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人工智能发展的报告范文1
报告总体分为四个部分，分别从市场环境、产业格局、商业模式、机遇与挑战等方面对中国医疗人工智能产业进行分析。
无论是对中国还是对世界来说，人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展，人们逐渐开始寄希望于通过人工智能来解决医疗行业的痛点。此前，美国咨询公司弗罗斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可将医疗效果提高30% 到40%，减少多达50% 的医疗成本”。
在中国，医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面，中国人口数量庞大，有充足的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了基石。另一方面，中国足够大的医疗市场也为人工智能企业创新提供了动力。
不负人们所期，近年来中国医疗人工智能市场正如火如荼地发展着。数据显示，自2013年到2017 年，中国医疗人工智能行业共获得241 笔融资。其中，2017 年国内医疗人工智能行业公布的融资事件近30 起，融资总额超过18 亿元。
2018 年，医疗人工智能市场火热依旧。一方面，资本热情不减，大额融资频发，医疗人工智能融资总额再创新高，仅2018 上半年就有18 家公司获投，总金额超过31 亿元。另一方面，已然成熟的互联网巨头，如BAT 等，以及传统医疗相关企业，如飞利浦等也早已重金布局医疗人工智能，大手笔向产业链扩展业务。
作为一种提高效率的工具，目前，医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。其中，医疗环节以服务患者为主，针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、医保、医院环节则更多是为B 端的医疗机构、企业等服务。并且，医疗人工智能在经历过火热的发展后，迎来了商业化的关键期，目前绝大多数医疗人工智能的公司尚未实现盈利，且其产品多在医院进行试用，但他们已经通过不同的业务模式实现了付费收入。
人工智能发展的报告范文2
人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI）是一门研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。人工智能早在1956年就已被提及。随着近几十年来计算方法的革新、硬件水平的提高和云计算大数据的共同驱动，人工智能得到了各行业的广泛关注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go战胜李世石，随后Alpha Go升级版Master持续挑战人类顶尖围棋高手，保持了60场不败的纪录，使得人工智能名噪一时。
根据艾媒咨询的《2017中国人工智能产业报告》显示，2016年中国人工智能产业规模以43.3%的增长率达到100.6亿元，预计2017年将达到152.1亿元，并于2019年增至344.3亿元。
二、人工智能在金融领域的变革情况
一直以来，金融行业差别化的服务都是基于“人”的服务。然而，近年来，机器人的出现在一定程度上模拟了人的功能，批量而且更个性化的服务正尝试取代人的位置。依托互联网金融的兴起，计算机视觉、自然语音处理、机器人、语音识别等人工智能技术在金融行业中得到了广泛的应用。在“第二届中国金融科技大会”中，百度高级副总裁朱光指出金融是人工智能最好的落地场景，因为它的核心就在于数据和数据处理。
（一）人工智能在银行服务领域中的应用
