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元，并带动相关产业规模超过
1万亿
元。
最后，
从行业转型的角度看，“人工智能+”将成为新业态。具体来说，在金融行业，人工智能的应用场景就包括风险监测、反欺诈、信用评估；在制造行业，工业物联网+实时数据分析则可用于故障诊断、个性化定制等。
不仅如此，在医疗行业，利用深度学习等技术可进行诊疗图像处理、辅助诊断应用，未来还可以从就诊前交互环节向下延伸至临床诊疗、精准用药，向上拓展至新药研发环节；在物流行业，仓储及物流环节的无人车、无人机也正在成为潮流等。
根据IDC的报告，人
工智能未来将全面影响企业的核心竞争力。
例如，人工智能技术在企业中将全面应用到IT运营、OT运营自动化中，以数据和智能连接客户，连接产品，连接资产。更关键的是，随着智能硬件、智能家居、消费级机器人、智能驾驶汽车等大量新应用的出现，未来多种形态的人机交互方式也将带来更多的商机。
对于传统行业而言，人工智能无疑是重要的数字化转型加速器，结合大数据和人工智能，企业能够为用户提供更为智能化的产品、服务，并促进自身数字化的运营流程，最终改进用户体验，进而提升公司核心竞争力。
实际上，作为最早规模化应用人工智能技术的公司，戴尔在人工智能领域有很长时间的实践验证经验和丰富的技术积累。所以，以戴尔为代表的全球性科技公司，在今后推动中国人工智能的发展过程中，无疑有更多的机会贡献自身的价值。
据了解，戴尔很早就展开了基于人工智能的应用，经过不断的探索和实践，人工智能逐渐走入了戴尔的业务价值链，在销售、采购和生产等环节都取得了不错的成效。
戴尔应用人工智能加速其直销体系的变革。
在戴尔直销1.0时代，戴尔利用电话客服和外部销售的方式首创了直销模式，大大降低了库存和销售成本，但庞大客户群管理，对戴尔而言无疑是很大的挑战。
进入到戴尔直销2.0时代，戴尔充分利用互联网的优势，虽然进一步增加了效率，但由此也产生了新的问题，即被动接受客户订单，缺乏客户行为分析、自动化销售预测和精准营销工具等。
而在戴尔直销3.0时代，戴尔通过应用人工智能技术，尤其是引入深度学习+机器学习算法模型，
从而实现了自动化的预测采购行为，同时充分发掘销售与客户数据的价值，完成了销售管理从关注历史销售到未来销售预测的大跨越。
作为零库存和高效供应链管理的标杆企业，戴尔也不断推进生产制程自动化、推动供应链绿色化生产，推进供应链的大数据管理。其中，戴尔应用人工智能进行工业产品外观检测就取得了很大的成效。
戴尔在过去3年时间中，在PC部件生产线上，推广使用机器工位替代先前的人工工位，保证产品生产过程中的标准化和良品率。值得一提的是，在检测环节，通过精密光学成像，深度学习神经网络，计算机视觉技术进行元器件检测，
实现了跟肉眼一样可以识别产品的划痕、杂点、硬力痕等缺陷检测，从而降低人工成本。
未来，戴尔希望加强深度学习的能力，今后将大规模推广图像识别来代替人工检测，提高产品检测的准确率，
一旦人工质量检测如果可以被人工智能取代，戴尔工厂一年可以节省大概上千万人民币的投入。
由此可见，戴尔全方位应用人工智能已经实现了对公司生产、运营、销售等体系的全方位支撑，同时长期的一线实践验证又构筑了戴尔人工智能商业化推广的基础，为戴尔赋能各行各业的人工智能升级和转型奠定了坚实的基础。
