AI赋能社会影响_人工智能在亚洲社会创新中的作用_41页_9mb

报告摘要

总结：AI for Impact 在亚洲的社会创新中的作用

核心内容

本报告由EY、微软、SAP和Impact Intelligence合作撰写，探讨了人工智能（AI）在亚洲社会创新中的应用及其对社会、环境和公共利益的影响。报告基于对亚洲10个经济体（包括孟加拉国、柬埔寨、中国、印度尼西亚、马来西亚、巴基斯坦、菲律宾、斯里兰卡、泰国和越南）的2,800多个AI-for-impact项目进行分析，揭示了AI在推动社会变革方面的潜力和挑战。

主要观点

AI的应用领域
- 医疗健康 是最大的AI应用领域，占24%。
- 食品安全、农业与营养 是第二大的应用领域，占21%。
- 能源成为第三大应用领域，占8.2%。
- 气候行动与环境管理 占7%。
- 社区发展 占5.5%。
- 这些领域集中在社会需求紧迫、数据相对易得的行业。
AI技术的使用
- 物联网（IoT） 是采用率最高的技术（19.1%）。
- 计算机视觉 和 预测分析 分别占13.0%和12.9%。
- 生成式AI 虽然不是主流技术，但在提高运营效率和内部流程方面具有重要意义。
AI-for-impact生态系统成熟度
- 国家主导、协调驱动型生态系统（如中国、马来西亚、泰国）在规模和政策上表现突出。
- 高活力、创业型生态系统（如印尼、菲律宾）在创新和私有部门参与方面表现强劲，但在系统整合和数据互通方面存在挑战。
- 政府主导但能力受限型生态系统（如孟加拉国、柬埔寨、巴基斯坦、斯里兰卡）在政策上有所意图，但在数据基础设施、创新能力和规模扩展上面临较大限制。
区域分布
- 中国是AI-for-impact项目数量最多的国家，占40%以上。
- 印尼和越南 在单位人口项目数量上表现突出，显示出较高的部署密度。
- 柬埔寨和斯里兰卡 的项目数量较少，不到1%，反映出区域生态系统能力的不均衡。
AI的挑战与机遇
- AI的广泛应用依赖于基础设施、数据生态系统、政策协调、资金支持和多方合作。
- 系统性风险，如数据隐私、算法偏见和伦理问题，需要特别关注。
- 为了实现更大规模的部署，需要加强开放数据平台建设、跨部门协作和负责任的AI治理框架。
未来展望
- AI在亚洲的未来应用应聚焦于构建开放共享的基础设施和推动系统性变革。
- 需要加强技术公司、资助机构和社会创新者的合作，以确保AI的公平和可持续部署。
- 通过投资可负担的连接性和低资源语言的兼容性，可以更好地服务弱势群体。

关键信息

AI在亚洲的社会创新中扮演重要角色，尤其是在医疗、农业、能源和气候适应等领域。
项目集中度高，主要集中在医疗、农业和能源领域，显示了这些领域的迫切需求。
不同经济体的AI生态系统成熟度不一，反映了区域发展水平和政策支持的差异。
AI的部署依赖于生态系统准备度，包括数据基础设施、治理框架和公共领导力。
社会创新者是推动AI应用的核心力量，他们通过与政府、社区和企业的合作，推动AI在实际问题中的应用。
生成式AI 虽然不是主要技术，但对提升运营效率和内部流程有重要影响。

项目案例

菲律宾的Philippine Business for Social Progress与Siemens Healthineers 合作，使用AI分析胸部X光以检测结核病，提高了基层医护人员的工作效率。
Bangladesh的iFarmer 通过AI信用评分、数字咨询工具和供应链分析，帮助小农户获得金融支持和市场准入。
菲律宾的Institute for Climate and Sustainable Cities (ICSC) 利用机器学习和卫星图像，识别隐藏的屋顶太阳能潜力，推动清洁能源的社区采用。
巴基斯坦的Tailored Intelligence for Actionable Early Warning Systems (TIAEWS) 项目通过政府与联合国开发计划署、中国的合作，部署了70个自动气象站、70个水文站和70个预警站，以应对气候变化带来的风险。