摘要：世界经济论坛近期与埃森哲联合发布的《2030 Productivity Development Report》报告指出，近半数的商业高管认为信息与技术服务业最容易诞生AI机遇，其次是金融服务和资本市场。。能源技术与公用事业领域也被普遍看好为AI应用的先行者。此

人工智能（AI）正加速成为驱动经济的新引擎，各行各业都在摩拳擦掌，希望借助AI实现效率提升和模式创新。

世界经济论坛近期与埃森哲联合发布的《2030 Productivity Development Report》报告指出，近半数的商业高管认为信息与技术服务业最容易诞生AI机遇，其次是金融服务和资本市场。。能源技术与公用事业领域也被普遍看好为AI应用的先行者。此外，酒店餐饮和休闲娱乐、先进制造、教育培训、媒体出版、工程建筑以及医疗保健等行业同样被认为将在AI浪潮中迎来重要机遇。

可以说，AI正为这些不同领域注入新的增长动能。

然而，要真正把潜力转化为生产力，各行业还需克服人才、技术落地和基础设施等方面的挑战。

今天这篇文章，我们逐一梳理这十大行业如何拥抱AI带来的机遇与挑战，除了对报告内容进行梳理，我也查阅了大量行业资料，并结合中国市场的实例探讨其中的趋势。

1. 信息与技术服务

作为数字经济的中枢，信息与技术服务业被视为AI应用最深入的领域。调查中有近一半的企业高管看好这一行业孕育AI机会的潜力。

原因不难理解：无论是云计算、大数据分析，还是软件开发与IT咨询，AI几乎渗透了IT服务业的每个角落。

AI可以帮助IT企业更高效地开发代码、自动化运维、加强网络安全，并基于数据洞察创造新服务。

在中国，大型科技公司和初创企业都在积极布局“AI即服务”市场。

例如，百度、阿里云等提供的AI开放平台，赋能各行各业快速调用机器学习算法和训练模型，降低了AI技术的使用门槛。

信息服务业本身也成为其他行业数字化转型的赋能者：银行引入AI风控模型、制造企业上云用AI优化供应链，这背后都离不开IT服务商的技术支持。

可以说，信息与技术服务业既是AI创新的领头羊，也是将AI扩散到其他领域的桥梁。

当然，就目前而言，也有一定的难点：IT行业对高端技术人才的争夺异常激烈，前沿技术更新周期短、投入大，中小企业如何共享AI红利也是需要思考的问题。面对这些挑战，行业龙头一方面加大研发投入，另一方面积极培养和引进AI人才，以保持创新活力。

2. 金融服务

金融业历来是新技术的迅速采用者，人工智能也不例外。报告显示，金融服务和资本市场被认为是第二大容易催生AI机会的行业，仅次于信息技术服务。

AI在金融行业的应用已经渗透到各个环节，从前台到后台几乎重塑了传统金融的业务流程。

一方面，AI风控和智能投顾极大提升了风险管理和投资决策的效率。银行和资产管理机构正利用AI处理风险控制、合规管理和欺诈检测等关键任务，在提升速度和效率的同时降低人为疏漏。

AI提供的数据洞察还能帮助营销人员实现精准获客和个性化营销，为客户提供定制化的产品建议。另一方面，金融机构也在利用生成式AI优化客户服务体验，如智能客服、语音助手可以7×24小时响应客户咨询，提供个性化的理财建议。

目前国内主流银行纷纷上线智能客服机器人，证券公司运用AI辅助投资分析，保险公司借助AI进行精算和欺诈排查。

据调研，金融机构对AI的投入正不断攀升，对生成式AI用于流程自动化和改善客户体验尤为关注。

监管层面，中国人民银行等监管机构也发布了针对金融领域AI应用的指导规范，平衡创新与风险防范。可以预见，“智慧金融”将成为未来金融业的底色，AI有望帮助金融机构实现降本增效和服务模式创新。但需要注意的是，金融行业高度重视安全与合规，AI模型的透明度和可解释性、数据隐私保护等问题仍需行业共同探索，稳健推进。

