人工智能是企業數字化轉型的核心
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武連峰
武連峰先生是IDC中國副總裁兼首席分析師，擁有超過20年的IT領域工作經驗。武先生自2000年加入IDC以來，積累了豐富的研究與諮詢經驗，研究領域涉及總體IT市場、軟件與服務外包、垂直行業市場、互聯網與新媒體等。
武連峰在2018百度雲智峰會上的講話
在座的各位嘉賓，大家下午好。
今天我演講的主題是智能時代企業的轉型戰略。今天這個時代，人工智能和所有行業無處不在相結合，這個結合既帶來挑戰，同時也帶來很多商機。
今天我想跟大家分享的內容有以下幾個方面。
首先是人工智能目前在企業方方面面的滲透狀況。其次是企業應用人工智能面臨哪些挑戰。然後結合這些挑戰，企業如何解決這些挑戰，其中會用到哪些新技術，再分享一些好的案例。
最後我可能簡單從宏觀層面講，企業應用人工智能在智能時代轉型策略究竟是什麼？
應用智能和技術使產業高端化
我講這個例子大家已經比較清楚，包括今年CES上有一種自動疊衣服的機器人。可能很多男士不願意疊衣服，如果您太太又不願意幫你疊，這個機器人就是一個很好的選擇。
我們也看到有一個智能烹飪系統，中國現在很多傳統制造業，比如說造鍋的這些企業，都在講我是一個低端的產業，我怎麼樣慢慢往高端走。但是美國有一家廚具公司，他們生產的鍋結合APP，就能賣到355美金，這就是往高端走，把智能滲透進去。
長城汽車也開始在跟百度合作，2020年應該會實現自動駕駛的量產。百度的阿波羅系統已經和很多廠商在合作，自動駕駛未來可能真的會顛覆整個汽車行業。
5月30號，我跟北汽研究院的一個副院長聊天過程中，他說五年之後，很可能汽車品牌不再重要，有點類似於今天我們的共享單車，你在騎一個共享單車的時候，你一定不會問這個車是永久的，還是飛鴿的，還是什麼鳳凰之類的，你只能問互聯網的品牌而已。
我想這些大家很明顯的看到，在我們的生活，在我們的企業中已經方方面面都已經開始滲透人工智能。
人工智能給整個企業帶來的價值非常大，也是未來企業數字化轉型的一個核心。
IDC過去三年一直在整個研究數字化轉型新技術，如何支持企業業務的轉型、增長、創新。
我們在2017年5月做了一個研究，僅僅把CRM系統跟人工智能相結合帶來這個價值，我們從全球角度做了一個梳理，未來五年總價值超過1萬億美元。
這裡面我們簡單看到增加收入7000多億美元，而降低成本是2000多億美元，同時我們也可以看到增加直接的工作機會至少有82萬。
技術深度應用帶來更多就業機會
我們今天一直在擔心說技術深度應用會不會使人失業，如果說簡單重複的工作一定是一個替代作用，但是我們在座的各位應該說都是企業的CIO或者IT業的人士，我們今天可以想一想，十年前和今天您的工作是變的更清閒了，還是變得更累了？我相信絕大多數人都在講說變得更累了，甚至每天早晨九點上班，晚上可能九點下班。
所以其實我們可以看到，不管什麼技術應用，其實最後人的工作還是在增加。
當然我一直在講說可能未來人工智能大規模應用，特別是跟生物信息技術相結合，有可能百分之一、百分之五變成神，剩下都是無用之人，但是我們拭目以待，看這個能不能實現。
至少從過去整個IT技術四五十年、五六十年的發展歷史來看，人的工作其實是在增加，創造的就業崗位其實也在增加。
同時本身來講，人工智能提高勞動生產率至少帶來的收益會有一千多億美元。總而言之，未來五年僅僅人工智能跟第二個相結合，就能夠帶來超過1萬億美元的收入。
如何識別真偽人工智能
