随着云智能的不断实施，越来越多的企业逐渐将智能技术集成到自己的业务和产品系统中。目前，金融、能源、 工业、广播电视、教育、医疗等行业的智能转型正在加快，实现了更灵活的资源部署和利用，形成了一个 批量最佳实践。
目前，金融业经历了金融信息化、金融互联网化的阶段， 正处于金融科技迅速发展的时期。2020 年，中国四大国有银行在金融科技领域投资近80家 亿元。金融业已全面向智能化、数字化转型升级。在身份认证、理财、 应用于风险控制、量化交易、智能客户服务、智能保险等领域。新冠肺炎疫情过后，新常态成为长久现实。金融业必须通过安全访问云、促进先进自动化、简化流程和产品，改变业务模式，提高运营效率。
能源产业是国计民生和国家安全的核心部门，中国是世界上最大的能源生产和消费国。煤、油、气、电、核 中国的能源供应体系由新能源和可再生能源组成。根据 2019 年数据显示，中国原煤产量已达到 39.7 原油产量亿吨 2.1 天然气产量亿吨 1762 发电量亿立方米 7.5 万亿千瓦时。正式提出2060年碳中和目标，促进能源 源产业已进入转型变革的重大历史时期，需要通过技术进步解决能源资源约束、生态环境保护、气候变化等重大问题和挑战。
能源工业有的特征， 是人工智能应用的重点产业。人工智能已经在油气领域 应用于勘探、制造、油气输送和客户管理。根据普华永道的研究，预计到达 2025 年，油气公司通过 将人工智能应用于上游业务可以节省 1000亿至1万亿 资本和运营费用为美元。人工智能可用于石油勘探 帮助科学家分析地震数据，评估油气隐藏的可能性 和潜在规模。人工智能技术可以帮助企业生产 同时，无人实时收集钻井数据，自动优化钻井技术 构建运营平台还可以增强生产制造的连续性，如中等 在台风到来时，海油搭建的海上无人作业平台可以继续 采油，有效提高产量，只节省一个平台的运营成本 400 万元。
在电力行业，人工智能应用涉及整个过程包括光伏和风电集群发电功率预测、火力 发电机组控制优化，智能诊断输变电设备故障，线路巡逻 检查、用户用电行为分析、配网故障智能判断、电网安全 与控制等。在发电领域，人工智能正在帮助综合能源 电力企业可以通过实时收集当前用电数据进行管理 预测用电需求。英国已经开始利用人工智能技术预测能源使用需求，充分利用可再生能源，平衡电网的能源供应。光伏、风电等新能源企业的发电效率在很大程度上受到影响 在环境因素的限制下，功率预测系统尤为重要 有助于电网改进发电计划，合理调度整体，减少废弃 光和弃风率，降低成本，提高能源利用灵活性，减少碳排放。在输电方面，我国电网线路长，分布广，截至 2019 年，中国国内 35 输电线路总长度达到千伏以上 197.5 其中，万公里 80% 以上分布在崇山峻岭之中，月度线路巡检是一项非常繁重的工作，采用图像处理技术，对直升机、无人机、巡检机器人、摄像头等采集的数据进行分析，判断电线及相关设备的状态，发现异常情况，估计风险，提高电网安全性。
制造业是国家综合实力的典型代表，也是世界竞争的主要战场。主要发达国家制定了以振兴制造业为核心的发展战略，包括美国的先进制造业领导战略和德国的国家工业战略 2030年，日本社会 5.与欧盟工 业 5.0”等。
中国是世界上最大的制造业国家 41 工业类，207 工业中类，666 是世界上唯一一个拥有联合国工业分类中所列所有工业类别的国家。但与此同时，制造业向高端、智能、绿色转型还有很长的路要走。根据工信部 对 12000 根据多家企业的研究数据，我国 89% 的企业处于智能制造能力成熟度二级及以下水平，正迈向数字化阶段；6% 企业处于成熟度三级，网络特征明显；5% 企业成熟度在4级以上，标杆示范效果显现。汽车，电子， 智能制造能力领先于电器、医药、化工原料和产品行业，纺织、通用设备制造、黑色金属加工等行业整体水平较差，工业领域 AI 应用还有很大的发展空间。
从人工智能在整个生命周期中表现出巨大的潜力。在研发设计阶段，设计师只需确定相关的重量、外观尺寸、材料等指标，人工智能系统可以协助设计数百种产品方案，选择性能更好、质量更好、性价比更好的产品设计方案。在制造阶段，传统上依靠人工质量检验的方法并不高效，严重依靠质量检验员的肉眼观察。由于视觉疲劳和个体差异，检测结果的稳定性和成本一直是该行业的主要挑战。采用计算机视觉技术，标记和学习不同材料和规格的产品，机器可自动识别不合格产品，大大提高检测效率。在服务环节，大型设备的维护成本往往较高，一些计划外停机会给企业带来巨大损失。借助智能传感器，企业可以动态掌握设备的运行状态数据 AI 在算法的帮助下，提前预测 提前维护设备可能出现的故障和时间，降低突然停机的风险，有效提高制造企业的韧性。