3. 能源技术和公用事业

在全球“双碳”转型的背景下，能源技术与公用事业被视为AI大展拳脚的关键领域之一。报告指出，该行业高管普遍认为AI投资能够显著提升组织效能，其中近半数的能源行业受访高管相信AI可以提高运营韧性和效率。

一方面，在电力、石油等资本密集型行业，AI可以用于电网的智能调度、设备故障预测性维护以及资源勘探的优化。通过价值链数字化和自动化故障监测，公用事业单位能够更及时地发现问题、降低停机损失。如果将传感器、机器学习应用于电力输配系统，电网效率和安全性都将提高。

另一方面，在风能、太阳能、氢能等新能源领域，AI有助于天气预测、电力供需匹配和储能优化，加速绿色创新规模化落地。

报告情景分析显示，在高生产力飞跃的未来情景中，绿色能源技术将快速发展，2030年全球对电力的需求将大幅增长，而人工智能本身预计将使当年全球数据中心的电力消耗增加160%。

短期来看，这要求传统化石能源与可再生能源并存以保障供电稳定，但长期将进一步推动可再生能源投资。

同样，AI还可帮助能源公司优化能源储存和调度策略，如通过智能电池管理、工业物联网监控提升能源利用率。

在中国，“智慧能源”和“智慧电网”建设正全面铺开。例如国家电网正利用AI提升电力调度自动化水平，新能源发电企业借助AI算法提高风光发电的预测精度和并网效率。

值得关注的是，人力资本短缺在该行业尤为突出：81%的新能源技术企业受访者认为技能缺口是主要障碍，相比之下油气行业这一比例也有54%。

能源领域高度专业化且技能不可轻易转移，这意味着如果人才培养跟不上，AI技术再先进也难以充分施展。因此国内外的能源企业都在加大人才引进和内部培训力度，重点培养既懂能源又懂AI的复合型人才。同时，能源项目投入大、周期长也是挑战之一。

报告建议，通过循序渐进的投资和模块化、可扩展的技术方案，能源公司可以在维持现有基础设施的同时稳步推进创新，实现短期稳健运营与长期生产力跃升的平衡。

总体而言，AI将为能源和公用事业带来绿色发展的新动力，但前提是企业要在人力和资金上做好准备，监管部门也需更新监管框架以适应技术融合的步伐。

4. 电信行业

电信业是现代数字社会的神经网络，承载着通信和数据传输的重任。随着5G、物联网的普及，电信运营商对于AI的应用需求水涨船高。在此次调研的行业机遇榜中，电信业也名列前茅。

AI在电信领域的价值主要体现在两个方面：自身运营优化和赋能下游应用。首先，对于庞大的通信网络而言，引入AI可以实现智能运维和资源优化。中国移动等运营商提出了“自智网络”的理念，通过网络的自配置、自修复、自优化，提升了全网的自动化运维能力，目标是为数亿用户提供“零等待、零故障、零接触”的极致服务体验。借助AI的预测分析，运营商可以提前发现网络拥塞或故障隐患，自动调整网络参数，实现主动运维。

另外，通过大数据分析用户行为，AI还能帮助电信企业优化资费套餐设计、精确规划基站覆盖，从而提高运营效率并降低能耗成本。

在5G时代，海量的基站和设备接入使传统人工运维变得不可持续，AI驱动的网络智能化转型已成必然趋势。

其次，电信业作为“连接者”，其升级将赋能众多下游产业。高速低延时的5G网络结合边缘计算和AI，使得车联网、智慧城市、工业互联网成为可能。例如在车联网方面，实时路况数据和车流分析需要电信网络与AI协同处理；又如智慧城市中，安防监控、环境监测等系统都依赖5G+AI来实现实时响应。

在中国，运营商正与设备厂商、互联网企业合作，打造5G消息、沉浸式媒体、远程医疗等创新应用生态。值得注意的是，电信行业作为传统国有主导领域，引入AI需要统筹考虑安全性和稳定性。网络中枢一旦采用AI决策，必须确保算法可靠和可控，这对技术提出更高要求。总体看，电信业对AI的拥抱既有内部提效的现实需求，也有拓展新业务蓝海的战略考量。

