近日，百度聯合清華大學發布了《產業智能化白皮書——人工智能產業化發展地形初現端倪》（以下簡稱《白皮書》）。
據了解，這份長80頁、兩萬余字的《白皮書》，全面闡述了對產業智能化的戰略思考和商業實踐方法論，全書分為研究篇和商業實踐篇兩大部分，實踐篇調研了人工智能走出實驗室后的產業應用，展現了AI技術與產業的融合程度。
研究篇：人工智能產業化成熟度研究報告
1、人工智能概述:從實驗室到產業應用
從20世紀50年代起，人工智能的方法、研究路徑經歷了好幾次重大變化，行業發展也經歷了好幾次興衰循環。當前新一輪快速發展，人工智能正從實驗室走向廣泛的產業應用。
當前人工智能技術在很多產業和領域中已經得到廣泛應用，人工智能產業化發展的地形已經初現端倪。
從產業角度看，人工智能技術按照結構劃分為基礎層、算法層、技術層和應用層。
當前人工智能發展浪潮主要有4個驅動因素:
1.全球數據量爆發性增長
2.計算能力提升
3.算法的進步
4.政策支持、科技巨頭和資本追逐
中美兩國是人工智能發展最領先的國家，也是推動人工智能產業化最活躍的國家。人工智能技術的產業化將是中國的重要機遇。AI技術在醫療健康、金融、商業、教育、工業和安防各個領域得到越來越多的廣泛應用。中國巨大的市場，人工智能有著異常豐富的應用前景。
2、TUMC模型:新興技術產業化成熟度的評估框架
目前，人工智能的增長不斷加速，正在逼近產業化應用爆發的“臨界點。衡量人工智能技術的產業化成熟度，無論對于企業家、研究者還是國家相關產業政策的制定者都具有重要意義。
TUMC模型是一個基于戰略節奏理論，從產業演進視角研究新產業成熟度和新興技術產業化成熟度的工具。
戰略節奏理論將產品市場的發展分為小眾市場、大眾市場、分眾市場和雜合市場4個階段。TUMC模型將AI技術應用的研究焦點放在“尚未進入小眾市場到“即將開啟大眾市場的階段上。
TUMC模型綜合考察技術、用戶效用、市場以及產業鏈4個維度：
1.技術:實現商業化的性能閾值
2.用戶效用:特定場景中的特定價值
3.市場：市場起飛的關鍵規模
4.產業鏈:新的分工協作系統
每個維度又根據成熟程度分為2個節點，如圖所示：
3、人工智能熱點技術及應用場景產業化成熟度評估
在《白皮書》的這一部分，研究應用TUMC模型，從技術和應用場景兩個角度，分別討論智能推薦、計算機視覺、智能語音語義技術、智能家居、智慧城市的產業化成熟度。
（1）技術角度
智能推薦、計算機視覺、智能語音語義等AI的主要熱點技術目前的產業化成熟度較高。這些AI相關技術與產品能夠很好地融合到已有產業鏈中，新的產業要素和產業鏈結構正在形成。
（2）應用場景角度
在直接面對新需求的、開拓性綜合應用場景中，人工智能技術的產業化成熟度要低一些。比如智能家居、智慧城市等，尚未出現清晰的應用場景及對應的“殺手級應用。這也相當于給人工智能企業指出了下一片市場藍海。
4、結論與啟示
人工智能技術仍在快速發展。應用層的廠商需要和算法層的廠商建立更多的合作和連接，培養敏捷的應變能力。算法廠商也需要和應用廠商建立廣泛連接，理解具體需求，催化技術發展。
人工智能和大數據、云、物聯網共同組成智能產業革命通用技術最關鍵的部分。它們的協同發展和應用推動產業智能化新范式的最終實現。擁有算法技術和大數據、云技術的大型科技型企業在產業智能化中具備巨大的發展潛力。
通過對人工智能產業化發展的研究，為在產業智能化轉型中致力于發展人工智能的企業提出如下建議:
（1）從企業業務(toB業務)入手，這是人工智能廠商當前時期發展的一個合適起點。
（2）在已有產業中發掘適合自己人工智能產品的應用場景，這是人工智能產業化的“錨點。
（3）“鎖定早期用戶，跟隨用戶成長。在業務發展中理解需求并打磨產品。
（4）隨著產業化的發展，與人工智能相關的新產業要素會逐漸出現，企業可選擇、建設或投資與自身業務協同的產業新要素，為未來市場爆發做好準備。
