国外人工智能在商业领域应用及对策建议

2017年7月，国务院印发了新一代人工智能发展规划，确立了人工智能国家发展国家战略，提出了要建设世界主要人工智能创新中心战略目标。近两年来，阿尔法狗掀起了产业界对发展人工智能狂热，国外企业纷纷加快推动人工智能在制造、金融、零售、能源、物流、家居等多个商业领域深度融合应用，加快研究和总结国外在人工智能发展的主要做法和经验，有助于更好地推动人工智能国家战略的落实实施。

一、典型做法

(一)利用人工智能加速无人驾驶汽车研发

Waymo、Uber、Apple等互联企业和传统汽车制造企业都在加快发展自动驾驶汽车或无人驾驶车，力图将人工智能技术应用在智能汽车领域，提高汽车在复杂场景下对道路标识、交通信号、周围物体等道路场景信息自我感知和识别能力。谷歌旗下的Waymo无人驾驶汽车公司在该领域已经远远走在了同行业竞争对手潜力，谷歌无人驾驶汽车实测里程已经超过了200万公里，由于汽车应用了人工智能，具有强大的自我学习功能，庞大的实测里程让谷歌汽车具有很大道路环境识别能力。

(二)利用人工智能开展金融财务规划和监管

Wealthfront、Betterment、MoneyonToast等公司均成功将人工智能引入投资理财，目前智能顾问已掌握大量资产。第一个以人工智能驱动的基金Rebellion曾成功预测了2008年股市崩盘，并在2009年给希腊债券F评级，通过人工智能，Rebellion比官方降级提前一个月。掌管900亿美元的对冲基金Cerebellum，使用了人工智能技术，从2009年以来一直处于盈利状态。Palantir应用人工智能技术协助多家银行追回了纳斯达克前主席麦道夫Bernie Madoff所隐藏起来的数十亿美元巨款。

(三)利用人工智能推进医学影像分析和新药物研发

CloudMedx建立一个临床AI平台，将神经网络算法用于健康领域，通过结合机器学习和大数据分析，为慢性疾病提供实时健康洞察，提升治疗结果。Zebra建立一个医疗影像智能分析平台，该平台提供基于云的完全托管的研究和开发环境，包括访问结构化数据集，脱敏数据研究等。Enlitic专注分析和学习大量非结构化医疗数据，包括放射和病理图像、实验室结果、基因组学、病历和电子健康记录，利用数百万记录，Enlitic的深度学习技术可以帮助放射科医生提高准确性，从而改善结果。Lunit开发了视觉感知技术，根据其自身的数据驱动标准，解释医学图像并显示异常区域。twoXAR、Atomwise、BenevolentAI等公司将人工智能应用在了新药物研发中。IBM与西门子医疗就患者健康管理合作签署了五年全球战略合作计划，旨在借助IBM Watson帮助医院、慢性病及癌症患者、卫生系统等提供有价值的医疗服务，更有效的疾病诊断。

(四)利用人工智能助推企业节能和能源勘探

通用电气公司GE成立了人工智能公司，致力于利用数据分析、机器人和人工智能技术，为油气、运输和能源行业等提供先进的检测服务，目前GE公司已经开始了对用于炼油厂、工厂、铁路以及其他工业设施检测的自主无人机和机器人“爬虫”的检测工作。谷歌DeepMind利用人工智能技术来优化改进能源管理，用机器学习来管理数据中心，实现了比人管理的时候节电40%。英国石油公司利用人工智能技术寻找新能源，美国最大的独立石油生产商之一先锋自然资源公司利用人工智能提高钻探油井的成功率，意大利石油和天然气巨头埃尼集团应用人工智能技术提高其石油探测地震成像和地质建模准确性。

(五)利用人工智能提升物流运输和仓储效率

亚马逊是业内最早将人工智能等运用到物流仓储管理的电商企业鼻祖，2012年以6.78亿美元买下自动化物流提供商Kiva的机器人仓储业务后，利用机器人来处理仓库的货物盘点以及配货等工作，并研发了一套智能系统具备全天候连续自动盘点的能力，从上架、拣货、分拣、包装到出库，系统在运营操作的每一步都可以及时发现错误并纠错。联邦快递投资了无人驾驶卡车，启动了快递机器人计划，开发一款基于人工智能的Alexa应用程序，实现了人机语音交互。

(六)利用人工智能实现智能化生产和发展智能产品

西门子成立了独立业务部门next47，专注人工智能等创新领域，并在头五年中获得10亿欧元的研发资金资助。日本三菱重工业大量使用最先进的机器人以及充分利用人工智能，生产美国波音的新一代大型飞机777X的机身，将较波音的要求再削减约15%的成本，同时实现较高质量。波音启动了人工智能自主飞行试验，力图实现发动机起动、飞机推出、滑行、机动和抬前轮起飞全部自动化。英特尔推出了面向人工智能的解决方案和产品组合，包括至强处理器、至强融核处理器、Nervana平台和FPGA、Omni-Path网络、3D XPoint存储等技术的硬件平台，这些产品组合可以应用于智能工厂、无人驾驶汽车、欺诈检测、生命科学等领域。

(七)成立联盟促进智能家居互联互通

为了促进产品互联互通，相关企业都纷纷成立联盟，英特尔与三星、戴尔、博通、Atmel等公司联合成立了智能家居设备标准联盟OIC，谷歌、苹果、微软这些互联网厂商加入了高通主导的AllSeen 联盟，苹果，提出来Homekit，谷歌收购了Nest以后也力推Thread。

