2018年12月20日，由选址中国主办，“穿越周期的迷雾·2018中国产业园区新驱动力峰会”在北京成功举办，峰会吸引了超500位产业园区业内人士参与，50位嘉宾上台发声，50家新闻媒体参与报道。活动现场，《2017-2018中国产业园区市场研究报告》权威发布，并全面启动了产业园区业内首个“招商合伙人联盟”。

激发行业创新，释放解决方案，驱散周期迷雾，中国产业园区新驱动力峰会与业内人士共同启幕奋斗的2019年。在活动现场，亿欧公司副总裁、全国商务负责人高昂以《人工智能的商业应用》为主题，发表了精彩演讲，以下为发言实录（略有调整）：

非常感谢主办方的邀请，其实今天更多的是学习。亿欧是致力于新科技、新理念、新政策推动落地实体产业的一家产业创新服务机构，可以理解我们是一家具有传播属性的产业研究机构。非常感谢有机会在这里分享我们对人工智能的理解。

今天大会的主题是讲产业园区新驱动力，首先我认为人工智能对于整个园区行业来讲，不仅仅是新的驱动力，其实更多的带来是一些变量。这个变量主要来自于人工智能的出现，以及随着人工智能在产业的应用，使产业本身发生了一些巨大的变化，甚至带来了产业链结构的调整。这些必将引起园区方进行产业生态布局的一些变化。本来主办方给我的主题是“智能革命，人工智能与大数据应用”，我怕太大，我Hold不住，稍微缩小一点，主要聊一下人工智能的商业应用。

首先来分享一些研究成果，关于人工智能技术路线学术有两种定义，一种是神经网络，一种是连接主义。我们更多探讨的是现在主流，基于神经网络的研究。实际就目前技术发展而言，人工智能还是以机器学习、数据挖掘为两大技术核心，在机器学习里，其中一部分主要是关于深度学习的研究。

其实目前市场上最常见的三大技术应用，主要来自于计算机视觉、智能语音技术处理以及自然语言处理这三个方面。也就是说我们现在市面上能够看到的很多产业的应用，都是基于这三种比较成熟的技术。

对于目前行业里比较有代表性的企业，我们做了简单的梳理，在这里我发现：200家企业里北京有77家，上海有30家，广东省有32家，浙江省18家，其他城市有43家，这是目前布局的情况，主要来自于北上广深四个城市。

人工智能企业诞生数量发生非常明显的趋势，从2014年开始，人工智能真正兴起。在2014到2016年这三年的时间里，注册运营的人工智能企业将近600家，目前我们可以把它划分成为一共14个行业，将近有1000家人工智能的企业，目前运转的还不错。这一点我们看到，比较多的集中在企业服务行业，机器人、大健康、安防、金融、汽车等这几个领域。从企业的地域分布上来看，北上广占74.2%。这些比例最大的以计算机视觉应用为主体，比例占到了28%，数据挖掘占到13%，智能语音技术占12%，10%以上还有机器学习和机器人，自然语言处理、知识图谱这些在5%左右，剩下的就比较少。视觉显然是排在首位的。从整个资本市场的热度上来看，在2014到2017年这几年里面也是有一个明显的增幅，2018年我们的数据统计到上半年，能够看到其实是已经超过了1500亿，这里有一个比较大的变数，我们把蚂蚁金服的投资也算进来，占到900亿，如果刨去比较大异常数据也是有将近500亿左右的额度。“资本寒冬”这个感觉是非常明显的。但是在人工智能比较热门的行业来讲，我们看到资本还是趋于热衷的，能够明显感觉到寒冬的来临，但是其实会发现一些巨头不断做布局，整合产业的情况。

整个细分行业人工智能都有比较多的应用场景，举几个例子，金融、保险、风控、智能投顾、智能投研是几个比较明确的方向，风控占绝大多数的比例。安防层面对家庭安防智能摄像机，视频认证在公安系统应用比较多，大健康产业绝大多数都来自于智能影像诊断，而汽车是自动驾驶以及辅助驾驶。

2017年称为人工智能产业发展的元年，2018年是进行商业落地的年份。2017年讲融资，很多是算法、技术能力以及人才方面的储备，2018更多是进入商业落地的阶段。这是我们年中做的一组数据统计，这些企业在今年内预计在人工智能方面的实际商业产出做了划分。发现10到20亿以上的企业是头部的企业，剩下是5-8亿、3-4亿有一些，一些园区招商引资考虑企业，可以做参考。这个数据截止2018年上半年各家企业对于自己今年情况的一个预期。我们可以很负责任地讲，这里大多数企业应该是完不成自己的预期。一方面明显的下降。另外商业智能还是受到各种问题的影响。

百强企业的领域分布上，100强企业里有16家是涉及安防，10家左右涉及医疗、自动驾驶。人工智能各领域的程度，我们按照几个模块进行评分，商业化程度、技术运营的程度、运营方法方面通过打分做梳理，机器人视觉、视觉检验、自动驾驶、算法、智能影像诊断，智能摄像机、人脸识别、AI芯片、智能音箱、家庭安防，大概来自这几个方面。

