近些年隨著人工智能' target='_blank'>人工智能技術研究不斷突破，資本呈現熱捧趨勢，各行業(yè)針對人工智能的期望甚高，但人工智能技術究竟對每個行業(yè)及公司業(yè)務來說價值幾何卻一直困擾著從業(yè)者。

隨著機器學習、自然語言處理、語音識別等代表性人工智能技術逐漸成熟落地，技術在自動駕駛、醫(yī)療健康、金融等行業(yè)應用呈現出越來越廣泛的趨勢，在細分行業(yè)形成越來越完善和高效的行業(yè)解決方案。

但在不同的行業(yè)與不同的公司，應用智能技術技術帶來的影響也不盡相同。經過對各行業(yè)及公司的智能技術應用趨勢與人工智能策略適應性深入調研后，《全球500強上市公司人工智能戰(zhàn)略適應性報告》發(fā)布。報告范圍囊括2013至2017年財富全球500強榜單中出現過來來自23個行業(yè)共計640家公司。機器之心查閱超過10萬條新聞公告和超過3000份公司年報及數千份趨勢報告，從而篩選出來自17個不同行業(yè)的145家代表性上市公司作為本次趨勢報告的研究對象。這145家上市公司經確認，皆明確在其官方渠道中提及實施人工智能戰(zhàn)略。

在撰寫報告的過程中，我們發(fā)現了以下七大趨勢。


一
人工智能研究論文分布趨勢


2013-2016年間，中國、美國、加拿大、日本、英國、德國、澳大利亞等國所發(fā)表的人工智能研究論文數量快速增長。其中中美兩國的人工智能研究論文產出增速最快、并連續(xù)4年保持領先。

圖3.2顯示，全球人工智能研究論文從2013的不足百篇增長到2016的1400余篇。2014年，中國發(fā)表了近150篇人工智能研究論文，產量在該年占比最多，并持續(xù)占據鰲頭。



二
人工智能全球投資趨勢


資本支持對行業(yè)發(fā)展至關重要。過去幾年，人工智能已成為全球風險投資的熱門領域，并促使著大量人工智能初創(chuàng)企業(yè)誕生。智能技術迅猛的發(fā)展也使得資本逐漸拋開區(qū)域化的限制，轉向全球化投資發(fā)展。

圖3.3顯示，人工智能全球投資額從2013的約10億美元增至2017的約140億美元。人工智能全球創(chuàng)投事件從2013的250余筆增至2017的1200余筆。



三
人工智能戰(zhàn)略國家時間線


近年來，全球多個國家都相繼發(fā)布了政府層面的官方人工智能白皮書和戰(zhàn)略以明確人工智能發(fā)展的優(yōu)先級。這些白皮書和戰(zhàn)略多以加強合作，建立研究院，資助相關研究以及鼓勵創(chuàng)業(yè)為主。
四
人工智能話題熱度趨勢


古人云先行其言，而后從之，戰(zhàn)略往往是在公司進行鋪墊后所產生。換言之，我們可以通過目標公司針對人工智能年度新聞發(fā)布量的統(tǒng)計，推測出行業(yè)以及公司對人工智能戰(zhàn)略的關注程度。從圖4.1可以看出，人工智能相關新聞發(fā)布量一直在逐年遞增，截止至2017年，我們可以推測出人工智能戰(zhàn)略已逐漸成為公司所考量實施策略中的重點。

2013-2017人工智能話題新聞量年均增長率為144.5%。

2015、2016年增長率分別為159.5%和161.5%。

2017人工智能新聞發(fā)布量增速有所放緩，年增長率變化為-22.0%。

2017人工智能話題新聞發(fā)布量占近五年新聞發(fā)布總量近60.0%。



五
人工智能行業(yè)關注熱度


機器之心觀察發(fā)現，目標公司大多分布在《財富》全球500強企業(yè)中占據主導地位的行業(yè)，如金融、科技、汽車等。但就采用率而言，企業(yè)服務、酒店餐飲娛樂、科技行業(yè)相對占優(yōu)。目標公司所在17個行業(yè)的平均行業(yè)轉化率為22.7%。

