng)用上傳陳列視頻，通過視頻抽析也可深入了解用戶的需求，通過精準(zhǔn)推薦獲得更多收入；商品幀為圖片，通過EasyDL定制化物體檢測(cè)能力，識(shí)別商稽核、智能補(bǔ)貨等也將從降低成本、提高運(yùn)營(yíng)效率

53、的角度為企業(yè)品陳列圖片是否滿足陳列要求。采用該技術(shù)后，品牌帶來效能。商在成本和效率上有了顯著的改變，人員效率提升超過30%。經(jīng)過本次成功實(shí)踐，惠合科技已開始擴(kuò)展該圖像識(shí)別應(yīng)用至40000家零售門店，持續(xù)助力門店智能陳列審核。IDC預(yù)計(jì)至2019年，零售行業(yè)采用人工智能將能夠提升30%的員工生產(chǎn)率，并在關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)方面實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)的改進(jìn)。24案全例面：探廣索州A婦I 技女術(shù)兒應(yīng)童用醫(yī)療中心 醫(yī)療行業(yè)醫(yī)療行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的使用更為謹(jǐn)慎，對(duì)AI技術(shù)的精確度和在醫(yī)療行業(yè)，人工智能將為患者服務(wù)以及運(yùn)營(yíng)準(zhǔn)確性要求也更高。廣州婦女兒童醫(yī)療中心信息化、數(shù)字化程度模式方面帶來高效能。在就診人次高的醫(yī)院，全國(guó)領(lǐng)先

54、，已經(jīng)在各個(gè)科室積累了大量數(shù)據(jù)。該醫(yī)療中心已于2年人工智能輔助影像診斷、輔助臨床決策、知識(shí)前開始全面探索AI的應(yīng)用：將語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)嵌入到電子病歷系庫(kù)、用藥助手以及導(dǎo)診機(jī)器人的使用可以提高統(tǒng)中，可幫助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音撰寫病歷；通過圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)技醫(yī)生診療效率，減少病患等待時(shí)間，也減輕醫(yī)術(shù)進(jìn)行智能閱片，目前醫(yī)院肺結(jié)節(jié)、宮頸癌的智能閱片準(zhǔn)確率超生的壓力。同時(shí)也將助力整個(gè)醫(yī)療行業(yè)為分級(jí)過90%；通過深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，結(jié)合醫(yī)院原有的醫(yī)診療、家庭醫(yī)生、慢病隨診等醫(yī)改帶來的新機(jī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)病種分析、影像報(bào)告文書撰寫、智能導(dǎo)診、臨會(huì)做好準(zhǔn)備。醫(yī)療行業(yè)對(duì)人工智能的采用目前床輔助診斷等多個(gè)AI

55、應(yīng)用場(chǎng)景的落地。廣州婦女兒童醫(yī)療中心未更多是在探索和聯(lián)合創(chuàng)新階段，對(duì)于AI投資效來將在互聯(lián)網(wǎng)問診、AI醫(yī)生、精細(xì)化管理等方面持續(xù)投入。能評(píng)估仍處于起步階段。案快例速：實(shí)趣現(xiàn)頭“ 條智能審核機(jī)制”互聯(lián)網(wǎng)趣頭條作為一款內(nèi)容資訊APP，致力于打造全新形式的資訊閱在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，人工智能在產(chǎn)品服務(wù)側(cè)和運(yùn)營(yíng)模讀。為了打造健康的自媒體內(nèi)容生態(tài)，在擴(kuò)充內(nèi)容數(shù)量的同時(shí)也式方面帶來的高效能尤為顯著。在產(chǎn)品服務(wù)側(cè)，將要保障其內(nèi)容的質(zhì)量安全。趣頭條首先應(yīng)用百度視頻內(nèi)容審核對(duì)話式人工智能、圖像識(shí)別、視頻分析、AR/VR等VCR方案，對(duì)鑒黃、涉政、暴恐、違禁、廣告等五大維度的內(nèi)容分別技術(shù)的全面應(yīng)用在提升用戶黏性的同時(shí)也將

56、帶來進(jìn)行審核。然后再使用圖文審核技術(shù)進(jìn)一步精細(xì)化過濾，進(jìn)一步更高的業(yè)務(wù)收入。在運(yùn)營(yíng)模式方面，替代人工進(jìn)行完善了趣頭條的審核機(jī)制。通過AI技術(shù)其審核業(yè)務(wù)提升顯著：一基于語(yǔ)義、文本、圖像技術(shù)的自動(dòng)化內(nèi)容審核可顯是審核速度大幅提升，目前對(duì)圖文、視頻的審核速率提升了3倍；著降低企業(yè)成本，同時(shí)也降低內(nèi)容違規(guī)帶來的潛二是審核精度持續(xù)提高，目前對(duì)比人工審核的整體差異率都處于在損失。預(yù)期范圍內(nèi)；三是改變?cè)腥斯徍朔绞?，從根源解決人力問題，減輕審核人員工作強(qiáng)度。25案例：汽車大師 打造車主身邊隨時(shí)都在的汽車顧問汽車大師是一家國(guó)內(nèi)頭部用車問答平臺(tái)和維修技術(shù)眾包平臺(tái)。該平臺(tái)與百度大腦聯(lián)合打造出“智能汽車問答服務(wù)平

