近日，百度聯(lián)合清華大學發(fā)布了《產業(yè)智能化白皮書——人工智能產業(yè)化發(fā)展地形初現(xiàn)端倪》（以下簡稱《白皮書》）。
據(jù)了解，這份長80頁、兩萬余字的《白皮書》，全面闡述了對產業(yè)智能化的戰(zhàn)略思考和商業(yè)實踐方法論，全書分為研究篇和商業(yè)實踐篇兩大部分，實踐篇調研了人工智能走出實驗室后的產業(yè)應用，展現(xiàn)了AI技術與產業(yè)的融合程度。
研究篇：人工智能產業(yè)化成熟度研究報告
1、人工智能概述:從實驗室到產業(yè)應用
從20世紀50年代起，人工智能的方法、研究路徑經(jīng)歷了好幾次重大變化，行業(yè)發(fā)展也經(jīng)歷了好幾次興衰循環(huán)。當前新一輪快速發(fā)展，人工智能正從實驗室走向廣泛的產業(yè)應用。
當前人工智能技術在很多產業(yè)和領域中已經(jīng)得到廣泛應用，人工智能產業(yè)化發(fā)展的地形已經(jīng)初現(xiàn)端倪。
從產業(yè)角度看，人工智能技術按照結構劃分為基礎層、算法層、技術層和應用層。
當前人工智能發(fā)展浪潮主要有4個驅動因素:
1.全球數(shù)據(jù)量爆發(fā)性增長
2.計算能力提升
3.算法的進步
4.政策支持、科技巨頭和資本追逐
中美兩國是人工智能發(fā)展最領先的國家，也是推動人工智能產業(yè)化最活躍的國家。人工智能技術的產業(yè)化將是中國的重要機遇。AI技術在醫(yī)療健康、金融、商業(yè)、教育、工業(yè)和安防各個領域得到越來越多的廣泛應用。中國巨大的市場，人工智能有著異常豐富的應用前景。
2、TUMC模型:新興技術產業(yè)化成熟度的評估框架
目前，人工智能的增長不斷加速，正在逼近產業(yè)化應用爆發(fā)的“臨界點。衡量人工智能技術的產業(yè)化成熟度，無論對于企業(yè)家、研究者還是國家相關產業(yè)政策的制定者都具有重要意義。
TUMC模型是一個基于戰(zhàn)略節(jié)奏理論，從產業(yè)演進視角研究新產業(yè)成熟度和新興技術產業(yè)化成熟度的工具。
戰(zhàn)略節(jié)奏理論將產品市場的發(fā)展分為小眾市場、大眾市場、分眾市場和雜合市場4個階段。TUMC模型將AI技術應用的研究焦點放在“尚未進入小眾市場到“即將開啟大眾市場的階段上。
TUMC模型綜合考察技術、用戶效用、市場以及產業(yè)鏈4個維度：
1.技術:實現(xiàn)商業(yè)化的性能閾值
2.用戶效用:特定場景中的特定價值
3.市場：市場起飛的關鍵規(guī)模
4.產業(yè)鏈:新的分工協(xié)作系統(tǒng)
每個維度又根據(jù)成熟程度分為2個節(jié)點，如圖所示：
3、人工智能熱點技術及應用場景產業(yè)化成熟度評估
在《白皮書》的這一部分，研究應用TUMC模型，從技術和應用場景兩個角度，分別討論智能推薦、計算機視覺、智能語音語義技術、智能家居、智慧城市的產業(yè)化成熟度。
?。?）技術角度
智能推薦、計算機視覺、智能語音語義等AI的主要熱點技術目前的產業(yè)化成熟度較高。這些AI相關技術與產品能夠很好地融合到已有產業(yè)鏈中，新的產業(yè)要素和產業(yè)鏈結構正在形成。
?。?）應用場景角度
在直接面對新需求的、開拓性綜合應用場景中，人工智能技術的產業(yè)化成熟度要低一些。比如智能家居、智慧城市等，尚未出現(xiàn)清晰的應用場景及對應的“殺手級應用。這也相當于給人工智能企業(yè)指出了下一片市場藍海。
4、結論與啟示
人工智能技術仍在快速發(fā)展。應用層的廠商需要和算法層的廠商建立更多的合作和連接，培養(yǎng)敏捷的應變能力。算法廠商也需要和應用廠商建立廣泛連接，理解具體需求，催化技術發(fā)展。
人工智能和大數(shù)據(jù)、云、物聯(lián)網(wǎng)共同組成智能產業(yè)革命通用技術最關鍵的部分。它們的協(xié)同發(fā)展和應用推動產業(yè)智能化新范式的最終實現(xiàn)。擁有算法技術和大數(shù)據(jù)、云技術的大型科技型企業(yè)在產業(yè)智能化中具備巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/span>
通過對人工智能產業(yè)化發(fā)展的研究，為在產業(yè)智能化轉型中致力于發(fā)展人工智能的企業(yè)提出如下建議:
（1）從企業(yè)業(yè)務(toB業(yè)務)入手，這是人工智能廠商當前時期發(fā)展的一個合適起點。
?。?）在已有產業(yè)中發(fā)掘適合自己人工智能產品的應用場景，這是人工智能產業(yè)化的“錨點。
?。?）“鎖定早期用戶，跟隨用戶成長。在業(yè)務發(fā)展中理解需求并打磨產品。
