2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析
中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。
驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在层面，其利用机器视觉与语音识别技术驾驶、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。
未来，完全的自动驾驶可以基于的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。
人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。
一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。
智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财。
国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。
通过分析用户的购买、浏览、点击等行为，结合各类静态数据得出用户的全方位画像，搭建机器学习模型去预测用户何时会购买什么样的产品，并进行相应的产品推荐。新一代人工智能技术会精准营销，带来的不止是机器模型效果的提升，通过机器视觉技术收集消费者在线下门店内的数据、通过自然语言处理技术分析客户在与客服沟通时的语料数据，用于构建消费者画像的数据维度与数据量得到了极大的提升与丰富，提高了精准营销的效果。
精准营销和个性化推荐系统是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术，线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。如天猫淘宝2016年创造的一千亿人民币销售额背后就是一套成熟稳定的个性化推荐系统。
无人超市采用了计算机视觉、深度学习算法、传感器定位、图像分析等多种智能技术，消费者在购物流程中将依次体验自动身份识别、自助导购服务、互动式营销、商品侦测、线上购物车清单自动生成和移动支付。
亚马逊的Amazon Go是一个典型的无人超市案例，它通过自助检测与系统捕捉并追踪消费者在店内的所有行为，并在入场和消费者身份识别方面采用人脸识别确认用户亚马逊帐号身份。在商品判断方面，通过货架上的红感器、压力装置、荷载传感器和摄像头图片对比检索判断货物是否被拿起/放回，以及是否在正确的。在结算意图识别和交易方面，以室内定位技术（图像以及音频分析，GPS以及WIFI信号定位）判断商品和人的关联，以绑定的信用卡等支付方式结算。
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