接下來我們再看識別市場上的真偽人工智能，這個其實也非常重要。
今天特別是在中國市場，很多企業由於人工智能是熱點，由於區塊鏈是個熱點，只要稍稍有一點掛鉤，他就可以講說我是做人工智能，我是做區塊鏈的。
人工智能核心技術組件可以分為四大類，包括用戶數據的交互，知識表現、呈現，學習推理，這四大塊細節不用我講得太詳細，百度在很多場合有很多專家會跟大家來分享。
如何區分真人工智能和偽人工智能？
第一，很多公司現在把一些預設的程序稱為人工智能，甚至包括市場的一些兒童對話機器人。
第二，很多公司用人工來替代機器工作，也自稱是人工智能。
第三，有人把大數據分析直接當成人工智能。
第四，把計算機識別和圖像處理等於人工智能，有很多做攝像頭的公司說自己是一家人工智能公司。
第五，人工智能很多成果造假。
比如說像第二個、第三個、第四個、本身來講，公司做這些事情其實是沒錯的，只要能夠提高效率降低成本，對企業業務有好處，我認為無可厚非。但反過來如果你把自己包裝成一個人工智能公司，並且通過這種說法或者通過這種營銷手段來騙取政府的補貼和投資者的信任，我覺得這可能就有點過。
總的來講，要區分真人工智能和假人工智能，主要是三個大方面。
第一，整個系統是否具有自我學習的能力；第二，是否具有自我推理的能力；第三，是否具有解決問題的能力。如果能把這三個解決得很好，其實可以認為它是人工智能。所以我們這裡就不再糾結究竟哪些是，哪些不是。
人工智能應用面臨巨大挑戰和商機
我們也看到整個人工智能應用過程中也面臨非常大的挑戰，不同行業不同企業之間，挑戰的差異是非常大的。我們在進行整體研究，包括這次我們跟百度合作在做一個調研，整體看企業部署人工智能面臨的挑戰。
第一大挑戰就是不瞭解人工智能以及應用場景。
雖然這個名詞在市場上已經火了很多年，如果你把歷史算起來至少有四五十年了，但是很多企業還不瞭解究竟什麼是人工智能？人工智能能夠做什麼？和我企業業務相結合，有哪些應用場景？48%的企業認為這是第一個挑戰。
第二個挑戰是擔心治理和監管的影響，也包括可以啟用人工智能項目的數據資源不足。
我們一直在講數據算法算力，有很多企業其實沒有乾淨的數據，沒有經過整理的數據，所以很難使人工智能有很好的應用。
第三個是人工智能技術現在總體上還不是特別成熟。因為不成熟，所以對於IT廠商，對於互聯網公司，對於企業未來其實會有更多的商機。
我們再簡單看不同行業人工智能應用的一個就緒度，我們在研究過程中把整體就緒度分成五個方面：你的意願如何、你的技術如何、數據如何、業務如何、人員如何 ，主要這五個方面。
這五個方面我們都看到，其實上面我們講到第一產業第二產業，第三產業。
農業是第一產業，接下來像能源，製造，交通是第二產業，金融媒資是第三產業，我們這裡面整個的分值最高是20分，數據和技術是25分，業務和人員應該是各15分，我們看每一個產業的一個發展狀況，應該說越紅代表就緒度越好，越綠代表越差。
很明顯的看到總體分值的話，金融行業跟大家的認知很相似，大概能有七十幾分，即使金融行業應用最好的也大概只有七十幾分。我們看到農業相對來講應該是比較差，不足50分，只有47分。製造大概有63分，媒資和能源大約是50分左右。
所以很明顯能看到，整體上行業差距很明顯，在不同的領域來講差距也會比較明顯，特別是比如說農業裡面數據維度大概只有4分（滿分是25分）。
所以大家可以看到互聯網跟農業相結合，未來會有非常大的成長空間。
這裡越綠意味著挑戰越大，整個企業就會越不足，反過來對很多互聯網公司IT公司來講就是機會所在。
人工智能應用六大策略
