人工智能投資分析報告(參考版)
2024-08-14 08:53本頁面
【正文】 智能電表基于使用量和天氣等因素自動調(diào)整用電數(shù)據(jù)。 虛擬助手幫助用戶處理事務，壞賬提前預警。 在檢修時，實時接收運行數(shù)據(jù)，節(jié)約時間。 自動記錄數(shù)據(jù)，減少技術(shù)工作者需求數(shù)量。 無人機和小型機器人可以探測并預測設(shè)備損壞，無需關(guān)停線路。 智能網(wǎng)線可以實時調(diào)整電流，改善電網(wǎng)負載。 機器學習可以預測電力需求峰值，并最大化間歇性可再生能源使用效率。 從傳感器中收集的數(shù)據(jù)可以讓機器學習系統(tǒng)實時調(diào)整發(fā)電設(shè)備數(shù)據(jù)。其他機器人可在倉庫中打包。 機器學習個性化推薦匹配消費者文檔。麥肯錫對其中三個使用案例給出了可視化描述，以下是相關(guān)內(nèi)容：零售業(yè)：預知購物者所需在該報告的附錄中，作者探索了人工智能技術(shù)在兩大公有領(lǐng)域——醫(yī)療和教育——的未來。人工智能對公共部門的潛力巨大。在美國，證券交易委員會在 2009 年強制所有上市公司必須以 XBRL（可擴展業(yè)務報告語言）格式披露其財務報表，從而確保公共數(shù)據(jù)具有機器可讀性。大量的數(shù)據(jù)對于人工智能訓練系統(tǒng)至關(guān)重要。隱私是另一個問題——誰對數(shù)據(jù)擁有所有權(quán)？需要哪些措施來保護高度敏感的數(shù)據(jù)（如醫(yī)療數(shù)據(jù)），而不必破壞其可用性？正致力于解決這些問題的組織和機構(gòu)包括 Partnership on AI、OpenAI、Foundation for Responsible Robotics 以及人工智能倫理與監(jiān)管基金會。隨著偏見的內(nèi)部化，這些問題正在加劇?，F(xiàn)實世界的偏見風險正在被寫入訓練數(shù)據(jù)集中。解決道德、法律和監(jiān)管問題。政府可能會不得不重新思考社會服務的模式。在麥肯錫的調(diào)查中，絕大多數(shù)公司并不認為自己會在未來大幅減少員工人數(shù)。解決就業(yè)和收入分配問題。人工智能可以帶動生產(chǎn)力水平的發(fā)展，從而提高工資。擴展人工智能的應用范圍，支持新技術(shù)領(lǐng)域，特別是其中的小型公司，對于保證生產(chǎn)力的增長和經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要，可以保證市場健康，具有競爭力。鼓勵更廣泛地利用人工智能。在這份報告中，麥肯錫指出了其中的一些問題，也包含部分解決問題的方法。 深圳：華為和中興等電子設(shè)備制造公司的中心、強大的硬件實力、中國政府將人工智能看作是具有戰(zhàn)略意義的技術(shù)歐洲 波士頓：科學界和工業(yè)界有悠久的合作歷史、世界級的大學（比如 MIT）在開發(fā)先進技術(shù)和培養(yǎng)頂級人才中國 硅谷：頂級的創(chuàng)業(yè)公司中心（有 12700～15600 家活躍的創(chuàng)業(yè)公司，200 萬名技術(shù)工作者）、引領(lǐng)全球風險投資、許多世界頂級科技公司的總部所在地 相信人工智能 開放的組織文化 將人工智能整合進工作流程 采取靈活的「測試和學習式」方法 識別適合目標的人工智能工具 識別高價值數(shù)據(jù) 打破數(shù)據(jù)倉（data silos） 清楚表達商業(yè)需求，創(chuàng)建商業(yè)案例 使用案例／價值的來源而整個社會需要考慮的那些尚未解決的法律和倫理問題，才是實現(xiàn)人工智能利益的最大障礙。我們也許需要重新思考公共教育系統(tǒng)和職工培訓計劃，因為我們需要確保職工所擁有的技能是與機器相補充而不是相競爭的。人工智能產(chǎn)品需要解決實際的商務問題，而不能僅僅只是提供有趣的解決方案，人工智能需要大規(guī)模解決現(xiàn)實問題。人工智能并不是數(shù)字化基礎(chǔ)的捷徑，它是數(shù)字化基礎(chǔ)強有力的延伸。對于許多企業(yè)來說，這意味著他們需要加速數(shù)字化進程以確保能夠高效地部署人工智能工具。而對于企業(yè)、政府和工人來說，這種不確定性就意味著「等待和觀望」。此外，當機器學習可為所有行業(yè)帶來有價值的利益時，一些技術(shù)尤其適合特定部門內(nèi)的商業(yè)應用，比如零售業(yè)和制造業(yè)的機器人、醫(yī)療行業(yè)的計算機視覺、教育行業(yè)的自然語言處理和生成（見圖 6）。這個列表也許并不全面，它是基于當前我們對「窄」人工智能技術(shù)的知識了解。我們分類了人工智能可在 4 個領(lǐng)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(zhì)量，提高公司生產(chǎn)貨物、提供服務的能力；以合理的價格，通過正確的訊息，將產(chǎn)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。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)
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