財經宋建文
5G即將到來智能家居可能在諸多應用中最先受益
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隨著信息技術的快速發展，5G即將到來的曙光已經可以看到。屆時，在5G的推動下，一些產業和領域將會遭遇顛覆性的改變。其中，包括傳統家電、新興家電在內的智能家居就是最值得期待的一個領域。
山石||撰文
從3月14日開幕的AWE2019展會上可以看出，AI成為最大的熱點和亮點。幾乎所有家電企業的產品，都與智能化搭上界。能夠出現這種狀況，最大的推動因素就在於5G 的即將到來。不論是廠家提前佈局也好，搶佔市場先機也罷，都是欲在5G這個風口到來之前有所準備，不至於錯過即將到來的風口。
而在巴塞羅那召開的2019世界移動大會（MWC2019）傳遞出的信息顯示，有全球包括中國、美國、韓國等企業已經推出5G手機，同時還紛紛公佈基於5G的服務計劃。可以說，一時間5G似乎是從遙不可及瞬間來到普通用戶身邊。
以家電產業為核心的智能家居概念和獨立產品，在4G到來之前就已經開始佈局。雖然概念和想象非常美好而誘人，但是4G的帶寬速度和傳送質量，遠不能支撐智能家居的真正落地普及。雖不能說概念已經激再不起多少熱情，家電廠商們只有把希望寄託的5G的到來上。
業界普遍認為，5G主要是提供更高的數據速度和覆蓋率。更高的數據傳輸能力，才能使得物物相連得以順暢。現在，智慧家庭只是概念不能落地，主要的障礙不是沒有智能化產品，而是諸多的物物之間不能順暢連接。因此，人們就感受不到智能化的美妙。換言之，也就是說還沒有一個絕佳的體驗感。但這種方向是明確的。
從覆蓋率上來說，5G的到來會將移動支付再提升到一個新的臺階之上。也會在任何時候都可以隨時上網選購，隨時進行支付交割。這對用戶來說，不用再回到家，或者尋找有網絡的地方。5G的到來會因此推動線上交易的再次提升，獲將成為未來主流的交易支付方式。
便捷性在4G時代已經有所展現，最佳的體驗就在移動支付上，現在城市農貿市場上幾乎每個攤點都可以做不用現金。而在5G技術普及之後，所有的遙控器可能會消失，甚至人們的一舉一動都可以被智能化設備所感知。人們的所求所需，都可以在不用遙控的情況下得以完成。
手機應用5G是最早，也是最普遍的。5G將改變現在業務和服務，並提供一系列令人興奮的新服務，也有助於縮小連接差距。不僅國內電信應用商——中國移動、中國聯通、中國電信都已經開始試點運營，手機制造商——華為、小米、聯想都已推出5G手機。手機的率先嚐試5G的快速、流暢、便捷，給其他領域的使用開了一個頭。
相關專家就指出，“5G是智慧家庭的一個重要前提，將來的彩電、冰箱、空調、洗衣機，甚至是桌子、椅子這些居家物品都可能會聯網，經過大數據採集，很多參數會上傳至‘雲端’進行智能化管理。”現在制約智能家居體驗感的障礙將在5G面前被徹底打破，智慧家庭從概念變成現實已經能看到曙光。
當然，受惠5G的不僅僅是家電為核心的智慧家庭領域，而是生活的各個方面，像智能製造、遠程醫療、自動駕駛、遠程教育，甚至軍工國防、航天入海等都會因5G的到來而再上新臺階，從期待變成現實已是指日可待。
當然，5G的真正落地，還需要經過三大關口：即，5G究竟能帶來多少價值、成本考慮、部署依賴性。其中，成本因素是最大的障礙。不過這一問題，隨著試驗的不斷深化，參與的廠商越多，用戶群體人數越多，成本下降的速度會加快，突破成本障礙也不會遙遙無期。
