一、人工智能技術在 醫(yī)療行業(yè) 中的應用場景分布
醫(yī)療行業(yè)人工智能應用 代表案例 如下:
①HCA Healthcare敗血癥檢測算法 SPOT：HCA Healthcare 開發(fā)了 SPOT 算法 用于敗血癥檢測 ，通過機器學習技術，醫(yī)院計算機攝取數百萬患者的數據點進行訓練。該算法每 15 分鐘監(jiān)測所有住院患者的化驗結果和生理指標，分析住院患者的體溫、脈搏、呼吸頻率、白細胞計數、乳酸水平、血液、抗生素使用等信息以監(jiān)測敗血癥可能性。SPOT 以 100 ％的敏感度運作 即 包含所有敗血癥陽性病例，允許護理人員專注于那些需要密集監(jiān)測和支持的患者。
②雅培虛擬助手： 2018 年初，雅培成為印度第一家為其團隊部署 AI 虛擬助手的制藥公司。雅培制藥事業(yè)部啟動了一項試點，讓約 3000 名銷售員工開始與 Maya 進行日常咨詢。 Maya 使用語音或聊天界面以簡單的自然語言與員工溝通，并為他們提供所需的幫助及管理任務，回答常見問題解答、完成日常操作、接收報告或訓練，幫助員工操作企業(yè)知識庫（如 SalesForce 或 Tableau ）。
③諾華病理學診斷研究平臺： 諾華公司的病理學家和數據科學家與科技創(chuàng)業(yè)公司PathAI 合作，訓練由 PathAI 開發(fā)的人工智能系統(tǒng)，以嘗試像病理學家一 樣診斷，并試圖發(fā)現病理學家難以發(fā)現的隱藏信息。 PathAI 為算法提供由病理學家標記的病理影像用于訓練算法以區(qū)分細胞類型。 PathAI 將訓練載玻片切成約 10000 個較小的圖像，并且病理學家在每個切片中標記細胞類型。經過訓練，不同的細胞類型以不同色彩區(qū)別，確定為癌癥的區(qū)域在綠色周圍組織的區(qū)域中發(fā)出亮紅色。
④美敦力Guardian Connect 動態(tài)血糖監(jiān)測系統(tǒng)：Guardian Connect 系統(tǒng)使用微型傳感器測量皮膚下方的液體中的葡萄糖水平，全天候監(jiān)測讀取并通過小型無線發(fā)射器將它們發(fā)送到電銷機器人。使用 Guardian Connect 移動應用程序，可以查看最新的血糖數據、血糖
歷史趨勢，跟蹤可能影響血糖水平的日常事件，在血糖超出或低于目標范圍時還能收到警報。
二、人工智能技術在 養(yǎng)老 行業(yè) 的應用場景分布
智慧養(yǎng)老落地 典型案例 如下：
①“云視”智能攝像頭：“云視”智 能攝像頭是 北京云住養(yǎng)科技 公司 通過卷積神經網絡對數十萬張長者圖片進行深度學習和訓練，研發(fā) 的 一款針對長者離床、墜床、跌倒等安全監(jiān)護的智能攝像頭，它能夠為高齡空巢老人和住養(yǎng)的安全提供全天候實時的監(jiān)護。 該技術運用 人臉識別、熱成像等技術，當 老人 出現 摔倒等 異常情況 時 設備會主動報警至 監(jiān)護人， 以便及時 采取緊急救援措施，防止意外發(fā)生。 這項技術在保證長者安全的同時也 降低 了養(yǎng)老監(jiān)護 的人力成本。
②iHealth系列產品： iHealth 系列產品 由天津九安醫(yī)療電子股份有限公司研發(fā) ，具體產品包括移動互聯智能血壓計、移動互聯智能血糖儀和試紙、智能血氧心率計、智能運動睡眠腕表、移動互聯智能體重秤、體脂稱、 iHealth 院外監(jiān)測與康復設備套裝等 養(yǎng)老 終端 設備。產品采用低功耗 微型化智能傳感技術 和輕量操作系統(tǒng) 等， 結合 室內外 GPS 定位技術 對老人血壓、血氧、血糖、心率、運動、睡眠進行監(jiān)測，并通過大數據技術進行分析，如出現數據異常，可以及時向用戶和監(jiān)護人進行提醒。
