人工智能產業發展及應用場景研究

李雙平

摘要：文章聚焦人工智能產業，圍繞其技術原理、產業發展、應用場景，分析開放共享機制、數據服務、開源開發框架等關鍵因素，揭示智能金融、醫療、安防、交通等領域的創新。通過解析產業生態、硬件整合、技術服務等層面，呈現人工智能對全球社會和經濟的深遠影響，以期為相關工作提供理論支持和實踐指導。

關鍵詞：人工智能；產業發展；應用場景

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.046

中圖分類號：F 49，TP 18? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ?文章編碼：1672-7274（2024）04-0-03

Research on the Development and Application Scenarios of Artificial Intelligence Industry

LI Shuangping

（Zhongke Soft Technology Co.， Ltd.， Beijing 100080， China）

Abstract： This article focuses on the artificial intelligence industry， focusing on its technological overview， industrial development， and application scenarios. Analyze key factors such as open sharing mechanisms， data services， and open-source development frameworks to reveal innovations in fields such as intelligent finance， healthcare， security， and transportation. By analyzing the industrial ecology， hardware integration， technological services， and other aspects， we aim to present the profound impact of artificial intelligence on global society and economy， in order to provide theoretical support and practical guidance for related work.

Keywords： artificial intelligence; industrial development; application scenarios

1? ?人工智能技術概述

1.1 人工智能的概念

人工智能（AI）是一門研究如何使計算機具有模擬人類智能行為的科學，其目標是開發能夠執行學習、推理、問題解決和感知等智能任務的系統。人工智能強調通過算法和模型實現對復雜任務的自動化處理，涵蓋機器學習、深度學習、自然語言處理等關鍵技術。這一領域追求創造能夠模仿人類智慧、適應環境變化的智能系統，推動了在各行業應用中的廣泛探索和創新[1]。

1.2 人工智能的關鍵技術

人工智能的關鍵技術構建了其實現智能任務的基礎，涵蓋多個領域的創新。首先，機器學習是AI的核心，通過模型和算法讓計算機從數據中學習，并做出智能決策。深度學習是機器學習的分支，模擬人腦神經網絡結構，用于處理復雜、非線性數據。自然語言處理（NLP）則關注計算機理解和生成人類語言，包括語音識別和機器翻譯等應用。計算機視覺是人工智能的又一重要領域，使機器能夠理解和解釋圖像和視頻。強化學習是一種讓機器在與環境的交互中學習的技術，通過獎勵機制激勵系統實現目標。除此之外，推理與問題解決技術使計算機能夠模擬人的邏輯思考過程，應對復雜情境。在關鍵技術的發展中，云計算和大數據處理起到了關鍵作用，提供了足夠的計算資源和數據支持。輔助技術如自動化、分布式系統、并行計算等也對人工智能的發展產生積極影響力[2]。

2? ?人工智能產業發展現狀

2.1 場景化綜合生態發展

首先，與過去單一技術的“理論”準確率競爭不同，現在智能企業更加注重將技術運用到實際場景中，使其具有實際商業價值。這標志著產業進入了應用場景的“跑馬圈地”新階段，企業競爭焦點逐漸從理論上的技術優勢轉向了在實際業務中的應用創新和解決問題的能力。如商湯推進城市級開放平臺方舟在全國31個省市、100座城市落地。其次，場景化綜合生態模式逐漸清晰，這意味著不同技術和服務在特定場景中的整合與協同。這一模式與“類”安卓開發者生態有相似之處，即多方共同推動一個更大的生態系統。開發者和企業的協同作用推動了人工智能產業更為全面和綜合的發展，從而提高了整體系統的性能和用戶體驗[3]。

2.2 科技巨頭引領產業垂直整合加速

科技巨頭在人工智能領域的崛起與引領不僅源于其在算力、算法、數據等關鍵要素上的高度投入，更因為人工智能的發展需要在硬件、軟件框架、平臺等核心環節上實現高度的緊耦合銜接。這特有的技術使得像谷歌、微軟等科技巨頭構建了龐大的生態系統，通過垂直整合引領了整個產業的發展方向。產業垂直一體化的趨勢不斷加強，這表現在計算支撐、軟件框架、研發平臺等核心環節基本被老牌科技巨頭把持。這些巨頭在不同領域的投資和并購，以及對關鍵技術的研發，形成了相對封閉但高度專業化的生態系統。他們的整合模式不僅加速了技術創新，也提高了產業鏈的協同效率，使得整個人工智能產業呈現出以少數幾家巨頭為核心的發展格局[4]。

