2023年中国人工智能行业市场发展现状分析 应用需求引导人工智能行业发展【组图】
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2021年中国人工智能行业市场发展现状分析应用需求引导人工智能行业发展【组图】UVc分享到：刘帅•2021-07-0518:00:06来源：前瞻产业研究院E16267G12023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告人工智能是引领未来的战略性技术，也成为了国际竞争的焦点。我国人工智能行业主要分为三层：基础层、技术层和应用层，其中，应用层涵盖企业技术集成与方案、智慧商业和零售、智能机器人、智能硬件等20个领域。2020年，我国应用层人工智能企业占比达到84.05%，占人工智能行业主导地位，引导人工智能行业发展。
人工智能行业主要上市公司：百度(BIDU)、腾讯控股(00700.HK)、阿里巴巴(09988.HK)、科大讯飞(002230)、海康威视(002415)、京东集团(09618.HK)、好未来(TAL)、小米集团(01810.HK)等。
本文核心数据：人工智能技术层次分布、人工智能技术层次分布变化
我国应用层人工智能企业占主导地位
人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义一直存有不同的观点：《人工智能——一种现代方法》中将已有的一些人工智能定义分为四类：像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上定义“人工智能就是机器展现出的智能”，即只要是某种机器，具有某种或某些“智能”的特征或表现，都应该算作“人工智能”。
大英百科全书则限定人工智能是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任务上的能力。百度百科定义人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
中国国电子技术标准化研究院在《人工智能标准化白皮书(2018版)》中，将人工智能定义为：人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
从人工智能产业链的结构来看，人工智能行业主要分为三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，技术层是人工智能产业的核心，应用层是人工智能产业的延伸。
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的数据显示，我国应用层人工智能企业占主导地位。2020年，我国应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层，企业数占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。
人工智能产业的发展由应用需求引导
目前，人工智能应用层企业主要应用在20个领域，包括企业技术集成与方案、智慧商业和零售、智能机器人、智能硬件、科技金融、智慧医疗等领域。
从近几年人工智能领域企业的技术层次分布来看，应用层企业始终占主导地位。2018-2019年，应用层企业占据人工智能总企业数的七成，2020年在样本企业大幅扩增的情况下，应用层相关企业比重上升至八成。目前，中国人工智能产业的发展主要通过应用需求来引导。
注：2020年人工智能企业统计样本有较大改动。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
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前瞻产业研究院-深度报告REPORTS2023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告本报告前瞻性、适时性地对人工智能行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析，并结合多年来人工智能行业发展轨迹及实践经验，对人工智能行业未来...
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人工智能可以解决现实世界哪些业务需求?
原文：WhatAretheReal-WorldBusinessNeedsThatAICanHelpSolve?作者：SibanjanDas翻译：Vincent
译者注：某些组织机构已经在进行实验，开展各种头脑风暴，以展示人工智能是如何真正帮助他们解决实际生活中遇到的难题。作者在本文介绍了一些可能的人工智能用例!以下为译文。
人工智能（以下简称AI）在组织机构中的使用率仍然相对较小——毕竟革命才刚刚开始。但是一些大规模的组织机构正在尝试使用AI，头脑风暴各种奇思妙想，并进行验证性测试(POC)。有些想法是利用AI技术将一些手工重复的工作转换成为自动化工作,有些则是用它来实现自动化通信，还有的是用来评价内部业务流程的发展前景。