③“阿鐵”看護機器人：“阿鐵 是一款集多媒體、移動互聯網通信、娛樂互動為一體的多功能老人智能看護機器人， 是 浙江梧斯源通信科技股份有限公司 的產品，專注為居家養(yǎng)老、醫(yī)養(yǎng)護機構提供養(yǎng)老看護 解決方案?！鞍㈣F” 的“ 眼睛 里裝著 500 萬像素 攝像頭， 肚皮上嵌著一臺 10.1 英寸的屏幕 ，具有智能看護、語音聊天、遠程診療等功能。“阿鐵”具備 吃藥提醒 功能 并可對 護工日常護理工作 進行 監(jiān)督 。 還能采用語音識別及智能分析系統(tǒng)，能 與老人 自主進行語音對話， 并能通過 語音命令 ，進行唱歌、跳舞等 逗老人開心。
④SeniorAdom遠程養(yǎng)老監(jiān)護系統(tǒng)： SeniorAdom 養(yǎng)老監(jiān)護系統(tǒng) 是法國 KRG 智慧養(yǎng)老公司 研發(fā)的 新一代遠程養(yǎng)老監(jiān)護系統(tǒng) 。 SeniorAdom系統(tǒng)不需要使用者佩戴項鏈和手環(huán) ，也不需要在家中安裝攝像頭，只需將系統(tǒng)連接到房間內的傳感器，通過系統(tǒng) 內部核心算法，便可 為用戶提供全天候不間斷 保護。當獨居老人或行動不便者在家中出現跌到、突發(fā)疾病等緊急情況時， SeniorAdom 系統(tǒng)可第一時間通知家政人員或是 遠程協助者，及時為用戶提供救助， 解決獨居老人和行動不便者的家居安全問題。
⑤“社村通 居家養(yǎng)老服務平臺 ：社村通 居家養(yǎng)老服務平臺所構建的虛擬養(yǎng)老院， 連接當地政府、 養(yǎng)老機構 和老年人用戶，老年人可以通過“社村通” app 下單所需的服務， 在接收到居家老人發(fā)送的需求指令后， 養(yǎng)老機構人員上門 為老人提供洗衣、做飯、修理水電、陪同就醫(yī)、文化娛樂等多項服務 ；平臺同時采集老人 當老人需要住院等時，可以第一時間調取個人資料、健康檔案等信息；老人 還 可通過app 進行遠程問診咨詢 ；平臺還能連接多種智能硬件，對老年人進行遠程監(jiān)護。
三、人工智能在 交通運輸行業(yè) 的應用分布
典型落地案例 如下：
①馬士基航運： 通過 在 冰級集裝箱船（ Winter Palace ice class container ship ）上使用人工智能情景感知技術 ，提高船舶的安全性、效率和可靠性的同時幫助海員消除來自船橋的視線限制，為未來的自動防撞系統(tǒng)提供研究基礎。
②美國聯合航空公司： 通過 使用霍尼韋爾提供的 IntuVue RDR 4000 三 維 氣象雷達 系統(tǒng) 、 SmartRunway 智能跑道系 統(tǒng) 和 SmartLanding智能著 陸 系 統(tǒng) 向 飛行員及時 提供 飛行環(huán)境信息，同時增強飛行員在滑行、起飛和著陸過程中的情景感知能力。
③DHL：全面部署物流機器人系統(tǒng)。 Sawyer 協作機器人可以通過高分辨率攝像機、壓力傳感器和自學習功能幫助 倉庫工作人員自動化操作重復性任務 。 LocusBots 機器人可以通過機器學習算法自助規(guī)劃最佳行駛路徑，代替工作人員將貨物運送到指定位置，減少了工作人員的走動距離。 PostBOT 機器人內置傳感器，可以在城市周圍避開障礙物人工智能，并能沿著路線安全地跟著快遞員完成送貨服務。
