全球速看：中國(guó)AI:2024年AI領(lǐng)軍者占比或達(dá)34%,行業(yè)差距將縮小

自2016年的人工智能熱潮以來(lái)，中國(guó)人工智能行業(yè)持續(xù)演進(jìn)，但行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r一直缺乏量化評(píng)估。

不過(guò)目前，行業(yè)內(nèi)已開始出現(xiàn)體系化的評(píng)估框架。近日，埃森哲首次發(fā)布“人工智能成熟度評(píng)估”，通過(guò)借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析海量數(shù)據(jù)，區(qū)分出人工智能行業(yè)相關(guān)的四大類關(guān)鍵組合能力。同時(shí)，埃森哲在《人工智能成熟之道：從實(shí)踐到實(shí)效》研究報(bào)告（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）中引入這一全新的評(píng)估框架，將AI成熟度定義為企業(yè)掌握相關(guān)基礎(chǔ)能力與差異化能力的程度（以0-100分值計(jì)）。

報(bào)告評(píng)估結(jié)果發(fā)現(xiàn)，13%的中國(guó)受訪企業(yè)展現(xiàn)出較高的AI成熟度水平，成為應(yīng)用AI領(lǐng)軍者，其成熟度平均得分為64，是其他企業(yè)的一倍多。同時(shí)，領(lǐng)軍企業(yè)的營(yíng)收增速也較其他企業(yè)高出了50%。超過(guò)半數(shù)（52%）的受訪企業(yè)依舊處于應(yīng)用AI試驗(yàn)階段，有待深入挖掘AI價(jià)值潛能。

(資料圖)

“通過(guò)機(jī)器模型預(yù)測(cè)，我們認(rèn)為，中國(guó)的AI發(fā)展會(huì)繼續(xù)往前，到2024年AI領(lǐng)軍者的占比有機(jī)會(huì)達(dá)到34%?！痹诮邮馨?1世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道在內(nèi)的媒體采訪時(shí)，埃森哲大中華區(qū)董事總經(jīng)理、應(yīng)用智能業(yè)務(wù)主管兼首席數(shù)據(jù)科學(xué)家陳澤奇指出，目前大部分中國(guó)企業(yè)仍處于應(yīng)用人工智能的試驗(yàn)階段，企業(yè)需要加大AI規(guī)?；瘧?yīng)用力度，推動(dòng)企業(yè)持續(xù)轉(zhuǎn)型和全面重塑。

AI價(jià)值貢獻(xiàn)持續(xù)提升

對(duì)于企業(yè)而言，人工智能在整體業(yè)務(wù)中的價(jià)值貢獻(xiàn)度正在日益凸顯。

陳澤奇介紹稱，在2021年全球市值最大的2000家企業(yè)中，近半數(shù)曾在財(cái)報(bào)會(huì)議中談到AI，亦展現(xiàn)出對(duì)AI驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型潛力的信心。具體而言，有42%的企業(yè)指出，AI項(xiàng)目的回報(bào)超出預(yù)期，僅有1%的企業(yè)表示回報(bào)不及預(yù)期；75%的企業(yè)已經(jīng)重新制定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和云計(jì)劃，力求快速、全面地規(guī)模化AI。

中國(guó)企業(yè)同樣在加速AI應(yīng)用之旅。埃森哲數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)企業(yè)“由AI推動(dòng)的營(yíng)收份額”從2018年的收入占比12%提升至2021年占比25%，增加了一倍多。陳澤奇指出，預(yù)計(jì)到2024年，這一數(shù)字將增加至36%。

也正是在這樣的背景下，埃森哲首次推出AI成熟度評(píng)估框架，借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析海量數(shù)據(jù)，區(qū)分出四大類關(guān)鍵組合能力。

其中，首個(gè)關(guān)鍵能力是戰(zhàn)略與高管支持。陳澤奇認(rèn)為，一個(gè)AI成熟的企業(yè)必須有高管的支持，以便能夠在全公司通過(guò)AI賦能全方位的業(yè)務(wù)。同時(shí)，數(shù)據(jù)與AI核心能力也同樣關(guān)鍵，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái)都是企業(yè)核心的數(shù)據(jù)能力，在核心的數(shù)據(jù)能力之上進(jìn)行的數(shù)據(jù)洞察和價(jià)值挖掘，就是AI的應(yīng)用。

此外，人才與文化以及建設(shè)負(fù)責(zé)任的AI也同樣構(gòu)成企業(yè)AI成熟度的關(guān)鍵。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)既需要數(shù)據(jù)科學(xué)家搭建AI能力實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)?；腁I應(yīng)用，也需要AI深度賦能企業(yè)業(yè)務(wù)，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時(shí)AI應(yīng)用會(huì)涉及到諸多敏感數(shù)據(jù)，企業(yè)在利用數(shù)據(jù)提煉洞察時(shí)需要遵循道德準(zhǔn)則。

