“AI+”怎么“+”？43大细分行业全梳理

引言：与2015年前后的互联网+相似，AI作为通用技术创新，能够通过赋能效应、溢出效应作用于全行业，通过降本增效形成存量市场改造和增量市场创造。借鉴上一轮互联网+行情经验，积极挖掘AI赋能各个行业的线索和前景、把握AI+行情的扩散方向是后续参与AI行情的关键所在。

因此，我们从上市公司公告视角出发，筛选出年初至今披露的公告中出现过“人工智能”核心关键词的公司，并据此总结出43大AI+细分行业，供投资者参考。

各领域 AI+融合如何演绎？

AI+办公

生成式AI赋能办公场景，降本提效重塑办公模式。目前，AI技术能从三个维度帮助企业重塑办公模式，赋能办公场景。具体来看：1）在内容生成方面，生成式AI 拥有强大的数字内容孪生、编辑、创作能力，三大核心能力有望实现办公产业文本生成的可能，在大大提升企业效率的同时，有望降低一定人力成本；2）在人机交互方面，生成式AI提升了人机交互能力，改变了信息交流的方式，使用户通过与智能助手的对话实现更多功能，提升企业工作效率；3）在处理非结构化数据方面，非结构化数据指数据结构不规则、不易用二位逻辑表示的数据，传统企业在处理这类数据时往往需要花费大量时间精力，且成本高昂。在AI技术的帮助下，人工智能能更加高效的处理此类数据，在提高企业数据处理效率的同时，帮助企业开源节流。综合来看，在生成式AI的帮助下，办公模式将得以重塑，企业办公效率将会大幅提高，相关成本也将有所下降，AI+办公的新模式有望成为大势所趋。

AI+安防

从信息获取到决策控制，AI助力构建安防新形态。目前，在AI浪潮的影响下，安防产业在信息获取、决策控制等多方面均发生较大变化。未来随着 AI 的影响持续深化，安防产业有望构建全新产业体系，具体来看：1）在信息获取方面，生成式AI 能够通过智能图像分析、人车识别等技术，根据少量信息生成或是补足相关部分，这在信息获取阶段提供了较大便利，能够实现缺失信息的还原以及优化监控效率等；2）在方案搭建方面，人工智能能够根据指示自动生成代码并实现完整功能，能够有效提升方案搭建的效率；3）在决策控制方面，目前AI技术具有自动化分析和处理大量语音、文本和图像数据的能力，并能够对信息进行分类和分析。这一功能能使安防体系对于安全威胁和异常事件更加敏感，从而提升安防系统的自主决策和控制能力。4）在预知预警方面，人工智能能够凭借算法建立预测模型，预测潜在事件，如交通拥堵、自然灾害等发生的时间、地点，以便提前做出预防。在 AI 技术的持续影响下，安防产业从信息获取到决策控制有望实现全面升级，未来行业整体有望构建全新的生态体系。

AI+网络安全

AI技术提高检索、分析能力，助力网络安全实现产业升级。从 AI 赋能网络安全的角度看，1）信息检索方面，首先 AI 凭借其高算力的特点能够提前发现潜在威胁特征，进行漏洞自动挖掘；自然语言理解技术能够帮助用户自动提取威胁情报，同时各类 AI 模型能够为分析、检测潜在威胁提供支持；2）安全性分析方面，在AI技术的助力下，一些诸如网络攻防策略、密码/协议/系统安全性分析等更深层、更基础的问题也将更高效地完成；3）运营效率方面，基于 AI 的安全运营智能助手等新应用的诞生，能够有效缓解客服等人员的工作强度，降低企业对于此类人员的需求，提高整体运营效率。综合来看，凭借AI技术，安防产业在信息检索、分析、效率等多方面都将迎来大幅提升，产业整体在功能性、性价比等方面与之前截然不同。

AI+数字政务

AI技术在流程处理、决策支持、安全保障方面为数字政府提供助力。AI技术对于数字政务的提升主要有三方面，1）流程处理方面，AI可以自动识别和处理政府流程中的重复和繁琐任务，实现自动化流程处理，进而提高政府工作效率，对于客服这类需要耗费大量人力的工作，AI凭借自然语言处理技术有助于减少人力成本，提高服务效率和便捷性；2）决策支持方面，针对政府部门需要处理的大量数据，AI可以通过机器学习技术，对数据进行分析和挖掘，为政府决策提供科学依据和决策参考，提高政府决策的准确性和效率；3）安全保障方面，AI通过自然语言处理技术，能够对政府的网络系统和数据进行实时监测，能够更加及时地发现和预防潜在安全隐患，提高政府信息安全的保障能力。

