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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。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、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、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，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。”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：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 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，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：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