861
機器人
麥肯錫：人工智能，下一個數字前沿？
創新研究授權轉載
編 者 按
人工智能將推動新一輪數字革命，全球企業應盡早開始應對。2017 年 6 月，麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute，MGI）發布研究報告，分析了科技巨頭企業對人工智能（artificial intelligence，AI）5個技術係統領域（機器人和無人駕駛汽車、計算機視覺、語言識別、虛擬代理和機器學習）的投資情況，同時調查分析了零售、電器、製造、保健與教育領域5大行業中對 AI 技術如何開展有效的利用，最終認為企業、研發者和政府應共同行動起來，挖掘 AI 成為產業中顛覆性技術的潛力。本文對其主要內容進行摘編。
本文中所討論的人工智能主要包括5大類：機器人和無人駕駛汽車（robotics and autonomous vehicles）、計算機視覺（computer vision）、語言識別（language identification）、虛擬代理（virtual agent）和機器學習（machine learning）。這些 AI 技術已初步具備了解決近期產業問題的能力，如用於代替人工識別複雜圖案、綜合信息、得出結論以及預測等。
01
人工智能領域投資迅速增長，但技術應用仍處於早期試驗階段
新的分析表明：人工智能終於開始提供真實的商業價值。穀歌、百度等前沿科技網絡公司正在向AI領域投入巨額資金，AI投資正迅速增長。2016 年，全球大約有 200 ～ 300 億美元投入到 AI 領域，其中包括一些重要的並購活動。私人投資者也紛紛加入進來。 據估計，2016 年風險投資（venture capital，VC）達 40 ～ 50 億 美元，私募股權投資（private equity，PE）達10～30億美元， 資本投入量是 2013 年的 3 倍多。此外，另有 10 億美元的投資來自基金和種子資金（圖 1）。2013—2016 年，企業內部在 AI 技術上投資的複合年均增長率達到近 40%，而 2010—2013 年期間這一數據僅為 30%。這意味著相關領域投資者對 AI 技術的潛力有了更多的了解和更充分的信心。在機器人和無人駕駛汽車、計算機視覺、 語言識別、虛擬代理和機器學習5大類AI技術領域中，雖然各種技術的邊界尚不明確，但是機器學習作為一種使能技術，獲得了 5大技術領域內最大份額的內部投資（圖2）。
雖然 AI 領域投資迅速增長，但是 AI 技術的應用還多處於早期試驗階段。在對 10 個國家共計 14 個部門的 3000 名高層主管的調查中發現，隻有 20% 的人稱其目前正在成規模地或在其業務核心部門使用與 AI 相關的技術。許多企業（尤其是小型企業）仍不確定 AI 在企業中該如何運用，或不確定投資 AI 技術的盈利潛力，這些原因導致其在采用 AI 技術的進程中略有遲疑。調查顯示，在麥肯錫全球研究所產業數字化指數（industry digitalization index）中領先的部門（如高科技、電信或金融服務等部門）同時也是 AI 的主要采用部門，它們還具備著最為積極的 AI 投資意願。
圖1 2016 年技術巨頭企業主導的 AI 領域投資情況（單位：億美元）
圖2 2016 年企業內部投資中各種 AI 技術所占份額（單位：億美元）
02
較早采用 AI 技術的企業特點顯著，將獲得更大空間利潤率
AI 技術采用的早期模式有如下特點：早期采用 AI 的企業通常已經在雲服務和大數據等相關技術上進行了大規模投資， 是利用數字資產的先鋒。無論在哪一個領域，通常總是大型企業會更快地對 AI 進行規模性投資。領先企業對 AI 的運用體現在多個方麵：不僅運用在核心業務中，也會運用在多種職責功能中。例如，汽車製造商利用 AI 開發無人駕駛車輛及改善操作，金融服務商則更傾向於在與客戶體驗相關的功能中運用 AI。早期大規模采用 AI 的企業往往是看到了 AI 的上升發展空間，也看到了 AI 技術節約成本的潛力。企業 CEO 及信息技術主管（首席信息官、首席數據官、首席技術官）對 AI 的強力支持往往更能促進企業對 AI 的采用。
