人工智能投資分析報告人工智能投資分析報告——2016年人工智能投資超300億美元，正進入最后突破階段人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第1頁。目錄概述1.人工智能已經(jīng)為商業(yè)化做好了準(zhǔn)備，但企業(yè)準(zhǔn)備好接受人工智能了嗎？2.人工智能有望提升利潤和變革行業(yè)3.企業(yè)、開發(fā)者和政府現(xiàn)在就需要采取行動以實現(xiàn)人工智能的全部潛力附錄A：五項案例研究零售電力公用事業(yè)制造業(yè)醫(yī)療保健教育附錄B：技術(shù)附錄人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第2頁。人工智能：下一個數(shù)字前沿？人工智能正要帶來下一波數(shù)字顛覆浪潮，而公司企業(yè)需要現(xiàn)在就開始做好準(zhǔn)備。我們已經(jīng)看到有少數(shù)幾家早期進入的公司已經(jīng)開始從中獲得真正的利益，這使得其它公司在尋求和加速它們自己的數(shù)字轉(zhuǎn)型上面顯得更加緊迫。我們的發(fā)現(xiàn)重點圍繞五大人工智能技術(shù)系統(tǒng)：機器人和自動化載具、計算機視覺、語言、虛擬智能體（virtualagent）、機器學(xué)習(xí)（其中包括深度學(xué)習(xí)，并且是近來許多其它人工智能技術(shù)的新進展的基礎(chǔ)）：人工智能投資正在快速增長，其中谷歌和百度等數(shù)字巨頭是主導(dǎo)者。從全球范圍看，我們估計2016年科技巨頭在人工智能上投入了200億到300億美元，其中90%花在了研發(fā)和部署上，另外10%則花在了人工智能并購上。VC和PE融資、撥款和種子輪投資也在快速增長，盡管基數(shù)很小，但已經(jīng)增長到了總共60億到90億美元。機器學(xué)習(xí)作為一項賦能技術(shù)（enablingtechnology），已經(jīng)在內(nèi)部投資和外部投資中都占據(jù)了最大的份額。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第3頁。在科技行業(yè)之外采用人工智能還處于早期的實驗性階段。僅有少數(shù)公司進行了大規(guī)模部署。在我們調(diào)查的3000位知道人工智能的首席官級別（C-level）的高管中（來自10個國家，橫跨14人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第3頁。采用人工智能的模式說明了人工智能的早期采用者與其它公司之間日益擴大的鴻溝。處在麥肯錫全球研究院（MGI）的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)（IndustryDigitizationIndex）頂部的行業(yè)（例如高科技和電信行業(yè)、金融服務(wù)行業(yè)）也是人工智能應(yīng)用方面的領(lǐng)軍者。它們也擁有最為激進的人工智能投資意圖。這些領(lǐng)軍者的投資兼具廣度與深度：跨多個職能部門使用多種技術(shù)，并且將其部署到自己業(yè)務(wù)的核心。比如說，汽車制造商正在使用人工智能來開發(fā)自動駕駛汽車和改善汽車操作體驗，而金融服務(wù)公司則更可能將其用在消費者體驗相關(guān)的功能中。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第4頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第4頁。人工智能對數(shù)字基礎(chǔ)的依賴以及人工智能往往需要在特定數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的事實意味著公司沒有捷徑可走。公司不能推遲和拖延其數(shù)字化進步，包括人工智能。早期的采用者已經(jīng)在創(chuàng)造競爭優(yōu)勢了，而且也似乎正將后進者越甩越遠(yuǎn)。一個成功的方案需要公司解決數(shù)字和分析轉(zhuǎn)型中的許多元素：識別業(yè)務(wù)案例、設(shè)置正確的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、開發(fā)或購買合適的人工智能工具以及調(diào)整工作流程、能力和文化。特別地，我們的調(diào)查表明高層的領(lǐng)導(dǎo)、管理和技術(shù)能力以及無縫的數(shù)據(jù)權(quán)限是關(guān)鍵的推動因素。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第5頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第5頁。