零点有数解析：算法产业化如何赋能垂直领域

医疗算法赛道的参赛项目主要围绕生命健康这一重大时代命题，在慢性病预测诊疗和实践落地等方面有深入探索。

在智慧医疗领域，许多项目聚焦于心血管、脑卒中方向，但由于数据样本的体量以及临床规模较为有限，与老百姓的日常健康生活还是有一定距离。

未来，一方面希望通过BPAA的这种竞争和评选，能够推动人工智能医疗与大健康应用的深度融合；另一方面，期待通过医疗赛道的人工智能算法和应用场景的实践，能够促进提升人类健康福祉方面的产业化应用项目快速落地，期待资本与社会各界能够深切关注人工智能医疗，给人类健康带来变革性进步。

商业算法拥有广阔的应用场景，从商业算法赛道的情况来看，不论是科研机构、初创团队，还是包括中通、顺丰在内的大公司，都在不同的领域上做了非常多的创新。

在商业领域中，能够应用的算法技术多种多样。比如在通过人工智能促进商业销售等方面，在收集了人脸、行为、声纹等数据后，如何去良好地运用这些数据？怎么保证数据不会泄露？从法律法规角度来看，许多国家地区都拥有数据安全相关的法律约束，但严格把控的同时也会在一定程度上限制产业发展。

因此，在商业领域的算法产业化上，相关机构单位都需要找到一个既不违反法律法规，又可以促进人工智能产业在商业领域应用的平衡点。不管从政府及法律层面，还是从AI从业者层面，这些都值得考量。

在工业算法赛道，已经有非常多的企业在该领域里找到合适的场景，进而开展了算法应用，比如在质量监测、工业控制等方面，或者是在求解优化、整式规划和线性规划求解器上。

中国工业领域的应用场景非常多，尤其在制造业中人工智能算法的前景非常广阔。值得注意的是，企业算法需要和各行各业更好地融合，深入了解各个行业的实际问题和痛点，然后利用人工智能来改善行业生产过程中的工艺、控制等内容，才能为该领域带来更多真正的效益。

公共算法赛道的参赛项目呈现出两大亮点。

一是项目水平较高，且经过了市场检验，大部分已取得很好的应用效果，值得更多地推广应用。

二是参赛队伍多元化，不仅有来自海外的队伍，也有来自高校、创业企业等不同组织机构的参赛队伍，各自展现出不同的算法应用风采。

金融算法赛道针对的问题场景都比较明确和尖锐，其方案提供的算法效果也比较容易检验。

从参赛项目情况来看，一方面是这些算法团队往往精耕于某一领域，跟他们的客户或者问题场景的提供者有长期的互动合作关系，这样有助于积累对于金融场景、信用风险以及诈骗的具体案例和类型的了解。这恰恰说明了一个很重要的算法规则，即对于业务理解的深度和精度。我们提炼出的算法，在针对解决业务场景问题时，都应当兼顾准确度、针对性和精准性。

另一方面，有些算法项目相对更偏重于技术，但对业务的理解深度还不够，还有一些算法项目在业务理解上没有问题，但提供的解决方案还比较单一和朴素，说明它的技术积累还有限。因此，业务洞察需要积累，技术开发经验与开发能力也需要积累，两者同时推进才有助于开发和训练出较优的算法。

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