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报告|亚洲成为人工智能领域增长点BFA创新报告(摘编9)

导读:今日分享的是《博鳌亚洲论坛创新报告2020》第二章中,亚洲创新九大技术动力之一的人工智能技术的现状及对具体产业的影响。报告认为,人工智能渗透在各行各业中,针对各行业面临的不同问题通过数据驱动能够带来改变。 如需了解此前的报告摘编,欢迎点击: 进...

今日分享的是《博鳌亚洲论坛创新报告2020》第二章中,亚洲创新九大技术动力之一的人工智能技术的现状及对具体产业的影响。报告认为,人工智能渗透在各行各业中,针对各行业面临的不同问题通过数据驱动能够带来改变。

如需了解此前的报告摘编,欢迎点击:

进入 2020 年以来,随着疫情蔓延至全球,世界经济出现了不同程度的萎缩和衰退。亚洲各国政府已经宣布采取广泛的货币和财政干预措施,以缓解疫情造成的严重影响, 我们预计随着亚洲各国政府的不懈努力,疫情发展得到有效控制之后,亚洲经济将会在下半年逐步恢复,为 2021 年经济的强力复苏奠定基矗

在这种情形之下,科学技术的创新作用更加凸显出来。科技创新是亚洲发展的不竭动力,特别是中国、韩国、日本、新加坡等国引领亚洲创新潮流,通过技术创新、制度创新和商业模式创新,为亚洲经济的快速发展注入了强大动力。影响亚洲发展的技术繁多,我们在此总结了在亚洲创新发展方面的九大技术,分别从引领未来、生产发展、幸福生活和改善环境四个维度选取了这九项技术。

报告|亚洲成为人工智能领域增长点BFA创新报告(摘编9)

01

人工智能

人工智能技术已步入全方位商业化阶段,并对传统行业各参与方产生不同程度的影响,改变了各行业的生态。这种变革主要体现在三个层次(见下图)。

报告|亚洲成为人工智能领域增长点BFA创新报告(摘编9)

第一层是企业变革。人工智能技术参与企业管理流程与生产流程,企业数字化趋势日益明显,部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。

第二层是行业变革。人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加,同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变,由个人消费者转变为企业消费者,或者二者兼而有之。

第三层是人力变革。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。

亚洲成为人工智能领域增长点

中国

中国人工智能产业发展迅速,2019 年人工智能企业数量超过 4 000 家,位列全球第二,在数据以及应用层拥有较大的优势。除中国外,韩国、日本、印度、新加坡等亚洲国家都是人工智能创新高地。

日本

日本政府在支持人工智能研究方面发挥着重要作用,提出了超智能设备 5.0 并发布了《日本机器人战略:志愿、战略、行动计划》《第五期科学技术基本计划》,已经将人工智能纳入了《科学技术创新综合战略 2016》体系中。

人才方面,计划从 2020 年起, 将编程纳入中小学必修课程。为进一步提升人工智能技术及产业的国际竞争力,日本正促进政府和行业的联合发展。在政府层面建立完整的研发机制,由总务盛文部科学省和经济产业省主管的三大研究所共同成立“人工智能综合研究中心”,共同制定人工智能发展战略。同时,该中心将于东京设立研究基地,扶持理化学研究所、丰田汽车、NEC 等 20 多家研究机构及企业研发应用于制造、医疗等领域的人工智能技术。

目前,日本人工智能研发重点聚焦于日本的汽车、机器人、医疗等产业强项领域,并以老龄化社会对智能机器人的迫切需求,以及超智能社会 5.0 建设等为主要拉动力,突出以硬件带动软件、以创新社会需求带动产业发展等特点,在产业布局方面具有非常显著的目标性和针对性。

韩国

韩国政府总计将投资约 20 亿美元用于人工智能研究。韩国人工智能研发战略包括三个方面:人才、技术和基础设施。

人才方面,韩国计划将在 2022 年之前新设 6 所人工智能研究生院,且拥有 1 370 名人工智能高级人才。2020 年,韩国人工智能硕士和博士人才缺口达到 4 500 人。世界经济论坛发布的指数显示,韩国在创新方面排名第一。经济学人智库各国的自动化准备指数显示,韩国再次排名第一(德国、新加坡和日本紧随其后)。这表明韩国成为人工智能驱动型经济的领导者之一。

韩国政府不仅着眼于 AI 产业本身,还意在以 AI 带动相关产业发展,计划以公共大数据为基础,实现 AI 和各产业融合,推出“AI + X”十大领先项目。在韩国政府看来,AI + 制造业,将诞生智能工厂。积累 AI 数据并进行分析,可优化工序、减少浪费,进而提高生产效率。韩国计划到 2022 年建设 100 家智能工厂,2030 年扩大到 2 000 家。