?。?）隨著產業(yè)化的發(fā)展，與人工智能相關的新產業(yè)要素會逐漸出現(xiàn)，企業(yè)可選擇、建設或投資與自身業(yè)務協(xié)同的產業(yè)新要素，為未來市場爆發(fā)做好準備。
商業(yè)實踐篇
商業(yè)實踐篇均源于百度已落地商用的案例，報告部分摘取如下。
1、首約汽車
?。?）行業(yè)概況
截至2018年12月，全國網(wǎng)約車APP月度活躍用戶前三名分別為滴滴出行、首汽約車和曹操專車，其中首汽約車是活躍用戶增長最快的平臺。
?。?）AI技術應用探索
首汽約車從供需匹配、需求預測、供給調度多方面努力，力求實現(xiàn)供需匹配的效率最優(yōu)，全面提升面向乘客和司機的服務質量。
在實際工況運營中為自動駕駛技術的進步積累數(shù)據(jù)
由于涉及復雜的技術、產業(yè)、社會、法規(guī)等因素，自動駕駛車輛距離實際城市出行應用還有相當長的距離。
首汽約車通過與百度合作，以車載智能硬件系統(tǒng)作為人工智能實際應用的突破口，在實際運營中積累數(shù)據(jù)，對自動駕駛相關技術的進步、智慧交通管理的探索具有重要意義。
2、太平洋保險
?。?）行業(yè)概況
車險市場從無到盛，經(jīng)歷了下圖所示的三個發(fā)展階段：
過去，車險定價模型以保險公司歷史從車數(shù)據(jù)為主，隨著定價限制的松綁。未來，車險行業(yè)需要更多從人的因子、根據(jù)駕駛習慣和行為進行定價的車險產品。
財產保險領域，車險保費收入普遍占比超過70%，而鮮有機構盈利。市場上具有一定規(guī)模的車險險企依托數(shù)據(jù)密集的優(yōu)勢，紛紛投入資源進行業(yè)務數(shù)字化改造，應用AI技術提高運營效能，提升客戶體驗。
?。?）AI技術應用探索
目前，傳統(tǒng)車險企業(yè)的業(yè)務流程比較固化，保險作業(yè)鏈條較長，線下人工作業(yè)環(huán)節(jié)較多，深受用戶詬病的環(huán)節(jié)集中體現(xiàn)在投保麻煩、理賠繁瑣、服務較差等方面。
中國太平洋財產保險股份有限公司(簡稱“太保產險)在2017年年初啟動了“數(shù)字太保戰(zhàn)略，積極運用技術手段，助力業(yè)務發(fā)展。
智能客服降本增效
太保產險和百度DuerOS等平臺合作，利用語音識別、語義理解和語音合成等技術，對直銷業(yè)務進行了改進。目前，包括前期銷售、售后咨詢服務等在內的保險類產品的大部分服務工作已經(jīng)可以在線完成。
化繁為簡支持理賠流程優(yōu)化
車物損理賠方面，太保產險通過智能定損系統(tǒng)，應用智能圖像技術，已基本能夠實現(xiàn)外觀智能定損。通過與百度DuerOS系統(tǒng)以及PaddlePaddle深度學習技術的合作，在接報案的過程中對報案人員進行語音情緒分析，形成智能理賠防范欺詐模型，對詐保風險也進行有效控制。
人傷理賠方面，太保產險通過與醫(yī)院系統(tǒng)直連，省去了大量單證提交、審核的人力，應用智能圖像技術，通過OCR票據(jù)識別與病歷、用藥智能分析，醫(yī)療影像識別，大大提升核賠的效率和準確性，理賠過程透明度大為提高。
3、中國聯(lián)通
（1）行業(yè)概況
2019年將是5G技術全面商業(yè)應用元年。
從1G到5G，中國信息通信技術產業(yè)在過去30年里取得了舉世矚目的發(fā)展。據(jù)工業(yè)和信息化部數(shù)據(jù)，2018年我國移動互聯(lián)網(wǎng)月戶均流量(DOU)達4.42GB/月/戶，是上一年的2.6倍。中國的移動寬帶DOU已超過美國、日本，達到世界領先水平。5G網(wǎng)絡實現(xiàn)商用后，在移動寬帶支撐下的消費潛力有望得到進一步釋放。
在移動通信業(yè)務大發(fā)展的同時，聯(lián)通、移動、電信三大運營商則經(jīng)歷了業(yè)務模式的巨大轉變。面對政府對降低企業(yè)寬帶資費、降低移動網(wǎng)絡流量資費、在全國范圍內推行“攜號轉網(wǎng)的要求，包括中國聯(lián)通在內的三大運營商迫切需要實現(xiàn)轉型，在加大降本增效力度的同時，探索新的業(yè)務增長空間。
?。?）中國聯(lián)通的探索
中國聯(lián)通以混合所有制改革為契機，引入百度、騰訊、阿里巴巴、京東、蘇寧等戰(zhàn)略投資，走上了構建“五新(新基因、新治理、新運營、新動能、新生態(tài))互聯(lián)網(wǎng)化運營的道路。
（3）互聯(lián)網(wǎng)化運營與AI產業(yè)融合
聯(lián)通從客戶服務、計費信控、門店營銷等垂直場景入手，通過與百度等合作伙伴聯(lián)合研發(fā)，建設AI核心能力，不斷降低人工成本、提高服務質量和運營效率。
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