調查顯示，規模性的采用 AI 技術或在業務核心部分采用 AI 技術的企業已經看到了該技術的潛力。例如，Netflix（一家在線影片租賃提供商）就利用 AI 算法為其 1 億用戶提供個性化推薦服務，幫助他們更快地找到滿意的節目內容。早期采用 AI 技術的企業將其強大的數字能力與先發製人的戰略相結合， 贏得了更大的利潤幅度，其業績表現也將在未來與其他企業拉開更大的距離。在大多數領域中，真正采用 AI 技術的企業目前的利潤率比產業平均值高出 3 ～ 15 個百分點，而且這一優勢有望在未來繼續擴大。
03
人工智能在主要行業中創造價值的潛力巨大
調查分析了零售、電器、製造、保健與教育領域 5 大行業中的企業案例，顯示出 AI 在 4 個方麵具備創造價值的潛力：
第一，幫助企業更好地預測需求、尋找貨源和優化研發。例如，由AI技術所驅動的需求預測能夠給零售業帶來可觀收益。在一定條件下，基於 AI 技術的方法進行的需求預測產生的誤差能夠比傳統方法少 30% ～ 50%，由於產品不到位而導致的訂單流失能夠減少 65%，運輸以及倉庫存儲和供應鏈管理所產生的成本將分別降低 5% ～ 10% 和 25% ～ 40%。
第二，低成本高質量地生產產品和提供服務，將維護和修理開支降至最低。AI 技術最顯著的作用就是通過自動操作代替人工勞動。例如，訓練裝配有攝像機的新型 AI 技術增強的物流機器人識別空的貨架空間，比傳統的人工分揀物品方式具有巨大的速度優勢。深度學習還能夠用於準確地辨認物體及位置， 這就使機器人能夠靈活地操控物體，而不需要將物體放置在預先設定的位置。在不能完全實現自動化操作的任務中使用協作機器人，能夠將生產率提高達 20%。
第三，根據需求的變化為商品和服務製定動態化價格，將適當的信息傳送給適當的目標。高度互聯的消費者不斷地進行網上比價，品牌產品的價格透明度接近100%。因此，當今市場對智能價格管理的需求較高，產品的最佳價格取決於日期、季節、 時科、天氣以及競爭者價格等諸多因素。AI 技術能夠自動為每 一件商品製定並調整價格，適時適當的價格能提升顧客的滿意度，帶來更好的銷售業績和更高的利潤。
第四，提供更為豐富、便捷和個性化的用戶體驗。例如， 超市的一名普通顧客將一串香蕉放入購物車後，攝像頭或傳感器將信息傳送到 AI 應用中，該應用則會根據顧客之前的購物曆史信息，通過購物車的視頻屏幕建議顧客將香蕉與巧克力幹酪搭配。類似的 AI 應用還能用在一些試驗性的超市中，賦予便利店新的意義。如亞馬遜就在美國西雅圖設立了一個零售店，允許顧客不用結賬直接將貨架上的食品帶離商店，原因是顧客刷卡進店後計算機視覺會跟蹤購物者所購商品，當顧客離開時，亞馬遜則將其花費計入其賬戶並郵寄收據。個性化的用戶體驗在醫療保健和教育領域也展現巨大優勢。數家企業已經開始利用 AI 技術為病人量身定製治療方案，如MindMaze（一家神經科學公司）利用AI技術為中風患者優化康複訓練；Ginger.io（一個為用戶提供早期疾病預警的工具）根據每位病人的新陳代謝和其他因素建議最佳服藥時間等。教育領域中的適應性學習法也在通過捕捉每個學生已有的知識，根據每個人的知識和學習進展製定個性化學習方案，從而打破傳統教室教學的局限性。
04
實現 AI 的全部潛能需要企業、研發者和政府共同行動
雖然 AI 有潛力從根本上重塑社會，但目前仍然存在著關於技術如何發展的不確定性。各個國家和地區以及大型企業有必要采取緊急行動來應對已經顯現的機會和風險。對於公司來說， 這意味著要加快數字化進程，以確保他們能夠有效的部署AI 應用。當 AI 獲得大量高質量的數據並且被集成到自動化工作流程中時，AI 變得更有影響力。研發人員在幫助企業實現技術潛力方麵發揮關鍵作用。AI 產品需要有解決實際的業務問題的能力， 而且需要產生規模效果。一項成功的計劃需要企業了解並解決數字與分析變革中的許多元素：確定商業案例、建立合適的數據生態係統、建立或購買適當的 AI 工具以及改編工作流程的工序、容量及行為方式。因此，高層領導的決策、管理水平和研發人員技術能力以及數據的無縫存取是關鍵的促成因素。
最後，政府和技術工人應該為前所未有的廣泛變化做好準 備。必須重新考慮公共教育製度和勞動力培訓計劃，以確保工人能夠合理利用 AI，而不是與機器競爭。希望建立本地 AI 生態係統的城市和國家必須加入全球 AI人才和資本的競爭中。整個社會需要引導尚未解決的法律和倫理問題，因為這些問題可能成為實現 AI 全部潛能的主要障礙。
藍海長青智庫
最後更新：2017-10-07 22:57:48