1.3 人工智能技术的应用

1.3.1 人工智能的应用场景

人工智能的应用场景涉及安防产业、金融业、客服行业、医疗健康产业、新零售产业、广告营销产业、教育产业、智能交通产业、制造业和农业等。

1. 安防产业

从客户类型看，安防产业可划分为公共安全安防、其他政府安防、行业安防和消费者安防等。人工智能将安防由被动向主动方向改变。例如，AI视频分析技术对监控信息进行实时分析，使人力查阅监控和锁定嫌疑人轨迹的时间由数十天缩短到分秒，极大提升了公共安全治理的效率；人证核验技术识别速度快，准确率高，节省了人力成本。AI在安防领域的应用体现出深入场景、定制化服务的特点，未来将进一步实现数据跨网融合、提升认知计算能力。

AI+安防应用场景示意图如图1-61所示。

2. 金融业

金融业利用人工智能技术，可以实现智能投研、智能营销、智能理赔、智能催收、人证比对、智能客服、智能投顾、智能风控等，大幅提高办事效率和风险把控能力。例如，据某股份制银行实际应用情况，智能风控系统可以在1万笔交易中，仅拦截80~120笔就能达到整体80%欺诈拦截的准确率；而传统银行则需要拦截上千笔交易才能达到，大幅降低成本，提高银行业务的执行效率。

AI+金融应用场景示意图如图1-62所示。

3. 客服行业

中国客服行业经历了三个发展阶段：传统呼叫中心、在线客服+客服软件、云客服+智能客服机器人，如图1-63所示。

自然语言处理技术是智能客服行业的核心竞争力，不仅对客服行业起到降本增效的作用，还可以向医疗、制造、政务、企业服务、金融等领域拓展，向集认知、交互、协同、功能性于一身的智能系统发展。智能客服未来的发展方向如图1-64所示。

4. 医疗健康产业

医疗行业拥有海量数据，利用人工智能技术，不仅可以实现智能辅诊、电子病历语言输入、手术辅助，还可以提高运动管理、体征监测、医学影像、疾病预测的水平和准确度，降低药物研发成本，缩短研发周期，最终使患者减少诊疗费用，使医护人员减轻劳动强度，并提高患者的治愈率。

AI+医疗健康应用场景示意图如图1-65所示。

5. 新零售产业

新零售的核心是通过人工智能技术捕获人、货、场中的数据信息，辅助工作人员优化销售、物流、管理以及供应链方面的流程，实现无人零售、商品识别、智慧门店管理、供应链优化、精准营销、智能支付等，为零售产业产生增值服务。

AI+新零售应用场景示意图如图1-66所示。

6. 广告营销产业

广告营销涉及广告创作、广告投放、广告监测等，利用人工智能技术，可以对广告营销三个重要维度——内容管理、流量管理以及数据管理进行赋能升级。

AI+广告营销应用场景示意图如图1-67所示。

7. 教育产业

传统教育模式下，优秀教育资源的分配是不均匀的。通过将人工智能技术用于学习管理、学习测评、教学辅助和教学认知等环节，可以创建一种新的教学模式，注重学生个性化的教育，有助于教师因材施教，提升教学与学习质量，在一定程度上改善教育资源分配问题，促进教育均衡化。

人工智能技术在各教育环节中的应用如图1-68所示。

AI+教育未来发展的核心是自适应教育。自适应教育是通过计算机手段检测学生当前的学习水平和状态，并相应地调整后面的学习内容和路径，帮助学生提升学习效率。自适应教育的本质与核心价值在于以数据和人工智能技术为驱动力，实现规模化的个性化教育。

人工智能自适应教育的核心价值如图1-69所示。

8. 智能交通产业

智能交通包括智能交通管控、交通运输管理、出行服务、自动驾驶、V2X车联网等。在城市中，事故频发、交通拥堵等问题凸显，仅靠增加基础设施建设和应用传统的管理方法，已显捉襟见肘。通过AI、物联网（IoT）、大数据等新一代信息技术驱动的智能交通解决方案，在交通信号灯调控、车流调控、峰值预警等应用中已初显成效。

AI+交通应用场景示意图如图1-70所示。

治理拥堵问题是城市交通场景的核心需求，建设智慧交通管控平台（交通大脑）是治拥核心。交通大脑实质是包括数据采集平台、数据分析平台、数据建模平台和决策平台的PaaS云服务，通过对城市交通场景中众多传感器采集的数据信息关联性处理，建立数据库，由机器学习对信号灯管控、车流诱导等问题进行建模，联动信号灯控制系统和手机地图软件等，输出最佳解决办法。

交通大脑应用流程图如图1-71所示。

9. 制造业

中国的制造业正在向数字化、网络化以及智能化转型升级。目前，人工智能技术与制造业的融合场景主要有三类，一是产品智能化研发设计，二是智能质检，三是生产设备的预测性维护。

AI+制造主要应用场景示意图如图1-72所示。

智能制造定义为“具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式”，智能制造之路是从传统制造向数字化制造、网络化制造发展，最终实现智能化制造，如图1-73所示。

10. 农业

农业是人类赖以生存的根本，在三次产业中占据基础性地位，对经济社会的稳定与发展至关重要。然而，随着人口的快速增长、耕地面积的逐步缩减以及城镇化的加速推进，农业面临的挑战日益严峻。为此，国内外都在探索通过信息技术来促进农业提质增效，其中以人工智能为基础的智慧农业新模式得到迅速发展。

广义的农业主要包含种植业、林业、畜牧业、渔业及农业辅助性活动五大行业。目前，人工智能与农业的融合主要集中于数字化种植与精细化养殖两大领域。其中，数字化种植主要是利用人工智能在卫星遥感、智能农机、农业物联网等技术与设备的配合，在播种、施肥、灌溉、除草、病虫害防治、采摘分拣等环节都已实现小规模应用；精细化养殖主要是通过图像识别、声音识别等技术提高畜禽存活率，提升产品质量。

AI+农业典型应用场景示意图如图1-74所示。