我們認識到行業中一些點，可以很好地來幫助行業用戶實現轉型創新。接下來我們再簡單看人工智能應用，人工智能一共六大策略，我們把它分成六點。
1
應用人工智能的目標和願景
第一點從宏觀上看，要建立一個應用人工智能的目標和願景。
IDC過去三年一直在強調一個詞，我們叫DNE，也就是數字化原生企業。
數字化原生企業的定義是掌握數字經濟的特徵，並把它們融入業務運營和企業文化的核心。
這裡如果再把它解釋一下，其實是七個能夠，能夠快速迭代業務和創新，能夠充分利用技術賦能員工，能夠把技術和數據作為血液或者生命線，能夠實現高效業務運營，能夠創造基於信息的收入，未來基於信息和數據能夠不斷提升客戶忠誠度，能夠承擔不斷創新的一個風險。
這裡技術和數據是血液，以及基於信息的收入快速迭代這三個點，其實很多互聯網的原生企業會有這個特徵，所以其實傳統企業未來如果能滿足這七個“能夠”也可以變成數字化原生企業。
對於數字經濟的特徵，我們把它總結成三個大的方面。
第一，信息和如何利用信息是未來企業成功的一個關鍵，不管是傳統企業還是新型企業。
第二，消費者參與和大規模是發展的一個基礎，所以我們今天很多企業即使燒錢，也要擴大我們的規模。
第三，我們可以看到生態系統與核心知識產權同等重要。所以整個百度雲建立了大量的這種生態，而這種生態對於生態系統上的合作伙伴以及用戶來講，都是一件非常好的事情，這點對於大的企業是一個特別關鍵的點。
微觀一點，對於CEO、CFO、COO，大家一定會問說人工智能幫我提升多少效率，幫我降低多少成本，幫我如何增強用戶體驗，如何優化我的創新，這四個點也是非常關鍵的。
所以當把人工智能跟行業用戶相結合的時候，或者IT部門在做人工智能的時候，要宏觀的做好目標和願景。
2
人工智能未來大的發展趨勢
第二個策略是我們一定要了解人工智能未來大的發展趨勢。
這個是IDC2017年對人工智能做的十大預測。
這張圖圓圈越大，代表的越複雜，成本越高，花費越大，越往上代表的影響範圍越大。越往右這項產品技術或者這一項成為市場主流，所需要的時間分別可能是一年、兩年、三年。
我想找幾個點跟大家來看。
趨勢二里面嵌入式AI和機器學習。這裡我們預計到2018年75%的企業以及獨立軟件開發商的開發者，都會在產品中嵌入至少一個AI或者機器學習的功能，進而在商業分析領域這一比例可能會更高。所以我們今天看到很多人工智能既嵌入到軟件裡面去，同時也會嵌入到雲端。
第三個趨勢是雲服務解決方案。2018年特定的分析領域將會出現新的雲服務的定價模式，企業在雲上面的支出將是本地部署的五倍，甚至更多。所以未來企業上雲一定是一個大的發展趨勢。
第四個點API。到2015年的整個API將是連接數據算法和數字經濟價值鏈雲數據中心等決策支持服務的一個主要機制。所以我們今天看到百度很多東西都是通過API化，給生態裡很多合作伙伴更加簡化應用，人工智能幫助企業實現轉型創新。
第五個智能助理。我想這個就不再詳細來追溯它。
最後一個是內容分析。包括到2020年，我們預計66%的企業將會採用高級分類處理的一些方法，來採集、保存並且處理非結構化的內容，以提高整個的非結構化的效率。因為市場上非結構化的數據增長會更快，內容會越來越多，所以如何做好內容分析，這可能是人工智能非常大的一個發展趨勢。
3
如何評估人工智能應用的就緒度
第三條策略我們如何來評估人工智能應用的一個就緒度。
我們前面給出了一個我們這次調研的一個結果，具體評估過程中，這塊我再簡單把它再細化一下，大家可以簡單看一下。
總體實際上是21個指標，包括你的意願就緒度是如何。
