人工智能技术行业应用之前，离不开这三大指标的评估 | 深度

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造奇新媒体导读

人工智能技术+产业进程的推进，决定了不仅仅是技术视角能够解决的。

人工智能在各行业的发展基础分析根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。

报告：中国人工智能学会&罗兰贝格《中国人工智能创新应用白皮书》

 整理 | 刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编

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随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多企业进行了布局。我们认为，人工智能的应用将率先在数据积累丰富的行业内发展，同时，在应用场景较为明确、应用价值较为直接的价值链环节（例如营销、服务等）将率先得到应用。

虽然目前人工智能在各个行业的发展受到数据量等因素的一定制约，但随着大数据的普及和深入人心，整体处在蓄势待发的状态。 

从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。

在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。

在汽车行业，人工智能在自动驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。

在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。

在零售行业，人工智能在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。

目前人工智能在各行业的发展基础分析根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。

从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发展基础最为夯实。

金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与相关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业已经开始利用人工智能技术布局自动驾驶、辅助驾驶技术，因此在组织基础与人工智能应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、人工智能应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。

同时，制造、教育、通信行业值得关注。

制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱，但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度，同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。

在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能正在清晰地发挥着重要作用。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及其他(包括物流等)环节上总结了这四个行业内人工智能的应用场景，并将在第三章详细介绍这四个行业内人工智能的具体应用场景以及实际商业案例。

总体上来讲，制造业处于第四象限，即AI技术应用的基础成熟度尚可，同时具有一定的应用潜力的行业。但本白皮书没有具体列明成熟度时间表，这一方面表明了制造业门类复杂性，以及不同行业间的成熟度残次不齐，给总体评估带来一定的影响。

作为工业人， 你知道该如何对待人工智能了吗？

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