机器的崛起：中国高管眼中的人工智能.pdf

1机器的崛起：中国高管眼中的人工智能机器的崛起:中国高管眼中的 人工智能作者:Christopher Thomas梁刚2016年12月2机器的崛起：中国高管眼中的人工智能2016年12月Christopher Thomas|董事合伙人,北京梁刚博士|资深专家,台北机器的崛起:中国高管眼中的 人工智能4机器的崛起：中国高管眼中的人工智能2The Modernization of the Chinese Consumer:mobile,still spending and harder to serve1机器的崛起：中国高管眼中的人工智能1 资料来源：http:/ 17没有进展39进展缓慢54进展显著在过去的一年里，贵公司在发展人工智能技术方面，进展如何？占受访者的比例，%3机器的崛起：中国高管眼中的人工智能在调查中，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。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（见图2）。与此同时，有60%受访专家认为，大型互联网公司最有希望领导本公司所在行业的人工智能技术发展资料来源：麦肯锡中国人工智能调研，2016年在贵公司所在行业中，您认为哪些公司最有潜力领导人工智能技术发展？占受访者的比例，%59大型互联网公司本行业大型公司2516创业公司图 24机器的崛起：中国高管眼中的人工智能人工智能到了爆发的临界点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。四大趋势表明，人工智能将给各行各业带来颠覆性的变革：核心计算技术，算法，数据集以及应用等方面均取得重大进展，将人工智能技术推向了“爆发临界点”资料来源：网络检索；麦肯锡分析1 http:/ 即“每秒浮点运算次数”，为计算能力的主要指标3 百度深度演讲二，https:/ http:/ 5 http:/ 3核心计算技术编程平台及算法数据集采集所获洞见主要GPU制造商及领先的高科技厂商大笔投资人工智能特定以及随时可用的设备及解决方案开源平台实现广泛合作，极大推动深度学习及其他技术由机器/人工生成，非结构化数据呈现爆炸性增长，可供人工智能使用增长动因123目前状态未来展望2014年：双精度18641GFLOP/秒22016年：语音识别正确率96%32013年：每年数字化数据产量4 ZB(泽字节)/年42017年：双精度70001GFLOP/秒2020年：99%以上2020年：每年数字化数据产量44ZB(泽字节)/年4技术动因应用以及用例高科技巨头企业及风险投资都在追捧人工智能创业公司，推广其应用于各行各业及各个领域42015年：人工智能应用市场规模80亿美元52020年：人工智能应用市场规模200亿美元5采用动因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。5机器的崛起：中国高管眼中的人工智能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（见图4）。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。复杂数据的产生及采集量呈现爆炸性增长，数据源非常多元化大量数据正在被生成和采集，类型更加复杂7.728.220151.00.77.26.22.820123.42020预测35.9非结构性数据结构性数据41%39%2012-2020年均复合增长率每年生成数据量一千艾字节领先企业正在积极探索更丰富的数据源，以供人工智能业务用例使用人工生成机器生成资料来源:IDC摘要，2015年（https:/ 4雷达/声呐科学数据卫星图像交通监控社交媒体交易数据地点数据网页内容可穿戴装置环境传感器生产制造体系娱乐系统我们对这种历史性转折并不陌生。当技术创新与市场力量汇聚在一起时，便会创造出足以扭转整个行业局势的产品。2007年苹果手机iPhone的发布就是这样一个历史时刻。当触摸屏的成熟技术与移动电话的日益普及交织在一起时，便产生了足以改变整个行业领域的新产品。虽然确切的时间仍无法预测，但人工智能似乎已走到了类似的爆发性历史转折点。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6机器的崛起：中国高管眼中的人工智能点），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（见图3）。在无人驾驶领域，关键技术也已接近临界点：比如目标跟踪算法，即用于识别车辆附近目标的算法，已达到90的准确率。再比如，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。