德勤-全球报告解读各国人工智能应用现状-2019.5-24页.pdf.pdf

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1、悬而未决的AI竞赛全球企业人工智能发展现状德勤企业人工智能应用现状分析（第二版）报告洞察本报告由德勤科技、 传媒和电信行业中心编制德勤分析不仅为世界一流企业带来卓越洞察力， 还致力于成就高效。 不止于快， 是我们一贯 秉承的宗旨。 我们的分析实践基于客户的广泛需求， 我们在全球范围内部署了大量顶尖人才， 包括数据科学家、 数据架构师、 富有专业知识的业务及领域专家、 可视化和设计专家以及技 术和应用工程师。内容摘要 | 2人工智能竞争并非“零和博弈” | 3为全球人工智能发展动向把脉 | 4各国AI应用对比分析 | 7深度分析: 各国AI应用 | 10结语：采取均衡策略 | 16尾注 | 18

2、致谢 | 20关于作者 | 20关于科技、传媒和电信行业中心 | 21联系人 | 21中国联系人 | 21目录内容摘要随着企业领袖逐渐将人工智能视为下一轮经济大扩张的重要推动力量，一种担 忧错失良机的情绪在全球范围内日益蔓延。许多国家纷纷制定人工智能战略， 通过资金投入、政策激励、人才发展和风险管理推进技术能力的发展。人工智 能对于下一代技术的重要性与日俱增，许多企业领袖担心会落后于时代发展， 无法分享技术发展的成果。德勤企业人工智能应用现状分析（第 二版）调查报告探索全球人工智能 发展的动向，深度探析七个国家的早 期应用者。调查发现：企业对人工智能重要性的认识逐步加深， 包括 增强竞争优势和

3、改进工作方式。 全球大部分早 期应用者表示， 人工智能技术对企业在当今时代 取得成功尤为重要这一观念正在逐步增长。 亦有大部分早期应用者表示正在采用人工智能技 术赶超竞争对手， 同时人工智能赋予了其员工更 加强大的能力。人工智能成功的关键在于有效执行。 企业常常 必须在广泛的实践领域中创造卓越， 包括制定战 略、 确定最佳应用方案、 奠定数据根基并培养扎 实的实践能力。 随着人工智能日益向消费层面普 及， 实现差异化竞争的机会窗口很有可能将会收 缩， 因此这些能力在当前至关重要。不同国家早期应用者的人工智能成熟度各不相 同。 不同国家的早期应用者对人工智能的热衷程 度和实践经验存在较大差异。

4、部分早期应用者积 极发展人工智能， 而部分则采取较为谨慎的策 略。 部分应用者利用人工智能改进特定的流程和 产品， 而其他则致力通过人工智能实现整个企业 的转型变革。无论各国人工智能成熟度如何， 其策略方法均 值得借鉴。 审视各国所面临的挑战以及企业应对 挑战所采取的措施， 我们可从中获取某些领先实 践的基本要素。 例如， 部分国家的企业领袖更为 关注解决技能方面的空白， 而部分国家则专注于 利用人工智能提升决策或网络安全能力。在人工智能领域实现卓越有多种途径， 而成功亦 并不意味着胜者拥有一切。 以全球视角审视人工 智能的早期应用者， 有助于了解更广范围的远景 趋势。 如此， 各方便能采用更

5、为平衡的方式借助 人工智能推动企业的发展。悬而未决的 AI 竞赛2人工智能竞争并非“零和博弈”未来数年，人工智能将对经济发展和工 作的性质产生巨大的影响，同时亦将 重塑许多行业的竞争格局。因此，许 多企业领袖认为所在国家的未来悬而未决。无 怪乎各国政府争相鼓励人工智能领域的投资， 建立相关教育计划，并推进研发工作，大力支 持境内企业的发展。事实上，许多国家政府已经制定了正式的人工 智能发展框架，以助力刺激经济增长和技术发 展。这包括美国推动人工智能领导地位的行政 令、中国“新一代人工智能发展规划”、“人 工智能德国制造”以及“泛加拿大人工智能战 略”。1这些国家战略专注于人才和教育、政府 投资

6、、研究及协同合作。然而，政府面临的挑 战远不止于技术和经济层面。许多国家已经着 手评估如何在扩大创新和潜在经济利益的同时， 确保隐私、安全、透明、责任和对人工智能系 统的掌控。尽管国家以及企业之间的竞争日趋激烈， 但人工 智能不应被视为一场 “零和博弈” 。 所有应用者 均可相互学习和借鉴， 先期成功的关键很可能在 于有效执行从选择最佳应用方案， 到助力员 工做好准备， 再到管控风险和应对挑战。为更好地了解早期应用企业在人工智能技术方 面的所取得的成效，以及他们如何着手开展转 型变革，我们针对全球范围内的1,900名企业高 管展开了调查（见补充栏“方法论”）。我们 亦希望通过此次调查研究人工智