第一，征信助手。从传统金融到“互联网+金融”，无论是传统的信贷审批还是互联网产品，如P2P、现金贷等征信的搜集，风险防控一直是银行类金融机构的重要课题。在过去，对贷款人贷前识别、贷中监控、贷后反馈，一般会单纯地依靠大量的信贷工作人员的实地考察，这就极大地增加了信用风险评估的片面性和失误性。目前，借助人工智能和大数据搜集和认证客户信息。通过多渠道、多维度地获取客户信息数据，实现智能化征信和审批，可极大地加快银行信贷速度和限制增量风险，减少信息不对称。传统银行信贷风控模型中，变量覆盖只有20～30个，而基于用户数据累计和人工智能技术建立的智能化风险控制体系模型可超过万级单位。澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）、美国证券交易委员会等多家机构已将AI引入风险管理。
第二，客户服务。在银行客户服务中，用户的咨询问题具有重复性特征。人工智能利用深度学习系统，通过前端客户数据搜集，如用户信息、行为动态等方面进行捕捉，而后结合客户性别、年龄、爱好等进行多维度、标准化营销。首先，各大银行通过推出可互动的高科技机器人代替大堂经理，提升客户体验，降低成本。例如，交通银行的“娇娇”、民生银行的“ONE”、农业银行的“智慧小达人”。其次，近年来建设银行、中国银行等多家银行先后建立“智慧银行”，颠覆了传统的银行模式。客户将在智能机器人的引导下办理各项业务，增强银行的科技感和服务的体验感。
（二）人工智能在投资顾问中的应用
相比传统的投资顾问，智能顾问通过机器学习与神经网络技术，能够通过数据分析处理、构建和完善模型，利用采集的经济数据提供更加快速、可信、客观、可靠的投资方案。同时，人工智能还可以通过搜集资料，进行数据分析，自动撰写各类报告。比如，招股说明书、行业研究报告、尽调报告和投资意向书等。投资顾问先行者Ken-sho能够在两分钟内基于历史数据判断历年来美联储加息前，标准普尔和道琼斯指数的趋势，判断利好行业和潜力公司，而过去依靠人类分析师几天几夜都是很难达到的。花旗银行数据显示2012―2015年年底，智能顾问管理资产规模从0发展到290亿美元，未来将高达5万亿美元。北京资配易投资顾问公司人工智能系统（SIAI）可根据市场信号判断买卖时机和仓位规模。除此之外，国内外还有京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问。2016年下半年，全球最大的资产管理公司――莱德基金（Black Rock）花费1.5亿～2亿美元收购理财初创公司“未来顾问”（Future Advisor）、德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”等。
（三）人工智能在保险行业的应用
近年来，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展和应用，保险业进入了一个更高效、更快捷的时代。首先，一直以来在传统保险行业中，如何存储大量的纸质或者影像的保单、证照、票据等数据是保险公司的一大难题。据统计，一个100人的数据录入团队一年的人力成本在200万元～600万元。然而，人工智能通过参与大数据和深度算法，数据构造后，存储空间可节约90%。其次，如何对存储数据进行传输、搜索和剖析的问题也日益突出。而人工智能通过数据积累和算法迭代，就可以为保险公司的产品定价提供精确数据。同时，通过机器识别参与保险理赔，可降低风险。目前，国内外多家保险公司已经开始布局人工智能。例如，泰康人寿保险智能机器人“TKer”、平安人寿“智能机器人”、合众人寿人工智能“小Ai”、太平洋保险智能运维机器人、弘康人寿引入“人脸识别技术”、日本富国生命保险人工智能平台“Watson Explorer”、台湾国泰人寿的“Pepper”等。
（四）人工智能在互联网金融领域的应用
