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中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何制定人工智能戰(zhàn)略?

2017-08-02   來源:騰股創(chuàng)投   評論:0
摘要:導(dǎo)讀: 自從20世紀(jì)50年代誕生“思維機(jī)器”以來,軟件開發(fā)商一直在試圖教電腦如何像人類一樣思考。但是,人工智能在過去幾十年中所遵循的道路是線性的。AI技術(shù)的發(fā)展通常由于高開發(fā)成本和缺乏足夠的數(shù)據(jù)庫來支持AI算法而遭到停頓和挫折阻礙。

自從20世紀(jì)50年代誕生“思維機(jī)器”以來,軟件開發(fā)商一直在試圖教電腦如何像人類一樣思考。但是,人工智能在過去幾十年中所遵循的道路是線性的。AI技術(shù)的發(fā)展通常由于高開發(fā)成本和缺乏足夠的數(shù)據(jù)庫來支持AI算法而遭到停頓和挫折阻礙。

然而,在過去十年中,由于計(jì)算能力的重大進(jìn)步,強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展以及可以投入到這些算法中的數(shù)據(jù)量爆炸,AI進(jìn)入了加速增長的新階段。 經(jīng)過60多年的發(fā)展,AI正處于發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn),有著廣泛的商業(yè)應(yīng)用前景。

在中國,在百度大腦計(jì)劃等的主動推動下,AI也將起飛,該公司正在開發(fā)第三方AI應(yīng)用平臺,投資自動駕駛車輛開發(fā),重點(diǎn)開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用和相關(guān)的商業(yè)模式的初創(chuàng)公司也開始涌現(xiàn)。

但正如我們最近的研究表明,AI的快速發(fā)展可能對于科技領(lǐng)域有利,擁有人才,技術(shù)和資金推動開發(fā)和采用。相比之下,中國傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)并不準(zhǔn)備利用人工智能技術(shù),大多數(shù)公司并不把AI視為戰(zhàn)略重點(diǎn)。

為了更好地了解AI可能對中國傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)產(chǎn)生的潛在影響,我們最近對80家公司進(jìn)行了調(diào)查。在我們調(diào)查的公司中,有60家是傳統(tǒng)行業(yè),如零售,重工業(yè)和建筑業(yè)。 我們還調(diào)查了20位中國領(lǐng)先互聯(lián)網(wǎng)公司的AI專家,其中包括幾家創(chuàng)業(yè)公司。調(diào)查對象代表了包括金融,醫(yī)療保健,零售,消費(fèi)品,技術(shù),媒體和電信在內(nèi)的行業(yè)。

大多數(shù)受訪者同意的一件事是,AI將成為其所在行業(yè)的顛覆性力量。盡管行業(yè)變化的速度可能會有所不同,但90%的受訪者都認(rèn)為AI將從根本上改變行業(yè)。 受訪者提出了AI可以影響其行業(yè)的100多種方式,從開發(fā)使運(yùn)營更有效率的應(yīng)用程序到開發(fā)全新的產(chǎn)品和服務(wù)。

盡管AI充滿潛力,但我們的研究表明,傳統(tǒng)行業(yè)的公司正在努力學(xué)習(xí)如何投資于技術(shù)。40%的調(diào)查對象所在企業(yè)CEO沒有將AI設(shè)為戰(zhàn)略重點(diǎn),超過60%的受訪者認(rèn)為他們的公司在去年的AI戰(zhàn)略中取得了令人滿意的進(jìn)展(見圖表1)。

只有40%的受訪專家沒有看到他們的CEO將AI設(shè)為戰(zhàn)略重點(diǎn),超過60%的人認(rèn)為自己的AI戰(zhàn)略比去年取得了令人滿意的進(jìn)展。

中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何應(yīng)對AI大潮?

中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何應(yīng)對AI大潮?

我們調(diào)查的大多數(shù)高管指出,缺乏人才是制定具體的AI戰(zhàn)略的主要障礙。 事實(shí)上,在中國的AI從業(yè)人員中,不到25%在AI行業(yè)有超過10年的經(jīng)驗(yàn),而美國則為50%。正如一位CTO所說:“只有少數(shù)中國大學(xué)有機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃。 而且大部分學(xué)生都不會開發(fā)真實(shí)的應(yīng)用程序。“

面對挑戰(zhàn),傳統(tǒng)行業(yè)的受訪者對這一領(lǐng)域的成功前景并不樂觀:84%的受訪者表示,AI的大獲勝者可能是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司,而不是現(xiàn)在的傳統(tǒng)行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者(見圖表2)。

大約60%的專家認(rèn)為,領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最有可能成為自己行業(yè)領(lǐng)域的AI領(lǐng)導(dǎo)者。

中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何應(yīng)對AI大潮?
處于臨界點(diǎn)的AI

在技術(shù)突破和應(yīng)用機(jī)會日益擴(kuò)大的推動下,AI正處于大規(guī)模采用的臨界點(diǎn)。四個(gè)趨勢表明,人工智能正處于變革各種行業(yè)的邊緣:

核心計(jì)算技術(shù),算法,數(shù)據(jù)集和應(yīng)用近期取得的巨大進(jìn)步將AI推向其臨界點(diǎn)。

中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何應(yīng)對AI大潮?