7、能对这些企业 的影响，以及不同国家在推动人工智能发展的 策略方面是否存在显著差异。简介全球企业人工智能发展现状方法论为了解全球范围内的企业在应用人工智 能技术方面的情况以及所取得的成效， 德勤于2018年第三季度针对属于早期 应用者的企业（正在开发或实施人工智 能解决方案）的1,900名信息技术及业 务线高管开展了调查，范围涵盖七个 国家：澳大利亚（100名受访者）、加 拿大（100名）、中国（100名）、德 国（100名）、法国（100名）、英国 （100名）以及美国（1,100名）。所有受访者均需对所在企业的人工智能 应用情况有充分了解；91%的受访者直 接参与了企业的人工智能战略、投入、

8、 实施及/或决策制定相关工作。47%的 受访者为信息技术高管，其余部分为业 务线高管。三分之二的受访者为首席 高管，包括首席执行官、总裁和企业所 有者 （31%） 、 首席信息官和首席人才官 （31%） ， 以及其他首席高管 （4%） ； 另有 34%的受访高管职位在首席级别以下。作为此次抽样调查的补充， 德勤还主持 举办了一次在线专题讨论会， 与各行各 业的人工智能转型专家探讨人工智能的 发展。 3不同国家的人工智能应用者是否采用 了不同的实践方法？他们仅仅是在进 行人工智能试验，还是利用人工智 能推动更广泛的转型并获取竞争优势？在竞争 对手的行动下，他们感受到了何种紧迫性？要 回答这些问题

9、，我们应把握全球人工智能发展 的动向。 近三分之二的早期应用者表示人工智能技术对企 业在当前取得成功 “非常” 或 “极为” 重要， 两年 后该比例将增长至81%。 实际上， 有四成受访者认 为人工智能将在两年内变得极为重要。 正如其所 在国家的政府一样， 越来越多的企业强烈感受到 人工智能技术将是引领未来发展的关键所在。 这 些应用者正在采用多种不同的人工智能技术， 包 括机器学习、 深度学习、 自然语言处理以及计算 机视觉等 （见补充栏 “ 人工智能技术组合” ） 。 为全球人工智能发展动向把脉人工智能技术组合 机器学习。 借由机器学习技术， 计算机可以学会分析数据、 识别隐含模式、 进行

10、分类并预测未来结果。 这种学习来自这些系统在无需遵循明确程序指令的情况下， 随着时间推移自我进化和改善自身性能的 能力。 大部分人工智能技术以机器学习及其更复杂的后代深度学习为基础， 包括计算机视觉和自然 语言处理。 我们的调查表明， 全球受访者采用机器学习技术的比例已经达到61%。深度学习。 深度学习基于被称为 “神经网络” 的人类大脑概念模型， 是机器学习的子集合。 之所以被称 为深度学习， 是因为这种神经网络具有多重互相连接的层级， 包括接收数据的输入层、 多个计算数据的 隐含层， 以及提供分析结果的输出层。 深度学习尤其适用于分析大量复杂的多维数据， 如演说、 图像及 视频等， 在分析

11、大型数据集时最为有效。 新技术使得企业更容易启动深度学习项目， 促进了深度学习应 用率的提升。 在我们的调查中， 51% 的全球受访者表示采用了深度学习技术。 自然语言处理。 自然语言处理是从可读的、 风格自然的、 语法正确的文本中提取或生成意义和意图的能 力。 自然语言处理为虚拟助理和聊天机器人提供基于语音的界面， 该技术也日益被用于数据集查询。2全球60%的受访者已经采用自然语言处理技术。计算机视觉。 计算机视觉是从视觉元素中提取意义和意图的能力， 包括字符识别 （针对数字化文档） 和 图像内容分类 （如人脸、 物体、 场景和活动） 。 人脸识别背后的技术计算机视觉技术是消费者 日常生活的

12、一部分。 例如， 部分用户通过人脸识别便可登陆其手机。 此外， 计算机视觉技术还推动了无 人驾驶汽车的发展， 并为无人售货商店提供了助力。3计算机视觉在全球受访者中业已成为主流， 有56%表示其所在公司目前已采用该项技术。悬而未决的 AI 竞赛4有迹象表明， 人工智能差异化竞争的窗口正在 迅速关闭。 随着人工智能在消费层面迅速普及， 且内置人工智能的产品和服务数量日益增长， 先行企业所具有的优势将被迅速削弱。 多数受 访者（57%）认为人工智能技术将在未来三年 内从本质上转变他们的企业 （见图1） 。 然而， 仅 38%的受访者认为人工智能将在同一时期内改 变其所在的行业。这种预期相对迟缓的行

