自 20 世紀 50 年代「有思想的機器」誕生以來，軟件開發(fā)人員一直在試圖教會計算機如何像人類一樣思考。然而，在接下來的幾十年里，人工智能（AI）的發(fā)展速度并沒有快速增長。相關(guān)技術(shù)的研究也通常伴隨著停滯和挫折，因為開發(fā)成本過高，也缺乏足夠的數(shù)據(jù)量來支持人工智能算法。

　　然而，在過去十年中，計算能力大幅提升，深度學習算法不斷提高，機器學習變得更加強大，與此同時數(shù)據(jù)量的急劇增長也大大推動了這些算法的發(fā)展，人工智能從此進入了加速增長的新階段。經(jīng)過了 60 多年，人工智能的發(fā)展已接近臨界點，完全具備實現(xiàn)大規(guī)模商用的潛力。

　　在中國，人工智能也插上了騰飛的翅膀。「百度大腦」就是其中一個推動因素。這是一家百度建立的研發(fā)平臺供第三方來開發(fā)人工智能應用，投資于無人駕駛汽車的研究，以及提供給蓬勃興起關(guān)注于機器學習應用及相關(guān)商業(yè)模式創(chuàng)業(yè)公司的利用。

　　然而，我們最新的一項研究表明，人工智能的迅速發(fā)展可能更有利于科技板塊，因為這一行業(yè)具有相關(guān)的人才、技術(shù)和資金，更易于推動人工智能的發(fā)展和普及。相比之下，中國的傳統(tǒng)行業(yè)還沒準備好利用人工智能技術(shù)，大多還沒把其視作戰(zhàn)略重點。

　　關(guān)鍵術(shù)語

　　人工智能是有關(guān)計算機系統(tǒng)的理論和發(fā)展，這類計算機系統(tǒng)能夠代替人類智能執(zhí)行一般由后者執(zhí)行的任務，比如視覺感知、語音識別、決策和語言轉(zhuǎn)換。

　　機器學習也是一種人工智能，可以不通過明確的編程就能讓計算機獲得學習的能力。機器學習專注于開發(fā)能自學的計算機程序，遇到新數(shù)據(jù)時，這些程序能夠自我成長并做出改變。

　　深度學習是人工智能的一項功能，主要通過模仿人腦的工作模式進行數(shù)據(jù)處理并生成供決策用的模式。深度學習是人工智能中機器學習的一個子集。深度學習具備的網(wǎng)絡能夠向無結(jié)構(gòu)或無標簽的數(shù)據(jù)學習，而無需任何監(jiān)督。

　　為了更好地了解人工智能對中國傳統(tǒng)行業(yè)的潛在影響，我們最近對80家公司展開了一項調(diào)查。其中60 家處于傳統(tǒng)行業(yè)，如零售、重工業(yè)和建筑業(yè)。另外，調(diào)查對象還包括 20 位人工智能專家，他們來自中國領先的互聯(lián)網(wǎng)公司，其中包括幾家初創(chuàng)公司。調(diào)查對象覆蓋各行各業(yè)，具有一定代表性，包括金融、醫(yī)療保健、零售、消費品、科技、媒體和電信。

　　有一點大部分受訪者都認同，那就是人工智能會成為其所在行業(yè)的一股顛覆性力量。盡管變化的步伐可能因行業(yè)不同而有所差別，但 90％的受訪者都認為，人工智能會從根本上改變自己的行業(yè)。在問到人工智能會怎樣產(chǎn)生影響時，受訪者提出了 100 多種潛在方式，從提高運營效率的應用程序開發(fā)，到全新的產(chǎn)品和服務開發(fā)，不一而足。

　　盡管人工智能帶來了一線曙光，但我們的研究表明，傳統(tǒng)行業(yè)公司仍在掙扎，猶豫該如何對這一技術(shù)進行投資。超過 40％的調(diào)查受訪者表示，所在公司的 CEO 并沒有將人工智能作為戰(zhàn)略重點，60％以上的人認為，所在公司在過去一年中，人工智能戰(zhàn)略并沒有取得令人滿意的進展。

　　在調(diào)查中，大多數(shù)高管指出，人才匱乏是制定具體人工智能戰(zhàn)略的主要障礙。事實上，中國只有不到 25％的人工智能從業(yè)者擁有超過 10 年的行業(yè)經(jīng)驗，而在美國這一比例也只有 50％。一名首席技術(shù)官表示，開設機器學習相關(guān)專業(yè)的中國高等院校屈指可數(shù)。即便是有此專業(yè)，大多數(shù)學生也開發(fā)不出現(xiàn)實生活中能真正運用的應用程序。

　　鑒于以上種種挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)行業(yè)的受訪者認為，要在這一領域取得成功，前景不容樂觀：84％的受訪者表示，人工智能最大的贏家可能是互聯(lián)網(wǎng)公司和創(chuàng)業(yè)公司，而不是現(xiàn)在的行業(yè)領軍者。