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印度

在“数字印度”的强力推动下,印度政府逐步关注人工智能、机器人、量子通信、区块链、机器学习和物联网等创新技术,挖掘并利用人工智能的潜力,提升印度制造业、医疗行业、农业的产业效率,加速智慧城市的建设。

2018 年,印度出台《人工智能国家战略》,利用人工智能这一变革性技术,促进经济增长和提升社会包容性,寻求一个适用于发展中国家的人工智能战略部署。该战略短期内聚焦社会公共服务效率提升,明确了人工智能技术的五大重点应用领域,包括医疗、农业、教育、智慧城市和基础设施、交通运输。

随着人工智能数据的大量积累和社会公共服务效率的显著提升,印度政府认为有必要将人工智能提升到战略治理工具的高度,在长期必将对维护国家稳定和保卫国家安全发挥重要作用。基于此,印度政府将着力构建国家智能网络平台,连接政府业务和公民数据库,并通过建立多个稳定的机器学习架构来填补国家安全和公民利益的漏洞, 打造一个基于人工智能平台的国家安全智能基础设施。

新加坡

新加坡也有人工智能定位与其固有的优势。如何最好地将人工智能与其具有天然优势的行业结合起来是关键。新加坡提出人工智能战略涉及医疗、教育和商业等领域, 将为新加坡带来无穷的社会效益。到 2022 年,生活在新加坡的人们将能够通过聊天机器人报告市政问题。聊天机器人将实时询问细节,并自动识别相应的政府主管机构。到 2022 年,它还将为帮助检测糖尿病性眼疾病的工具及中小学英语自动评分系统提供动力。

人工智能渗透亚洲各行业

人工智能渗透在各行各业中(见下图),特别是在此次疫情防控中,人工智能扮演着关键角色。

报告|亚洲成为人工智能领域增长点BFA创新报告(摘编9)

在中国,人工智能从提升社区的人车管理、体温筛查、身份核验到产业服务智能化转型及助力复工复产等许多方面发挥了积极作用。与此同时,科技巨头纷纷布局垂直行业应用,创业企业找准切入点,深耕行业解决方案以打造“护城河”。各行业面临的痛点有所不同,例如金融行业面临成本压力、产品服务单一、交易欺诈等,医疗与教育行业面临资源分配不均等。虽然问题不同,但通过数据收集、处理与分析能够有效解决上述多样的问题,而人工智能通过数据驱动能够改变产业(见下图)。

报告|亚洲成为人工智能领域增长点BFA创新报告(摘编9)

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金融:

人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营

金融是人工智能重要的应用场景,人工智能在金融行业的应用改变了金融服务行业的规则。传统金融机构与科技公司共同参与,构建起更大范围的高性能动态生态系统, 参与者需要与外部各方广泛互动,获取各自所需要的资源,因此在金融科技生态系统中, 金融机构与科技公司之间将形成一种深层次的信任与合作关系,提升金融公司的商业效能。这种效能的提升主要表现在三个方面:

第一,传统金融模式下,往往存在信息不对称、金融风险大、借贷成本高等问题,创新技术应用于传统金融业务,使整个金融行业的基础服务架构得到改善,从而降低业务成本,提升服务效率。

第二,出现多种形态的创新金融科技公司,以创新技术为基础,根据客户需求提供定制化产品和服务,覆盖更多被传统金融服务“拒之门外”的长尾客户,使更多个体或者中小企业享受到更加便捷、高效的金融服务,覆盖更多、更广泛的客户。

第三,吸引更广泛、更多元化的参与者融入生态圈,通过收集消费者大量消费、信贷数据对消费者信用进行评估,降低坏账等金融风险。

上述三种效能的提升主要体现在智慧投顾、智慧客服以及智慧风控三个领域, 这也是人工智能技术应用较为深入的领域。

政务与执法:

政策利好加速政府智能化变革

与众多领域一样,政府也已经意识到人工智能在降本增效方面的突出成果,加速推进政府智慧化变革。中国在城镇化战略的大力推动下,已经成为全球城市化率增长最高的国家,2018 年中国城市化水平达 60%,城市人口约为 7.3 亿,预计 2050 年城市化率将超过 80%,城市人口规模也将进一步扩大。如此大的城市人口数量将产生大量的政府事务,通过机器人流程自动化(RPA)、人工智能技术的应用,能够将行政人员从固定、重复的工作中解放,提升政务效率,专注于提升城市质量、优化居民生活环境中。

人工智能赋能一切背景下,人脸识别、自然语言处理等技术应用能够增强政府服务能级,提升办公效率,为企业、居民提供便捷、快速的服务,为智能决策提供助力。数字政务的建立依靠自上而下进行推动。在构建服务型政府的目标下,各地政府开始强调政府电子化, 随着人工智能、大数据、云计算等新技术的商用,进一步发展为政府数字化、智慧化, 2019 年中国数字政务市场规模突破 3 400 亿元,年复合增长率达到 15%。

