【人工智能】麦肯锡AI笔记：解密人工智能19个行业400+用例，万亿价值在何方？

2018 年 5 月 18 日 产业智能官

智东西（公众号：zhidxcom）文 | 十四

近日，麦肯锡发表研究报告，指出人工智能为分析技术贡献了40%的年度价值，加起来每年可创造3.5万亿到5.8万亿美元的潜在价值，相当于各个行业（2016）年度收入的1%到9%。

本期的智能内参，我们推荐这份麦肯锡AI前沿笔记，分析19个行业的400+用例，覆盖企业、物流、国防、旅行到公共部门等，盘点人工智能的业务功能和经济效益。如果想收藏本文的报告全文（麦肯锡：人工智能前沿笔记），可以在智东西头条号回复关键词“nc253”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货：

人工智能的万亿价值

目前已知的人工智能最大的潜力在于分析技术，包括回归和分类。神经网络技术可以提供更高的功能性，或者产生附加的见解和应用。

案例表明，在旅行、交通、零售、汽车、高科技、能源、化工、娱乐传媒、基础材料、消费品、农业、银行、医疗系统与服务、公共部门、通讯、医疗制药、保险、先进电子器件/半导体、航天与国防这19个行业中，人工智能（AI，包括前馈神经网络和卷积神经网络）的引入，可以创造3.5万亿到5.8万亿美元的潜在价值，包括更有价值的产品和服务、收入的增长、成本的节约、消费者剩余等。

这相当于整体分析技术价值规模（9.5万亿到15.4万亿美元）的40%，对于每个行业而言，AI潜在价值平均占行业总规模的1%到2%。即便是应用潜力最小的航天与国防（少于500亿美元），这也相当于黎巴嫩的GDP了。

▲AI价值潜力：3.5万亿到580亿美元（行业年产值）

对于通讯行业，运营商有大量的结构化的客户数据，非常适合传统分析技术和AI分析技术，AI的潜在价值是行业年收的3%到6%，超过1000亿美元。同样的，对于公共部门，大量的数据和用例亦使其成为AI比较成熟的应用领域，但数据隐私和分析成功的可解释性/逻辑透明性限制了潜在的价值。尽管如此，公共部门依旧是AI技术非常大的潜在机会点。

AI分析技术还将用于各个行业的风险管理，如保险业更为精准的风险评估和保费设置，制药公司将AI算法用于降低临床试验风险，矿业公司预测生产中断风险，实现更有效的勘探、钻探和开采规划等。此外，AI还可创造新的产品和业务模式，如用于银行客户类型识别，可以有效改进的欺诈检测。

AI最大的价值机遇是供应链管理和制造业中营销和销售环节。对于公司而言，他们必须检查自己的部门组合，理解行业的价值驱动，寻找人工智能的布局机会，已确定合适的投资部署。此外，零售与高科技等消费行业将出现更多AI营销和销售应用，这是由于更为频繁的数字交互，特别是对电商平台而言，基于AI分析实时制定促销、价格和产品动态，利用生成模型优化端到端的供应链等，将有效降低各项成本，提高运营效率，实现精准营销。

▲AI最大的价值机遇是供应链管理和制造业中营销和销售环节

人工智能简明释义

为帮助读者建立更为具象的AI技术框架，本节对重要的人工智能相关概念进行简明释义。

人工智能指人造的机器智能，由1956年达特茅斯会议上正式提出。机器学习是实现人工智能的主流手段，是基于一种数据训练的模型，即机器通过分析大量数据进行学习，无需编程从而归纳和识别特定目标，重在发现数据之间内在的相关性并做出预测。

▲各类分析技术在19大领域中的热度

1、神经网络

神经网络技术是机器学习下属的一个概念，本质上是从信息处理的角度对人脑神经元网络进行抽象模拟，从而建立计算模型。

基于神经连接的计算模型在上世纪40年代开始受到重视，大量的训练数据（包括图像、视频和语音）成功的实现了数据分析。在深度学习发展之前，神经网络通常只有3到5层，和几十个神经元/节点；深度学习之后，神经网络扩展到7到10层，甚至更多层，模拟神经元数目增至百万量级，从而面向更为复杂的问题实现更为可靠的处理。当下兴起的人工智能，主要就是大规模的深度学习。