随着中国信息通信业锚定“世界一流信息服务科技创新公司”目标，通过“网络+AI”协同创新不断填补技术空白，“智慧网络”正为万物互联的时代奠定坚实基础。

5. 酒店餐饮和休闲娱乐

服务业中的酒店、餐饮和休闲娱乐行业，向来以高人力密集度和强调客户体验著称。AI的到来为这些传统行业注入了新思路，加速了服务流程的智能化升级。

在此次榜单中，酒店餐饮等被视作很可能率先使用AI的服务行业代表。实际情况也的确如此：近年来，从酒店前台到餐厅后厨，都开始出现AI的身影。许多酒店引入了智能客服和机器人服务，提升入住体验。例如，在一些前沿酒店中，AI驱动的自助服务终端或智能前台机器人可以让顾客在30秒内完成入住手续，无需排队等候。客人入住后，送物机器人能把客房服务物品送到门口，甚至贴心地提供天气信息；还有一些酒店使用人形机器人来承担搬运行李、清扫客房等工作，让员工从重复劳动中解放出来专注于更高价值的服务。这些实践案例表明，AI不仅大幅降低了人力成本，而且通过精准的数据分析和智能决策，提升了酒店的收益管理和服务品质。

比如，酒店借助AI分析历史订单和客户偏好数据，可以动态调整房价和营销策略，实现收益最大化；在餐饮业，智能点餐和后厨AI调度系统则提高了翻台率和出餐效率。

同时，景区和休闲娱乐场所也开始应用AI实现个性化推荐与运营优化。在线旅游平台利用机器学习为用户推荐定制化行程，主题公园通过客流预测模型优化设施调度，餐饮企业用图像识别技术监测食品安全和库存管理，种种创新层出不穷。

中国在这方面涌现了不少本土案例：阿里巴巴旗下的“未来酒店”（菲住布渴酒店）采用全流程无人化服务，从刷脸入住、语音控房到机器人送物，打造出了新奇的住宿体验。

美团等互联网平台则运用AI算法进行用户点评分析和个性推荐，帮助商户更精准地改进服务。

然而也需要看到，服务业的AI应用目前仍处于探索起步阶段，很多技术尚未完全成熟。酒店和餐厅经营者应理性看待AI的作用，有步骤地进行技术投入。例如，引入机器人时需评估成本收益，比拼的不仅是噱头更是实用性；数据驱动的决策也要尊重服务业的温度和个性化特点，避免过度依赖算法而忽视了人与人之间的关怀。

整体而言，AI为传统服务业打开了提升效率和体验的新窗口，只要平衡好科技与人性的关系，它将在中国庞大的消费服务市场释放巨大价值。

6. 先进制造业

制造业是实体经济的脊梁，而“先进制造”正成为AI赋能的热土之一。报告调研中，超过五分之一的高管认为制造业将很快利用AI实现突破。作为高度依赖技术和技能的领域，制造业如果能将AI与生产流程深度融合，潜力不可估量。

当前，工业机器人、物联网传感器和机器学习算法在工厂车间的应用已相当普遍。中国制造企业近年来积极推进“智能制造”转型，成效显著：截至2023年，中国制造业每万名工人配备的工业机器人达到470台，机器人密度跃升至全球第三，仅次于韩国和新加坡，且中国当年新装工业机器人数量占全球51%，市场规模超过200亿美元。

这背后正是AI和自动化技术在制造领域大规模落地的体现。通过AI驱动的机器视觉系统，生产线上产品瑕疵检测的准确率和速度远超人工；借助预测性维护算法，工厂设备故障率大幅降低，避免了意外停工损失；同时，AI优化的供应链和排产系统让库存更精益、交付更及时。

