近日，德勤發布了《全球人工智能發展白皮書》。報告深入研究了人工智能技術步入商業化階段后，在全球各主要城市的創新融合應用概況，以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。

德勤研究發現，人工智能正全方位商業化，加速企業數字化、改善產業鏈結構、提高信息利用效率；AI全面進入機器學習時代，未來人工智能的發展將是關鍵技術與產業的結合；人工智能投資趨于理性，底層技術和易落地領域更受人工智能領先機構青睞，互聯網巨頭也開始在人工智能業務關聯產業進行戰略布局。

重塑各個行業 引發社會變革

人工智能推動金融行業構建更大范圍內的高性能生態系統，提升金融企業商業效能并變革企業內部經營全過程；人工智能在教育行業的應用逐步深入，應用場景向覆蓋教學全流程方向變革；數字政務的建設主要依靠自上而下推動，構建政務數字化目標加速政府智能化變革；以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新；人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用；零售領域應用場景從個別走向聚合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系，圍繞人、貨、場、鏈搭建應用場景；醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。

AI創新融合新趨勢

人工智能正全方位商業化

當前人工智能技術已步入全方位商業化階段，并對傳統行業各參與方產生不同程度的影響，改變了各行業的生態。這種變革主要體現在三個層次。第一層是企業變革：人工智能技術參與企業管理流程與生產流程，企業數字化趨勢日益明顯，部分企業已實現了較為成熟的智慧化應用。這類企業已能夠通過各類技術手段對多維度用戶信息進行收集與利用，并向消費者提供具有針對性的產品與服務，同時通過對數據進行優化洞察發展趨勢，滿足消費者潛在需求。第二層是行業變革：人工智能技術帶來的變革造成傳統產業鏈上下游關系的根本性改變。人工智能的參與導致上游產品提供者類型增加，同時用戶也可能因為產品屬性的變化而發生改變，由個人消費者轉變為企業消費者，或者二者兼而有之。第三層是人力變革。人工智能等新技術的應用將提升信息利用效率，減少企業員工數量。此外，機器人的廣泛應用將取代從事流程化工作的勞動力，導致技術與管理人員占比上升，企業人力結構發生變化。

AI全面進入機器學習時代

隨著技術的進步和發展，人類學習知識的途徑逐漸從進化、經驗和傳承演化為了借助計算機和互聯網進行傳播和儲存。由于計算機的出現，人類獲取知識的途徑開始變得更加高效和便捷。在不久的將來，絕大多數的知識將被機器提取和儲存。強大的計算機算法將逐漸獲得類人的能力，包括視覺、說話的能力和方向感等。

在人工智能眾多的分支領域中，“機器學習”（Machine Learning）是人工智能的核心研究領域之一。包括89%的人工智能專利申請和40%人工智能范圍內的相關專利均為機器學習范疇。最初的研究動機是為了讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智能。機器在現有的知識體系中找到空缺，接著機器效仿人腦并模擬進化，系統化地減少不確定性，識別新舊知識的相同點，并完成學習。

頂層政策傾斜力度持續增加 市場規模快速增長

人工智能對社會和經濟的影響日益凸顯，各國政府也先后出臺了對人工智能發展的政策，并將其上升到國家戰略的高度。截至目前，包括美國、中國和歐盟在內的多國和地區頒布了國家層面的人工智能發展政策。

人工智能將提升社會勞動生產率，特別是在有效降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來革命性的轉變。全球范圍內越來越多的政府和企業組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性，并從國家戰略和商業活動方面涉足人工智能。全球人工智能市場將在未來幾年經歷現象級的增長。德勤預測，到2025年，世界人工智能市場將超過6萬億美元，2017~2025年復合增長率達30%。

從行業來看，傳統市場規模較大的領域將繼續領跑，2030年制造業，通信、傳媒及服務，自然資源與材料將分別以16%，16%，14%占據前三名。其中，龐大的制造業企業已經開始加速數字化轉型，推動智能管理、智能工廠、智能物流等全方位智能化，因而制造業也是其中增速最快的領域。同時，在新領域中，教育領域人工智能技術的應用也開始向學習全過程滲透，增長速度也是不容忽視。

來源：人民郵電報