圖釋：目前的人工智能浪潮在準(zhǔn)備最后的突破：人工智能領(lǐng)域的投資有很大的增長率，但采用率依然很低。2016年，公司在人工智能上的投資大約為260億至390億美元，其中科技巨頭的投資為200億至300億美元，創(chuàng)業(yè)公司的投資為60億至90億美元，從2013年開始外部投資有了3倍增長。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第6頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第6頁。公司如何采用人工智能價值鏈中人工智能能夠創(chuàng)造價值的四個領(lǐng)域1.人工智能已經(jīng)為商業(yè)化做好了準(zhǔn)備，但企業(yè)準(zhǔn)備好接受人工智能了嗎？對人工智能潛力與危險的言論一直都很多。人工智能，能夠賦予機器類似人類的認(rèn)知、自動駕駛汽車、偷取隱私、提升公司生產(chǎn)率等能力。它能夠替代工人完成重復(fù)性的、危險性的工作，或著奪走工人的生計。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第7頁。人工智能并非新概念，經(jīng)歷過起起伏伏的歷史，既有期望也有失望。這一次是否會有不同？新的分析給出的答案是「yes」：人工智能最終開始交付真實的商業(yè)收益。突破所需的條件已經(jīng)到位。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第7頁。數(shù)字化前沿的公司，比如谷歌和百度，都在人工智能上投入了大量的資金。包括重大收購在內(nèi)，我們估計投資額在200億到300億美元之間。私人投資者也參與了，我們估計2016年人工智能的風(fēng)投資金為40億到50億之間，私募股權(quán)公司投資為10億到30億美元之間。2016年的投資額大約為2013年的3倍。此外大約還有10億美元來自于政府獎助和種子資金。但目前，大部分新聞都出自人工智能技術(shù)的提供方。許多新的使用還處于實驗階段，市場上的產(chǎn)品有限，或者說有較少的產(chǎn)品能夠很快的有即時、普遍的應(yīng)用。結(jié)果就是，分析師對人工智能潛力的認(rèn)知分成了兩派：一些人對人工智能的潛力很樂觀，一些人依然對其經(jīng)濟收益十分謹(jǐn)慎。這種不一致的觀念導(dǎo)致對市場的規(guī)模預(yù)測差別巨大，例如2025年的市場規(guī)模從6.44億美元到1260億美元[2]。從目前已經(jīng)對人工智能的投資規(guī)模來看，最低的那種估算表明我們又在見證另一個人工智能繁榮衰落的循環(huán)。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第8頁。我們采用人工智能的業(yè)務(wù)經(jīng)驗表明這種顛覆性場景是不可能的。為了提供更加強有力的觀點，我們決定對用戶如何采用人工智能人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第8頁。一般而言，人工智能是指機器表現(xiàn)出類似人類智能的能力，比如說，無需人工編碼包含特定詳細(xì)指令的軟件就能解決問題。人工智能技術(shù)的分類方式多種多樣，但是卻難以拿出一個不互斥且又全面的列表，因為人們往往會混合和匹配多種技術(shù)來尋找單個問題的解決方案。這些方法往往會被看作是一種單一的技術(shù)，有時候是其它技術(shù)的子集，有時候則被看作是技術(shù)的應(yīng)用。一些框架通過基本功能來對人工智能技術(shù)進行分類，比如文本、語言和圖像識別，另一些分類方式則基于業(yè)務(wù)應(yīng)用，比如商用或安全應(yīng)用[3]。人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第9頁。試圖更精確地定義這個術(shù)語是很困難的，原因有幾個：人工智能涵蓋大量技術(shù)和應(yīng)用，其中一些只是之前已有技術(shù)的些許擴展，而另一些則是全新的。另外，「智能（intelligence）」本身也沒有一個得到了普遍接受的理論，而「機器智能（machineintelligence）」的定義也在隨著人們對新技術(shù)的適應(yīng)而發(fā)生變化[4]。由計算機科學(xué)家LarryTesler提出的泰斯勒定理（Tesler'stheorem）斷言：「人工智能就是那些還未做成的事?！筟5]。在這篇報告中，我們考慮的人工智能技術(shù)是所謂的「窄（narrow）」人工智能，即其僅只能執(zhí)行一項窄范圍的任務(wù)，這和所謂的尋求實現(xiàn)與人類智能類似的通用人工智能（AGI）不一樣。