3月25日，博鰲亞洲論壇聯合德勤發布《博鰲亞洲論壇2019年年會會前報告》，報告指出，“自1956年初次面世以來，人工智能的發展進程歷經了半個多世紀的起伏更迭。隨著時間推移，人工智能技術在過去5-10年快速發展并再次迎來爆發。自2015年開始的這次爆發式增長不同于以往，新時代的人工智能開始進入商業化應用。”

來自Gartner和德勤的數據顯示，截至2018年，全球人工智能市場規模已經達到1175億美元，增速高達70%，預計2019年規模將達到達到1900美元，仍保持60%的高速增長。

“人工智能將提升社會勞動生產率，特別是在有效降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來革命性的轉變。全球范圍內越來越多的政府和企業組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性，并從國家戰略和商業活動上涉足人工智能。據Gartner預測，到2025年全球人工智能市場規模將超過5萬億美元。”上述報告預測。

報告指出，中國人工智能產業發展迅速，已成為人工智能發展最迅速的國家之一，2018年中國人工智能市場規模位于全球第一梯隊。其背后的驅動力主要來自計算力的顯著提升、多方位的政策支持、大規模多頻次的投資以及用戶對智能化生活的需求。

中國人工智能發展明顯區別于其他國家的一點在于其應用十分廣泛，已經在眾多領域進行開發與應用，并作為底層基礎技術對原有技術進行優化，使其更加智能化，滿足不同用戶的個性化需求，因而該技術將對傳統各行業生態圈產生影響。

與此同時，德勤結合行業深度觀察和代表性企業訪談，發現中國人工智能商業化應用發展具備以下十大特點及趨勢:

1.技術能力方面，中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層，對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層(芯片、算法框架)、技術層(計算機視覺、自然語義理解、語音識別、機器學習)和應用層(垂直行業及精確場景)。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、應用場景清晰的領域，對芯片關注度小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

2.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地，打造護城河。科技巨頭構建生態鏈，已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡，更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地(金融、政府事務、醫療、交通、制造業等)切入行業痛點，提供解決方案，探索商業模式。

3.政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽，北上深領跑全國。京津冀、珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區北京、上海、深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置，廣州的大型企業與初創企業數量較少，杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊，重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

全國各地人工智能企業數量。

4.各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。其中廣東人工智能產業園最多，達到7個。但由于建設速度過快，園區也出現了空心化與入オ缺口的問題。

各地人工智能產業園數量。

5.在數字政府領域，政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘，未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異，因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高，強者恒強趨勢明顯。

6.在金融領域，人工智能的應用最為深入，應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用，改變了金融服務行業的規則，提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

7.在醫療領域，人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康，醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用，還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

8.在出行領域，以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業的規范和標準的制定，將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

9.在制造業領域，人工智能的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強，解決方案的復雜性和定制化要求高，所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而，生產設備產生的大量可靠，穩定、持續更新的數據尚未被充分利用，這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本，解決制造過程中的實際問題。

10.在零售領域，應用場景從個別走向聚合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系，圍繞人、貨、場、鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花，應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能，將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技，意味著零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

“盡管中國人工智能技術的發展處于世界領先地位，但我們也應清晰的認識到中國處于人工智能發展初期，雖然在部分技術和快速應用上具備了一定的競爭力，但是基礎層技術的薄弱仍然是牽制中國人工智能發展的關鍵制約因素，同時還面臨標準落地難、法律法規不完善以及人才缺乏的挑戰”，上述報告指出。

采寫：南都記者 馬寧寧 卜羽勤

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