人工智能技术在医药研发中的应用
鉴于人工智能技术在医药领域内得到越来越多的关注，以及在未来新药研发的重要位置，有必要对目前的研究及应用现状进行归纳总结。本文首先概述人工智能的主要方法，论述人工智能的特点，综述人工智能在医药研发各专业领域中的应用情况，讨论国内外实践经验，归纳人工智能应用的关键问题，最后提出建议并总结。
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人工智能概述
1．1人工智能的主要应用领域
人工智能的主要应用领域包括机器学习、进化计算、图像识别、自然语言处理、认知计算等。除此之外，其他领域仍在持续性发展中。目前机器学习的主流研究方向也是人工智能的重要应用领域，机器学习可以通过计算获得经验来提高系统本身的性能。机器学习可以分为传统机器学习和高级机器学习，传统机器学习包括无监督学习和有监督学习等，高级机器学习则包括深度学习、强化学习和迁移学习等［9－11］。
1．2人工智能的主要发展过程与自身特点
自从1956年人工智能诞生以来，它经历了从高潮到低潮的各个阶段。最近的低潮发生在1992年，当时日本的第五代计算机并未取得成功，其后人工神经网络热潮在20世纪90年代初退烧，人工智能领域再次进入低潮期。直到2006年，GeoffreyHinton提出了深度学习的概念并改进了模型训练方法，突破了神经网络的长期发展瓶颈，人工智能的发展迎来新一轮浪潮。此后，国内外众多知名大学和知名IT企业开展了深度学习、强化学习、迁徙学习等一系列新技术的课题研究。同时，智能医疗、智能交通、智能制造等社会发展的新需求驱动人工智能发展进入了一个新阶段。
人工智能基于先进的机器学习、大数据和云计算，在感知智能、计算智能和认知智能方面具有强大的处理能力。它以更高水平接近人的智能形态存在，主要特点包括:①从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。②从多媒体数据的子类处理到跨媒体交互。③从追求智能机器到高层人机协作。④从关注个人智能到基于网络的群体智能。⑤从拟人机器人到更广泛的智能自我处理系统。
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人工智能在医药研发领域的应用现状
本文为全面了解目前研究现状以及关注热点，借鉴杨超凡等［12］的方法，通过Scrapy(爬虫)，在百度学术以“artificialintelligenceanddrugdiscovery/research”为关键词进行英文文献搜索，得到共361篇英文文献，爬取到了每一篇文献中摘要、关键词、研究点分析以及发表时间。在进行文献搜集时只搜集了英文文献，因为一方面，人工智能在药物研发领域国外研究起步较早且研究体系相对成熟，形成对比的是国内在该方面领域研究较少;另一方面，本文要爬取信息并对文本进行分词处理，英文由标点符号、空格、单词组成，所以只用根据空格和标点符号便可将词语分开，进行处理时更为便捷和精确。
作为抽象信息的视觉表达手段，信息可视化可用于文档处理和数据挖掘。本文主要使用Python的Pandas数据分析软件包进行文献的可视化处理和可视化分析，为了符合科学的测量原理，使研究结论更加具有时间敏感性，首先需要进行数据清理。为了更形象、更直观地展现出人工智能在医药研发方面的发展趋势，将对本文年度发表文章数使用Matplotlib绘图库进行绘图分析。通过数据清洗后，分析年度相关发表论文量与发表文章数量趋势，见图1和图2。
通过以上可视化分析，可以清楚了解到人工智能在医药研发方面的研究发展趋势，与上文分析人工智能发展趋势基本一致，同时也能发现近5年人工智能在医药研发方面研究趋于减少乃至于停滞，亟须整个行业进一步投入以及寻找发展新活力。为了确认人工智能在医药研发重点应用领域，利用Python对爬取到的数据中关键词、摘要、研究点分析进行了系统的词频统计，见表1。
从上述表1关键词频可以直观看到，关键词词频数越大，说明该主题在人工智能医药研发方面中的关注度越高，研究越热。高频词中机器学习(MachineLearning)、药物研发(DrugDiscovery)、医疗保健(HealthCare)、数据库(Databases)、数据挖掘(Datamining)、数据分析(DataAnalysis)、数据可视化(DataVisualization)、数据交流(DataCommunication)、归纳逻辑编程(Inductivelogicprogramming)、癌症(Cancer)、神经网络(NeuralNetworks)、药物制剂(PharmaceuticalPreparations)、计算机科学(Computerscience)、医药制造业(PharmaceuticalIndustry)由于研究内容过于宽泛抑或与在医药研发方面的研究相关性不足所以被剔除。