13、业变 革可能意味着短暂的机遇。 早期应用者切勿低 估竞争对手的能力。人工智能的早期应用者正致力于提升企业内部 和外部的能力。 他们所取得的人工智能成效主 要在于提升产品和服务 （43%选择该项为其前 三大成效之一） 以及优化内部业务运营 （41%选 择该项为其前三大成效之一） 。企业可选择以 内部或外部 （或两者） 提升为重点， 许多企业所采用的应用方案各有不同。 例如， 某专家小组成 员之一、 零售业首席信息官已经探索过多种类型 的应用： “我们研究了各种不同的应用方案， 从 所有渠道的自动化、 协助处理客户询问的聊天 机器人， 到决策支持和客户数据分析以更好地了 解购买模式和产品性能。 ”

14、针对全球人工智能支出、 人工智能初创企业投 资， 以及人工智能技术对未来经济的影响的预 测有很多。4大部分评估均认为， 美国和中国的投资力度最大， 欧盟成员国家则正在迎头赶上。 5市场正在迅速增长这一点显而易见。 我们的受访者均表示其企业正在日益加大对人工智 能技术的投入， 同时逐渐取得可观的收益 （见 图2） 。 事实上， 51%的受访者预期企业将在下一 财年将人工智能投入提升10%或更高。注： 由于少数受访者回答 “不清楚” ， 以上百分比之和可能不等于100。资料来源： 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。图1人工智能领域的差异化竞争窗口正迅速关闭人工智能将转变

15、我们的企业 人工智能将转变我们的行业现在1年内2-3年内4-5年内6-10年内超过10年内10%8%10%20%21%12%22%28%33%14%7%10%全球企业人工智能发展现状5尽管对投资于人工智能技术具有高度的热情和 意愿， 企业却面临着相互交织的多重挑战。 全 球受访者中， 有30-40%将以下挑战列入企业 面临的前三大挑战： 将人工智能融入角色与职 能、 数据问题、 实施困境、 成本以及衡量人工 智能实施的价值。 倍耐力 （Pirelli） 全球数字产 品开发总监Carlo Torniai便经历过部分这些挑 战。 他解释说： “多数情况下， 挑战均与数据质 量和可用性、 清晰且可衡

16、量的关键绩效指标以 及变革的阻力有关。 ” 所有企业均应预先考虑 这些潜在的阻碍， 并制定计划予以妥善解决。企业高管们亦担忧人工智能技术所具有的广泛 漏洞。 43%的高管对潜在的人工智能风险表示 非常或极度担忧。 高管首要担忧的问题包括网 络安全漏洞 （49%的高管将此列入前三大风险） 以及基于人工智能的建议做出错误决策 （44% 将此列为前三大风险） 。 另有40%的高管将人 工智能决策的潜在偏见列为前三大道德风险 之一。 瑞士信贷集团 （Credit Suisse） 股票业务 全球战略与转型负责人Falguni Desai亦对人 工智能的可靠性表示担忧： “无论采用何种类型的应用方案， 如

17、果要对人工智能具有更大的 信任和透明度， 监管机构需要更进一步地参与 进来正如我们对出行、 食品等级水平进行 星级评分， 以及在药品上市前进行测试一样。 ” 最后， 大部分企业面临着人工智能技能差距的 困境， 并正在积极寻找具备专长的人才以增强自 身的能力。 全球有68%的受访者表示企业存在 中等到极其严重的技能差距， 而填补这些差距 所需要的三大类型人才包括人工智能研究人员、 软件开发人员以及数据科学家。 许多企业在寻 找技术专长人才之外， 还表示需要能够解读人 工智能结果并据此做出决策和采取行动的企业 领袖。 企业可能认为寻找最优秀的外部人才将 会带来巨大的优势， 但同时亦不应忽略对现有员

18、 工的培训。 Datalog.ai主管合伙人兼首席执行官 Jack Crawford表示： “我倾向于在建立技术卓 越中心之前， 对高级管理层进行培训学习。 企业 需要引领竞争， 而领导者则需要具备信念以推 动企业向前发展。 ” 人工智能将改变人们工作的 方式， 企业需要具备一系列技能才能确保成功。 图2企业加大对人工智能技术的投入， 并逐渐取得回报500万美元以上增长超过20%40%+50-500万美元增长10-20%+30%50万美元以下增长1-9%保持不变+10%+20%11%31%12%34%11%39%47%36%17%26%当前财年的投入下一财年的投入变化迄今的投资回报12%注：

