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人工智能时代破晓来临

对于今天的企业管理者而言,最重要的战略考虑之一就是,人工智能(AI)未来将如何影响其所处的行业发展和企业盈利水平。并且,他们坚信AI将会带来一系列积极的影响。据相关专家预测,AI技术的应用将为社会产生巨大的经济效益。例如,普华永道表示,截止2030年,AI应用将为全球经济增长贡献15.7万亿美元;埃森哲预计另一项研究表明,仅就美国而言,到2035年,AI的应用就会拉动8.3万亿美元的经济增长。

如今,AI的应用已经深入金融、医疗健康和汽车等行业中,并对行业升级起到了显著的推动作用。未来几年,这些行业极有可能基于AI的应用产生巨大收益。

在未来的金融行业,银行、理财机构和保险公司将构建更广泛的,由算法驱动的创新客户服务体系。与此同时,AI技术的应用也将在后台业务、自动化支付、欺诈检测和风险管理等重要业务流程中发挥积极作用。埃森哲认为,到2026年,AI在医疗领域的应用每年将为美国卫生组织节省1500亿美元医疗成本,其中外科手术,护理和行政工作流程方面的成本降低将最为明显。据波士顿咨询公司(BCG)表示,如今20%的汽车厂商已经在各个领域深入应用了AI技术,AI技术将推动自动驾驶实现商业化,并有助于开发更智能的车载服务应用。

而对于制造业而言,AI在汽车制造和半导体行业的应用只是冰山一角。工程机械、快消和一些加工行业都将通过AI技术的应用,提高生产力和产品质量,增加产量并优化供应链作业流程。在中国,研究公司Forrester为华为展开的一项调查表明,51%的大型制造企业计划增加在生产线自动化方面的投资;45%的企业将在库存预测方面,增加AI应用投入,并通过AI技术的应用提高产品的质量控制水平。

其实,我们很难预测AI会对经济增长和社会发展产生怎样的长期影响,但在未来五到十年内,AI带来的积极作用必定是显而易见的。

机器学习作为AI的一部分,已经应用于多个领域,并且成效显著。例如,银行通过使用聊天机器人来解决客户疑问,以改善客户服务体验;保险公司利用算法来承保车险和寿险的保费;AI技术广泛应用于医院和医学实验室中,帮助医生诊断疾病并选择适当的治疗方案;目前,半导体制造商正借助AI技术进一步提升自动化程度;而汽车厂商借助物联网传感器和AI算法,为汽车提供实时交通和安全等信息。

要充分释放AI的力量,算力和数据至关重要。过去五年中,云计算的发展提供了庞大的服务器容量,以满足AI应用程序需要进行的大规模运算。此外,更多有助于促进AI应用的技术也发展地极其迅速——“边缘计算”就是其中的代表之一。边缘计算能够为网络边缘或设备本身提供更强大的算力,从而支持设备进行数据分析并作出及时决策。

能够满足AI计算需求的处理器产品也会逐步上市。帝国理工学院的全球金融与科技中心负责人Kirilenko说到:“与通用AI芯片相比,新型的AI芯片与人类大脑神经元的活动过程更为相似。”这些AI芯片能更有效地运用云端和设备的算力,从而增加整体AI应用和决策的精准度,降低承载AI芯片的硬件成本。

AI的功能也随着“机器视觉”的改进而增长,这使得软件可以检查和评估静态或移动物体的图像。这类技术进步将为算法分析提供更多元化的数据来源。机器视觉不仅可以用于自动驾驶汽车和交通系统,也可以用于工厂生产。生产商将物联网传感器与机器视觉应用相结合,对贵重的设备进行预防性维护保养,避免停工所带来的损失。麦肯锡的高级合伙人Harald Bauer表示:“AI能辅助进行设备预测性维护保养,这将对工业某些领域产生颠覆式影响。”

在医疗行业中,先进的医疗影像技术等相关AI应用也将层出不穷。例如,基于AI的影像技术可以用于筛查各类癌症。研究公司Forrester调查发现,未来三年内,33%的中国大型医疗机构将计划采用此类智能影像技术。

虽然AI潜力巨大,但行业面临的挑战重重。其中,制定发展战略是企业面临最紧迫的问题。BCG一项调查显示,87%的高管表示,他们的公司在未来三年内计划将AI应用于企业运营之中,但只有28%的企业制定了明确的AI部署计划。AI所带来的收益并非源于技术发展,而源于后续在生产、后台和前端的操作流程的实际应用。要实现这些变革,详尽的规划当然必不可少。

此外,企业还需要对AI进行投资并提升相关专业知识。目前,很多企业认为自己并不具备充分的专业知识来开发并借助AI应用进行工作。在《经济学人》近期的一项调查中发现,超过36%的受访者认为缺乏专业人才和工具是AI应用的主要风险之一,仅次于成本风险。企业AI专业能力的提升不可能一蹴而就,但可以通过创建技能体系,评估相关专业技能缺乏程度,开始着手解决这些问题。

数据碎片化也是我们需要解决的另一挑战。许多AI算法需要处理大量数据才能产生效果。目前,各行各业的企业每天都会产生大量的数据,但由于数据储存不同位置且整合难度大,只有少部分数据能够满足AI应用需求。我们需要增强企业内部及企业之间数据和系统的互通性。当数据源实现开放和标准化之后,AI应用将会蓬勃发展。

此外,更重要的是,AI技术应用需要更加透明。消费者和监管机构需要企业不仅能提供基于AI的产品和服务,还能说明算法是如何进行决策的。埃森哲数字医疗常务董事Brian Kalis表示,对医疗行业而言,“AI能让普通人看懂”这一点十分重要,但却难以实现。“作为医生或行政人员,你需要向患者解释基于机器的决策背后的理由,尤其当对患者生命产生影响时。这也是高级AI算法面临的主要挑战。”

尽管挑战重重,但企业必须加紧推进AI技术的应用。AI应用早已不局限于实验室之中,而是已经成为部分企业提供新服务和构建新商业模式的竞争利器。AI技术将朝着什么方向发展仍然是一个未知数,并伴随着一定的商业风险。然而,AI时代已经来临,跟不上AI的发展步伐才是最大的风险。

 

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