通过词频分析、清洗无关研究领域的词汇、综合近义词汇后最终确定了7个频次靠前的人工智能在医药研发重点研究领域:靶点药物研发(DrugTargetsDevelopment)、药物挖掘(DrugMining)、化合物筛选(CompoundScreening)、预测ADMET性质(PredicationofADMETProperties)、药物晶型预测(CrystalStructurePrediction)、病理生物学研究(Pathophysiology)、药物重定位/药物再利用(DrugＲepurposing)。人工智能的主要应用领域包括机器学习、进化计算、图像识别、自然语言处理、认知计算，7个频次靠前的人工智能在医药研发重点研究领域在这5个主要应用领域各有涉及，具体关系如图3所示。
2．1人工智能技术在医药研发的应用现状概述
2．1．1靶点药物研发
研究和开发新药的关键是寻找、确定和制备药物筛选目标分子药物靶点。靶点药物是指药物在体内的结合位点，包括生物大分子，比如基因座、受体、酶、离子通道和核酸等，而识别新的有效的药物靶点是新药开发的重中之重，因此发现和验证大量分子靶标所涉及的工作极大增加了药物开发的负担［13］。利用机器学习算法可以组合设计并评估编码的深层知识，从而可以完全应用于旧时的单目标药物发现项目［14］。研究人员首先研究了靶点选择性结合均衡小分子的可能性来确定那些最易于化学处理的靶点，对于双特异性小分子，设计过程类似于单一目标药物。关键的区别在于功效必须同时满足2个不同的目标。初创公司Exscientia是AI公司这方面的典型代表，Exscientia针对这些靶点药物通过AI药物研发平台为GSK公司的10个疾病靶点开发创新小分子药物，来发现临床候选药物［15］。Exscientia系统可以从每个设计周期的现有数据资源和实验数据中学习，这些原理近似于人类自我学习的过程，但AI在识别多种微妙和复杂的变化以平衡药效方面更具效率。Exscientia首席执行官霍普金斯表示，其人工智能系统已经可以用传统方法的1/4时间和成本得到新的候选药物［16］。目前，公司已与众多国际知名制药公司建立了战略合作关系，如Merck公司、Sunovion公司、Sanof公司、Evotec公司、强生公司。
2．1．2药物挖掘
医学、物理学或材料科学领域的专业论文非常广泛，但这些专业论文中有大量独立的专业知识和研究结果，快速且有针对性地组织和连接这些知识和发现的能力对于药物挖掘是极其重要的。使用人工智能可以从大量的科学论文、专利、临床试验信息和非结构化信息中生成有用的信息。通过自然语言处理算法的深度学习优化，分析和理解上下文信息，然后进一步学习、探索、创建和翻译它所学到的知识以产生独特结论。该技术通过寻找可能遗漏的连接使以前不可能的科学发现成为可能:可以自动提取药学与医学知识，找出相关关系并提出相应的候选药物，进一步筛选对某些疾病有效的分子结构，使科学家们能够更有效地开发新药。2016年BenevolentAI公司曾通过人工智能算法在1周内确定了5种假造药物，用于治疗肌萎缩侧索硬化。BenevolentAI使用AI算法建模来确认化合物对睡眠的潜在影响，这是解决帕金森病相关嗜睡症状的一大机会。该公司目前的药物研发产品组合表明，它可以将早期药物研发的时间缩短4年，并有可能在整个药物研发过程中将药物研发的平均效率提高60%［17］。
2．1．3化合物筛选
化合物筛选是指通过标准化实验方法从大量化合物或新化合物中选择对特定靶标具有较高活性的化合物方法，这样通常需要很长的时间和较多的成本，因为要从数万种化合物分子中选择与活性指数相匹配的化合物。Atomwise是硅谷的一家人工智能公司，开发了人工智能分子筛选(AIMS)项目，该项目计划通过分析每种疾病的数百万种化合物来加速拯救生命药物的开发。同时，该公司开发了基于卷积神经网络的AtomNet系统，该系统已经学习了大量的化学知识和研究数据。该系统分析化合物的构效关系，确定药物化学中的基本模块，并用于新药发现和新药风险评估。目前，AtomNet系统已经掌握了很多化学知识和研究资料，2015年AtomNet只用1周时间已经可以模拟2种有希望用于埃博拉病毒治疗的化合物［18］。
2．1．4预测ADMET性质
