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人工智能引领未来

中国的人工智能 (AI) 和认知计算技术发展迅猛，很快将成为这一领域的全球领导者。短短几年内，中国对人工智能的投资大幅增长；预计到 2030 年，将有望突破 1 万亿元。1.中国在深度学习领域出版的学术研究论文篇数已超越美国。2.此外，2010 至2014 年间，中国在人工智能领域取得的应用专利增至 8,410 项，相较于前五年（2005 至 2009 年）增幅高达 186%。3.中国共申请了 15,745 项人工智能专利，位居全球第二。 更重要的是，在巨额投资的推动下，人们纷纷做出人工智能投资，借此最大限度地加强经济影响和促进经济发展。在本项调研中，我们对中国地区来自 18 个行业的 485 名高管进行了访谈，汲取总结了他们的独到见解，描绘了实用发展蓝图，推动实现人工智能引领的认知未来。

摘要

人工智能将使经济形势和各行各业实现根本性转变。与过去很多其他类似的颠覆性技术一样，尽管人们对于人工智能及相关技术的最终效应期望甚高，但最终有些企业会借势而起，而有些企业则走向没落。为确保利用人工智能实现发展，广大中国企业及其他经济利益相关方纷纷投入巨资来发展一系列技术，成果丰硕，业绩惊人。根据中国政府推出的国家计划，2020 年，中国核心人工智能产业规模将增至 1,500 亿元，2025 年增至 4,000 亿元，2030 年更是有望突破万亿大关。

过去的三年里，IBM 商业价值研究院携手经济学人智库、牛津经济研究院及其他一些机构开展研究，共同探索人工智能或认知计算的自然、经济和商业影响。在本项中国地区研究中，我们征询了 485 名中国首席体验官、政府单位领导和教育机构负责人的意见。其间，还对一组特定商业领袖群体进行了访谈，我们称之为“认知创新者”，这一群组在很多人工智能相关指标方面得分较高，我们综合审视了他们的与众不同之处。我们从职能层面深入分析了认知技术对于企业的影响，同时，根据中国企业领导者的具体态度，以及他们认为人工智能将会对自身企业和中国整体经济局势的最重大影响，确定了职能部门在人工智能投资方面的优先顺序。

我们采用两步走方法：首先，从可能的投资回报率或价值创造角度，对应优先投资人工智能的一系列职能领域进行排序，或者说划分优先顺序（此排序根据我们采访的中国首席执行官 (CEO) 观点得出）；然后，按照相关领域领导者的观点分别对每一个职能领域的特定活动进行排序。例如，根据首席财务官的观点对财务职能领域的活动进行排序，根据首席人力资源官的观点对人力资源职能领域的活动进行排序，诸如此类。

在 2017 年进行的快速开展认知创新6和加速企业重塑两项研究中，我们分别就认知创新者全球趋势和全球职能领域优先顺序开展讨论。

什么是人工智能？为何如此重要？

人工智能或认知计算是集理解、推理、学习和互动能力于一体的新一代信息系统，这些系统不断积累知识，学习和了解自然语言。与传统可编程系统相比，人工智能可以与人类进行更自然的互动。特定的人工智能技术（例如机器学习、深度学习和自然语言处理）可以与强化的预测性分析和描述性分析相结合，并通过机器人技术及其他形式的自动化技术获得补充。因此，人工智能或认知计算可以推动实现全新形式的客户互动、战略性创新和业务转型（见图 1）。

中国的认知创新者

我们在上海品茶曾指出，为了更有效地理解特定态度和行动，尽可能发挥人工智能投资效益，我们确定了一小部分在认知技术采用方面表现出众的受访者。特别是，他们在五个特定方面获得最高评分：

1.对认知技术及其理念的熟悉程度

2.创新领导力

3.关于认知能力对自身组织的重要意义的认识

4.行业对采用认知计算的意愿

5.能够通过行动表明他们已经开始认知之旅

这组认知创新者规模相对较小，大约占受访高管的 10%。相较于其他竞争对手，他们堪称高绩效典范，占比小但绩效极为出众。换言之，从收入增长和运营效率的角度而言，33% 的中国认知创新者成功赶超竞争对手，而在所有其他中国受访者中，业绩出众者则仅占 10%。

中国的认知创新者几乎一致认为，亟需对员工角色和技能做出重大调整。事实上，为了采用认知计算技术，他们已经开始培养所需的大量技能。正因如此，认知创新者通常能够从结构化数据和非结构化数据挖掘出重要价值（见图 2）。

中国认知创新者主要将认知技术视为业务发展推动力量，他们将客户保留率、收入增长以及客户满意度视为采用认知技术的主要理由；他们将认知能力视为推动产生新收入和显著改善客户体验的核心要素（见图 3）。

打造认知型企业

人工智能或认知技术的整体影响远远超过各部分之和。人工智能和认知计算将促进业务职能部门转型，推动企业实现快速发展。为了探究这一影响，我们根据调研结果将企业分为 13 个主要职能部门，分属前端、中端和后端部门（见图 4）。

中国高管眼中的企业内部认知技术投资优先领域

全球受访高管普遍预计，认知计划将会带来 15% 的投资回报。与此同时，据最新 IDC 支出指南显示，到 2019 年，全球认知平台支出将从 2016 年的 30 亿美元大幅攀升至 310 亿美元。

不过，为进一步具体剖析人工智能投资情况，我们根据首席执行官设定的认知投资最高预期回报或者其他某种战略原则，按照他们在应用认知或人工智能技术方面确立的部门优先级，对整个企业中的职能部门进行排序。在第二层分析中，为了在职能部门内部确定投资优先级，我们根据负责各项独立职能的高管提供的数据对职能活动进行排序，例如首席风险官为风险与合规职能排定的人工智能投资优先级，诸如此类。

在对整个企业进行优先排序时，中国高管将产品开发部门放在首位。有趣的是，在全球性同类调研的中国区域部分，受访者却将产品开发部门排在最后。受访中国高管将制造部门、风险部门和财务部门分列第二至四位（见图 5）。