人工智能产业发展及应用场景研究

李双平

摘要：文章聚焦人工智能产业，围绕其技术原理、产业发展、应用场景，分析开放共享机制、数据服务、开源开发框架等关键因素，揭示智能金融、医疗、安防、交通等领域的创新。通过解析产业生态、硬件整合、技术服务等层面，呈现人工智能对全球社会和经济的深远影响，以期为相关工作提供理论支持和实践指导。

关键词：人工智能；产业发展；应用场景

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.046

中图分类号：F 49，TP 18          文献标志码：A           文章编码：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   人工智能技术概述

1.1 人工智能的概念

人工智能（AI）是一门研究如何使计算机具有模拟人类智能行为的科学，其目标是开发能够执行学习、推理、问题解决和感知等智能任务的系统。人工智能强调通过算法和模型实现对复杂任务的自动化处理，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术。这一领域追求创造能够模仿人类智慧、适应环境变化的智能系统，推动了在各行业应用中的广泛探索和创新[1]。

1.2 人工智能的关键技术

人工智能的关键技术构建了其实现智能任务的基础，涵盖多个领域的创新。首先，机器学习是AI的核心，通过模型和算法让计算机从数据中学习，并做出智能决策。深度学习是机器学习的分支，模拟人脑神经网络结构，用于处理复杂、非线性数据。自然语言处理（NLP）则关注计算机理解和生成人类语言，包括语音识别和机器翻译等应用。计算机视觉是人工智能的又一重要领域，使机器能够理解和解释图像和视频。强化学习是一种让机器在与环境的交互中学习的技术，通过奖励机制激励系统实现目标。除此之外，推理与问题解决技术使计算机能够模拟人的逻辑思考过程，应对复杂情境。在关键技术的发展中，云计算和大数据处理起到了关键作用，提供了足够的计算资源和数据支持。辅助技术如自动化、分布式系统、并行计算等也对人工智能的发展产生积极影响力[2]。

2   人工智能产业发展现状

2.1 场景化综合生态发展

首先，与过去单一技术的“理论”准确率竞争不同，现在智能企业更加注重将技术运用到实际场景中，使其具有实际商业价值。这标志着产业进入了应用场景的“跑马圈地”新阶段，企业竞争焦点逐渐从理论上的技术优势转向了在实际业务中的应用创新和解决问题的能力。如商汤推进城市级开放平台方舟在全国31个省市、100座城市落地。其次，场景化综合生态模式逐渐清晰，这意味着不同技术和服务在特定场景中的整合与协同。这一模式与“类”安卓开发者生态有相似之处，即多方共同推动一个更大的生态系统。开发者和企业的协同作用推动了人工智能产业更为全面和综合的发展，从而提高了整体系统的性能和用户体验[3]。

2.2 科技巨头引领产业垂直整合加速

科技巨头在人工智能领域的崛起与引领不仅源于其在算力、算法、数据等关键要素上的高度投入，更因为人工智能的发展需要在硬件、软件框架、平台等核心环节上实现高度的紧耦合衔接。这特有的技术使得像谷歌、微软等科技巨头构建了庞大的生态系统，通过垂直整合引领了整个产业的发展方向。产业垂直一体化的趋势不断加强，这表现在计算支撑、软件框架、研发平台等核心环节基本被老牌科技巨頭把持。这些巨头在不同领域的投资和并购，以及对关键技术的研发，形成了相对封闭但高度专业化的生态系统。他们的整合模式不仅加速了技术创新，也提高了产业链的协同效率，使得整个人工智能产业呈现出以少数几家巨头为核心的发展格局[4]。

2.3 开发框架格局清晰

人工智能领域的开发框架格局逐步清晰，开放框架以谷歌的TensorFlow、脸书的PyTorch等为代表，形成了初步可见的格局。这些开源框架在推动人工智能技术的发展方面发挥了关键作用，为研究人员和开发者提供了强大的工具。在端侧推理框架方面，多元化发展正在迅速推进。与此同时，开源开发框架的竞争焦点正在从模型库逐渐转移到易用性和硬件适配优化。随着技术的发展，框架的易用性变得至关重要，使更多的开发者能够轻松地利用这些框架进行人工智能应用的开发。硬件适配优化也成为一个关键的竞争领域，以确保人工智能模型在不同硬件平台上能够更高效地运行[5]。