AI+媒体

从上游内容创作到下游客户体验，AI赋能数字媒体。AI技术助力内容生成、技术报道以及思政建设。1）在内容生成方面，随着元宇宙概念爆发，用户对于新闻的接收更偏好于视频化、口语化的形式，AI技术能够实时智能生成图像、视频和音效，打造新闻可视化、可听化，提供更符合用户需求的媒体新闻内容。2）在技术报道方面，随着智能采访、5G+AI技术的广泛应用，新闻媒体可通过这些技术策划节目，实现跨场景报道，隔空全息互动等方式，解决了时空因素的限制。3）在思政建设方面，人工智能技术打造大型数据库，通过智能语义分析技术与智能交互等方式让文字更有“人情味”，更好的将上层理念落实到基层用户身上，同时人工智能对实现舆情监测和舆论引导方面也有贡献。通过提振内容创造，丰富数字场景，AI+内容+场景成为数字媒体新引擎。

AI+教育

AI赋能教育，使因材施教成为现实。AI+教育目前主要应用于课堂教学、课后辅导、以及学生评估体系的建立等方面。具体来看，1）在课堂环节，AI技术一方面可以通过智能黑板、数字教师等方式提升教学环境与教学效率，另一方面，针对个别实验学科，人工智能技术可以模拟实验实景，在保证实验安全、节约实验成本的同时让学生身临其境的参与实验。2）在课后环节，AI技术能够为学生提供自主性学习体验，针对不同学生的学习能力与学习风格，生成贴近学生需求的个性化课后服务。3）对教师而言，AI 一方面有助于对备课、阅卷、教研等环节降本提效，另一方面能通过生成大模型对学生建立全面的学习评估体系。双管齐下，人工智能在师生端同时发力，打造智慧课堂与智慧教学。

AI+出版

相辅相成，AI与出版双向赋能。AI技术在出版业的内容生产、版本印刷、智慧发行等方面添薪加柴。具体来看，1）在内容生产方面，人工智能在文稿编辑修改、查重检测、内容校对等领域的应用能够优化传统出版业的工作模式、工作形态、工作流程，提高出版商生产运营效率。2）在版本印刷方面，AI技术加快印刷链的效率，并能通过文献挖掘和语义检索等方式加速印刷版本的分类。3）在智慧发行方面，人工智能能够融合不同的用户需求、使用和消费场景，实现出版资源的多载体呈现和多渠道发行，打破出版传播的时空性，提升效率与客户阅读体验。同时，由于出版机构积累了大量的高质量内容资源并具有持续的高质量内容生产能力，也可为生成式人工智能大模型训练提供高质量的“语料”，反馈AI技术。人工智能技术与出版行业双向赋能，未来出版行业提质增效将迎来加速。

AI+影视

AI技术在影视行业各产业链发挥功效，同时带动影视IP落地。一方面，AIGC技术可运用于内容创意、内容制作、内容宣发等影视生产全链路，如：剧本创作、AI换脸换声、分镜制作、CG动画、特效生成处理、视频剪辑、预告片海报制作等。有效为影视行业的生产提速增量，并解决影视制造成本较高的问题。另一方面，随着AI技术的提高与算力水平的提升，虚拟人，数字人等人工智能产品逐步落地，拥有知名IP的影视行业通过相关AIGC技术使IP落地变现，分得流量与红利。

AI+游戏

虚拟走进现实，AI+游戏赛道提速。AI+游戏目前主要应用于游戏内容生成、游戏身份验证以及游戏设备等方向。具体来看，1）在游戏内容方面，一方面，AI技术可以运用于游戏NPC、建模、配音、绘画等内容的生成，降低厂商制造成本。另一方面，AI技术可以通过智能推荐、智能对话、个性化生成等方式，加强游戏的可玩性和交互性，提高游戏玩家的黏性与付费意愿，增加企业收入。2）在游戏身份验证方面，人工智能技术可以有效识别图片、文字、动作、声音，有效为游戏安全与反沉迷系统赋能。3）在游戏设备方面，AI技术的发展带动可穿戴设备如VR/AR，虚拟设备等的出现，有助于提升游戏的趣味性与玩家的沉浸感。总的来说，人工智能在游戏的供需两侧发力，降低游戏制造成本，提升玩家游戏体验。

AI+电商

大模型赋能，AI+电商迎来新机遇。人工智能为电商行业的网络直播、客户精准定位与商品投放等方面注入新活力。1）在网络直播方面，随着电商直播业态的日趋成熟，直播内容的专业化与创新化成为重要趋势。对专业化来说，人工智能技术能够有效记录直播数据，通过对直播中投放、选品、商品佣金、即时人气、转化率等数据要素的积累分析，打造更优化的直播流程策略；对创新化来说，虚拟人在直播行业的应用令人眼前一亮，而人工智能、5G、VR 等新兴技术也将为电商直播业态的未来发展注入新的动力。2）在客户定位与商品投放方面，数据分析技术能够通过建立模型识别客户行为背后的动机、偏好、习惯、需求，描绘客户画像，协助营销人员对客户进行针对性营销，为客户提供精准化、定制化服务，同时智慧客服等技术，关注客户的售前咨询与售后体验，做到加快客户需求响应速度。在Web3.0时代，乘人工智能之风，网络电商行业将迎来新的时代机遇。