19、由于未包含所有问题的所有答案选择， 以上百分比之和可能不等于100。资料来源： 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。悬而未决的 AI 竞赛6对人工智能应用者进行国别分析具有 启发意义，有助于评估这些企业所 达到的成熟度水平、其对人工智能 对于自身业务的战略重要性的看法，以及对潜 在人工智能风险和挑战的担忧程度（见图3）。成熟度： 即使所有受访者均属于早期应用者， 正 在开发或实施人工智能解决方案， 但是整体人工 智能成熟度仍普遍较低。 各国被认定为成熟专 精型应用者的企业比例均不到四分之一 （见补充 栏 “成熟专精型人工智能应用者” ） ， 美国企业的 比例最高， 为

20、24%。 战略成熟度即拥有全面 且覆盖整个企业的人工智能战略亦处于较 低水平， 中国和英国在这一方面占据领先。紧迫性： 早期应用者认为改变正在快速来临。 无 论在哪一国家， 早期应用者均一致认为人工智能 对其企业当前的成功 “非常” 或 “极为” 重要。 进 一步分析表明， 认为人工智能对企业成功极其重 要的高管比例在未来两年将会大幅增加， 部分国 家的增长幅度将显著高于其他国家 （见图4） 。 此 外， 各国均有多数受访者认为人工智能将在未来三年内转变他们的企业 （见图3） 。 中国表现出的 乐观程度最高， 超过四分之三的受访者持有这种 观点。尽管各国及各行业的竞争格局各不相同，我们 仍希望

21、了解早期应用者是否主要利用人工智能 赶超同行，或是创造有利的竞争优势。受访 者的观点差异显著。超过半数的中国受访者 （55%）认为他们的竞争优势正在逐步扩大，甚 至已经远远领先其它国家。半数澳大利亚受访 者表示他们仅仅是利用人工智能追赶或紧跟竞 争对手的步伐（见图5）。挑战： 不同国家的早期应用者对人工智能风险表 达了程度截然不同的担忧。 例如， 约半数来自澳 大利亚和法国的受访者对此表示非常或极度担忧， 而中国受访者中这一比例仅为16% （见图3） 。 部 分国家中认为自己针对这些人工智能风险 “已做 好充分准备” 的早期应用者比例高于其他国家。 其 中， 来自德国和中国的受访者似乎过于自信

22、， 对自 身已经做好准备的信心超出了对风险的担忧程度 （见图6） 。 各国AI应用对比分析成熟专精型人工智能应用者 一些人工智能应用者的发展比其他应用者更为深入。为便于对比，我们按发展成熟度水平将受访企 业划分成三个层级。成熟专精型企业（占全球受访企业的21%）是最具经验的人工智能早期应用者， 处在人工智能应用成熟度的前沿。这些企业已经开展了大量人工智能生产部署活动，并称其已发展 形成全方位的高水平人工智能专业能力，包括人工智能技术和供应商的选择、应用方案的确定、人 工智能解决方案的建立和管控、人工智能在自身信息技术环境和业务流程中的融合，以及人工智能 技术人才的招募与管理等方面。技术娴熟型企

23、业（43%）处于中间水平，他们总体上已经启动了多 个人工智能生产系统，但仍未达到成熟专精型企业的人工智能成熟度水平，主要在人工智能实施， 或人工智能专业能力，或两个方面相对落后。初级应用型企业（36%）处于最末端，他们刚刚涉足 人工智能应用领域，尚未具备稳固的人工智能解决方案建立、融合及管理能力。全球企业人工智能发展现状7图3各国人工智能早期应用者普遍认可人工智能的战略重要性以及技能 差距所产生的问题图4人工智能对各国企业成功的战略重要性将大幅增长， 部分国家的增长 幅度较高成熟度重要性挑战成熟专精型人工智能应用者比例整体加拿大 中国法国德国英国美国澳大 利亚拥有全面且覆盖整个企业的人工智能战

24、略认为人工智能对企业当前的成功非常或极为重要利用人工智能获得强大的竞争优势认为人工智能将在三年内转变他们的企业对人工智能风险表示非常或极度担忧人工智能的网络安全漏洞是三大主要风险之一中等到极其严重的技能差距21%17%19%11%16%22%15%24%35%34%27%46%28%26%41%37%63%56%58%54%49%46%61%69%37%22%31%55%27%47%44%37%56%51%51%77%63%60%55%55%43%49%44%16%48%29%35%46%49%46%42%54%49%51%44%50%68%72%72%51%57%62%73%68%资料来源：

25、 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。资料来源： 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。英国+31+31+28+32+28+17+22美国中国法国德国澳大利亚加拿大14%11%42%14%42%6%38%4%32%12%29%5%27%45%当前两年后变化 （百分点）悬而未决的 AI 竞赛8对具体的挑战进行观察发现，缺乏人工智能 技能似乎是普遍存在的问题。取决于所在国 家， 51-73%的早期应用者表示企业存在中等到 极其严重的技能差距 （见图3） 。 另一共同的挑战涉及人工智能的潜在风险安全漏洞。 调查覆 盖的国家均有至少四成人工智能早期应用