我們關(guān)注窄人工智能是因為其有在近期內(nèi)實現(xiàn)商業(yè)價值的潛力，而AGI還尚未實現(xiàn)。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第10頁。在這份報告中，我們關(guān)注的重點是解決業(yè)務(wù)問題的人工智能技術(shù)。我們還選出了我們關(guān)注的5個關(guān)鍵領(lǐng)域：機器人和自動化載具、計算機視覺、語言、虛擬智能體（virtualagent）、機器學(xué)習(xí)（其基于可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法，而非按照基于規(guī)則的編程來得出結(jié)論或指導(dǎo)行動）。其中一些涉及到處理來自外部世界的信息，比如計算機視覺和語言（包括自然語言處理、文本分析、語音識別和語義技術(shù)）；一些則是關(guān)于對信息的學(xué)習(xí)，比如機器學(xué)人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第10頁。由科技巨頭驅(qū)動，人工智能的投資正在飛快增長，但商業(yè)應(yīng)用仍顯落后人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第11頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第11頁。圖1：科技巨頭主導(dǎo)了人工智能投資（單位：10億美元）關(guān)于人工智能的炒作已經(jīng)大到足夠鼓勵風(fēng)投和私募股權(quán)公司加大對人工智能的投資力度。其他外圍的投資者，比如天使基金和種子孵化器，同樣也很活躍。我們估計2016年年度外部投資總額為80-120億美元。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第12頁。機器學(xué)習(xí)吸引了其中幾乎60%的投資，可能是因為機器學(xué)習(xí)能夠滿足許多技術(shù)與應(yīng)用的需求，例如機器人和語音識別（圖2）。此外，因為機器學(xué)習(xí)能夠更快、更簡單的設(shè)置新代碼從而建立機器人或其他機器，投資者也被機器學(xué)習(xí)所吸引。這個領(lǐng)域的公司人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第12頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第13頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第13頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第14頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第14頁。圖4：領(lǐng)先采用人工智能的行業(yè)投資也越多2.人工智能有望提升利潤，推動行業(yè)轉(zhuǎn)型人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第15頁。人工智能技術(shù)近年來飛速發(fā)展，然而后續(xù)的采用依然處于起步階段。這使得評估人工智能對于公司和行業(yè)造成的潛在影響充滿了挑戰(zhàn)。我們確實知道很多不采用人工智能技術(shù)的人報道說他們在做人工智能投資的商業(yè)案例時遇到了困難。但是那些采用人工智能技術(shù)的公司發(fā)生了什么呢？通過查看數(shù)字原住民的案例研究以及來自我們調(diào)研的回應(yīng)，我們發(fā)現(xiàn)了大規(guī)模地采用人工智能技術(shù)帶來豐厚回報的早期證據(jù)。通過回顧五個行業(yè)的大量案例研究，人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第15頁。產(chǎn)業(yè)案例研究表明了人工智能的顛覆性潛力為了發(fā)展人工智能廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域的愿景，我們創(chuàng)建了五項案例研究，以表明人工智能如何通過多種形式影響具體的行為。我們選擇創(chuàng)建案例的行業(yè)是：零售、電力、制造業(yè)、醫(yī)療以及教育，類型涵蓋私立、公有、社會企業(yè)，包括從勞動密集型行業(yè)到業(yè)務(wù)到業(yè)務(wù)的重資產(chǎn)操作。為了滿足人們的期待，人工智能需要在經(jīng)濟領(lǐng)域發(fā)揮實際作用，以顯著降低成本，增加收益，并提高資產(chǎn)利用率。