人工智能系统对各行业的影响和发展趋势
原标题：人工智能系统对各行业的影响和发展趋势来源：e-works作者：李源
在新冠疫情持续蔓延期间，全球各地的企业一直在转向以人工智能为创新动力的技术来满足他们的日常需求。无论是用于不间断为客户服务的聊天机器人、在疫情期间用于食品和药品交付的无人机，还是从根本上缓解日益增长的网络攻击，人工智能都将提供解决方案。
随着人工智能技术使机器变得更智能，人类的工作角色将逐渐变得更加专注并获得机器支持。由机器学习驱动的机器生成的无代码或低代码应用程序只是提高劳动力工作效率的一个例子，其中机器消除了对高度专业化的人类员工的需求，并为仅由人类完成的任务提供了宝贵的空闲时间。
在讨论2022年的人工智能发展趋势时，行业专家强调了由于采用人工智能技术而不断变化的工作场所。在人工智能增强的工作场所，机器将与人类并肩工作，工作人员以自然的对话语言将业务问题传达给机器，智能网络安全设备保护所有脆弱的网络点，元宇宙的沉浸式游乐场将更加广泛，公民数据科学家将主导工作场所，而诸如撰写标题或设计徽标之类的创造性工作将被机器接管。
开创性的人工智能发展
行业专家为此讨论了人工智能的一些突破性进展。例如，对话式人工智能结合了自然语言处理(NLP)、语音识别、机器学习和其他突破性技术，促进了人员与机器之间的轻松交互。对话式人工智能承诺为全球商业环境提供改变游戏规则的客户支持服务。
根据调研机构的预测，对话式人工智能市场规模预计将从68亿美元到2026年增长到184亿美元。对话式人工智能兴起的关键驱动因素是多渠道客户参与的广泛采用、聊天机器人的成功以及对持续客户支持的需求。
而有于下一代对话式人工智能的文章解释了为什么在主要基于文本的虚拟互动环境中需要基于语音的对话式人工智能设备。
计算机视觉技术训练机器学习算法识别图像和视频中的模式以进行分类，在医疗保健、农业、制造和自动驾驶汽车等许多领域具有革命性的前景。Gartner公司的一份报告指出，计算机视觉技术标志着大量人工智能投资企业的自然发展。根据这份报告，每家接受调查的公司都计划在未来两年内平均投资67.9万美元。
人工智能系统对各行业的影响
行业专家强调了机器学习在没有任何人工支持的情况下训练算法根据过去数据预测未来事件的能力。这种突破性技术的影响体现在：
●癌症研究：人工智能在癌症研究和治疗过程中取得了重大进展。借助人工智能提供的关键的、数据驱动的洞察力，医生现在可以为癌症患者提供定制治疗。人工智能有望在未来的癌症研究中取得进一步突破。
●人工智能嵌入式防御系统：这些系统可以在无人安全环境中监控风险、定位目标并为国家边界提供保护。
●无人机运送：如今，无人机运送系统将成为主流，运送医疗测试样本、药品和其他医疗用品的速度比人类在公路上行驶的速度要快得多。在新冠疫情期间，这些无人机已经证明了它们的未来潜力。
展开全文●虚拟教室：它们在当今的数字教育领域占据主导地位。从独立学习模块和小型课程到完整的证书和文凭，“虚拟学习平台”应有尽有。这些在线教室的最大好处是可以随时随地访问它们。
●人工智能机器人：人工智能机器人已部署在增强型工作场所以提高人类生产力。这些机器高效灵活地处理重复性业务任务，而人类员工则只能专注于需要人脑才能解决的复杂问题。
●自动驾驶汽车：自动驾驶汽车通常通过高性能功能和安全检查得到加强，以便在道路上获得更好的性能。
●交通管理人工智能：人工智能技术为交通管理提供了改变游戏规则的解决方案，包括卓越的导航设备、超快的信息处理系统和及时的交付机制。
●元宇宙的VR世界：佩戴VR护目镜的用户被传送到一个虚构的3D空间，利用虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术将虚拟世界和现实世界结合在一起。
近年来的人工智能发展
2020年，当新冠疫情席卷全球时，医学科学面临着研制疫苗的挑战。多亏有了人工智能，疫苗的开发时间缩短到了几个月。
●人工智能的发展极大地帮助研究人员在创纪录的时间内分析了大量的病毒数据。
●自动驾驶汽车（如机器人出租车）已经实现商业化并作为公共交通服务提供。
●NLP驱动的通信设备（聊天机器人）成为主流并增强了客户体验。
