引言

　　自20世紀50年代“有思想的機器”誕生以來，軟件開發人員一直在試圖教會計算機 如何像人類一樣思考。然而，在接下來的幾十年里，人工智能(AI)的發展卻停留在逐步的線性增長上。相關技術的進步也通常伴隨著停滯和挫折，因為開發成本過高，也缺乏足夠的數據量來支持人工智能算法。

　　然而，在過去十年中，計算能力大幅提升，深度學習算法不斷提高，機器學習變得更加強大，與此同時數據量的急劇增長也大大推動了這些算法的發展，人工智能從此 進入了加速增長的新階段。經過了60多年，人工智能的發展已接近臨界點，完全具備 實現大規模商用的潛力。

　　然而，我們最新的一項研究表明，人工智能的迅速發展可能更有利于科技板塊，因為這一行業具有相關的人才、技術和資金，更易于推動人工智能的發展和普及。相比之下，中國的傳統行業還沒準備好利用人工智能技術，大多還沒把其視作戰略重點。

　　關鍵術語

　　人工智能是有關計算機系統的理論和發展，這類計算機系統能夠代替人類智能執行一般由后者執行的任務，比如視覺感知、語音識別、決策和語言轉換。

　　機器學習也是一種人工智能，可以不通過明確的編程就能讓計算機獲得學習的能力。機器學習專注于開發能自學的計算機程序，遇到新數據時，這些程序能夠自我成長并做出改變。

　　深度學習是人工智能的一項功能，主要通過模仿人腦的工作模式進行數據處理并生成供決策用的模式。深度學習是人工智能中機器學習的一個子集。深度學習具備的網絡能夠向無結構或無標簽的數據學習，而無需任何監督。

　　為了更好地了解人工智能對中國傳統行業的潛在影響，我們最近對80家公司展開了一項調查。其中，60家處于傳統行業，如零售、重工業和建筑業。另外，調查對象還包括20位人工智能專家，他們來自中國領先的互聯網公司，其中包括幾家初創公司。調查對象覆蓋各行各業，具有一定代表性，包括金融、醫療保健、零售、消費品、科技、 媒體和電信。

　　有一點大部分受訪者都認同，那就是人工智能會成為其所在行業的一股顛覆性力量。盡管變化的步伐可能因行業不同而有所差別，但90%的受訪者都認為，人工智能會從根本上改變自己的行業。在問到人工智能會怎樣產生影響時，受訪者提出了100多種潛在方式，從提高運營效率的應用程序開發，到全新的產品和服務開發，不一而足。

　　盡管人工智能帶來了一線曙光，但我們的研究表明，傳統行業公司仍在掙扎，猶豫該如何應對這一技術進行投資。超過40%的調查受訪者表示，他們的CEO并沒有將人工智能作為戰略重點，60%以上的人認為，他們公司在過去一年中，人工智能戰略并沒有取得令人滿意的進展(見圖1)。

　　圖1：

　　圖解：對于傳統行業而言，仍有40%的公司尚未將人工智能作為戰略性議題;60%的傳統 行業專家都認為，過去一年里，人工智能技術在他們公司里進展緩慢。

　　在調查中，大多數高管指出，人才匱乏是制定具體人工智能戰略的主要障礙。事實上，中國只有不到25%的人工智能從業者擁有超過10年的行業經驗，而在美國這一比例也只有50%。一名首席技術官表示，開設機器學習相關專業的中國高等院校屈指可數。即便是有專業，大多數學生也開發不出現實生活中能真正運用的應用程序。

　　鑒于以上種種挑戰，傳統行業的受訪者認為，要在這一領域取得成功，前景不容樂觀：84%的受訪者表示，人工智能最大的贏家可能是互聯網公司和創業公司，而不 是現在的行業領軍者(見圖2)。

　　圖2：

　　圖解：與此同時，有60%受訪專家認為，大型互聯網公司最有希望領導本公司所在行業的 人工智能技術發展。

　　人工智能到了爆發的臨界點

　　在技術突破和應用機會不斷擴展的雙重推動下，人工智能走到了大規模應用的臨界點。四大趨勢表明，人工智能將給各行各業帶來顛覆性的變革：

　　圖3：

　　圖解：核心計算技術，算法，數據集以及應用等方面均取得重大進展，將人工智能技術推向了“爆發臨界點”。

　　1. 領先的半導體廠商及CPU和GPU企業均將人工智能視作核心目標，斥巨資投入大 量處理技術，為人工智能及機器學習打下基礎。

　　2. 開源人工智能平臺的數量及規模持續激增，開發人員可以自由利用編程界面，使 用各類工具、算法以及訓練數據，建立人工智能功能。

　　3. 數據資源的規模及種類也大幅增加，意味著可以對機器進行訓練，從而使其做出 更快更好地決策(見圖4)。

　　4. 高科技巨頭以及風投機構對致力于“人工智能跨行業創新應用”的初創公司趨之 若鶩。從2010年到2014年，人工智能初創公司的風險投資額增加了20倍以上。

　　圖4：

　　圖解：復雜數據的產生及采集量呈現爆炸性增長，數據源非常多元化。

　　我們對這種歷史性轉折并不陌生。當技術創新與市場力量匯聚在一起時，便會創造出足以扭轉整個行業局勢的產品。2007年蘋果手機iPhone的發布就是這樣一個歷史時刻。當觸摸屏的成熟技術與移動電話的日益普及交織在一起時，便產生了足以改變 整個行業領域的新產品。

　　雖然確切的時間仍無法預測，但人工智能似乎已走到了類似的爆發性歷史轉折點。人工智能的重大技術進步創造了大量機會，將催生出改變游戲規則的產品和服務。 其中一項關鍵的應用便是語音識別。自然語言處理的成功率已接近99%(技術臨界點)，全球和中國的大型科技企業正在努力推出相應的家用網絡設備，如具備語音 輸入技術的路由器(見圖3)。