④達美航空：通過使用空客提供的 智慧天空 開放性數據平臺及相關 預測性維護服務 ，達美航空可以 預測飛機部件的故障概率，在部件出現問題前進行維護。 從 2013 年到 2017 年 ，達美航空 全年免于因維護而取消航 班總計從 169 天升至 324 天，成功率高達95% 。
⑤美國郵政署：通過 采用 協調優(yōu)化技術 COTs 綜合利用數據分析、物聯網、云端數據庫、機器學習等技術或軟件平臺 優(yōu)化投遞路線，預測潛在問題， 實現部份平日投遞路線上的當日寄送， 使包裹遞送更加高效、靈活。
四、人工智能在 建筑行業(yè) 中的應用分布
典型落地案例 如下：
Stanislas Chaillou（哈佛建筑師 ）：通過 700 份設計圖紙的圖片訓練出了生成對抗網絡模型來設計房屋，能夠提供完整的布局、間隔、裝飾等細節(jié)設計。他的模型可以根據需求提供巴洛克、俄羅斯方塊風格、維多利亞、曼哈頓現代都市等建筑風格，還能夠根據設計師新輸入的房屋參數針對設計進行調整，在考慮安全、建筑面積、房間數量等限制下做出最優(yōu)的設計。Chaillou 目前在和紐約曼哈頓下東區(qū)的地廠商合作，將這一技術應用在最新的樓房設計項目中 。
Layton：管理著購物中心、酒店、醫(yī)院和大型體育館等大型建設項目。 Layton 的建筑原型設計和方案落地過程中都使用Autod esk 的建築信息模型（ BIM ）來管理三維建筑模型和相關數據，設在這個基礎上，他們使用 Autodesk 的人工智能解決方案Construction IQ 來實時讀取、分析施工現場的數據。 Construction IQ 可以基于歷史數據預測當前項目需要的時間、幫助管理者更好地計劃建筑項目，還能預測危險的施工行為、承包方交接可能出現的問題，通過可視化儀表盤的形式展現給工程項目的管理者，幫助他們及時獲取可能出現的事故隱患，從而規(guī)避事故風險 。
Suffolk：通過分析過去 10 年的項目工期數據，開發(fā)算法來對新的項目進行工期預 測。除此之外， Suffolk 也通過過去 360 個項目中收集的 70 萬張圖像照片來訓練機器學習模型，從而可以基于工地的圖像數據預測跌落、撞擊等事故風險。這些舉措幫助 Suffolk 的生產效率提升了 20% 。
五、人工智能在 金融行業(yè) 中的應用分布
典型落地案例 如下：
智能信貸：信貸是銀行業(yè)的典型業(yè)務場景。其中，審批效率有限是傳統(tǒng)金融信貸服務中長期存在的痛點。隨著大眾金融消費觀念的逐步變化人工智能，小額高頻的信貸服務需求正逐步成為一大趨勢。而隨著人工智能技術與金融科技的發(fā)展，信貸服務也逐漸向著高效的運作模式轉變。如移大數據征信、基于機器學習技術開發(fā)信用風險量化模型、通過拍照、視頻、移動終端數據同步等手段核實客戶信息等智能技術的應用都在提升信貸服務的效率和效果。
智能反洗錢：隨著經濟全球化的發(fā)展與技術的迭代更新，洗錢犯罪同樣“與時俱進”，隨著新技術與場景變的更加隱蔽，且成本與風險日益降低。犯罪網絡化、專業(yè)化、國際化的趨勢愈發(fā)明顯，而洗錢犯罪的模式也愈發(fā)復雜。在此趨勢下，機器學習模型、專家系統(tǒng)等人工智能技術對反洗錢工作帶來了新的進展，尤其在“知曉客戶（Know Your Customer)”方面能夠避免重復勞動，加速審核流程，并加強交易監(jiān)控的工作效率。