实际我们看到几个明显的趋势：

第一、机器人市场的火爆，带动产业各个环节即将进入一个商业的活跃期。我们发现其实机器人是认知最强烈的一种人工智能的产业，线下零售店、火车站等公共服务的场所，包括在幼儿家庭教育、养老陪护等等很多服务性的工作都逐渐已经渗透到产业里。比如针对各个场景机器人解决方案，包括教育机器人，包括小米的扫地机器人等等，机器人市场的爆发，其实带动上游零部件产业核心技术的供应商等等商业落地。其实都引发了一些产业的变化。包括为机器人提供自动导航的，为路径规划提供激光雷达的这种供应商。包括语音交互、芯片模组等等，其实我们看到的机器人的商业落地，实际上是带来整个产业链的推进。

第二、关于人群数据，已经有大量人群数据积累的领域，AI落地速度会非常快。其实我们看到，AI相应的成熟，在很短的两三年的时间里，其实在很多场景应用上面已经陷入一些瓶颈，这个瓶颈限制主要来源于大数据，数据不够，机器学习的资料不够多，数据不够标准，不够达到标签的程度。

我们能够看到，在智能营销、金融风控，金融领域是广告主的核心诉求，对于金融催收智能风控，对于偿还债务能力的评估等等，是目前应用比较靠前的两块。

多级变现，AI本身未必具有直接的商业价值。但是当AI应用多级变现，却具备这样显著的特征。因为其实我们讲AI本身还是一种技术，它更多是要赋能产业。所以只是介于中间介质的角色。其实这个过程中，会有智能音箱、教育机器人等等，通过人工智能的技术和产品、场景结合而实现人机交互，提升体验等等方式来去进行这种商业的转化。这里我们看到的其实像ROOBO的平台，包括健康有益的平台都是比较成熟的应用。

整合人工智能、大数据、物联网和云计算大型企业的布局。

接下来就几个典型行业举几个具体的例子，首先来看医疗行业。这张图纵向其实是一些人工智能的技术，横向是医疗涉及到具体的场景，其实当技术和场景发生交叉的时候，我们认为就相应的可以诞生出一个新的商业模式。举个例子，当图像识别和诊断进行交叉的时候，诞生智能影像诊断系统，通过机器对于片子的扫描可以直接读出结果，它的精准度，受外面干扰因素的影响，会比人工来讲相应的会有一些独特的优势。在治疗层面就是我们说的靶向智能放疗系统会更精准找到人体应该接受放疗的部位。语音交互和诊断层面的交叉就是智能问诊，和医疗辅助、流程辅助的交叉是导诊机器人等等，在这个领域，医疗领域现在比较集中的都是在于影像诊断这个环节，70%以上的公司都是在这里。

金融主要会在六个方面去进行应用，一个是智能风控，像百融金服、明略数据、智能投顾、智能投研是相对应二级市场的工具，包括智能支付、智能营销、智能客服。自动驾驶这张图比较明确了，在新的智能网联汽车，新的汽车生产制造的时候，其实我们看到这里列出很多个车上面的部件和环节，这都是区别于传统汽车制造业的。这里为人工智能提供数据的零部件。比如我们看车的前端会有短距离探测雷达，有毫米波雷达，比如在车内会有很多的摄像头，同时也会接入地图等等一些系统。其实我们由此已经可以看出来，当你想要去构建新的产业生态的时候，面对如此巨大的产业变革，所带来的就是技术引发的产业变革、生态链变革的时候，我们其实有很多的事情是需要去做的，才能够去跟上这些产业的一些变化。

安防是目前智能渗透最全面的，全产业链融入，上下游有明显的技术趋势。上游芯片算法、芯片制造、电子元器件，上游是硬件、软件、系统集成商。下游包括服务运营，政府层面，包括物业管理的层面都有很多的应用场景。应用到人工技术、智能技术非常全面的，包括图像识别、语音识别、传感器、物联网等等。

简单举一个例子，在今年年中的时候，为一家高新区做了智能汽车相关产业研究的这么一个规划项目。其实我们能够看到，政府、包括园区本身其实是希望能够构建新的变革抓到机会，构建一些新的，能够带来一些价值增量的环节。具体规划内容就不去详细地做展开了。重点看一下，这个是我们为他们梳理的，重点招商企业的划分。这里其中很明确的构建新的，根据智能网联汽车打造的新生态链。电动化涉及到电池、电机，还有电控。网联化涉及到车载信息等等。像智能化包括传感器，高精地图、算法芯片传感器层面有细分，比如基于摄像头的传感，基于激光雷达的传感，基于毫米波雷达的传感。我们会按照每一个细分的领域，去看国内、国外的企业他们都是在进行怎样的一些商业布局，有哪些去符合目前园区有利于完善产业链的标的，做一些选择，以及预判。

我们也帮一些城市做相关的规划，其实刚才嘉宾讲的一点很认同的，园区产业生态的打造更多还是基于城市的规划，城市规划产业生态布局，更多站在更高的维度上来去进行布局。这个角度符合城市，运营角度参与城市，这是非常有空间的方式。

亿欧能够拥有这些数据，我们是深扎实体产业的商业研究机构，我们所关注的是将这些新的，比如人工智能也好、大数据也好、消费升级等等，这些新的技术和理念，以及政策在每一个细分产业落地会形成一些具体的场景。我们以此做了非常多的各个行业的和人工智能有关的研究，我们希望站在第三方角度推进向新的技术在产业应用落地的速度。因此我们会把研究成果开放出来，感兴趣的可以阅读一下。希望我的分享给大家一些启示。

谢谢！