我們分類了人工智能可在4個領(lǐng)域創(chuàng)造價值的方式：使公司更好地規(guī)劃和預(yù)測需求，優(yōu)化研發(fā)，提升資源；以更低的成本更高的質(zhì)量，提高公司生產(chǎn)貨物、提供服務(wù)的能力；以合理的價格，通過正確的訊息，將產(chǎn)品送達(dá)到客戶手中；允許他們提供豐富、個性化和便捷的用戶體驗。人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第16頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第17頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第17頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第18頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第18頁。圖7：人工智能可以幫助跨價值鏈地實現(xiàn)顯著增益3.企業(yè)、開發(fā)者和政府現(xiàn)在就需要認(rèn)識到人工智能的全部潛力人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第19頁。雖然人工智能有潛力從根本上重塑整個社會，但我們目前仍然很不確定技術(shù)究竟會怎樣發(fā)展。而對于企業(yè)、政府和工人來說，這種不確定性就意味著「等待和觀望」。但是，我們還是認(rèn)為有必要采取積極明確的行動來面對已經(jīng)明晰的機會和風(fēng)險。對于許多企業(yè)來說，這意味著他們需要加速數(shù)字化進程以確保能夠高效地部署人工智能工具。因為人工智能將巨量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集成到自動工作流程中，它的影響力也變得越來越大。人工智能并不是數(shù)字化基礎(chǔ)的捷徑，它是數(shù)字化基礎(chǔ)強有力的延伸。開發(fā)者在幫助企業(yè)實現(xiàn)技術(shù)的潛力時起到了關(guān)鍵作用。人工智能產(chǎn)品需要解決實際的商務(wù)問題，而不能僅僅只是提供有趣的解決方案，人工智能需要大規(guī)模解決現(xiàn)實問題。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第20頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第20頁。圖8：成功的人工智能轉(zhuǎn)型需要在數(shù)字化和分析轉(zhuǎn)型中成功的類似元素使用案例／價值的來源掃描使用-案例的范圍清楚表達(dá)商業(yè)需求，創(chuàng)建商業(yè)案例數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第21頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第21頁。決定集成和預(yù)分析的層面識別高價值數(shù)據(jù)技術(shù)與工具識別適合目標(biāo)的人工智能工具合伙或并購以填補能力缺口采取靈活的「測試和學(xué)習(xí)式」方法工作流程整合將人工智能整合進工作流程優(yōu)化人機界面開放的組織文化采取開放、協(xié)作的文化相信人工智能勞動力重新掌握技能以備不時之需人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第22頁。圖9：盡管少數(shù)職業(yè)會被完全自動化，但60%的職業(yè)至少有30%的活動可以自動化人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第23頁。美國和中國主導(dǎo)了人工智能版圖，歐洲正在落后下面是現(xiàn)在最有活力的人工智能中心：美國人工智能投資分析報告全文共人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第24頁。硅谷：頂級的創(chuàng)業(yè)公司中心（有12700～15600家活躍的創(chuàng)業(yè)公司，200萬名技術(shù)工作者）、引領(lǐng)全球風(fēng)險投資、許多世界頂級科技公司的總部所在地紐約：金融和媒體行業(yè)的領(lǐng)先中心、培養(yǎng)人工智能人才的優(yōu)質(zhì)大學(xué)（比如康奈爾大學(xué)）、強大的投資環(huán)境（在早期階段的投資的絕對數(shù)量上僅次于硅谷）波士頓：科學(xué)界和工業(yè)界有悠久的合作歷史、世界級的大學(xué)（比如MIT）在開發(fā)先進技術(shù)和培養(yǎng)頂級人才中國北京：清華、北航和北京大學(xué)等在創(chuàng)造大量的學(xué)術(shù)研究成果、百度等科技巨頭的廣泛參與、中國政府將人工智能看作是具有戰(zhàn)略意義的技術(shù)深圳：華為和中興等電子設(shè)備制造公司的中心、強大的硬件實力、中國政府將人工智能看作是具有戰(zhàn)略意義的技術(shù)歐洲人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第25頁。