应用层：AI技术的商业化落地

在人工智能的体系架构中，应用层建立在基础层与技术层的基础之上，不仅与传统产业实现了融合发展，而且在不同场景实现了落地应用。随着深度学习、语音识别、计算机视觉等技术不断发展，人工智能在各个垂直行业的落地速度将持续加快，对传统的医疗、农业、教育、金融等行业进行重塑。

◆AI+金融

目前，在机器学习、自然语言处理、知识图谱和计算机视觉等技术的支持下，人工智能已经在金融行业落地应用，并得到了一系列新成果，包括智能投顾、风险管控与智能客服等。

（1）智能投顾

传统投资研究存在两大问题，一是数据不够丰富，二是模型的好坏在很大程度上依赖分析师对数据的敏感度。随着深度学习算法、图像识别技术以及语义理解技术在金融行业落地应用，这两大问题可以得到有效解决，所获收益将持续增长。

（2）风险管控

在人工智能技术的辅助下，金融机构可以利用图像识别、语义理解等技术对投资方与融资方的数据进行深入挖掘，在最大程度上解决金融行业的信息不对称问题；对多个渠道的量化资料进行整合；对金融风险进行科学预测；利用深度学习算法对金融风险管理模型进行优化，构建一个科学完善的风险管控体系。

（3）智能客服

金融机构可以利用人脸识别、语音识别、语义理解等技术，为用户提供全天候的业务查询与问题解决，让客户享受到更高质量的服务，切实提升用户的满意度，增强用户黏性。目前，光大银行、交通银行等金融机构均已引入智能客服。

◆AI+家居

智能家居是面向住宅场景，在人工智能、网络通信、综合布线等技术的支持下，将家居生活涉及的各个子系统有机结合在一起进行统筹管理，切实提高家居生活的舒适度、安全性与智能化程度。

目前，人工智能与家居融合的着力点有两个，一是智能设备，二是智能中控。在智能设备方面，海尔、美的等传统家电企业积极引进人工智能技术，将其与自有渠道、技术、配套产品相融合，积极研发智能家居产品，建立了一个实体化的智能家居产品生态。在智能中控领域，阿里巴巴、京东、小米等互联网企业利用平台内数据与积累的终端资源积极开发软硬件，为智能家居产品的研发提供支持。

◆AI+汽车

人工智能与汽车融合最直接的产物就是无人驾驶汽车。无人驾驶汽车指的是通过人工智能、监控装置、感知设备、全球定位系统相互协作，让系统在无人干预的情况下自动操控车辆行驶。简单来说，无人驾驶汽车就是利用人工智能技术将传统汽车改造成一台轮式机器人。

随着人工智能技术不断发展以及在汽车领域的深入应用，无人驾驶汽车已经开始实现商业化。无人驾驶汽车以人工智能技术为依托，利用机器视觉技术感知周边环境，利用深度学习算法进行思考、决策，从而实现安全驾驶。无人驾驶汽车实现了对机器视觉、规划导航、人机交互、智能控制等技术的集成应用，在这些技术的推动下迈入产业化发展阶段。

◆AI+医疗

随着人工智能技术不断发展，我国人工智能医疗进入爆发式发展阶段。目前，由于医生资源短缺，我国很多地区存在严重的“看病难”问题。随着人工智能与传统医疗深度融合，智能医疗资源凭借良好的可复制性，可以有效解决优质医疗资源短缺问题。

随着语音交互、计算机视觉和认知计算等技术不断发展，人工智能医疗领域的各项应用都将逐渐落地，包括语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗、癌症诊断、个人健康大数据的智能分析等。

◆智能机器人

为了满足工业发展以及人们日常生活对智能机器人的需求，目前，我国智能机器人研发主要集中在三个方面，分别是家庭机器人、工业企业服务机器人和智能助手。其中，大多数企业都在从事家庭机器人和智能助手研发工作。

随着人工智能技术在智能机器人行业深入应用，整个机器人产业将逐渐得以重塑，并推动相关应用逐渐落地。智能机器人行业涵盖了人机交互及识别、环境感知、运动控制三大模块，其中人机交互及识别模块对语音识别、语义识别、语音合成、图像识别、机器学习、自然语言处理等技术实现了集成应用，可以模拟人类的意识及思考过程，让机器人具备学习、推理、思考、规划等行为与能力。

综上所述，人工智能产业链主要涵盖三个层级，分别是基础层、技术层和应用层。基础层是支撑人工智能应用的前提，各种硬件设备为整个人工智能的运算提供算力，是国际IT巨头布局最多的一个领域；技术层是人工智能发展的核心，在很大程度上决定着应用层产品的智能化程度；应用层可以按照应用对象分为消费级终端应用和行业场景应用，前者如智能机器人，后者如AI+汽车、AI+医疗等，无论哪种类型的应用，都可以用智能化手段提高应用效率，创新应用模式。