普華永道：揭秘AI垂直應用的八大行業

近期，普華永道發布了一份AI產業報告，內容涉及AI將改變全球的GDP，哪些國家或地區影響最大，受益最深，AI能與哪些行業結合，從短期、中期、長期的角度看，AI分別能解決該行業什麼問題，消費者能得到什麼利益，需要克服的障礙有哪些。

根據這份報告來看，到2030年到來之前，人工智慧將促使全球GDP增長14%，為世界經濟貢獻15.7億美元。和美國將在此次技術浪潮中收穫最多。未來的13年內，人工智慧將增加7億萬美元的GDP，經濟增長達26%。北美GPD預計增長14.5%，價值3.7萬億美元。

而人工智慧覆蓋的領域，除了經常被報道的健康、金融、汽車、零售等行業之外，還有製造業、能源業、物流業，這波AI浪潮同樣能提高它們的效率，改善行業的現狀。

健康

最具潛力的三個領域：1、對患者健康數據進行基線對比，或與類似患者進行對比，觀察對比過程中的細微變化，從而診斷患者的病情。2、及早發現潛在傳染病，追蹤疾病的發病率，有助於預防和控制疾病的蔓延。3、影像診斷（圖像診斷，病理診斷）。

消費者利益：從中短期來說，對病人的診斷會更快更準確，並為病人提供個性化治療，也會為智能植入物等領域的突破打下基礎，最終改善健康，延長壽命。

時間節省：更有效地預防疾病，減少疾病的發生和住院的風險。

時間節點：短期，醫療保險和更智能的調度（例如預約和操作）；中期，以數據驅動診斷和虛擬藥物開發；長期，機器人醫生進行診斷和治療。

需要克服的障礙：對患者隱私及敏感數據的保護，需要獲得患者、醫療保健提供者和監管機構的認可。人類生物極度複雜，這也意味著更先進的技術，需要時間去攻克難題，才能達到應用水平。

高潛力的用例：以數據為驅動，通過將患者的病史作為基準，調查偏差數據或標識，這樣的診斷方式在初始階段將是人類醫生的助手，並不能替代人類醫生。但能提高醫生的診斷效率和準確度，AI在此過程中也能不斷學習、改進，人類醫生和AI診斷的結合，將提高系統的準確性，隨著時間的推移，人類將有足夠的信心，將診斷任務完全委託給AI系統，讓AI自主操作。

汽車

最具潛力的三個領域：1、自動駕駛車隊與共享模式結合，也就是目前Uber研發自動駕駛的目的，屆時，乘客從App預約到的車，將不再是人類司機駕駛的車，而是自動駕駛車。2、半自動，駕駛員輔助系統。3、發動機監控和預測，自動維護。

消費者利益：根據需求乘車，更有靈活性。舉個例子，工作日可以通過小型車在城市裡穿梭，周末，可以通過較大車型或者動力更足的車，離開城市。

時間節省：平均每個美國人每年開車的時間將近300小時，有了自動駕駛之後，這個時間就可以節約下來。

時間節點：短期：自動駕駛輔助系統（比如，停車輔助，車道居中，自適應巡航控制）；中期：按需製造零件，按需維護。長期：發動機監測和預測，自動維護。

需要克服的障礙：技術仍然需要發展，在極端天氣條件下，自動駕駛汽車的安全性會受到挑戰。即使技術到位，也需要獲得消費者的信任和監管機構的認可。

高潛力的用例：自動駕駛車隊與共享模式結合，乘客可以隨時隨地使用汽車，而不是像現在這樣，將時間花在支付保險、對車輛的維修保養等事情上。

金融服務

最具潛力的三個領域：1、個性化的財務規劃。2、反欺詐和反洗錢。3、流程自動化，從面向客戶的前端以及後台，都能實現自動化。

消費者利益：獲得健康、財富、退休等定製化的整體解決方案，使資金規劃更有效（比如將剩餘資金進行投資），並適應消費需求的改變，比如，收入發生變化或有新生嬰兒出生，那麼，資金規劃也能靈活地發生變化。

時間節省：消費者需要方便地充分地了解自己的財務狀況和未來計劃，而企業可以提供這樣的服務，除此之外，消費者不再需要從多種選擇中篩選合適的方案，而是企業向其定製解決方案。

時間節點：短期，用機器人提供諮詢，自動化保險承保，在某些領域，比如財務合規化領域，將流程自動化。中期，根據消費者情緒和偏好優化產品設計。長期，通過預測分析，預測發生的事情以及損失發生的時間，積極地塑造結果，比如降低事故率或提高客戶成果。

