本文将从安防、金融、医疗、通信和交通等五个方面介绍中国内地的人工智能产业的行业应用。本文节选自年12月17日发表的《海通国际年中国人工智能产业发展报告》，为“海通国际AI系列”的第三篇连载。

安防：被动监控到主动识别

“AI+安防”是人工智能技术市场渗透最快、产业份额最大的垂直应用领域，受到政府的大力扶持，年以来发展迅速，年预计市场规模将会达到亿元人民币。中国在智慧安防领域处于世界领先地位。

智慧安防以智能芯片、算法模型为底层基础，基于机器学习、生物特征识别技术，开发出智能摄像头、人脸识别门禁、巡检机器人等终端应用，为公共和私人部门提供智能安防解决方案。已经落地的项目包括平安城市、智慧监狱、智能卡口等。

“AI+安防”的主要产品为视频监控，主要功能领域为公安布控，同时不断向社区、家庭领域拓展。AI摄像头替代了过去由人工调取监控进行辨认的枯燥繁琐的工作，改为由电脑实时动态识别并追踪，大大提高公安布控效率，降低人力成本，提升公共空间安全性。中国人口基数大，人员流动复杂频繁，对通过智慧安防产品和解决方案辅助公安布控有巨大的需求。根据艾瑞咨询数据，年AI摄像头在公安新建监控系统中的渗透率为16.6%，在存量系统中的渗透率仅为0.4%。

中国“AI+安防”市场从年开始爆发式增长，至今仍处于快速上升阶段，部分产品已有一定成熟度，行业进入门槛较高，少数龙头企业的竞争优势已逐渐体现，行业集中度正在提升。

金融：竞争日趋规范有序

人工智能在金融业应用广泛，行业渗透率高，未来市场前景广阔。年中国金融场景的人工智能投入规模达.7亿元，年预计将达到.4亿元。传统金融机构和新兴金融科技企业共同参与，银行、金融科技企业和保险公司是其中最活跃的投入者。

现阶段，人工智能在金融领域的应用集中在风控监管和客户管理方面，同时在运营和产品提供方面也不断有突破，主要落地场景如智能风控、智能投顾、智能客服、智能营销、机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation,RPA）等。金融机构自身产出的海量数据为基于大数据、云计算的人工智能技术落地提供了丰富的土壤。金融科技减少了信息不对称，降低了信用风险和借贷成本，使金融机构能够覆盖更多长尾客户，提供定制化产品；同时优化风控模型，降低员工操作风险和道德风险。

“AI+金融”的出现为金融业引入了更多竞争。虚拟银行和互联网券商等新型金融机构瞄准零售客户，改变消费者习惯，导致行业重构，其轻资产、低费率的特点降低了金融业准入门槛，在发展初期给传统金融机构带来了一定冲击。近年来，传统金融机构积极转型，通过自主研发或合作、收购相关科技公司，探索金融与人工智能相结合的全新商业模式。时至今日，金融科技竞争格局初步形成，行业日趋稳定，市场规模增速有所放缓。另外，受P2P网贷爆雷影响，政府监管在逐步加强，行业发展愈益规范。

医疗：机遇与挑战并存

智慧医疗运用了包括机器视觉、知识图谱、深度学习等在内的大量人工智能技术支撑，在疾病诊断、治疗和药物研发等方面有丰富的应用潜力。在诊断方面，智能医学影像设备识别并标注病灶，辅助诊断，提高医生的读片准确度；在治疗方面，大数据+知识图谱分析病患术前术后风险，手术机器人进行微创手术，缩小创口，提高复杂手术的精确度，此外还使远程手术成为可能；在药物和疫苗研发方面，数据分析和算法模型通过干预化合物筛选与合成、小分子药物晶型预测等核心步骤，辅助药物研发，大大缩短开发周期；其他应用还包括电子病历、远程问诊、基因测序、疾病风险预测等。

中国“AI+医疗”起步相对较晚，商业化偏低，但近年来增长迅速。年市场规模达1.62亿元人民币。亿欧数据预计-23年年均复合增长率将达到81.4%，进入爆发期（图1?16）。但智慧医疗的发展也面临着严峻挑战。一方面，现阶段产品同质化较严重，主要集中在智能医学影像设备上；另一方面，由于基因、疾病、临床诊断治疗等医学数据对隐私保护和伦理规范的要求更高，“AI+医疗”在数据获取上有一定难度，同时产品研发周期长，且需要经过严格的测试和审批程序。此外，具备人工智能和医药领域跨专业技能的人才也非常短缺。