26、者将 此项列为前三大主要担忧之一 （中国高达54%） 。 图5部分国家的人工智能早期应用者更倾向于利用人工智能取得强劲的 竞争优势图6多数国家中， 企业对潜在人工智能风险的担忧高于其对自身能够有效 应对这些风险的信心注： 未包含认为其 “略有小幅领先” 的较为中立观点的受访者。资料来源： 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。资料来源： 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。追赶或紧跟竞争对手 扩大优势/远远领先中国德国英国美国加拿大法国澳大利亚21%18%26%35%38%43%50%55%47%44%37%31%27%22%追赶或紧跟竞争对手

27、 对潜在人工智能风险表示非常或极度担忧法国澳大 利亚英国加拿大美国德国中国30%0%10%20%30%40%50%38%24%35%44%32%42%相对信心更大全球企业人工智能发展现状9澳大利亚： 努力保持追赶 澳大利亚的企业对人工智能对于自身成功的战略 重要性持积极肯定的态度。 79%的受访者认为人 工智能在两年内将对其企业 “非常” 或 “至关” 重 要。 尽管如此， 50%的澳大利亚人工智能早期应 用者表示人工智能正在帮助他们 “追赶” 或 “紧 跟”竞争对手的步伐， 而非确立显著的领先优 势这是所有国家中的最高比例 （见图5） 。 澳 大利亚企业对紧迫性和就绪程度的认知似乎亦 存在差

28、异。 人工智能战略不清晰似乎是一大阻碍， 有41%的 受访者表示其企业完全没有制定人工智能战略， 或仅有分散独立的部门战略， 而全球范围内这一 比例为30%。 另一阻碍是技能差距： 三分之一的 澳大利亚受访者表示其人工智能技能差距为 “非 常” 或 “极其” 严重， 这一比例高于其他任何国家。 他们指出当前其企业最迫切需要的是人工智能 研究人员、 业务主管和软件开发人员。 好的一面 是， 澳大利亚多数企业 （59%） 已经开始采用 “人 工智能即服务” 技术， 能够在无需打造自有基础 架构或建立内部专业技术的情况下利用人工智能 的能力推动企业发展。 潜在的人工智能风险是另一忧虑， 有49%的早

29、期 应用者对此表示非常或极度担忧， 在所有国家中 比例最高。 的确， 多位知名的澳大利亚企业和行 业领袖正在急切呼吁， 要求就应对人工智能相关 风险和挑战所需的政策和监管及道德标准进行 全国性辩论。6澳大利亚政府正在寻求推进本国人工智能能力 的提升， 并在早期应用者所取得的成效基础上实 现进一步发展。 虽未制定专门的国家人工智能战略， 澳政府近期发布了 “澳大利亚未来科技” 计 划。7该计划触及人工智能对经济的重要性， 以及人工智能的技能短缺和数据科学， 是数字化 技术所带来的机遇这一宏大议题的一部分。 澳 大利亚2018-19年度国家预算计划在四年期间投 入2,990万澳元用于推动本国人工智

30、能能力的发 展， 包括制定技术发展路线图以及相关准则和人 工智能职业道德框架。8然而， 人工智能专家警告称， 相比大量利用公共资金开展人工智能计划的 其他国家， 澳大利亚需要加大投入才能赶上这些 国家的步伐。9加拿大： 谨慎前行 随着各大企业运用人工智能推动企业转型， 他们 进入崭新的前沿领域， 面临新的机遇和风险。 在 提升运营效率以及创造全新收入渠道的同时， 他 们也需要解决道德问题、 网络安全漏洞增多、 人 才准备方面的一系列问题。 对于加拿大企业而言， 应对这些复杂的新问题显然是首要任务。 例如， 加拿大有48%的早期应用者将 “基于人工智能的 建议做出错误战略决策” 列为人工智能带来

31、的前 三大风险之一， 是所有国家中的最高比例。无论是现在还是不久的将来， 这些问题均会阻碍 加拿大开展人工智能推动创新的步伐。 以下两大 具体现象足以说明问题： 缺乏紧迫感。 仅51%的加拿大企业高管认为 人工智能将在三年内转变他们的企业， 在调 查涵盖的所有国家中比例最低 （见图3） 。 此外， 仅有5%认为人工智能目前对其企业获得成功 至关重要， 两年内这一比例将升至27% （见图 4） 。深度分析: 各国AI应用悬而未决的 AI 竞赛10 创新速度趋慢。25%的加拿大企业高管表示 他们目前已在其产品和服务中运用人工智 能，再次处于所有国家中的最低水平。专利 相关数据证实了这一点：自201

