认识达内从这里开始

我们在上文中给大家简单分享了关于人工智能技术的历届发展经历，而今天我们就再来了解一下，人工智能技术在各行业的发展使用趋势都有哪些类型。

具备高质量大数据的金融行业

具备高质量大数据的领域是AI创业容易成功的地方。金融行业数字化程度高，拥有大量的数据以及客观正确的标注成果，较为适合深度学习的应用;其次金融行业距离资本近，易产生商业价值;另外，金融业态和产品复杂多样，市场规模巨大，衍生出大量AI的投资机会。

医疗行业

人工智能对医疗行业的影响是全方位的：在药物发现环节改变传统药企，提供精准化、个性化药品;改造传统医院，促使传统医院从固定到移动、从近程到远程;优化医生诊断效率，帮助医生从繁琐的事务中解脱出来，转变成诊疗规则的制定者和诊疗过程的监督者;改变病人的看病方式，病人将逐步实现足不出户就能得到精准、个性化的解决方案，拥有更好的治疗体验。人工智能在医疗行业诸多领域将迎来爆发，人工智能技术将在医疗生态链底层融入、医疗信息存储管理和数据挖掘决策方面与医疗行业深度融合。

安防行业

AI图像识别准确度已经远远超越人类，机器识别产品也被广泛应用于安防。近年来，火车站、机场、交通路面的摄像头骤然增多，这些摄像头每天都在产生海量图像数据，助推领域内的视觉识别公司快速成长。不过由于安防项目周期较长，对创业公司的业务销售能力是一个考验。

零售等线上、线下数据结合的应用领域

零售是好的虚拟+现实结合场景，用户在线下购物，通过移动支付，其行为和体验被线上收集。用户在线下变成会员后，商家可以在线上做推荐、引导。商家在线下获得用户后，也能够通过社交网络进行二次传播增值，从而模糊了线上流量和线下流量、线下体验和线上体验的边界，形成完整的服务和流量循环体系。无人商店是一个非常有潜力的方向，未来广义上的“线下”都可以实现无人看管。但目前要实现完全无人的成本较高、商业价值有限，需要寻找到一个类似无人驾驶L2级别的自动辅助商店方案。

逐渐积累大数据的能源、交通、物流领域

能源、交通、物流等都是市场规模巨大的传统行业。相对而言，BAT等互联网巨头在这些领域的统治力较弱，给AI创业公司提供了大量市场机会。例如，部署在风力、水力、太阳能等发电站的各种传感器，每天产生大量数据，利用机器学习技术可以帮助企业实时监控设备的运行情况、进行故障排查和诊断、预测风险事件发生并提供防范措施，从而整体提升能源企业运行的效率和效益。交通行业情况类似，随着越来越多的传感器被部署到城市交通网络中，借助AI技术手段可以帮助城市管理者更准确预测城市交通状况、制定更合理的交通管理措施、更及时有效地调度交通管理资源、防治交通拥堵，大大优化城市的交通状况。

无人驾驶

无人驾驶绝不仅仅是一项技术，它将重塑整个汽车工业的上下游产业链，颠覆出行市场和物流市场，也将重新定义人类出行的方式，同时大幅降低传感器制造成本，为真正的机器人时代来临奠定坚实的基础。该领域的投资机会涵盖上游的传感器、芯片，中游的汽车制造、自动驾驶方案研发，以及下游的出行服务运营、物流等行业，市场潜力无限，会成为大的驱动力量。

工业与商业机器人应用

除了自动驾驶之外，机器人AI大的机会先出现在工业应用，其次是商业领域，后才是家庭场景。工业应用中存在大量重复性劳动，例如制造业生产流水线上对产品进行技术含量较低的检测，或是搬运物品的简单工作，这些都可以被AI替代。工业机器人在质量控制、制造成本优化、深度视频分析、设备维护预测、机器人自我学习完成复杂任务、连续学习减少错误这六个方面，已经被证明具有超越人类的价值。

在行业应用方面，仓储物流行业中的货物装卸、分拣等工作同样可以由机器人代劳。另外，机器人可以部分替代人类在艰苦和危险的环境中作业，例如野外高压电缆的电力巡线、火灾现场救援、炸弹排爆等。这些机会也会帮助降低传感器成本和增加技术能力，促使家庭机器人突破可用线。

作者：李开复

转自：金融界

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