2.3 開發框架格局清晰

人工智能領域的開發框架格局逐步清晰，開放框架以谷歌的TensorFlow、臉書的PyTorch等為代表，形成了初步可見的格局。這些開源框架在推動人工智能技術的發展方面發揮了關鍵作用，為研究人員和開發者提供了強大的工具。在端側推理框架方面，多元化發展正在迅速推進。與此同時，開源開發框架的競爭焦點正在從模型庫逐漸轉移到易用性和硬件適配優化。隨著技術的發展，框架的易用性變得至關重要，使更多的開發者能夠輕松地利用這些框架進行人工智能應用的開發。硬件適配優化也成為一個關鍵的競爭領域，以確保人工智能模型在不同硬件平臺上能夠更高效地運行[5]。

2.4 產業平臺化模式發展

產業平臺化模式的發展呈現出以研發和技術服務為核心的趨勢，引領著人工智能領域的演進。首先，平臺化發展的速度不斷加快，企業逐漸認識到通過構建平臺可以更好地整合資源、提高效率，從而推動創新。這種模式加速了人工智能技術的落地和應用，形成了更加健康的產業生態。云服務廠商在人工智能研發平臺的發展中發揮著關鍵作用，積極主導平臺的構建。這種趨勢使得云服務成為人工智能產業中不可或缺的一部分，為企業提供了強大的計算和存儲能力，推動了人工智能技術的創新和應用。技術工具鏈作為研發平臺的核心競爭力，逐漸成為業界關注的焦點。通過提供全面、高效的技術支持，企業可以更好地開發和部署人工智能應用，從而實現技術的快速迭代和推廣。基礎技術服務平臺已經形成，涵蓋多種基礎技術，形成了綜合性平臺。這包括數據處理、模型訓練、推理服務等多個方面，為企業提供了全方位的技術支持[6]。

2.5 智能計算產業發展迅速

首先，智能計算已初步形成智能芯片、軟硬協同、多樣化算力供給模式的產業形態。這意味著行業逐漸形成了集成硬件、軟件協同工作的智能計算體系，涵蓋了各種類型的智能芯片和計算能力。在云側智能芯片市場上，目前英偉達仍然占據主導地位。然而，云服務提供商和初創企業正在積極布局，逐漸增大市場份額。這表明智能計算產業中存在激烈的競爭，各方勢力在爭奪市場份額的同時也推動了技術的不斷創新。端側多元化應用催生了大量的創新探索，傳統芯片企業和終端企業相對領先。這反映了智能計算技術在各個行業中的廣泛應用，并且在不同領域的競爭格局較為豐富。圍繞智能計算芯片的軟件工具也正在從基礎計算向場景計算轉變。這說明智能計算產業不僅僅關注硬件技術的發展，同樣重視軟件工具的創新，以更好地適應各種實際應用場景。最后，多樣化算力供給模式開始顯現。這包括云計算、邊緣計算等不同形式的算力供給方式，為不同需求提供了更靈活、多樣的選擇。

2.6 開放共享機制與數據服務能力加速

首先，各國政府和頭部企業持續推動數據的開放共享。這體現在形成了一系列數據原則、數據合作、數據規范以及數據共享平臺成為關注的重點。政府在推動數據的開放方面發揮了引導作用，鼓勵企業在合規和安全的前提下共享數據，以促進創新和產業發展。數據合作和規范則有助于建立更加有序、高效的數據生態系統，為不同領域的數據交流提供了框架和規則。其次，具有智能標注能力的數據服務企業正受到資本的熱捧。這表明數據服務領域的關注點逐漸從單純的數據收集轉移到了對數據的智能處理和利用。智能標注能力使得數據更具有質量和可用性，從而更好地滿足人工智能模型的需求。資本的投入不僅推動了這類企業的發展，也提高了整個數據服務行業的發展水平。這種開放共享機制與數據服務的能力加速有助于解決數據孤島問題，促進了跨行業、跨組織的數據流通，推動了人工智能技術在不同領域中的廣泛應用。

