人工智慧在傳統行業落地應用，中國需打破三重障礙

人工智慧對於中國有著重要意義,因為隨著中國老齡化日益嚴重,迫切需要提升生產力,而人工智慧正是加快生產力增長的重要機遇。儘管中國人工智慧的發展在全球已經屬於領先水平,但人工智慧技術目前更多時候仍為各大科技公司所有,大規模落地應用的案例較少。只有當人工智慧技術在中國真正普遍地在傳統行業落地應用,方能充分彰顯其經濟潛力。

麥肯錫發布的《人工智慧的未來之路》分析報告,認為目前中國傳統行業運用人工智慧技術存在著三重障礙。

一、對緊迫性缺乏認識

第一重障礙是很多商業領袖還沒有意識到改變現有業務運作方式的緊迫性。麥肯錫調查顯示,目前在中國的傳統行業中,超過40%的公司仍未將人工智慧列入戰略優先項。因此,許多公司仍未開始採集未來人工智慧系統所需要的數據。與此形成對比的是,英國、美國和日本都已建立了全國信息系統採集此類數據,將先進的分析技術引入現代農業管理。

(左:美國一家人工智慧公司InterlinAir識別田間的雜草,右:給出農田的營養建議)

二、欠缺專業技術知識

第二重障礙是專業技術知識的缺失。中國需要培養更多人工智慧領域的專家,以及能將人工智慧知識轉化為商業應用創造價值的人才。曾有一家中國晶元製造商已經意識到,分析在製造和測試過程中的大量數據將有助於改進生產流程並降低殘次率。但由於缺乏既懂半導體技術又懂人工智慧的人才,這一想法仍然沒能被付諸實施。

三、實施成本較高

第三重障礙是實施成本較高。對中國企業而言,當人工成本較低時引入先進技術以及精簡人工流程的需求並不那麼迫切,高價聘用專業人才或者購買人工智慧系統有時或許並不合算。

針對此類問題,減稅和補助等傳統經濟工具或許可以解決一部分。同時,政府部門也開始率先垂範應用人工智慧系統,這也產生了強有力的跟隨效應,有效地激活市場。現在,一批優秀的人工智慧技術服務商成長起來,加速探索人工智慧在傳統行業落地應用,也有利於技術經驗的積累和相關人才培養,例如大疆創新的農業植保無人機,依圖科技的醫療影像質控系統,圖普科技針對實體零售推出的商業智能解決方案……

人工智慧的重大價值之一在於引導傳統產業的徹底變革。如果我們能夠幫助克服人工智慧發展初期的這些障礙,市場將有機會充分驅動人工智慧未來的發展。

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