自動化理賠：保險服務的理賠流程效率緩慢是行業(yè)中長期存在的痛點，概因理賠所牽扯到的文件審閱和審核步驟繁多，效率低下。人工智能在保險賠付中的各項場景已存在大量應用。計算機視覺、語音識別等技術能夠在理賠過程中加速身份認證、定損等工作。
而自然語言處理技術能夠自動化掃描并讀取文件內容，大幅提高理賠，審查等工作中的數據審核效率。
保險定制化：由于傳統(tǒng)保險模式存在信息不對稱的現象會導致逆向選擇與道德風險，在用戶需求難以滿足的同時制約了保險公司的盈利水平?；谌斯ぶ悄芗夹g對數據的多維度利用，保險公司能夠結合人的生活習慣、年齡、健康記錄，投保經歷等信息挖掘投保人的偏好和需求，并設計具有針對性的產品與保險方案，從而提供個性化的服務。
智能投顧：
隨著人工智能應用和金融科技在此領域中逐漸展露頭角，“智能投顧”的概念也在行業(yè)中愈發(fā)流行。在此基礎上，國內外金融界對于人工智能在財富管理的應用上存在著不同的偏好。以美國為代表的境外市場目前傾向于利用人工智能技術來識別財富投資的機會。其典型應用便是通過分析如網站數據、輿情數據、地理定位，甚至衛(wèi)星定位等另類數據來輔助分析投資方向，發(fā)掘哪家股票值得投資。而國內的發(fā)展路徑則更傾向于利用人工智能來優(yōu)化客戶的用戶畫像，從客戶對風險的主觀承受意愿及客觀風險承受能力等信息進行綜合、動態(tài)的評估，以定制客制化的投資組合。
此外，基于人工智能技術所開發(fā)的自動交易功能也為投資管理提供了極大的助力。由于自動交易對投資策略的執(zhí)行效率和成本控制工作都能帶來顯著提高，甚至在一定程度上提高投資組合的收益。在此趨勢下，越來越多的交易員已經被機器所取代。
六、人工智能技術在 電信 行業(yè)中的應用分布
電信行業(yè)全球 5 00 強企業(yè)人工智能技術落地 典型案例：
? ATT 基站巡檢無人機：無人機搭載的高分辨率相機拍得的內容，通過語義交互、圖像識別等技術，使得場外工程師可以實時分析傳回 的 視頻和照片。 ATT 通過智能感知與規(guī)避技術、自動目標識別、魯棒控制 、 路徑規(guī)劃等技術，實現 了 無人機自主基站巡檢 。
? Comcast 無線網絡優(yōu)化服務平臺：使用機器學習、 大數據 等技術攔截網絡攻擊，知會用戶自家無線網絡和終端設備的健康狀況，從網絡數據傳播端 對 網絡 進行 保護，同時保護連接上 該無線 網絡的 所有 設備。
? 中國聯通 IP RAN 智能網絡預警系統(tǒng)：使用 Prefix Span 時間序列模式挖掘算法，分析大量預警之間的樣式關系，以確定網絡故障的根因 。 通過數據預處理、關聯規(guī)則挖掘、關聯規(guī)則確認與入庫和根預警識別，形成了高效的網絡預警機制 。
? 中國移動使用 ACOS 覆蓋優(yōu)化 系統(tǒng)：利用人工智能自動輸出量化方案，并定量預測優(yōu)化效果，實現了：通過構建覆蓋評估矩陣，定性初判覆蓋問題，及優(yōu)化目標；以及 基于神經網絡，構建無線覆蓋模型。利用該模型 實現對弱覆蓋、過覆蓋優(yōu)化指標的量化預測。
? 中國電信經營分析 系統(tǒng) ：包含交叉銷售模型、決策樹算法、數據挖掘平臺等模型組件。該系統(tǒng)能夠實現 專題分析、統(tǒng)計報表等功能，提供預先集成的模式和流程來幫助 中國電信 增加收入，并為 中國電信 預測制定未來的銷售策略。