1、AI是領(lǐng)先的半導(dǎo)體供應(yīng)商的核心目標(biāo),CPU和GPU的所有頂級廠商都大量投入AI和機(jī)器學(xué)習(xí)所需的大容量處理。

2、開源AI平臺的數(shù)量和規(guī)模正在急劇增長,為開發(fā)人員提供免費(fèi)訪問編程接口和工具,算法和AI功能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

3、數(shù)據(jù)源的數(shù)量和種類大量增加意味著可以對機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練,以更快地做出更好的決策。(見圖表4)。

4、科技巨頭和風(fēng)險(xiǎn)資本家正在急于追逐各個(gè)行業(yè)創(chuàng)新使用AI的創(chuàng)業(yè)公司。2010年至2014年,AI創(chuàng)業(yè)公司的風(fēng)險(xiǎn)投資增長了20倍以上。

從各種來源產(chǎn)生和收集大量的更復(fù)雜的數(shù)據(jù):

中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何應(yīng)對AI大潮?

在技術(shù)創(chuàng)新與市場力量相吻合的同時(shí),我們已經(jīng)看到了這樣的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型,從而創(chuàng)造出轉(zhuǎn)變整個(gè)行業(yè)的產(chǎn)品。iPhone在2007年的推出是一個(gè)這樣的時(shí)刻,當(dāng)觸摸屏的成熟與手機(jī)日益普及相交時(shí),產(chǎn)生了一個(gè)類別變化的產(chǎn)品。

雖然確切的時(shí)機(jī)是不可能預(yù)測的,但AI似乎正處于類似突破的邊緣。人工智能的重大技術(shù)進(jìn)步為改變產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)造了機(jī)會。 一個(gè)關(guān)鍵的應(yīng)用是語音識別。 自然語言處理的成功率接近99%(技術(shù)轉(zhuǎn)折點(diǎn)),主要的全球和中國技術(shù)人員正在努力將家用網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(如使用語音輸入技術(shù)的路由器)投入市場(見圖3)。

在自動駕駛技術(shù)中,關(guān)鍵技術(shù)也正處于臨近點(diǎn):對象跟蹤算法,用于識別車輛附近的物體的算法已達(dá)到90%的準(zhǔn)確率。 引入固態(tài)LiDAR(類似于雷達(dá),但基于激光)用于車輛周圍環(huán)境的高頻數(shù)據(jù)采集。由于這些技術(shù)已經(jīng)迅速變得可行,像Google,Nvidia,Intel和BMW等主要技術(shù)公司正在加緊研發(fā)自動駕駛車。

語音處理也正在接近臨界點(diǎn),語音助理和智能家居將重新定義人機(jī)交互。

中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何應(yīng)對AI大潮?

中國渴望成為領(lǐng)導(dǎo)者

雖然大多數(shù)人工智能的進(jìn)步目前都是由全球技術(shù)公司推動的,但中國企業(yè)渴望成為這個(gè)新興領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。

例如,中國打造本土半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的努力主要集中在開發(fā)支持機(jī)器學(xué)習(xí)的CPU和GPU技術(shù)。百度以96%的準(zhǔn)確率,成為語音識別市場的領(lǐng)先者,接近甚至超越了Google,微軟和亞馬遜等競爭對手。中國的AI應(yīng)用市場預(yù)計(jì)同比增長50%,超過全球市場預(yù)期的20%的年均復(fù)合增長率。

中國政府認(rèn)為,人工智能是經(jīng)濟(jì)增長的新動力,正在為AI企業(yè)的學(xué)術(shù)研究投入經(jīng)濟(jì)激勵。 就中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭而言,將AI作為重點(diǎn),而創(chuàng)業(yè)公司正在開發(fā)從機(jī)器人到醫(yī)療保健到無人機(jī)的人工智能應(yīng)用。 一些中國公司甚至贏得了知名的全球AI技術(shù)競賽,如NIST的iFlytek和ImageNet的HIK Vision。

傳統(tǒng)公司面臨的挑戰(zhàn):領(lǐng)先或被遺忘

中國積極推動AI革命為中國非科技公司采用人工智能創(chuàng)造了難題。為了增加自己的成功機(jī)會,許多這些傳統(tǒng)公司正在開始與互聯(lián)網(wǎng)公司在AI應(yīng)用上進(jìn)行合作。 然而,在這樣做的過程中,他們正在為有可能顛覆企業(yè)的公司提供寶貴的專有數(shù)據(jù)和行業(yè)的學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)公司可以通過與可能顛覆行業(yè)的公司合作來取得成功,就像顛覆銀行、商業(yè)和其他行業(yè)一樣, 科技公司將成為中國AI大潮中唯一贏家?

