10.22 解讀《2019全球人工智能發展白皮書》

近日，德勤發佈了《2019全球人工智能發展白皮書》，本文從AI技術發展、AI如何改變各行業、中國AI的全球地位、以及上海發展AI的建議等角度解讀該報告。

一、人工智能技術發展

人工智能關鍵技術包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺、自適應技術等單獨的技術都得到了長足的發展，並應用到了多個商用領域。然而人工智能的商業化涉及領域和範圍複雜，單獨的技術方案無法滿足行業的應用需求，不僅需要多種技術的融合協同，還受以下因素影響：（1）規則和評價方法是否明確，（2）特殊情況頻率出現的高低，“不確定性”及特殊異常情況下如何處理，（3）數據的規模及質量，（4）外部環境因素，如政策、法律限制，技術/行業壁壘等。

例如無人駕駛和智能醫療是當前兩個熱門的人工智能技術，但仍然處在試用和並未完全商用階段的技術，除了技術發展，還需要法律法規、規則標準、意識甚至是包括保險和政府的基礎設施建設等外圍的整體配套支撐。

二、人工智能技術在各行各業引發的變革。

變革主要體現在三個層次。

一是企業變革。企業管理流程與生產流程越來越多的引用人工智能技術，企業數字化趨勢日益明顯。

二是行業變革。人工智能技術造成傳統產業鏈上下游關係的根本性改變。

三是人力變革。人工智能等新技術的應用將提升信息利用效率，減少企業員工數量。此外，機器人的廣泛應用將取代從事流程化工作的勞動力， 導致技術與管理人員佔比上升，企業人力結構發生變化。

下面以幾個行業為例。

金融服務業：人工智能在金融行業的應用改變了金融服務行業的規則。智慧服務、智慧投顧、以及智慧風控是人工智能技術應用較為深入的三個領域。預計到2020年，85%的客服工作將依靠人工智能完成。智慧投顧應用人工智能機器人提供投資理財諮詢，拓寬長尾客戶群體服務範圍。智慧風控通過對用戶交易行為、信用狀態、社交關係等多維度數據進行綜合評判，從而得出最終評估結果，降低風險賠付，降低壞賬風險，快速識別金融欺詐。

數字政府：數字政務的建立依靠自上而下進行推動。政務服務是數字政務中最為核心也是推進速度最快的領域之一。現階段由於政府各部門仍存在割裂的問題，並且各部門的智慧化需求差異較大，因而企業向政府提供智能化系統仍是針對某一政務領域的。另一大領域是公共安全。人工智能安防系統實時性、智能化的特點提升了公共安全管理力度。人工智能安防市場“強者恆強”趨勢明顯，產業的進入門坎提高，技術能力較弱的企業將被淘汰，行業集中度進一步提升。人工智能芯片對安防智能化的重要性日益凸顯。到2020年，物聯網感知設備數量將達到500億個，所收集的大量數據若傳至雲端進行處理將給通信帶寬造成巨大壓力，因而邊緣計算將對安防帶來巨大的益處，大幅縮減從數據到決策的反應時間，降低傳輸與存儲成本。因而安防企業將從下游逐步擴展至上游，進一步推動安防產業的智慧化滲透。

零售：人工智能在零售領域應用圍繞人、貨、場、鏈進行構建，面向消費者的要求是持續有效的吸引消費者參與，主要應用有用戶畫像（需求預測）、個性化營銷、購買體驗以及智慧客服；面向貨品應用主要有利用智能貨架協助支付、盤點、促銷、定價等功能；面向門店的應用有店鋪選址、店內購物體驗、無人店鋪等，主要要求為實現店鋪投資的效益最大化；面向供應鏈的智慧定價、智慧配送和倉儲，主要要求是效率的提升。深度學習和計算機視覺成為支撐智慧零售的兩大技術。深度學習主要被應用於數據的分析與建模，以實現產業鏈的優化；計算機視覺技術則可應用於消費行為分析與商品識別，目前計算機視覺輔助下的貨品檢測、自助結算等已實現商業化。但還未形成有效的盈利模式，應用場景碎片化。傳統零售企業將與創業企業結成夥伴關係，進行大規模實驗，以打造清晰的盈利模式。

三、我國AI若干重點領域在全球的地位

數據：我國擁有更為龐大的、複雜的、多維度的數據規模以及更豐富數據使用環境，這為人工智能技術的算法升級以及應用場景的擴展提供了良好的基礎

人工智能教育：國外的發展更為完善， 中國雖然處於起步階段，但由於中國人口基數大，教育資源緊缺，對教育的重視程度等有利因素將推動智適應學習系統的快速發展，發展前景更為廣闊。