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标题: 人工智能行业知识 - AI运用场景 [打印本页]

作者: amgGWumZq 时间: 2025-3-12 23:08
标题: 人工智能行业知识 - AI运用场景

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AI 市场尚处于技术发展的萌芽期，其在技术层已有部分成熟运用场景，但受限于庞大的数据需求及有限辨认精度，尚需打破技术瓶颈完成新场景开拓，而基础层异样等待成熟 AI 公用芯片，以完成AI移动端大规模运用及新场景开发。本文梳理了 AI 产业链发展现状与趋向与AI高潜力行业运用场景，经过对标互联网发展历史预测了 2B 及 2C AI场景发展趋向，分析了 AI 面临风险与 AI 和其他前沿技术的外部性。

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各抢先互联网公司及软件公司均已在 AI 产业多个环节同时规划，努力于构建端到端残缺的 AI生态，提供全套 AI 处理方案。
AI 初创企业的机会次要集中在软件、运用型算法及终端芯片三个产业链环节细分：
软件较纯算法更好锁定B端用户，市场先行者可在客户端获取一定市场先入优势，之后仰仗本身行业阅历及B端客户服务才能积累，构建可持续竞争壁垒。
运用型算法场景确定，开发难度相对较低，创业企业异样可经过规划该细分疾速占领特定行业运用层公司或终端用户，获取市场先入优势。
终端芯片细分范畴市场尚处于早期，未确定API接口、基准测试等标准，缺乏成熟运用场景，新玩家在该细分环节仍无机会。

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在计算机视觉技术的运用层，受益于大量可得的数据与丰富的可落地商用场景，人脸辨认技术较其他的物体辨认已完成分明更广的商业运用，其中安防、金融行业 AI 产品商业价值高，为目前运用最广泛范畴，其次在教育及交通目前也次要被运用在身份辨认相关的场景，文娱营销场景是目前发展最快的抢手细分，抢先视频网站纷纷规划视频广告以及潜在的内容审查运用，批发及医疗目前已有初步的运用，将来可期更深度的运用。
广义自然言语处理技术目前在智能客服范畴已有运用，但次要均为有语料库支持的逻辑问答系统，并不在此次研讨框定的广义自然言语处理（AI 独立了解残缺语句含义）的范畴之中，目前专攻细分场景语料积累以构成可用产品智能硬件是最次要的运用方向，但一方面该方式极度依赖用户数据积累，因此仅垄断大量用户数据的互联网巨头无机会进入，另一方面运用方式仍较不成熟，用户体验差，仍需技术进一步发展方能解锁片面运用。

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经过对单场景不同技术年总调用次数的预估，量化分析各已有运用场景的将来需求规模，同时结合对不同场景下游对接B端企业数量的梳理，B端企业集中的场景在早期更容易积累可观的数据规模，完成更快发展，因此我们初步将将来更具有发展潜力的场景停止了如下挑选：
安防、交通流量监测及闸机身份验证及文娱营销是具有最高潜力的场景：公安天网系统的发展及交通流量监测等刚性需求，将来前景宏大，同时次要客户为政府机构，集中度高；文娱营销场景则可运用在海量视频及美图用户中，运用前景广阔，同时下游对接B端企业集中度高，可率先完成运用。
安全驾驶、无人批发及智能硬件是次优先关注的机会：安全驾驶、无人批发、智能硬件等场景运用前景广阔，但终端分散，运用速度较慢，其中无人批发及智能硬件将来潜在可随行业整合，发展速度逐渐加快，是该细分中值得重点关注的两个潜在机会。
其他教育、医疗场景是发展最滞后的场景：该细分全体运用需求量较低，同时B段企业分散，因此运用较其他场景更滞后。

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AI 与互联网（信息化/智能化）价值创造相似，均为经过数据精准婚配供需单方，提升效率：
互联网创新，实践是经过掌握供给端与需求端数据，精准婚配单方，完成全流程效率优化。
AI 则是在上一轮的互联网创新的基础上，应用机器学习等方法进一步提升对海量数据/非结构化数据的处理才能，进一步优化婚配效率。
对标互联网的发展历程，B2C 形式及 B2B2C 形式用户端各向异性较弱，可更快积累数据，打造可持续竞争壁垒，较 B2B 形式更快完成发展，且在跑通本身形式后，潜在可经过对C端数据的掌握，完成对 B2B 场景的包络：
一方面B端企业过于分散，方案制定及实施成本高，另一方面单企业数据价值低，规模效应弱，因此 B2B 自然数据积累慢，且数据场景属性强、泛用价值有限，较 B2C 或 B2B2C 业务发展更慢，而 B2B2C 及 B2C 企业掌握C端数据，深入了解市场最终端需求，潜在可对 B2B 场景完成包络。
回顾互联网发展历程，已诞生 BAT 等垄断 2C 场景的巨头，而 2B 场景企业发展均滞后，目前2C 巨头纷纷已末尾规划 2B 业务，较原有 2B 企业更有潜力整合市场。

