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麦肯锡中国市场调研:AI是科技板块的狂欢 传统行业的两难【附下载】|智东西内参

Fourteen人工智能 智能内参2016/12/25

为避免落后或更糟的局面,CEO们必须积极考虑AI在其所在行业的现状以及潜在未来,建立发现并捕捉人工智能在本行业推广效益的引擎。

智东西(公众号:zhidxcom)
编 | 十四

在过去十年中,计算能力大幅提升,深度学习算法不断提高,机器学习变得更加强大,与此同时数据量的急剧增长也大大推动了这些算法的发展,人工智能从此进入了加速增长的新阶段。

本期的智能内参,我们推荐来自麦肯锡的人工智能中国市场调研报告,专门就中国的人工智能技术现状,以及其影响的领域作出详细分析。如果想收藏本文的报告全文,可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc116”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货:

自20世纪50年代“有思想的机器”诞生以来,软件开发人员一直在试图教会计算机如何像人类一样思考。经过了60多年,人工智能的发展已接近临界点,完全具备实现大规模商用的潜力。

AI已到大规模应用爆发点

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在技术突破和应用机会不断扩展的双重推动下,人工智能走到了大规模应用的临界点。主要体现在以下四大趋势:

1. 领先的半导体厂商及CPU和GPU企业均将人工智能视作核心目标,斥巨资投入大量处理技术,为人工智能及机器学习打下基础。

2. 开源人工智能平台的数量及规模持续激增,开发人员可以自由利用编程界面,使用各类工具、算法以及训练数据,建立人工智能功能。

3. 数据资源的规模及种类也大幅增加,意味着可以对机器进行训练,从而使其做出更快更好地决策。

4. 高科技巨头以及风投机构对致力于“人工智能跨行业创新应用”的初创公司趋之若鹜。从2010年到2014年,人工智能初创公司的风险投资额增加了20倍以上。

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麦肯锡认为:人工智能的重大技术进步创造了大量机会,将催生出改变游戏规则的产品和服务。其中一项关键的应用便是语音识别:自然语言处理的成功率已接近99%(技术临界点),全球和中国的大型科技企业正在努力推出相应的家用网络设备,如具备语音输入技术的路由器。

在无人驾驶领域,目标跟踪算法,即用于识别车辆附近目标的算法,已达到90%的准确率,固态激光雷达也已面市(类似于雷达,但以激光为工作光束),可用于收集车辆周围环境的高频数据。由于这些技术迅速进入成熟可行阶段,各类大型科技公司,如谷歌、英伟达、英特尔和宝马都在快马加鞭,努力开发自动驾驶汽车。

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中国将引领行业趋势

中国政府已经认定,人工智能是经济发展新的引擎,因而投入资金开展学术研究,并为人工智能企业提供经济奖励。中国的互联网巨头将人工智能视为重点,而初创公司不断开发各种人类智能应用,包括机器人、医疗卫生、以及无人机领域。预计中国的人工智能应用市场将以50%的增速逐年增长,远远超过全球市场20%的复合年增长率。

部分中国公司(比如NIST的科大讯飞和Imagenet的海康威视)在人工智能技术领域甚至超过了全球知名的竞争对手。百度以96%的准确率成为语音识别市场的领先企业,追上甚至赶超了谷歌、微软及亚马逊等竞争对手。

传统行业遇两难困境

最新的一项研究表明,人工智能的迅速发展可能更有利于科技板块,因为这一行业具有相关的人才、技术和资金,更易于推动人工智能的发展和普及。相比之下,中国的传统行业还没准备好利用人工智能技术,大多还没把其视作战略重点。

尽管人工智能带来了一线曙光,但我们的研究表明,传统行业公司仍在挣扎,犹豫该如何应对这一技术进行投资。超过40%的调查受访者表示,他们的CEO并没有将人工智能作为战略重点,60%以上的人认为,他们公司在过去一年中,人工智能战略并没有取得令人满意的进展。

中国积极推进引领人工智能革命,为国内非高科技类企业带来一定难题,因为后者将不得不开始采用人工智能技术。对于传统企业而言,如果不开展合作,其他可采用的策略为:投入资金,加入人工智能技术和能力的竞赛。然而,鉴于我们预测人工智能业未来的发展带有很多不确定性,因此,仅靠预测采取上述举措可能是很不明智的。

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为了更好地了解人工智能对中国传统行业的潜在影响,麦肯锡最近对80家公司展开了一项调查。其中,60家处于传统行业,如零售、重工业和建筑业。另外,调查对象还包括20位人工智能专家,他们来自中国领先的互联网公司,其中包括几家初创公司。调查对象覆盖各行各业,具有一定代表性,包括金融、医疗保健、零售、消费品、科技、媒体和电信。有一点大部分受访者都认同,那就是人工智能会成为其所在行业的一股颠覆性力量。以下是企业领导人在制定人工智能战略时需回答的九大问题:

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尽管变化的步伐可能因行业不同而有所差别,但90%的受访者都认为,人工智能会从根本上改变自己的行业。在问到人工智能会怎样产生影响时,受访者提出了100多种潜在方式,从提高运营效率的应用程序开发,到全新的产品和服务开发,不一而足。

人才匮乏是主要障碍

大多数高管指出,人才匮乏是制定具体人工智能战略的主要障碍。事实上,中国只有不到25%的人工智能从业者拥有超过10年的行业经验,而在美国这一比例也只有50%。一名首席技术官表示,开设机器学习相关专业的中国高等院校屈指可数。即便是有专业,大多数学生也开发不出现实生活中能真正运用的应用程序。中国对本土半导体行业的打造主要强调发展机器学习所依赖的CPU和GPU技术。

鉴于以上种种挑战,传统行业的受访者认为,要在这一领域取得成功,前景不容乐观:84%的受访者表示,人工智能最大的赢家可能是互联网公司和创业公司,而不是现在的行业领军者。

对于传统行业的企业,问题不在于他们是否应该考虑在自身的业务及战略流程中采用人工智能应用 — 而是他们应该制定怎样的人工智能战略,以及如何去实施这一战略。中国的非高科技企业或者可以向国内高技术企业学习,或者眼睁睁看着对方在技术行业独占鳌头。为避免落后或更糟的局面,CEO们必须积极考虑人工智能在其所在行业的现状以及潜在的未来,明确未来目标的重点,建立发现并捕捉人工智能在本行业推广效益的引擎。

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智东西认为:中国目前缺乏主要的芯片公司,似乎暂时也没有能力制定算法框架,从现有的发展现状来看,神经网络构建是目前国内比较具备优势的基础层建设。此外,早期的智能内参中也强调,AI-aaS将是中小企业的发展机遇,国内SDK(软件开发)的价格优势、服务能力,也有利于吸引开发者。也就是说,中国的AI应用普及化很可能在接下来的几年内领先国际水平。

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