发布日期:2020年5月7日

简介

COVID-19的影响可能因行业而异，而非其他因素;总体而言，在线商务蓬勃发展，航空公司却在遭殃。我们知道人工智能和机器学习的用例变得非常特定于行业的所以我们认为，看看哪些用例在哪些行业中可能获得更多的关注，哪些用例在COVID-19大流行期间可能获得较少的采用，以及之后会发生什么，这将是很有趣的。

我们跟踪多个行业的人工智能和机器学习用例，作为我们的一部分企业人工智能和机器学习之声个案研究。我们最近的一次调查是在2019年11月进行的，当时正是COVID-19疫情爆发的高峰期。因此，虽然我们没有询问受访者COVID-19将如何影响他们对人工智能的使用，但我们可以对领先和落后的用例做出知情的预测。在这份报告中，我们关注三个行业:制造业、能源和媒体/娱乐。一个额外的报告研究医疗保健、金融服务和零售中的用例。188bet金博宝是什么

451年花

任何足够通用的技术在危机中都有机会。机器学习是一种通用的技术层，它使各行各业的各种用例都成为可能。在繁荣时期，创新和新技术的发展会激增，我们在过去五年的人工智能中已经看到了大量的创新和新技术发展。当危机来临时，事情变慢——或多或少陷入停滞，就像2019冠状病毒病一样——一些创新技术的部署就会加快。这是我们期望在我们的调查已经确定的某些机器学习用例中发生的情况，以及在其他人甚至没有人想到的其他情况中。

制造业

在covid - 19之前，制造业已经表现出了令人印象深刻的人工智能技术的采用，我们预计，对于那些在大流行中幸存下来的企业来说，这将加速。如果保持社交距离很长一段时间(即多年)，它将改变许多制造商的运营方式。智能机器人现在已经是一个强大的用例(见下图)，调查受访者预测它将继续如此;我们期望在这个领域有更多的投资，因为在可能的情况下，需要更少的人直接参与制造过程，更多的自动化，特别是在更复杂的离散制造中。不会是所有的制造业最终都像半导体制造过程一样，在半导体制造过程中，对洁净度和组件小型化的需求结合在一起，意味着人工的作用不大，取而代之的是机器，但更多的行业将从中吸取教训，并相应地进行投资。同样，使用机器学习实现质量保证过程自动化——这是目前和两年后受访者确定的最热门用例——我们预计将保持强劲势头。


智能物流是疫情后我们期待得到更多关注的另一个领域。智能运输制成品的能力对于帮助建立更有弹性的供应链至关重要，在某些情况下，供应链将更关注“以防万一”而非“及时生产”。使用无人机和机器人的自动送货将得到促进。

在调查时，我们的受访者将智能库存监控放在优先级列表的较低位置，尽管他们预计未来几年该领域将出现强劲增长。现在，我们希望看到使用机器人进行库存监控等技术来加速吸收。同样，联网工人和劳动力扩充一直滞后，但我们预计，随着工作模式的变化，这方面的兴趣会越来越大，当然，制造业是一个特定工人很难在工厂车间以外的任何地方工作的领域。

能源

能源行业遭受了新冠肺炎的双重打击，需求大幅下降，再加上油价暴跌。根据国际能源署的数据，到2020年，全球石油需求将下降6%，这将是2008年大衰退后降幅的7倍。该组织4月30日发布的预测预测称，石油需求将每天减少930万桶，并指出在全面封锁的国家，电力需求将下降约20%。

根据最后一点，预测能源消耗是我们调查中第二大最受欢迎的机器学习用例，38%的受访者选择了它，55%的受访者在两年后继续这样做。我们预计，在大流行期间的经历推动下，家庭使用量的激增被办公室、商店和工厂能耗的下降所抵消，人们的兴趣将会加快。使用峰值已经转移;欧洲的高峰期现在出现在早晨稍晚的时候，而不是傍晚或清晨。在美国，高峰仍然是在晚上，因为封锁的执行不那么统一，甚至在一些州已经放松。人工智能技术可以帮助能源供应商适应新的消费趋势，甚至帮助运营商预测放松社交距离措施将如何影响未来的能源消费。

