人工智慧技術在過去幾年快速發展，人工智慧商業化應用也開始成為關注焦點。科技巨頭紛紛佈局垂直行業應用，創業企業需要找準切入點，深耕行業解決方案以打造護城河。近日，德勤釋出了《中國人工智慧產業白皮書》，認為人工智慧將在政府、金融、醫療、交通、零售以及製造行業多點開花，有效解決這些行業的痛點。
1、政府
政府在城市管理方面的痛點主要集中於兩點：一是城市人口數量日趨龐大，相關的政府服務工作量巨大而且繁瑣 ；二是犯罪、恐怖襲擊事件無法提前預知，社會治安管理壓力巨大。
政府已經意識到人工智慧在降本增效方面的突出成果，加速推進政府智慧化變革。人臉識別、自然語言處理等技術應用能夠增強政府服務能力，提升辦公效率，為企業、居民提供便捷、快速的服務，為智慧決策提供助力。利用計算機視覺技術在重要的公共場所安防布控，可以及時發現異常情況，抓捕罪犯等，維護公共安全秩序。
人工智慧政務領域商業落地較為突出的企業包括神州泰嶽、明略資料，公共安全領域的企業則以海康威視、大華股份、華為等為代表。
2、醫療
醫療資源不均衡造成的資源配給跟不上需求。看病貴，看病時間長等問題長期困擾廣大群眾，也導致醫患關係日趨緊張。此外，基層衛生醫療水平差也是不爭的事實。在人口老齡化、慢性病患者群體增加、 優質醫療資源緊缺、公共醫療費用攀升的社會環境下。
隨著人工智慧技術在醫療領域的持續發展和應用落地，這個行業將極大簡化當前繁瑣的看病流程，並在優化醫療資源、改善醫療技術等多個方面為人類提供更好的解決方案。譬如，騰訊覓影的影象識別、 深度學習等領先的人工智慧技術，輔助 醫生對食管癌進行早期篩查，發現準確 率高達90％，幫助患者更早發現病灶。

3、金融
金融行業是人工智慧最為理想的應用領域之一，這是由於金融領域保留著最為完善的歷史資料，同時金融行業的最終目標也極易被量化，這都是極為依靠資料的人工智慧技術所擅長的。
當前，人工智慧技金融行業的痛點主要表現為以下三點：一是金融機構面臨較大的運營成本壓力 ，二是金融機構無法為長尾客戶提供定製化產品和服務，三是信貸維度較為單一，存在壞賬、交易欺詐等金融風險。
人工智慧能夠持續帶動金融行業的智慧應用升級和效率提升。譬如利用語音識別、語義理解等技術打造智慧客服，降低客服成本。也可以利用大資料、人工智慧技術開發智慧投顧，向更多客戶提供個性服務。例如第四正規化開發的一套AI系統，不僅可以精確判斷一個客戶的資產配置，做清晰的風險評估，以及智慧推薦產品給客戶，將轉化率提升65％。將人工智慧與大資料相結合構建智慧風控體系，將能進一步提升風險管控能力。
4、交通
作為出行的核心驅動，汽車越來越成為人們的生活中不可或缺的東西。但隨著汽車保有量的增加，事故、擁堵、 汙染等負面影響逐漸顯現，亟需新技術、新方法來提高交通的安全性、舒適性、 經濟性以及環保性。
無人駕駛通過感測器、計算機視覺等技術解放人的雙手和感知。人工智慧技術支援的共享出行和無人物流將極大提高個人出行和物流效率。目前國內汽車智慧方面的代表公司包括百度、京東、馭勢科技、蔚來汽車、比亞迪、奇點汽車等。雖然關於人工智慧的系統和演算法已經日趨成熟， 但值得注意的是許多自動駕駛的測試環境仍然處於實驗階段。上路後的無人駕駛一旦出現事故將面臨使用者的信任危機。
5、零售
零售引流、轉化、復購的商業閉環各個環節都存在問題，導致客單價持續低迷。重商品、輕客群的經營方式導致了零售品牌缺乏對消費者的洞察。消費者對實店內體驗、支付便捷、及時配送的要求越來越高。再加上品牌差異化不足，消費者粘性持續下降。
隨著各大零售企業加入電商巨頭和科技企業紛紛佈局人工智慧，重構人、貨、 場，推動零售的智慧化轉型。圖普科技將人工智慧技術應用於智慧門店打造，通過人臉識別技術幫助OPPO線下門店進行客流統計、陳列優化、會員營銷，並從性別、年齡、表情、新老顧客、滯留時長等多維度建立到店使用者畫像，為調整運營策略提供資料基礎。

6、製造
製造行業的痛點集中在如下三方面：一是產品研發設計耗時長、成本高；二是人力工序失誤率高而且過程難以追溯；三是人力實現大規模快速定製化的成本過高，低成本勞動力缺乏。
人工智慧與相關技術結合，可以優化製造業各流程環節的效率，通過工業物聯網採集各種生產資料，再借助深度學習演算法處理後提供建議甚至自主優化。有研究發現，人工智慧的使用可降低製造商最高20％的加工成本，而這種減少最高有70％源自於更高的勞動生產率。人工智慧在製造領域商業化落地的典型代表包括航天雲網、創新奇智、智擎科技等。