26、人工智能：产业发展的驱动力

人工智能：产业发展的驱动力

1. 引言

人工智能（AI）赋予机器人学习、推理、理解和理性智能行动的能力，与人类相似。在当今语境中，AI 指机器或操作系统理解环境并做出能最大化实现目标几率的决策的能力。AI 可分为以下几类：
- 推理研究 ：涵盖基于案例（CBR）、非单调、模型、定性、数字、空间、时间和通用感知等维度。在 CBR 中，案例库中的案例是主要信息源，反映特定问题解决情境中的个人知识。问题解决遵循案例推理循环，包括提取、重用、修订和保留四个步骤。
- 遗传算法 ：基于自然选择和自然遗传学原理的搜索算法。
- 专家系统 ：利用与人类专家相关的信息和推理技术解决特定问题的计算机软件。
- 自然语言理解或生成系统 ：主要从非语言输入数据生成英语和其他语言文本的计算机软件系统。
- 知识表示 ：用于建模应用程序和方便信息访问的知识库。

基于 AI 的技术包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。ML 使机器能从输入数据中自主学习，以最少编程实现结果。其方法通常分为人类监督学习、无监督学习和强化无监督学习三类。DL 是常用技术，让机器模仿人类大脑神经网络，几乎无监督地学习知识领域。NLP 用于在大数据集中寻找模式和识别自然语言，如分析社交媒体内容以了解客户对品牌和产品的感受。

机器人化、云计算和物联网（IoT）等技术融入 AI，实现更智能的机器、工厂和生态系统。AI 由云计算的强大计算能力、世界数字化以及计算机学习信息的突破驱动，通过新设备和应用为人们提供个性化服务，甚至映射情感。利用 AI 技术处理生产周期数据，能提高运营效率、加速生产、优化设备性能、减少浪费和降低维护成本。

AI 创新为人类与计算机协作的社会创造机会，重塑企业，提高效率。同时，人类与计算机交互处理大量数据，为管理者决策提供帮助。然而，AI 也会导致一些工作岗位消失，但也会创造需要人类创造力和情感的新岗位，人类与机器人需协作，这种价值观的转变将促进组织文化的多样性。AI 对社会和组织的影响广泛，包括新工作、新工作实践、新关系、新业务和管理模式以及领导策略，而人类对 AI 的信任是这些变化的重要因素。

2. 研究方法

本研究采用范围审查方法，该方法有助于描绘定义和支撑特定知识领域的基本概念，检查研究范围和特征，检索、分析和传播研究数据，并识别现有差距。通过在科学数据库 Scopus 中搜索，分析人工智能技术及其在服务、行业和研究中的应用，同时分析葡萄牙相关调查，了解 AI 在当地产业、服务和研究中的应用成熟度。

3. 人工智能技术

AI 是一种颠覆性技术，有助于创造新的做事方式、商业模式和更高效的工业流程。其应用包括图像分析、虚拟助手、预测分析、机器学习、自然语言处理、自动驾驶汽车、机器人技术等。根据研究，AI 的应用可系统化为实时运营管理、客户服务、风险管理与分析、客户洞察、客户体验、研发、供应链与物流优化、人力资源管理、欺诈检测、知识创造、定价与促销等。同时，对 AI 相关主题和应用的深入研究引发了新的问题和讨论。

以下是主要人工智能构建的表格：
| 构建 |
| — |
| 人工智能 |
| 机器学习 |
| 预测分析 |
| 人工神经网络 |
| 深度学习 |
| 机器人技术 |
| 大数据 |
| 数据科学 |
| 智慧城市 |
| 区块链 |

4. 人工智能在行业中的应用

AI 使人工神经网络算法得以创建，模拟人类大脑的结构和运作。机器学习和深度学习在计算机视觉、自动驾驶汽车、自动文本生成、人脸识别等领域的应用日益广泛。在涉及计算机视觉、语音识别和自然语言处理的场景中，AI 应用使用速度显著更快。

AI 在多个行业有显著影响，具体如下表所示：
| 技术 | 金融服务 | 政府/公共部门 | 医疗保健/生命科学 | 制造业 |
| — | — | — | — | — |
| 图像分析 | X | X | X | X |
| 虚拟助手 | X | X | X | |
| 机器学习 | X | X | X | X |
| 自然语言处理 | X | X | X | |
| 自动驾驶技术 | | | | |
| 机器人技术 | X | X | X | X |
| 预测分析 | X | X | X | X |
| 实时运营管理 | X | X | X | |
| 客户服务 | X | X | X | |
| 风险管理与分析 | X | X | X | |
| 客户洞察 | X | | | |
| 客户体验 | X | X | | |
| 研发 | X | X | X | |
| 供应链、采购或物流优化 | X | | | |
| 人力资源管理 | X | X | X | X |
| 欺诈检测 | X | | | |
| 知识创造 | X | X | X | |
| 定价与促销 | X | X | | |