●定制人工智能芯片的开发——这些专用芯片可以针对深度学习等特定任务优化处理器性能。这对云计算服务提供商来说是有希望的，他们可以利用这些芯片为其企业客户服务增加价值，同时降低服务成本。
人工智能技术在核心领域的优势
以下是在医疗保健领域使用人工智能技术的一些好处：
●节省成本：几乎三分之一的医疗保健费用来自健康保险费用和其他管理费用。随着人工智能使许多这些处理任务自动化，净费用可以显著下降。
●支持人工智能的患者护理研究：人工智能工具能够对大量患者护理数据和过去的治疗记录进行高速分析。医疗保健专业人员可以从大型数据集中快速提取相关数据和见解，并为特定患者确定最佳治疗程序。
●可穿戴设备的及时警报：市场上的可穿戴设备具有智能嵌入式应用程序，可以实时分析健康数据，并向用户及其医疗保健专业人员发出潜在健康问题的警报。
在银行业，人工智能应用程序节省了大量成本，预计到2023年将节省4470亿美元。人工智能不仅为银行业务节省资金，还通过实现24/7客户交互来增强客户体验。人工智能还有助于投资银行和金融服务领域。
人工智能工具能够：
●通过识别适销对路的机会来协助内容规划。
●通过监控搜索引擎和社交媒体算法的变化来优化社交媒体内容。
●协助收集高质量的第三方内容以进行策划。
●帮助在内容库和业务功能之间保持一致的写作风格和语气。
●分析市场或受众数据，向内容团队推荐内容。
●通过生成大纲和内容简介加快内容制作过程。
人工智能的未来
在未来，人工智能将广泛应用在元宇宙、低代码人工智能、不断上升的网络安全问题、增强的语言建模、创造性的人工智能和增强的劳动力。
只有当可解释人工智能技术达到无可置疑的成熟度时，人工智能决策中现有的信任缺陷才会消失。
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责任编辑：新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
制造业+人工智能创新应用发展报告
核心观点/主要发现人工智能为制造业带来机遇：人工智能在制造业的应用将由解决可见问题（如缺陷检测）向解决和避免生产系统中的不可见问题（如工艺优化）进化，实现制造系统生产效率的提升和产品竞争力的突破。同时，人工智能的应用使越来越多的技术商和创业企业成为制造业生态圈的一员，并创造新的生态组织模式。
人工智能制造业应用总体规模：受政策支持、数据环境、算力提升、算法模型优化、商业化应用潜力五大利好因素驱动，中国制造业人工智能应用市场前景广阔，预计未来五年将保持年均40%以上的增长率，并在2025年超过140亿元人民币。
基础层市场：中国人工智能芯片市场将保持年均40%-50%的增长。GPU与FPGA市场已被国外寡头占据，唯专用芯片ASIC尚未被头部企业垄断，成为各方布局的焦点。
技术平台层市场：计算机视觉和机器学习技术带动人工智能在制造业应用市场的增长，预计到2025年，计算机视觉在制造业领域的应用市场将达到55亿元人民币，机器学习的应用市场达为44亿元人民币；人工智能云部署方式快速增长，预计2025年市场规模将达60亿元人民币，占整体人工智能应用市场的43%,为制造企业提供开发新服务和新商业模式的机会。
应用层市场：应用场景角度，预测性维护或将成为人工智能在制造业的杀手级应用；柔性生产、协同制造等新的制造模式推动智能排产应用市场快速增长。行业应用角度，预计到2025年，电子通信/半导体人工智能应用市场的规模将达到41亿元人民币，汽车制造行业紧随其后达37亿元人民币，能源电力行业25亿元人民币，制药行业17亿元，金属及机械制造行业13亿元，其他行业8亿元。
挑战：人工智能制造业应用的挑战主要是芯片技术有待突破、工业数据应用分析能力不足、解决方案无法直击业务痛点、复制性较差，以及制造企业理念和人才掣肘。
政策建议：建议政府与全社会协力从人工智能人才培养、制造业信息化水平、技术标准及关键性技术、技术产业融合等方面推动人工智能应用。
AI Code Generation:人工智能LLM大模型对编程的影响
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