ADMET性质是衡量化合物成药性最重要的参考指标［19－20］，化合物ADMET预测是当代药物设计和药物筛选中十分重要的方法。药物的早期ADMET特性主要使用人或人源化组织功能蛋白作为药物靶点，体外研究技术结合计算机模拟研究药物与体内生物物理和生物化学屏障因子之间的相互作用。为了进一步提高ADMET性质预测的准确性，部分企业通过深度神经网络算法探索了结构特征(包括处理小分子和蛋白质结构)的有效提取，加快了药物的早期检测和筛选过程，并大大减少了研发投入和风险。典型的公司包括晶泰科技等［21］。
2．1．5药物晶型预测
多晶型现象是一种物质可以存在于2种或更多种不同晶体结构中的现象，对于化学药物，几乎所有固体药物都具有多态性。由于晶型的变化可以改变固体化学药物的许多物理性质和化学性质，因此存在几种由于晶型问题而导致上市失败的药物，因此，晶型预测在制药工业中具有重要意义。使用人工智能有效地动态配置药物晶型可以完全预测小分子药物的所有可能的晶型，与传统的药物晶型研发相比，制药公司不必担心缺少重要的晶型。此外，晶型预测技术大大缩短了晶体的发展周期，更有效地选择了合适的药物晶型，缩短了开发周期并且降低了成本［22］。
2．1．6病理生物学研究
病理生物学是一门研究疾病发生、发展和结果的规律和机制的科学。它是传播临床医学和基础医学的“桥梁”学科。病理生物学研究是医学研究和发展的基础。肌萎缩侧索硬化症(ALS，也称为渐冻症)是一种毁灭性的神经退行性疾病，确切的发病机制尚不清楚。ALS的突出病理特征是一些ＲNA结合蛋白(ＲBPs)在ALS中发生突变或异常分布。人类基因组中至少有1542个ＲBPs，并且仅发现了与ALS相关的17个ＲBPs。IBMWatson是认知计算系统和技术平台的杰出代表。IBMWatson基于相关文献中的广泛学习，构建模型以预测ＲBPs和ALS相关性。2013—2017年Watson对引起突变的4个ＲBPs进行了高度评价，证明了该模型的有效性，然后Watson筛选了基因组中的所有ＲBPs，成功鉴定了5个ALS中发生变化的新ＲBPs［23］。
2．1．7药物重定位
多年来，研究人员逐渐认识到，提高疗效的最佳策略是基于现有药物治疗某些疾病，发现新的适应证并用于治疗另一种疾病。Visanji博士与IBMWatsonforDrugDiscovery合作，使用Watson强大的文献阅读和认知推理技巧，在几分钟内筛选出3500种药物，并按最佳匹配顺序排列。然后研究人员根据这个“药物排名表”提出了6种候选药物，并在实验室进行了测试。第一种药物(已经得到FDA批准，但该适应证不包括帕金森病)已经在动物实验中初步验证［24］。
2．2人工智能技术
在医药研发方面国内发展现状我国在这方面起步相比于国外较晚，2015年百度公司和北京协和医院开展了癌症研究，结合北京协和医院医学研究优势与百度大数据、人工智能技术，找到了一个重要标志物用于早期诊断与中国大样本密切相关的食管癌，为食管癌提供早期筛查和诊断，为食管癌药物的开发提供靶标，这是中国医学研究和发展领域的重要一步［25］，这是我国人工智能在医药研发领域迈出的重要一步。
目前国内相关研究企业数量较少，仍处于起步状态。比较著名的企业有晶泰科技和深度智耀及冰州石生物技术公司。晶泰科技是谷歌与腾讯两大科技巨头共同投资的第一家人工智能公司，它也是中国第一家宣布与世界顶级制药公司进行战略合作的人工智能药物算法公司。该公司在过去严重依赖于实验和误差的一些药物研发步骤上使用药物晶型预测，以极其准确和快速的算法预测结果，帮助制药公司提高研发效率，最后加速药物开发。深度智耀是以人工智能为基础的药物研发和决策平台，以“决策大脑”为核心产品，同时公司已推出10款产品，并于近日发布了新一代人工智能药物合成系统，该系统通过大量学习公共专利和论文数据库，大大提高了科学家的工作效率［26－27］。
另外，深度智耀还推出智能化医学写作，是在自然语言处理等助力下，自动写作绝大多数药物注册类文档。冰洲石生物科技(AccutarBiotech)利用人工智能针对生物药进行药物筛选，已经利用人工智能平台进行了药物设计，其中一款药物针对乳腺癌，适用于乳腺癌常用药物tamoxifen后3～5年复发的患者，已经经过了细胞验证和初步小鼠动物实验，正在美国申请相关专利，并计划推进新药临床研究申请。
但人工智能在我国医药研发方面仍存在部分难点:
其一人才支持是一大问题，全世界大约有22000名具有博士或以上学历的人工智能从业者和研究人员，而在中国只有约600名。另外，国内人工智能人才几乎被几家主要的龙头企业所垄断。数据显示，未来中国人工智能人才缺口高达500万［28］。人才集中是任何行业进一步发展的重要基础，也是人工智能在医药行业应用的关键因素。
