回顾计算机技术发展的历史，我们发现计算机、机器人和其他人类手中的过去工具在某种程度上正在成为具有一定自主性的主动体，逐渐取代人类执行和决策任务。然而，由于技术和业务要求之间的差距，人工智能在工业实施过程中面临着一系列的挑战和机遇。

本文将从人工智能产业应用、产业区域分布、挑战与应对、伦理、未来发展思路和前景等角度进行产业分析。

1.工业应用。

虽然人工智能的基本理论由来已久，但促进新一代人工智能快速发展并逐步实施工业应用的关键因素可以归因于计算能力的提高、数据爆炸式增长、机器学习算法的进步和投资的增加。

人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层三个部分。

基础层：该层主要为人工智能基础技术提供计算能力支持，包括人工智能芯片、人工智能平台和人工智能框架。典型的大型互联网公司和行业领先公司主要包括谷歌、亚马逊、英特尔、IBM、百度、华为等。

技术层：该层主要基于基础设施开发的通用人工智能技术，是以认知和感知计算技术为代表的通用技术。其中，感知部分包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知部分以知识地图为主要代表。

应用层：该层主要是垂直行业的人工智能应用公司合各行业的应用，将人工智能通用技术封装成落地产品，包括具体应用场景的端到端解决方案和软硬一体化产品。近年来，随着通用技术的日益成熟，大量技术水平的企业逐渐转向应用水平，行业应用价值日益突出。

2.区域分布。

从地域上看，人工智能企业多分布在京津冀、长三角和珠三角地区，约占44.8%.28.7%.16.9%。

3.挑战与应对。

在工业实施过程中，人工智能技术与企业需求的差距不容忽视。企业用户的核心目标是利用人工智能技术实现业务增长，而人工智能技术本身并不能直接解决业务需求，需要根据具体的业务场景和目标形成大规模的产品和服务。在此过程中，人工智能在数据、算法、业务场景理解、服务模式、投入产出比等方面面面临一系列挑战。

1.数据

数据是人工智能领域的基本要素。与数据相关的过程主要包括：数据获取、数据治理和数据标注。

2.算法模型的可解释性。

所谓可解释性，是指向技术用户解释人工智能模型做出的每一个决策背后的逻辑。从传统模型到新算法，人工智能的复杂性逐渐增加，人工智能算法的决策机制越来越难以理解和描述。很多人把大部分基于深度学习的算法想象成黑盒子，也就是说模型不可解释。与黑盒子相比，可解释性人工智能增加了深度神经网络的透明度，有助于为用户提供判断依据等信息，增强用户对人工智能的信任和安全感，也为事后监管和责任归属提供了有力依据。

3.了解业务场景。

随着人工智能产业化的发展，需要解决的业务问题已经从一般场景转变为特定场景，单一问题已经演变为整个业务过程。从感知到认知的发展，业务场景的障碍和复杂性越来越高。在这种背景下，仅仅依靠算法技术的积累很难满足理解场景的要求。因此，人工智能算法需要经验和业务规则的结合。在这种情况下，知识图谱技术成为关键。

通过知识地图，我们可以更好地理解业务。通过建立统一的图谱，实现知识整合，进一步加快人工智能的实施。

4.服务模式。

对于企业业务人员的根本需求，标准化的人工智能技术输出或API调用服务模式是不够的。制造商需要根据具体场景在技术基础上提供定制解决方案，并将其应用于业务系统的产品，即人工智能+产品。此外，制造商还需要提供持续的业务运营服务，使人工智能产品真正发挥其价值，以确保业务效果，即人工智能+服务。

5.投入产出比。

对于企业来说，人工智能技术在业务中的应用至少包括两个层次的成本:(1)芯片、算法平台等智能产品；(2)引进算法工程师等人工智能人才。

目前，一些数据平台和机器学习平台的出现提高了人工智能建模的自动化程度，也减少了整个业务流程对算法工程师的依赖。人工智能应用程序的总成本有待降低。此外，未来算法的进步可以降低硬件标准，节约成本。

4.人工智能伦理。

人工智能伦理是一个跨学科的问题，需要通过跨学科的路径和方法来解决。因此，在未来，跨学科的参与、对话和交流是极其必要的。

此外，正如人类通过学习、社会交往等方式学习道德、法律、伦理等规范和价值一样，机器伦理也希望达到同样的效果。通过伦理标准的设定、实施、测试和测试，我们希望智能机器的独立决策行为能够提前尊重人类社会的各种规范和价值，并大化人类的整体利益。

考虑到人类的行为，只有人类的道德。法律自律远远不够，还需要一套外部监督制裁制度。将伦理嵌入人工智能系统不能满足要求，还需要政府监管机构和公众的共同参与，监督人工智能系统的行为。审查和反馈，共同实现人工智能伦理，确保社会公平正义。

因此，人工智能伦理的实现是一个全方位的治理项目，需要人工智能研发人员、政府、企业、各行各业和用户的参与，发挥不同的作用和作用，确保人工智能系统尊重和维护人类社会的现有伦理。法律和其他规范和价值操作，同时带来大的好处和好处，也可以维护整个社会和每个人的自由和尊严。

5.思考篇

1.关键是加快我国人工智能产业的生态发展，加快关键环节的布局。

(1)核心平台:AI开源软硬件、公共服务、基础数据、安全检测等平台建设；

(2)能力创新:核心理论算法突破，关键共性技术突破，AI专用芯片设计开发，前沿技术布局；

(3)产业应用推广:各领域不断深入研究，探索更多产业领域。

2.重点是确保我国人工智能产业健康快速发展，加快改善基础环境。

（1）人才：加强人才引进和培养政策，培养满足行业需求的人才，确保中国技术的原创性和突破能力；

（2）资本：加强前沿研究。关键技术研究。成果转移转化。支持平台建设和创新应用，优化创新企业融资环境；

(3)监管:制定相关法律法规、伦理建设和社会问题研究，加强伦理框架和监管体系建设，确保人工智能产业健康和谐发展。