AI+广告营销

从广告生成到营销投送，AI+全方位助力广告营销。人工智能技术从广告创意、营销内容生成、营销场景投送等角度辅助广告营销公司。1）在广告创意方面，一方面，AI技术扩展了传统的广告营销方式，并通过高速阅读能力广泛融合各类资源，辅助创意素材生产，另一方面，大模型和虚拟人的出现，使得营销公司能够利用这些工具博得用户的眼球。2）在营销内容方面，营销公司可以利用AI高效攫取内容产业价值，辅助内容营销创作与营销方案生成，3）在营销场景投送方面，广告商能够通过AI技术有效的对用户进行数据分析、用户洞察，达到精准、创意的投放，为用户提供智能化、个性化的产品，塑造品牌价值。人工智能通过扩展图文、视频内容，为客户提供智能化、个性化、创意化服务，AI+广告营销潜力可期。

AI+机器人

AI技术使机器人自主作业成为可能，产业应用前景愈发广阔。目前，AI技术通过构建全面感知、实时互联、分析决策、自主学习的智能系统，使机器人自主作业成为可能。具体来看，AI通过机器人视觉技术强化机器人的感知能力，通过构建算法模型提升其分析决策、自主学习的能力，从而使机器人能够独立完成作业。另外，以人形机器人为代表的智能移动机器人，在感知、决策等方面的需求普遍高于传统工业机器人。而AI技术恰好能弥补这一空缺，从而加速通用性更强的人形机器人产业化落地。在AI技术的加持下，机器人在煤矿、深海、极地等极端条件下的需求便会大大增加，产业整体应用前景愈发广阔。

AI+工业

AI技术多方面赋能传统工业，工业领域各环节有望全面升级。AI对于传统工业的提升的全面的，研发设计、生产制造、管理服务等各环节在AI技术的加持下都能实现效率提升。具体来看：1）研发设计方面，生成式AI可通过与不同类型的工业设计软件融合，凭借云计算数据库完成各类要求，能够在研发设计环节有效提升效率和精度；2）生产制造方面，自然语言处理技术能提升工业机器人的信息处理、感知执行能力，从而提升其在生产制造环节的应用空间，实现降本提效；3）管理服务方面，AI技术在营销、供应链、人力等通用性较强、数据处理量较大的领域大有作为，通过构建模型快速帮助工作人员处理，定位客户需求或者相关数据，节省大量人力成本的同时，提高了工作效率。综合来看，随着AI技术影响的持续深化，传统工业领域在研发设计、生产制造、管理服务等多方面均能获得利好，产业有望迎来全面升级。

AI+智能汽车

AI助力汽车智能化，有望带动汽车行业提质增效。智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。人工智能技术支持智能汽车进一步升级，目前，AI技术在智能汽车方向主要应用于智能驾驶、智能座舱、车联网等方面。具体来看：1）在智能驾驶方面，人工智能技术通过机器视觉与智慧公路等技术使汽车具有自动驾驶能力，并通过不断训练感知，增强智能驾驶的安全性。2）在智能座舱方面，人工智能大模型通过感知算法与记忆算法检测车舱内外环境、驾驶员状态、情绪、偏好等内容来保证驾驶的安全与舒适。3）在车联网方面，人工智能通过数据收集与处理，一方面为厂商测试汽车性能，汽车统一调控等提供便利，另一方面为客户端提供实时路况，最优驾驶路线以及紧急报警服务。总的来说，AI技术颠覆了传统行车模式，在驾驶过程中兼顾安全、便捷、舒适三大优势。

AI+无人装备

信息化时代开启AI+无人装备新篇章。人工智能技术加快推动国防装备向机械化、信息化、智能化融合发展，无人智能化装备正成为国防装备体系的重要组成部分。目前，人工智能技术在无人机、无人车、无人船、无人通信设备、无人导航设备等军事装备上皆有用武之处。一方面，人工智能技术助力无人机、无人车、机器人为代表的无人武器装备拥有探测识别、分析处理、自主决策等综合能力，这将对作战模式和战场环境带来广泛而深远的影响。另一方面，无人通信设备、无人导航设备则可以通过AI技术增强军事情报快速生成与提取能力。在信息战概念叠加智能军备建设广受重视的今天，AI+无人装备大有可为。