在一些领先企业中，“黑灯工厂”（全自动化无人车间）已成为现实，机械臂协同AI调度系统24小时生产，大幅提升了生产率。

在中国，政府大力推进“工业互联网”和“智能工厂”建设，不少传统制造龙头也纷纷设立AI实验室，与科技公司合作开发行业解决方案。例如，富士康、海尔等企业通过引入AI平台实现从设计、制造到物流的全流程数字化管理，显著提高了资源利用效率。

报告分析认为制造业具备将高技能劳动力与强大技术应用潜力完美结合的条件，属于对技术和人力资本双重驱动反应积极的行业。换言之，制造业的工程师文化与AI技术较为契合，企业普遍具备拥抱新技术的意愿和能力，这为AI赋能制造打下良好基础。

当然，挑战同样存在：部分中小制造企业受制于资金和人才，数字化水平较低，推广AI面临现实困难；一些一线工人担心自动化取代就业，引发转岗培训压力。

因此，中国在推动智能制造过程中，一方面通过财政补贴、产业基金等支持企业技术改造，另一方面也在大规模开展技能再培训，帮助劳动力适应“机器助手”成为新常态。同时，标准化和数据安全也是需要关注的问题，制造企业之间的数据壁垒、行业标准不统一可能影响AI应用效果。这些问题的解决需要行业协会和主管部门协同推进。

先进制造业正站上AI时代的风口，谁能率先打造出高效柔性的智能工厂，谁就有望在未来产业竞争中胜出。对于投资者和从业者而言，这无疑是一个值得长期布局的黄金赛道。

7. 教育和培训

教育和培训领域与AI的结合，既关乎人力资本培养本身，也关乎AI技术的推广普及。

报告中将教育业归类为“以人为中心运转”的行业，强调在人力优势情景下技术对岗位的增强作用。简而言之，教育行业的核心在于培养人，AI应该起到的是辅助教师、个性化学生学习体验的作用，而非替代人的价值。

近年兴起的“AI+教育”实践，为传统教学模式带来了许多新亮点。

首先，AI有助于实现因材施教。通过学习数据的收集与分析，智能教学系统可以了解每个学生的薄弱环节和学习习惯，从而推送定制化的练习和课程内容。例如，一些在线教育平台开发了自适应学习系统，学生在做题时，AI根据其答题情况实时调整难度和知识点进度，宛如一对一私人导师。

中国已有创业公司在这方面取得突破，如松鼠AI等机构通过智能算法为中小学生定制学习路径，被誉为“智能导师”。

其次，AI可以帮助教师减负增效。批改作业、阅卷这些耗时工作，如今可以交给AI批改系统处理。比如作业帮、小猿搜题等应用利用图像识别和自然语言处理，对学生拍照上传的题目进行解答和批改，极大节省了教师精力。通过这些工具，老师能够更专注于教学策略的制定和对学生的个性化辅导。

此外，AI还能胜任一些基础的教学辅助工作，例如智能语音助手给学生练习口语发音打分，虚拟实验室让学生在安全环境下模拟科学实验等等。

在双减政策实施后，不少中国教培机构开始将重心转向AI教育技术，希望以科技赋能来提升课堂效率、服务公立校教学。例如，一些学校与科技公司合作建设“智慧课堂”，利用AI摄像头分析课堂上学生的专注度与参与度数据，为老师提供教学反馈；教育部也部署加强中小学人工智能教育，将AI相关内容纳入课程和课后服务，以培养未来所需的创新型人才。

当然，教育领域应用AI也面临独特的挑战。

首先是技术适应教育规律的问题:机器算法再智能，也不能完全替代教师的情感交流和价值引导。因此业界普遍共识，AI应做“助手”而非“枪手”，帮助学生开拓思路但不直接给出现成答案。这要求产品设计上把握好度，防止学生对AI产生过度依赖甚至学会投机取巧。其次是师资培训与观念转变，广大一线教师需要掌握使用AI教学工具的新技能，打消对AI的抵触情绪，真正将其融入教与学过程。