具体来看，神经网络有三类主要形式：

1.1 前馈神经网络

前馈神经网络（Feed forward neural networks）是最常见的人工神经网络。在这种结构下，信息只向一个方向（向前）移动，即从输入层经过“隐藏层”到输出层，没有循环网络。首个单节神经网络在1958年提出，经过计算能力和训练算法的大发展，前馈神经网络展现出了更高的性能水平。

1.2 循环神经网络

循环神经网络(Recurrent neural networks)指结构中包含节点定向连接成环（loops）的人工神经网络，非常适合于处理（手写、文本、语音形式的）任意时序的输入序列。2016年11月，牛津研究报告显示，基于神经网络（和卷积神经网络）的系统在唇语识别应用中实现了95%的准确率（有经验的人类唇语者准确率近52%）。

1.3 卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional neural networks）是一种深度前馈人工神经网络，其逻辑结构受动物视觉大脑皮层的启发，对于大型图像处理（视觉感知任务）有出色表现。

▲最好的AI系统识别能力已经超过人类

2、其他机器学习概念

从学习的方式来看，机器学习分为监督式学习（训练数据集中的目标由人标注的）、非监督式学习（训练集没有人为标注）、半监督式学习（训练集被部分标识）和强化学习（输入数据作为模型的反馈）。

从算法的类型来看，常见的机器学习算法有决策树算法（采用树状结构建立决策模型）、回归算法（对连续值预测）、分类算法（对离散值预测，事前已经知道分类）、聚类算法（对离散值预测，事前不知道分类）、神经网络和集成算法（集成几种学习模型）。

为帮助后文理解，以下进一步说明两类在新生业务中极具潜力的机器学习技术：

▲不同用例中的数据类型（结构化程度、时序性、文本or音频or视频or图片）

▲不同类型数据的AI价值

2.1 生成对抗网络/GANs

生成对抗网络（Generative adversarial networks）是深度学习领域的一个重要生成模型，即两个网络（生成器和鉴别器）在同一时间训练并且在极小化极大算法（minimax）中进行竞争。这种对抗方式避免了一些传统生成模型在实际应用中的一些困难，巧妙地通过对抗学习来近似一些不可解的损失函数，在图像、视频、自然语言和音乐等数据的生成方面有着广泛应用。

2.2 强化学习

强化学习（Reinforcement learning）本质上就是通过试错实现模型优化。目前，强化学习已经被广泛采用，包括谷歌Deepmind的视频游戏和AlphaGo。

3、分析技术之于实际问题

▲分析技术：从经典到前沿（将深度学习神经网络、迁移学习和增强学习定义为AI技术）

分析技术在不同业务类型中可以解决多种实际问题，包括：

分类（Classification），即根据一组训练数据，将新输入的数据进行分类的业务，主要任务为识别特定物理对象（如卡车、汽车、生产线上接受质检的产品等）的图形；

连续评估（Continuous estimation），即根据训练数据，评估新输入数据的序列值，常见于预测型任务，如根据销售数据、消费者态度、天气等数据来预测消费需求，或者根据建筑物的相关数据和照片来于猜测房产价格等；

集群（Clustering），即根据任务数据创建系统单个组类别，案例有，基于特人数据的消费偏好；

其他优化（All other optimization），即系统根据任务产生一组输出为特定目标的函数优化结果，案例有，基于用户（时间、费用、偏好等）需求的最佳交通路线推荐；

异常检测（Anomaly detection），即根据训练数据/历史相关性判断输入数据是否异常，本质上是分类功能的子范畴；

排序（Ranking），常见于信息检索问题，即基于检索需求按照某种排序标准呈现结果，比如提供产品购买推荐等；

建议（Recommendations），即根据训练数据提供建议，比如根据个人购买历史行为推荐“下一个产品”；

数据生成（Data generation），即根据训练数据生成合适的新数据，用例包括音乐创作等，即根据音乐素材在特定风格下创作出新的音乐片段。

▲不同类型实际问题涉及的分析技术（条状图表征该问题中AI技术的价值和潜力）

从用例看潜力

讲解完抽象的概念名词，是时候来关注具象的实际案例了。先来说说人工智能算法跟传统算法相比，在性能方面的优势（总体而言，AI分析技术能带来传统之外的30%到128%的行业价值提升）：