AI+军事应用

多点开花，AI+助力军事应用。具体来看，人工智能在军事平台、军事训练、军事制造上都有所效益。1）在军事平台方面，利用AI技术能够构建军事平台，将战场情报进行整合，便于作战模式研究、场景概念生成、需求分析决策等军事方面研究与决策。2）在军事训练方面，通过人工智能开展建模仿真、虚拟现实与军事模拟训练，既节约成本又能有效训练作战能力，帮助军队积累处理瞬息万变战场的经验。3）在军工装备制造方面，人工智能技术能够带动军工厂打造更规模化、精细化、效率化的制造链。现代战争正经历前所未有的变革，人工智能有望主宰战场，领“军”前行，打造雄兵之师。

AI+智能电网

通过信息基础设施与能源基础设施的融合，提高电力系统的稳定性、实时性、高效性、经济性。目前AI+智能电网主要应用于电力系统自动监测、电力调度、报警诊断等方向。未来智能电网可以借助AI搭建全流程数字化平台，实现传统能源设备与数字技术的高度融合。具体来看：1）自动监测阶段，AI促进传统能源设备智能化，各种电气量、环境变量的自动监测、传输、接收将成为新型电力系统建设的技术基础，同时提升新型电力系统边缘感知能力。2）电力调度阶段，人工智能能够深化电力系统内各个通信环节的需求，应用智能电网发电、输电、变电、配电、用电及调度等各个领域，增强产品的稳定性、实时性、高效性。3）报警诊断阶段，通过丰富的 AI 算法模型对设备提供个性化监测，并对设备的健康状态进行更精准的预测和报警，并给出智能方案指导运维。借助AI，传统能源设备实现了向数字化的转变，在减少停机损失、运维成本以及提高电力系统的高效性等方面，人工智能给出了革新性的答案。

AI+电力设备

通过大数据、人工智能等技术，可以实现多种能源的并行管理，并提高电站的发电性能。目前AI+电力设备主要围绕能源运维，以及智能监测等方向。未来电力设备有望借助AI技术，提高电力电子、电网支撑的研究深度，进一步打造多能源融合方案。具体来看：1）在能源运维阶段，人工智能技术能够帮助目标客户实现光伏、储能、充电桩等多种能源的集中运维、运营管理，打造智慧能源大脑；2）在智能监测阶段，人工智能可以应用到跟踪控制系统，主要针对智能光伏跟踪，并实现了地形跟踪、训练机引导及云识别和云投影等三大人工智能控制技术的功能性融合。在AI的浪潮下，电力系统信息化、智能化水平不断提高，新能源电力正不断朝着“可看见、可预测、可调控”的方向发展，为行业提供更前沿的产品，产品覆盖面不断拓展。

AI+医疗信息化

AI赋能有望为医疗信息化领域提质增效。AI+医疗信息化的应用场景广泛，具体包括电子病历，医疗资源调控以及远程治疗等。1）在电子病历方面，人工智能能够多模态的梳理并理解医患间的对话内容，提升病历记录的效率。同时，AI通过对历史病历信息的读取，可以更好的了解患者的基本信息、过往药史等，使患者图像更为清晰。2）在医疗资源调控方面，AI算力的提升加快对医院信息、药物存量、患者情况的收集、处理、交换速度，更方便调配医疗资源，发掘医疗潜能，并提升公共卫生事件的应对效率。3）在远程医疗方面，虚拟现实技术突破了智能医生与患者间的时空限制，并对术后跟踪、慢病治疗环节有所效益。综合来看，医疗机构借助医疗信息化平台，可实现信息共享和数据的融合利用，AI赋能将全面提升医疗信息处理效率，加速医疗机构数字化并蒂动行业发展。

AI+医学影像

X密集影像数据支撑深度学习算法模型，AI赋能有望提高影像诊断效率。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑，医学影像由于其数据密集的特性，让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间，而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。在诊断时间方面 AI 模型的单视野图像诊断用时明显短于病理医师。AI+ 医学影像主的三个主要应用领域分别是：1） 通过图像生成模型加强医学影像的质量和生成效；2） 快速生成大量合成医学影像用于训练机器学习模型 ；以及3） 预测疾病进展并生成全生命周期的个性化诊疗报告。综合来看，AI赋能医学影像领域将提升病理诊断效率，带动病理诊断行业智能化升级。

AI+药物研发

AI大模型助力药物研发，缩短药物研发周期。目前在制药领域，AI制药主要由IT技术公司、药物研发CRO公司以及大型药企共三大类公司进行相互协作，共同推进药品研发进程。IT公司利用自身的互联网基础与平台优势赋能行业应用，大型药企则拥有药物研发的相关数据、成熟的研发管线以及资深的药物专家。目前AI 制药企业布局集中于药物发现及临床前研究环节，通过强大的算力对靶点的发现与确认、药品结构优化、化合物设计等细分步骤进行挖掘与推荐。AI赋能药物研发领域，有助于降低药物研发费用，缩短研发周期，提升研发效率，AI药物研发利好互联网平台、CXO企业及大型药企的未来发展。

