人工智能在养老领域(人工智能在养老领域的应用论文)

人工智能技术在行业里有什么具体的应用

人工智能的应用很广泛，比如工厂里经常用到的机械臂、物流行业的搬运机器人、经常被大家YY的类人机器人（在色情领域的前景经常被人议论）、新闻自动化抓取和编辑、音乐编曲和创作等等。这里不多说了，给大家展示一个人工智能音乐工具和人类协作完成的作品（这是已经完成的作品，所以你很难分清这到底是纯人类的作品还是人工智能参与创作的作品，是不是很惊讶）：

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人工智能如何赋能未来产业

21世纪以来，在移动互联网、大数据、超级计算和脑科学等快速发展共同推动下，人工智能进入了一个新的发展阶段，互联网，高性能并行的计算，大数据，脑认知科学，基础科学和关键核心技术的突破，都代表着新一代人工智能发展的重大推动力和重大趋势。经过60多年积淀，人工智能已成为集互联网、大数据、并行计算、深度学习、脑科学等相互融合的综合性交叉学科，各领域广泛渗透，正在引发链式突破，加速新一轮科技革命和产业变革进程。新一代人工智能的特点是深度学习（基于大数据的深度学习和自我演化）、跨界融合（听觉、嗅觉、味觉之间跨媒体推理）、人机协同（人机一体化混合智能，可穿戴设备）、群体智能（基于网络的群体智能）和自主操控（无人系统迅速发展，对机器的智能化、自主化改造）。例如，受脑科学成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显等。

新一代人工智能将成为经济发展的新引擎：人工智能加速向各领域全面渗透，形成从宏观到微观各个领域的智能化新需求，将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新的产业业态，包括自动驾驶、图像识别、语音识别等。根据麦肯锡预测，基于自动化为中国带来的生产力提升每年可贡献0.8-1.4个百分点的经济增长。据埃森哲的研究，人工智能到2035年有望拉动中国经济增长率从6.3%提升到7.9%，提升1.6个百分点。

新一代人工智能将带来社会建设的新的机遇：人工智能在教育、医疗、养老、环保、城市、司法等各个领域的应用，将极大地提高公共服务的精准化、普惠化水平，通过预测、预警、基础设施和社会安全运行态势，可以显著地提高社会治理能力。例如，百度人脸识别应用于失散儿童搜救，帮助失散27年的儿童寻亲；德勤会计师事务所发布的德勤机器人开始代替人类阅读合同和文件；IBM的Waston智能认知系统在医疗诊断领域表现出了强大的能力；娱乐、教育、情感、陪护等智能机器人成为热卖产品。

新一代人工智能发展的不确定性将带来新挑战：人工智能是影响面广的颠覆性技术，比尔·盖茨、斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克等指出在大力发展人工智能的同时，必须高度重视人工智能可能带来的不确定性影响。人工智能在改变就业结构、冲击法律和社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等方面都存在很多问题。对策是加强前瞻预防和约束性的引导，最大限度降低风险，确保人工智能走上安全、可靠、可控的发展道路。

目前处于弱人工智能时代，未来要向强人工智能和超级人工智能发展。2000年到2016年，中国人工智能企业数量累积增长1477家，占全球人工智能总数12.91%，中国每年新增人工智能企业数占全球当年新增企业总数的比例也是保持着上升态势。

在人工智能领域的投资方面，2010年至2017年5月，中国人工智能领域共发生了2218起投资事件，涉及投资金额达668.42亿元人民币。其中，2015年是AI领域爆发式增长的关键一年，投资案例同比增长155.9%，投资总额同比增长190.67%。2016年以来人工智能领域继续保持了较高的投资热度，资本在追逐人工智能方面大的热度还没有衰退。