▲AI分析技术的价值潜力（左为AI与传统分析技术的对比，右为AI分析为19大行业带来的潜在价值增量）

预测维护

传统系统，已经能够对传感器时序数据，包括检测温度、振动状态等，进行分析，实现预测异常检测和预测维护（对组件的剩余使用寿命做出预测）了。但深度学习将这个功能带到了一个新的高度：可以对数据进行分层，从而分析海量的、高维度的，包括图像、音频等各种形式的传感器数据，一些原先不适用的低质量数据（来自廉价的麦克风和照相机）也能被用起来。

在被调研的案例中，这种基于AI技术的预测维护（远程机载诊断技术），可以帮助企业减少停机时间，制定有计划的干预措施，提高产量，并降低经营成本，对应的经济价值约为总销售额的1%到2%。

在货运飞机的案例中，AI技术加持的预测维修，能够延长飞机寿命。因为相比于传统模型，它能更有效的结合平面模型数据、维护历史、物联网传感器数据（包括发动机振动数据、发动机状况的图像和视频等）。

物流优化

以AI为导向的物流优化可以实时预测，降低成本，指导行为，提高燃油效率，减少交货时间。

在一个欧洲货运的案例中，基于AI技术的车辆性能检测和驾驶员行为分析，司机能够获得实时指导（合适加速、减速等），以优化燃料费用并降低维护成本，货车公司省了15%的燃油费。在一个航空案例中，航空公司基于AI预测交通拥堵和天气相关问题，避免了昂贵的取消费用。对于每天航线近十万的公司而言，哪怕减少1%的取消飞行，也意味着很大的不同。

客户管理

AI正在成为客户服务管理和个性化市场营销的重要工具。

呼叫中心将AI用于语音识别（不仅是语言内容，甚至是情绪语调）和呼叫路径规划，可以更有效的为客户提供更为无缝的体验；在销售领域（如亚马逊和Netflix），AI也成功的用于个性化的“下一个”产品推荐，大幅提高了销售转化率；在保险领域，汽车保险保费可以根据驾驶数据（驱动模式和距离）进行调整；对于旅游公司，全方位的客户视图（额外的酒店、航班服务）将帮助增加10%到15%的收入，相当于总营收的7%到12%，价值是传统分析的两倍以上；在零售业，SKU性能数据能被用于优化促销策略。

▲各类分析技术在九项业务中的应用热度

根据调研，69%的案例中AI分析技术完成了对传统分析技术的性能优化，16%的“绿地”案例非AI不可。“绿地案例”主要存在于客户服务等商业领域，如疾病诊断、改善护理等，对应的数据丰富（大量音频、视频、图像和文本），还需要整合人类的反应。

此外，还有15%的案例是AI分析，或者说深度学习不适用的，比如药品和医疗产品、电信等领域，一方面是受限于现有的技术和该领域不够充足的结构化的数据量（据估计，一个监督学习算法要实现可接受的性能，每个类别需要至少5000个标记过的数据），另一方面受限于行业和监管问题。

除了使用深度学习提高分析性能之外，很多常见的消费产品，如Siri、Alexa和Cortana，甚至基于图像处理的自动驾驶也在发展中。对于这些AI系统，数据采集和再培训是必要的（需要至少每月更新一次，有时甚至是每天更新一次）。除了数据量和多样性之外，训练数据的刷新也很重要，特别是销售、供应、管理和制造业领域。

▲对于大约三分之一的用例，AI分析模型需要频繁更新（四分之三的情况需要每月更新一次，近四分之一的情况至少每周更新一次）

前路的挑战

尽管人工智能前途远大，它依旧面临着诸多的挑战和限制。

从数据的角度出发，可以把困难归纳为五点：训练数据的标记常常需要人工手动，难以获取足够大且全面的训练数据集（特别影响医疗用例），模型透明度有待提高（直接影响汽车、医疗认证等领域的应用），学习缺乏可概括性（难以从一个应用迁移到另一个相似的应用），数据和算法中存在偏差的风险（更社会化的问题）。

