8月15日，科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》（下称《通知》），发布了首批人工智能示范应用的10大场景。

《通知》按照科技部等六部门联合印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（下称《意见》），充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。

《意见》规划了四大人工智能重大场景，其中培育高端高效智能经济场景、建设安全便捷智能社会场景，成为本次《通知》中10项试点场景的主要应用方向。具体来看，高端高效智能经济培育场景覆盖了智能工厂、智慧农场、智能矿山、智慧家居、智能供应链。而安全便捷智能社会建设场景包含，智能港口、智能诊疗、智能教育、智慧法院以及自动驾驶。

打造人工智能4大场景

《意见》提出，围绕高端高效智能经济培育打造重大场景，鼓励在制造、农业、物流、金融、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景。

制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景；

农业领域优先探索农机卫星导航自动驾驶作业、农业地理信息引擎、网约农机、橡胶树割胶、智能农场、产业链数字化管理、无人机植保、农业生产物联监测、农产品质量安全管控等智能场景；

金融领域优先探索大数据金融风控、企业智能征信、智能反欺诈等智能场景；

物流领域优先探索机器人分流分拣、物料搬运、智能立体仓储以及追溯终端等智能场景；

交通运输领域优先探索自动驾驶和智能航运技术在园区内运输、摆渡接驳、智能配送、货车编队行驶、港区集装箱运输、港区智能作业、船舶自主航行等方面的智能应用场景；

家居领域优先探索家庭智慧互联、建筑智能监测、产品在线设计等智能场景；

消费领域积极探索无人货柜零售、无人超市、智慧导购等新兴场景。

围绕安全便捷智能社会建设打造重大场景方面，《意见》要求，在城市管理、交通治理、生态环保、医疗健康、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会。

城市管理领域探索城市大脑、城市物联感知、政务数据可用不可见、数字采购等场景；

交通治理领域探索交通大脑、智慧道路、智慧停车、自动驾驶出行、智慧港口、智慧航道等场景；

生态环保领域重点探索环境智能监测、无人机器自主巡检等场景；

智慧社区领域探索未来社区、无人配送、社区电商、数字餐厅等场景；

医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景；

教育领域积极探索在线课堂、虚拟课堂、虚拟仿真实训、虚拟教研室、新型教材、教学资源建设、智慧校园等场景；

养老领域积极探索居家智能监测、智能可穿戴设备应用等场景；

农村领域积极探索乡村智慧治理、数字农房、在线政务服务等场景。

同时，《意见》指出，要围绕高水平科研活动打造重大场景，推动人工智能技术成为解决数学、化学和空间科学等领域的重大科学问题新范式。重点围绕新药创制、基因研究、生物育种研发、新材料研发、深空深海等领域，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景。

在围绕国家重大活动和重大工程打造重大场景上，《意见》还指出，在亚运会、进博会、服贸会等重大活动、会议上，为人工智能技术和产品应用提供测试、验证机会。并鼓励在战略骨干通道、高速铁路、港航设施、现代化机场建设等重大建设工程中运用人工智能技术，提升重大工程建设效率。

人工智能应用潜力大，市场规模有待开发

海比研究院报告显示，2022年中国AI企业应用市场规模保持高增长趋势，总体市场规模达到1.87万亿元，2021-2025年复合增长率达到31.5%。2022年中国人工智能软件及应用市场规模约为472亿元，在AI企业应用中的占比仅为2.5%，说明当前人工智能技术及应用在企业场景中的渗透率还比较低，未来有较大的潜力空间。

在自动驾驶领域，国海证券研报指出，自动驾驶持续发展，车身感知传感器、激光雷达等有望受益。汽车传感器是实现单车驾驶的核心硬件，其中车身感知传感器可实现对汽车自身信息的感知并做出决策、执行，环境感知传感器负责捕捉外界信息并提供给汽车计算机系统用于规划决策，是无人驾驶智能感知系统的基础，包括激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等。随着日前《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿）的发布，我国自动驾驶相关政策体系有望迈上新一级台阶，车载传感器作为实现自动驾驶功能的核心部件有望受益。

而对于智能诊疗，前瞻产业研究院报告指出，AI医学影像主要用于医疗健康市场和大健康场景中，在医疗健康市场中主要用于协助医生进行疾病监测及诊断，大健康场景中主要用于健康风险评估。根据两个场景预计，中国AI医学影像市场规模将从2021年的8.2亿元增长至2027年的近230亿元。随着国家医疗系统对医学影像的需求不断增长，中国影像医生短缺的问题也愈发显现，人工智能的应用能够大大改善医学影像分析效率低下的问题。

文章来源： 券商中国，证券时报