32、6年起，大 多数国家的人工智能相关专利不断加速增 长，而加拿大的专利数量却在随后每年不断 减少。10 其他国家企业正在如火如荼地实施人工智能战 略， 加速推出创新产品和服务， 而加拿大企业却 面临掉队的风险。11但也有乐观的一面。 从国家层面看， 加拿大正致力于提升人工智能协同发展的 能力。 人才方面尤其如此， 政府制定了多项政策 促进移民， 为具备人工智能相关技术能力的人士 提供更为开放的移民程序。12这也许就是68%的加拿大企业从外部招募人才的原因之一， 为所有 国家中的最高比例。 加拿大企业显然更加关注外部人才资源， 但同 时也应重视内部人才库的建立。 加拿大受访者不 太重视员工培训以推

33、动新的人工智能解决方案 开发和部署。 在培养开发人员制定新的人工智能 解决方案以及培养信息技术员工部署人工智能 解决方案方面， 他们的比例最低。 与学术机构开 展合作或许是一大机遇， 如多伦多大学这所 大学目前斥资超过1亿加元支持人工智能科学家、 生物医学研究人员的工作， 甚至支持其创业网络 以构建更具活力的人工智能商业格局。13企业若能采取更为均衡的方式构建新技能并提 升现有人才能力，则可以打造一支全面发展的 员工队伍，从而推动整个企业更加有效地解决 人工智能相关风险，同时促进新产品解决方案 的研发。中国： 完成既定战略目标 中国政府宣布力争在2030年把中国建设成为全 球领先的人工智能创新

34、中心的目标，14并制定了国家人工智能战略， 计划投入数百亿美元进行人 工智能研发。15各城市纷纷投入资金布局人工智能： 北京宣布投资21亿美元建设人工智能科技园， 天津计划设立规模达160亿美元的人工智能产业 基金。 各地政府以建设产业园的方式发挥人工智 能产业在推动新旧动能转换中的作用， 例如杭州未来科技城计划2018-2020年间完成固定资产投 资30亿元建设中国 （杭州） 人工智能小镇。 人工 智能产业园呈现多点开花、 依托原有高科技产业 园以及与原有园区企业产生联动效应的特点。16与此同时， 民营领域的资金亦在不断涌入： 2017 年， 中国人工智能初创企业共吸收了48%的全球 人工智

35、能风投资金， 首次超过美国。17有报道称，中国的人工智能企业数量位居全球第二， 仅次于 美国。 全球最具有价值的人工智能公司商汤集团 便来自中国。18政策与资本双重驱动也推动人工智能产业区域 间竞赛， 北京沪深领跑全国， 杭越发展逐步加速。 京津冀、 珠三角、 长三角以及西部川渝地区成为 人工智能企业聚集地区。 北京、 上海、 深圳牢牢占 据人工智能城市实力第一梯队的位置， 广州的大 型企业与初创企业数量较少， 杭州主要依靠阿里 巴巴， 因而属于第二梯队， 重庆则受到技术与人才 基础限制处于第三梯队。我们的调查表明， 早期应用者正在积极响应中国 政府的行动号召： 制胜关键。 54%的受访者认为

36、人工智能对其 企业获得成功 “非常” 或 “极其” 重要， 这一比 例在未来两年内或将上升至85%， 是所有国家 中的最高水平 （见图3） 。 竞争优势。 他们更愿意相信人工智能将帮助 他们扩大竞争优势或者远远领先竞争对手 （这一比例为55%， 全球为37%； 见图5） 。全球企业人工智能发展现状11 提升人才的能力。超过80%的受访者认为员工和人工智能技术将促进双方能力增强， 并催生新的工作方式； 同时人工智能技术将协助员工做出更好的决策， 提升员工业绩和工作满意度。 尽管市场一片繁荣， 但中国的成熟专精型人工智 能应用者的比例却最低， 为11% （见图3） 。 虽然 受访者表示非常有信心应

37、对人工智能风险 （见图 6） 以及， 同时绝大多数受访者认为自身已经远 超竞争对手， 但鉴于这些企业人工智能发展成熟 度不足， 因而这可能表明企业过度自信。 随着人 工智能方面的经验不断增多， 他们或将逐步认识 到相关风险和挑战。 虽然还未在人工智能应用方面取得长足发展， 但中国企业已经制定相关政策、程序和指标以 运用人工智能实现成功，释放出战略成熟的信 号。近五成（46%）受访者表示拥有全面且覆 盖整个企业的人工智能应用战略，这在所有受 调查国家中的比例最高。62%的受访者已经在 企业层面建立人工智能从原型到投产的流程， 这一比例再次高于其他国家。与此同时，中国 的早期应用者也在密切关注其人