對于傳統(tǒng)公司來說,形成合作伙伴關(guān)系的替代方案可能是大規(guī)模投資AI技術(shù)和能力的軍備競賽。 但是,由于預(yù)期的AI繁榮時(shí)期,這一舉措將難以在預(yù)測的基礎(chǔ)上得到證明。 傳統(tǒng)的中國企業(yè)是否可以利用國家在AI發(fā)展方面取得領(lǐng)先地位?

關(guān)于AI戰(zhàn)略CEO需要回答的9個(gè)問題

關(guān)于AI的決策,“戰(zhàn)略忽視”不是中國傳統(tǒng)企業(yè)的選擇之一。 中國CEO必須主動參與這個(gè)問題,做出有意義的戰(zhàn)略決策:“做大”,“合作伙伴”,或者只是“等待時(shí)機(jī)”。

在制定人工智能戰(zhàn)略時(shí),商業(yè)領(lǐng)袖需要解決的9個(gè)問題(見圖6)。

面對快速發(fā)展的趨勢和激烈的競爭,傳統(tǒng)行業(yè)的CEO需要回答9個(gè)問題,以建立AI的領(lǐng)先地位:

中國傳統(tǒng)企業(yè)CEO如何應(yīng)對AI大潮?

我們處于什么位置?

1、所在行業(yè)在AI方面的結(jié)合點(diǎn)是什么? 我們目前是否正在使用支持AI的應(yīng)用程序,還是從一開始就將AI引入我們的業(yè)務(wù)?

2、行業(yè)中誰在采用AI方面處于領(lǐng)先?我們公司是領(lǐng)導(dǎo)者還是追隨者? 我們公司可以從中學(xué)到最好的方法嗎?

3、我們的企業(yè)是否準(zhǔn)備評估和采用AI戰(zhàn)略? 為了制定公司中使用AI的方法,需要考慮哪些要素?

未來的機(jī)會在哪里?

4、我們行業(yè)中可能的AI樣例是什么? 與哪些技術(shù)相關(guān)? 什么樣玩家可以進(jìn)入我們的行業(yè)?

5、AI在短期和長期內(nèi)會產(chǎn)生什么商業(yè)影響? 預(yù)期AI投資有多快可以回報(bào)? 決定何時(shí)投資需要做出哪些權(quán)衡?

6、我們?nèi)绾问褂萌斯ぶ悄軄磉M(jìn)入或建立新的行業(yè)? AI應(yīng)用程序提供的功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了當(dāng)前的規(guī)范,可能使企業(yè)能夠擴(kuò)展到目前的重點(diǎn)之外,AI如何改變我們企業(yè)的游戲規(guī)則或競爭格局?

我們需要哪些AI能力,如何獲得這些能力?

7、我們需要什么AI能力? 根據(jù)我們對AI的潛在用例和競爭影響的分析,我們需要哪些具體的技術(shù)和商業(yè)人才來實(shí)施我們的想法?

8、我們?nèi)绾潍@得這些能力? 通過買,合作伙伴,還是自己搭建? 每個(gè)選擇都有潛在的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。

9、我們?nèi)绾卫眠@些能力來建立持續(xù)的創(chuàng)新過程? 為了充分利用AI投資,企業(yè)必須能夠預(yù)測這些能力將如何幫助企業(yè)在未來繼續(xù)發(fā)展。

對于傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)來說,問題不在于它們是否考慮在業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略流程中采用人工智能,問題是他們的人工智能戰(zhàn)略應(yīng)是什么,以及如何實(shí)施這一策略。 中國的非科技企業(yè)可以通過技術(shù)行業(yè)同胞的發(fā)展受益。 為了避免被遺漏、被淘汰,CEO們必須積極考慮行業(yè)中AI的當(dāng)前和潛在未來狀態(tài),明確關(guān)注未來目標(biāo),并構(gòu)建一個(gè)引擎,以識別和捕獲人工智能的優(yōu)勢。

原文作者麥肯錫合伙人Christopher Thomas、資深專家Gang Liang。


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