圖4.2顯示了目標公司在《財富》500強所在23個行業(yè)的采用狀況，圖4.3顯示了《財富》500強人工智能戰(zhàn)略在不同行業(yè)的采用率；圖4.4基于麥肯錫的人工智能應用領域分類使用熱點圖來顯示不同行業(yè)的應用實施狀況。從圖中可以看出：

金融、科技、汽車行業(yè)在目標公司中占比分別為37.2%、17.2%、11.0%。

服裝、食品飲料煙草、日用品、媒體、貿易、垃圾管理等行業(yè)沒有發(fā)現采用人工智能的公司。

企業(yè)服務、酒店餐飲娛樂、科技行業(yè)人工智能采用率較為領先，分別為100.0%、60.0%、58.1%。

自動化優(yōu)化、用戶交互是較熱門的人工智能策略應用領域，占比分別為25.1%、23.1%。




六
人工智能戰(zhàn)略采用趨勢


何時采用人工智能戰(zhàn)略是所有公司必須思考的問題，機器之心以目標公司的官方公告為基礎構建了目標公司采用人工智能策略的時間節(jié)點圖，由圖4.5，我們可以得到如下結論。

2011-2017采用人工智能戰(zhàn)略的公司年均增長率為91.9%。

2011-2013采用人工智能戰(zhàn)略公司數為8家，僅占目標公司總數5.5%

2014-2017目標公司數量有明顯增幅，年均增長率為125.3%。

2015-2017有126家趨勢報告目標公司采用人工智能戰(zhàn)略，占目標公司總數86.9%。

2016新增采用人工智能戰(zhàn)略公司占到2011-2017間采用人工智能總數的37.2%，在新增量上達到峰值。

2017年新增采用人工智能戰(zhàn)略公司為49家，新增量相比上年有所回落。



七
人工智能戰(zhàn)略行動決策


當一家企業(yè)采用人工智能戰(zhàn)略時，機器之心希望能解析該企業(yè)戰(zhàn)略的側重方向。我們根據麥肯錫針對人工智能策略方向的分類，劃分了目標范圍內145家公司的策略行動決策，并構建了熱點圖得到以下結果。

大部分行動決策都集中于產品開發(fā)、智能戰(zhàn)略投入、用戶體驗，占比分別為14.6%、14.4%和12.6%。

供應鏈分銷受關注較少，占比為3.6%。

金融、科技行業(yè)偏向于采用更全面的行動決策。

企業(yè)服務、交通行業(yè)偏向于采用更簡單的行動決策。


進一步評估與結論

本次調研針對145家目標上市公司在實施人工智能戰(zhàn)略后的業(yè)務表現進行定量評估和專家分析，并根據采用人工智能戰(zhàn)略后公司的商業(yè)、運營等多方面成果的表現，將目標公司分為：

人工智能高適應性公司：該分類包含實施人工智能策略后，實現業(yè)務增長的公司。

人工智能低適應性公司：該分類包含實施人工智能策略后，出現業(yè)務遲滯的公司。

人工智能適應性較復雜公司：該類別包括難以通過單一數據指標進行業(yè)務評估的公司。

趨勢報告于每個類別分別引入兩個精選案例分析以幫助從業(yè)者與管理者更好地認識人工智能策略所帶來的業(yè)務影響。這些精選案例包括英國石油，亞馬遜，通用電氣，IBM，上汽集團和富國銀行共6家來自不同領域的知名公司人工智能戰(zhàn)略實例。

趨勢報告不僅希望能夠向人工智能從業(yè)者與管理者呈現世界領先公司如何實施和落地人工智能戰(zhàn)略，還結合官方數據與專家分析對各公司實施后的適應性趨勢進行總結，希望能夠幫助從業(yè)者與管理者的AI視野構建。悟空語音機器人' target='_blank'>語音機器人