莊泉娘

制造業(yè)、農(nóng)林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將是從人工智能獲益最多的三個(gè)行業(yè)。

2017年業(yè)已過半，我們似乎有這樣一種感覺，人們比以往任何時(shí)候看到了更豐富多彩的技術(shù)進(jìn)步，卻發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效率反而下滑，越發(fā)擔(dān)憂現(xiàn)有的增長難以為繼。

受困于停滯的經(jīng)濟(jì)增長和萎縮的勞動力，發(fā)達(dá)國家日益滑入地緣政治的窠臼；發(fā)展中國家則在“中等收入陷阱”面前躊躇不前，尚未跨出變革性的步伐。數(shù)據(jù)顯示，過去十年來，資本和勞動力作為兩大傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，撬動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的杠桿作用日趨減弱。

但與此同時(shí)，我們正目睹一股力量的興起：以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)的人工智能有希望克服資本和勞動力等實(shí)體限制，開辟出新的價(jià)值與增長源泉。埃森哲預(yù)計(jì)，到2035年，通過企業(yè)和政府部門的大量投入和良性互動，加上有著偏好數(shù)字技術(shù)的巨大消費(fèi)群體，人工智能作為全新的生產(chǎn)要素，將為中國帶來逾7.1萬億美元的額外收益，勞動生產(chǎn)率將提高27%。

受益于人工智能最多的三個(gè)行業(yè)

如果中國的商業(yè)領(lǐng)袖和決策者將人工智能看作一種全新的生產(chǎn)要素，那將更好地為未來做好準(zhǔn)備，從根本上轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式。同時(shí)，這一轉(zhuǎn)變對行業(yè)的影響也意義深遠(yuǎn)?；谌斯ぶ悄軐χ袊?jīng)濟(jì)整體的影響模擬分析，結(jié)合行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)，我們進(jìn)一步解讀了人工智能對中國15個(gè)行業(yè)可能帶來的經(jīng)濟(jì)影響。制造業(yè)、農(nóng)林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將是從人工智能獲益最多的三個(gè)行業(yè)。

例如，在制造業(yè)中，物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)為智能系統(tǒng)的無縫整合創(chuàng)造了有利條件。如今，物聯(lián)網(wǎng)支持著裝配線等實(shí)體設(shè)備與數(shù)字系統(tǒng)進(jìn)行連接與通信。此外，人工智能可以彌補(bǔ)當(dāng)前各種自動化應(yīng)用形式和學(xué)習(xí)掌握更先進(jìn)模式之間的鴻溝。研究表明，人工智能可以在2035年為該行業(yè)額外帶來2.7萬億美元的總增加值。

就批發(fā)和零售部門而言，人工智能可在2035年為其額外帶來超過7000億美元的總增加值。零售商可以利用人工智能，通過智能化的自動功能來簡化庫存和倉儲管理，并借助增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)為客戶提供沉浸式購物體驗(yàn)。該行業(yè)有望顯著受益于人工智能引發(fā)的附帶創(chuàng)新效應(yīng)，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在需求、開辟新收入來源。

一些行業(yè)開始開發(fā)機(jī)器人、視覺、音頻和智能助手等諸多領(lǐng)域的專業(yè)應(yīng)用，利用各種技術(shù)能力來設(shè)計(jì)和實(shí)施人工智能系統(tǒng)：例如，中國速遞企業(yè)正在使用機(jī)器人分揀包裹，通過掃描包裝上的代碼來識別每個(gè)包裹的目的地，能隨后將包裹運(yùn)送到分揀中心周圍的不同區(qū)域，機(jī)器每天可以分揀多達(dá)20萬個(gè)包裹，令運(yùn)營效率提高了約30%并降低分類錯(cuò)誤；有約68%的中國企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者正在使用智能虛擬助手創(chuàng)造更出色的客戶互動；一家中國大型公用事業(yè)企業(yè)利用人工智能來分析整個(gè)電網(wǎng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)作出控制決策。