? 沃達豐 TOBi 語音機器人：沃達豐通過語義理解、機器學習、語音識別、語音激活等技術，為客戶提供全天候即時對話式 智能 客服 。
? 華為 SoftCOM AI 網絡： 華為 SoftCOM AI 在全云化網絡構架上，引入以機器學習 為核心的人工智能技 術。構架 由 兩個核心 組成，一是 AI 訓練平臺， 包括數據 訓練 和模型及算法 輸；另一個是推理平臺， 包括數據 收集 以及 根據模型或算法推理網絡動作 等 。 該智能自治 網絡 通過 自動化業(yè)務部署 ，推動網絡 向智能化故障自愈，自我優(yōu)化，自我管理 方向發(fā)展，以建設“ 自動，自優(yōu)，自愈，自治永不故障的自動網絡。
七、人工智能 技術在 材料行業(yè) 的應用場景
人工智能技術在 材料行業(yè) 應用代表案例：
豐田汽車：豐田研究院，麻省理工學院以及斯坦福大學研究人員使用人工智能技術利用上億數據信息構建的可預測電壓下降與壽命之間關系的算法模塊。該模塊可以通過電池材料最早五次放電充電循環(huán)，以預測該材料在電池構建上的壽命長短。該模塊可大幅度縮短有關電池材料的研發(fā)，設計，生產相關成本。
沙鋼集團：沙鋼集團聯合寶鋼工程集團開發(fā)了無人化澆鋼項目，利用機器人代替人工完成長水口安裝拆卸、清洗、燒氧及中間罐測溫取樣等功能。作為國內首套爐前快速在線自動測溫取樣機器人，該機器人系統(tǒng)主要由一臺意大利 COMUA 六軸自由度冶金版工業(yè)機器人及防護隔熱欄 體構成，通過編程、示教，機器人自動裝載測溫取樣探頭按照設定好的運動軌跡，自動完成對電爐鋼水的檢測取樣工作。
寶武集團：寶武集團與百度云攜手打造智能鋼包管理系統(tǒng)。通過借助百度智能云天工智能物聯網平臺，寶武智能鋼包管理系統(tǒng)可以大幅降低能源消耗，提高生產效率，有效提升安全系數。通過智能鋼包的推廣應用，鋼鐵企業(yè)預計可平均降低出鋼溫度 10 ℃，節(jié)約能源成本70 億元，使鋼包烘烤能效下降 50%50%，節(jié)約 150 億元。
新興際華集團：新興鑄管武安工業(yè)區(qū)建設了環(huán)保智能管控中心， 充分應用大數據分析與挖掘、物聯網技術、人工智能手段等現代化信息技術，完善材料生產過程中智能監(jiān)控大氣粉塵監(jiān)測體系，可實時、精準地對工業(yè)源無組織排放進行網格化、高分辨率綜合監(jiān)控。該中心還通過云平臺匯聚實時監(jiān)測數據，結合大數據分析及模型擬合技術，讓操作人員可以準確、快速地獲得材料生產中粉塵污染的來源、空間分布及其演變趨勢。
電銷機器人：電銷機器人回收機器人 D asiy 可利用計算機視覺技術通過比對識別出超過 1 5 種不同型號的 i Phone 產品，并利用智能機器人控制算法實現針對 iPhone 的拆解工作。與此同時，在拆解工作完成后， Dasiy 還可在此利用計算機視覺技術實現針對稀土元素、鎢、鋁合金等元素的回收。目前，電銷機器人通過單一回收機器人 D asiy 可實現每小時拆解近 2 00 部 iPhone ，每年可拆解近 120 萬部 i Phone 。每拆解 1 0 萬部iPhone 。 Dasiy 可幫助電銷機器人回收再利用近 1 900 公斤鋁， 7 10 公斤銅， 7 70 公斤鈷以及其他金屬材料。
以上為「AI 應用前沿」對于人工智能在醫(yī)療、金融、交通、電信 等行業(yè)典型應用的總結，希望幫助到您。如果您還有想了解人工智能在自己所在細分行業(yè)的應用，歡迎關注并私信交流。