AI+辅助决策

AI赋能人机交互医疗信息技术系统，辅助卫生从业人员提供临床决策。通过数据、模型等辅助完成临床决策，为医生和其他卫生从业人员提供决策支持。AI+临床辅助决策具体应用领域包括，治疗方案辅助决策、术前规划、术后导航和预后评估、面向医疗机构及患者提供智能化解读检验报告服务等。基于人工智能的临床辅助决策，通过构建自进化医学知识库，提供覆盖诊前、诊中、诊后的就医全流程的解决方案，推动行业智能化发展。

AI+智能家居

AI赋能为家居注入科技，使其朝多功能、智能化、多元化的属性不断升级，满足消费者细分需求。目前AI+智能家居主要应用于扫地机器人、智能投影、智能健身器材等领域。未来智能家居有望借助AI实现全屋智能系统，整合消费者细分需求。比如：1）扫地机器人，通过人工智能等手段使得智能扫地机器人能够通过搭载的摄像头识别出工作过程中遇到的障碍，识别不同房间，进一步提升清扫性能；2）智能投影，AI将投影产品直接连接至互联网，并获取包括音视频、应用服务等多种形式的娱乐服务，并通过语音识别等智能服务实现多场景渗透；3）智能健身器材，AI通过大数据信息采集和数据分析系统以及运用虚拟现实技术等，研发出能够满足个性化健身需求的智能健身产品以及虚拟场景跑步机、社交跑步机等。在生产端，AI大幅提高了生产效率，实现了定制家具产品的大规模定制，在用户端，AI与家庭环境中各硬件深度融合，与用户产生互联互动和粘性。

AI+专业服务

通过提供更智能的专业服务平台，AI赋能有望为专业服务行业提质增效。目前，AI+专业服务目前主要应用于人力资源管理平台、会展服务平台等。未来专业服务行业有望借 AI 东风，提供个性化、专业化、优质化服务，具体来看：1）在人力资源管理平台，AI 算法能够深入分析人力资源管理变革和客户需求变化，深度解析各产品线服务交付过程产生的海量的结构性和非结构性数据，实现“智能匹配”+“及时反馈” +“私域流量”的创新产品与服务组合，提供更多人力资源服务新产品、新解决方案和新商业模式；2）在会展服务平台，运用互联网+、大数据、虚拟成像等科技手段，与信息技术公司展开深度合作，以线下展会为主，线上展会为辅，实现“线上线下”融合发展模式。在大数据、人工智能等信息技术手段的帮助下，可以构建更安全高效的专业服务平台，各平台将会深耕专业领域，打造新产品提供新服务。

AI+美容护理

AI赋能美容护理多赛道，推动模式创新。在护肤领域，国内AI 测肤团体标准首发，技术标准的建立将有力推动AI 技术采集肌肤数据的效能提升。在医美领域，AI 或将运用于整形术前咨询，赋能患者教育。贝泰妮旗下新品牌贝芙汀尝试“AI+祛痘”模式，将AI 融入商业模式和贯穿用户生命周期。通过AI 检测、建档、随访三大功能，解决消费者问诊时间成本高、祛痘方案个性化程度不足的痛点，实现一站式定制化服务。AI赋能美容护理行业，不仅促进仪器技术智能化升级，还促进商业模式转变，将为行业带来新增长点。

AI+文旅产品

随着人工智能、AR等科技手段在文旅产品的应用，具有可视化、交互性、沉浸式等特性的数字创意产品和服务不断涌现。目前，AI+文旅产品目前主要应用数字场馆、文旅直播、内容定制等方向，未来文旅产品有望融合人工智能、元宇宙、VR等技术，探索新的应用场景。具体来看：1）在数字场馆方面，依托大数据、人工智能、虚拟技术等新一代信息技术手段与线下科博馆、天文馆一起实现场馆线上化，为客户提供智能化、个性化的产品服务；2）在文旅直播方面，在5G等新技术的支持下，“云娱乐”、“云直播”、“云看展”等新旅游业态频繁出现，运用大数据、短视频、直播、虚拟现实等手段，创新文旅消费场景，为用户旅游短视频拍摄、旅游直播等文旅消费需求提供场景，满足用户沉浸式体验需求，提升用户旅游体验；3）在内容定制方面，AI 技术在深度学习与计算机视觉等技术持续积累，在视频内容生产领域已具备智能视频剪辑、智能视频封面抽取、智能视频合成、视频结构化等能力，也利用AIGC技术与设计结合，深耕不同场景下的智能服务。虚拟数字人、虚拟空间、XR直播等元宇宙应用场景的技术服务能力的提升，文旅产品的新形态不断发展，正朝着与人的交流和互动方向发展，以满足用户沉浸式体验需求。

