普華永道重磅報告：15.7萬億美元AI市場的八大入口

智東西（公眾號：zhidxcom）

編 | 十四

6月27日，2017年夏季達沃斯論壇在大連國際會議中心拉開帷幕。本次年會主題為「在第四次工業革命中實現包容性增長」，圍繞推廣以人為本的技術、引領持續再創造、創造可持續系統、應對地緣經濟變化等四個議題展開200多場會議討論。

本期的智能內參，我們推薦來普華永道的達沃斯報告——《衡量人工智慧所帶來的影響：把握機遇》，從經濟體和產業的角度闡述人工智慧即將創造的商機，並推出「人工智慧影響指數」，分析八大商業領域的近300個用例。如果想收藏本文的報告全文，可以在智東西（公眾號：zhidxcom）回復關鍵詞「nc164」下載。

以下為智能內參整理呈現的乾貨：

互聯網和移動科技推動了第一波數字化浪潮，普華永道稱之為「人的互聯網（Internet of People）」；從目前的數據科技發展來看，下一波浪潮將是物聯網（Internet of Things，IoT）。隨著數字標準化過程的發展，IoT很自然的發展處自動化產品即服務，也就是新的事務運作方案——人工智慧。

*人工智慧經濟價值來源（生產力提高；個性化產品和服務；時間成本；品質提升）

首先，從日常場景滲透來看，下至移動端虛擬助手，上至基於互聯網的商業互動（分析、決策等），AI幾乎觸及方方面面，且現在還只是一個開始。因此，在AI發展的過程中，無法適應周轉時間和成本的企業將失去大量的市場份額。

此外，市場調研顯示，截至2030年，人工智慧（AI）將為全球GDP帶來14%的增長，也就是15.7萬億美元，超出目前中國和印度的總和。其中，6.6萬億美元來自生產力的提高（包括企業自動化、面向勞動力的AI輔助和增強技術、機器人技術和自動駕駛技術），9.1萬億美元來自相關消費/商業市場。

來自消費市場的AI轉變，我們姑且稱之為「增強消費」，這種消費行為變化主要包括：消費者將被高質量、個性化的產品和服務吸引，並擁有更為富餘的時間來使用它們，因此會產生更多的數據出點和消費鏈。因此，「增強消費」的AI任務體現在基於物聯網的並行開發，推動生成新的商業模式。AI技術裝備成熟的公司將更有利於洞察客戶池，迎合消費者喜好，調整戰略部署，提供更為靈活的數據服務。此外，醫療、汽車、金融也將成為AI最具潛力的市場，技術強化、按需服務的優勢明顯。

*AI對於各地區的經濟效益（預測模型關鍵因素包括人口增長，資本存量和技術進步）

從宏觀的角度，幾乎所有的經濟體都將受益，其中，新興市場的增長將更為強勁。普華永道根據全球貿易分析基礎上的項目(GTAP)資料庫預計，

*人工智慧技術的定義（輔助型、增強型、自動化、自主智能）

人工智慧既是巨大的機會，又引發強烈的憂慮。作為一個新的機遇，對於從業者而言，它的機會在哪裡？有什麼樣的威脅？對此，普華永道強調，人工智慧的重要性，至少，將於自動化持平。而人工智慧應用的最初階段，其主要價值將體現在強化，而非創造。

人工智慧15.7萬億美元的精實增長

獲益於AI最大的將是中國，至2030年AI產業推動GDP增長26%，也就是7萬億美元；其次是北美，增長潛力為14%，3.7萬億美元；此外，北歐1.8萬億美元，南歐0.7萬億美元，拉丁美洲0.5萬億美元，亞洲發達地區0.9萬億美元，非洲、大洋洲和其他亞洲市場1.2萬億美元。

北美由於成熟的技術準備和資本優勢，結合數據接觸點和信息流、洞察力，潛在GDP增長在AI技術早期（至21世紀20年代中期）將是發展最快的地區，隨後（約十年），生產力逐漸追趕上來的中國將表現出更為強勁的增長。這主要獲益於資本再投資和企業利潤前景/投資回報率：除了中國市場本有的發展前景，伴隨著這十年的AI商業模式轉變則包括價值鏈延展，也就是AI能帶來更尖端、高技術驅動的生產力推動。

*AI變革生產力的時間節點（前期北美強，隨後被中國趕超）

再來看看勞動力市場的社會效應：不得不承認AI將帶來一波失業潮，但與此同時，它將創造新的就業機會，產生新的價值鏈，包括面向AI開發和維護的人才隊伍、運營和管理新型商業的市場人員等。由此誕生新的工種，比如管理自動駕駛汽車的交通管制員，協助機械包裝和倉儲機器人的物流人員等。

八大產業的AI影響力

從行業的角度來看，獲益於AI最大的將是零售業、金融業和醫療行業，目前的創業公司，或者還沒有面世的創企，將在未來十年中成為市場領導者。對於目前AI作用明顯的領域的企業經營者而言，重要的是把握機遇，避免工作流失到移動性和數據化優勢成為明顯、成本效益更高的競爭對手那邊去；而那些AI效益尚未發功的領域，企業經營者應當注意確保人才、技術和數據的獲取/積累。普華永道指出：不存在AI不會影響到的市場/商業領域。

