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皇冠体育开户(www.hg8080.vip):中国AI成熟度演进:2024年AI领军者占比或达34% 行业差距持续缩小

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  本报记者 杨清清 实习生 赵宇彤 北京报道

  导读

  目前大部分中国企业仍处于应用人工智能的试验阶段。

  自2016年的人工智能热潮以来,中国人工智能行业持续演进,但行业发展状况一直缺乏量化评估。

  不过目前,行业内已开始出现体系化的评估框架。近日,埃森哲首次发布“人工智能成熟度评估”,通过借助机器学习模型分析海量数据(603138),区分出人工智能行业相关的四大类关键组合能力。同时,埃森哲在《人工智能成熟之道:从实践到实效》研究报告(以下简称“报告”)中引入这一全新的评估框架,将AI成熟度定义为企业掌握相关基础能力与差异化能力的程度(以0-100分值计)。

  报告评估结果发现,13%的中国受访企业展现出较高的AI成熟度水平,成为应用AI领军者,其成熟度平均得分为64,是其他企业的一倍多。同时,领军企业的营收增速也较其他企业高出了50%。超过半数(52%)的受访企业依旧处于应用AI试验阶段,有待深入挖掘AI价值潜能。

  “通过机器模型预测,我们认为,中国的AI发展会继续往前,到2024年AI领军者的占比有机会达到34%。”在接受包括21世纪经济报道在内的媒体采访时,埃森哲大中华区董事总经理、应用智能业务主管兼首席数据科学家陈泽奇指出,目前大部分中国企业仍处于应用人工智能的试验阶段,企业需要加大AI规模化应用力度,推动企业持续转型和全面重塑。

  AI价值贡献持续提升

  对于企业而言,人工智能在整体业务中的价值贡献度正在日益凸显。

  陈泽奇介绍称,在2021年全球市值最大的2000家企业中,近半数曾在财报会议中谈到AI,亦展现出对AI驱动业务转型潜力的信心。具体而言,有42%的企业指出,AI项目的回报超出预期,仅有1%的企业表示回报不及预期;75%的企业已经重新制定业务战略和云计划,力求快速、全面地规模化AI。

  中国企业同样在加速AI应用之旅。埃森哲数据显示,中国企业“由AI推动的营收份额”从2018年的收入占比12%提升至2021年占比25%,增加了一倍多。陈泽奇指出,预计到2024年,这一数字将增加至36%。

  也正是在这样的背景下,埃森哲首次推出AI成熟度评估框架,借助机器学习模型分析海量数据,区分出四大类关键组合能力。

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  其中,首个关键能力是战略与高管支持。陈泽奇认为,一个AI成熟的企业必须有高管的支持,以便能够在全公司通过AI赋能全方位的业务。同时,数据与AI核心能力也同样关键,大数据时代的数据平台和数据中台都是企业核心的数据能力,在核心的数据能力之上进行的数据洞察和价值挖掘,就是AI的应用。

  此外,人才与文化以及建设负责任的AI也同样构成企业AI成熟度的关键。在大数据时代,企业既需要数据科学家搭建AI能力实现企业规模化的AI应用,也需要AI深度赋能企业业务,促进企业数字化转型,同时AI应用会涉及到诸多敏感数据,企业在利用数据提炼洞察时需要遵循道德准则。

  基于以上四大关键组合能力,埃森哲对中国企业进行分析。数据显示,52%的中国企业处于应用AI的试验阶段,既没有坚实的AI基础,也缺乏清晰的AI战略,仅13%的中国企业展现出较高的AI成熟度水平,成为应用AI的领军者。

  AI领军者有何过人之处?报告显示,AI领军者能够将战略、流程和人员等方面的优势融为一体,实现多方兼顾、综合发力;同时,AI领军者更擅长把试点成果转化为更广泛的生产力,小步快跑、规模推广。

  最后,领军者关注财务指标以外的数据,尤其关注创造可持续发展的价值,领军者比试验者更有可能收获大于30%的“由AI推动的营收”,在成功减少运营排放的企业中,70%都在利用AI实现绿色转型。

  “对于企业来说,规模化应用AI是一门技术课题,也是一门管理学问。”陈泽奇表示,在加速提升成熟度的过程中,企业管理者需要考虑短期和长期投入,将AI更好地融入企业整体战略重点,以人才为基石,打造AI核心能力,一以贯之地坚持包容和可持续,方能发挥AI开创、启发和引领的实际作用。

  行业差距持续缩小

  不同企业之间的AI成熟度有差距,从行业角度而言亦然。

  报告显示,AI在不同行业的应用重点和成熟度存在明显差异。2021年,高科技行业的AI成熟度超过60分领先各行业,自然资源、公共服务、医疗健康及生命科学紧随其后,位居40-60分值区间。

  不过,报告也指出,当前各行业之间的差距正在持续缩小。例如,自然资源与能源行业正致力于利用AI提升能效与安全,并实时最终碳足迹,有望在2024年步入60分以上区间;保险与零售行业借助AI进一步提升客户与员工体验,随着AI驱动的自动驾驶技术更为成熟,汽车制造和供应企业的成熟度也有望得到较大幅度的提升,这些行业在2024年的AI成熟度分值将逼近60分大关。

  此外,工业企业也已经看到AI技术在优化设计开发与生产制造各个环节带来的巨大价值,未来的AI成熟度也有望实现大幅跨越。

  “当前不同行业的AI应用重点和成熟度存在差异,高科技依然领先,通讯与媒体、汽车、能源等行业取得较大进步。”在接受21世纪经济报道记者采访时,陈泽奇表示,而后疫情时代,未来三年随着AI应用的普及和渗透率提高,行业差距将进一步收窄。

  陈泽奇指出,行业的AI成熟度与行业属性密切相关。对于高科技行业而言,天生具备大量数据,亦是新技术萌生的原点,因而其AI成熟度较高可谓顺理成章。相较之下,工业制造业本身并非数字化的产物,其应用需要将工厂、生产流程、设备等进行数字化,再匹配智能化,所以步伐相对较慢,“但工业的潜能一旦释放,其量能将是巨大的。”(编辑:林曦)

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