人工智能赋能新旧动能转换

“互联网+”模式正在颠覆中国传统产业，同时AI赋能可以提高全要素生产率，还可以优化资源配置，推动三大变革。

首先，“互联网+”颠覆中国传统产业，很多独角兽企业、中小企业投资都借助“互联网+”的模式取得了快速的发展。在人工智能等的驱动下，人类正在进入一个由互联网企业建立的新型服务业态。其次，人工智能赋能提高全要素生产率，据埃森哲预测，作为全新的生产要素，人工智能有潜力到2035年把中国经济总量增加值提升7.1万亿美元，并且推动劳动生产率提高27%。基于人工智能对于中国经济整体影响模拟分析，并且结合行业规模的数据，埃森哲发现制造业、农林牧渔业、批发和零售业将成为人工智能应用中获益最多的主导行业，到2035年，人工智能将对这三大行业年增长率分别可以提升2%、1.8%、1.7%。除此之外，人工智能还能够优化资源配置，推动三大动力变革，即动力变革、效率变革、质量变革。动力变革是把过去劳动力优势转化为人力资本优势，人工智能创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性、敏捷性的复杂劳动需求；效率变革是对现有劳动力和实物资产进行有利补充和提升，借助人工智能提高员工能力，提升资本效率；质量变革方面，人工智能普及将推动多行业的相关创新，人工智能系统中专家知识的应用，将积累和挖掘过去经验有限的数据，提升设计、加工和制造质量。智能制造领域，工业系统的改造还有工业自动化系统升级等变革在借助人工智能发展技术的基础上都有望获得突破。

路径：人工智能赋能未来产业

解决新时代中国经济及未来产业所面临的诸多发展难题，需要全面深化改革，不断推进创新。创新发展是国家兴衰的经验所得，工业化以来的发展历程表明，越是创新活跃的地方就越容易形成产业革命的广阔舞台，近代以来的数次科技革命使得世界的科技中心和工业中心发生了地理位置的更替，实质上是创新能力强弱的转换。

未来几十年，在人工智能的推动下，传统产业将变成智能制造，旧的业态变成新业态，金融业变成金融科技业，传统房地产会得到升级改造，传统文化娱乐产业会变成新的文化娱乐产业。其中一维的传统产业包括智能制造业、金融科技业、传统房地产业升级改造和文娱产业，二维的互联网产业就是互联网信息产业，三维的智能科技产业包括智能医疗和健康养老、智能物流。

人工智能如何赋能未来产业

>>>>智能制造业：工业4.0让制造变“智造”，比较典型的传统产业实现智能智造的有德国的西门子安贝格智能工厂和中国的中车青岛精益数字工厂等。作为决策助手的“挖掘机指数”可以洞察中国经济状况，借助于大数据和物联网的技术，通过机械与网络的连接，形成基础建设行业的全景动态地图，通过人工智能使精益落地生根。

>>>>金融科技业：金融科技是指技术带来的金融创新，它能创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或金融服务的提供方式造成重大影响。金融科技通过大数据和人工智能的手段可以让资本自动地找到需求对象，让资本服务实体经济。人工智能技术还可以在资本服务的同时通过金融交易、风险评估等大数据，借助人工智能手段有效地防范资金风险，对用户、供给方、需求方、金融机构、资金需求载体做出评级和风险防范。金融科技强调将技术作为服务金融产业发展手段，在具体应用和发展过程中，仍需遵循金融市场运行的基本规律：从金融技术到金融科学，从金融分化到金融共享，从行政干预到市场机制。

>>>>传统房地产业升级改造：新型房地产行业将逐渐转型，从以往的“买地、建房、卖房”向打造“产业复合化、生态一体化”的思路发展，分为多环节价值分析、精准营销和一体化服务管理模式，在人工智能技术的基础上来实现。

>>>>文娱产业：拓展现实XR（AR，VR，MR的整合产物）产业，重新定义生活。XR是将虚拟内容拓展到现实世界的新型产业，是人类感官的延伸。未来几年，XR产业市场将成为智能工程流程领域的主要增长来源，例如通过AR眼镜实现工业大量设备状态监查的自动化，足不出户就可以通过MR技术获取预购产品的体验信息等。