在医疗保健行业，AI 应用无需人工干预，帮助解读医疗数据并做出准确诊断，还用于制定治疗方案、药物研发、个性化医疗、患者监测和护理。在银行业，AI 和机器学习可自动化和优化银行运营，如使用智能虚拟助手改善客户服务、预防欺诈和监测商业威胁。在电子商务领域，聊天机器人、AI 助手、智能物流和算法的使用已成为现实。在企业层面，AI 可用于营销分析消费者倾向和行为，提高网络安全，通过虚拟助手改善服务和客户体验。

5. 葡萄牙的人工智能策略

尽管 AI 日益重要，但葡萄牙在相关定量信息方面存在显著差距。现有信息多来自对不同利益相关者的调查。例如，CIONET Portugal 的调查显示，34.6%的受访者将在一年内使用 AI 解决方案，39%的组织已在日常运营中使用 AI 工具。受访者认为 ML 和聊天机器人是组织最可能实施的 AI 解决方案，94%的组织表示会更频繁应用 ML。AI 还可能对组织产生其他影响，如基础设施自动化、IoT 或医院诊断支持。

虽然 AI 可能导致部分工作岗位减少，但预计对葡萄牙就业有积极影响，潜在增长率为 15.1%。另一项针对葡萄牙公司的研究表明，ML 和智能机器人技术为葡萄牙公司带来巨大机遇。然而，与其他欧洲国家相比，葡萄牙公司采用 AI 较晚，AI 成熟度低于欧洲平均水平。18%的公司尚未考虑使用 AI，82%的公司计划测试相关举措，但达到更高成熟度仍需努力。

在葡萄牙，部分业务或职能已充分利用 AI，但仍有 36%的公司未在业务中使用。使用 AI 的公司分布在技术与数字（45%）、客户服务（36%）和研发与产品开发（32%）领域，与欧洲趋势一致。欧盟的研究采用技术经济细分（TES）方法，确定专注于 AI 的参与者。在欧盟范围内，英国、德国、法国、西班牙、意大利和荷兰的 AI 参与者最多；按 GDP 百分比计算，保加利亚、爱沙尼亚、塞浦路斯和马耳他更为突出。葡萄牙在参与者数量和 GDP 占比方面处于中间位置。此外，在 2009 - 2018 年参与 FP7 和 H2020 相关 AI 研究项目的国家中，德国、英国、意大利、西班牙、法国和荷兰较为活跃，葡萄牙仅有 2 个参与者获得资助。

6. 结论

近期，这些技术的采用加速了 AI 研究的发展。对于 AI 的影响，存在两种观点。悲观观点认为，快速发展的 AI 会改变社会，导致大量工作岗位流失，并引发复杂的伦理问题。乐观观点则强调，AI 能提高生活质量，特别是在生命科学领域取得进展，提高行业生产力。此外，聊天机器人或虚拟助手可提高服务质量，在分析文件、政策和立法时为公民决策提供帮助。

以下是 AI 对不同行业影响的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[人工智能] --> B[医疗保健]
    A --> C[银行业]
    A --> D[电子商务]
    A --> E[企业]
    B --> B1[诊断]
    B --> B2[治疗方案制定]
    B --> B3[药物研发]
    C --> C1[运营自动化]
    C --> C2[欺诈预防]
    D --> D1[客户服务]
    D --> D2[物流优化]
    E --> E1[营销分析]
    E --> E2[网络安全]

总之，AI 作为产业发展的驱动力，既带来了机遇，也带来了挑战。我们需要充分认识其潜力和影响，积极应对，以实现可持续的发展。

人工智能：产业发展的驱动力

7. AI 应用的行业细分

AI 在不同行业的应用各有特点和优势，下面进一步详细分析部分行业的具体应用情况。

7.1 制造业

在制造业中，AI 技术的应用能够显著提升生产效率和产品质量。具体应用如下：
- 质量检测 ：利用计算机视觉技术，通过图像分析算法对产品进行实时检测，快速准确地识别产品表面的缺陷、尺寸偏差等问题，提高检测效率和准确性，减少人工检测的误差和劳动强度。
- 生产流程优化 ：借助机器学习算法对生产数据进行分析，预测设备故障和维护需求，优化生产计划和调度，实现生产过程的自动化和智能化，降低生产成本，提高生产效率。
- 供应链管理 ：通过 AI 技术对供应链数据进行实时监测和分析，优化库存管理、物流配送等环节，提高供应链的响应速度和灵活性，降低供应链风险。

