人工智能投資分析報告(編輯修改稿)
2024-08-30 08:53 本頁面
【文章內容簡介】 尋求實現與人類智能類似的通用人工智能（AGI）不一樣。我們關注窄人工智能是因為其有在近期內實現商業(yè)價值的潛力，而 AGI 還尚未實現。在這份報告中，我們關注的重點是解決業(yè)務問題的人工智能技術。我們還選出了我們關注的 5 個關鍵領域：機器人和自動化載具、計算機視覺、語言、虛擬智能體（virtual agent）、機器學習（其基于可以從數據中學習的算法，而非按照基于規(guī)則的編程來得出結論或指導行動）。其中一些涉及到處理來自外部世界的信息，比如計算機視覺和語言（包括自然語言處理、文本分析、語音識別和語義技術）；一些則是關于對信息的學習，比如機器學習；還有一些涉及到根據信息采取行動，比如機器人、自動汽車和虛擬智能體（即可以和人類交流的計算機程序）。機器學習以及其子領域深度學習是目前人工智能領域許多最新進展的核心，得到了很大的關注，也為人工智能領域吸引到了大量的投資——在 2016 年，大約有 60% 的投資都來自該行業(yè)之外。由科技巨頭驅動，人工智能的投資正在飛快增長，但商業(yè)應用仍顯落后亞馬遜、蘋果、百度和谷歌這樣的科技巨頭正在人工智能技術領域投入數十億美元的資金。它們看到了 AI 技術在未來的方向——強勁的計算機硬件，越來越復雜的算法模型和巨量數據，這些需求都已部分實現。事實上，在人工智能領域，大公司的內部投資占據著主要地位：麥肯錫估算，在 2016 年這一數字是 180 億270 億美元；而外部投資（來自風投機構、私募股權投資、并購、資助和種子輪投資）大約為 80 億120 億美元，如下圖所示。圖 1：科技巨頭主導了人工智能投資（單位：10 億美元）關于人工智能的炒作已經大到足夠鼓勵風投和私募股權公司加大對人工智能的投資力度。其他外圍的投資者，比如天使基金和種子孵化器，同樣也很活躍。我們估計 2016 年年度外部投資總額為 80 120 億美元。機器學習吸引了其中幾乎 60% 的投資，可能是因為機器學習能夠滿足許多技術與應用的需求，例如機器人和語音識別（圖 2）。此外，因為機器學習能夠更快、更簡單的設置新代碼從而建立機器人或其他機器，投資者也被機器學習所吸引。這個領域的公司收購也逐漸頻繁，從 2016 年到 2013 年，綜合年度增長率大約為 80%。圖 2：2016 年對各個人工智能領域公司的外部投資：盡管對各技術領域的邊界并不明確，但機器學習得到的投資最大。圖 3：在更數字化的行業(yè)，采納人工智能的速度更快圖 4：領先采用人工智能的行業(yè)投資也越多2. 人工智能有望提升利潤，推動行業(yè)轉型人工智能技術近年來飛速發(fā)展，然而后續(xù)的采用依然處于起步階段。這使得評估人工智能對于公司和行業(yè)造成的潛在影響充滿了挑戰(zhàn)。我們確實知道很多不采用人工智能技術的人報道說他們在做人工智能投資的商業(yè)案例時遇到了困難。但是那些采用人工智能技術的公司發(fā)生了什么呢？通過查看數字原住民的案例研究以及來自我們調研的回應，我們發(fā)現了大規(guī)模地采用人工智能技術帶來豐厚回報的早期證據。通過回顧五個行業(yè)的大量案例研究，我們也展示了人工智能是如何轉變一些業(yè)務活動，并具有根本地改變其他業(yè)務的潛力。這些案例證明了人工智能如何在整個價值鏈上和不同行業(yè)之間塑造不同的功能。這些案例還對利益相關者有著廣泛的影響，比如跨國公司、初創(chuàng)企業(yè)、政府和社會組織。產業(yè)案例研究表明了人工智能的顛覆性潛力為了發(fā)展人工智能廣泛應用于商業(yè)領域的愿景，我們創(chuàng)建了五項案例研究，以表明人工智能如何通過多種形式影響具體的行為。我們選擇創(chuàng)建案例的行業(yè)是：零售、電力、制造業(yè)、醫(yī)療以及教育，類型涵蓋私立、公有、社會企業(yè)，包括從勞動密集型行業(yè)到業(yè)務到業(yè)務的重資產操作。為了滿足人們的期待，人工智能需要在經濟領域發(fā)揮實際作用，以顯著降低成本，增加收益，并提高資產利用率。我們分類了人工智能可在 4 個領域創(chuàng)造價值的方式：使公司更好地規(guī)劃和預測需求，優(yōu)化研發(fā)，提升資源；以更低的成本更高的質量，提高公司生產貨物、提供服務的能力；以合理的價格，通過正確的訊息，將產品送達到客戶手中；允許他們提供豐富、個性化和便捷的用戶體驗。這四個領域的價值創(chuàng)造是基于特定的使用案例，這些案例已經被探索或部署在今天的商業(yè)中。這個列表也
醫(yī)療健康相關推薦
鄂ICP備17016276號-1