2019全球人工智能发展白皮书 | 德勤报告
近日，德勤公布了2019年《全球人工智能发展白皮书》，并总结出13个关键发现，以帮助政府、企业与个人了解人工智能在当前的内涵、应用情况及发展趋势。中国人民大学金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）对报告核心内容进行了编译。
来源 | Deloitte
编译 | 孔祥宇
当前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。如何理解人工智能的内涵，以及了解其应用现状及发展趋势，对政府、企业及个体都具有重要意义。
在报告中，德勤总结了对全球人工智能发展的十三个关键发现：
一、人工智能正全方位商业化
目前AI技术已在金融、医疗、安防等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富。人工智能的商业化在加速企业数字化、改善产业链结构、提高信息利用效率等方面起到了积极作用。伴随着人工智能全方位的商业化，其将在各行业引发深刻变革。
二、未来AI发展的关键在于技术与产业的结合
每一次人工智能的发展都伴随着研究方法的突破，深度学习是近年机器学习技术突破的重要代表之一。随着人工智能研究和应用领域的不断延伸，未来，人工智能将迎来与更加多元化的技术的结合应用。
三、企业的需求正在迅猛增长
随着投资界和企业界对人工智能的了解逐步加深，人工智能投融资市场更加理性。人工智能投融资频次有所下降，但投资金额继续增加。特别是经过行业的一轮优胜劣汰后，底层技术创业公司及落地性强的领域如医疗、教育、无人驾驶等创业项目受到人工智能领先机构青睐。
四、城市是承载AI创新融合应用的综合性载体
不同城市在人工智能的顶层设计、算法突破、要素质量、融合质量、应用质量上有着不同的表现，形成多样化与个性化的AI发展模式。
五、政策与资本推动人工智能产业发展，京津冀、长三角、珠三角领跑全国
比如上海通过提供税收优惠、资金补贴、人才引入、优化政务流程等措施优化营商环境，吸引大量投融资资金、人工智能企业，促进人工智能产业链上下游企业形成规模效应，提升城市人工智能产业实力。
六、北京、上海等一线城市处于AI行业第一梯队
以上海和北京为代表的一线城市在人才数量、企业数量、资本环境以及科研能力长期处于第一梯队。上海、北京城市的人工智能企业数量已超过600家，其中上海已经与科技巨头腾讯、微软以及AI独角兽商汤、松鼠AI建立了企业实验室。
七、人工智能深度渗透金融行业
人工智能推动金融行业构建更大范围能的高性能生态系统，提升金融企业商业效能并变革企业内部经营全过程。传统金融机构与科技公司合力推进人工智能在金融行业的深度渗透，重构服务架构，提升服务效率，向长尾客户提供个性化服务的同时降低金融风险。
八、AI在教育行业应用逐步深入
人工智能在教育行业的应用逐步深入，应用场景向覆盖教学全流程方向变革。在人工智能技术在教育领域的应用类型中，人工智能自适应学习在学习各环节应用最为广泛，此外，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智适应学习系统有望后来者居上。
九、数字政务加速政府智能化变革
数字政务的建设主要依靠自上而下推动，构建政务数字化目标加速政府智能化变革。各地数字政务建设的需求不同，因而企业需提供定制化解决方案。公共安全领域进入门槛提高，强者恒强趋势明显，行业集中度进一步增强。
十、无人驾驶为汽车行业带来产业革新
以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。传统车企的生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。
十一、AI在制造业领域的应用潜力被低估
人工智能在制造业领域的应用潜力被低估，优质数据资源未被充分利用。制造业专业性强，解决方案的复杂性和定制化要求高，所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而，生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据尚未被充分利用，这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本，解决制造过程中的实际问题。
十二、AI在零售领域的应用场景从个别走向聚合
零售领域应用场景从个别走向聚合，传统零售企业与创业企业结成伙伴关系，围绕人、货、场、链搭建应用场景。人工智能在各个零售环节多点开花，应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智能，将与科技巨头在大数据应用和人工智能领域同台竞技，意味着零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。
十三、医疗行业AI急需标准化准入机制
医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗又受较严格的管制。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产品商业化过程中如何制定相关监管标准。
以下为部分报告截图
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编辑/孔祥宇
责编/张谦
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