人工智能对于中国有着重要意义,因为随着中国老龄化日益严重,迫切需要提升生产力,而人工智能正是加快生产力增长的重要机遇。尽管中国人工智能的发展在全球已经属于领先水平,但人工智能技术目前更多时候仍为各大科技公司所有,大规模落地应用的案例较少。只有当人工智能技术在中国真正普遍地在传统行业落地应用,方能充分彰显其经济潜力。
麦肯锡发布的《人工智能的未来之路》分析报告,认为目前中国传统行业运用人工智能技术存在着三重障碍。
一、对紧迫性缺乏认识
第一重障碍是很多商业领袖还没有意识到改变现有业务运作方式的紧迫性。麦肯锡调查显示,目前在中国的传统行业中,超过40%的公司仍未将人工智能列入战略优先项。因此,许多公司仍未开始采集未来人工智能系统所需要的数据。与此形成对比的是,英国、美国和日本都已建立了全国信息系统采集此类数据,将先进的分析技术引入现代农业管理。
(左:美国一家人工智能公司InterlinAir识别田间的杂草,右:给出农田的营养建议)
二、欠缺专业技术知识
第二重障碍是专业技术知识的缺失。中国需要培养更多人工智能领域的专家,以及能将人工智能知识转化为商业应用创造价值的人才。曾有一家中国芯片制造商已经意识到,分析在制造和测试过程中的大量数据将有助于改进生产流程并降低残次率。但由于缺乏既懂半导体技术又懂人工智能的人才,这一想法仍然没能被付诸实施。
三、实施成本较高
第三重障碍是实施成本较高。对中国企业而言,当人工成本较低时引入先进技术以及精简人工流程的需求并不那么迫切,高价聘用专业人才或者购买人工智能系统有时或许并不合算。
针对此类问题,减税和补助等传统经济工具或许可以解决一部分。同时,政府部门也开始率先垂范应用人工智能系统,这也产生了强有力的跟随效应,有效地激活市场。现在,一批优秀的人工智能技术服务商成长起来,加速探索人工智能在传统行业落地应用,也有利于技术经验的积累和相关人才培养,例如大疆创新的农业植保无人机,依图科技的医疗影像质控系统,图普科技针对实体零售推出的商业智能解决方案……
人工智能的重大价值之一在于引导传统产业的彻底变革。如果我们能够帮助克服人工智能发展初期的这些障碍,市场将有机会充分驱动人工智能未来的发展。
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