【财富空间】IBM商业价值研究院：运用人工智能重塑企业与体验

2017 年 11 月 4 日 产业智能官 钱塘大数据

人工智能 (AI) 和认知计算可以带来哪些助益？自动执行企业流程、配置聊天机器人、嵌入更多传感器、支持员工发展、挖掘深刻洞察来塑造创新的客户体验？一些领先企业正逐步落实相关工作，而且不止于此，他们还积极重塑企业，不停寻找相关的机遇。他们意识到，每一次互动乃至每一个新的网络节点都是全新的数据源 - 塑造新模式的新切入点。反过来，每一种新模式揭示的都是尚未成型的概念、未曾探索的方向以及不曾发掘的机遇。随着可能性艺术成为一门新的发现科学，曾经无法想象的创新近在眼前。微信后台回复：“IBM”，获取本文报告。

2017中国AI投资市场研究报告：AI商业化“二次革命”的产业落地

亿欧智库

人工智能未来会不会“疯长”，核心的观点都在这里了

来源：小牛资本

今年以来，人工智能不仅戴上了“国字帽”，还两度被写入政府工作报告当中，利好不断。最新数据显示，中国拥有人工智能企业592家，占全球总量（2542）的23%，排名仅次于美国。投资方面，仅2016年，国内AI领域的投资资金就超过200亿。AI领域的创业和投资在近两年均开启“疯长”模式。

政策支持、资金加码下的人工智能，不再成为深藏于科技界的高冷词汇，而是在深刻地改变着我们日常生活的方方面面，譬如出行、医疗、金融、安防、教育等等。未来，我们还将看到更多的改变。

▲各咨询公司关于人工智能领域的关键统计数据

在人工智能概念大热的当下，面对巨大的市场空间（国家规划，2030年万亿规模），下面这些内容，可以让我们了解AI领域的投资、就业等方面还有哪些机会。

投资篇

人工智能仍是小众行为？

1.AI投资仍是小众行为

从投资金额来看，目前中国在人工智能的投资额约为635亿元，能占到全球的33%，仅次于美国的51%。但从融资数量来看，2016年一共发生投资案例9124笔、涉及7449亿元，而根据公开信息，人工智能的投资案例仅100多起，相较仍是“小众”行为。

2.AI的投资效益被高估

从投资效益看，人工智能“周期长、营收难”。目前市场热炒的AI技术和产品的成熟度仍然有限，并不能直接获得消费者欢迎。因此，投入的资金很难回拢。

3.美国投资者最为看重芯片领域投资

美国投资者在芯片领域的投资金额高达308亿，比排名第二的机器学习领域高出100亿。但美国芯片企业的数量却排在第8位，仅33家。

4.自动驾驶是中国投资者最愿意“砸钱”的领域

从投资金额上看，中国人工智能企业中，融资额排名前三的领域分别为计算机视觉与图像、自然语音处理和自动驾驶/辅助驾驶。

其中，自动驾驶/辅助驾驶企业虽然数量不多，只有31家，但融资额排第三（达107亿元），表明中国的投资者非常看好这一领域。例如，押宝自动驾驶的百度公司。

5.中国在计算机视觉与图像领域的创业公司最多

中美两国人工智能企业的共同热点均为计算机视觉与图像及自然语言处理，这两大领域也是AI产业的领头羊。

就业篇

2030年，司机真的会失业？

6.到2030年，司机恐怕真的会失业

根据市场预期，到2020年美国或将成为第一个允许无人驾驶汽车上路国家；在接下来的10年中，无人驾驶汽车将被全世界所有关键市场接受，销量将以每年43%的速度持续增长，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。届时，司机恐怕是最先失业的一群人。

7.码农薪资最高阶——人工智能

数据显示，在后端开发、前端开发、移动开发和人工智能四个领域中，人工智能领域的平均薪酬是最高的，月薪超过2万元，比其它三个领域高出三分之一左右。

8.AI领域就业，除了北上广，还有浙苏川

报告显示，北京的AI企业数量占全国总量的42.78%，北京作为中国互联网最早的发源地，资源资金都十分丰富，的确是AI人才就业的好去处。除此之外，像浙江、江苏、四川等地的AI产业也在蓬勃发展。

9.中国AI从业者有10年经验的不足四成

据领英数据，全球AI人才需求三年翻8倍，从业者达190万，拥有十年以上从业经验的人才占比达65.4%。其中美国AI人才占全球半壁江山，七成美国AI人才从业10年以上，而中国仅不到四成。

10.人才储备不足美50%，百万年薪人才难求

统计数据显示，在AI领域，中国的人才总储量低于美国，美国的AI人才总储备达78700人，中国的人才总量仅有39200人，人才储备总量不及美国的50%。据悉有公司开出百万年薪，仍一才难求。目前中国人工智能的人才培养已成为行业发展的关键问题。

趋势

大公司稳赢？

Amazon，Google，Facebook和IBM将会在人工智能行业中居于领先地位。他们的两大优势让AI初创企业“生存艰难”。

1.人才优势。譬如亚马逊请1500位工程师用4年时间攻关Echo项目，这对于初创企业来说难以企及。

2.数据优势。数据规模决定了人工智能在行业应用的发展的速度。Google、Facebook这样的大公司可以接触到各领域海量数据，而初创企业通常只能掌握细分行业数据。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。