7.2 农业

AI 在农业领域的应用为农业现代化发展提供了有力支持。具体表现为：
- 作物生长监测 ：利用无人机、卫星遥感等技术获取农田图像和数据，通过 AI 算法分析作物的生长状况、病虫害情况等，为精准农业提供决策依据，实现科学施肥、精准灌溉，提高农作物产量和质量。
- 智能农机装备 ：研发和应用智能农机设备，如自动驾驶拖拉机、智能收割机等，实现农业生产的自动化和智能化，提高农业生产效率，降低劳动成本。
- 农产品质量追溯 ：利用区块链和 AI 技术，建立农产品质量追溯体系，对农产品的种植、加工、流通等环节进行全程监控和记录，确保农产品质量安全，提高消费者对农产品的信任度。

以下是 AI 在部分行业应用的对比表格：
| 行业 | 主要应用场景 | 应用优势 |
| — | — | — |
| 制造业 | 质量检测、生产流程优化、供应链管理 | 提高生产效率、产品质量，降低成本和风险 |
| 农业 | 作物生长监测、智能农机装备、农产品质量追溯 | 实现精准农业，提高产量和质量，保障食品安全 |
| 医疗保健 | 诊断、治疗方案制定、药物研发 | 提高诊断准确性，加速药物研发进程，提供个性化医疗服务 |
| 银行业 | 运营自动化、欺诈预防、客户服务 | 提高运营效率，保障资金安全，提升客户体验 |

8. AI 技术的发展趋势

随着科技的不断进步，AI 技术呈现出以下发展趋势：

8.1 与其他技术的融合

AI 将与物联网、大数据、云计算、区块链等技术深度融合，形成更加智能化、高效化的解决方案。例如，AI 与物联网结合，实现设备之间的智能交互和协同工作；AI 与大数据结合，挖掘数据背后的价值，为决策提供更有力的支持。

8.2 向边缘计算发展

为了满足实时性和低延迟的需求，AI 技术将逐渐向边缘计算发展。边缘计算将计算和数据存储靠近数据源，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度和可靠性。例如，在智能交通系统中，边缘计算可以实现车辆的实时感知和决策，提高交通安全性和效率。

8.3 强化学习和迁移学习的应用

强化学习和迁移学习将在 AI 领域得到更广泛的应用。强化学习通过智能体与环境的交互不断学习最优策略，适用于机器人控制、游戏等领域；迁移学习则可以将在一个任务中学习到的知识迁移到其他任务中，提高学习效率和泛化能力。

以下是 AI 技术发展趋势的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[AI 技术] --> B[与其他技术融合]
    A --> C[向边缘计算发展]
    A --> D[强化学习和迁移学习应用]
    B --> B1[与物联网融合]
    B --> B2[与大数据融合]
    B --> B3[与云计算融合]
    B --> B4[与区块链融合]

9. 应对 AI 发展的策略建议

面对 AI 技术的快速发展，企业和社会应采取以下策略：

9.1 企业层面

• 加强技术研发和创新 ：加大对 AI 技术的研发投入，培养和吸引专业人才，积极开展产学研合作，不断提升企业的技术创新能力。
• 推动业务转型和升级 ：结合自身业务特点，探索 AI 技术的应用场景，推动业务流程的数字化、智能化转型，提高企业的核心竞争力。
• 加强人才培养和引进 ：加强员工的 AI 技术培训，提高员工的数字化素养和技能水平；同时，积极引进外部优秀人才，充实企业的人才队伍。

9.2 社会层面

• 完善法律法规和政策支持 ：政府应制定和完善相关法律法规，规范 AI 技术的发展和应用，保障公民的合法权益；同时，出台相关政策，鼓励和支持企业开展 AI 技术研发和应用。
• 加强教育和培训体系建设 ：在教育体系中加强 AI 相关课程的设置，培养适应 AI 时代发展的复合型人才；开展面向社会的 AI 培训和普及活动，提高公众对 AI 技术的认知和应用能力。
• 促进国际合作与交流 ：加强与国际先进水平的合作与交流，分享 AI 技术发展的经验和成果，共同应对 AI 技术带来的挑战和机遇。

以下是应对 AI 发展策略建议的列表：
- 企业层面
- 加强技术研发和创新
- 推动业务转型和升级
- 加强人才培养和引进
- 社会层面
- 完善法律法规和政策支持
- 加强教育和培训体系建设
- 促进国际合作与交流

综上所述，人工智能作为产业发展的重要驱动力，正深刻改变着各个行业的发展模式和竞争格局。我们应充分认识 AI 技术的发展趋势和应用前景，积极采取应对策略，抓住机遇，迎接挑战，推动产业的高质量发展和社会的进步。