商業實踐篇
商業實踐篇均源于百度已落地商用的案例，報告部分摘取如下。
1、首約汽車
（1）行業概況
截至2018年12月，全國網約車APP月度活躍用戶前三名分別為滴滴出行、首汽約車和曹操專車，其中首汽約車是活躍用戶增長最快的平臺。
（2）AI技術應用探索
首汽約車從供需匹配、需求預測、供給調度多方面努力，力求實現供需匹配的效率最優，全面提升面向乘客和司機的服務質量。
在實際工況運營中為自動駕駛技術的進步積累數據
由于涉及復雜的技術、產業、社會、法規等因素，自動駕駛車輛距離實際城市出行應用還有相當長的距離。
首汽約車通過與百度合作，以車載智能硬件系統作為人工智能實際應用的突破口，在實際運營中積累數據，對自動駕駛相關技術的進步、智慧交通管理的探索具有重要意義。
2、太平洋保險
（1）行業概況
車險市場從無到盛，經歷了下圖所示的三個發展階段：
過去，車險定價模型以保險公司歷史從車數據為主，隨著定價限制的松綁。未來，車險行業需要更多從人的因子、根據駕駛習慣和行為進行定價的車險產品。
財產保險領域，車險保費收入普遍占比超過70%，而鮮有機構盈利。市場上具有一定規模的車險險企依托數據密集的優勢，紛紛投入資源進行業務數字化改造，應用AI技術提高運營效能，提升客戶體驗。
（2）AI技術應用探索
目前，傳統車險企業的業務流程比較固化，保險作業鏈條較長，線下人工作業環節較多，深受用戶詬病的環節集中體現在投保麻煩、理賠繁瑣、服務較差等方面。
中國太平洋財產保險股份有限公司(簡稱“太保產險)在2017年年初啟動了“數字太保戰略，積極運用技術手段，助力業務發展。
智能客服降本增效
太保產險和百度DuerOS等平臺合作，利用語音識別、語義理解和語音合成等技術，對直銷業務進行了改進。目前，包括前期銷售、售后咨詢服務等在內的保險類產品的大部分服務工作已經可以在線完成。
化繁為簡支持理賠流程優化
車物損理賠方面，太保產險通過智能定損系統，應用智能圖像技術，已基本能夠實現外觀智能定損。通過與百度DuerOS系統以及PaddlePaddle深度學習技術的合作，在接報案的過程中對報案人員進行語音情緒分析，形成智能理賠防范欺詐模型，對詐保風險也進行有效控制。
人傷理賠方面，太保產險通過與醫院系統直連，省去了大量單證提交、審核的人力，應用智能圖像技術，通過OCR票據識別與病歷、用藥智能分析，醫療影像識別，大大提升核賠的效率和準確性，理賠過程透明度大為提高。
3、中國聯通
（1）行業概況
2019年將是5G技術全面商業應用元年。
從1G到5G，中國信息通信技術產業在過去30年里取得了舉世矚目的發展。據工業和信息化部數據，2018年我國移動互聯網月戶均流量(DOU)達4.42GB/月/戶，是上一年的2.6倍。中國的移動寬帶DOU已超過美國、日本，達到世界領先水平。5G網絡實現商用后，在移動寬帶支撐下的消費潛力有望得到進一步釋放。
在移動通信業務大發展的同時，聯通、移動、電信三大運營商則經歷了業務模式的巨大轉變。面對政府對降低企業寬帶資費、降低移動網絡流量資費、在全國范圍內推行“攜號轉網的要求，包括中國聯通在內的三大運營商迫切需要實現轉型，在加大降本增效力度的同時，探索新的業務增長空間。
（2）中國聯通的探索
中國聯通以混合所有制改革為契機，引入百度、騰訊、阿里巴巴、京東、蘇寧等戰略投資，走上了構建“五新(新基因、新治理、新運營、新動能、新生態)互聯網化運營的道路。
（3）互聯網化運營與AI產業融合
聯通從客戶服務、計費信控、門店營銷等垂直場景入手，通過與百度等合作伙伴聯合研發，建設AI核心能力，不斷降低人工成本、提高服務質量和運營效率。
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