人工智慧變革的發展受宏觀經濟形勢的影響，這是一個混亂而快節奏的環境因素。對此，普華永道聯手福布斯和弗勞恩霍夫協會，基於近300個企業用例提出了下列影響力指數，分析市場驅動（Consumer benefit）、時間成本（Time saved）和效益/投資時間節點（Timing）下當前可行的AI商業方案，列舉短期至中期的投資項目。

*各領域AI潛能指數表

醫療行業

受人工智慧影響最大的三個領域包括特定領域的診療、疾病/傳染病追蹤和成像診斷（病理學和放射學），其主要的AI效益包括市場驅動：更為快速準確的診；時間成本：更早干預疾病，降低風險和減少住院治療。時間節點來看，早期AI+醫療已有嘗試，包括智能挂號以及醫療保險方面的應用，其更為長期的潛力則包括保護敏感數據的智能診療，當然，這還涉及人類生物學複雜性問題有待解決。但不管怎樣，醫療資料庫的建立都十分必要。

自動化行業

三個主要受益的領域包括共享汽車、輔助駕駛、動力系統（半）自主控制和維護。自動化下至個性化的機器，上至智慧城市/自動駕駛運行系統，在市場驅動和時間成本上覆蓋面和潛力都是巨大的。目前，輔助駕駛系統（包括停車輔助、車道中央行駛、自適應巡航控制等）已經逐漸滲透市場，中期任務主要包括針對性的設備製造和維護，更為長期的自動化技術目標則在於機器的監控預測和自主維護。那技術可靠性就成為重要瓶頸。

金融服務行業

包括個姓化的財務規劃、欺詐偵察和反洗錢等，個中自動化流程/操作不僅是面向企業，也是面向客戶。目前再用的AI+金融服務考慮了個人健康、財富和退休計劃，以及個性化需求變化（育兒、收入變化）等，制定剩餘資本引入和投資建議（Robo-advice）、自動保險包銷和自動化法規諮詢等。AI+金融的中期目標為個性化需求，即消費者個人偏好的針對性設計，長期目標則是事故、損失預測等，幫助全面提高或保障客戶收益。這一領域的主要瓶頸在於客戶信任和監管許可。

零售業

個性化設計和生產環節、市場預測、基於深度學習的訂單、庫存、物流規模預測等成為要點。AI效益的市場驅動主要來自於時間、價格、產品形態更為靈活的適應消費者需求的供應，目前產品偏好推薦已在運行，中期目標是提供個性化完全制定產品，長期目標是預測產品需求的市場信號，主要的技術壁壘在於企業對資料庫的使用效率和保護能力/客戶信任度。

技術、通信和娛樂領域

三個主要的發展方向包括個性化索引和推薦、定製內容創作、個性化市場營銷和廣告。目前，內容推薦已經形成一定的市場，中期目標是自動化電話營銷和客戶談判，長期潛力在於由AI生成的個性化客戶內容，主要的技術壁壘在於娛樂產業的雜訊/不真實數據，以及數據標記難度。

AI+製造業

情況與自動化類似，主要在於系統的自主監控、操作/自動校準和維護，以幫助生產優化、更為靈活的對接產品定製過程，減少交貨延遲和涉及缺陷。目前，製造業自動化的程度日益發展，中期目標是將AI技術應用於生產、供應等全產業鏈環節，長期目標是，覆蓋產業設計分析環節，而不單單預測產品設計需求，瓶頸在於產業鏈各環節的契合和匹配，如何協作以實現更高的資源利用。

AI+能源

影響力體現在智能化的區域能源實時信息實用，幫助客戶制定更合理的分布式能源賬單和更高效的電網操作、能源存儲、基建維護等。目前智能化計量已經在推廣，下一步是優化能源管理，長期目標是可再生能源供應的高效推廣和預測導向性優化。其中主要瓶頸在於能源技術難題以及推廣成本和數據獲取。

智能物流

也就是更自動化的運輸和交付，減少管制和擁堵造成的成本附加，擴大消費者利益。目前，AI在倉儲和分揀的應用比較樂觀，中期目標在於流量控制，長期目標在於自動的貨流和交付，以節省時間，實現更為智能化的調度。

不管是以上哪個領域，普華永道認為，從業者都必須考慮以下四個問題：

1、我想從AI技術中獲得什麼？換言之，如何制動戰略起點，找到機會入口？

2、制定優先順序，即如何理解AI在價值鏈中的地位？如何整合現有的部門結構？如何建立資料庫和自動化流程？

3、我是不是有著合適的人才、企業文化和技術？

4、如何管控？也就是如何平衡信任和透明度的問題。

*人工智慧關鍵技術示意

智東西認為，人工智慧技術本質上是數字化浪潮的全面推廣，即對更廣泛信息的更深度的應用，關鍵詞在於精準、高效和全局。對於製造業，其生產力的提高毋庸置疑，城市交通體系，包括物流等也會因此高效協同運作；醫療、金融等專業領域也會更為便捷和精確；面向消費市場的零售領域也將更為靈活，縮短反饋周期，明確客戶定位和需求。因此，對於整體經濟而言，AI是將碎片化市場銜接的更為充分的工具，資源利用率更高，需求挖掘的更全面深刻，有利於各大經濟體的GDP增長。

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