2017-麦肯锡：机器的崛起__中国高管眼中的人工智能_17页_2mb

人工智能在中国传统行业中的崛起与挑战

核心内容

本报告探讨了人工智能（AI）在中国的发展现状及其对传统行业的影响。随着计算能力的提升、深度学习算法的进步和数据量的激增，人工智能已进入加速增长的新阶段，具备大规模商用的潜力。然而，传统行业在面对这一技术变革时仍面临诸多挑战。

主要观点

• 人工智能的爆发临界点：人工智能技术已经接近爆发临界点，核心计算技术、算法、数据集和应用均取得重大进展，将催生改变游戏规则的产品和服务。
• 行业影响：人工智能被认为是一股颠覆性力量，有潜力在多个行业引发重大变革，包括零售、重工业、建筑业、金融、医疗保健等。
• 传统行业的挑战：尽管人工智能前景广阔，但传统行业在战略规划和实施方面仍存在障碍，如缺乏专业人才、技术基础薄弱、投资不足等。
• 技术与数据的推动：人工智能的发展依赖于先进的计算硬件、开源平台、大量数据资源以及创业公司的创新活力。
• 中国企业的潜力：中国在人工智能领域展现出强劲的发展势头，尤其是在语音识别、无人驾驶等关键技术方面，部分企业甚至超越了国际竞争对手。

关键信息

技术与行业趋势

• 人工智能的临界点：人工智能在技术突破和应用机会的双重推动下，已接近大规模应用的临界点。
• 四大趋势：
  1. 核心计算技术：领先半导体厂商及CPU/GPU企业将人工智能视为核心目标。
  2. 开源平台：开源人工智能平台的数量和规模持续增长，为开发人员提供便利。
  3. 数据资源：数据资源的规模和种类大幅增加，为人工智能训练提供了基础。
  4. 投资增长：高科技巨头和风投机构对人工智能初创公司投资大幅增加。

中国人工智能的发展

• 百度大脑：作为推动人工智能发展的关键平台，百度大脑支持无人驾驶、语音识别和创业公司的发展。
• 语音识别：中国企业在语音识别方面已取得领先地位，百度的语音识别准确率达到96%。
• 无人驾驶：目标跟踪算法准确率已达90%，固态激光雷达技术也已面世，推动自动驾驶技术发展。
• 市场增长：预计中国人工智能应用市场将以50%的增速增长，远超全球市场的20%复合年增长率。

传统行业的应对策略

• 人才短缺：中国人工智能从业者中，仅有不到25%拥有超过10年的行业经验，人才短缺是传统行业实施人工智能战略的主要障碍。
• 投资与战略：超过40%的传统行业公司尚未将人工智能作为战略性议题，60%以上的受访者认为人工智能战略在过去一年中进展缓慢。
• 合作与竞争：传统企业正通过与互联网公司合作，获取专有数据和行业经验，以增强自身竞争力。然而，是否能成功取决于其战略选择和执行力。

企业CEO的战略问题

• 九大问题：
  1. 我们所处的行业在采用人工智能技术方面处于怎样的阶段？
  2. 谁正在引领人工智能技术的应用？我们的公司是引领者还是追随者？
  3. 我们的组织是否已准备好制定并采纳人工智能战略？
  4. 我公司所处的行业有哪些可行的人工智能应用案例？
  5. 人工智能可取得哪些业务成效？投资何时可以回报？
  6. 我们应如何利用人工智能进入或打造新的领域？
  7. 我们应利用哪些人工智能的能力？
  8. 我们怎样才能获得上述能力？
  9. 我们应如何利用上述能力打造持续的创新流程？

未来展望

• 人工智能的领导地位：60%的受访专家认为，大型互联网公司最有希望领导所在行业的人工智能技术发展。
• 传统企业的选择：传统企业需在“发展壮大”、“建立合作”或“观望”之间做出选择，以确保不被新兴技术所淘汰。
• 政策支持：中国政府已将人工智能视为经济发展的新引擎，投入资金支持学术研究和企业创新。

作者简介

• Christopher Thomas：董事合伙人，北京，麦肯锡公司。
• 梁刚博士：资深专家，台北，麦肯锡公司。

报告指出，人工智能正处于历史转折点，传统企业必须积极应对，制定明确的战略，以在未来的竞争中占据有利位置。