2.4 产业平台化模式发展

产业平台化模式的发展呈现出以研发和技术服务为核心的趋势，引领着人工智能领域的演进。首先，平台化发展的速度不断加快，企业逐渐认识到通过构建平台可以更好地整合资源、提高效率，从而推动创新。这种模式加速了人工智能技术的落地和应用，形成了更加健康的产业生态。云服务厂商在人工智能研发平台的发展中发挥着关键作用，积极主导平台的构建。这种趋势使得云服务成为人工智能产业中不可或缺的一部分，为企业提供了强大的计算和存储能力，推动了人工智能技术的创新和应用。技术工具链作为研发平台的核心竞争力，逐渐成为业界关注的焦点。通过提供全面、高效的技术支持，企业可以更好地开发和部署人工智能应用，从而实现技术的快速迭代和推广。基础技术服务平台已经形成，涵盖多种基础技术，形成了综合性平台。这包括数据处理、模型训练、推理服务等多个方面，为企业提供了全方位的技术支持[6]。

2.5 智能计算产业发展迅速

首先，智能计算已初步形成智能芯片、软硬协同、多样化算力供给模式的产业形态。这意味着行业逐渐形成了集成硬件、软件协同工作的智能计算体系，涵盖了各种类型的智能芯片和计算能力。在云侧智能芯片市场上，目前英伟达仍然占据主导地位。然而，云服务提供商和初创企业正在积极布局，逐渐增大市场份额。这表明智能计算产业中存在激烈的竞争，各方势力在争夺市场份额的同时也推动了技术的不断创新。端侧多元化应用催生了大量的创新探索，传统芯片企业和终端企业相对领先。这反映了智能计算技术在各个行业中的广泛应用，并且在不同领域的竞争格局较为丰富。围绕智能计算芯片的软件工具也正在从基础计算向场景计算转变。这说明智能计算产业不仅仅关注硬件技术的发展，同样重视软件工具的创新，以更好地适应各种实际应用场景。最后，多样化算力供给模式开始显现。这包括云计算、边缘计算等不同形式的算力供给方式，为不同需求提供了更灵活、多样的选择。

2.6 开放共享机制与数据服务能力加速

首先，各国政府和头部企业持续推动数据的开放共享。这体现在形成了一系列数据原则、数据合作、数据规范以及数据共享平台成为关注的重点。政府在推动数据的开放方面发挥了引导作用，鼓励企业在合规和安全的前提下共享数据，以促进创新和产业发展。数据合作和规范则有助于建立更加有序、高效的数据生态系统，为不同领域的数据交流提供了框架和规则。其次，具有智能标注能力的数据服务企业正受到资本的热捧。这表明数据服务领域的关注点逐渐从单纯的数据收集转移到了对数据的智能处理和利用。智能标注能力使得数据更具有质量和可用性，从而更好地满足人工智能模型的需求。资本的投入不仅推动了这类企业的发展，也提高了整个数据服务行业的发展水平。这种开放共享机制与数据服务的能力加速有助于解决数据孤岛问题，促进了跨行业、跨组织的数据流通，推动了人工智能技术在不同领域中的广泛应用。

2.7 开源开发框架生态体系逐步完善

首先，全球人工智能产业生态雏形逐渐显现。这体现在开源开发框架的广泛应用和不断完善，为人工智能技术的发展提供了强大的支持。开源框架的使用不仅降低了技术门槛，也促进了创新和合作。其次，人工智能头部企业构建开源开发框架生态，形成了应用接口和硬件适配的双向主导权。这说明在开源社区中，一些领先的企业通过贡献自己的技术和开源项目，牵引整个生态系统的发展方向，同时在应用接口和硬件适配上拥有较大的话语权，推动了产业的进步。产业主体凭借其优势形成多元化的创新生态。云服务商全面融入云服务体系，积极构建AI基础设施生态；人工智能技术服务企业和互联网企业通过视觉、语音等技术优势切入，加速打造垂直行业技术服务平台和解决方案生态；传统企业积极构建围绕基础科研、成果转化、产业培育多维度的创新生态；硬件厂商以芯片设计、整机集成为切入点，加速构建软硬协同的产业生态。