(八)利用人工智能创新零售业销售模式

Shoes.com电商网站采用人工智能软件为用户提供了一种全新的可定制化的电商购物体验，将用户的行为轨迹会被切分成多达100个要素，后台会实时调整对用户的分析，进而实现更精准的智能推荐。在线时尚零售商Stitch Fix每月会准备五套服装交由客户选择，所提供的这些服装会考虑到之前的客户调查结果、配色、天气和个人风格，AI算法可以根据这些数据帮助个人造型师设计出顾客最可能喜欢的类型。Snap Fashion InStore推出了视觉搜索引擎，可以基于网页或智能手机上的照片，向消费者呈现超过16,000个品牌的商品。

二、应用特点分析

(一)推进产业转型升级

国外企业加快把人工智能在制造、零售、物流运输等领域深度应用，助力智能制造、新零售和智能物流等建设，助推行业转型升级。在制造领域，发展智能制造服务，推进机器换人、优化供应链、构建实时感知和智能控制的柔性生产性、发展按需定制服务等已经成为众多制造企业转型升级和提质增效的普遍做法。在零售领域，充分利用电子商务平台，提前预测客户订单、发展个性化设计和制作、优化库存和交货管理、开展精准营销等已经成为了许多零售企业服务创新和转型升级的共同做法。在物流运输领域,发展智慧物流运输服务，提供智能仓储、全程追溯、智能导航等服务已经成为了许多大型物流快递公司业态创新和转型升级的共同选择。

(二)推动服务智能升级

在智能汽车领域，加强人工智能在汽车路径规划、智能导航、自动驾驶、事故和故障预判等深度融合应用已经成为了谷歌、苹果、特斯拉、奔驰、宝马等企业发展无人驾驶汽车企业的主要做法。国外企业纷纷想借助人工智能和汽车产业融合发展契机，大力发展无人驾驶汽车，提高汽车智能服务水平，进而在新一轮汽车产业变革中赢得发展的主动权。在智能家居领域，加强人工智能技术在家庭娱乐、家庭厨房、安防监控等领域应用，发展智能家庭影院、智能厨房、智能安防，推动服务化运营，已经成为了国外许多智能家居企业布局的主要做法。

(三)突破行业技术瓶颈

国外许多企业纷纷把人工智能应用在医疗健康、能源管理、金融管理等能力，破除行业发展长期技术瓶颈，提升行业管理能力。在医疗健康领域,预判个人病情趋势，分析影像诊断资料，感知传染病社会传播态势，加强药物研发等方面已经成为了国外许多医疗科研机构提升医疗健康技术的重要做法。在能源领域，应用人工智能技术构建分布式智能电网和能源互联网、探索新能源、开展能源基础设施智能化预测性维护、用户用能实时智能管理已经成为能源企业突破技术限制、构建智慧能源企业的重要做法。在金融领域，建设无人银行、开展个性化财务规划、感知金融运行态势、开展反欺诈和反洗钱已经成为了金融行业应用人工智能推进创新发展和加强管理的主要做法。

三、对策建议

(一)推动人工智能和国家重大战略融合发展

一是加快人工智能与创新驱动、“互联网+”、大数据、双创等科技创新类国家战略的融合发展，推动人工智能与此类战略的技术协同创新攻关。

二是加快人工智能与制造强国、健康中国、美丽中国、信用中国等国家战略的融合发展，创新人工智能此类战略实施中的难点和重点问题解决中的深度应用。

三是加快与一带一路、长江经济带、京津冀协同等综合性战略的融合发展，应用人工智能创造战略实施的新红利。

(二)加快人工智能和传统产业融合发展

一是推动人工智能与制造业融合发展，加强人工智能技术在智能制造等领域深度应用，推动制造过程实时感知、精准控制和智能决策，提高柔性制造和个性定制供给等能力。

二是推动人工智能与商贸服务业融合发展，加强人工智能技术在商贸零售、物流运输等领域应用，推动机器换人，提升作业效率，促进业态创新。

三是推动人工智能与金融服务业融合发展，提升金融运行智能分析和精准监管能力，加强金融风险深度防范。

四是推动人工智能与医疗健康服务业融合发展，发展精准医疗服务，增加医疗健康服务的预测预判能力。

(三)加快人工智能发展行业试点应用

一是加快人工智能技术在汽车领域试点应用，以发展自动驾驶汽车、无人驾驶汽车为契机，打造智能汽车产业生态圈，推动汽车产业升级换代。

二是加强人工智能技术在医疗健康领域试点应用，以智慧医院建设为契机，加强人工智能技术在临床诊疗和健康干预等领域深度应用，构建智慧医疗健康服务模式。

三是加强人工智能在金融服务领域试点应用，以网络金融发展为契机，加强人工智能在互联网金融监管和无人银行中的深度应用，提高对非法金融行为的发现能力。

四是加强人工智能技术在零售和物流运输等领域试点应用，以发展电子商务和物流运输为契机，加强人工智能技术在电商打假、智能仓储、智能物流等方面深度融合应用。

(四)构建人工智能产业发展生态

一是发挥大型企业产业化牵引作用，以汽车、健康、安防等若干重点行业应用为突破口，构建人工智能产业协作联盟，形成互联网企业、大数据企业、传统企业、科研机构等协同推进的人工智能产业发展格局。

二是构建重点行业人工智能大数据服务平台建设，推进汽车、家居、健康、金融、零售、物流等行业人工智能开放服务平台建设，提供专业性的人工智能算法、模型、软件和数据等接口服务，促进行业人工智能解决方案发展。

三是推动人工智能创新创业，鼓励现有的互联网、大数据、物联网、移动互联网等创客空间加快升级，推进人工智能创新创业。