人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

  人工智能、机器学习深度学习是我们大家常常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现AI的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测;深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

  人工智能从其应用场景范围上又可分为专用人工智能（ANI）与通用AI（AGI）。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo;通用AI是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。通用AI是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用AI算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用AI既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。

  专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

  人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代;第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代;这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能开始真正处理问题，切实创造经济效果。

  驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值;另一方面，大数据、物联网云计算等技术为AI的发展打下了良好基础。

  人工智能方向的企业目前大致上可以分为两类：专注于技术研发的通用型AI企业，如DeepMind、FacebookAIResearch、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型AI企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没明确的技术突破前景。专用型AI企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。

  纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现，全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能公司数、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的AI企业占据了AI企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关公司数占据了国内企业总数的近80%。

  短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充足表现了此方向的热度。长久来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前途目前尚处于无法预测的状态。

  在商业应用方面，短期内，专用型AI将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端（如营销、服务等）取得广泛的应用。长久来看，正如国际AI领域著名学者Michael I.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

  随着AI在各个行业的应用场景逐渐明朗，应用的行业与经营事物的规模逐渐增加，在无人驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众多公司进行了布局。

  从定量的角度，至2030年，AI将在中国产生10万亿元的产业带动效益。依照我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的应用，预计AI将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，AI在无人驾驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，通过人工智能技术在药物研发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病诊断辅助、疾病监护辅助等提升服务效率的应用，预计人工智能能带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，AI在推荐系统上的运用将提高在线销售的销量表现，同时更精准的市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。

  根据不一样的行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面和AI应用情况上的现状，我们设计了不一样的行业AI发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。

  通过在各个行业积累的项目经验以及与各个行业的专家访谈，我们对13个行业在组织文化基础、数据与技术基础、AI应用基础三大方面的17个子问题进行了定量评估。

  从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发展基础最为夯实。金融行业拥有良好的数据积累，在自动化的工作流与有关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用的过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业慢慢的开始利用人工智能技术布局无人驾驶、辅助驾驶技术，因此在组织基础和AI应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、AI应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。

  同时，制造、教育、通信行业值得关注。制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱，但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度，同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。

  如前所述，人工智能技术是继互联网之后最具颠覆性的革命性技术，它将开启一系列新的商业变革。当下人工智能技术所处的发展阶段，就好似处于上世纪九十年代中期的互联网技术。目前，谷歌、Facebook、亚马逊、阿里巴巴、百度等互联网巨头都以收购人工智能初创企业或自建研发实验室等各种方式积极布局人工智能研发，各行业领军企业也在各类AI应用场景内进行积极的投资、收购与研发。对于各行业的企业而言，布局AI应用，时机就在当下。企业未来的发展人工智能总体思路。

  首先应当明确在目前业务场景下有哪些地方能运用人工智能技术，有什么机会能把握，或者换个角度说，如果不开始布局人工智能技术，会失去哪些机会。企业要通过研究外部市场发展状况，了解目前行业中别的企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习观察在价值链各环节上的商业应用案例。

  其次，企业要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪几个方面存在不足，并针对不足为有关部门提供各方面的支持与引导。

  最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业要制定明确的发展趋势与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关配套能力支持计划的执行。

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