此外，人工智能还存在恶意使用的问题，包括更为复杂的黑客攻击和高度个性化的政治虚假信息运动、欺骗性的视频等一些列安全威胁。

考虑到数据的关键性，对于企业和组织来说，制定数字战略，建立数据中心（或者更普适的，选择云供应商），争夺高级人才，思考获取和生成数据的方式，至关重要。技术方面，组织必须开发出健壮的数据维护和治理流程，并实现软件现代化（如Agile和DevOps），并确保AI分析被实例化，克服“最后一英里”（组织挑战）。

智东西认为，AI作为当下信息技术革新的主要动力之一，指向了庞大的经济和社会价值，正在将各个参与者，包括（技术）革新者、公司和政策制定者等，凝聚起来，从而营造充满活力产业环境，确保更为安全、有效的经济和社会福利。现有案例足够说明，AI技术的引进，不仅将深化传统技术价值，更将拓展新的产品和业务形态。对于企业而言，相关数字战略的制定，迫在眉睫。

既然已无法阻止人工智能高歌猛进的步伐，七个近在眼前的AI伦理问题了解一下

来源：TowardsDataScience

编译：Kathy

每当一个新技术普及时，它们常常会引起伦理问题。举几个栗子：

关于武器——谁应该拥有它们？

关于印刷机——应该用来出版什么？

关于无人机——应该允许它们飞去哪里？

这些问题的答案通常是在技术变得足够普遍以至于问题已经实际暴露出来之后。随着我们的技术变得越来越强大，新技术的潜在危害将越来越大。我们必须从被动应对转变为主动应对新技术危险。

必须在新技术实际影响到我们的生活之前，就开始确定其伦理问题和可能的影响。考虑到技术的飞速发展，留给考虑伦理问题的时间越来越少。现在需要就所有这些话题进行公开讨论，而这些问题是科学无法回答的——它们事关我们的价值观，属于哲学领域，而非科学范畴。

尤其人工智能技术提出了许多伦理问题。作为社会人，我们有责任找出最佳答案，并最终制定最佳法律条文。

1. 算法中的偏差

机器学习算法从给定的训练数据中学习，而不考虑数据中的任何错误假设。这样，这些算法可以反映甚至放大数据中存在的偏差。例如，如果一些训练算法的数据含有种族主义或性别歧视的内容，那么得到的预测也将反映这一点。一些现有的算法将黑人错误的标记为“大猩猩”，或者认为针对亚裔美国人的SAT辅导收费更高。算法已经被用于职场招聘，用来确定应聘者的信誉，但这些算法却可能无法通过传统上用来确定是否存在歧视性做法的测试。

我们如何确保算法是公平的，特别当它们的拥有者是私人公司且不被公众监督的时候？我们如何平衡开放性和知识产权的关系？

算法的偏差

2. 算法的透明度

比公司不允许公开审查它们的算法更令人担忧的是，有些算法甚至对其创建者来说都是模糊不清的。

深度学习是机器学习中一种快速发展的技术，它可以做出很好的预测，但不能解释为什么它会做出这些特定的预测。

例如，一些算法已经被用来解雇教师，但却没有给出解释为什么该模型认定这些人应该被解雇。对更精确算法的需求，和让算法在受其影响的人面前变得更加透明的需求，要如何平衡呢？如有必要，我们是否愿意像欧洲新的通用数据保护法规那样，牺牲准确性以提高透明度？如果人类真的不知道他们真正的行为动机，我们是否应该要求机器在这方面比我们做的更好？

一种比深度学习更透明的算法

3.算法至上

类似但略有差异的担忧从前两个问题中浮现出来。如果我们开始相信算法来作决定，谁将拥有重要问题的最终决定权？是人类，还是算法？

例如，一些算法已经被用来确定刑罚。鉴于我们知道法官的决定受到他们情绪的影响，有些人可能会认为法官应该被“机器人法官”取代。然而，ProPublica的一项研究发现，其中一种流行的判决算法对黑人有很大的偏见。为了找到“风险得分”，该算法使用有关被告人熟人的输入信息，而这些信息在传统审判中永远不会被接受为证据。

