人工智能正要带来下一波数字颠覆浪潮，而公司企业需要现在就开始做好准备。我们已经看到有少数几家早期进入的公司已经开始从中获得真正的利益，这使得其它公司在寻求和加速它们自己的数字转型上面显得更加紧迫。我们的发现重点围绕五大人工智能技术系统：机器人和自动化载具、计算机视觉、语言、虚拟智能体（virtual agent）、机器学习（其中包括深度学习，并且是近来许多其它人工智能技术的新进展的基础）。

1、人工智能投资正在快速增长，其中数字巨头公司是主导者。

　　从全球范围看，麦肯锡估计 2016 年科技巨头在人工智能上投入了 200 亿到 300 亿美元，其中 90% 花在了研发和部署上，另外 10% 则花在了人工智能并购上。VC 和 PE 融资、拨款和种子轮投资也在快速增长，尽管基数很小，但已经增长到了总共 60 亿到 90 亿美元。其中，机器学习作为一项赋能技术（enabling technology），已经在内部投资和外部投资中都占据了最大的份额。

2、在科技行业之外采用人工智能还处于早期的实验性阶段。仅有少数公司进行了大规模部署。

　　在我们调查的 3000 位知道人工智能的首席官级别（C-level）的高管中（来自 10 个国家，横跨 14 个行业），仅有 20% 表示他们目前在大规模或在他们业务的核心部分使用与人工智能相关的技术。许多公司表示它们并不确定相关的业务案例或投资回报。在调查了 160 多种用例之后，我们发现其中仅有 12% 对人工智能进行了商业化的部署。

3、人工智能的早期使用者与其它公司之间日益扩大的鸿沟。

　　高科技和电信行业、金融服务行业是人工智能应用方面的领军者。它们也拥有最为激进的人工智能投资意图。这些领军者的投资兼具广度与深度：跨多个职能部门使用多种技术，并且将其部署到自己业务的核心。比如说，汽车制造商正在使用人工智能来开发自动驾驶汽车和改善汽车操作体验，而金融服务公司则更可能将其用在消费者体验相关的功能中。

4、早期的证据表明，人工智能可以给严肃的采用者带来真正的价值，并且可以成为一股强大的颠覆性力量。

　　在我们调查中，将强大的数字能力与主动的战略结合在一起的人工智能早期采用者有更高的利润率，并且还有望在未来进一步扩大业绩的差距。我们在零售、电力公共事业、制造业、医疗保健和教育领域的案例研究突出了人工智能在提升预测和采购、优化和自动化运营、开发定向营销和定价以及提升用户体验上的潜力。

5、人工智能对数字基础的依赖，以及人工智能往往需要在特定数据上训练的事实意味着公司没有捷径可走。

　　公司不能推迟和拖延其数字化进步，包括人工智能。早期的采用者已经在创造竞争优势了，而且也似乎正将后进者越甩越远。一个成功的方案需要公司解决数字和分析转型中的许多元素：识别业务案例、设置正确的数据生态系统、开发或购买合适的人工智能工具以及调整工作流程、能力和文化。特别地，我们的调查表明高层的领导、管理和技术能力以及无缝的数据权限是关键的推动因素。

6、人工智能有望实现价值利益，但也给公司、开发者、政府等带来了紧迫的挑战。

　　劳动力需要得到再训练，获得新技能，从而能利用人工智能，而不是与之竞争；希望将自己确立为一个全球人工智能开发中心的城市和国家需要加入全球的竞争以吸引人工智能人才和投资；我们也需要推动解决在道德、法律和监管方面的难题，否则就会拖累人工智能的发展。

企业准备好接受人工智能了吗？

　　对人工智能潜力与危险的言论一直都很多。但人工智能并非新概念，经历过起起伏伏的历史，既有期望也有失望。这一次是否会有不同？新的分析给出的答案是“yes”：人工智能终于开始交付真实的商业收益。突破所需的条件已经到位。计算机能力增长迅速、算法变得更为精致，更重要的是全球生成了大量数据，而数据正是人工智能的燃料。

　　目前，大部分行业新闻都出自人工智能技术的提供方。许多新的使用还处于实验阶段，市场上的产品有限，或者说有较少的产品能够很快的有即时、普遍的应用。结果就是，分析师对人工智能潜力的认知分成了两派：一些人对人工智能的潜力很乐观，一些人依然对其经济收益十分谨慎。这种不一致的观念导致对市场的规模预测差别巨大。

　　由科技巨头驱动，人工智能的投资正在飞快增长。科技巨头正在人工智能技术领域投入数十亿美元的资金。它们看到了 AI 技术在未来的方向——强劲的计算机硬件，越来越复杂的算法模型和巨量数据，这些需求都已部分实现。事实上，在人工智能领域，大公司的内部投资占据着主要地位：麦肯锡估算，在 2016 年这一数字是 180 亿-270 亿美元；而外部投资（来自风投机构、私募股权投资、并购、资助和种子轮投资）大约为 80 亿-120 亿美元，如下图所示。

科技巨头主导了人工智能投资（单位：10 亿美元）

人工智能有望提升利润，推动行业转型

　　人工智能技术近年来飞速发展，然而后续的采用依然处于起步阶段。这使得评估人工智能对于公司和行业造成的潜在影响充满了挑战。那些采用人工智能技术的公司发生了什么呢？我们发现了大规模地采用人工智能技术带来丰厚回报的早期证据。

　　通过回顾五个行业的大量案例研究，我们也展示了人工智能是如何转变一些业务活动，并具有根本地改变其他业务的潜力。这些案例证明了人工智能如何在整个价值链上和不同行业之间塑造不同的功能。这些案例还对利益相关者有着广泛的影响，比如跨国公司、初创企业、政府和社会组织。而这些产业案例研究表明了人工智能的颠覆性潜力。

　　为了发展人工智能广泛应用于商业领域的愿景，我们创建了五项案例研究，以表明人工智能如何通过多种形式影响具体的行为。我们选择创建案例的行业是：零售、电力、制造业、医疗以及教育。类型涵盖私立、公有、社会企业，包括从劳动密集型行业到业务到业务的重资产操作。

　　为了满足人们的期待，人工智能需要在经济领域发挥实际作用，以显著降低成本，增加收益，并提高资产利用率。我们分类了人工智能可在 4 个领域创造价值的方式：

　　使公司更好地规划和预测需求，优化研发，提升资源；

　　以更低的成本更高的质量，提高公司生产货物、提供服务的能力；

　　以合理的价格，通过正确的讯息，将产品送达到客户手中；

　　允许他们提供丰富、个性化和便捷的用户体验。

　　这四个领域的价值创造是基于特定的使用案例，这些案例已经被探索或部署在今天的商业中。这个列表也许并不全面，它是基于当前我们对“窄”人工智能技术的知识了解。同样，它们对行业和产业有着不同的相关度，使得规划和生产层有着利用人工智能的大量机会。此外，当机器学习可为所有行业带来有价值的利益时，一些技术尤其适合特定部门内的商业应用，比如零售业和制造业的机器人、医疗行业的计算机视觉、教育行业的自然语言处理和生成。