　　在無人駕駛領域，關鍵技術也已接近臨界點：比如目標跟蹤算法，即用于識別車輛附近目標的算法，已達到90%的準確率。再比如，固態激光雷達也已面市(類似于雷達，但以激光為工作光束)，可用于收集車輛周圍環境的高頻數據。由于這些技術迅 速進入成熟可行階段，各類大型科技公司，如谷歌、英偉達、英特爾和寶馬都在快馬 加鞭，努力開發自動駕駛汽車。

　　語音處理技術也正在接近“爆發臨界點”，將重新定義人機交互方式，語音助理及 智能家居產品蓄勢待發。

　　圖5：

　　中國將引領行業趨勢

　　盡管人工智能的發展主要受全球高科技企業的推動，中國企業也致力于在這一新興領域成為領導者。

　　例如，中國對本土半導體行業的打造主要強調發展機器學習所依賴的CPU和GPU技術。百度以96%的準確率成為語音識別市場的領先企業，追上甚至趕超了谷歌、 微軟及亞馬遜等競爭對手。預計中國的人工智能應用市場將以50%的增速逐年增長，遠遠超過全球市場20%的復合年增長率。

　　中國政府已經認定，人工智能是經濟發展新的引擎，因而投入資金開展學術研究，并為人工智能企業提供經濟獎勵。中國的互聯網巨頭將人工智能視為重點，而初創公司不斷開發各種人類智能應用，包括機器人、醫療衛生、以及無人機領域。部分中國公司(比如NIST的科大訊飛和Imagenet的海康威視)在人工智能技術領域甚至 超過了全球知名的競爭對手。

　　對傳統企業的挑戰: 成為行業的 領導者還是落后于人

　　中國積極推進引領人工智能革命，為國內非高科技類企業帶來一定難題，因為后者將不得不開始采用人工智能技術。很多這類傳統企業開始與互聯網公司在人工智能 應用領域開展合作，以增加自身的成功幾率。在這合作過程中，他們為今后可能顛覆自己的對手提供珍貴的專有數據以及行業經驗。與可能摧毀自己的公司合作，就像 他們沖擊銀行、商業及其他行業一樣，真的能夠幫助傳統企業取得成功嗎?高科技 企業是否成為中國人工智能繁盛時期的唯一贏家?

　　對于傳統企業而言，如果不開展合作，其他可采用的策略為：投入資金，加入人工智能技術和能力的競賽。然而，鑒于我們預測人工智能業未來的發展帶有很多不確定性，因此，僅靠預測采取上述舉措可能是很不明智的。中國在人工智能領域發展的 這一優勢能否被國內傳統企業所充分利用?

　　CEO們需回答九個關于人工智能戰略的問題

　　對于人工智能，中國傳統企業大多不會戰略性地采取“放任不管”的態度。中國企業的CEO們必須積極思考這一問題，做出審慎的戰略決策：是“發展壯大”、“建立合作”、還是僅僅采取“觀望”的態度。

　　以下是企業領導人在制定人工智能戰略時需回答的九大問題(見圖6)。

　　圖6：

　　面對巨變的趨勢及激烈的競爭，傳統行業公司CEO必須回答以下9個問題，才能在人工智能領域實現領先地位。

　　我們現在處于怎樣的階段?

　　1) 我們所處的行業在采用人工智能技術方面處于怎樣的階段?我們現在正在使用 以人工智能為主的應用嗎?還是正處于將人工智能運用到業務當中的最初階段?

　　2) 我們所處的行業之中，誰正在引領使用人工智能技術?我們的公司是引領者、還 是追隨者?有哪些最佳做法是我們的公司可以學習和借鑒的?

　　3) 我們的組織是否已經做好準備，制定并采納人工智能戰略?在公司內全面采用人 工智能技術需要具備哪些基礎?

　　未來我們的目標競爭領域是什么?

　　4) 在我公司所處的行業里，有哪些可行的人工智能應用案例?有哪些關鍵技術?哪些企業可以進入我們所處的行業?

　　5) 從近期和長期看，人工智能可取得哪些業務成效?在人工智能領域的投資預計多久可以回報?在決定投資時機時預計會有哪些取舍?

　　6) 我們應如何利用人工智能進入或打造新的領域?人工智能應用所提供的能力遠遠超越了當前的規范，可能促使企業將當前重點擴大到其他領域。人工智能將如何 改變競爭規則，以及我公司所處的競爭格局?

　　我們需要哪些人工智能能力?如何獲得這些能力?

　　7) 我們應利用哪些人工智能的能力?根據我們對潛在案例的分析，以及人工智能的競爭影響，我們具體需要哪些技術和商業人才來實施我們的目的?

　　8) 我們怎樣才能獲得上述能力?是外購、合作、還是自建?每項選擇都有潛在的優勢和劣勢。

　　9) 我們應如何利用上述能力打造持續的創新流程?企業必須能預測上述能力將如何推動企業在未來持續增長，才能夠最大程度地利用人工智能的投資

　　對于傳統行業的企業，問題不在于他們是否應該考慮在自身的業務及戰略流程中采用人工智能應用—而是他們應該制定怎樣的人工智能戰略，以及如何去實施這一 戰略。中國的非高科技企業或者可以向國內高技術企業學習，或者眼睜睜看著對方 在技術行業獨占鰲頭。為避免落后或更糟的局面，CEO們必須積極考慮人工智能在 其所在行業的現狀以及潛在的未來，明確未來目標的重點，建立發現并捕捉人工智 能在本行業推廣效益的引擎。