人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應用場景研究

李雙平

摘要：文章聚焦人工智能產(chǎn)業(yè)，圍繞其技術(shù)原理、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、應用場景，分析開放共享機制、數(shù)據(jù)服務、開源開發(fā)框架等關(guān)鍵因素，揭示智能金融、醫(yī)療、安防、交通等領(lǐng)域的創(chuàng)新。通過解析產(chǎn)業(yè)生態(tài)、硬件整合、技術(shù)服務等層面，呈現(xiàn)人工智能對全球社會和經(jīng)濟的深遠影響，以期為相關(guān)工作提供理論支持和實踐指導。

關(guān)鍵詞：人工智能；產(chǎn)業(yè)發(fā)展；應用場景

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.046

中圖分類號：F 49，TP 18? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ?文章編碼：1672-7274（2024）04-0-03

Research on the Development and Application Scenarios of Artificial Intelligence Industry

LI Shuangping

（Zhongke Soft Technology Co.， Ltd.， Beijing 100080， China）

Abstract： This article focuses on the artificial intelligence industry， focusing on its technological overview， industrial development， and application scenarios. Analyze key factors such as open sharing mechanisms， data services， and open-source development frameworks to reveal innovations in fields such as intelligent finance， healthcare， security， and transportation. By analyzing the industrial ecology， hardware integration， technological services， and other aspects， we aim to present the profound impact of artificial intelligence on global society and economy， in order to provide theoretical support and practical guidance for related work.

Keywords： artificial intelligence; industrial development; application scenarios

1? ?人工智能技術(shù)概述

1.1 人工智能的概念

人工智能（AI）是一門研究如何使計算機具有模擬人類智能行為的科學，其目標是開發(fā)能夠執(zhí)行學習、推理、問題解決和感知等智能任務的系統(tǒng)。人工智能強調(diào)通過算法和模型實現(xiàn)對復雜任務的自動化處理，涵蓋機器學習、深度學習、自然語言處理等關(guān)鍵技術(shù)。這一領(lǐng)域追求創(chuàng)造能夠模仿人類智慧、適應環(huán)境變化的智能系統(tǒng)，推動了在各行業(yè)應用中的廣泛探索和創(chuàng)新[1]。

1.2 人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

人工智能的關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建了其實現(xiàn)智能任務的基礎，涵蓋多個領(lǐng)域的創(chuàng)新。首先，機器學習是AI的核心，通過模型和算法讓計算機從數(shù)據(jù)中學習，并做出智能決策。深度學習是機器學習的分支，模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，用于處理復雜、非線性數(shù)據(jù)。自然語言處理（NLP）則關(guān)注計算機理解和生成人類語言，包括語音識別和機器翻譯等應用。計算機視覺是人工智能的又一重要領(lǐng)域，使機器能夠理解和解釋圖像和視頻。強化學習是一種讓機器在與環(huán)境的交互中學習的技術(shù)，通過獎勵機制激勵系統(tǒng)實現(xiàn)目標。除此之外，推理與問題解決技術(shù)使計算機能夠模擬人的邏輯思考過程，應對復雜情境。在關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展中，云計算和大數(shù)據(jù)處理起到了關(guān)鍵作用，提供了足夠的計算資源和數(shù)據(jù)支持。輔助技術(shù)如自動化、分布式系統(tǒng)、并行計算等也對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生積極影響力[2]。

2? ?人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 場景化綜合生態(tài)發(fā)展

首先，與過去單一技術(shù)的“理論”準確率競爭不同，現(xiàn)在智能企業(yè)更加注重將技術(shù)運用到實際場景中，使其具有實際商業(yè)價值。這標志著產(chǎn)業(yè)進入了應用場景的“跑馬圈地”新階段，企業(yè)競爭焦點逐漸從理論上的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)向了在實際業(yè)務中的應用創(chuàng)新和解決問題的能力。如商湯推進城市級開放平臺方舟在全國31個省市、100座城市落地。其次，場景化綜合生態(tài)模式逐漸清晰，這意味著不同技術(shù)和服務在特定場景中的整合與協(xié)同。這一模式與“類”安卓開發(fā)者生態(tài)有相似之處，即多方共同推動一個更大的生態(tài)系統(tǒng)。開發(fā)者和企業(yè)的協(xié)同作用推動了人工智能產(chǎn)業(yè)更為全面和綜合的發(fā)展，從而提高了整體系統(tǒng)的性能和用戶體驗[3]。