需要克服的障礙：消費者信任和監管機構的認可。

高潛力的用例：如今，個性化的財務計劃既昂貴又費時，但AI技術的發展，比如用機器人提供諮詢和建議，可以為大眾市場消費者開發定製的投資解決方案。除此之外，還能動態地管理財務以匹配目標（比如為抵押提供儲蓄），並優化客戶的可用資金。不過，資產管理人員在某些情況下可能將被AI替代。

零售

最具潛力的三個領域：1、個性化設計和製作。2、通過預測客戶需求，提前預測客戶的訂單。3、庫存和交貨管理。

消費者利益：你想要什麼，什麼時候需要，以何種方式獲得，都可以按需定製。

時間節省：搜索貨架、目錄和網站，來找到所需產品的時間將大為減少。

時間節點：短期，基於偏好的產品推薦。中期，完全定製的產品。長期，通過市場信號預測何種產品將有市場需求。

需要克服的障礙：按需銷售，需要設計、生產都能適應這種靈活的，量身定做的方法，另外，企業在使用數據時，需要加強對數據的保護。

高潛力的用例：個性化設計和生產不需要統一生產，服裝和耗材可根據需求量身定製。以時裝和服飾為例，最終可以進行完全互動和定製化的設計和供應，其中可以在線銷售AI創建的模型，使用自動化進行小批量生產，隨後基於用戶反饋更改設計。

技術、通訊和娛樂

最具潛力的三個領域：1、媒體存檔和搜索，將零散的內容組織起來，使其適合推薦。2、定製的內容創作（營銷、電影、音樂等）。3、個性化營銷和廣告。

消費者利益：個性化的內容供應、推薦，將逐漸增多。

時間節省：消費者可以根據自己的喜好和心情，更快更容易地選擇自己想要的內容。

時間節點：短期，消費者的內容推薦。中期，自動電話營銷，並使其與客戶進行真正的對話。長期，AI創建個性化內容。

需要克服的障礙：數據太多，特別是大量非結構化數據，需要消除噪音數據。

高潛力的用例：在娛樂方面已經能夠提供個性化的內容和推薦，但現在有很多新產生的有趣的內容（比如視頻），它們可能很難標記、推薦，AI則為它們的歸類、歸檔提供更有效的選擇，為更精確的定位打下基礎。

製造業

最具潛力的三個領域：1、提高監測，自動修正製造流程。2、優化供應鏈和生產。3、按需生產。

消費者利益：產品可以定製，生產更靈活，產品質量更好，交貨時間縮短。

時間節省：更快的響應和更少的延遲。

時間節點：短期，生產流程自動化程度更高。中期，從供應鏈優化到預測性調度，能夠智能自動化。長期，在產品設計中進行規範分析，以解決問題和塑造成果，而不是簡單地預測和響應產品設計中的需求。

需要克服的障礙：充分利用供應鏈和生產機會，這需要各方都擁有必要的技術並進行合作。目前，只有最大，資源最多的供應商和製造商才能在這方面更快地推進。

高潛力的用例：增強監控和自動修正使製造過程更可預測、更加可控，從而減少昂貴的延遲，缺陷或與產品規格的偏差。通過製造過程可以獲得大量數據，從而實現智能監控。

能源

最具潛力的三個領域：1、智能計算能源使用的實時信息。2、更高效的電網運行和存儲。3、對基礎設施的維護進行預測。

消費者利益：更高效，成本更低的能源供應和使用。

時間節省：更安全的供應，更少的斷供。

時間節點：短期，智能測算。中期，優化電力管理。長期，更有效的可再生能源的供應，比如改進預測以及對風力發電進行優化。

需要克服的障礙：一些領域對技術和投資要求較高。

高潛力的用例：智能儀錶可以幫助客戶量身訂做能耗並降低成本，大規模的使用也將產生大量的數據來源，有助於稅收的定製以及更有效的供應。

運輸與物流

三個最具潛力的領域：1、自動駕駛卡車運輸。2、交通調度和減少擁堵。3、提高安全性。

消費者利益：更大的靈活性，定製化以及貨物和人能更快更可靠地從A地到達B地。

時間節省：智能調度，減少交通擁堵和實時路線調整，加快交通運輸。

時間節點：短期，倉庫自動分揀。中期，交通調度。長期，自動駕駛卡車的運輸。

需要克服的障礙：自動駕駛的技術還在發展中。

高潛力的用例：交通控制和減少擁堵，自動駕駛的運輸模式，能提高資產利用率，降低成本，因為24/7的運行時間將成為可能。另外，運輸和物流（T＆L）的整體業務模式可能會受到新興市場參與者干擾，如卡車製造商提供T＆L和大型在線零售商垂直整合其T＆L。