AI+酒店

通过智能酒店服务系统，AI赋能为酒店行业智慧升级。目前，AI+酒店目前围绕酒店住前、住中、住后全流程提供智慧化服务。未来酒店行业有望借 AI 东风，降低人力成本，提高管理效率以及提升客户入住感受。具体来看：1）在住前阶段，AI智能客服、自助前台等人工智能技术的使用可以提高响应速度，减少人力投入；2）在住中阶段，智能送物机器人、智能客房、自助下单等人工智能技术能够提供个性化服务，实现宾客的一键触达和服务的一键响应等提高了宾客满意度；3）在住后阶段，AI收益管理、巡店管理等AI 技术能够提供数字化质检，兼具辅助营销管理决策。在 AI 的赋能下，智慧客房服务系统打通客需服务闭环，提升服务质量全流程监控，为宾客在住前、住中、住后提供多方位的服务，为酒店辅助管理决策增本提效。

AI+服装

依托过去积累的设计数据，人工智能有望为应用于产品设计。目前，AI+服装目前主要应用于服装设计和市场分析阶段。未来服装行业望借 AI 东风，提高研发效率、降本增效，具体来看：1）在服装设计阶段，服装公司在长年累月的设计过程中积累了大量数据，这些数据对于人工智能是一个比较有用的训练材料；2）在市场分析阶段，服装公司在市场多年累积的消费大数据借助大数据分析的技术与工具实现精准分析消费者需求，基于此同时结合市场潮流趋势，精准研发能持续实现爆品策略。在 AI 的冲击下，更高效的市场分析可以抓住市场热点，提升设计效率，通过数字化改造升级，全面提升产品质量和运营效率。

AI+食品饮料

为有源头活水来，人工智能助力原料端为食品饮料提质增效。目前，AI+食品饮料主要应用于产品的原料端，具体看来，包括原料养殖与原料加工。在原料养殖方面，通过引进人工智能技术，实现智能化饲喂与实时监测管理，满足生产端动态营养需求，并通过养殖环境的智能化调控，在提升产量的同时打造经济效益好、绿色环保的低碳养殖模式。而在原料加工方面，计算机视觉技术叠加传感器系统，助力采摘、分拣、试味以及装袋等加工链路，实现了降本增效。在人工智能技术的推动下，食品饮料行业的食品加工和养殖朝着自动化、低碳化、智慧化方向发展，AI+食品饮料前景可期。

AI+农业

随着智能感知、智能装备、物联网等智能控制系统的应用，农业行业正迎来一次新的变革，智能化农业应用的推广已经成为未来农业发展的必然趋势。目前，AI+农业目前主要应用于智能养殖、人工育种、疫苗生产、智慧水务方面。未来智慧农业有望借 AI 东风，提高农业生产效率和质量，减轻农民的劳动负担，降低资源浪费和环境污染，具体来看：1）在智能养殖方面，以现代工业装备、先进材料、高通量检测、物联网和人工智能技术为依托，对养殖全流程进行智慧管理，包括智能环控、智能饲喂、智能巡检、自动清洗、自动性能测定等关键智能化技术与配套智能设备；2）在人工育种方面，构建大豆、玉米生物育种创新联合体，全力突破基因编辑技术、全基因组选择技术、大数据育种及人工智能育种，构建新型高效的商业化工程育种体系，助力重大新品种的持续产出；3）在疫苗生产方面，疫苗生产将交由智能化控制中心，并对生产全过程进行在线检测和智能计算。通过生产系统的自识别、自学习、自反馈功能，疫苗制造全生命周期在最优选工艺参数下完成，且无纸化生产，无人为干扰，解决了生产批间差难题，保证疫苗质量及生产的均一、稳定、高效、可控，有效地提升了产品质量和生产效率；4）在智慧水务方面，利用互联网+、大数据、人工智能、物联网及云计算等现代信息技术手段，形成一整套高度集合软件、硬件、算法和模型的水行业信息化解决方案。在人工智能技术的应用中，智慧农业的推广也为农林牧渔行业带来了更好的管理手段和更高效的农业生产方式。