目前，人工智能与药学的融合提升了对人才的需求。目前，高校培训与市场需求存在差距，产出人才远远少于市场需求。国家要重视复合型人才的培养，注重培养综合人工智能理论、方法、技术、产品和应用的垂直复合型人才，以及掌握经济、社会、管理、药学的复合型人才。当地政府也需要进一步加强产学研合作，鼓励高校、科研院所和企业合作开展人工智能学科建设，开展创新型专业人才的继续教育，建立公平合理的人才评估机制。
其二，国内创新药研发起步较晚，与国外相比，对于优质数据的积累还有一定距离。但利好消息是某些国内企业比如晶泰科技，在数据积累上颇为优秀。晶泰科技的数据来源是公共数据和私有数据结合，这其中包括晶泰科技在国内外工业、学术界的合作伙伴的积累。同时，晶泰科技通过量化计算算法也可以自行生成大量高质量的数据，这是其一大优势。总体大环境上，中国的医药大数据存在数据不完整、数据质量低、数据共享水平低等问题，医药数据的数量和质量将成为制药行业人工智能发展的主要障碍。
制药行业的专业门槛很高，而且链条很长。此外，中国长期的“多头管理”制度也是导致国内药品数据极度分散的重要原因。此外，医药领域的监管政策和体制改革也很频繁，使得获得连接历史药物数据变得困难。这些都会导致医药数据统计在完整度和精准度上的不足，从而影响相关决策。因此，国家应该在原有的标准管理体系框架内，加强信息和标准的整合，加强国家、行业现有相关标准的普及推广，并出台一系列激励和惩罚措施来推动标准的应用和落地。建立一套有效、完备、真实可靠的数据评估体系，进一步提升数据质量。同时应该加快完善数据共享开放机制，发挥数据应用价值，为人工智能在医药行业应用提供有质有量的数据支撑。
其三，与当前人工智能在医药领域发展火热形成鲜明对比的是政策法规的制定相对滞后。国内目前尚未有人工智能在医药研发方面的立法，但它已经受到学术界和医药行业的关注。2018年1月6日，第一届全国“人工智慧与未来法治”研讨会在西北政法大学举行。
参会者认为，未来人工智能将不能单独提出提供人性化的法律服务，仍然需要人们完成一些辅助工作。展望未来，人工智能法律建设将涉及人格权、知识产权、财产权、侵权责任认定、法律主体地位等方面［29］。目前，人工智能创作的知识产权归属问题、人工智能研发人员法律权利和义务定义问题、人工智能可能需要监管等，都没有明确的法律法规规定［30］。缺乏法律支撑的人工智能在医药行业的前景并不明朗。为了解决以上问题，国家应该加强人工智能知识产权保护，当前许多应用由医院、科研院所、人工智能企业等多方联合开发，最终知识产权归属需要进行明确。另外，建立追溯体系，保证算法的透明，使人工智能的行为及决策全程处于监管之下，明确研发者、运营者和使用者各自的权利和义务是重中之重。
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人工智能在医药研发中的应用总结
由大数据支撑的广泛互联、高度智能、开放互动和可持续发展的医药产业，是未来发展的趋势，借助人工智能技术推动医药产业发展具有重要意义。虽然人工智能技术在医药产业各专业领域已有较多的应用研究，但总体上还停留在初级研究阶段，在可靠性与准确性方面仍存在部分问题，离实际广泛应用尚有差距。但是，人工智能技术为医药研发带来了无限可能，还需众多医药产业相关人员与政府能够紧抓历史机遇，积极投入，深入开展相关研究工作。
参考文献
详见中国新药杂志2020年第29卷第17期
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人工智能应用场景及未来发展趋势 一 什么是人工智能人工智能是当前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术，但人工智能（Artificial Intell
来源：雪球App，作者：玖点半，（https://xueqiu.com/2857816313/132432573）
一.什么是人工智能
人工智能是当前比较热门的科学和各国重点发展的前沿技术，但人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）一词的出现，却是早在1956年由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等一批具有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时提出来的，它也标志着"人工智能"的正式诞生。
人工智能是指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建。从狭义认知角度来讲，人工智能可分为人工智能产业（包含技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）两大类。