另外，数据隐私和伦理也值得关注，例如大量学生学习数据的收集如何保护安全，AI推荐内容是否存在偏见等等，都需要制定规范。

总体来看，AI为教育培训行业带来了提高质量和效率的新路径，但教育的本质决定了技术必须以人为本，服务于人的全面发展。中国政府在政策上大力支持教育数字化转型，这将进一步催生更多“AI+教育”的创新实践，助力我国人力资本的长期积累和竞争力提升。

8. 媒体和出版

媒体和出版行业正经历数字化颠覆，AI在其中发挥的作用日益明显。

此次报告将媒体和出版列为十大AI机遇行业之一。事实上，从新闻采编到内容分发，AI正在重塑这一行业的生产和传播范式。

在内容生产环节，AI已经能够辅助甚至部分取代人力完成创作工作。新闻领域的示范性案例是新华社推出的AI合成主播，它能够根据输入的文本栩栩如生地播报新闻。从2018年问世至今，AI主播的形象和语音日趋逼真，新华社的中文AI主播“新小萌”、英文主播等已经能够7×24小时不知疲倦地输出新闻，大大拓展了媒体内容生产的边界。这背后运用了语音合成、计算机视觉等AI技术，将真人主播的神态动作与机器生成能力结合起来。

在文字内容创作上，借助自然语言生成（NLG）模型，媒体也可以批量生成财经简讯、体育赛事报道等结构化稿件，极大提高了效率。

在出版领域，算法写作、智能排版逐渐兴起，有些出版机构用AI快速生成文章初稿，再由编辑润色把关。尤其在财报解读、天气预报等数据驱动的报道上，AI写稿已经相当成熟。

其次，在内容分发与个性化推荐方面，AI发挥了革命性作用。以中国的字节跳动公司为代表，其今日头条和抖音等产品开创了以算法推荐为核心的内容分发模式。用户的每一次点击、停留、点赞都会被AI模型记录学习，从而不断调整推送的新闻和视频流。算法推荐的精准度之高，使用户黏性大幅提升：数据显示，今日头条日均使用时长达80分钟以上，人均每日启动应用超过9次。这表明AI彻底改变了信息传播的逻辑：从“人找信息”变为“信息找人”。

媒体平台利用机器学习对海量内容和用户兴趣进行匹配，不仅提高了阅读效率，也为长尾内容找到了受众。

在传统出版业，AI同样可用于智能发行：通过对读者购买和浏览数据的分析，出版社可以精准定位潜在读者群体，优化图书的选题策划和市场投放策略。同时，AI生成内容（AIGC）开始出现，比如有人利用GPT模型创作小说大纲或翻译文学作品。这些探索虽然还处于初期，但已显示出AI在文化创意产业中的巨大潜能。

当然，媒体与AI的结合也引发了信息可信度和伦理方面的担忧。比如，AI写稿是否会导致千篇一律、缺乏深度的内容泛滥？算法推荐是否会形成信息茧房，让用户只看到片面的观点？更严重的是，Deepfake（深度伪造）技术可能被用于制作假新闻、假视频，冲击社会信任。这要求媒体行业在引入AI时，加强人工审核和价值引导，确保技术用在正途上。

中国监管机构也注意到这些问题，近年来出台算法推荐服务管理规定，要求平台对推荐算法的导向负责，打击利用AI传播有害信息的行为。

AI为媒体和出版业带来了前所未有的效率和个性化优势，但内容产业的核心——真实与品质——依然需要人来守护。展望未来，真正能够成功的媒体，将是那些既掌握领先AI技术又坚持职业操守和创意追求的团队。

9. 工程和建筑

工程建设行业属于传统上对新技术反应相对缓慢但潜力巨大的领域。此次报告调研也将工程和建筑列入十大AI机会行业名单，并指出超过20%的高管认为这一领域会尽快采用AI。

随着人工智能、物联网、BIM（建筑信息模型）等技术的发展，“数字建造”理念正逐步兴起，为古老的建筑业注入现代科技基因。AI在工程和建筑领域的应用可以分为施工阶段和运维阶段两大块。在施工管理方面，AI正帮助打造“智慧工地”。通过在施工现场部署摄像头和传感器，并结合计算机视觉和行为识别技术，项目经理可以实时监测工地安全和进度。