38、工智能计划完 成的绩效指标情况。19虽然中国的人工智能变革进展迅速， 但未来仍将 面临重重阻碍。 中国在2017年收获全球最大份额 的人工智能领域投资， 而在2018年却出现下滑。 20中国人工智能企业往往 “重应用， 轻研发” ， 不重视基础技术的开发和研究。 中国企业布局比较 偏好技术相对成熟、 应用场景清晰的领域。 也就 是说， 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层， 对需要长周期的基础层关注度较小， 这最终可能 成为其发展道路上的绊脚石。21同时， 为持续提升运行复杂人工智能算法的计算能力， 大量中国 科技公司目前正致力于研发自己的人工智能优化 芯片。22法国： 提升人才能力 2017

39、年，法国总统马克龙聘请数学家Cdric Villani负责制定国家人工智能战略。次年，法国 公布“人类人工智能”（AI for Humanity）计划， 并建立15亿欧元的专项基金推进该计划的相关 项目。23该计划详细阐述了如何调动法国的人才、 开放式 数据生态系统、 研究机构以及解决道德问题的能 力等各方面资源， 推动法国各具体经济领域的发 展。 法国政府将国内发展人工智能和与欧盟开展 广泛协作作为首要任务。 这一总体乐观的态度在 我们的调查中得到印证： 大部分法国的早期应用 者 （76%） 认同人工智能将有助于人类能力的提升， 推动形成协同工作的合作关系。尽管如此， 人工智能早期应用者却表

40、示他们正在 缓慢推进利用人工智能推动转型的步伐。 就人工 智能应用成熟度而言， 51%的法国受访者被归为 初级应用型企业， 在所有受调查国家中的比例最 高 （见补充栏 “成熟专精型人工智能应用者” ） 。 此外， 有45%正在开展针对具体功能的小规模人 工智能项目， 这亦是所有国家中的最高比例。 大 规模的转型变革项目仍未成为优先要务或 许企业还面临其他的优先事项， 包括 通用数据 保护条例合规问题和更广泛的数据管理工作。 最后， 许多企业认为部署人工智能仅有助于他们 赶上竞争对手的步伐 （见图5） 。24悬而未决的 AI 竞赛12企业可能会在人工智能应用方面面临人才挑战 和技术挑战。 我们的

41、调查发现， 法国应用者面 临无法顺利获取人才或将人工智能融入企业流 程的困境。 他们的首要挑战是难以将人工智能 融入企业内部的角色和职能之中有45%将 此列为前三大挑战之一， 是所有国家中的最高比 例。 31%的受访者表示企业存在巨大或极其严重 的技能差距， 为受调查国家中的第二高比例。 正 如 “人类人工智能” 计划所述， 法国政府希望解 决这一问题， 并支持通过法国教育系统培养的毕 业生推动建立极具活力的人工智能生态系统。25为支持法国政府的目标， 企业可专注于自身人才 问题， 设法缓解紧跟时代发展的压力， 寻求利用 相关工具加快企业的人工智能进程。 其中一项 加速进程的手段是运用便于使用

42、的人工智能解 决方案， 例如基于云技术的人工智能即服务应用。 我们发现， 法国早期人工智能应用者主要关注搭 载人工智能的企业软件 （57%） 和开源解决方案 （56%） 。 法国初创企业DATAIKU就是其中的代表， 该企业在自有平台上提供开源解决方案， 协助企 业推进人工智能应用。26德国： 化忧虑为优势 德国政府正在努力加速人工智能技术的应用和开 发。 因此， 德国政府计划在当前至2025年期间投 资30亿欧元开展人工智能研究， 推动落实 “人工 智能德国制造” 国家人工智能战略。27与许多国家一样， 德国希望借助人工智能应用拉动整体经济 发展， 提升现有产业的竞争力。 近期由德国政府 委

43、托发起的一项调查预计， 人工智能技术可为德 国制造业增加320亿欧元的产值。28德国制定的总体战略重点关注竞争力的提升， 以及人工智能 的合理运用及其对德国劳动力的影响。德国人工智能早期应用者与其他国家有所不同， 他们似乎更疲于应对某些人工智能方面的道德问 题。 他们首要关注的道德问题是人工智能被用于 操纵信息和捏造虚假内容47%的受访者将此 列为前三大道德问题之一。 此外， 他们还担心人 工智能驱动型自动化可能会导致裁员43%将 此列为前三大问题之一， 与法国持平， 为所有国家 中的最高比例。 在认同所在企业希望运用人工智 能尽可能实现工作自动化方面， 德国受访者的比 例最低。 这并不令人惊