2020年7月，国家广播电视总局发布了《中央广播电视》 总台 5G 白皮书(2020)媒体应用强调 5G 技术与媒体生产的深度融合与发展。目前，全国有线电视 网络整合与广播电视 5G 加快建设一体化发展，截止 2020 年底，全国有线电视用户数量为 2.07 全国，全国互动网络电视（IPTV）用户数超过 3 亿，互联网电视（OTT） 用户数为 9.55 广播电视与新一代信息技术相结合，加快数字化转型升级。
广播电视行业的主要内容是信息资源，具有行业数字化的自然优势。人工智能在内容制作、制作播出、分发传输、运维、监控监管、网络安全等方面表现突出，有利于视频产品质量稳定及时输出，辐射包括电视媒体、网络视频(含短视频)、移动终端等多个视频市场。
在内容制作阶段，传统上需要人工识别大量原始视频的无效信息，效率低下，有一定的延迟。人工智能可以帮助智能编辑和提取关键的视频帧，实现免费人员聚集 制作以下内容，加快视频内容输出。在传输转码阶段， 传统上，视频传输需要占用更多的带宽和更高的成本。人工智能视频处理模块有助于优化移动视频的转码，以更低的成本和更快的传输速度分发内容。在运营阶段，传统上人工内容推送同质化程度高，匹配度低。人工智能采用大数据、用户肖像等相关算法，准确分配流量，实现内容的智能推荐。在内容审核环节，视频， 传统上，图像等视觉信息需要人工逐帧反复查看和审核，黄色暴力恐惧内容的筛选受个体视觉疲劳和标准差异的限制， 如今，人工智能的视觉技术和视频语义分析技术可以进行 自动识别，大大提高效率。在内容安全环节，人工智能 通过情感识别、自然语言识别等相关方式，实现对社会热点的分析建模，及时智能辟谣。
国务院《新一代人工智能发展规划》明确提出使用智能 加快人才培养模式和教学方法改革，构建包括智能学习和互动学习的新型教育体系。开展智能校 园区建设，促进人工智能在教学、管理、资源建设等全过程中的应用 。《教育信 息化 2.0 行动计划强调大力推进智能教育，开展以学习者为中心的智能教学支持环境建设 泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与应用模式”。
目前，人工智能技术已深入应用于教育行业，包括教学 学习评估管等诸多环节。智能技术学习传统行为 深化影响，更广泛、持续、实时的学习过程和结果 算法的持续优化也将提高推荐的准确性 用户的互动体验深入到教学的核心环节。“教”， 它可以为教师提供基于学习者肖像的课程内容制作和准确的互动 动态教学、个性学情诊断、自动批阅等能力，提高教师 课堂教学质量。通过学习人工智能课程，学习 学生掌握人工智能理论知识，通过项目实践提高 核心能力素养，如计算思维、创新思维、信息意识等。“考”， 结合英语、体育、理化实验等考试场景，实现效果评价 自动大数据统计、技能评估、个人成长记录等全要素 化。利用智能化、区块链等技术实现多元化评价 对全过程数据进行动态反馈评价，建立过程评价和综合评价 以评价为导向的学情报告。通过校园安全管理，管理 学生行为预警、家校互动等功能，满足不同场景、不同主体的管理、互动和决策需求。
教育科技应以人的发展为准则，帮助教育更好地发现和实现人。教育行业的人工智能应用应以学生为基础实施 全面发展素质教育理念，突出学生主体地位 加强教师的教育功能，符合教学的客观规律；同时，还应注意课堂行为数据保护、学生视力保护等 教育环境防暴等教育环境特征，并满足相应的监管要求， 突出科技的人文关怀。
中共十九届全国代表大会将实施健康中国战略纳入国家整体发展战略。目前，健康中国的建设已进入全面实施阶段。医学科技创新是促进健康中国的关键任务 一、通过云计、大数据、人工智能等新一代信息技术推进医疗数字化进程，助力医疗卫生行业供给侧改革创新，加快优质医疗资源扩容和区域均衡布局是“健康中国”战略实施的重要抓手。
2015 年起，国家陆续发布关于分级诊疗、医疗信息化、 智能医疗、智慧医院等相关政策，推动分级诊疗制度建设和医疗卫生机构信息化建设。2015 年 9 月，国务院 发布《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》，提出基层首诊和双向转诊制度；2018 年，国家卫健委相继发布《全国医院信息化建设标准与规范（试运行）》和 《关于进一步推进电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》；2019 年，国家卫健委再次发布《全国基层医疗卫生机构信息化建设标准与规范（试行）》。在国家的政策推动下，如何提升基层医疗机构诊疗水平， 推动医疗机构数字化建设成为行业聚焦。而人工智能技术在医疗领域的落地，可以有效地辅助医生，提升诊断 效率和准确率。
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