例如，一些国内电力工程工地引入了AI安全监控系统，集成视频监控、人员定位和行为识别功能，实现对施工全过程的精细化管理。工人是否佩戴安全帽、是否进入禁区等行为，AI都能自动识别并发出预警，大幅降低安全事故发生率。无人机巡检结合图像识别也已用于桥梁、大型场馆建设中，用于检测结构缺陷、监控工程质量。借助AI分析施工数据，项目进度管理也更加科学，能够预测工期延误风险并优化资源调度。

中国一些大型建筑企业（如中建、中铁等）已开发自己的智慧工地平台，将物联网和AI结合，实现材料、设备和人员的数字化管理。这不仅提高了效率，也提升了透明度，使各方协作更顺畅。在建筑设计和运维方面，AI亦大有可为。

设计阶段，生成式AI可以根据建筑师的意图自动生成多种设计方案，大大拓宽了设计思路，并能优化建筑能耗、结构力学等性能；施工图审核则可由AI辅助完成，快速发现图纸冲突与错误。建筑物建成后，在运维阶段，AI通过数字孪生技术对大楼进行全生命周期管理。例如，上海建工集团开发的智慧运维平台融合AI大模型与数字孪生技术，每周响应上千次楼宇管理场景请求，能够优化建筑的能源使用策略并提升设施管理效率。这表明在物业管理、设施运维上，AI可以持续节约成本、延长建筑物寿命。

尽管前景广阔，但工程建设领域拥抱AI也面临阻力。报告提到，建筑业属于高度依赖人工和特定技能的行业，如果人力资本发展滞后，技术进步带来的价值将难以充分释放。建筑工人群体整体数字技能较弱，需要针对性培训以适应新工具的使用。同时，工程项目往往规模宏大且链条长，各参与方对于数据共享和标准统一需达成共识，否则AI系统难以跨部门发挥作用。

此外，建筑行业对安全性和合规要求严苛，新技术应用必须经过充分验证，确保不会带来新的隐患。这就要求企业在小范围试点成功后再推广，以稳健方式推进数字化转型。政府层面也可以通过完善标准和提供示范工程，来引导和加速行业的技术升级。

整体而言，AI有望为工程和建筑业带来质的飞跃：既让施工现场更安全高效，也让建筑物在全生命周期内更智慧节能。

对于正处于城镇化持续推进的中国来说，数字建造的广泛应用不仅能提升基建项目的质量，还将培养出新一代掌握现代技术的产业工人队伍，实现产业转型升级与就业升级的双赢。

10. 医疗和保健服务

医疗健康领域与每个人息息相关，也是AI技术应用前景最令人期待的行业之一。本次报告将医疗和保健服务纳入十大AI机会行业，反映出全球对“智慧医疗”前景的共识。

AI在医疗保健的应用可谓百花齐放，从诊断、治疗到管理，无所不及。

在疾病诊断方面，AI已经展现出媲美专家的实力。典型案例是医学影像诊断：通过训练大量X光片、CT、核磁共振影像，AI模型可以快速发现肺结节、脑肿瘤等早期征象，准确率与资深医生相当。

目前中国多家三甲医院引入了AI辅助影像诊断系统，用于筛查肺癌、糖网病等，提高了早期发现率。同时，在病理分析、内窥镜影像等领域，AI也能帮助医生更快地锁定异常，提高诊断效率。其次，在新药研发和个性化治疗方面，AI正在改变游戏规则。传统药物研发耗时长、成本高，而机器学习算法能够从海量分子数据中筛选候选药物、预测药效，大幅缩短研发周期。

近几年，中外药企都在使用AI进行新药靶点发现和分子设计，显著提高了研发生产力。针对患者的个体差异，AI还可根据遗传信息和病史数据，帮助制定个性化治疗方案，如为癌症患者匹配最佳疗法组合，提高疗效。