44、讶， 因为在以工程和制造 为经济重心的德国， 官员对各个时代 （包括数字 时代） 自动化带来的影响均表示担心。图7德国人工智能培训力度远超其他国家员工，助其在工作中运用 人工智能培训对象开发人员，助其研发新的 人工智能解决方案信息技术员工，助其部署 人工智能解决方案54%52%59%52%45%51%54%67%60%57%59%58%63%64%64%57%52%60%57%54%61%加拿大中国法国德国英国美国澳大 利亚资料来源： 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。全球企业人工智能发展现状13好的方面在于， 德国人工智能应用者显示出对人 工智能培训高度重视 （见

45、图7） 。 他们对于人工智 能在提升工作表现并推动形成新型人机合作关 系方面的能力具有较为温和的态度， 但也表示将 加大员工培训力度。 德国受访者比其他国家更愿 意为员工提供培训， 帮助他们在工作中运用人工 智能， 也更愿意培训开发人员运用人工智能研发 新的解决方案， 以及培训信息员工部署这些解决 方案。 这一弥补人工智能人才缺口全方位举措能够为企 业创造优势， 值得其他国家学习借鉴。 企业不应 只关注新一代人工智能专家的获取和培育， 也应 当发展并留住现有员工。 领导者也希望探索如何 通过确保人工智能技术符合道德规范获取竞争 优势。 例如， SAP成立了一支由政府、 业界和学术 界人士组成的

46、顾问小组， 协助该公司制定人工智 能工作的一系列原则。29英国： 着眼于人工智能的未来 英国正在积极参与全球人工智能的大变革人 工智能初创企业遍地开花， 同时政府亦为行业和 学术界提供10亿英镑的资金支持。30但作为人工智能早期应用者的英国企业， 情况又如何？首先， 越来越多企业认识到人工智能的重要性， 并开展相应的短期投资。 英国受访者表现出了明 确的热情， 有45%认为人工智能将对其所在企业 近期取得成功发挥极其重要的作用。 他们正通过 投资推动这一繁荣发展的景象： 60%的受访者计 划下一财年针对人工智能领域增加超过10%的投 资。 这是所有受调查国家中两项衡量指标的最高 水平 （见图8

47、） 。 尽管只有15%的企业属于成熟专 精型， 但企业却感受到强大的压力以实现更快的 发展。图8较高比例的英国受访者认识到人工智能在短期内的重要性并计划进 行投资认识到未来两年人工智能 的重要性的比例计划在下一财年将人工智能领域的投资提高超过10%20% 40%45%50%55%60%65%25%30%35%40%45%50%加拿大澳大利亚德国法国美国英国中国资料来源： 德勤， 企业人工智能应用现状分析 （第二版） ， 2018年。悬而未决的 AI 竞赛14对于希望运用人工智能提高成功机会的企业而言， 他们应当将热情化为行动。 受访者似乎计划大举 推进其人工智能策略， 比其他国家受访者更注重

48、实施大规模的人工智能转型变革计划。 29%的受 访者目前仅在开展大规模计划， 另有53%关注各 类目标明确且范围广泛的人工智能项目。 英国企 业亦在拥有全面的人工智能应用战略方面排名第 二， 达到41%， 表明他们认为必须更积极大胆地 开展人工智能项目， 以应对日趋激烈的全球竞争。为了赢取人工智能优势， 尽早解决相关挑战和风 险至关重要。 英国部分政府人士担心的是法律 责任、 非法滥用以及自动化决策带来的影响， 而 受访者却关注更为实际的问题。31他们面临的首要挑战包括衡量并证明人工智能项目的商业价值 （45%的受访者将引列为前三大挑战之一， 为最高 比例） 以及人工智能与企业内部角色和职能的

49、融 合 （41%将列为前三大挑战之一） 。美国： 应对成熟发展的复杂挑战 美国多年来一直是公共和私营领域人工智能研 究的领导者。32以最近几年进入人工智能领域的风险投资为例， 2012年风投机构在人工智能领 域投入了2.82亿美元的资金， 而在2017年这一数 字飙升至50亿美元。 次年， 人工智能领域吸收的 风投资金更是超过80亿美元。33这一波投资浪潮推动许多美国企业转变成为相 对成熟的人工智能应用者。 举例而言， 30%的美 国受访者 （所有国家中的最高比例） 目前管理着 的11个或以上的人工智能生产系统。 我们针对 人工智能成熟专精型早期应用者的分析 （见补充 栏“成熟专精型人工智能应用者”）发现，美 国受访企业占比达到24%，领先于其他国家。这并不仅仅在于生产系统的数量：超过四分之 一（27%）的美国受访者表示他们正在实施至少 一个大型人工智能项目，仅次于英国。 或许有人认为越早应用就代表越早获得掌控权。 但我们的分析表明， 企业进入成熟期后才真正迎 来实施大型人工智能项目的复杂挑战。半数美国受访者将网络安全视为首要挑战 （见图 3） 。 随着企业日渐依赖于