基于以上四大關(guān)鍵組合能力，埃森哲對(duì)中國(guó)企業(yè)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)顯示，52%的中國(guó)企業(yè)處于應(yīng)用AI的試驗(yàn)階段，既沒有堅(jiān)實(shí)的AI基礎(chǔ)，也缺乏清晰的AI戰(zhàn)略，僅13%的中國(guó)企業(yè)展現(xiàn)出較高的AI成熟度水平，成為應(yīng)用AI的領(lǐng)軍者。

AI領(lǐng)軍者有何過(guò)人之處？報(bào)告顯示，AI領(lǐng)軍者能夠?qū)?zhàn)略、流程和人員等方面的優(yōu)勢(shì)融為一體，實(shí)現(xiàn)多方兼顧、綜合發(fā)力；同時(shí)，AI領(lǐng)軍者更擅長(zhǎng)把試點(diǎn)成果轉(zhuǎn)化為更廣泛的生產(chǎn)力，小步快跑、規(guī)模推廣。

最后，領(lǐng)軍者關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)以外的數(shù)據(jù)，尤其關(guān)注創(chuàng)造可持續(xù)發(fā)展的價(jià)值，領(lǐng)軍者比試驗(yàn)者更有可能收獲大于30%的“由AI推動(dòng)的營(yíng)收”，在成功減少運(yùn)營(yíng)排放的企業(yè)中，70%都在利用AI實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型。

“對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，規(guī)?；瘧?yīng)用AI是一門技術(shù)課題，也是一門管理學(xué)問(wèn)?！标悵善姹硎荆诩铀偬嵘墒於鹊倪^(guò)程中，企業(yè)管理者需要考慮短期和長(zhǎng)期投入，將AI更好地融入企業(yè)整體戰(zhàn)略重點(diǎn)，以人才為基石，打造AI核心能力，一以貫之地堅(jiān)持包容和可持續(xù)，方能發(fā)揮AI開創(chuàng)、啟發(fā)和引領(lǐng)的實(shí)際作用。

行業(yè)差距持續(xù)縮小

不同企業(yè)之間的AI成熟度有差，從行業(yè)角度而言亦然。

報(bào)告顯示，AI在不同行業(yè)的應(yīng)用重點(diǎn)和成熟度存在明顯差異。2021年，高科技行業(yè)的AI成熟度超過(guò)60分領(lǐng)先各行業(yè)，自然資源、公共服務(wù)、醫(yī)療健康及生命科學(xué)緊隨其后，位居40-60分值區(qū)間。

不過(guò)，報(bào)告也指出，當(dāng)前各行業(yè)之前的差距正在持續(xù)縮小。例如，自然資源與能源行業(yè)正致力于利用AI提升能效與安全，并實(shí)時(shí)最終碳足跡，有望在2024年步入60分以上區(qū)間；保險(xiǎn)與零售行業(yè)借助AI進(jìn)一步提升客戶與員工體驗(yàn)，隨著AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛技術(shù)更為成熟，汽車制造和供應(yīng)企業(yè)的成熟度也有望得到較大幅度的提升，這些行業(yè)在2024年的AI成熟度分值將逼近60分大關(guān)。

此外，工業(yè)企業(yè)也已經(jīng)看到AI技術(shù)在優(yōu)化設(shè)計(jì)開發(fā)與生產(chǎn)制造各個(gè)環(huán)節(jié)帶來(lái)的巨大價(jià)值，未來(lái)的AI成熟度也有望實(shí)現(xiàn)大幅跨越。

“當(dāng)前不同行業(yè)的AI應(yīng)用重點(diǎn)和成熟度存在差異，高科技依然領(lǐng)先，通訊與媒體、汽車、能源等行業(yè)取得較大進(jìn)步，”在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)，陳澤奇表示，而后疫情時(shí)代，未來(lái)三年隨著AI應(yīng)用的普及和滲透率提高，行業(yè)差距將進(jìn)一步收窄。

陳澤奇指出，行業(yè)的AI成熟度與行業(yè)屬性密切相關(guān)。對(duì)于高科技行業(yè)而言，天生具備大量數(shù)據(jù)，亦是新技術(shù)萌生的原點(diǎn)，因而其AI成熟度較高可謂順理成章。相較之下，工業(yè)制造業(yè)本身并非數(shù)字化的產(chǎn)物，其應(yīng)用需要將工廠、生產(chǎn)流程、設(shè)備等進(jìn)行數(shù)字化，再匹配智能化，所以步伐相對(duì)較慢，“但工業(yè)的潛能一旦釋放，其量能將是巨大的?！?/p>

責(zé)任編輯：房家輝

關(guān)鍵詞： 人工智能 試驗(yàn)階段 行業(yè)差距