加快制造业强国建设，加快先进制造业发展，促进互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合，培育中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域的新增长点，形成新动能。——十九届全国代表大会报告。
人工智能，十九大报告关键词解读。
科技进步正成为促进经济发展的重要动力，对中国经济发展的贡献率已上升到56.2%。面对人工智能的兴起，如何占据产业发展的制高点，如何促进与实体经济的深度融合，形成新的增长点？
人工智能的再次崛起。
2016年世界围棋冠军李世石在与AlphaGo的比赛中认输了，这让人们惊讶地发现，人工智能的力量不容忽视。在过去的十年里，算法、数据和计算推动了人工智能的再次崛起。存储了20多年的互联网数据终于找到了它的历史使命：训练机器。这一轮以机器学习和深度学习为主的浪潮被认为是技术创新和社会变革最重要的驱动力。以算法为核心的人工智能时代即将到来。
人工智能就像互联网和移动互联网一样，是基本能力。人工智能不是一种单一的技术或轨道，它将集成到现有的生产中，加深垂直领域的数字影响，并影响所有与数据相关的领域。深度学习算法使机器具有独立学习的能力，并被应用于语音、图像、自然语言处理等领域，推动了一系列新兴产业。通过人工智能提高生产力，创造新的产品和服务，是经济竞争和经济升级的迫切需要。
随着人工智能底层技术的不断发展，智能机器逐渐实现了从理解物理世界到个性化场景着陆的飞跃。科技公司将人工智能视为数字革命的下一站，主要科技公司正在积极布局，争取通往人工智能世界的门票。除了巨头，大量资金流入人工智能，中国在企业层面的融资金额已接近美国。在国家层面，政府正在不遗余力地促进人工智能技术的发展，在经济建设和国家战略层面发挥着越来越重要的作用。
近年来，中国政府越来越重视人工智能，继续从各个方面支持和促进人工智能的发展。在今年的两届会议上，人工智能首次出现在政府的工作报告中。随后，国务院发布了《新一代人工智能发展计划》，标志着人工智能的发展已成为国家战略。其中，实体经济是发展的基础，是国民经济的基础，是中国未来的基石。促进人工智能与实体经济的结合是加快实体经济转型升级的必然发展方向。
帮助实体经济的六大领域。
人工智能不是一个遥远的概念。新一代人工智能的繁荣衍生出许多应用技术。从技术角度来看，机器人、自然语言处理（NLP）、计算机视觉和图像（CV）、语音识别、自动驾驶等技术领域是人工智能行业的热门分支。创业热情、技术突破和应用创新层出不穷。现在，应用人工智能已经渗透到各行各业。经过多种技术组合，它被包装成产品或服务，改变了不同领域的商业实践，加快了垂直领域人工智能的商业化进程，掀起了智能革命。
根据腾讯研究院发布的《中美人工智能风险投资报告》整理的中国人工智能渗透行业热图，医疗行业已成为人工智能应用最热门的行业，汽车行业利用自动驾驶/辅助驾驶等相关技术的发展脱颖而出，排名第二。第三梯队包括教育、制造、交通、电子商务等实体经济标志性领域。在各行各业引入人工智能是一个渐进的过程。
从最基本的感知能力，到海量数据的分析能力，再到理解和决策，人工智能将逐步改变各领域的生产模式，促进结构转型。根据人工智能目前的技术能力和应用热度，我们期待着人工智能将如何帮助以下六个实体经济领域。
从辅诊到精准医疗，健康医疗。
历史上，重大技术进步将导致医疗保健水平的飞跃。例如，工业革命后，人类发明了抗生素，发明了信息革命后的CT扫描仪、微创手术仪器等诊断仪器。
人工智能已广泛应用于医疗卫生领域。人工智能依托深度学习算法，在提高医疗服务效率和疾病诊断方面具有天然优势，各种旨在提高医疗服务效率和体验的应用应运而生。