57、臺(tái)”。該平臺(tái)采用百度UNIT技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle，并結(jié)合知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理等基礎(chǔ)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)智能問答、多輪交互，提高了車主需求與技師特長(zhǎng)之間的匹配度。作為一個(gè)基于原始搜索引擎數(shù)據(jù)以及海量用車問答數(shù)據(jù)打造出的汽車智能問答庫(kù)，它能夠?qū)⒓紟熀陀脩糁苯舆B接，高效、專業(yè)地解決用戶的用車問題，同時(shí)不斷收集用戶的汽車問答數(shù)據(jù)，為汽車定制化智能問答提供解決方案以及相關(guān)數(shù)據(jù)參考。案無人例值：卓守繁受信理息站，實(shí)2 4現(xiàn)h政不務(wù)打A烊T M的 上海卓繁信息技術(shù)股份有限公司是一家致力為政府政府客戶提供從規(guī)劃設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)咨詢到大數(shù)據(jù)挖掘等全方位的智慧政務(wù)解決方案和服務(wù)的供應(yīng)商。為適應(yīng)電子在政府

58、行業(yè)，人工智能能夠帶來的效能將全面體政務(wù)行業(yè)的智能化終端正在爆發(fā)的趨勢(shì)，卓繁信息率現(xiàn)在政務(wù)服務(wù)（產(chǎn)品服務(wù)側(cè)）、社會(huì)治理（運(yùn)營(yíng)模先推出了“24h不打烊的無人值守受理站”，實(shí)現(xiàn)“政式）中。將生物識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在政務(wù)服務(wù)環(huán)節(jié)不務(wù)ATM機(jī)”應(yīng)用落地。該設(shè)備綜合采用百度大腦的語(yǔ)但為用戶帶來便利性，也能提高公務(wù)人員工作效音、UNIT、OCR、人臉核身技術(shù)，支持自助申報(bào)多項(xiàng)業(yè)率。將視頻分析、圖像分析等技術(shù)應(yīng)用在公共安務(wù)，如個(gè)體工商戶設(shè)立登記、體育經(jīng)營(yíng)、勞務(wù)派遣、建筑全以及智慧交通、城市管理領(lǐng)域，將助力安全、智垃圾處置等常辦事項(xiàng)業(yè)務(wù)，支持語(yǔ)音交互查詢功能（辦慧、文明城市的建設(shè)。事指南、常見問題的查閱、辦事預(yù)約、

59、辦事進(jìn)度）。通過該無人受理站，“無人值守”政務(wù)服務(wù)新模式成功拉開序幕，群眾辦事排隊(duì)等候時(shí)間長(zhǎng)、重復(fù)提交材料、辦事流程復(fù)雜、只能在限定時(shí)段辦事等問題逐步得到解決，政府為民服務(wù)的能力得到進(jìn)一步提高，政務(wù)人員的工作負(fù)擔(dān)也得到了進(jìn)一步減輕。26效能評(píng)估研究發(fā)現(xiàn)應(yīng)用效能最為顯著的用例：高頻重復(fù)性工作從各個(gè)行業(yè)用例可以看出，應(yīng)用效能最為顯著的用例一般存在以下特征：工作流程高頻重復(fù)，需要消耗大量人類勞動(dòng)力，對(duì)單位時(shí)間效率要求較高的領(lǐng)域，或者數(shù)據(jù)集規(guī)模較大、人力無法有效分析的領(lǐng)域。企業(yè)在制定AI系統(tǒng)部署計(jì)劃時(shí)可優(yōu)先從該類場(chǎng)景開始實(shí)施。效能認(rèn)知相對(duì)領(lǐng)先的行業(yè)：金融業(yè)、制造業(yè)不同行業(yè)采用AI的速度和效能并不均衡。

60、在金融行業(yè)、制造行業(yè)，企業(yè)對(duì)人工智能的效能評(píng)估工作較為領(lǐng)先，取得的成效也最為顯著。該類企業(yè)在不同的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)采用人工智能，能夠定量評(píng)估人工智能技術(shù)投資帶來的效能，并且能目標(biāo)明確地將成功實(shí)踐復(fù)制到企業(yè)的更多領(lǐng)域。另外一些行業(yè)的效能評(píng)估則相對(duì)落后。例如醫(yī)療行業(yè)目前的注意力更多的在于探索和創(chuàng)新，商業(yè)化應(yīng)用相對(duì)略少，對(duì)效能評(píng)估的期待在于后期的商業(yè)推廣是否帶來增值收益。企業(yè)啟動(dòng)AI應(yīng)用效能評(píng)估：早評(píng)估，早受益從以上最佳實(shí)踐中也可以看到，能夠衡量并計(jì)算AI應(yīng)用效能的企業(yè)，已經(jīng)獲得了應(yīng)用AI帶來的經(jīng)濟(jì)效益。對(duì)AI系統(tǒng)的投資成本，基本都能在正式上線后6-24個(gè)月內(nèi)收回并獲得投資回報(bào)。而還沒有開始考慮如何評(píng)估AI