互联网金融作为传统金融的补充，通过依托互联网技术和工具提供资金融通和支付结算等业务行为。目前，我国互联网金融发展经历了两个阶段。最初阶段，互联网金融仅仅只是为传统金融业务提供网络化服务，即把保险、理财、基金、信托等金融产品搬到网络进行营销。现在，互联网金融则覆盖第三方支付、P2P网络借贷、大数据金融、众筹和第三方金融服务平台等多种模式。首先，人工智能提高了互联网金融的效率。通过自动问答机器人实现智能客服，在过去两年的“双十一”期间，蚂蚁金服95%的客服均由智能机器人通过语音识别完成了远程客户服务、业务咨询和办理。其次，随着《关于促进互联网健康发展的指导意见》《非银行支付机构网络支付业务管理办法》和《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》等一系列政策的出台，不难发现，互联网金融在理财顾问、征信助手、智能风控和防范金融系统风险等方面被逐步规范化和法制化。例如，长期以来，由于缺乏有效的管理，信息安全、风险控制、资金调节等问题日益突出。根据《2016年全国P2P网贷行业快报》，仅2016年12月，“跑路”的平台就有69家。人工智能的出现可有效地进行监管，规避风险。根据阿里巴巴蚂蚁金服的数据显示，网上银行在花呗和微贷业务中，将虚假信贷交易降低了10倍。利用OCR系统，支付宝证件审批由1天降低到1秒。百度利用大数据和人工智能实现教育信贷秒批。
人工智能发展的报告范文3
涂序彦曾任中国人工智能学会理事长、学术指导委员会主席，是中国人工智能学会的主要创建人、我国“人工智能”学科的奠基人之一，他提出的“广义智能信息系统论”为“人工智能”学科提供了统一的理论架构，他倡导的多学派兼容、多层次结合、多智体协同的“广义人工智能”学科体系，为现代“人工智能”学科的全面、协调、持续发展，提供了研究开发策略，他提出的“广义智能学”促进了“智能科学技术”新学科的诞生。1988年，他编著的高等学校教材《人工智能及其应用》电子工业出版社，获电子工业部优秀教材一等奖。
1977年，他在中国科学院自动化研究所工作，主持“控制论组”，与北京市中医院合作，研究开发我国第一个中医专家系统“关幼波中医肝炎诊断治疗程序”，这也是世界第一个中医专家系统。1985年，主持“国家经济信息专家系统关键技术”研究，提出大型“多级专家系统”新方法，获国家“七，五”攻关重大成果奖。
1960年，在第一届国际自动控制联合会IFAC世界大会，创立多变量控制系统的新原理：“协调控制”理论，他提出的升船机多电机同步的“协调控制”方法应用于三峡工程。1981年，在《科技管理与科学学》发表“论协调”，提出创建“协调学”新学科。
1977年，涂序彦发表我国“大系统理论及应用”首篇论文，1985年，创立“大系统控制论”，1994年，撰写出版《大系统控制论》专著，发展“控制论”的新学科。
1979年，根据国情，他创立具有中国特色的“最经济控制”理论，提出天文科学卫星“最经济姿态控制”新方法，在《自动化学报》发表了关于“最经济控制”多篇论文。
1980年，总结有关“生物控制论”的科研成果，主持编著我国第一本《生物控制论》专著，由科学出版社出版，重点研究“人体控制论”，他提出“针麻－多级协调控制过程”，“经络－人体控制系统”新学说。
1977年，涂序彦发表我国“智能控制及其应用”首篇论文，开拓“智能控制”新技术，1985年，提出“多级自寻优、自协调控制”新方法，1990年，参与发起主办“全球华人智能控制与智能自动化”大会，任大会主席之一。2004年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Intelligent Control System based onArtificial Life”。
1985年，在IFAC／IFORS／IFIP国际学术会议，涂序彦提出“智能管理”(Intelligent Management)新概念，开拓我国“智能管理”新方法、新技术，1995年，撰写《智能管理》专著，由清华大学出版社出版。2010年，他和马忠贵博士撰写《协调智能调度》专著，由国防工业出版社出版。
1995年，在“人工智能”与计算机“仿真技术”相结合的基础上，涂序彦提出“智能仿真”的概念与系统架构，2009年，应邀在中国计算机仿真高层论坛作“协同智能仿真”大会报告。
