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本月初，波士顿咨询集团（BCG）发布了一项研究结果，深入展示了中国正在成为全球人工智能（AI）领域的新兴领导者。国内的《新一代人工智能发展规划》使得人工智能在国家和跨行业层面建立人工智能试点，采用这项技术并且取得成功。而85%的中国公司是人工智能领域的活跃参与组织，在调查的7个国家中领先。

BCG《AI差距：领导力造就不凡》（Mind the (AI) Gap: Leadership Makes the Difference）的研究重点是人工智能实施成功的关键驱动因素，并就此对7个国家2700多名管理人员展开了全球调查。

该研究发现，大胆积极的管理方式包括积极地将AI列入议程、鼓励快速开发和试点计划，以及促进跨职能、快速的研发，都有助于构建在AI行业的领导地位。

上面说到的这些因素中国企业都有达到，加上他们的创新周期比同行短，因此他们开始主导人工智能行业。

BCG发现，国家层面的结构改进确实在为人工智能增长奠定基础，比如数据基础设施、研究中心和网络，以及IT和数据相关领域的高等教育投资都发挥了重要作用。

BCG发现中国主导人工智能领域

85％的中国公司是人工智能领域的活跃参与组织，在调查的七个国家中领先。

BCG将活跃参与组织定义为在下列两方面实现人工智能价值并且取得切实进展的公司：第1点，已经开始将AI纳入某些现有流程或目前正在运行的试点计划；第2点，迄今为止他们的努力一般都取得了成功。

中国的主导地位可归功于国家在2017年推出的《新一代人工智能发展规划》，该计划正在取得强劲成果。

同时，在接受调查的大多数其他国家中，只有大约40%到50％的公司可以称为活跃参与组织。剩下的公司在人工智能领域要么还没显着活跃，要么项目不成功的几率很大。而这类公司仍占大多数。

中国在活跃参与组织占比非常高，这由两个相互促进的因素驱动：中国在人工智能活动方面远远领先于其他国家，目前32％的公司已将人工智能纳入公司流程，而相比之下，大多数国家为20％或更低，而剩下大多数公司还在试点计划。

更重要的是，在中国，仅有10％的公司有报告之前的AI计划失败。总体来看，中国企业正在积极推动人工智能项目，而且一旦开始试验，取得成功的几率也很高。

美国活跃参与组织占51%，份额位居第二，主要是由于硅谷和“数字初创”行业的高水平AI活动。美国在新技术领域中，给初创公司提供投资税收优惠，这点非常重要。

目前美国能排在第二位，主要原因还是数字初创企业在人工智能的活动反面水平较高。而在这个特定经济领域中，76％的美国公司是活跃参与组织，报告的之前实施计划成功率超过90％。而除了这个领导领域外的传统行业，整体情况好坏参半。

德国和法国在调查中相对落后。根据调查结果，这两个国家的活跃参与组织所占份额一样。在之前实施人工智能计划的公司中，31％的德国公司和36％的法国公司报告的结果都是不成功。这两个国家都是上一次工业革命的强国。就目前的情况而言，他们都没能领导AI实施革命。

日本在尖端人工智能机器人领域处于领先地位，而在人工智能采用的竞争中显着落后。日本有39％的活跃参与组织，只有11％已经采用AI，其余的仍然是试验。不过，在活跃的公司中，他们过去试验AI项目的成功率达到66％，稳定在中等水平，并且领先奥地利和瑞士等国家。

中国的人工智能主导地位跨越多个行业，而大多数国家只关注少数行业采用这项技术。

BCG采访了500家中国公司，发现《新一代人工智能发展规划》正在成功积极地推动跨行业试点、采用人工智能，以及助力实施人工智能计划并且取得成功。

与美国和其他国家不同，中国在获取人工智能价值领域能够保持总体领先优势并非受到一两个特定行业的强大支配地位的推动。中国是在国家和整个行业层面上呈现出AI领导地位的趋势，根源在于中国管理层如何对待人工智能创新。

在全球范围内，科技公司在大多数国家都领导着人工智能。技术、媒体和电信公司在活跃参与组织中所占比例最高，整体占71％。

也许并不奇怪，在这个领域都包括技术和IT公司，电信设备和硬件生产商。能源是排行第二的行业，能源工程和服务以及石油和天然气在许多国家都很强大，特别是在中国和美国。

其他行业发展各异。与全球其他行业相比，人工智能活动和成功更多地是依赖公司的独特优势和重视而非单靠固有行业特征驱动。德国的工业工程产品公司很强大，也是活跃的参与组织（占84％的份额）但法国在这方面相对较弱。