2.2 科技巨頭引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)垂直整合加速

科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的崛起與引領(lǐng)不僅源于其在算力、算法、數(shù)據(jù)等關(guān)鍵要素上的高度投入，更因為人工智能的發(fā)展需要在硬件、軟件框架、平臺等核心環(huán)節(jié)上實現(xiàn)高度的緊耦合銜接。這特有的技術(shù)使得像谷歌、微軟等科技巨頭構(gòu)建了龐大的生態(tài)系統(tǒng)，通過垂直整合引領(lǐng)了整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。產(chǎn)業(yè)垂直一體化的趨勢不斷加強，這表現(xiàn)在計算支撐、軟件框架、研發(fā)平臺等核心環(huán)節(jié)基本被老牌科技巨頭把持。這些巨頭在不同領(lǐng)域的投資和并購，以及對關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，形成了相對封閉但高度專業(yè)化的生態(tài)系統(tǒng)。他們的整合模式不僅加速了技術(shù)創(chuàng)新，也提高了產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同效率，使得整個人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出以少數(shù)幾家巨頭為核心的發(fā)展格局[4]。

2.3 開發(fā)框架格局清晰

人工智能領(lǐng)域的開發(fā)框架格局逐步清晰，開放框架以谷歌的TensorFlow、臉書的PyTorch等為代表，形成了初步可見的格局。這些開源框架在推動人工智能技術(shù)的發(fā)展方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用，為研究人員和開發(fā)者提供了強大的工具。在端側(cè)推理框架方面，多元化發(fā)展正在迅速推進。與此同時，開源開發(fā)框架的競爭焦點正在從模型庫逐漸轉(zhuǎn)移到易用性和硬件適配優(yōu)化。隨著技術(shù)的發(fā)展，框架的易用性變得至關(guān)重要，使更多的開發(fā)者能夠輕松地利用這些框架進行人工智能應用的開發(fā)。硬件適配優(yōu)化也成為一個關(guān)鍵的競爭領(lǐng)域，以確保人工智能模型在不同硬件平臺上能夠更高效地運行[5]。

2.4 產(chǎn)業(yè)平臺化模式發(fā)展

產(chǎn)業(yè)平臺化模式的發(fā)展呈現(xiàn)出以研發(fā)和技術(shù)服務為核心的趨勢，引領(lǐng)著人工智能領(lǐng)域的演進。首先，平臺化發(fā)展的速度不斷加快，企業(yè)逐漸認識到通過構(gòu)建平臺可以更好地整合資源、提高效率，從而推動創(chuàng)新。這種模式加速了人工智能技術(shù)的落地和應用，形成了更加健康的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。云服務廠商在人工智能研發(fā)平臺的發(fā)展中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，積極主導平臺的構(gòu)建。這種趨勢使得云服務成為人工智能產(chǎn)業(yè)中不可或缺的一部分，為企業(yè)提供了強大的計算和存儲能力，推動了人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和應用。技術(shù)工具鏈作為研發(fā)平臺的核心競爭力，逐漸成為業(yè)界關(guān)注的焦點。通過提供全面、高效的技術(shù)支持，企業(yè)可以更好地開發(fā)和部署人工智能應用，從而實現(xiàn)技術(shù)的快速迭代和推廣。基礎技術(shù)服務平臺已經(jīng)形成，涵蓋多種基礎技術(shù)，形成了綜合性平臺。這包括數(shù)據(jù)處理、模型訓練、推理服務等多個方面，為企業(yè)提供了全方位的技術(shù)支持[6]。

