人工智慧爆發的臨界點：成為行業的領導者還是落後於人？

導讀麥肯錫最新的一項研究表明，人工智慧的迅速發展可能更有利於科技板塊，因為這一行業具有相關的人才、技術和資金，更易於推動人工智慧的發展和普及。相比之下，的傳統行業還沒準備好利用人工智慧技術，大多還沒把其視作戰略重點。

麥肯錫最新的一項研究表明，人工智慧的迅速發展可能更有利於科技板塊，因為這一行業具有相關的人才、技術和資金，更易於推動人工智慧的發展和普及。相比之下，的傳統行業還沒準備好利用人工智慧技術，大多還沒把其視作戰略重點。

為了更好地了解人工智慧對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家處於傳統行業，如零售、重工業和建築業。另外，調查對象還包括20位人工智慧專家，他們來自領先的互聯網公司，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，那就是人工智慧會成為其所在行業的一股顛覆性力量。儘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，人工智慧會從根本上改變自己的行業。在問到人工智慧會怎樣產生影響時，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。

儘管人工智慧帶來了一線曙光，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並沒有將人工智慧作為戰略重點，60%以上的人認為，他們公司在過去一年中，人工智慧戰略並沒有取得令人滿意的進展(見圖1)。

在調查中，大多數高管指出，人才匱乏是制定具體人工智慧戰略的主要障礙。事實上，只有不到25%的人工智慧從業者擁有超過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。

鑒於以上種種挑戰，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，人工智慧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)。

人工智慧到了爆發的臨界點

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

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

2)開源人工智慧平台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、演算法以及訓練數據，建立人工智慧功能。

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於「人工智慧跨行業創新應用」的初創公司趨之若鶩。從2010年到2014年，人工智慧初創公司的風險投資額增加了20倍以上。

我們對這種歷史性轉折並不陌生。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行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，但人工智慧似乎已走到了類似的爆發性歷史轉折點。

人工智慧的重大技術進步創造了大量機會，將催生出改變遊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)，全球和的大型科技企業正在努力推出相應的家用網路設備，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：比如目標跟蹤演算法，即用於識別車輛附近目標的演算法，已達到90%的準確率。再比如，固態激光雷達也已面市(類似於雷達，但以激光為工作光束)，可用於收集車輛周圍環境的高頻數據。由於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。

將引領行業趨勢

儘管人工智慧的發展主要受全球高科技企業的推動，企業也致力於在這一新興領域成為領導者。 例如，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。預計的人工智慧應用市場將以50%的增速逐年增長，遠遠超過全球市場20%的複合年增長率。

政府已經認定，人工智慧是經濟發展新的引擎，因而投入資金開展學術研究，並為人工智慧企業提供經濟獎勵。的互聯網巨頭將人工智慧視為重點，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。部分公司(比如NIST的科大訊飛和Imagenet的海康威視)在人工智慧技術領域甚至超過了全球知名的競爭對手。

成為行業的領導者還是落後於人

積極推進引領人工智慧革命，為國內非高科技類企業帶來一定難題，因為後者將不得不開始採用人工智慧技術。很多這類傳統企業開始與互聯網公司在人工智慧應用領域開展合作，以增加自身的成功幾率。在這合作過程中，他們為今後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，就像他們衝擊銀行、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人工智慧繁盛時期的唯一贏家?

對於傳統企業而言，如果不開展合作，其他可採用的策略為：投入資金，加入人工智慧技術和能力的競賽。然而，鑒於我們預測人工智慧業未來的發展帶有很多不確定性，因此，僅靠預測採取上述舉措可能是很不明智的。在人工智慧領域發展的這一優勢能否被國內傳統企業所充分利用?

對於人工智慧，傳統企業大多不會戰略性地採取「放任不管」的態度。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」、還是僅僅採取「觀望」的態度。

以下是企業領導人在制定人工智慧戰略時需回答的九大問題(見圖6)。

我們現在處於怎樣的階段?

1) 我們所處的行業在採用人工智慧技術方面處於怎樣的階段?我們現在正在使用以人工智慧為主的應用嗎?還是正處於將人工智慧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慧技術?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，制定並採納人工智慧戰略?在公司內全面採用人工智慧技術需要具備哪些基礎?未來我們的目標競爭領域是什麼?

4) 在我公司所處的行業里，有哪些可行的人工智慧應用案例?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，人工智慧可取得哪些業務成效?在人工智慧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捨?

6) 我們應如何利用人工智慧進入或打造新的領域?人工智慧應用所提供的能力遠遠超越了當前的規範，可能促使企業將當前重點擴大到其他領域。人工智慧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慧能力?如何獲得這些能力?

7) 我們應利用哪些人工智慧的能力?根據我們對潛在案例的分析，以及人工智慧的競爭影響，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慧的投資。

對於傳統行業的企業，問題不在於他們是否應該考慮在自身的業務及戰略流程中採用

應用—而是他們應該制定怎樣的

戰略，以及如何去實施這一戰略。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佔鰲頭。為避免落後或更糟的局面，CEO們必須積極考慮

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，建立發現並捕捉

在本行業推廣效益的引擎。