2000年，开发“智能信息推拉”技术、“基于公共知识库的智能通信”系统，2004年，在中国人工智能学会智能信息网络学术会议，作大会报告“智能通信与智能网络”，2005年，提出“互动智能通信”的概念，2008年，他和马忠贵博士撰写《智能通信》专著，由电子工业出版社出版。
2002年，涂序彦发起并主持中国人工智能学会首届“人工生命及应用”学术会议，提出“广义人工生命”的概念和类谱，2003年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Generalized Artificial LifeRace＆Model”，2004年，主编《人工生命及应用》论文集，2005年，北京邮电大学出版社。
2002年，涂序彦与曾广平教授等合作，提出“软件人”的新概念，2003年，获国家自然科学基金项目“计算机网络环境中的虚拟机器人一软件人”支持，2004年，提出“广义软件人”，2007年，总结相关研究开发成果，撰写《“软件人”研究及应用》专著，由科学出版社出版。2008年，主持InternationalConference on Humanized Systems，作大会主题报告“Advanced Intelligence，Humanics，SoftMan”。
2002年，涂序彦与韩力群教授合作，提出“多中枢自协调人工脑”的新概念，2004年，在AROB国际学术会议“Study of ArtificialBrain based on Multi-Centrum Self-Coordination Mechanism”，2009年，总结相关研究开发成果，撰写《多中枢自协调人工脑》专著，由科学出版社出版。
2003年，他在中国人工智能学会第十届全国人工智能学术大会报告中，提出“人工智能”的姐妹学科：“人工情感”的新学科架构。2004年，在北京主持召开中日国际学术会议，作大会报告“Artificial Emotionand its Applications”，提出“IntelligentAnimation，Intelligent Game，IntelligentFilm＆Television”。
1991年，在全国“智能控制”学术会议的大会报告中，涂序彦提出“智能控制论”新学科架构，2010年，他与王枞教授等合作，撰写出版《智能控制论》专著，在科学出版社出版。
2004年，在“智能系统”国际学术会议，涂序彦提出“拟人系统”新概念，2005年，在中国武汉，发起并主持第一届“拟人系统”国际学术会议，他提出创建“拟人学”新学科，2008年，在中国北京，主持召开“拟人系统”国际学术大会。
2005年，他的诗集《糊涂集》包括：理智篇、山水篇、情感篇等涂诗四百首，由北京邮电大学出版社出版。
人工智能发展的报告范文4
报告从医疗人工智能的发展角度出发，以商业落地为切入点，总结出中国医疗人工智能发展10大洞察。梳理了国内10项主流的医疗AI产品，医疗人工智能领域中十大主流产品，并从技术成熟度、使用效果、发展情况、企业案例等角度进行分析。
2018中国医疗人工智能十大洞察从人工智能在医疗健康领域的四个核心应用场景——医学影像、虚拟助理、健康管理和药物研发的角度，提出出中国医疗人工智能发展的十大洞察及相关观点。
1. 部分智能影像诊断企业将在2018年获得三类器械证，正式进入商业化阶段。
2. 智能影像诊断竞争格局基本形成，“伪医疗AI企业”基本出局，新入场技术型玩家基本没有获得风投的可能，商业机会已然错过。
3 .语音电子病历：落地医院成本高，产品需进行科室定制化，客单价低，主要用于病理科、影像科等。
4. 智能问诊：知识图谱搭建是关键，目前仅发挥导诊、辅助检索或连接医患的作用。院内场景“预问诊”需求量大，具备落地能力.
5. 国人健康管理意识尚待培育，健康大数据尚待采集与整合。企业以B端为主要切入口。
6. 精神心理治疗师严重缺乏，AI或可成为替代性工具。