语音处理技术也正在接近“爆发临界点”，将重新定义人机交互方式，语音助理及智能家居产品蓄势待发资料来源：文献检索；麦肯锡分析100%19882000201699%语音识别文字正确率：已达对话水平2算法基于统计建模依靠DARPA1资助，实现更高计算能力苹果开放“Siri”给开发者“有99%的机会成为规则改变者”吴恩达1 即“美国国防部先进研究项目局”2 http:/ 52016年10月4日，谷歌宣布Google Home发布信息2016年8月，Amazon Echo已经能够控制Sonos，Spotify等APP 2016年10月5日，三星收购新一代人工智能辅助技术公司Viv2016年1月6日，京东与JBL及iFlytek联合发布Smart Go2015年12月25日，京东新一代智能扬声器首秀 7机器的崛起：中国高管眼中的人工智能中国将引领行业趋势尽管人工智能的发展主要受全球高科技企业的推动，中国企业也致力于在这一新兴领域成为领导者。例如，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。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。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。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。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。对传统企业的挑战:成为行业的领导者还是落后于人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。很多这类传统企业开始与互联网公司在人工智能应用领域开展合作，以增加自身的成功几率。在这合作过程中，他们为今后可能颠覆自己的对手提供珍贵的专有数据以及行业经验。与可能摧毁自己的公司合作，就像他们冲击银行、商业及其他行业一样，真的能够帮助传统企业取得成功吗？高科技企业是否成为中国人工智能繁盛时期的唯一赢家？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。中国在人工智能领域发展的这一优势能否被国内传统企业所充分利用？8机器的崛起：中国高管眼中的人工智能CEO们需回答九个关于人工智能战略的问题对于人工智能，中国传统企业大多不会战略性地采取“放任不管”的态度。中国企业的CEO们必须积极思考这一问题，做出审慎的战略决策：是“发展壮大”、“建立合作”、还是仅仅采取“观望”的态度。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（见图6）。面对巨变的趋势及激烈的竞争，传统行业公司CEO必须回答以下9个问题，才能在人工智能领域实现领先地位资料来源：麦肯锡分析我们的现状？我们未来将扮演什么角色？我们应该具备何种人工智技术，怎样才能获得他们？123图 6目前本行业对于人工智能的应用水平如何？本行业可具备哪些潜在人工智能应用？在短期和长期两个维度内，人工智能可能带来哪些业务成效？本行业中，谁是人工智能变革的领导者？我们应着眼于哪些人工智能技术？我们的组织结构是否已经准备就绪，能够评估或采纳人工智能战略？依靠人工智能技术，我们如何进入或建立一个新行业？依靠这些技术，我们如何打造一个持续创新的流程？我们如何才能获得这些技术？依靠购买，合作，还是自建？我们现在处于怎样的阶段？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？我们现在正在使用以人工智能为主的应用吗？还是正处于将人工智能运用到业务当中的最初阶段？2)我们所处的行业之中，谁正在引领使用人工智能技术？我们的公司是引领者、还是追随者？有哪些最佳做法是我们的公司可以学习和借鉴的？9机器的崛起：中国高管眼中的人工智能3)我们的组织是否已经做好准备，制定并采纳人工智能战略？在公司内全面采用人工智能技术需要具备哪些基础？未来我们的目标竞争领域是什么？4)在我公司所处的行业里，有哪些可行的人工智能应用案例？有哪些关键技术？哪些企业可以进入我们所处的行业？5)从近期和长期看，人工智能可取得哪些业务成效？在人工智能领域的投资预计多久可以回报？在决定投资时机时预计会有哪些取舍？6)我们应如何利用人工智能进入或打造新的领域？人工智能应用所提供的能力远远超越了当前的规范，可能促使企业将当前重点扩大到其他领域。人工智能将如何改变竞争规则，以及我公司所处的竞争格局？我们需要哪些人工智能能力？如何获得这些能力？7)我们应利用哪些人工智能的能力？根据我们对潜在案例的分析，以及人工智能的竞争影响，我们具体需要哪些技术和商业人才来实施我们的目的？8)我们怎样才能获得上述能力？是外购、合作、还是自建？每项选择都有潜在的优势和劣势。9)我们应如何利用上述能力打造持续的创新流程？企业必须能预测上述能力将如何推动企业在未来持续增长，才能够最大程度地利用人工智能的投资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。作者简介Christopher Thomas董事合伙人北京Christopher_T梁刚博士资深专家台北Gang_L作者诚挚感谢魏海,朱虹,韩赟儒和戈弋对本报告的贡献。2016年12月麦肯锡公司版权所有 Design contact:GCO NewMedia