韩国在 2020 年7 月前在首尔瑞草区率先安装 3 000 个可预测犯罪的 AI 摄像头。这些摄像头可监测路人的位置、出现时间和行为模式,判断拍摄对象是正常行走还是尾随某人,来推断犯罪可能性并自动发出警报声,严重情况可报警。该技术还能锁定带有电子脚铐的性犯罪者。人工智能摄像系统会结合时间和上述信息推断出犯罪活动发生概率。如超过一定概率, 人工智能系统会提醒地区办事处及附近的警察局派人前往。首尔市瑞草区和韩国电子与电信研究所计划分析 20 000 份法庭判决文件和犯罪录像,以推断犯罪模式,供人工智能软件学习记忆。

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医疗:

人工智能应用日趋成熟

在人口老龄化、慢性病患者群体增加、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升的社会环境下,医疗人工智能的应用为当下的医疗领域带来了新的发展方向和动力。随着人工智能技术在医疗领域的持续发展和应用落地,这个行业将极大简化当前烦琐的看病流程,并在优化医疗资源、改善医疗技术等多个方面为人类提供更好的解决方案。

在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,中国明确了 2020 年人工智能核心产业规模超过 1 500 亿元的目标。据预测,医疗人工智能行业将占人工智能总体市场规模的五分之一。在技术发展上,随着中国在与医疗健康相关的计算机视觉、自然语言理解和数据挖掘等方面的长足进步,医疗人工智能在应用落地上有了更多的技术支持。

政策方面,互联网、人工智能下的医疗健康行业发展一直是中国国家政策重点扶持和关注的领域。目前,中国共有 144 家智慧医疗公司,已初步形成北京、广州、长三角的智慧医疗聚集群。这些广泛分布于疾病筛查和预测、医学影像诊断、病历与文献信息分析、新药发现等细分领域,其中获融资企业最多的领域为疾病筛查和预测。

无人驾驶:

主导汽车产业革新

目前无人驾驶仍处于测试阶段,但是在未来将具有巨大市常预计中国可在 2025 年左右实现无人驾驶,届时国内无人驾驶汽车的销量可达 6 万辆,并在此后迅猛增长,于2035 年达到 400 万辆。

由于无人驾驶的发展对工业基础以及技术支持有较高的要求,因此国内自动驾驶企业分布较为集中。北京、广东、江浙沪这些地区的自动驾驶企业占据了行业的绝大份额。产业集群效应将随着自动驾驶的发展愈发显著,长三角地区和珠三角地区依旧会是行业的发展中心。

除此之外,地方政策也对无人驾驶的行业分布有重要影响,目前北京、上海、福州、重庆、长沙、长春、杭州、广州、深圳已开发自动驾驶测试道路,率先成为无人驾驶的试点城市。

零售:

人工智能驱动行业走向聚合

受益于零售行业的数字化转型,人工智能已渗透到零售各个价值链环节。随着各大零售企业加入,电商巨头和科技企业加紧布局,人工智能在零售行业的应用从个别走向聚合,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。

在此背景下, 零售行业拉开利用人工智能转型的大幕。国内各大线下主流零售商顺应科技发展趋势, 不断增加在人工智能领域的投入。各电商巨头也借着人工智能的东风,加速线上与线下业务的整合。

制造业:

智能制造应用潜力巨大

人工智能与相关技术结合,可优化制造业各流程环节的效率,通过工业物联网采集各种生产资料,再借助深度学习算法处理后提供建议甚至自主优化。然而,相较于金融、商业、医疗行业,人工智能在制造业领域应用潜力被明显低估。

从智能制造应用的区域分布来看,上海正在成为新兴智能制造产业发展和应用的关键地区。截至目前,上海智能制造发展体系已基本形成:在汽车、高端装备、航空航天、船舶海工、电子信息等重点领域遴选了 14 个国家级智慧工厂、60 个市级智慧工厂,牵头制定了 66 项智能制造标准,认定了两批 30 家智能制造系统解决方案供货商。随着“一核一带”智能制造产业集群,上海正逐渐形成临港世界级智能制造产业中心。

2019 年 7 月,韩国浦项制铁公司(POSCO)入选世界经济论坛(WEF)的“灯塔工厂”,在世界范围被认可为能引领世界制造业未来发展的创新型工厂。工厂内数十个传感器收集生产环境相关数据并进行分析, 以确保工厂维持最佳生产环境,最终取得能耗降低 2%、年节省 10 亿韩元(约合人民币600 万元)的成绩。

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图片来源:pexels

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