1.3 行业应用：产业链、应用、优势

1.3.1 人工智能产业链

人工智能产业链一般来说划分为3个层次，分别是底层的基础层、中间的技术层和上层的应用层（图1-2）。但是，前面谈到数据是人工智能产业链中非常重要的一环，它原本属于基础层，因为其重要性，我们把它提出来，与基础层并列。

1．基础层

基础层包含算力、算法和算法框架，是人工智能发展的软、硬件基础。算力包含GPU、CPU、FPGA、神经网络处理器（NPU）等硬件计算芯片，以及云服务器等；算法包含各种深度学习算法；算法框架包括Tensor Flow、Caffe等。

2．数据层

数据层主要包括各个应用场景的一手数据。现在也被称为“大数据”时代，各行业数据文件的存储量非常大，类型多样，并可以在批量模式下快速流转和交换。医疗方面主要就是病历数据、影像数据、健康数据等。

3．技术层

技术层主要包括各种领域的算法，如语音识别、语义分析、图像识别等，还包括各种传感器技术。

4．应用层

应用层则是人工智能的各种应用场景，如智能医疗、智能农业、智能金融、智能工业、智能城市、智能家居、智能汽车等。只有和生活应用场景结合，并广泛应用到各领域中，人工智能才更有意义，才能从生产力层面对传统行业进行变革。

1.3.2 人工智能的行业应用

将人工智能应用层进行分解，就能回答开篇的第一个问题——人工智能能做什么。

人工智能的图像识别、语音识别的准确度提高到一定程度之后，就可以逐步在行业中应用了（表1-1）。人工智能图像识别错误率已经低于人类，语音识别等自然语言处理技术也已经在日常生活中得到广泛应用。例如，苹果手机内置的语音助手Siri、亚马逊智能音箱Echo、阿里YunOS个人助理+、阿里小蜜、支付宝安娜等。通过传感器和驱动器的结合，人工智能还可以结合高精度地图和环境感知信息感知并行动。运用此类技术的机器人、无人机、自动驾驶等智能设备已经投入使用。

1.3.3 人工智能行业应用优势

人工智能在各行业中应用的机会在哪里？人工智能的应用在各行各业中都有相似或者相近的优势，主要有两大辅助作用：一是对项目运营进行优化，二是高效率地辅助决策。

1．运营优化

人工智能通过图像、语音、物联网等各种传感器收集数据，再通过数据对项目运营中的问题进行分析，并提出优化建议。例如，医疗行业中，对医院人流量、手术量、医护人员进行监测，提供医院管理建议；金融行业中，对项目收益进行分析预测，提出改进建议；零售业中，对地区销售物品的类型进行监控，提出库存优化建议。

2．辅助决策

人工智能通过大数据收集，显著提高决策效率，并降低成本。全面的数据收集尽可能地不漏过蛛丝马迹，再用深度学习算法来洞察业务中的关键决策点，计算速度和准确性都要高于人类。例如，医疗行业中的影像识别能快速准确地判断患者是否患有肿瘤；农业中，通过土壤、天气、卫星图像的数据决定种植、灌溉和施肥的时间；金融行业中，通过各种历史数据和财务数据完成风控和交易。在医疗健康行业，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。与互联网技术在医疗行业的应用不同，人工智能对医疗行业的改造包括生产力的提高、生产方式的改变、底层技术的驱动和上层应用的丰富。

人工智能在医疗领域的应用，有以下几点好处。

①可以提高医疗诊断的准确率与效率；

②提高患者自诊比例，降低患者对医生的需求量；

③辅助医生进行病变检测，实现疾病早期筛查；

④大幅提高新药研发效率，降低制药时间与成本。