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[導讀] 中國正專注于一系列核心的最佳實踐,激勵各行各業(yè)積極試點和采用AI,用于獨特的使用場景,從而擴大其在全球AI界的領先地位。 由于蓬勃發(fā)展的創(chuàng)業(yè)環(huán)境,美國按活躍玩家份額這個指標排名位列第二。

中國正專注于一系列核心的最佳實踐,激勵各行各業(yè)積極試點和采用AI,用于獨特的使用場景,從而擴大其在全球AI界的領先地位。

由于蓬勃發(fā)展的創(chuàng)業(yè)環(huán)境,美國按活躍玩家份額這個指標排名位列第二。

中國的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》于2017年啟動,正取得累累碩果,已成為讓全民族備感自豪的話題。

波士頓咨詢集團(BCG)發(fā)現(xiàn),AI正迅速對關鍵行業(yè)產(chǎn)生影響,而許多國家打造治理和發(fā)展框架的能力跟不上步伐。

波士頓咨詢集團上個月初發(fā)表了題為《AI差距:領導力造就不凡》的研究報告,深入揭示了中國日益成為全球AI界的領導者。波士頓的研究著重于分析確保AI實施成功的幾個關鍵要素,基于對7個國家2700多名管理人員的全球性調查。

研究發(fā)現(xiàn),這與積極大膽、鼓勵顛覆的管理方式存在著密切的聯(lián)系,包括積極將AI列為重要議題、鼓勵迅速開發(fā)和試點,以及促進跨職能部門的敏捷研發(fā),這些都有助于領導AI行業(yè)。由于這些因素加上創(chuàng)新周期比同行組織要短,中國企業(yè)正開始主導AI。波士頓咨詢集團發(fā)現(xiàn),國家層面的結構改進確實在為AI發(fā)展奠定基礎(投入于數(shù)據(jù)基礎設施、研究中心和網(wǎng)絡以及IT和數(shù)據(jù)相關領域的高等教育)方面發(fā)揮了重要作用。

波士頓咨詢集團的研究報告表明中國在全球AI界日益成為霸主的幾大研究結果包括如下:

85%的中國公司是AI領域的活躍玩家,在參與調查的所有七個國家中一路領跑。波士頓咨詢集團對活躍玩家所下的定義是指在這兩個維度發(fā)掘AI價值方面取得切實進展的公司:它們已經(jīng)開始將AI納入一些現(xiàn)有的流程或目前正在運行試點項目,以及迄今為止它們付出的努力一般都取得了成功。中國稱霸AI界可歸功于2017年推出的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,該規(guī)劃正取得顯著成效。

中國稱霸AI體現(xiàn)在多個行業(yè),相比之下大多數(shù)國家只集中于個別行業(yè)。波士頓咨詢集團采訪了500家中國公司,發(fā)現(xiàn)2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》取得了實效,正在成功地對AI試點、AI項目的采用和成功產(chǎn)生跨行業(yè)的影響。與美國和其他國家不同,中國在競相從AI獲取價值方面的總體領先優(yōu)勢并非有賴于其在一兩個特定的行業(yè)擁有強大的霸主地位,而是整個國家都取得了成功,整個行業(yè)成功的現(xiàn)象歸因于中國管理人員對待AI創(chuàng)新的做法。

AI試點和采用成功更多地有賴于公司的獨特優(yōu)勢,比行業(yè)特征來得更重要。波士頓咨詢集團發(fā)現(xiàn),行業(yè)領域在AI試點、采用和長期成功的相對成功方面迥然不同。AI的成功與技術基礎設施、現(xiàn)有技能、執(zhí)行速度、響應能力以及各家公司的高級管理層的支持有著更大的關系。這一發(fā)現(xiàn)解釋了為什么美國的初創(chuàng)公司在AI界很活躍的玩家中占了大部分。它們通常擁有小型工程和研發(fā)團隊,由技能嫻熟、才華橫溢的專業(yè)人員組成,遠比實力更強大的競爭對手靈活得多。波士頓咨詢集團還發(fā)現(xiàn)工業(yè)工程產(chǎn)品公司在德國是強大且很活躍的玩家(份額占到84%),但在法國卻很軟弱。反過來,數(shù)據(jù)豐富的消費級零售公司在法國是遠比在德國強大得多的活躍玩家。

由于蓬勃發(fā)展的創(chuàng)業(yè)環(huán)境,美國按活躍玩家份額這個指標排名位列第二。目前美國排在第二位,主要是由于數(shù)字化初創(chuàng)公司的AI活動很踴躍,這恰恰表明了為初創(chuàng)公司提供新技術方面的投資稅收優(yōu)惠有多重要。76%的美國公司是很活躍的玩家,聲稱過去的實施成功率超過90%。在初創(chuàng)公司生態(tài)系統(tǒng)之外,AI的采用率和成功率相對良莠不齊。

之前讓德國和其他強國得以引領技術創(chuàng)新的戰(zhàn)略和實踐如今在阻礙它們迅速利用AI。波士頓咨詢集團發(fā)現(xiàn),AI會帶來顛覆性的變化,從而改變整套流程的運作方式以及人員在其中扮演的角色,因此企業(yè)創(chuàng)新方法也要有顛覆性。過分關注研發(fā)、組織出現(xiàn)職能孤島以及厭惡風險的變革方法,正阻礙這些國家加快實施AI戰(zhàn)略。即使適當?shù)幕A設施、數(shù)據(jù)和技能落實到位,這些阻礙因素也會減緩AI在各行各業(yè)取得進展。

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