人工智能得到快速发展的时期，是2008年金融危机之后，美日欧等西方发达国家希望借助机器人实现再工业化。此时的工业机器人比以往任何时候都发展的更快，更加带动了人工智能和相关领域产业的不断突破，很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。
而企业层面，目前在人工智能领域领先的企业，包括IBM、谷歌、微软、苹果、东芝、三星等大型科技企业，国内人工智能领先的企业，包括百度、科大讯飞，中国国家电网、阿里、腾讯以及一些新兴科技企业，如商汤科技、云从科技、码隆科技、影普科技、Yi+等。
二.国内人工智能应用领域及产值规模2.1.国内人工智能应用领域及产业规模人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等领域实现商用及规模效应。
2018年国内人工智能技术为实体经济贡献收益规模达到251.1亿元人民币，而据艾瑞咨询预测数据，2019年人工智能将为实体经济贡献收入超570亿元，到2022年贡献收入将达到1573亿元，年复合增长率达到58.2%。
在2018年人工智能251.1亿元市场规模中，安防领域占比份额最高为53.8%，其次则是金融领域，份额占比为15.8%。
2.2.人工智能在安防领域的应用安防是为数不多的可以将人工智能成熟应用并落地的行业，为此，安防也被认为是人工智能的第一着陆场。这是因为人工智能在安防领域的快速落地，除了不需要过多的基础建设之外，也得益于全国范围内安防设备的普及以及政府部门大力发展雪亮工程、智慧城市、平安城市、智慧交通、天网工程等公共安全领域项目工程的推动。其中，2018年公共安全领域安防贡献的市场份额就超过70%。
人工智能在安防领域的应用主要是利用其视频结构化（视频数据的识别和提取技术）、生物识别技术（如指纹识别、人脸识别等）以及物证特征识别（如目前大力推广的ETC对车牌的识别等）等三大特性。其改变了过去需要通过人工取证、被动监控的安防形态，视频数据的识别和提取分析，使人力查阅监控的时间大大缩短，而生物识别又大大提升了人物识别的精准性，极大提升了公共安全治理的效率。
2018年，我国“AI+安防”软硬件市场规模达到135亿元（不含C端用户），其中视频监控占比达到88.1%，据艾瑞咨询预测2019年将达到350亿元，而到2022年，安防规模将超过700亿元，复合增长率将达到51.45%。
2.3.人工智能在金融领域的应用
人工智能在金融领域的应用仅次于安防，这要得益于移动互联网、区块链、云计算、大数据等新技术的日趋成熟，为金融行业的智能化转型升级奠定重要基础。
从技术层面，人工智能的本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策，人工智能能够赋予机器具有理解力的“大脑”，让机器能够解读文字、数据所包含的“语义”，通过自学的方式获得判断的规则。金融行业作为高度数据化的行业，加之业务规则和目标明晰，是人工智能、大数据处理技术和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。以此同时，在互联网时代，金融行业的在线业务将成主流，数据量的激增，超出了人的经验范畴和处理能力，而这些却是人工智能最擅长处理的。人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。
2018年国内金融领域人工智能相关科技投入（包括软件和硬件设备）约为166.8亿元，较2017年增速为42.9%，到2022年人工智能相关投入将超580亿元，年复合增长率超过37%，其中银行是人工智能相关应用的主要投入方，占比超过70%。
目前，人工智能在金融业的应用，主要集中在智能支付、智能理赔、智能投顾、智能客服、智能营销、智能投研、智能风控等场景，这些场景又以银行最具有代表。
2.3.1.智能客服智能客服是人工智能在金融领域应用最广的。智能客服机器人取代了传统菜单式语音和人工客服模式，能够提供7*24小时的客服服务。智能客服在电话场景当中主要表现为机器管理和语音问答分析，智能客服可以通过深度学习文本中的对话、语音对话场景，并加以应用回复。智能客服目前在银行领域应用最广，平安银行的客服服务人工智能替代率超过80%，其服务量也提升了两至三倍，客服的人力降低了40%。
2.3.2.智能投顾智能投顾，即人工智能投资顾问，其是通过人工智能的深度学习和分析能力，为客户提供个人理财产品策略咨询，包括股票配置、基金配置、债权配置、交易执行、投资损失避税等策略。智能投顾的最大特点，是弱化“人性”，在基于大数据分析、AI算法等的前提下，一旦投资者选定了某种方案，资产的进出抛售就会严格按照既定的标准实行。
