近年来，作为产业和社会数字化升级的推动力之一，人工智能被提到国家战略高度，受到空前重视。在2017、2018及2019年连续三年的政府工作报告中，都提及加快人工智能产业发展，2020年更是被列入“新基建”范围。随着产业发展逐渐成熟，5G通信网络建设加快，人工智能与社会各行业的融合也更广泛和深入。
“人工智能+”新业态崭露头角
人工智能（AI）一词在1956年被提出后的几十年里，一直停留在概念阶段。当新一轮科技革命的热浪袭来，人工智能再一次被推到台前，通信技术的进步，5G的到来让人工智能产业发展“如虎添翼”。
当前，“人工智能+”作为一种新业态已开始进入萌芽和发展阶段，尤其是今年以来，疫情让行业意识到产业智能化的重要性，越来越多的行业开始拥抱人工智能，新应用不断涌现。如在今年的战“疫”过程中，人工智能技术在教育、医疗、社会管理等方面发挥了无可替代的作用，科技力量崭露头角。
在医疗行业方面，新冠肺炎疫情期间，北京、湖北、天津、安徽、云南等30多个省市通过人工智能电话机器人开展新冠肺炎疫情重点人群排查、宣教和无接触式疫情相关数据的采集，累计服务5900万人次，筛查出伴有发热症状居民3.6万人，流行病学史阳性4.7万人。人工智能赋能基层医疗，补全基层诊疗服务短板。
在推动智慧教育方面，以人工智能、大数据等为代表的新技术，缓解了传统教育目前存在的现象级难题，如，智能批改技应用在教师日常作业批改中，时间可减少50%-70%；通过手写识别技术结合自动批改、知识图谱等技术，可记录学生学习数据、并以此精准分析每个学生的薄弱项进行个性化作业布置，从而把学生的无效重复作业时间减少50%以上……这让“师生减负”从“口号”成为可能。
在工业方面，如山东黄金三山岛金矿采用5G+人工智能，使金矿进入无人化智能采矿时代。据了解，这是一个以“5G+人工智能”技术为基础的为无人化采矿整体解决方案，由凿岩台车无线通讯、视频传输进行自动化控制，结合5G网络通信技术实现了实时采集和上传采矿车各种运行数据，并进行远程无线遥控工作。其中遥控操作平台并在云端机群系统中显示矿车运行轨迹和状态信息等功能，有效消除矿区井下人员安全风险，降低矿企运营成本，提高整体盈利能力，助力矿企迅速复工复产。
以上这些仅仅是人工智能在行业应用的一个缩影，其当前不断涌现的技术和应用创新正追赶和突破人类的想象。
人工智能与产业融合“渐入佳境”
毫无疑问，5G的到来以及人工智能技术的逐步成熟，其正加速在各个行业的渗透融合。据最新数据显示，人工智能已进入应用加速落地和创造价值的新时期。
近期发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告2020》的数据显示，从797家中国人工智能骨干企业中的581家应用层企业的应用领域分布看，人工智能技术已经广泛分布在18个应用领域。
其中，企业技术集成与方案提供、智能机器人两个应用领域的企业数占比最高，分别为15.43%和9.66%。关键技术研发和应用平台、新媒体和数字内容、智能医疗、智能硬件、金融科技、智能商业和零售、智能制造领域企业数占比相对较高，分别为8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.15%。智能农业的占比最低，仅为0.75%。
从数据看，人工智能与行业融合正在加速，但尚处于初期，未来发展空间还很大。
未来随着政策、资本的进一步推动，我国人工智能产业发展正进入“加速跑”阶段。这个观点可从《中国新一代人工智能科技产业发展报告2020》数据中得到证实。
该报告显示，2019年，我国地方政府共出台276项涉及人工智能发展的相关政策，超过2018年的259项。覆盖了智慧政务、智慧医疗、工业互联网、智能制造、智能车联网、智慧教育等诸多领域。同时，从内容看，与2018年相比政策更加细化，推出了一系列对具体产业和应用场景开放的扶持政策。
在智能产业园区建设方面，我国在2018年163家人工智能产业园区的基础上，2019年新增产业园区138家。专家表示，通过产业园区的规划和建设，各地区将会形成一批人工智能科技产业发展的重要载体，成为引领区域产业结构调整的智能科技创新区。
产业智能化升级是一场持久战
人工智能作为一项重要的创新技术，它对各生产要素的提升力量不言而喻，据相关报告预测，至2035年，人工智能将提升我国经济发展的年增长率达到1.6个百分比，而且我国的劳动生产率也将上升27%。“人工智能+”形成智能经济新形态，将为实体经济发展注入新动能，助力产业数字化升级。
然而，人工智能助力产业数字化升级是场持久战，这场“硬战”，只有起点没有终点。这也意味着，人工智能与各行业的融合将不断有新的课题与挑战。
业内人士指出，就人工智能发展的现状来看，大众对行业应用的结果期待很高，但“理想”与“现实”还是有一定距离。其一，当前人工智能领域受技术发展、资本驱动等影响，创新创业欣欣向荣，但与实体经济融合的行业应用仍处于初级阶段，呈现出供给侧和需求侧错位的现象。其二，受行业壁垒、人才、信息化程度等多重因素影响，人工智能与实体经济融合的行业和区域结构性问题突出，在金融、零售等数字化、信息化、开放度较高行业的融合已初具成效，但与制造、农业、教育等行业的融合仍处于起步期。
而企业作为人工智能赋能的主体，人工智能在企业的应用需要企业数字化转型来适应，则需在管理与技术上不断创新。更进一步说，企业不仅要在行业融合的广度上谋差异化思考，还要在行业应用的深度上深耕场景应用，通过广度和深度的结合，加强结构性的强场景融合，助力产业整体数字化升级，为产业升级赋能提供加速度。
目前阶段，我国处于人工智能应用的早期。人工智能作为数字经济发展的战略基石，必将带动产业的蓬勃发展，但人工智能经济扎实落在应用层面上，还需要不断探索与钻研。