2.5 智能計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速

首先，智能計算已初步形成智能芯片、軟硬協(xié)同、多樣化算力供給模式的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。這意味著行業(yè)逐漸形成了集成硬件、軟件協(xié)同工作的智能計算體系，涵蓋了各種類型的智能芯片和計算能力。在云側(cè)智能芯片市場上，目前英偉達仍然占據(jù)主導地位。然而，云服務提供商和初創(chuàng)企業(yè)正在積極布局，逐漸增大市場份額。這表明智能計算產(chǎn)業(yè)中存在激烈的競爭，各方勢力在爭奪市場份額的同時也推動了技術(shù)的不斷創(chuàng)新。端側(cè)多元化應用催生了大量的創(chuàng)新探索，傳統(tǒng)芯片企業(yè)和終端企業(yè)相對領(lǐng)先。這反映了智能計算技術(shù)在各個行業(yè)中的廣泛應用，并且在不同領(lǐng)域的競爭格局較為豐富。圍繞智能計算芯片的軟件工具也正在從基礎計算向場景計算轉(zhuǎn)變。這說明智能計算產(chǎn)業(yè)不僅僅關(guān)注硬件技術(shù)的發(fā)展，同樣重視軟件工具的創(chuàng)新，以更好地適應各種實際應用場景。最后，多樣化算力供給模式開始顯現(xiàn)。這包括云計算、邊緣計算等不同形式的算力供給方式，為不同需求提供了更靈活、多樣的選擇。

2.6 開放共享機制與數(shù)據(jù)服務能力加速

首先，各國政府和頭部企業(yè)持續(xù)推動數(shù)據(jù)的開放共享。這體現(xiàn)在形成了一系列數(shù)據(jù)原則、數(shù)據(jù)合作、數(shù)據(jù)規(guī)范以及數(shù)據(jù)共享平臺成為關(guān)注的重點。政府在推動數(shù)據(jù)的開放方面發(fā)揮了引導作用，鼓勵企業(yè)在合規(guī)和安全的前提下共享數(shù)據(jù)，以促進創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù)合作和規(guī)范則有助于建立更加有序、高效的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，為不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)交流提供了框架和規(guī)則。其次，具有智能標注能力的數(shù)據(jù)服務企業(yè)正受到資本的熱捧。這表明數(shù)據(jù)服務領(lǐng)域的關(guān)注點逐漸從單純的數(shù)據(jù)收集轉(zhuǎn)移到了對數(shù)據(jù)的智能處理和利用。智能標注能力使得數(shù)據(jù)更具有質(zhì)量和可用性，從而更好地滿足人工智能模型的需求。資本的投入不僅推動了這類企業(yè)的發(fā)展，也提高了整個數(shù)據(jù)服務行業(yè)的發(fā)展水平。這種開放共享機制與數(shù)據(jù)服務的能力加速有助于解決數(shù)據(jù)孤島問題，促進了跨行業(yè)、跨組織的數(shù)據(jù)流通，推動了人工智能技術(shù)在不同領(lǐng)域中的廣泛應用。

2.7 開源開發(fā)框架生態(tài)體系逐步完善

首先，全球人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)雛形逐漸顯現(xiàn)。這體現(xiàn)在開源開發(fā)框架的廣泛應用和不斷完善，為人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了強大的支持。開源框架的使用不僅降低了技術(shù)門檻，也促進了創(chuàng)新和合作。其次，人工智能頭部企業(yè)構(gòu)建開源開發(fā)框架生態(tài)，形成了應用接口和硬件適配的雙向主導權(quán)。這說明在開源社區(qū)中，一些領(lǐng)先的企業(yè)通過貢獻自己的技術(shù)和開源項目，牽引整個生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展方向，同時在應用接口和硬件適配上擁有較大的話語權(quán)，推動了產(chǎn)業(yè)的進步。產(chǎn)業(yè)主體憑借其優(yōu)勢形成多元化的創(chuàng)新生態(tài)。云服務商全面融入云服務體系，積極構(gòu)建AI基礎設施生態(tài)；人工智能技術(shù)服務企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過視覺、語音等技術(shù)優(yōu)勢切入，加速打造垂直行業(yè)技術(shù)服務平臺和解決方案生態(tài)；傳統(tǒng)企業(yè)積極構(gòu)建圍繞基礎科研、成果轉(zhuǎn)化、產(chǎn)業(yè)培育多維度的創(chuàng)新生態(tài)；硬件廠商以芯片設計、整機集成為切入點，加速構(gòu)建軟硬協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