人们是否应该因为他们的法官不是人而上诉？如果人类的法官和判决算法都有偏见，我们应该使用哪一种？未来的“机器人法官”在最高法院应该扮演什么角色？

ProPublica一项调查中的COMPAS量刑算法

4.假新闻和假视频

另一个伦理问题出现在关于假消息的话题上。机器学习用来决定向不同受众显示不同的内容。鉴于广告模式是大多数社交媒体平台的基础，用户在屏幕停留的时间被用作衡量成功的典型标准。考虑到人类更容易参与到更具传播性的内容中去，带有偏见的故事会以病毒的形式传播。与此相关的，我们可以使用ML工具创建病毒式假视频，而这些视频非常真实，以致人类无法区分。

例如，最近一项研究表明，假新闻传播得比真实新闻快。虚假新闻比真实新闻被转发的可能性高70 %。鉴于此，许多人试图利用虚假消息影响选举和政治观点。最近对剑桥分析公司的一次秘密调查中，录下了他们吹嘘利用假消息影响选举的事实。

如果我们知道视频都能造假，那么在法庭上什么可以被接受作为证据呢？我们怎样才能减慢虚假信息的传播，谁来决定哪些新闻是“真实”的？

左：真实图像，Parkland枪杀案中的幸存者Emma González；右：乱传播的假图像

5. 致命自动武器系统

人工智能研究人员说，在不到十年的时间里，我们就能制造出致命的自动武器系统。可能是可部署的小型无人驾驶飞机的形式，而且与目前的军用无人驾驶飞机不同，这种无人机能够在未经人类批准的情况下决定是否进行杀戮。

例如，AI研究人员最近制作的一个视频展示了小型无人驾驶飞机Slaughterbots如何被用来杀害目标人群的，即种族灭绝。近4000名人工智能/机器人研究人员签署了一封公开信，要求禁止这种进攻性自动武器。

当个别国家想利用这种武器时，我们应该在什么基础上禁止这种武器？如果我们真的禁止这些，我们如何确保它不会被转移到地下研究，并靠他们自己的力量制造这些自动杀戮武器？

6.自动驾驶汽车

谷歌( Google )、优步( Uber )、特斯拉( Tesla )和其他许多公司正在加入这个快速增长的领域，但许多道德问题仍未得到解答。

例如，最近一辆Uber自动驾驶汽车在2018年3月造成了一名行人死亡。即使有一个“安全司机”来应对紧急情况，但他们无法足够快的及时停车。

随着自动驾驶汽车的广泛使用，事故发生时谁应承担责任？是制造汽车的公司，在代码中犯了错误的工程师，还是应该一直监视的驾驶者？如果一辆自动驾驶汽车开得太快，不得不在撞上行人和坠下悬崖之间做出选择，那么汽车该怎么办呢？一旦自动驾驶汽车比普通人驾驶汽车更安全(这个与普通人驾驶汽车比醉酒驾驶汽车更安全的比例相同)，我们是否应该把人类驾驶定为非法？

Uber自驾事故中记忆犹新的一次车祸

7.隐私与监视

无处不在的安保摄像机和面部识别算法的存在，将围绕监视问题产生新的道德问题。很快照相机就能找到和跟踪街上的路人。在面部识别之前，即使是无处不在的镜头也可以保障隐私，因为人们不可能查看所有时间记录下的所有的影响。而通过面部识别，算法可以更快地查看大量镜头。

例如，监控摄像机已经开始在中国用于监控市民的位置。一些警察甚至配制了面部识别眼镜，可以让他们实时获得在街上看到的人的信息。

是否应对这些技术的使用作出规定？鉴于社会变革往往始于对现状的挑战和文明反抗，全景监视能否导致自由的丧失和社会变革？

基于机器视觉技术的监控摄像机

解决问题时不我待

现实中的人们正遭受着这些技术带来的折磨:被不公平的跟踪、解雇、监禁，甚至被偏见和难以理解的算法杀害。我们需要在这些领域为人工智能进行适当的立法。然而，除非社会形成一定的意见，否则无法立法。而在开始进行道德对话和辩论之前，社会无法形成意见。那么开始着手做吧。也让我们养成一种习惯，在构思新技术的同时，也同时开始思考伦理问题。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

产业智能官 AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。