10.22 解读《2019全球人工智能发展白皮书》

近日，德勤发布了《2019全球人工智能发展白皮书》，本文从AI技术发展、AI如何改变各行业、中国AI的全球地位、以及上海发展AI的建议等角度解读该报告。

一、人工智能技术发展

人工智能关键技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、自适应技术等单独的技术都得到了长足的发展，并应用到了多个商用领域。然而人工智能的商业化涉及领域和范围复杂，单独的技术方案无法满足行业的应用需求，不仅需要多种技术的融合协同，还受以下因素影响：（1）规则和评价方法是否明确，（2）特殊情况频率出现的高低，“不确定性”及特殊异常情况下如何处理，（3）数据的规模及质量，（4）外部环境因素，如政策、法律限制，技术/行业壁垒等。

例如无人驾驶和智能医疗是当前两个热门的人工智能技术，但仍然处在试用和并未完全商用阶段的技术，除了技术发展，还需要法律法规、规则标准、意识甚至是包括保险和政府的基础设施建设等外围的整体配套支撑。

二、人工智能技术在各行各业引发的变革。

变革主要体现在三个层次。

一是企业变革。企业管理流程与生产流程越来越多的引用人工智能技术，企业数字化趋势日益明显。

二是行业变革。人工智能技术造成传统产业链上下游关系的根本性改变。

三是人力变革。人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力， 导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。

下面以几个行业为例。

金融服务业：人工智能在金融行业的应用改变了金融服务行业的规则。智慧服务、智慧投顾、以及智慧风控是人工智能技术应用较为深入的三个领域。预计到2020年，85%的客服工作将依靠人工智能完成。智慧投顾应用人工智能机器人提供投资理财咨询，拓宽长尾客户群体服务范围。智慧风控通过对用户交易行为、信用状态、社交关系等多维度数据进行综合评判，从而得出最终评估结果，降低风险赔付，降低坏账风险，快速识别金融欺诈。

数字政府：数字政务的建立依靠自上而下进行推动。政务服务是数字政务中最为核心也是推进速度最快的领域之一。现阶段由于政府各部门仍存在割裂的问题，并且各部门的智慧化需求差异较大，因而企业向政府提供智能化系统仍是针对某一政务领域的。另一大领域是公共安全。人工智能安防系统实时性、智能化的特点提升了公共安全管理力度。人工智能安防市场“强者恒强”趋势明显，产业的进入门坎提高，技术能力较弱的企业将被淘汰，行业集中度进一步提升。人工智能芯片对安防智能化的重要性日益凸显。到2020年，物联网感知设备数量将达到500亿个，所收集的大量数据若传至云端进行处理将给通信带宽造成巨大压力，因而边缘计算将对安防带来巨大的益处，大幅缩减从数据到决策的反应时间，降低传输与存储成本。因而安防企业将从下游逐步扩展至上游，进一步推动安防产业的智慧化渗透。

零售：人工智能在零售领域应用围绕人、货、场、链进行构建，面向消费者的要求是持续有效的吸引消费者参与，主要应用有用户画像（需求预测）、个性化营销、购买体验以及智慧客服；面向货品应用主要有利用智能货架协助支付、盘点、促销、定价等功能；面向门店的应用有店铺选址、店内购物体验、无人店铺等，主要要求为实现店铺投资的效益最大化；面向供应链的智慧定价、智慧配送和仓储，主要要求是效率的提升。深度学习和计算机视觉成为支撑智慧零售的两大技术。深度学习主要被应用于数据的分析与建模，以实现产业链的优化；计算机视觉技术则可应用于消费行为分析与商品识别，目前计算机视觉辅助下的货品检测、自助结算等已实现商业化。但还未形成有效的盈利模式，应用场景碎片化。传统零售企业将与创业企业结成伙伴关系，进行大规模实验，以打造清晰的盈利模式。

三、我国AI若干重点领域在全球的地位

数据：我国拥有更为庞大的、复杂的、多维度的数据规模以及更丰富数据使用环境，这为人工智能技术的算法升级以及应用场景的扩展提供了良好的基础

人工智能教育：国外的发展更为完善， 中国虽然处于起步阶段，但由于中国人口基数大，教育资源紧缺，对教育的重视程度等有利因素将推动智适应学习系统的快速发展，发展前景更为广阔。