>>>>互联网信息产业：人工智能可以助力产业创新发展，AI携手互联网信息产业共进退。例如华为的AI分析综合平台，其深谙行业ICT转型的需求，从数据、到洞察、到形成商业模式，华为在实现价值的各个阶段为业务运营、业务调度提供大数据分析的综合平台解决方案，通过联合创新、深度探索运营商新的盈利增长点。

>>>>智能医疗和健康养老:社区智慧养老服务平台将是最有发展前景的领域，通过对接移动APP、健康管理智能硬件等手段优化养老服务。智能分析技术的成熟，将使智慧健康养老产业得到跨越式发展，在低功能、微型化智能传感器，健康状态实时分析和健康大数据趋势分析等方面都有强大的应用前景。

>>>>智能物流产业：以南京的运满满为例，它是全球最大的智慧物流信息平台，基于云计算和人工智能技术，依托中国公路干线物流最大的数据库，以复杂事件监测分析和处理技术、大数据智能分析决策技术创新为重点，基于嵌入式与定位追踪的智能调度平台，实现了服务车主与货主的智能车货匹配、智能实时调度，显著提高了公路干线物流货源、车联、路线、价格匹配速度、精准度和运输组织效率。

人工智能替代人工会不会影响中国的人口红利

然而中国的人口红利正在消失。

从2021年人口数据来看，60岁及以上人口为26736万人，占全国人口的18.9%，其中65岁及以上人口为20056万人，占全国人口的14.2%。而全国人口出生率仅为7.52%；人口自然增长率仅0.34%，人口负增长时代渐行渐近。随着老龄化和少子化形势加剧，由此带来的社会经济变化是不容忽视的。

一体现在关乎“养老”的银发经济。

二则体现在城市化进程不断加快、劳动力需求增长和老龄化带来的用工短缺的矛盾，简言之供需矛盾。

老龄人延迟推休，或者“退而不休”，无论在哪个行业都会造成一定的效率下降、品质下降等问题，更不用说因为劳动价值回升而导致的用工成本上升-进而让企业的利润进一步缩减。

而解决的方案基本上都是呼吁提高员工的收入和福利保障，给员工更多的尊重，从而留住更多优秀的员工。

然而这又回到成本上的问题，如果无法让成本实现更合理的分配，降低人力成本，如何能解决用人之忧？

短期内人工智能能取代的终究是部分岗位，且投入大量的AI机器也将是另一笔成本的负荷。

近期在物管行业势头正旺的“物业+养老”，不知道日后会不会变成“老年人服务老年人”的局面？

那么通过数智化手段重构运营生态，利益分配不平衡应是日后重点关注的地方。

在传统的非住物管生态中，业主每支付100元，只有45元是蓝领人员的薪酬。

层层分包的利润诉求、落后管理带来的效率浪费以及服务过程不透明导致的跑冒滴漏等，消耗了高达55%的服务成本，制约了劳动力薪酬的提升，是用工难、质量差等问题的根本原因。

所以，解决传统物管生态的利益分配矛盾，不仅关乎全体非住宅业主巨额的建筑管理成本支出，还关乎未来1300万个蓝领服务者家庭福祉。

专注在非住宅建筑空间管理生态重构的数智化物管服务商-爱物管，通过对繁杂的物管“服务过程”进行数字化抽象建模，并结合互联网企业强大的数据运营能力，打造国内首个“非住宅建筑空间数智化管理引擎”，以此驱动非住宅建筑空间管理生态的数智化重构，解决利益分配不平衡矛盾，满足未来长期人口紧缩社会形态下非住宅建筑管理的成本需求，致力于为千万蓝领家庭提升幸福感。

目前，爱物管已为多个客户、项目实现了更扁平、更透明的数字化全新生态体系。过去业主需要支付的100元服务费，平均下降为89元，而蓝领服务者45元的薪酬提升至60元。

而未来，这一分配比例还将随着爱物管的技术、数据能力进一步优化和社会的发展需要，实现更进一步的调整。