医学诊断的人工智能主要有两个方向，一是基于计算机视觉通过医学图像诊断疾病；二是基于自然语言处理，理解患者对症状的描述，然后根据疾病数据库的内容进行比较和深入学习。一些公司已经开始尝试根据大量的数据和机器学习为患者定制诊断和治疗计划。人工智能将加速医疗保健向医疗预防的转变。充分了解人工智能如何应用于各种医疗场景将对未来的人类健康和福祉具有重要意义。
智慧城市，为城市安装智慧中心。
人工智能正在帮助智能城市进入2.0版本。大数据和人工智能是建设智能城市的有力起点。城市交通、能源、供水等领域每天产生大量数据。人工智能可以从城市运营和发展的大量数据中提取有效的信息，使数据更有效地处理和使用，为智能城市的发展提供新的途径。
在城市治理领域，人工智能可应用于交通状况的实时分析，实现公共交通资源的自动配置和交通流量的自动管理。
如今，自动驾驶汽车的生产已经在梅赛德斯-奔驰等老钢铁巨头和科技巨头之间展开了竞争。未来，无人驾驶也将大大提高城市整体交通效率，建设综合交通体系。
计算机视觉正在迅速进入智能安全领域。腾讯的优图天眼系统是基于人脸检索技术和公安现有的大量大数据建模，为公安和安全行业推出的智能安全解决方案。
智能制造，下一站自动化。
制造业是实体经济的支柱产业。随着人工智能时代的到来，025年中国制造业计划的进一步深化带来了重大机遇，促进了中国制造业的转型升级。制造业从自动化到智能化。
第一个意思是机器更换，智能已经成为当前机器人的发展方向。传统的机器人只是一种数控机械设备，无法适应不断变化的环境。与人类的互动成本也很高。高精度、高效、积极适应的机器人将为中小型、多品种的制造场景提供解决方案，使大规模定制成为可能。
其次，人工智能不仅意味着在制造业中完成某一环节工作的物理机器人，也意味着智能制造系统，如未来制造业的智能工厂和智能供应链。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造设备的智能化。智能将继续赋予制造业新的能量、更高的效率，甚至带来生产和组织模式的颠覆性变化。
实体店体店智能零售升级。
零售业将是从人工智能发展和创新中受益最多的行业之一。在AmazonGo的推动下，各种无人零售解决方案层出不穷。随着人口红利的消失和老龄化的加剧，便利店的劳动力成本越来越高，无人零售处于风口浪尖。无人便利店有助于提高运营效率和降低运营成本。
人脸识别技术可以提供新的支付体验。在麻省理工学院发布的2017年全球十大突破性技术名单中，中国的刷脸支付技术排名第一。基于视觉设备和处理系统、动态Wi-Fi跟踪、传感器、客流分析系统等技术，可实时输出特定的人群预警、定向营销和服务建议，以及用户行为和消费分析报告。
零售商可以利用人工智能简化库存和仓储管理。未来，人工智能将帮助零售业在时间碎片化、信息获取社会化的背景下，建立更加灵活方便的零售场景，提升用户体验。
智能服务业务，了解你的服务入口。
Bot是基于信息平台与我们互动的人工智能虚拟助理。在未来以用户为中心的物联网时代，Bot将变得越来越智能化，成为下一代移动搜索和多元化服务的入口。在生活服务领域，Bot可以通过天气预报、交通查询、新闻信息、网上购物、翻译等对话提供各种服务。在专业服务领域，借助专业知识地图，Bot还可以根据业务场景的特点准确了解用户的行为和需求，提供专业的客户服务咨询。
虚拟助理不是为了取代或颠覆人，而是为了解放重复性和可替代性的工作，完成思维、创新、管理等更高层次的工作。
面向未来的自适应教育，智能教育。
人工智能在教育行业的应用还处于起步阶段。语音识别与图像识别与教育相关的场景相结合，将应用于个性化教育、自动评分、语音识别评价等场景。通过语音评语义分析，提高语言学习效率。人工智能不会取代教师，而是帮助教师成为更高效的教育工作者；在算法制定的标准评价下，学生获得定制的学习支持，形成面向未来的自适应教育。