7. 药物研发中化合物数据质量对于AI企业是关键。
8. 借助国际力量，中国AI药物研发企业从无到有，预计2018年起将涌现更多玩家，AI药物研发或将是未来的新风口。
9. 产品形态以软件/SaaS为主，收取软件授权费的商业模式存在一定局限性。软硬一体化产品的商业落地更具优势。
10. 中国医疗整体数据量大，但针对细分场景的数据量和质量仍无法满足算法模型的训练需求；随访数据的缺失，使国内在类似“肿瘤患者五年存活率”等领域的研究一片空白。
医疗人工智能应用场景与技术路线人工智能与医疗健康结合点在哪里？下图呈现的是人工智能技术在医疗领域的主流应用场景与技术路线，通过该图能够对中国医疗人工智能的格局有清晰的了解。
中国十大医疗人工智能产品总览为了更深入的解读商业落地的现状，在报告中，亿欧智库主要按照技术成熟度和使用效果两大维度对医疗人工智能十大产品进行了分析与评估。其中，针对技术成熟度和使用效果两大维度，主要通过产品出现时间、落地情况、发展情况、企业数量、行业人士和专家访谈进行判断。另外，还从产品的发展情况、涉足的企业案例等角度更加具体地进行分析。
医疗人工智能六大发展趋势结合政策和商业落地产品的现状，亿欧智库认为市场在今年呈现出六大趋势：
1. 2018年起，AI影像产品落地速度会加快，产品性能成熟度将不断提高。
2. 随着技术成熟度提高，语音电子病历医院普及率加快，头部企业可形成规模效应
3. 智能问诊随着知识图谱的不断完善，预问诊功能可以有效提升医生效率
4. 健康大数据的发展，会使AI在健康管理场景下的应用程度会进一步提高。
5. AI在精神心理健康的的渗透程度会更深，未来可能成为这一领域的核心推动力
6. AI+药物研发领域将会诞生出独角兽。
医疗人工智能发展四大挑战一是数据数量问题：中国医疗整体数据量大，但针对不同病种的数据量和质量参差不齐，有些病种的训练数据缺乏；健康大数据孤岛问题有所缓解，但仍未达到深度学习的阶段。
二是数据质量问题：AI数据处理中标注的准确性关乎结果的准确性，近两年之内还是需要大量医生去标注。药物研发中的数据质量对于研发效率的提升至关重要。
三是人才问题：AI算法人才与医学人才知识体系不同，如何融合各自优势发挥最大价值，值得企业思考。
人工智能发展的报告范文5
关键词：人工智能；智能营销；营销趋势；营销挑战
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业将人工智能技术应用到企业的日常生产经营活动中来。NarrativeScience和国家商业研究所的报告显示，在2016年仅有38%的企业表示引用了人工智能技术，而到了2017年这一数字迅速增长到了61%。与此同时人工智能技术在营销领域的应用也越来越广泛，在零售行业，人工智能可以通过自我学习，为消费者添加标签，描绘用户画像；在网络消费场景，智能人工助理可以帮助营销人员及时在线回答用户问题。人工智能的应用让消费者与企业的互动更加频繁，这也给企业营销活动本身带来了如隐私泄露、过度营销、用户倦怠等问题。如何正确处理人工智能技术在营销领域的应用问题，成为了学者们日益关注的重点。以往的研究已经从人工智能营销的技术基础、概念、隐私担忧等方面进行了分析，本文将从人工智能营销的内涵、趋势、挑战等方面进行梳理研究，希望能够对人工智能态势下的市场营销有更加全面的认识，为企业应对人工智能营销活动中的问题提供有价值的参考。
二、人工智能态势下的市场营销
（一）智能营销的内涵
智能营销，是伴随着人工智能应用的发展而产生的一个新的营销概念。智能营销不等同于电子营销，它是建立在大数据、人工智能、云计算等综合技术基础上的一种智能化运作模式（汪涛2014），是可以模仿营销人员的部分行为活动的过程。随着人工智能技术在营销领域的应用，智能化的设备通过仿真、思考、行动等模式完成了营销人员所需要进行的一部分工作，深刻改变了营销思维和方式。作为智能经济条件下的新产物，目前学者们对智能营销还没有形成一致的概念界定。但是随着对人工智能的逐步深入了解，业界逐渐形成了一种共识，即它是企业借助计算机网络、移动互联网等智能技术来进行营销活动的各种新思维、新方法、新工具的一种创新营销新概念（常亚平2018），它包括智能识别、智能存储、智能执行等多个方面。