第三，在医疗服务和健康管理方面，AI让看病问诊突破了时间和空间限制。疫情期间，远程问诊和AI导诊系统发挥了巨大作用：患者通过手机App描述症状，AI助手先给出初步建议或分诊意见，然后医生在线诊疗。这种模式缓解了医院人满为患的状况。

平安好医生等互联网医疗平台运用了智能问诊和健康咨询机器人，服务了数亿人群的日常健康管理。可穿戴设备与AI结合也能实现对慢性病患者的全天候监测，提前预警风险。中国在智慧医疗领域的投入与政策支持力度空前。《“健康中国2030”规划纲要》明确提出利用AI提升医疗服务质量。各地纷纷建设智慧医院，推出电子病历、AI药师等应用。据预测，到2030年中国医疗健康AI市场规模将超过230亿元人民币，显示出巨大的增长潜力。

尽管如此，医疗AI要真正落地，还需迈过几道坎。首先是数据和隐私：医疗数据高度敏感且分散在各家医院，如何在保护隐私的前提下实现数据共享用于训练AI，是一大挑战。

其次是算法的可靠性和监管：医务人员和患者对AI诊断的信任需要建立，监管部门也需制定明确标准，将AI产品纳入医疗器械监管体系。截至目前，国家药监部门已批准了数十款AI医疗软件用于临床诊断，但市场仍存在鱼龙混杂的现象，行业规范亟待完善。另外，AI不会完全替代医生，但医生需要学习如何和AI协同工作。医学院和继续教育应增加相关课程，培养医生运用新工具的能力。

最后，医疗领域的人文关怀不可忽视，AI可以提供建议，但对患者的心理支持和复杂决策，仍离不开医患面对面的沟通。

总的来说，AI赋能下的智慧医疗将极大改善医疗服务的可及性和质量，为老龄化社会提供更高效的健康保障。但技术的应用必须循序渐进、监管跟进，才能真正护航全民健康的未来。

上述十大行业之所以被认为“最能催生AI机会”，正是因为它们要么拥有丰富的数据和场景供AI大展身手，要么急需通过技术突破来提升效率和应对挑战。

要充分释放AI的生产力潜能，必须扫清资本投入不足、人才短缺、数字基础设施落后和创新扩散缓慢等结构性障碍。

人力资本是撬动技术红利的关键支点。如果不加强技能培训和教育投入，再先进的AI技术也可能陷入“曲高和寡”的窘境。

遗憾的是，近年来全球很多国家企业在员工培训上的投入不增反降，经济合作与发展组织（OECD）国家用于劳动力培训的支出占GDP比重从2008年的0.2%下滑至如今的0.1%。这在一定程度上导致企业在应用AI时面临人才瓶颈：近半数企业高管指出技能缺乏是部署AI的首要瓶颈，43%受访者认为管理层缺乏远见也是主要障碍，相比之下，不足三成的高管将AI产品成本视为主要难题，只有约20%的人认为监管限制是主要障碍。可见，提高劳动力技能和领导层认知，比起单纯砸钱买技术，更是当务之急。

对中国而言，AI时代既是“换道超车”的机遇，也是夯实自身产业链、提升核心竞争力的挑战。幸运的是，我们拥有庞大的市场和丰富的应用场景，政府在新基建、数字经济领域的政策支持也非常坚决。

从新一代信息基础设施的铺就到“双碳”目标引领下能源变革的提速，从“智能+”试点示范工程到数字教育、智慧医疗的全面推进，中国正在为AI融入产业打造良好的土壤。

投资者可以关注上述十大行业中的细分赛道，例如工业AI软件、AI芯片、行业解决方案提供商等，都有望孕育新的独角兽公司。

产业从业者则应不断学习前沿技术，提升数字素养，在AI变革中找准自身定位。同时也要保持理性，正如前文分析的酒店和教育案例，AI并非万能良药，落地过程中需要审慎规划。唯有技术、人才、制度三管齐下，才能真正跨越“效率鸿沟”，迎来生产力的飞跃。

未来十年，属于善用AI谋发展的企业和个人。

来源：行业调研报告