人工智能投資分析報告-文庫吧資料
2024-08-16 08:53本頁面
【正文】 務的重資產操作。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。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。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。圖 3：在更數(shù)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%。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）。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。事實上，在人工智能領域，大公司的內部投資占據(jù)著主要地位：麥肯錫估算，在 2016 年這一數(shù)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。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(shù)十億美元的資金。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(jù)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）。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。在這篇報告中，我們考慮的人工智能技術是所謂的「窄（narrow）」人工智能，即其僅只能執(zhí)行一項窄范圍的任務，這和所謂的尋求實現(xiàn)與人類智能類似的通用人工智能（AGI）不一樣。 s theorem）斷言：「人工智能就是那些還未做成的事。另外，「智能（intelligence）」本身也沒有一個得到了普遍接受的理論，而「機器智能（machine intelligence）」的定義也在隨著人們對新技術的適應而發(fā)生變化 [4]。一些框架通過基本功能來對人工智能技術進行分類，比如文本、語言和圖像識別，另一些分類方式則基于業(yè)務應用，比如商用或安全應用 [3]。人工智能技術的分類方式多種多樣，但是卻難以拿出一個不互斥且又全面的列表，因為人們往往會混合和匹配多種技術來尋找單個問題的解決方案。我們觀點的詳細來源可查看 Box 1。隨后，我們再研究需求方面，主要是結合案例分析、人工智能的采納應用方面、還有對 3000 多家公司 Clevel 管理人員進行的調查等。我們的研究也提供了目前快速變化的人工智能產業(yè)概覽，我們主要通過用戶和供應商的視角進行研究，并希望提供對人工智能的經(jīng)濟潛力更加完善和強健的觀點。我們采用人工智能的業(yè)務經(jīng)驗表明這種顛覆性場景是不可能的。這種不一致的觀念導致對市場的規(guī)模預測差別巨大，例如 2025 年的市場規(guī)模從 億美元到 1260 億美元 [2]。許多新的使用還處于實驗階段，市場上的產品有限，或者說有較少的產品能夠很快的有即時、普遍的應用。此外大約還有 10 億美元來自于政府獎助和種子資金。私人投資者也參與了，我們估計 2016 年人工智能的風投資金為 40 億到 50 億之間，私募股權公司投資為 10 億到 30 億美元之間。數(shù)字化前沿的公司，比如谷歌和百度，都在人工智能上投入了大量的資金。突破所需的條件已經(jīng)到位。人工智能并非新概念，經(jīng)歷過起起伏伏的歷史，既有期望也有失望。人工智能，能夠賦予機器類似人類的認知、自動駕駛汽車、偷取隱私、提升公司生產率等能力。2016 年，公司在人工智能上的投資大約為 260 億至 390 億美元，其中科技巨頭的投資為 200 億至 300 億美元，創(chuàng)業(yè)公司的投資為 60 億至 90 億美元，從 2013 年開始外部投資有了 3 倍增長。勞動力需要得到再訓練，獲得新技能，從而能利用人工智能，而不是與之競
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