2.7 開源開發框架生態體系逐步完善

首先，全球人工智能產業生態雛形逐漸顯現。這體現在開源開發框架的廣泛應用和不斷完善，為人工智能技術的發展提供了強大的支持。開源框架的使用不僅降低了技術門檻，也促進了創新和合作。其次，人工智能頭部企業構建開源開發框架生態，形成了應用接口和硬件適配的雙向主導權。這說明在開源社區中，一些領先的企業通過貢獻自己的技術和開源項目，牽引整個生態系統的發展方向，同時在應用接口和硬件適配上擁有較大的話語權，推動了產業的進步。產業主體憑借其優勢形成多元化的創新生態。云服務商全面融入云服務體系，積極構建AI基礎設施生態；人工智能技術服務企業和互聯網企業通過視覺、語音等技術優勢切入，加速打造垂直行業技術服務平臺和解決方案生態；傳統企業積極構建圍繞基礎科研、成果轉化、產業培育多維度的創新生態；硬件廠商以芯片設計、整機集成為切入點，加速構建軟硬協同的產業生態。

3? ?人工智能技術的應用場景

3.1 智能金融

智能金融是指運用人工智能技術，如機器學習、大數據分析等，優化和自動化金融服務和決策的領域。在智能金融中，算法能夠分析體量龐大的金融數據，實現精準風險評估、信用評分和投資組合管理。智能金融還包括虛擬助手、自動交易系統和智能客戶服務，提高了金融業務的效率和個性化水平。這一技術在風險管理、投資策略優化以及金融產品推薦等方面發揮關鍵作用，推動了金融行業的數字化轉型和創新。

3.2 智能醫療

智能醫療是指借助人工智能技術改進醫療領域的服務和流程，它通過整合大數據分析、機器學習、圖像識別等技術，為醫療機構提供更精確的診斷、更個性化的治療方案以及更高效的醫療管理。在智能醫療中，機器學習算法可以分析大量患者數據，輔助醫生進行早期診斷、疾病預測和處方設計。圖像識別技術則用于醫學影像的分析，提高了醫學影像的解讀速度和準確性。智能醫療還包括遠程醫療服務、智能健康監測設備和醫療機器人等應用。遠程醫療通過互聯網技術，實現患者和醫生之間的在線交流，使偏遠地區獲取更方便的醫療服務成為可能。

3.3 智能安防

智能安防是一種利用人工智能技術來提升安全監控和防范體系的領域，它涵蓋了視頻分析、人臉識別、行為分析、智能感知等多項技術，使得安防系統更加智能化、精準化、自適應。其中，視頻分析技術通過對監控畫面的實時分析，能夠自動檢測異常事件，如入侵、打斗等，提高監控效率。人臉識別是智能安防的一個關鍵應用，通過識別個體身份，提升出入口管理的準確性，有助于防范犯罪行為。智能感知技術則包括對聲音、溫度、濕度等環境因素的感知，幫助系統更全面地了解周圍環境，進而及時發現和消除潛在的風險。智能安防系統還可以集成多種傳感器、監控設備和網絡通信技術，形成全面的監控網絡。云計算和大數據分析也在智能安防中得到廣泛應用，為系統提供更高效的存儲、處理和分析能力。

3.4 智能交通

在智能交通領域，人工智能的應用涉及交通監控、智能信號燈、智能交通管理系統和自動駕駛等多個方面。交通監控方面，智能交通系統通過視頻監控、圖像識別等技術實現實時監測道路狀況、車流量等信息，為交通管理提供數據支持。智能信號燈能夠根據實時交通流量智能調整信號燈的時間，優化交叉口的通行效率，減少交通擁堵。智能交通管理系統通過大數據分析，能夠實時監測交通流，提供智能導航、優化路徑規劃，以及實時交通預測等功能，為駕駛員提供更智能的出行方案。自動駕駛技術在智能交通中也占據重要位置，通過傳感器和算法，實現車輛的自主行駛，提高交通安全性和效率。智能交通技術的發展對城市交通管理和出行方式產生深遠影響。優化交通流、減少擁堵、提高安全性，都有助于提升城市居民的出行體驗。

4? ?結束語

本文剖析了人工智能產業的發展現狀和應用場景。在快速變革的時代，人工智能的不斷演進將引領新的技術浪潮。期待在數據共享、創新生態、安全高效的前提下，人工智能產業能夠為社會創造更大的價值。■

參考文獻

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[3] 黃銀，陳智．人工智能技術在計算機網絡防御中的應用探索[J]．電腦知識與技術，2022（11）：26-29.

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[5] 耿楊．人工智能技術在大數據網絡安全防御機制中的應用研究[J]．數據，2022（1）：48-50.

[6] 李楓．人工智能技術在網絡安全中應用優勢與策略[J]．網絡安全技術與應用，2023（10）：166-168.