應用層：AI技術的商業化落地

在人工智能的體系架構中，應用層建立在基礎層與技術層的基礎之上，不僅與傳統產業實現了融合發展，而且在不同場景實現了落地應用。隨著深度學習、語音識別、計算機視覺等技術不斷發展，人工智能在各個垂直行業的落地速度將持續加快，對傳統的醫療、農業、教育、金融等行業進行重塑。

◆AI+金融

目前，在機器學習、自然語言處理、知識圖譜和計算機視覺等技術的支持下，人工智能已經在金融行業落地應用，并得到了一系列新成果，包括智能投顧、風險管控與智能客服等。

（1）智能投顧

傳統投資研究存在兩大問題，一是數據不夠豐富，二是模型的好壞在很大程度上依賴分析師對數據的敏感度。隨著深度學習算法、圖像識別技術以及語義理解技術在金融行業落地應用，這兩大問題可以得到有效解決，所獲收益將持續增長。

（2）風險管控

在人工智能技術的輔助下，金融機構可以利用圖像識別、語義理解等技術對投資方與融資方的數據進行深入挖掘，在最大程度上解決金融行業的信息不對稱問題；對多個渠道的量化資料進行整合；對金融風險進行科學預測；利用深度學習算法對金融風險管理模型進行優化，構建一個科學完善的風險管控體系。

（3）智能客服

金融機構可以利用人臉識別、語音識別、語義理解等技術，為用戶提供全天候的業務查詢與問題解決，讓客戶享受到更高質量的服務，切實提升用戶的滿意度，增強用戶黏性。目前，光大銀行、交通銀行等金融機構均已引入智能客服。

◆AI+家居

智能家居是面向住宅場景，在人工智能、網絡通信、綜合布線等技術的支持下，將家居生活涉及的各個子系統有機結合在一起進行統籌管理，切實提高家居生活的舒適度、安全性與智能化程度。

目前，人工智能與家居融合的著力點有兩個，一是智能設備，二是智能中控。在智能設備方面，海爾、美的等傳統家電企業積極引進人工智能技術，將其與自有渠道、技術、配套產品相融合，積極研發智能家居產品，建立了一個實體化的智能家居產品生態。在智能中控領域，阿里巴巴、京東、小米等互聯網企業利用平臺內數據與積累的終端資源積極開發軟硬件，為智能家居產品的研發提供支持。

◆AI+汽車

人工智能與汽車融合最直接的產物就是無人駕駛汽車。無人駕駛汽車指的是通過人工智能、監控裝置、感知設備、全球定位系統相互協作，讓系統在無人干預的情況下自動操控車輛行駛。簡單來說，無人駕駛汽車就是利用人工智能技術將傳統汽車改造成一臺輪式機器人。

隨著人工智能技術不斷發展以及在汽車領域的深入應用，無人駕駛汽車已經開始實現商業化。無人駕駛汽車以人工智能技術為依托，利用機器視覺技術感知周邊環境，利用深度學習算法進行思考、決策，從而實現安全駕駛。無人駕駛汽車實現了對機器視覺、規劃導航、人機交互、智能控制等技術的集成應用，在這些技術的推動下邁入產業化發展階段。

◆AI+醫療

隨著人工智能技術不斷發展，我國人工智能醫療進入爆發式發展階段。目前，由于醫生資源短缺，我國很多地區存在嚴重的“看病難”問題。隨著人工智能與傳統醫療深度融合，智能醫療資源憑借良好的可復制性，可以有效解決優質醫療資源短缺問題。

隨著語音交互、計算機視覺和認知計算等技術不斷發展，人工智能醫療領域的各項應用都將逐漸落地，包括語音錄入病歷、醫療影像智能識別、輔助診療、癌癥診斷、個人健康大數據的智能分析等。

◆智能機器人

為了滿足工業發展以及人們日常生活對智能機器人的需求，目前，我國智能機器人研發主要集中在三個方面，分別是家庭機器人、工業企業服務機器人和智能助手。其中，大多數企業都在從事家庭機器人和智能助手研發工作。

隨著人工智能技術在智能機器人行業深入應用，整個機器人產業將逐漸得以重塑，并推動相關應用逐漸落地。智能機器人行業涵蓋了人機交互及識別、環境感知、運動控制三大模塊，其中人機交互及識別模塊對語音識別、語義識別、語音合成、圖像識別、機器學習、自然語言處理等技術實現了集成應用，可以模擬人類的意識及思考過程，讓機器人具備學習、推理、思考、規劃等行為與能力。

綜上所述，人工智能產業鏈主要涵蓋三個層級，分別是基礎層、技術層和應用層。基礎層是支撐人工智能應用的前提，各種硬件設備為整個人工智能的運算提供算力，是國際IT巨頭布局最多的一個領域；技術層是人工智能發展的核心，在很大程度上決定著應用層產品的智能化程度；應用層可以按照應用對象分為消費級終端應用和行業場景應用，前者如智能機器人，后者如AI+汽車、AI+醫療等，無論哪種類型的應用，都可以用智能化手段提高應用效率，創新應用模式。