3   人工智能技术的应用场景

3.1 智能金融

智能金融是指运用人工智能技术，如机器学习、大数据分析等，优化和自动化金融服务和决策的领域。在智能金融中，算法能够分析体量庞大的金融数据，实现精准风险评估、信用评分和投资组合管理。智能金融还包括虚拟助手、自动交易系统和智能客户服务，提高了金融业务的效率和个性化水平。这一技术在风险管理、投资策略优化以及金融产品推荐等方面发挥关键作用，推动了金融行业的数字化转型和创新。

3.2 智能医疗

智能医疗是指借助人工智能技术改进医疗领域的服务和流程，它通过整合大数据分析、机器学习、图像识别等技术，为医疗机构提供更精确的诊断、更个性化的治疗方案以及更高效的医疗管理。在智能医疗中，机器学习算法可以分析大量患者数据，辅助医生进行早期诊断、疾病预测和处方设计。图像识别技术则用于医学影像的分析，提高了医学影像的解读速度和准确性。智能医疗还包括远程医疗服务、智能健康监测设备和医疗机器人等应用。远程医疗通过互联网技术，实现患者和医生之间的在线交流，使偏远地区获取更方便的医疗服务成为可能。

3.3 智能安防

智能安防是一种利用人工智能技术来提升安全监控和防范体系的领域，它涵盖了视频分析、人脸识别、行为分析、智能感知等多项技术，使得安防系统更加智能化、精准化、自适应。其中，视频分析技术通过对监控画面的实时分析，能够自动检测异常事件，如入侵、打斗等，提高监控效率。人脸识别是智能安防的一个关键应用，通过识别个体身份，提升出入口管理的准确性，有助于防范犯罪行为。智能感知技术则包括对声音、温度、湿度等环境因素的感知，帮助系统更全面地了解周围环境，进而及时发现和消除潜在的风险。智能安防系统还可以集成多种传感器、监控设备和网络通信技术，形成全面的监控网络。云计算和大数据分析也在智能安防中得到广泛应用，为系统提供更高效的存储、处理和分析能力。

3.4 智能交通

在智能交通领域，人工智能的应用涉及交通监控、智能信号灯、智能交通管理系统和自动驾驶等多个方面。交通监控方面，智能交通系统通过视频监控、图像识别等技术实现实时监测道路状况、车流量等信息，為交通管理提供数据支持。智能信号灯能够根据实时交通流量智能调整信号灯的时间，优化交叉口的通行效率，减少交通拥堵。智能交通管理系统通过大数据分析，能够实时监测交通流，提供智能导航、优化路径规划，以及实时交通预测等功能，为驾驶员提供更智能的出行方案。自动驾驶技术在智能交通中也占据重要位置，通过传感器和算法，实现车辆的自主行驶，提高交通安全性和效率。智能交通技术的发展对城市交通管理和出行方式产生深远影响。优化交通流、减少拥堵、提高安全性，都有助于提升城市居民的出行体验。

4   结束语

本文剖析了人工智能产业的发展现状和应用场景。在快速变革的时代，人工智能的不断演进将引领新的技术浪潮。期待在数据共享、创新生态、安全高效的前提下，人工智能产业能够为社会创造更大的价值。■

参考文献

[1] 白启鹏．化智为治：人工智能赋能乡村治理现代化的逻辑进路[J]．理论探讨，2023（6）：84-89.

[2] 吐逊江·麦麦提．人工智能技术在大数据网络安全防御中的应用研究[J]．无线互联科技，2022（11）：23-25.

[3] 黄银，陈智．人工智能技术在计算机网络防御中的应用探索[J]．电脑知识与技术，2022（11）：26-29.

[4] 崔金贵，马莹莹．我国人工智能教育研究进展与展望[J]．高校教育管理，2023（6）：31-39.

[5] 耿杨．人工智能技术在大数据网络安全防御机制中的应用研究[J]．数据，2022（1）：48-50.

[6] 李枫．人工智能技术在网络安全中应用优势与策略[J]．网络安全技术与应用，2023（10）：166-168.