（二）智能营销的技术基础
人工智能营销的兴起离不开技术的支持，根据以往文献的研究，可以将智能营销发展的技术基础大致归为三个方面：首先，移动互联网和5G技术为智能营销发展提供了海量数据来源的保障。智能营销发展的重要基础就是数据，持续可靠的数据获取是智能营销所需的核心技术之一。随着移动互联网和5G技术的发展，营销活动借助虚拟现实技术、仿真技术、人工生物智能技术广泛深入到消费者的工作、娱乐、生活、消费等日常行为活动中，全方位地记录了消费者的行为数据，为智能营销的后续分析处理工作提供了海量的数据信息来源。其次，云计算帮助智能营销完成了复杂的数据计算和处理分析。移动互联网时代，大数据的发展使网络数据成几何倍增长，如何计算和处理分析这些海量数据成为了智能营销发展所必须解决的重要问题。云计算技术凭借强大的数据计算能力，很好地解决了人工智能技术应用过程中的海量数据处理问题，通过多维度数据的连接实现了万物互联，从而使消费者和智能设备的交互体验更加完善，营销场景也因及时准确的数据分析而更加智慧化。最后，人工智能商业化应用技术为智能营销发展提供了网络应用环境。德勤2019年《全球人工智能发展白皮书》显示，当前人工智能技术已进入全方位商业化阶段，并预测全球人工智能市场在未来几年会经历现象级增长（钱明辉2019）。我国也出台了相应政策来支持人工智能商业化应用的发展，2019年我国从事人工智能业务企业数量居全球第二。人工智能商业化的发展环境以及人工智能商业化应用技术的支持，为智能营销的发展创造了良好的外部网络应用环境。
（三）人工智能在营销中的应用体现
人工智能技术在营销中的应用，使营销活动体现出了新的特点，如：视觉、听觉、触觉等多种形态的新互动方式、个性化需求的预测等。根据营销活动的不同过程阶段，可以从四个方面来分析人工智能在营销中的应用体现。1.营销调查研究阶段。营销调查研究是营销活动的起点，通过提前的调研企业可以了解市场占有情况、消费者意愿、目标消费群体需求等重要信息。大数据技术以及人工智能技术的应用，极大地提高了企业营销活动前期的营销调研效率。消费者在各种生活消费场景中会留下自己的痕迹和使用信息，人工智能技术会帮助企业将海量的用户数据进行归类，如账户数据、交易数据、浏览数据等，并利用这些数据进行用户画像，从而准确分析出消费者的日常消费偏好、消费方式等信息，帮助营销人员获取营销调研后的第一手分类数据。2.营销策略的制定阶段。人工智能技术从全网智能抓取相关数据进行分析，并智能分析出最新热度关注点，帮助营销人员完成寻找吸引消费者的创新点环节，摆脱了以往只依赖于营销人员自身经验判断和小范围营销调研结果的限制。同时借助仿真技术、生物识别等技术，人工智能技术所创造的“人工脑”可以完成营销策略制定过程中的一部分思考工作，如创意筛选、优化等方面。3.营销执行阶段。以往的营销推广活动，需要营销人员提前进行宣传媒介的选择并且派大量人员进行实地配合，受限于地点、经费等外部因素。而人工智能技术根据网络热度数据分析，自行筛选出适合企业产品宣传的网络平台，并且根据用户使用偏好数据测算出适合的营销时间点、次数等，在用户进行相关网络访问时个性化推送符合该用户需求特征的营销方案，如喜马拉雅会根据用户年龄、性别、收听历史记录等自动推送相关收听图书资源和购买活动等。4.营销效果的评估阶段。以前的营销活动效果评估需要事后进行监测，而人工智能技术的应用帮助企业实现了实时监测，系统自动在全网络进行相关内容的数据抓取和分析处理，并将监测效果及时反馈给营销人员，方便营销人员根据消费者反应及时修改营销方案，降低了突发事件对企业营销活动的影响。
三、人工智能带来的营销管理新趋势