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数据为市场参与者在技术层构建分明竞争壁垒的核心，对于企业而言，应优先挑选其能够获取大量结构化数据和部分垄断性数据的场景：
在优先完成 AI 商业化的场景中，传统信息化实施商或处理方案提供商掌握客户资源及行业用户数据，可经过将原有客户低成本高效转化，捕捉市场早期机会，之后不断积累数据，逐渐构建可持续竞争壁垒，有效捕捉技术壁垒低的细分机会（如人脸辨认、流量监控等）。
而抢先算法公司可在技术壁垒较高的细分（如智能投顾、物体辨认及辅助科研）深耕，应用本身算法端的优势，经过公开数据或与数据拥无机构合作，共同推进技术提高，捕捉该类型细分的机会。
而在较远期方能完成 AI 商业化的场景中，抢先算法公司在数据封闭性弱的场景（如个性化教育及影像诊断）中，仍可应用本身技术端优势与数据拥有方合作，最大化捕捉市场机会，而数据拥有方则在数据封闭性强细分（如精准营销）中掌握数据，垄断该细分机会。
新兴场景的探求可根据数据及算法等资源的积累，预判该细分的成功企业形式。

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AI 产业仍处于萌芽阶段，相关信息安全技术、行业规范及法律法规尚不完善，带来新型的 AI安全风险：
AI 产业的监管缺失和技术破绽为不法分子带来无隙可乘，目前 AI 在框架、数据、算法和平台方面均存在技术破绽，且行业规范缺失，缺乏有效监管，网络上存在大量被泛用的存在破绽的开源的框架、算法，给网络黑客大范围攻击提供了便利。
AI 技术的滥用能够带来严重社会危害，大量网络犯罪分子应用人工智能技术完成自动化供给，大大添加网络安全违规行为发生频率，潜在带来比普通犯罪规模更大、程度更深危害。
机器人及机器法律相关体的责任划分不明白，机器与技术并非完全中立，开发过程中开发者在数据采集、框架搭建等方面都会将个人价值观有意或有意在 AI 表现。
当技术奇点打破，诞生通用人工智能乃至人工智能产生“自我看法”，“超级智能”的到来能够会对人类带来严重的安全隐患。
AI 进一步加深对于数据的运用，且定义了全重消费关系，带来潜在新的伦理及道德隐患：
AI 时代，大众的隐私权益较本来互联网时代更深侵犯，大量企业应用设置默许选项、推送关键信息等 Nudging 手腕，在用户实践不知情的状况下采集或买卖数据，同时大量数据存储在并不安全的云端，云端数据走漏现象已屡见不鲜，隐私数据存储安全性无法得到保障。
AI 遭到开发者、教育者、社会影响，产生算法歧视，一方面数据具社会性，在训练过程中，原始数据集自带成见与歧视，另一方面AI模型搭建与算法完成也受开发者认知偏向影响。
AI 在决策需求面对在人类社会也尚未明晰处理的伦理成绩，如经典的扳道工成绩，如何选择及界定责任方是 AI 在某些场景下运用的瓶颈。
AI 代替人工决策的权利及本身权益不明白，在司法、医疗、教育等重要的行业曾经投入运用，但对 AI 能否有权为犯人断定罪行、为病人做出能否该当手术的判别等成绩均存在成绩，同时 AI 本身能否应该有被保护的法律权益，这也将影响AI运用的边界。
AI 发展限制社会多样性，导致社会鲁棒性降低，而带来的技术性失业将会形成休息力结构变化等社会变革风险：
AI 的发展正在减少社会的多样性（如智能推送限制个人信息获取），社会的波动性遭到要挟，鲁棒性降低，部分生态将越来越脆弱。
AI 的发展能够会带来休息力结构甚至社会结构的变革：
AI 的发展将会带来一段工夫的技术性失业，那些低技能工作者将被机器人取代，导致社会空心化严重，中间人群面临技术性失业。
从长期来看，技术的发展将带来更多工作机会，但工作所需的技能与才能发生分明变化，经过对失业人群停止针对性教育与广泛的的教育改革可以逐渐改变休息力结构，使得休息力顺应新的社会需求。