目前，一批中国人工智能企业正准备改造各行各业。在智能革命的影响下，旧产业将以新的形式出现并形成新的产业。人工智能与实体经济的融合不仅是人工智能产业的产业化路径，也是传统产业升级的风向标。
扩大三个层面对实体经济的影响。
从经济学的角度来看，新技术的经济影响应该通过全要素增长率来衡量。人工智能有望改变经济发展的基础，对社会产生广泛而颠覆性的影响，创造更多的经济效益：
一是提高生产效率。
人工智能作为一种新的生产要素，创造了一种能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务的虚拟劳动力。传统的自动化只针对特定的任务。基于人工智能的智能自动化将能够灵活解决多领域问题，提高实体经济运行效率，降低生产成本，开辟新的经济增长空间。
二是进一步降低交易成本。
通过降低信息不对称，互联网平台模式降低了传统经济活动的交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更准确的服务匹配。进一步优化资源配置。
第三，人工智能将带来数据经济。
据英国政府估计，2015-2020年，数据产业将为英国带来2410亿英镑的增长。只有通过人工智能，才能处理和分析数据产业快速发展带来的海量数据。这些数据金矿也将给经济带来不可预测的增长点。
促进人工智能与实体经济的融合。
面对人工智能技术的变革，世界发达经济体充分认识到其中蕴含的巨大力量。经过60年的人工智能起伏，这一轮人工智能革命终于走出实验室，成为下一轮工业革命的驱动力。政府从战略层面加强顶层设计，企业从底层应用加快发展，布局产业生态。在此前发布的《新一代人工智能发展规划》中，国务院明确表达了中国成为人工智能强国的雄心，提出了2030年中国在人工智能领域达到世界领先水平的任务。凭借人口和数据的优势，中国在这场全球人工智能革命中具有天然优势。对中国来说，现在是抓住机遇，实现弯道超车的机会。为了释放人工智能带来的经济潜力，各界需要合作，促进人工智能产业的发展，促进人工智能与实体经济的融合。
培养人才，促进技术进步。
目前，人工智能领域的竞争主要体现在人才竞争上。与发达国家相比，我国人工智能领域仍存在人才缺陷，包括人工智能领域的专业学术和研发人才，以及未来人工智能行业的大量低技能劳动力。建立核心技术人才培训体系，加强人工智能学科建设，加强企业和学术界人才流通，建立坚实的人才基础，促进产业健康发展。此外，政府还应创建多元化的技能培训计划，提高全民科技素质，甚至制定终身学习计划，应对多变的未来。
增加数据开放，促进数据治理。
数据是人工智能产业发展的核心。虽然中国是世界上数据总量最大的国家，但在数据开放和数据交易方面还远未形成生态。
今天，世界各地的政府都声称信息披露是正常的，不披露是例外，并正从信息披露转向数据披露。一方面，政府应加强数据开放，另一方面，促进企业、大学和公共部门之间的数据交换，促进合作与共享，为人工智能技术的发展培育世界级的土壤。
同时，人工智能的发展也为开发者和政府在数据开放和隐私保护之间提出了新的问题，从而增强了人工智能领域的信任。
深化实体经济领域的场景探索。
人工智能需要深度和广度。从实验室到实际应用，人工智能需要跨越商业化的差距。在中共十九大报告中提到人工智能时，强调与与实体经济深度融合，也是为了促进人工智能在应用层面的实施。技术和数据本身需要找到有价值的应用场景，形成产品或解决方案，实现价值。
目前，我们仍处于人工智能应用的早期阶段，有大量的行业和领域可以与当前的人工智能相结合。特别是在实体经济中，有许多细分领域需要进一步了解人工智能的能力，重组细分行业的过程。通过数据和应用的不断优化，逐一突破，最终形成人工智能社会的新领域。
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