在中国人口老龄化日益加大、医疗资源仍然稀缺的背景下，“AI+医疗”能提高诊断效率和精确度，缓解医疗资源分配不均，减少基层医疗专业人员短缺和超负荷工作的现象，今年更是在抗击新冠肺炎和复产复工中发挥了决定性的作用，政策上获得大力扶持，未来发展潜力巨大。

专题1?1：人工智能在抗疫与复工复产中发挥的作用

“鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。”——习近平

监测与追踪：在人流密集地区，通过计算机视觉实现自动体温监测，避免交叉感染的风险，同时不阻碍人流移动，提高通行效率。在发现确诊病例后，通过手机移动、位置信息等精准排查并追踪密切接触者，隔离高风险人员。

检测与诊断：利用算法模型对疑似病例进行核酸检测，缩短检测时间，提高检测量，及时收治病患，降低社区接触传播风险；利用智能医学影像，辅助分析患者肺部CT影像，定位并测量病灶，提高诊断精确度，缩短问诊时间。

治疗：结合病患性别年龄、基础疾病等自身信息，通过大数据分析，制定合适的治疗方案，并预测方案针对不同人群的潜在风险。

疫苗与药物研发：进行基因测序和识别病毒蛋白，加速疫苗和特效药物的研发。

后勤与物流：在疑似和确诊病例隔离期间，由递送机器人实现送餐给药等无接触式递送；服务机器人对污染区域完成全面清洁消毒工作，降低二次感染风险；仓储机器人、智能物流系统24小时运转，保障封锁地区居民日常所需生活物资的供应。

复工复学：视频会议、线上办公等软件协助各单位在疫情期间远程办公，恢复生产；智能助教、AI教学终端等协助教师开展线上课堂，使学生在家也能进行远程学习。

通信：5G与人工智能的相互赋能

第五代移动通信技术（5G）是人工智能在通信领域最重要的应用。中国是世界范围内5G技术的领跑者。年，工信部向中国移动、中国联通、中国电信和中国广电发放5G商用牌照，各电信运营商开始在全国各大城市开展5G基站和网络建设，标志着中国进入5G商用元年。年以来，人工智能被纳入“新基建”范围，各部委加快推进包括5G、大数据中心、工业互联网等在内的人工智能相关信息基础设施建设。根据工信部副部长刘烈宏近期在中国发展高层论坛上披露，截至年10月，中国已建成5G基站超70万座。预计-25年间还将新建约万座（图1?17）。

5G将软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）等技术与人工智能相融合，提升智能化水平，实现比前代通信技术更快的传输速度、更海量的传输数据和更安全的传输过程。在网络资源分配方面，利用遗传算法、神经网络学习、蚁群优化找到分配最优解；在流量分类方面，通过对流量大数据进行模式学习，提高传输效率；在业务预测方面，基于神经网络算法、支持向量机算法等进行预测，协助5G网络的自动化调度。5G技术由于结合了复杂的算法和海量的数据，需要依赖人工智能以实现自主配置和优化，并提升频谱利用率和网络覆盖率。

人工智能在优化5G性能、提升5G智能化水平的同时，5G又以其自身性能（高速、安全的传输海量数据）反哺人工智能基础层建设，并助推新一代人工智能终端设备的普及。

交通：建立城市交通大脑

“AI+交通”通过分布在城市各道路节点的传感器和摄像头，采集人流、车流轨迹等动态交通信息，上传至囊括了数据采集平台、数据分析平台、数据建模平台和决策平台的PaaS云服务交通大脑中，基于深度学习、云计算、大数据等技术，提出交通智能解决方案，最终输出的应用功能包括信号灯管控、车流调控、智能调度、高峰预警、实时导航服务、公交线路优化等。

与公安领域的应用主要侧重于人脸识别和实时追踪的功能不同，“AI+交通”侧重于对异质交通信息的处理分析，以便对人流车流进行引导和对可能到来的高峰进行预测，最终提高交通效率，缓解拥堵。

目前，“AI+交通”领域主要企业的市场竞争优势尚未显现，集中度较低，但进入壁垒高。智慧交通围绕城市交通基础设施，其试点和应用需要整合包括公安、交通、铁路、民航等不同部门的资源，目前仍缺乏有效的跨部门合作协调机制，部门间信息、数据沟通不畅，进展较为缓慢。但是，随着中国城市化的进一步推进，人口向中东部较发达地区集中，主要城市人口密度变大，对城市智慧路网系统的需求还将持续增长。

*以上报告节选自海通国际首席经济学家办公室于年12月17日发表的研究报告。点击页面下方“阅读原文”，获取完整报告。

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