人工智能技术在营销领域的应用深刻地改变了企业的营销思维和营销方式，也让营销管理活动有了新发展，对于人工智能带来的营销管理新趋势可以从下面几个方面来理解：一是技术驱动营销变革。智能技术将成为下一代营销变革的新支撑。目前，仿真技术和人工生物智能技术的初步使用已经能够帮助智能设备进行部分营销工作中的思考问题。营销专家智能系统可以实现专业知识的传递和学习，在营销专家的训练下智能系统会增长解决问题所需的知识，并向用户提供解决问题的办法。电子自动订货系统，会根据企业线上线下的销售数据自动进行分析，智能识别畅销品和滞销品，并根据实际情况自动交换订单信息，减少营销人员在了解销售状况和消费者偏好等信息时所投入的时间成本。人工智能技术的应用带来了营销理念、方法、手段、工具等各个方面的改变，未来如何利用好人工智能技术来帮助企业进行营销活动是营销人员需要关注的重点。二是营销方式的多元化和营销推荐的大规模定制化。人工智能技术的应用给营销方式带来了巨大的变革，短视频营销、直播营销等新型营销方式使企业营销活动不再局限于传统线下和网络页面广告等方式。这种多元化的智能营销方式，可以更加广泛深入地获取消费者的各种使用数据信息，如抖音小视频会根据用户关注信息来自动推送相关产品宣传视频。智能化的营销方式让大规模定制化成为可能，企业可以借助智能技术和数据处理技术实现对每个用户的精准识别与记录，从而为其个性化推荐相关信息，实现营销个性化的批量自动生产。三是“AI+”智慧营销带来的跨场景营销。“AI+短视频”营销、“AI+KOL”的粉丝营销等不同营销策略，在人工智能技术的支持下各自发挥所长，应用到营销活动的各个环节当中。“AI+”的使用增强了消费者的互动体验感和真实感，如唯品会的智能试装功能可以帮消费者实现线上虚拟体验，大大提升了消费者从“看”到“买”的效率，缩短了购买转化时间。在移动互联网时代，消费场景碎片化、消费行为流动化，人工智能技术的使用可以帮助企业处理复杂的消费使用数据，系统整合消费者在不同场景的多维行为数据，从而精准识别不同消费个体在不同消费场景下的差异化需求，结合消费者的实时场景，为消费者适时提供跨场景的营销服务，突破圈层和场景的限制，扩大营销推广范围，提升企业的56品牌宣传度。四是基于智能识别、语音互动等技术的线上线下一体化智慧营销。根据2018年人工智能应用行业报告，目前人工智能技术已经可以应用到零售的全链条环节，既可以线上进行用户画像和精准个性化推荐，也可以线下智能物流、智能选址、优化消费者行为分析和商品运营环节等，这种线上线下一体化智慧营销，需要完整的人工智能技术体系的支持。通过分析消费者轨迹数据、可穿戴智能设备的身体数据以及社交消费平台数据等信息，利用线上线下信息的同步传输、人脸识别等技术，人工智能可以及时捕捉消费者行为及心理需求，并实现精准匹配。
四、人工智能时代市场营销面临的挑战
人工智能技术在营销领域的应用给企业和消费者都带来了极大的便利，但是技术都是具有两面性的，我们必须理性对待人工智能技术，正视人工智能应用过程中产生的问题。根据以往文献的研究，可以从以下几个方面来认识人工智能时代市场营销面临的挑战。一是人工智能背景下复合型营销人才的不足，带来的技术和营销的进一步对接问题。当前，智能营销领域的一个显著问题就是技术与营销的进一步深度衔接问题，懂技术、懂市场的复合型人才的不足使得企业在应用人工智能过程中出现很大障碍。一些机构掌握着最新智能技术，积累了海量数据；而另一些机构则了解市场，不掌握技术，技术应用与市场营销之间的衔接出现了隔阂。人工智能技术在营销的应用给所有领域的营销人员都带来了挑战，人才和工作需求双向失衡。企业必须培养复合型的营销人才，引进新技术培训课程，提升现有营销人员的整体技术素质，从而帮助企业解决智能技术与营销的进一步对接问题。二是人工智能营销过程中暴露的数据隐私保护和流量造假问题。各种数据隐私新闻案件的曝光，让越来越多的用户对新技术的使用保持着高度敏感。大量未经用户本人同意的数据非法监测和解读严重干扰着消费者的日常生活，一些企业甚至利用智能技术对用户个人信息进行预测分析来以此获取用户隐私。