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在持续的2025年中国国际服务贸易展览会上，毕马威（KPMG）中国数字授权和人工智能负责人张·金吉（Zhang Qingjie）宣布，AI+ Key Industries的空间增加了数万亿，核心是从“工具授权”和“商业整合”到“商业进化”和“业务进化”和“偶数”的过渡。
他认为，目前，AI行业的应用正在发生变化。企业对追求大型模型并不是盲目的。在许多某些情况下，具有更少参数和更重点的小型模型（SLM）成为更经济和实用的选择。 AI业务的应用最初集中在降低内部成本和提高效率上，但现在越来越多地直接用于创建新的收入来源和业务模型。
在此阶段，Pananalapi，医疗保健，劳动力和其他领域是AI+ Key Industries的主要战场。这些不仅会创造新市场（su作为AI药剂师），也是提高旧市场效率的新价值。
采访成绩单摘要如下：
国家快递：许多公司目前都在谈论AI。 AI在行业中的实际应用是什么？
Zhang Qingjie：AI扎根于各个行业。尽管不同行业的应用深度和成熟度各不相同，但AI在提高效率，优化流程和创造新价值方面起着特别重要的作用。毕马威（KPMG）的实用研究发现，行业中的AI应用具有多种特征，主要包括：
场景应用程序从“单点尝试”到“系统收敛”丢失：AI不再仅仅是一个孤立的应用程序，而是逐渐集成到基本业务流程中并深入集成到IT应用程序系统中。
该模型的选择重点是“大型模型”和“小型模型”之间的协作：公司不是BlindlY追求大型模型。在许多某些情况下，由于其成本较低，响应速度更快和更好的数据隐私保护，具有更少参数和更集中模型（SLM）的较小模型已变得更加经济和实用。
应用程序的重点从“提高效率”到“直接货币化”：AI应用程序最初集中于降低内部成本和效率的提高，但现在越来越直接地指示创建新的收入来源和业务模型。
国家快报：毕马威（KPMG）中国在服务贸易展览会期间发布了报告“通过AI驱动的转型创造价值创造价值的智能行业 - 蓝图”。您认为哪些技术方案具有潜在的规模？
Zhang Qingjie：该报告建议AI值的旅程，即AI实现的价值通过从“授权”到“集成”再到“进化”的旅程。其中，许多场景具有巨大的潜力，可以提供一些前提莱斯：
垂直行业的大型模型：垂直大型模型，用于特定行业并解决实际疾病点成为大规模商业化的重点。示例：AI辅助辅助诊断系统在Medicalai领域和由AI驱动的开发领域也可以显着缩短R＆D周期。制造业用于优化研发的操作，维护和过程。诸如金融和法律领域的智能风险控制，智能投资咨询，合同审查，警告等等方案很普遍。
AI代理：从概念的证明转移到出生环境开始处理公司的主要业务。例如，AI客户服务，AI计划，AI操作和其他业务服务以及制造过程，链链，仓库管理等。
多模式融合和生成的AI：它从文本的生成到产生的多模式内容（例如图像）中出现视频和3D模型。它的商业化迅速在内容，营销和设计创建方面进展。示例：AI一代的营销，照片，视频材料和游戏产业中的游戏副本。
上述情况开始渗透到行业的质地上，并将它们组合到业务流程中，以创造衡量并注意到的业务价值。该行业记得这些领域的密度，清晰的业务模型和超速渗透率。
国家快报：从市场规模的角度来看，您认为AI+关键行业的潜力或空间增加了多少？
Zhang Qingjie：AI+关键行业的空间增加了数万亿，而核心是从“授权工具”和“业务整合”转变为“进化进化”，甚至“生态重塑”。欢迎MGA在“人工智能 +“行动”的深入执行中的国务院意见政策，市场潜力将更加突出，其中金融领域，医疗服务，劳动力和其他领域预计将是主要的战场。 AI和行业整合不仅创造了新市场（例如AI Pharmaceutical），而且还从提高旧市场的效率中挤出了新价值。
AI+关键行业发展趋势包括几个方面：
深度集成：AI已从单个申请点变为主要驱动程序，该驱动程序整合了整个业务流程。
垂直模型的增加：由于其成本优势，数据安全性和专业准确性，小型行业模型已成为主要的业务水平应用程序。
竞争游行的变化：从算法竞争到竞争到高质量数据和生态构建。
AI值得信赖的优先级：安全性，申诉IANCE和可解释性一直是主要选择标准。
国家快报：目前，哪些行业领先“ AI+”？
Zhang Qingjie：在“ AI+”浪潮中，财务，制造业，医疗，互联网和政府活动等行业都在领先。它们的共同属性是密集的数据，清晰的疼痛点和投资可以轻松测量。
目前，AI+财务的成熟度最高。我对风险的明智控制权，我的顾问投资和发现欺诈的发现被广泛使用。例如，有一些解决方案将投资业务开发的效率提高了3次，风险控制系统的渗透率超过78％，可以研究实时交易数据并准确识别欺诈。
AI+制造将智能作为主要。其中，AI检查的质量（例如X射线检测精度超过97％），可预测的维护和制造过程的优化是要点。企业通过数字工厂实现了全面处理的监控和智能生产计划，产量和效率的显着提高。
AI+医疗服务正在迅速增长。通过AI成像（例如识别肺结核），发育和基因检测的诊断正在迅速发展。与MANU制造相比，AI系统的诊断错误率降低了37％，2025年释放的医疗大型模型的数量达到133，加速了准确性药物的实施。
AI+Mutualme深入嵌入网络/电子商务。明智的客户服务和个性化建议已成为常见的调整，AI生成了营销内容（文案，照片），可大大降低创建成本并提高转化率。
AI+政府和城市管理正在迅速流行。 “ AI数字员工”处理官方文件，并将审核时间缩短90％；智能运输系统正在优化信号灯以提高城市交通效率，等等。
国家快报：关于“ AI+”的Whatbottlenecks并促进了行业的明智变化？
Zhang Qingjie：尽管“ AI+”和工业智能转型具有广泛的前景，但他们仍面临一些限制其大规模实施和深入应用的主要瓶颈。
数据瓶颈：数据质量差，大量的噪音和缺失，形成了“数据岛”；而且很难获得“数据模型反馈”闭环，这限制了模型优化。
技术瓶颈：AI R＆D和计算能力是昂贵的，传统行业对价格敏感；一般的大型模型很难适应专业情况，而小型行业模型的发展需要深厚的领域知识。大型模型的幻想存在，“黑匣子”属性面临着对高风险情景（例如工业和医疗服务）充满信心的危机。
才华bOttleneck：缺乏了解AI和行业的复合人才。
商业货币化和合规性的瓶颈：除了降低成本外，AI业务模型“收入增加”还不清楚；诸如数据隐私和算法公平之类的合规要求变得严格，尤其是在金融和医疗领域。
这些瓶颈的破坏需要与许多各方进行协调：技术方面需要开发良好的垂直模型；业务方面需要加强数据管理并促进组织变革；政策方面必须加速标准的poutline和生态构造。只有打开这些链接，工业情报才能大规模实施。
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