AI+金融科技

依托AI技术，金融科技的服务能力更上一层楼。现今，主流的金融科技公司大多将AI技术应用于客户服务与管理决策中。具体来看：1）在客户服务方面，建设以人工智能为核心的客户服务系统，为客户提供简便、快捷、高效、贴身的互联网金融服务与人工智能服务，提升客户体验，满足用户需求，增强用户体验和黏性，同时丰富和完善互联网财富管理生态圈，帮助客户实现金融数字化转型升级；2）在管理决策方面，通过持续优化迭代业务流程实现降本增效，发挥大数据赋能管理决策的积极效用，应用人工智能进行分析和预测。通过使用AI 技术，金融科技公司的用户黏性更强，体验更佳，公司的决策水平也得到了提高。

AI+券商

依托数据平台和人工智能平台，AI为券商行业赋能。目前，主流券商公司结合各自特色业务，将AI技术与运营、风险管理和客户服务深度结合。具体来看：1）在运营方面，推动崭新科技生态发展，持续探索人工智能、云计算、大数据等前沿技术，提升全业务链数字化水平；2）在风险管理方面，提升风险管理前瞻性，借助高性能技术实现风险计量性能优化，赋能业务条线增强风险预警预判能力。3）在客户服务方面，形成数字化运营能力体系，努力实现数字化、智能化，为客户提供全方位的服务，积极推进各项服务智能化，为员工、管理与业务赋能。AI 技术的运用，不仅可以提高工作效率，也挖掘了更广泛的财富管理需求。

AI+保险

AI成为保险行业降本增效的重要推手。AI技术为保险行业带来的降本增效作用主要体现在风险识别、公司运营、员工培训与客户服务方面。具体来看：1）在风险识别，结合大数据和人工智能，提前识别风险，提前预警，减少保险赔付次数；2）在公司运营方面，以大数据为技术全面推动经管数字化转型步伐，让科技创新成为公司长期发展的动力。3）在人员培训方面，外勤培训聚焦个险，公司人工智能实战训练达353万人次。4）在客户服务方面，AI助力保险公司顺利应对业务模式变化，为保险业务与客户服务赋能。AI的应用，不仅能提高运营水平与实力，还能预测风险，降低成本。

AI+银行

AI技术为银行业全面发展注入一渠活水。银行业中AI技术的应用领域与券商类似，主要体现为风险管理、客户服务与经营决策。具体来看：1）在风险管理方面，积极实现数字风控统筹，持续提升风险管理技术研发能力，深化大数据、人工智能技术的多层次应用，推进大数据风险预警；2）在客户服务方面，运用人工智能和大数据， 打造体系化、工程化、产品化的人工智能能力，完善远程场景中优化服务流程，适应全量客户差异需求，提高运营质效与客户交互体验水平，提升客户服务的广度与深度，助力客户服务降本增效。3）在经营方面，推动经验决策向数据决策转变，建设人工智能决策平台，发挥大数据对决策的支撑作用。AI 技术全面促进银行业深入发展，推动银行业进行更深层次的演绎。

AI+数字园区

AI技术推动传统园区转型升级，使传统园区逐渐实现多位一体化。AI技术应用于数字园区主要体现在园区管理建设与资源整合两个方面。具体来看：1）在园区管理建设方面，将大数据、互联网、人工智能等技术运用于园区运营管理与园区建设的各个环节，培育壮大园区建设发展新动能，提升园区精细化运营、信息化管理水平和综合治理能力，推动产业园区向数字化转型，物联网、数据、服务、管理多位一体化的数字化园区成为智慧园区的未来发展方向，实现高质量、智能化园区建设发展；2）在资源整合方面，挖掘与主责主业相关的优质产业，聚焦聚力高端产业的核心技术及创新资源，投资高科技优质产业项目，实现产业头部资源的整合与发展。AI 技术为智能产业园区与人文关怀的结合提供了更多可能性。

AI+智慧物流

通过科学地调配物流供应链系统，AI加速物流领域降本增效。AI技术在智慧物流的应用主要有三方面，1）信息识别方面，AI 可以借助智能视觉技术和OCR技术快速识别订单信息，并对订单进行归类处理，通过AI完成物流订单识别的繁琐和重复工作，实现流程自动化，极大节省了人力和物力；2）物流配送方面，人工智能分析功能能够按照客户需求和距离调配订单，提高物流配送的效率和便捷性，降低运输成本；3）货物仓储方面，人工智能视觉技术能够通过摄像头就能全方位、全息地采集数据，并自动识别物品名称、长宽高、颜色以及是否存在变形等问题，提高物品仓储的可视化和智能化。在与AI技术持续融合后，物流行业的人工成本和运输成本将逐渐下降，物流配送效率将不断提升，未来行业将在AI加持下迎来全面升级。