相反，法国数据丰富的消费者零售公司比德国更强大。瑞士在银行和保险领域的活跃参与组织占比较高，而奥地利的银行业则远远落后。

活跃参与组织中，汽车行业是人工智能技术的早期采用者，日本汽车行业占27％，而德国和法国约65％。

AI发展需要什么？

BCG发现，行业格局在AI试点、采用和项目长期成功的相对成功水平上发展各异。人工智能的成功与技术基础设施、可用技能、执行速度和响应能力以及各个公司的高级管理层的支持有很大关系。

这一发现解释了为什么美国的初创企业是人工智能的主要参与者。因为他们通常拥有小型工程和研发团队，由技能娴熟或技术精湛的专业人员组成，运作速度远远超过其他竞争对手。

德国和其他强国在先前技术创新为了引领行业所制定的战略和实践阻碍了它们迅速利用人工智能。BCG发现人工智能可以解锁的变化具有破坏性，改变了整个流程的运作方式以及人类在其中扮演的角色，因此企业创新的方法也必须具有破坏性。

只专注于研发、组织单独不合作的运作方式，以及不肯冒险和变革的管理方法，都正在阻碍各国推行人工智能战略的速度。即使有适当的基础设施、数据和技能，这些障碍也会减缓各行业的AI进展。

此外，调查结果还发现了三种促使企业发展AI的行为：创新周期用月而不是年来衡量、公司管理文化积极要求人工智能创新，并愿意试验小型人工智能项目，以及建立跨职能的AI团队。

如果一家公司在这三个指标上处于领先地位，那么无论是在哪个国家，它在实施AI方面的成功几率都会显着增加。

加快创新周期

人工智能的一大优势是能够快速吸收、转化并且反馈。由于基于机器学习，AI所连接的系统可以比传统上基于人类的反馈系统更快地完成工作。因此，成功的人工智能项目在启动、测试、学习和改进的过程中迅速发展。事实上，他们移动的速度越快，他们就能越快地建立价值并嵌入流程中。

调查数据证实了这一点，表明平均创新周期较短的公司，其AI实施跟踪记录明显优于周期较长的公司。在接受调查公司中，16％是速度最快的创新企业（创意到建立原型的平均时间为3个月或更少），其中72％归类为成功的活跃参与组织，实施成功率为83％。

然而，随着创新周期的增加，AI活动和成功率也会相应降低。在创新周期为两年或两年以上的公司中，只有不到30％的公司是活跃参与组织，他们的成功率降至平均50％上下。

公司管理文化积极要求人工智能创新

人工智能成功的最有力推动因素之一是公司高管愿意试行AI项目。活跃参与组织中，高级管理层更愿意推动AI项目，这也是各个国家和行业普遍存在的事实。

趋势很明显：当高级管理层明显推动人工智能时，组织在人工智能创新方面变得更加活跃，并且更加成功。

正如最近BCG联合麻省理工学院发布的报告所示，活跃参与组织的高管们正在积极地将AI纳入员工的议事日程。与这些公司的高管一样，中国的管理层在整体AI发展方面表现积极。近90％的中国管理人员相比其他主题更关注人工智能，而只有53％的德国高管和52％的法国高管这样认为。

在一些国家，许多高管甚至似乎在积极地抑制人工智能创新。例如，20％的日本公司经理人报告说，相比其他创新主题，他们实际上更少关注人工智能领域。

建立跨职能AI团队

人工智能实施良好的国家会采用明确的跨职能创新方法。因为实施AI本质上是教机器执行人工任务，所以它必然需要多学科的技术、数据和商业敏锐性才能实现。成功实施人工智能需要跨职能团队来保持创新速度。

过去，IT部门的任务就是创建新功能，无需客户经理、营销部门或生产专家密切合作都可以成功创新产品。然而这并不适合AI的创新。

在各个国家中，AI部门独立工作仍然是常态。但根据调查，突破AI部门“孤岛式”运作显着增加了成为活跃参与组织的可能：41％的活跃组织通过跨职能团队来推动AI创新，而相对不够活跃的组织只有22％这样做。

但72％的受访美国公司和66％的德国公司表示，他们的组织不会创建多学科团队来处理AI项目。在这些公司中，人工智能部门基本独立运作，那成为活跃参与组织的可能也相应地减少了。

相比之下，中国的人工智能跨职能团队数据已经达到50％。

公司不会自动在AI方面变得活跃和成功，企业高管们在这个过程要发挥重要作用才能在AI革命中取得成功。管理层必须认识到AI的地位，他们必须采取相应的行动，不是在将来而是在现在，同时要保持开放大胆的态度。

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