從企業(yè)效益出發(fā)，將人工智能應(yīng)用于用戶界面時(shí)，中國企業(yè)認(rèn)為其會在數(shù)據(jù)分析和洞見、成本節(jié)省這兩個(gè)領(lǐng)域?qū)⒖吹阶畲笫找妗．?dāng)然，市場參與者要從其工作復(fù)雜性和數(shù)據(jù)復(fù)雜性出發(fā)，定義解決方案和可行路徑。

找對正確的增長途徑

中國擁有眾多積極擁抱數(shù)字生活的消費(fèi)者，以及飛速發(fā)展的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，因此以人工智能撬動轉(zhuǎn)型的機(jī)遇巨大。

第一，智能自動化。人工智能創(chuàng)造了一種新的虛擬勞動力，我們稱之為“智能自動化”。有別于傳統(tǒng)自動化解決方案，基于人工智能的新解決方案能夠自動執(zhí)行實(shí)際環(huán)境中那些需要適應(yīng)性和敏捷性的復(fù)雜任務(wù)，解決涉及各種行業(yè)與職能的問題，并在大規(guī)模的重復(fù)性工作中自我學(xué)習(xí)。

例如已在銀行、保險(xiǎn)和能源等行業(yè)應(yīng)用的人工智能平臺Amelia擁有自然語言處理能力，可以閱讀所有手冊，有能力診斷問題并提出解決方案，為身處偏遠(yuǎn)地方的維護(hù)工程師提供支持，并能熟記抵押貸款經(jīng)紀(jì)人的120個(gè)常見問題的答案，能幫助銀行處理相關(guān)金融業(yè)務(wù)問詢，遇到難題時(shí)還會將其轉(zhuǎn)交給人類同事，然后觀察他/她如何解答。

中國企業(yè)在這一領(lǐng)域已表現(xiàn)出極大的興趣，并付諸行動。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭百度大力建設(shè)其基于開放平臺的人工智能實(shí)驗(yàn)室，專注于七大領(lǐng)域的研究，涉及機(jī)器視覺、語音、下一代人機(jī)交互以及深度學(xué)習(xí)等等。再比如，科大訊飛過去的核心技術(shù)立足于語音領(lǐng)域，讓機(jī)器能聽會說，現(xiàn)在擴(kuò)展到了人工智能領(lǐng)域，讓機(jī)器還能理解會思考。

第二，放大勞動力和資本的能力。對經(jīng)濟(jì)增長而言，人工智能并非為取代現(xiàn)有勞動力和資本，而是使其得到更有效的利用，人工智能可有效擴(kuò)充勞動力資源，提高資本效率。

例如，Praedicat是一家為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司提供風(fēng)險(xiǎn)建模服務(wù)的機(jī)構(gòu)，著力提高承保人的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)能力。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，其人工智能平臺讀取了超過2200萬份經(jīng)過同行評議的科學(xué)論文，由此識別新出現(xiàn)的重大風(fēng)險(xiǎn)。保險(xiǎn)商不但能更準(zhǔn)確地為風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，還打造出了新的保險(xiǎn)產(chǎn)品。

在制造業(yè)領(lǐng)域，成本優(yōu)化無疑是生產(chǎn)組織上的一項(xiàng)關(guān)鍵因素，工業(yè)機(jī)器人公司發(fā)那科（Fanuc）同思科和其他企業(yè)合作，創(chuàng)建了一個(gè)旨在減少工廠停機(jī)時(shí)間的FIELD系統(tǒng)，其依托先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分析平臺，捕獲并分析來自制造流程各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，由此改進(jìn)生產(chǎn)作業(yè)。

第三，各領(lǐng)域創(chuàng)新的延伸。麻省理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授大衛(wèi)·奧托（David Autor）曾提到：“通常人們都認(rèn)為，人工智能通過替代人類來促進(jìn)增長。但實(shí)際上，其巨大的價(jià)值將來自于所支持的新型產(chǎn)品、服務(wù)及創(chuàng)新?！?/p>