AI+智慧交通

人工智能与智慧交通深度融合，实现交通全过程精细化管理。目前AI技术通过深度参与交通，在交通管理、交通服务领域广泛应用。具体来看，1）在交通管控方面，数字孪生技术对城市交通流量进行实时监控与分析，达到精准预测、智能调度、统筹规划的效果，减少拥堵与事故的发生率。同时，大数据训练模型通过不断学习交通场景，帮助交运部门在交通管控方面提供更优化且人性化的的意见。2）在交通服务方面，通过公路数字化与人工智能的应用，陆续生成了高速公路无人收费、公路智能照明、智能信号灯等智能交通服务，降低了公路运营的成本并使交通更有效率。在AI技术的加持下，传统交通行业将向数字化和智能化转型，未来行业发展更趋势逐步向好。

AI+智慧矿山

AI技术赋能煤矿安全生产智能化管控平台，提高矿山安全运营效率和管理能力。目前AI+智慧矿山主要围绕煤矿安全进行感知、互联、决策、预测、控制等。未来智慧矿山有望借助AI进行产业升级，减少人工成本，实现全流程无人操作。具体来看：通过AI将煤矿“采、掘、机、运、通”等主要生产系统，以及井下环境安全、人员定位等实时系统进行融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的安全生产智能化管控平台。煤矿智能化向智能系统化不断迈进，全流程决策涵盖信息更为丰富，煤矿安全生产管理水平持续提升，降低矿山安全风险，提高开采效益。

AI+建筑设计

通过更高效地生成和优化设计方案，AI赋能有望为建筑设计行业提质增效。目前，AI+建筑设计目前主要应用于方案设计阶段，初步设计、施工图设计阶段应用相对较少。未来建筑设计有望借 AI 东风，提升人效、降低成本，具体来看：1）在方案设计阶段，AI 算法能够对海量数据和图像进行深度学习，汲取多个优秀设计案例的经验，从而快速生成多个较为合理的设计方案供设计师选择；2）在初步设计阶段，人工智能能够通过算法快速优化平面图布局，节省建筑面积，优化建筑流线，降低工程造价等；3）在施工图设计阶段，AI 技术能够使得各方协同效率提升，BIM+AI 技术有助于各环节人员协同效力，建筑、结构、水电暖通各专业沟通更加便捷。在 AI 的冲击下，更高效的绘图可以带来人均创收的大幅提升，减少基础绘图人员数量，降低人员薪资的成本，为行业带来降本增效。

AI+石油石化

AI助力油气行业向智慧化迈进。油气田成千上万的地面和地下传感器将产生数百万亿的数据，通过IoT（物联网）为智能中心源源不断地提供信息。而ChatGPT/GPT-4可集成油气行业各领域从设备传感器和监控系统中产生的大量数据，开发和维护各领域数据库和知识库，智能化管理油气行业各领域的内部数据库、内部文档、行业标准、大型工业软件集成和最佳实践等信息，使整个传统油气行业发生革命性改变，使全产业链各环节、各层面实现实时可视化，人机友好交互和油田自主管控，进入“多个产业链间可感知、自感知、自修复及自决策”的智慧化时代。AI赋能石化行业智能化升级，提高数据检测能力、油气行业运营效率、安全环保管理水平，助力油气行业向智慧化迈进。

AI+钢铁

AI赋能钢铁行业，促进钢铁企业数字化转型。目前，AI与钢铁行业的结合主要表现为智慧工厂。具体来看，通过AI与钢铁生产设备有机结合，提高企业效率和生产质量的同时促进钢铁厂商向“智能化”转型。

AI+环保

AI为环保行业提供智慧方案，助力实现“绿水青山”。目前，AI与环保行业的结合主要应用于环卫、环境监测和水治理。1）环卫方面，将环卫常用设备如环卫车同AI相结合，利用AI的识别和分析能力实现环卫工作的“无人化”。2）环境监测方面，通过人工智能的数据处理和分析能力对环境数据进行实时监测，持续降低污染物和有害物质水平。3）AI+水治理方面，将人工智能技术运用与水厂运营中，一方面管理调控水指标，另一方面根据用户需求调度水务，提供便利。在AI技术的帮助下，人工智能能够更加高效和全面地处理环境数据，并提供科学的预测，助力行业快速发展，迎来碧水蓝天。

AI+化工

人工智能加速化工行业转型升级。一方面，通过人工智能与化工设备和化学工厂的有机融合，可以实现化工生产的精细化、数字化和智能化，很好的解决了基础化工行业生产过程中工艺复杂、控制难度较大、耦合度高的难点，保证生产过程的安全并提高了生产效率；另一方面，大模型训练能够寻找参数最优解，通过化工设备的矫正，化工流程的优化降低能耗，有序推进碳核查碳减排，很好的促进行业“绿色发展”。

风险提示

1、相关领域AI应用落地情况不及预期；2、AI监管力度超预期；3、本报告为公开资料整理，不构成对行业或个股的推荐和建议，公告中内容仅代表上市公司情况。