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第25頁。人工智能增長背后的外部投資目前面臨的挑戰(zhàn)人工智能為政府和社會提出了廣泛的問題。在這份報告中，麥肯錫指出了其中的一些問題，也包含部分解決問題的方法。我們在這些問題上的進展對于實現(xiàn)人工智能的潛在利益和避免風(fēng)險至關(guān)重要。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第26頁。鼓勵更廣泛地利用人工智能。目前的人工智能應(yīng)用集中于相對數(shù)字化的行業(yè)內(nèi)，而這些領(lǐng)域已經(jīng)是新技術(shù)的前沿了。擴展人工智能的應(yīng)用范圍，支持新技術(shù)領(lǐng)域，特別是其中的小型公司，對于保證生產(chǎn)力的增長和經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要，可以保證市場健康，具有競爭力。人工智能在更廣泛領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用也可以幫助平衡各行業(yè)的工資水平。人工智能可以帶動生產(chǎn)力水平的發(fā)展，從而提高人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第26頁。解決就業(yè)和收入分配問題。人工智能驅(qū)動的自動化變革會深刻影響人們的工作和工資水平。在麥肯錫的調(diào)查中，絕大多數(shù)公司并不認(rèn)為自己會在未來大幅減少員工人數(shù)。然而，顯然會有一些職位的技能會不符合未來要求。政府可能會不得不重新思考社會服務(wù)的模式。不同的想法將被納入思考范圍，包括共享勞動力、負(fù)所得稅和全球基本收入水平。解決道德、法律和監(jiān)管問題。人工智能提出了一系列道德、法律和監(jiān)管問題?，F(xiàn)實世界的偏見風(fēng)險正在被寫入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中。由于現(xiàn)實世界存在種族、性別或其他很多類別的歧視，提供給機器學(xué)習(xí)算法的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)也不可避免地帶有這些特征，而人工智能也會在訓(xùn)練中學(xué)會偏見。人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第27頁。隨著偏見的內(nèi)部化，這些問題正在加劇。同時，人們也對算法本身產(chǎn)生了懷疑，編程人員的道德見解會被編寫進算法中，在決策過程中，人們有權(quán)得知哪些內(nèi)容？誰會對人工智能輸出的結(jié)果負(fù)責(zé)？這導(dǎo)致了人們對于算法透明度和問責(zé)制的呼吁。隱私是另一個問題——誰對數(shù)據(jù)擁有所有權(quán)？需要哪些措施來保護高度敏人工智能投資分析報告全文共33頁，當(dāng)前為第27頁。確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可用性。大量的數(shù)據(jù)對于人工智能訓(xùn)練系統(tǒng)至關(guān)重要。開放公共部門的數(shù)據(jù)可以刺激私營企業(yè)的創(chuàng)新，設(shè)置通用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也會有幫助。在美國，證券交易委員會在2009年強制所有上市公司必須以XBRL（可擴展業(yè)務(wù)報告語言）格式披露其財務(wù)報表，從而確保公共數(shù)據(jù)具有機器可讀性。在政府中部署人工智能。人工智能對公共部門的潛力巨大。它提升計劃、目標(biāo)和個性化服務(wù)的能力使提高政府服務(wù)水平和效率所急需的。在該報告的附錄中，作者探索了人工智能技術(shù)在兩大公有領(lǐng)域——醫(yī)療和教育——的未來。在附錄部分，該報告詳細(xì)描述了5個使用案例。麥肯錫對其中三個使用案例給出了可視