在这篇文章中,我们将重点介绍一些适用于某些商务功能和产业的AI用例。
订单管理关于订单管理，人工智能可以在产品促销、定价分析以及机器人流程自动化方面提供帮助。
产品促销
由于推出新产品了，或者需要增加某些商品的销售业绩,或者降价为了减少库存，往往都是通过促销和折扣这些手段来吸引顾客。但是,最重要的是只有把客户人群定位好了，给这些客户适当的优惠，才会提高销售额。基于AI的推广软件可以基于客户的某些资料数据，历史购买记录，对先前促销的回应以及其他动态因素，从而推动成本效益和个性化的促销活动。
定价分析
有效的定价决策可以提高甚至打破销售业绩。组织机构可以利用AI-assisted定价引擎,该引擎可以:
对消费者进行深度分析。
评估当前或最近的计划来模拟收入背后的驱动力。
预测消费者对不同的定价做出什么样的反应，以在不同产品、客户群、市场和竞争环境中实施最吸引客户的以及最优的定价策略。
机器人流程自动化
机器人流程自动化(RPA)可以帮助会计在手工做账以及订单执行人员在处理一些人工任务时遇到的问题,从而消除了人为的错误，将他们释放出来，只需要专注于更有效的任务就可以了。如果分析一些常见的陷阱,我们就可以找到很多功能，例如不一致的数据和文档,流程效率低下，重复劳动，活性修复的信贷备忘录/折扣。所有这些通过自动化就都可以解决了。此外，智能聊天室可以用于与客户进行通信，以便在次要和日常问题上解决他们的问题，例如订单状态，交货延迟原因等。
客户服务人工智能可以在虚拟代理,票务路由优化,以及社交媒体监测等方面帮助客户服务。
虚拟代理
AI-powered虚拟代理通过对资源进行定向匹配以及对客户进行实时路由，从而帮助组织机构在与客户交互方面实现更好的个性化。这些代理如果能够搭配一个人类代理，那么就可以提供更好的客户服务。虚拟代理可以实时与客户进行交互，在需要的时候可以升级为人工代理。
票务路由优化器
票务路由优化器是提供智能路由解决方案的AI程序，以最大限度地提高业务效率。这些AI程序本身不会与客户进行互动，而是将客户的查询请求以最快的速度直接发送给正确的第三方。他们主要针对客户服务中的票务服务提供分诊服务，从而提高客户满意度，减少案件数量，提升多渠道服务的效率。
社交媒体监控
社交媒体监控涉及研究社交媒体渠道，在数字时代，想要了解人们喜欢或不喜欢哪些产品/服务，识别影响者或潜在客户，并在不必要的或不利的事件发生时采取纠正措施，那么社交媒体监控就是非常有必要的。基于AI的社交媒体监控工具可以智能地监控万维网的整个领域，并确定品牌应该将重点放在哪些地方。
金融服务人工智能可以在金融咨询、知识自动化、智能钱包和先发制人的欺诈检测方面帮助金融服务。
金融咨询
人工智能可以提供自动理财规划师帮助用户做出正确的财务决策。这包括每天会监控各大头条事件，股市对用户的财务影响，从而提供一个平衡的投资组合。他们还可以进一步推荐股票的买卖。
自动化知识
将AI应用到金融领域就意味着深入的研究，长时间的学习以及海量的数据。AI在需要高度锐化的领域引入了自动化，从而保护消费者的信任。
智能钱包
人工智能可以让用户的钱包变得聪明。智能钱包可以留意某个人的消费习惯,对他们的支出提出智能的意见,帮助用户在管理他财务状况时做出更好的决策。
抢先欺诈检测
金融服务企业最大的噩梦就是违反政策，法规或者安全。这些公司在这些领域有大量的投入，所以不会发生违约。AI-enabled应用程序可以帮助企业保持严格的监管，以确保在设计和提供金融服务时，严格的遵循所有政策，法规和安全要求。AI工具还可以学习和监控用户的行为模式，以识别欺诈行为，在法庭上为定罪提供所必需的犯罪证据。
制造业人工智能可以在智能写字楼和提高生产产量方面帮助制造业。
智能车间
人工智能可以使机器人在车间通过传感器学习制造任务。机器人从传感器存储和获取数据。学习过程完成后,移除传感器，机器人可以在人工智能大脑的安排下自动执行任务。
提高生产产量
智能制造系统可以使用人工智能来识别生产的异常情况，并提高机器和工厂的成品率。
保险人工智能可以在市场营销,自动核保和索赔欺诈检测方面帮助保险行业。
市场营销和自动核保
保险公司通常会使用很多地毯式轰炸的方法进行营销，比如电话骚扰等。然而,AI-enabled营销软件可以让销售代表提供个性化的销售服务，从而增加订单预订率以及降低通过随机拨打电话的成本。
AI系统也可以让整个保险的核保过程自动化——这是相当广泛的。这些系统可以通过扫描客户的社会状况，例如识别客户的生活方式,工作稳定性以及其他风险因素等，从而提供合适的保费。
索赔欺诈检测
欺诈性索赔在各大保险公司都是普遍存在的。每10起保险理赔中大概有一笔理赔或者多笔就是欺诈性的。保险公司花费一大笔钱来识别和检测这些骗子。人工智能系统,由于他们有了自主学习能力,因此能够适应不同的理赔模式,学习各种各样的场景,之后就可以评估理赔的合法性。系统随着时间的推移会变得更好,因为它的支撑数据越来越多了。
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