智能投顾的应用，最早可追溯到2016年年底，“摩羯智投”在招商银行手机APP的上线。目前，智能投顾已成为银行、券商、保险等金融机构的标配型服务。
2.3.3.智能风控金融行业在传统风控环节中，存在信息不对称、成本高、时效性差、效率低等问题。而智能风控因为引入了人工智能科技，使得贷前审核、贷中监控和贷后管理等环节效率和准确度都得到了极大的提升，智能风控还能促进风险管理差异化。另外智能风控在信用反欺诈、骗保反欺诈、异常交易行为等方面也发挥了越来越重要的作用，为金融行业欺诈风险的分析和预警监测提供坚实的技术支持。
2.3.4.智能投研与智能投顾相比，智能投研主要面对B端企业用户，为其提供辅助投研的工具。对于金融机构来说，人工智能技术的介入，使得传统投研的各个环节发生一定的优化和革新，解放大量基础的投研信息搜集类工作，而前期信息搜集的耗时性和不全面性，也是传统投研中较为主要的缺陷。智能投研是在金融数据基础上，通过深度学习、自然语言处理等人工智能方法，对数据、事件、结论等信息进行自动化处理和分析，为金融机构提供投研支持。
2.4.人工智能在客服领域的应用前文金融领域中已经提到了智能客服的应用，当然智能客服不仅仅只限于金融行业，在其他行业也运用得越来越广。客户服务引入人工智能技术后，整体上节省了10%以上的运营成本。另外，通过对语音等非标准化数据的识别，企业能沉淀下一手数据资源，为后续精准营销、产品升级等环节做好铺垫。
据艾瑞咨询数据，2018年，国内智能客服业务规模达到27.2亿元，其中以智能客服机器人为代表的人工智能应用业务规模达到7.9亿元，预计2022年智能客服业务规模将突破160亿元，年复合增长率为56%，人工智能应用业务规模突破70亿元。
2.5.人工智能在零售领域的应用人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，包括无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓储等细分领域。人工智能通过深度学习以及计算机视觉、图像智能识别、大数据应用等技术，使得工业智能机器人可通过自主判断和行为学习，完成各种复杂的任务，包括在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。另外，将人工智能技术应用于客流统计工作中，其通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。
2018年中国现代渠道主要零售商数字化建设投入为285.1亿元，其中人工智能投入约为9亿元，占比3.15%，据预测，到2022年其数字化建设投入将突破700亿元，人工智能投入将超过178亿元，占比超过25%，这主要得益于阿里巴巴、京东、苏宁等零售巨头的推动，以人工智能应用为代表的新零售概念处于增长的上升通道，未来两年将保持较高增速。
而以计算机视觉技术为核心的人脸识别和商品识别是主要建设方向，相关投入占整体的55%以上。另外，零售领域供应链的优化最为复杂，对人工智能算法的可用性要求最高，但更靠近零售业的核心点，未来可释放的增益价值也将最大。
三.人工智能未来发展趋势目前，人工智能的研究及应用主要集中在基础层、技术层和应用层三个方面，其中基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主，技术层以计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。而国内人工智能企业多集中在应用层，占比高达77.7%，技术层和基础层企业占比相对较小，分别只占有17.9%和5.4%。当然，未来随着5G的建设普及以及科技进步，人工智能除了在语音识别、计算机视觉技术的继续拓展和实地运用外，在人工智能芯片、机器学习、神经网络等方面也将引来增强趋势，人工智能也将在越来越多的领域得到应用落地。
另外，人工智能与物联网的结合（即AIoT）也将更紧密，AI的介入让物联网有了连接的大脑，使得万物互联互通成为现实，未来或将颠覆现有的产业模式。经济方面，助力产业价值链延伸，目前产业很难依靠既有技术与业务模式打破产业生命周期，AIoT通过设备感知与数据分析支撑新的产品形态与服务模式落地，开拓新的市场空间，产生新的发展周期。社会发展方面，数据价值得到挖掘，实现大量线下数据线上化，实现自动高效处理。
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