智能电网配电是另一个受欢迎的用例，34%的受访者现在选择它，52%的受访者未来选择它。当需求减少时，需求响应是保持电网以稳定频率运行的关键——例如，美国和亚洲部分地区的频率为60Hz，世界其他大部分地区为50Hz。由于正常的网格分布模式不再提供太多价值，人工智能可以帮助网格分布管理人员管理新常态。

公用事业公司为风险分析做好了充分准备——可以说比一些政府做得更好。它们制定了应对大流行病的业务连续性计划，并已付诸行动。目前，约34%的受访者将风险分析视为机器学习用例，两年后这一比例上升至52%。我们预计，当我们再次提出这个问题时，这些数字将会更高，因为企业可能希望借助人工智能来帮助它们评估和管理这些不确定时期带来的日益增加的风险。


媒体和娱乐

对于传媒业的许多领域来说，前景可能是严峻的，包括一些在疫情爆发后大幅增长的领域。以Netflix和Hulu等OTT服务为例。188bet金博宝是什么标普市场情报(S&P Market Intelligence)旗下媒体研究集团卡根(Kagan)在3月底对974名美国成年人进行的一项调查发现，如果受访者失业，不得不削减开支，他们最有可能取消的媒体服务是流媒体服务订阅，有37%的人选择取消。传统电视服务，即有线电视或卫星188bet金博宝是什么电视，以28%的比例排在第二位，家庭互联网和手机是最后两个被削减的项目，分别为21%和14%。在同一项调查中，52%的人表示他们“非常”或“有点担心”失去工作(6%的人已经失去了工作)，尽管疫情和封锁期间OTT服务的订阅量激增，但媒体的前景至少在短期内是不确定的。188bet金博宝是什么

考虑到这些，机器学习在哪里适合呢?我们在媒体和娱乐行业的451调查中发现的用例与该行业在COVID-19大流行期间和之后面临的问题有关。第二受欢迎的用例(32%)是网络优化，这对Netflix等OTT服务至关重要，它们不得不降低视频质量，以避免在某些国家的网络崩溃，从客户的角度来看，它们已经无缝地实现了这一点。188bet金博宝是什么这在一定程度上也是由于这些公司越来越多地使用软件驱动的网络，这些网络本身也使用机器学习。

在调查时，受访者认为智能档案搜索和资产识别具有共同的最佳前景，从27%的人将其作为当前用例跃升至两年后的51%。对于体育转播商来说，在疫情期间没有进行体育比赛，不得不依靠播放过去的著名体育赛事，这一直是他们内容的来源。

另一个具有强大前景的用例(从当前到未来的用例增加了24%)是自动化的内容创建。考虑到各种类型的媒体公司将削减多少成本，使用机器学习驱动的自然语言生成可能是媒体公司保持业务的关键方式之一。这个用例也可能是由于内容提供者需要生成替代形式的内容或加速捕获内容的后期制作，以跟上客户对新娱乐的需求。

尼克耐心
创始人兼研究副总裁

尼克·佩兴斯(Nick Patie188宝金博网址是多少nce)是451 Research的人工智能和机器学习首席分析师，他自2001年以来一直在研究这一领域。他是该公司数据、AI和分析研究频道的一员，但也在整个研究团队中工作，以发现和理解机器学习的用例。

杰里米·科恩
助理分析师

本文作者Jeremy Korn是451 Research公司数据、人工智能和分析频道的副分析师，主要研究企业中的人工智能和机器学习。188宝金博网址是多少他特别关注这些新兴技术带来的法律和伦理挑战。此外，Jeremy还帮助领导了“企业之声:AI和机器学习”调查，该调查提供了关于AI采用、用例和基础设施的定性见解。

雷切尔·邓宁
研究助理

瑞秋·邓宁(Rachel Dunning)是451 Research的研究助理。188宝金博网址是多少在加入451 Research之前188宝金博网址是多少，她以优异成绩毕业于菲奇堡州立大学(Fitchburg State University)，获得认知心理学和经济学学士学位。在上学期间，她通过参与几个学术研究项目，接触到了研究方法和数据分析。她能用流利的德语交谈。

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