3? ?人工智能技術(shù)的應用場景

3.1 智能金融

智能金融是指運用人工智能技術(shù)，如機器學習、大數(shù)據(jù)分析等，優(yōu)化和自動化金融服務和決策的領(lǐng)域。在智能金融中，算法能夠分析體量龐大的金融數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精準風險評估、信用評分和投資組合管理。智能金融還包括虛擬助手、自動交易系統(tǒng)和智能客戶服務，提高了金融業(yè)務的效率和個性化水平。這一技術(shù)在風險管理、投資策略優(yōu)化以及金融產(chǎn)品推薦等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動了金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新。

3.2 智能醫(yī)療

智能醫(yī)療是指借助人工智能技術(shù)改進醫(yī)療領(lǐng)域的服務和流程，它通過整合大數(shù)據(jù)分析、機器學習、圖像識別等技術(shù)，為醫(yī)療機構(gòu)提供更精確的診斷、更個性化的治療方案以及更高效的醫(yī)療管理。在智能醫(yī)療中，機器學習算法可以分析大量患者數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行早期診斷、疾病預測和處方設計。圖像識別技術(shù)則用于醫(yī)學影像的分析，提高了醫(yī)學影像的解讀速度和準確性。智能醫(yī)療還包括遠程醫(yī)療服務、智能健康監(jiān)測設備和醫(yī)療機器人等應用。遠程醫(yī)療通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)患者和醫(yī)生之間的在線交流，使偏遠地區(qū)獲取更方便的醫(yī)療服務成為可能。

3.3 智能安防

智能安防是一種利用人工智能技術(shù)來提升安全監(jiān)控和防范體系的領(lǐng)域，它涵蓋了視頻分析、人臉識別、行為分析、智能感知等多項技術(shù)，使得安防系統(tǒng)更加智能化、精準化、自適應。其中，視頻分析技術(shù)通過對監(jiān)控畫面的實時分析，能夠自動檢測異常事件，如入侵、打斗等，提高監(jiān)控效率。人臉識別是智能安防的一個關(guān)鍵應用，通過識別個體身份，提升出入口管理的準確性，有助于防范犯罪行為。智能感知技術(shù)則包括對聲音、溫度、濕度等環(huán)境因素的感知，幫助系統(tǒng)更全面地了解周圍環(huán)境，進而及時發(fā)現(xiàn)和消除潛在的風險。智能安防系統(tǒng)還可以集成多種傳感器、監(jiān)控設備和網(wǎng)絡通信技術(shù)，形成全面的監(jiān)控網(wǎng)絡。云計算和大數(shù)據(jù)分析也在智能安防中得到廣泛應用，為系統(tǒng)提供更高效的存儲、處理和分析能力。

3.4 智能交通

在智能交通領(lǐng)域，人工智能的應用涉及交通監(jiān)控、智能信號燈、智能交通管理系統(tǒng)和自動駕駛等多個方面。交通監(jiān)控方面，智能交通系統(tǒng)通過視頻監(jiān)控、圖像識別等技術(shù)實現(xiàn)實時監(jiān)測道路狀況、車流量等信息，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持。智能信號燈能夠根據(jù)實時交通流量智能調(diào)整信號燈的時間，優(yōu)化交叉口的通行效率，減少交通擁堵。智能交通管理系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崟r監(jiān)測交通流，提供智能導航、優(yōu)化路徑規(guī)劃，以及實時交通預測等功能，為駕駛員提供更智能的出行方案。自動駕駛技術(shù)在智能交通中也占據(jù)重要位置，通過傳感器和算法，實現(xiàn)車輛的自主行駛，提高交通安全性和效率。智能交通技術(shù)的發(fā)展對城市交通管理和出行方式產(chǎn)生深遠影響。優(yōu)化交通流、減少擁堵、提高安全性，都有助于提升城市居民的出行體驗。

4? ?結(jié)束語

本文剖析了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和應用場景。在快速變革的時代，人工智能的不斷演進將引領(lǐng)新的技術(shù)浪潮。期待在數(shù)據(jù)共享、創(chuàng)新生態(tài)、安全高效的前提下，人工智能產(chǎn)業(yè)能夠為社會創(chuàng)造更大的價值。■

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