六大行业智能化转型最佳实践

导读：

随着云上智能的不断落地，越来越多的企业逐渐将智能化技术集成到自身业务和产品体系中。目前，金融、能源、 工业、广电、教育、医疗等多个产业的智能化转型正在加快推进，实现了更具灵活性的资源部署和利用，形成了一 批最佳实践。

一、金融 - 行业智能化转型

目前，金融行业经历金融信息化、金融互联网化阶段， 正处于金融科技迅速发展的时期。2020 年，中国四大国有银行在金融科技领域投资总计近80 亿元。金融行业已全面向智能化、数字化转型升级。人工智能与云计算结合，正在带来创新的数字体验，在身份认证、理财、 风控、量化交易、智能客服、智能投保等多领域展开应用落地。新冠疫情后，新常态成为长久的现实，金融业必须转变业务模式，通过安全地访问云、推进高级自动化以及简化流程和产品，提高运营效率。

二、能源 - 全周期智能化助力能源安全和低碳转型

能源行业是国计民生和国家安全的核心部门，中国是世界上第一大能源生产和消费国。煤、油、气、电、核、 新能源和可再生能源构成了中国能源供给体系。根据 2019 年的数据，我国原煤产量达到 39.7 亿吨，原油产量 2.1 亿吨，天然气产量 1762 亿立方米，发电量 7.5 万亿千瓦时。2060年碳中和目标的正式提出，推动能 源行业进入了转型变革的重大历史时期，需要通过技术进步解决能源资源约束、生态环境保护、气候变化等重大问题和挑战。 

能源行业具有规模庞大、需求复杂、数据丰富的特征， 是人工智能应用的重点行业。在油气领域，人工智能已 应用在勘探、生产制造、油气输送和客户经营等方面。根据普华永道的研究，预计到 2025 年，油气公司通过 将人工智能应用于上游业务，可节省 1000亿至1万亿 美元的资本和运营支出。在石油勘探环节，人工智能可 以帮助科学家分析地震数据，评估油气藏存在的可能性 和潜在规模。在生产环节，人工智能技术可以帮助企业 实时收集钻井数据，并自动优化钻井技术，同时，无人 作业平台的打造，还可以增强生产制造的连续性，如中 海油搭建的海上无人作业平台，能够在台风到来时继续 采油，有效提升产量，仅一个平台的作业操作费就节省 400 万元。 

在电力行业，人工智能应用涉及发电、输变电、配电和用电全过程，包括光伏和风电集群发电功率预测、火力 发电机组控制优化，输变电设备故障智能诊断、线路巡 检，用户用电行为分析、配网故障智能研判，电网安全 与控制等。在发电领域，人工智能正在助力能源的综合 管理，通过实时收集当下用电数据，电力企业可以对未 来用电需求进行预测。针对当前能源消费绿色低碳转型的要求，英国已经开始利用人工智能技术来预测能源使用需求，充分利用可再生能源，平衡电网的能源供应。对于光伏、风电等新能源企业，发电效率很大程度上受 到环境因素的限制，在此情况下功率预测系统尤为重 要，有助于电网改善发电计划、整体合理调度，减少弃 光和弃风率，降低成本，提高能源利用灵活性，减少碳排放。在输电方面，我国电网线路长、分布广，截至 2019 年，我国国内 35 千伏及以上输电线路总长度达到 197.5 万千米，其中 80% 以上分布在崇山峻岭之中，月度线路巡检是一项非常繁重的工作，采用图像处理技术，对直升机、无人机、巡检机器人、摄像头等采集的数据进行分析，可以对电线、相关设备的状态进行判断，从而发现异常情况、预估风险，提升电网的安全性。

三、工业 - 研产供销服全链路智能化助推中国智造 

制造业是一个国家综合实力的典型代表，也是当前世界各国竞争的主战场，主要发达国家均制定了以重振制造业为核心的发展战略，包括美国“先进制造业领导力战略”、德国“国家工业战略 2030”、日本“社会 5.0”和欧盟“工 业 5.0”等。 

我国是全球制造业第一大国，拥有 41 个工业大类、207 个工业中类、666 个工业小类，是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。但同时，制造业向高端化、智能化和绿色化转型仍然任重道远。根据工信部 对 12000 多家企业的调研数据显示，我国 89% 的企业处于智能制造能力成熟度二级及以下水平，正迈向数字化阶段；6% 的企业处于成熟度三级，网络化特征明显；5% 的企业处于成熟度四级以上，标杆示范效应显现。汽车、电子、 电器、医药、化学原料及制品等行业的智能制造能力成熟度领先，纺织、通用设备制造、黑色金属加工等行业整体水平较差，工业领域的 AI 应用仍有很大的发展空间。 

人工智能已经深入到工业的各环节，从研发设计、生产制造、产品营销和售后服务的全生命周期，人工智能都已经展现出巨大的潜力。在研发设计阶段，设计师只需要确定相关的重量、外形尺寸、材质等指标，人工智能系统就可以辅助设计出成百上千种产品方案，从而选出性能更好，质量更优、性价比更好的产品设计方案。在生产制造阶段，传统上依靠人工质检的方式效率不高，且严重依赖质检员的肉眼观察，受限于视疲劳和个体差异，检测结果的稳定性和成本一直是行业的主要挑战。应用计算机视觉技术，对不同材质和规格的产品进行标注和学习，机器可以自动识别不合格的产品，大幅提高检测效率。在服务环节，大型设备维护成本往往较高，而且一些计划外停机会给企业带来巨大的损失。借助智能传感器，企业可以动态掌握设备的运行状态数据，并在 AI 算法的帮助下提前预测 设备可能出现的故障和时间，从而做到提前维护，减少了突发性停机的风险，有效增强制造企业的韧性。