而流量数据造假问题更是进一步瓦解了消费者对网络消费活动的信任，一些企业为了短期的盈利，利用内容剪切等网络工具打造虚假流量信息，给消费者带来了误导，同时也严重干扰了正常的市场竞争秩序。为了能够让企业更有效地推进人工智能技术与营销活动的衔接，必须及时惩治非法获取消费者隐私的企业，营造良好的网络使用环境，同时企业也要在内部加强管理，提升营销人员的道德素养。三是全方位人工智能营销环境下的消费者心理倦怠问题。人工智能技术可以给消费者推荐各种个性化信息，但这种根据消费者使用痕迹来进行持续性的精准推荐很难不让消费者产生厌倦心理。随时随地的广告推荐、跨屏的无广告拦截、用户浏览记录的跟踪推荐等行为，在智能技术的推动下变得更加自动频繁。虽然人工智能技术可以帮助企业精准分析用户数据，但数据也不能完全反映消费者的内心，企业要避免对智能技术的完全盲从，以防消费者产生厌倦心理。营销活动是对人进行的活动，因此企业也要关注营销人员的营销经验，不能以技术决定一切，要将技术与人的主观感受相结合，真正做到从消费者本身需求出发。
五、结论
人工智能在营销领域的应用目前还处于初步发展期，企业在应用人工智能技术时必须理性看待人工智能技术。既要看到人工智能给企业营销带来的数据分析、精准识别等便利，也要看到人工智能应用带来的技术陷阱、用户隐私等问题。当然，人工智能技术在营销领域的应用未来还将有更进一步的发展，企业也要及时进行探索研究。本文仅从理论层面梳理分析了人工智能在营销领域应用的相关问题，未来还可以在其他方面进行深入研究：如何更好地解决人工智能应用过程中带来的隐私泄露问题，从而提升消费者的使用体验；人工智能的特征如何对消费者的行为产生影响；智能互动方式的改变对营销活动的影响，等等。
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人工智能发展的报告范文6
其实，这类担忧早已存在。
1955年，著名人口学家在《新人口论》中就担心：从前1000个人做的事，机械化、自动化以后，50个人就可以做了，那其余950人怎么办？
可见，这个话题也是“老生常谈”了。
到底该不该为此担心，正反双方各执一词――
A方：人工智能很危险，会影响我们就业。
牛津大学曾发表过一份令美国人吃惊的报告。
根据这份报告的预测，在不久的将来，人工智能可能占据美国近一半的就业机会。
在此之前，著名科学家霍金就曾警告过人们：人工智能可能会带来一定的威胁。
与霍金持同样观点的，还有大名鼎鼎的比尔・盖茨和埃隆・马斯克。
英国一项调查表明，有三分之一的人认为，人工智能将在下个世纪给人类带来严重威胁。
在国内，创新工场创始人李开复也表达了同样的担心：机器确实很“聪明”，而且又高效、勤奋、低廉。
【旁白】
机器人产业不断壮大，在一些领域也得到了越来越多的应用――人工智能真的就厉害到能影响我们的工作吗？
更多专家则站在人类这一边。
B方：人工智能不会影响就业。
地平线机器人创始人、CEO余凯认为，根本不用担心。
过去的历次工业革命和产业革命，每一次都很大地提升了劳动生产率，从一个社会稳定态过渡到另外一个稳定态，中间会发生倒逼部分人就业倾向调整的情况，而随着社会技术平台很快又进入另外一个稳定态，更好的就业机会也随之涌现。
因此，每一次产业革命，不仅不会抢了人们的工作，相反还能创造出更多更好的就业岗位。
Facebook公司CEO扎克伯格也持同样的观点。
“我们应该期待着它给世界带来许许多多的好处，比如人工智能可以促进卫生进步，包括能提高诊断准确率和治疗效率等。”扎克伯格说。
小米科技公司创始人雷军也是人工智能的坚定拥护者。
“这几十年来，计算机产业带动的社会变革是日新月异，我们每个人都切实感受到了智能设备对我们生活带来的翻天覆地的变化。我们每一个人都可以轻松的通过智能设备，极大地提高和扩展我们个人的能力。”雷军说。
“相信未来的人工智能革命也是一样的，它可能会替代一些简单的脑力劳动，但是也会创造出很多新的机会。”百度公司董事长兼首席执行官李彦宏说。
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