家電魂
AI已經滲透到各個行業，目前應用到的領域主要包含以下場景——AI+金融，AI+教育，AI+交通，AI+安防，AI+零售……各行各業都在住進映入AI，映入AI的最主要目的就是解放人類，提高效率。這是所有人類歷史上技術革命的目標。
AI技術的主要方向有：計算機視覺、自然語言處理、機器學習、語音識別……目前計算機視覺和自然語言處理方向已經取得了不錯的進展。尤其是計算機視覺方向，近幾年取得了很好的效果，人臉識別的準確率已經提升到很好的效果，並且已經在安防領域：諸如門禁、閘機、監控系統、人證識別等應用廣泛。安防領域作為人工智能完美落地的天然場景，安防視頻監控為人工智能訓練模型提供巨量的數據支持，而經過深度學習的人工智能系統再反過來為安防監控提供事前預警、事中響應、事後追查的功能。再加上預計至2022年，安防行業市場規模將達到近萬億。這麼既前景光明、市場巨大又利益無限、需求急切的市場機會不用說早已是各算法新貴、IT巨頭和傳統安防大鱷傾心發力的地方。所以說，最快落地的安防行業。
但是最快落地，不代表著可大規模落地，雖然各家“AI+安防”的解決方案層出不窮，也不乏時常有小規模的試用報道，但是整體來看，並沒有得到公安的認可。一是當前主打的前端智能攝像頭主要以人臉識別為主，不但價格昂貴，人臉識別的精準度也達不到公安實用的要求。二是後端集中化處理的方案受制於單機處理能力，同時有一定的延遲性，如果大規模實施，依然避不開高昂的成本。從技術角度來看，目前要實時分析一個城市的監控系統還做不到；從社會效益來看，這樣做成本太過於高昂。
另一個落地較好的行業就是AI+廣告，電商。電商的自動推薦功能已經做得越來越智能。由於多年來積累了大量的用戶數據，同時諸如阿里巴巴憑藉阿里雲，又有著強大的計算能力，大數據+計算力已經成為人工智能的基本技術支撐。
但是還是那句話，AI的實際落地對場景有著很大的限制，幾乎不存在通用的AI，未來各個領域都將會越來越深入，最快落地安防已經落地了，但是大面積的普及還是難題！
林秋1994pq
看這個問題需要一個邏輯，一定是數據多、好標準化、需要感知、認知多的行業，並且政策監管不嚴的行業：
1.安防：AI可以很好的識別出個人、人流量、車牌等特徵，一個大腦頂無數警察、監管人員。並且有政策扶持，中國的“天網”計劃要部署1億個智能攝像頭。
2.無人駕駛：這個場景非常之大，以至於最近的風險投資將很多錢投向這個領域。 可以應用在無人駕駛系統、識別人的情況精準推薦服務和調整溫度座椅、完全無人駕駛到來之前的司機狀態監控。無人駕駛真正全面普及還需要時間，但垂直領域有很多機會，比如園區、旅遊區等。
3.金融：有大量數據，也好標準化。1）可以用在智能投顧，幫助顧客理財；2）營銷，根據消費習慣推薦不同的金融服務和分期、辦卡；3）風險控制，通過銀行數據和網絡公開數據，比較精準的刻畫出客戶償還能力 減少風險。
4.醫學：1）醫學影像方面，可以快速幫醫生看出癌症等細小的病變，能夠提早發現，比醫生更快速看片子；也可以通過攝像頭、心率傳感器等檢測或看出人的問題；2）語音識別幫助醫生記病歷，現在醫生記病歷花了大量時間；3）導醫機器人，引導就診者查看掛號、科室等信息。
5.智能手機&IOT設備：手機的拍照、攝影，解決系統的卡頓，處理器等都已經用到AI；IOT設備中的智能音箱、陪伴機器人、服務機器人、掃地機器人、家庭智能攝像頭等等等。