四、广电 - AI 开放平台助推融媒体时代 

2020年7月，国家广播电视总局发布《中央广播电视 总台 5G 媒体应用白皮书（2020）》，着重强调 5G 技术与媒体生产的深度融合与发展。目前，全国有线电视 网络整合与广电 5G 建设一体化加速发展，截止 2020 年底，全国有线电视用户数为 2.07 亿，全国交互式网络电视（IPTV）用户数超过 3 亿，互联网电视（OTT） 用户数为 9.55 亿，广播电视与新一代信息技术融合，加速数字化转型升级。 

广电行业主要内容为信息资源，具有产业数字化的天然优势，人工智能在内容生产、制作播出、分发传输、运行维护、监测监管、网络安全等多个环节中都有出色的表现，有助于视频产品质量平稳且时效性输出，辐射包括电视媒体、网络视频（含短视频）、移动终端等诸多视频市场。

在内容生产阶段，传统上需要人工对原始视频的大量无效信息进行识别，效率较低，存在一定延时，人工智能协助智能剪辑、视频关键帧提取，可以实现免人员聚集 下的内容制作，加速输出视频内容。在传输转码阶段， 传统上视频传输需占用更多带宽、成本高，人工智能的视频处理模块有助于移动视频的转码优化，以更低的成本、更快的传输速度进行内容分发。在运营阶段，传统上人工内容推送的同质化程度高、匹配程度低，人工智能采用大数据、用户画像等相关算法，精准进行流量分发，实现内容的智能推荐。在内容审核环节，对于视频、 图像等视觉信息，传统上需要人工逐帧进行反复查看和审核，筛选黄暴恐内容，受限于个体视疲劳与标准差异， 现今人工智能的视觉技术与视频语义分析技术则可进行 自动识别，大幅提高效率。在内容安全环节，人工智能 通过情感识别、自然语言识别等相关方式，实现对社会热点的分析建模，及时智能辟谣。

五、教育：“教学考评管”全面智能升级 

国务院《新一代人工智能发展规划》明确提出“利用智 能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。开展智能校 园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用”、“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育” 。《教育信 息化 2.0 行动计划》中强调“大力推进智能教育，开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设”、“探索 泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与应用模式”。

目前，人工智能技术已深度应用于教育行业，包括“教 学考评管”等诸多环节。随着智能技术对传统学习行为 影响的深化，更广泛、连续、实时的学习过程和结果数 据将会上线，算法的持续优化也将改进推荐的准确性和 用户的交互体验，由表及里深入教学核心环节。“教”， 可为教师提供基于学习者画像的课程内容制作、精准互 动教学、个性学情诊断、自动批阅等能力，提高教师的 课堂教学质量。“学”，通过学习人工智能课程，使学 生掌握人工智能理论知识，通过项目式的动手实践提升 计算思维、创新思维、信息意识等核心能力素养。“考”， 结合英语、体育、理化实验等考试场景，实现效果评价、 大数据统计、技能考核、个人成长记录等全要素的自动 化。“评”，利用智能化、区块链等技术实现多元化评 价，进行全过程数据动态反馈评价，建立过程评价和综 合评价为导向的学情报告。“管”，通过校园安全管理、 学生行为预警、家校连接互动等功能，满足不同场景不同主体的管理、互动和决策需求。 

教育科技应该以人的发展为准则，帮助教育更好地发现人、成就人。教育行业的人工智能应用要贯彻以学生发 展为本、全面发展素质教育的理念，凸显学生的主体地 位，强化老师的育人功能，符合教与学的客观规律；同时，也要注意如学生课堂行为数据保护、学生视力保护、 防沉迷防暴力等育人环境特点，并满足相应的监管要求， 彰显科技的人文关怀。

六、医疗：一站式智能服务平台 

党的十九大将“实施健康中国战略”纳入国家整体发展战略统筹推进，目前健康中国建设已经进入了全面实施阶段。医学科技创新是全力推进健康中国的重点任务之 一，通过云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术推进医疗数字化进程，助力医疗卫生行业供给侧改革创新，加快优质医疗资源扩容和区域均衡布局是“健康中国”战略实施的重要抓手。 

2015 年起，国家陆续发布关于分级诊疗、医疗信息化、 智能医疗、智慧医院等相关政策，推动分级诊疗制度建设和医疗卫生机构信息化建设。2015 年 9 月，国务院 发布《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》，提出基层首诊和双向转诊制度；2018 年，国家卫健委相继发布《全国医院信息化建设标准与规范（试运行）》和 《关于进一步推进电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》；2019 年，国家卫健委再次发布《全国基层医疗卫生机构信息化建设标准与规范（试行）》。在国家的政策推动下，如何提升基层医疗机构诊疗水平， 推动医疗机构数字化建设成为行业聚焦。而人工智能技术在医疗领域的落地，可以有效地辅助医生，提升诊断 效率和准确率。

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