如果在座的各位是行業用戶，或者您是CIO，您在應用人工智能方面，特別您在說服CEO、說服總經理、說服老闆的時候，這個是非常好的一個框架，你的意願就緒度究竟如何？
這裡有四個方面，這裡也包括你的數據就緒度如何，第三個我們是技術就緒度如何，第四個我們的業務就緒度如何，第五個我的人員就緒度如何，其實這五個方面真的是缺一不可。
根據您自己企業的一個特徵度，權重還可以做一些微調，所以評估整個應用的就緒度是非常重要的一個環節，這樣您知道自己就緒程度如何。
現在這個就緒程度，往下一階段走應該做哪些事情，這是第三個。
4
人工智能的應用場景
第四個策略，我們應該選擇合適的人工智能的應用場景，應用場景特別特別關鍵。
我過去兩三年跟很多CIO在溝通，他們其實最困惑的是如何把技術跟業務的場景結合起來。
所以IDC全球把應用場景作為所有新技術、所有行業最重要的一個發展方式來做研究。
這裡我們給出人工智能領域十幾個應用場景，我們在全應用場景大概就應該有二十幾個應用場景。
首先有些應用場景是短期內可能1到2年的，有些可能3到5年，有些是5到10年。同時這個圈越大代表這塊的用戶投資會越大，越往上代表著未來五年，年均增長率會越大。
這裡我們簡單來看一下，第一個1到2年之內能夠廣泛應用的一些場景，包括公共安全及應急事件，銷售過程的自動化，也包括互動娛樂，自動化客服，生物識別，這是在短期之內的。所以如果您找機會，或者您企業在部署的時候，可以做一個非常好的參考。
第二類5到10年智能流程自動化，供應鏈自動化，產品質量管理自動化，IT自動化。這是全球從總體上來看，這幾個應用場景可能未來3到5年可能會更有大的優勢前景。
最後5到10年左右，這裡可能會包括人工智能的輔助診斷，新藥的研發，合規管理自動化，甚至整個企業員工的數字化助理等等這些應用場景。所以其實應用場景是未來企業創新的基石，找對應用場景，是把你投資回報做好，能夠實際支持企業業務轉型，一個非常關鍵的點，這是我們第四個策略。
5
借鑑行業人工智能的最佳實踐
接下來我們簡單看第五個策略，借鑑行業人工智能的最佳實踐。
其實我們會看到有大量的應用場景。如何借鑑這些應用場景，他們好的一些經驗在哪裡，教訓在哪裡，這一點也會特別值得我們借鑑。
6
合適的技術合作夥伴
第六個策略，我們如何選擇一個合適的技術合作夥伴。
這個是我們研究整體人工智能大的生態系統圖，包括最裡面的芯片，以及包括中間的一些技術等等，以及包括外邊那些行業以及應用場景。
這大的生態系統上，人工智能有大量的這種公司，包括像百度提供這種很全方位的人工智能，這種公司相對來說還是比較少。
我們給大家幾個比較宏觀的點。
首先要有核心技術，這點特別關鍵。第二要有創新能力，因為人工智能現在剛剛開始應用，如果說百米馬拉松可能今天剛剛跑到十米。第三要有應用場景，我們剛才一直強調應用場景。第四要有成功案例。第五要有定製能力。第六要有生態系統。所以如果某家公司具備這六有，你可以考慮把它變成你未來的一個潛在的合作伙伴，這是我們六個點。
對人工智能轉型的三個建議
首先我們起步要小，人工智能其實是很複雜的事情，如何在公司內部起步要小，能夠發揮您的聚焦優勢，很快見到成果非常關鍵。
第二個迭代要快，千萬不要這個項目應用三年才出成果，老闆可能都等不及，你可能最好兩個月，三個月就能夠有一些成果出來，迭代要快。
第三個你的目標一定要大，要把企業變成數字化原生企業的未來願景，作為你的發展目標。
最後的一點，馬上行動是關鍵，那我和大家分享就到這裡，謝謝！
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