6.智能芯片：有這麼多硬件，服務需要AI化，一定需要更匹配的AI芯片，無論是終端層面，還是雲服務中。
其他：看到有回答提到工業，工業也是一個很大的場景，但有幾個原因導致短期很難普及：中國大多工廠話還沒有自動化和數據化，無法讓AI發力；工業產品非標品複雜，而標品AI短期很難超過自動化；設備的精準度等也需要保證。但在部分環節，比如檢驗殘次品已經可以適應。
先聲互聯網
智能客服行業作為AI人工智能技術較早實現商業化落地的領域，吸引了眾多企業爭相佈局，那麼智能客服在各個行業中的實際應用情況如何呢？我們以如下幾個場景為例：
1、金融行業：
金融行業的業務種類繁多，監管把控嚴格，對客服人員的行業知識與綜合素質要求較高，在一些金融企業內還要求客服人員同時兼備銷售能力。因此，金融行業的客服培訓成本較高，招聘難度較大，客服人員上崗後的熟悉過程較長，無法很好的及時進行工作推進。基於此，智能客服為金融行業提供了絕佳的解決方案。智能客服系統提供的呼叫中心服務，解決了金融行業的電銷難題並且可以代替人工進行催收、回訪等工作。智能機器人客服還擁有強大的數據知識庫可以迅速搭建、學習完整的金融知識體系，依照企業要求提供標準化、合規化的客戶服務，並且可以及時上崗即時工作，幫助提高客戶服務質量，提升客戶成交轉化率。
2、電商零售業：
中國的電商零售行業發展蓬勃，再加上如今電商下沉紅利的加持，電商行業可謂落地生根遍地開花，但與快速發展相伴而生的是電商行業亟待解決的客服需求。電商行業依賴多渠道覆蓋，微信、微博、網站、APP，甚至快手，抖音等都是客戶可以接觸到的商品信息入口，如何多渠道統一解決客戶諮詢問題，就需要智能客服的助力了。全渠道接入，統一化管理，為電商行業提供了更加智能合理的客戶服務平臺，減輕客服人員壓力，提升工作效率。與此同時，智能客服可以保持7*24小時在線，為客戶提供全天候的諮詢服務，用服務促交易。同樣需要多渠道整合的行業還有目前爆發式發展的醫美、酒店旅遊業等。
3、教育培訓行業：
教育行業客戶諮詢重複性比例較大，到最終完成課程購買的諮詢週期較長，且通過調查回訪發現，客戶的夜間諮詢率及突發性諮詢率較高。這些問題如果僅依靠人工客服進行解決，需要極大的人資投入。但如果企業使用智能客服，服務時長將不受限制，智能客服可以有效彌補人工坐席的空缺在線時間，通過重複性問題的預設置，智能客服可在1秒內自動回覆客戶所諮詢問題的答案，提升客戶對品牌的認知度，幫助企業穩固核心競爭力。
4、娛樂行業：
娛樂行業的諮詢客戶年齡偏年輕化，一味固化的客戶服務並不為年輕人所喜，客服如何在提供標準服務的同時更加有趣，也是娛樂行業企業的思考點。智能客服的引入，就為企業帶來了新的靈感。除了能夠做到隨時在線外，智能客服所具有的閒聊、知識百科功能，可以很好的增進客戶與平臺間的互動。同時，智能客服可以通過自定義設置與知識庫的學習，掌握更多年輕人所喜好的表達方式，增強客戶與平臺的溝通慾望，從而增強用戶粘性。
除了以上場景，智能客服所應用的場景還有很多，隨著AI人工智能技術的發展，智能客服也會為更多的行業賦能，但人工智能如何更好地服務於企業，關鍵點同樣在於企業如何駕馭並使用好這些智能工具，利用智能技術為自身融入AI能力，發揮科技最大效能。
小馬智能客服
強規則無自由權的行業
kehan1982
先進機械加工製造業、智能控制領域
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機械，機器加工製造