人工智能最少被談及的益處之一，就是它能夠在普及的過程中助推創(chuàng)新。

以無人駕駛汽車為例，為了使設(shè)備感知周圍環(huán)境并相應(yīng)行動，需要依靠激光器、全球定位系統(tǒng)、雷達(dá)、照相機(jī)、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法等諸多技術(shù)的組合。因此，硅谷的技術(shù)企業(yè)和傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)都在競爭或是合作中拓展創(chuàng)新的邊界。該市場不僅吸引了硅谷的技術(shù)企業(yè)，傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)也紛紛通過締結(jié)新的合作伙伴關(guān)系積極參與其中。例如，寶馬正與中國互聯(lián)網(wǎng)搜索巨頭百度開展合作；福特汽車則同麻省理工學(xué)院和斯坦福大學(xué)結(jié)為聯(lián)盟。

無人駕駛汽車對經(jīng)濟(jì)的潛在影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出汽車行業(yè)以外。移動運(yùn)營商、保險(xiǎn)企業(yè)、交通管理部門，乃至公共醫(yī)療機(jī)構(gòu)都能夠發(fā)現(xiàn)司機(jī)客戶的更多需求，創(chuàng)造更多價(jià)值。保險(xiǎn)企業(yè)同樣可以從自動駕駛車輛產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中開辟新的收入來源。通過將車輛數(shù)據(jù)與來自智能手機(jī)和公共交通系統(tǒng)等其他渠道的信息流結(jié)合在一起，他們不僅對客戶有了更全面的了解，而且能設(shè)計(jì)新的險(xiǎn)種，將保險(xiǎn)范圍從駕駛行為擴(kuò)大至整個(gè)出行過程。

AI和人類雙向?qū)W習(xí)

要充分發(fā)揮人工智能作為新生產(chǎn)要素的作用，激活經(jīng)濟(jì)增長潛能，以及妥善應(yīng)對人工智能引發(fā)的種種挑戰(zhàn)，利益相關(guān)方必須在智力、技術(shù)、政治、道德和社會等各領(lǐng)域中認(rèn)真做好準(zhǔn)備。機(jī)器和企業(yè)的智能化并不意味著去人工化浪潮的到來。

將人類智能與機(jī)器智能加以結(jié)合、使兩者雙向?qū)W習(xí)實(shí)現(xiàn)共存，這將有利于發(fā)揮個(gè)人特長，實(shí)現(xiàn)靈活便捷、互補(bǔ)協(xié)作，幫助全體員工創(chuàng)造更大價(jià)值。

目前，技術(shù)教育采用的是單向模式：人們學(xué)習(xí)如何去使用機(jī)器。未來，這將逐漸演變?yōu)橐环N雙向?qū)W習(xí)——機(jī)器將效仿人類，人也可以從機(jī)器身上學(xué)到更多技能。例如，未來的客服代表需要為人工智能同事做出“榜樣”，同時(shí)也向?qū)Ψ讲粩鄬W(xué)習(xí)。

埃森哲近期發(fā)布的調(diào)研報(bào)告發(fā)現(xiàn)，各國受訪員工都表示數(shù)字技術(shù)能給工作帶來積極的影響：84%的受訪員工對數(shù)字技術(shù)給工作帶來的影響持樂觀態(tài)度；超過三分之二的受訪員工認(rèn)為機(jī)器人、數(shù)據(jù)分析以及人工智能等技術(shù)能夠幫助他們提升工作效率（74%）、學(xué)習(xí)新技能（73%）和提高工作質(zhì)量（74%）。

隨著人與機(jī)器之間分工的改變，決策者還需要重新評估傳承給后代的知識和技能類型。例如，目前我們所開展的技術(shù)教育，是由人去學(xué)習(xí)如何使用機(jī)器。但情況將逐步變化，機(jī)器會向人類學(xué)習(xí)，人類同時(shí)也師從機(jī)器。此外，人際交往技能、創(chuàng)造力、領(lǐng)導(dǎo)力和情商也將變得比今天更加重要。

當(dāng)然，我們需要重新審視現(xiàn)有的法律法規(guī)，制定新規(guī)則，倡導(dǎo)有關(guān)人工智能的道德規(guī)范，并積極解決和預(yù)防人工智能可能帶來的弊端，針對失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、不平等現(xiàn)象、收入侵蝕等隱憂制定相應(yīng)對策，激勵(lì)大眾以更積極的視角看待人工智能的未來。