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AI 代表重消费力，区块链代表重消费关系，前者为后者带来结构性优化，后者为前者提供波动底层架构，互相促进发展：
AI 提升区块链安全性、降低其能耗成本并优化系统效率：
安全性提升：区块链虽然是一种相对安全的信息存储与传递方式，但异样面临着安全性成绩，人工智能可在私钥加密方式、架构的安全防护等方面提升区块链技术的安全性。
降低运算成本：区块链技术运用耗费大量能量，尤其是在拓展新区块时，需求大量能量的耗费，而 AI 已被证明在节约动力方面获得分明成效，DeepMind AI 为谷歌的数据中心节约了40%的能耗；故AI有望协助区块链打破动力耗费的瓶颈，降低参与者的算力门槛，促进区块链技术的活跃发展。
系统效率提升：由于区块链的去中心化链式结构的存在，很多买卖行为需求经过完全不相关的节点，AI 可以协助在买卖过程中去除冗余节点，并优化加一节点与途径，提高买卖执行的效率。
区块链提供波动底层框架，促进 AI 行业规范建立：
信息共享风险降低：区块链处理了信息传递中可信度的成绩及信息被滥用的风险，协助企业、研讨机构和个人之间完成更规范数据共享、框架共享和算法共享
技术滥用风险降低：区块链不可篡改和可追溯，协助 AI 框架开发、算法完成/修正、数据集变更等流程完成追溯与问责，避免 AI 技术的滥用。
AI 促进优化 5G 网络结构，协助 5G 疾速落地；5G 打破 AI 运用中的数据传输瓶颈：
AI 优化 5G 网络系统效率，并为 5G 提供更有效的安全防护：
提升网络系统效率：5G 面临着更大的数据传输速度，网络结构与资源分配策略的优化至关重要；AI 可以学习网络用户行为，并根据历史数据训练处较强的复杂决策才能，优化 5G 网络效率，合理动态分配计算资源。
安全防护与缺点诊断：5G 时代每秒都面临着宏大数据传播输，网络安全事故将带来宏大损失与隐患， AI 根据历史数据，完成预测维护，以致开发自顺应系统实时对网络环境变化停止结构与参数调整，预防突发事情，同时在成绩出现后，AI 异样可更高效发现破绽并及时修复。
5G 高带宽、低延时的优势促进本地智能终端设备的发展，并打破云计算的传输瓶颈。
边缘计算：由于 4G 网络无法满足边缘计算对于数据传输速度与时延的要求，制约了智能终端设备本地化的发展；而 5G 技术在上述方面的补偿打破了信息传输壁垒，为智能终端设备的发展铺平道路。
云计算： 5G 可以以更低的成本为更大的数据流提供更疾速的传输通道，拓展 AI 云计算场景，为云计算提供更片面及时的数据；例如提供更高清的视频流信息，提高图像辨认的准确率。
信息安全技术是一切技术包括人工智能技术安全保障，人工智能可以提升信息安全技术效率与牢靠性：

人工智能仰仗处理复杂数据的才能，可以在安全预防、病毒肃清、风险评价等方面提升信息安全技术的效率与牢靠性：
安全预防：应用机器学习技术经过学习，可以及时预测并判别新型外部假装的恶意文件/软件，阻止其进入系统或执行。
病毒肃清：当遗漏的假装文件进入系统释放出病毒之后，人工智能可以愈加高效低侦测到病毒，并作出相应处理。
风险评价：在评价企业风险时，由于历史数据不够系统化、需求思索变量复杂众多，难以将企业风险目的停止合理量化，AI可将大量零散数据自动分类，提取关键信息，自动生成量化评价报告，提高安全评价合感性与效率。
前沿信息安全技术的发展可以在数据、框架、网络等方面为AI企业提供更片面保护，防止因技术破绽而导致的安全隐患。
AR/VR 需求 AI 嵌入带来会愈加真实、智能的虚拟体验，AR/VR 在某些运用 AI 场景下可以完成更好的人机交互：
人工智能仰仗处理复杂数据的才能，可以在安全预防、病毒肃清、风险评价等方面提升信息安全技术的效率与牢靠性：
真实性：嵌入 AI 的 AR/VR 技术更具有真实性，经过AI构造出的虚拟场景、动物、人物在笼统、行为和看法上愈加逼真，大幅提升现有 AR/VR 的浸入式体验。
交互性：AI 可以加强 AR/VR 与人的智能化交互，语音辨认、人脸辨认等 AI 技术运用可带来人与虚拟环境革命性互动体验。
AR/VR 可以协助一些AI运用场景完成更好的人机互动：
交互性：AR 协助用户更直观获取片面及核心信息，而AI运用如自动驾驶现有界面交互并不能完全满足用户全部信息需求，AR 可有效捕捉该场景下用户痛点，打造全新的 UI，推进场景发展。
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