自20世纪50年代“有思想的机器”诞生以来，软件开发人员一直在试图教会计算机能够像人类一样思考问题。然而，在接下来的几十年里，人工智能（AI）的发展速度并没有快速增长。相关技术的研究也通常伴随着停滞和挫折，因为开发成本过高，导致缺乏足够的数据量来支持人工智能算法。
然而，在过去十年中，计算机的计算能力大幅提升，深度学习算法不断提高，机器学习变得更加强大。与此同时，数据量的急剧增加大大推动了这些算法的发展，人工智能从此进入了加速发展的新阶段。经过了60多年，人工智能的发展已接近临界点，完全具备实现大规模商用的潜力。
在中国，人工智能也插上了腾飞的翅膀。“百度大脑”就是其中一个推动因素。这是一家由百度建立的研发平台，供第三方开发人工智能应用，并投资于无人驾驶汽车的研究，以及提供给蓬勃兴起、关注于机器学习应用及相关商业模式的创业公司利用。
然而，我们最新的一项研究表明，人工智能的迅速发展可能更有利于科技板块，因为这一行业具有相关的人才、技术和资金，更易于推动人工智能的发展和普及。相比之下，中国的传统行业还没有准备好利用人工智能技术，大多还没将其视作战略重点。
对于人工智能，大多数人还没准备好
为了更好地了解人工智能对中国传统行业的潜在影响，我们最近对80家公司开展了一项调查。其中，60家处于传统行业，如零售、重工业和建筑业。另外，调查对象还包括20位人工智能专家，他们来自中国领先的互联网公司，其中包括几家初创公司。调查对象覆盖各行各业，具有一定的代表性，包括金融、医疗保健、零售、消费品、科技、媒体和电信。
有一点大部分受访者都认同，那就是人工智能会成为其所在行业的一股颠覆性力量。尽管变化的步伐可能因行业不同而有所差别，但90%的受访者认为，人工智能会从根本上改变自己的行业。当问到人工智能会以怎样的方式产生影响时，受访者提出了100多种潜在方式，包含从提高运营效率的应用程序开发，到全新的产品和服务开发，不一而足。
尽管人工智能带来了一线曙光，但我们的研究表明，传统行业公司仍在挣扎，他们在犹豫该如何对这一技术进行投资。超过40%的调查受访者表示，所在公司的CEO并没有将人工智能作为战略重点；60%以上的人认为，所在公司在过去一年中，其人工智能战略并没有取得令人满意的进展。
调查中，大多数企业高管指出，人才匮乏是制订具体人工智能战略的主要障碍。事实上，中国只有不到25%的人工智能从业者拥有超过10年的行业经验；在美国，这一比例也只有50%。一名首席技术官表示，开设机器学习相关专业的中国高等院校屈指可数。即便是有此专业，大多数学生也开发不出现实生活中能真正运用的应用程序。
鉴于以上种种挑战，传统行业的受访者认为，要在这一领域取得成功，前景不容乐观：84%的受访者表示，人工智能最大的赢家可能是互联网公司和创业公司，而不是现在的行业领军者。
人工智能发展到了爆发的临界点
在技术突破和应用机会不断扩展的双重推动下，人工智能走到了大规模应用的临界点。四大趋势表明，人工智能将给各行各业带来颠覆性的变革（见图一）：
■半导体厂商、CPU和GPU企业均将人工智能视作核心目标，斥巨资投入大量处理技术，为人工智能及机器学习打下基础。
■开源人工智能平台的数量及规模持续激增，开发人员可以自由利用编程界面，使用各类工具、算法以及训练数据，建立人工智能功能。
■数据资源的规模及种类大幅增加，意味着可以对机器进行训练，从而使其做出更快、更好的决策。
■高科技巨头以及风投机构对致力于“人工智能跨行业创新应用”的初创公司趋之若鹜。从2010年到2014年，人工智能初创公司的风险投资额增加了20倍以上。
我们对这种历史性转折并不陌生。当技术创新与市场力量汇聚在一起时，便会创造出足以扭转整个行业局势的产品。2007年苹果手机iPhone的发布就是这样一个历史时刻。当触摸屏的成熟技术与移动电话的日益普及交织在一起时，便产生了足以改变整个行业领域的新产品。
虽然确切的时间仍无法预测，但人工智能似乎已走到了类似的爆发性历史转折点。人工智能的重大技术进步创造了大量机会，将催生出改变游戏规则的产品和服务。其中一项关键的应用便是语音识别。目前，自然语言处理的成功率已接近99%（技术临界点），全球和中国的大型科技企业正在努力推出相应的家用网络设备，如具备语音输入技术的路由器。
在无人驾驶领域，其关键技术也已接近临界点：比如目标跟踪算法，即用于识别车辆附近目标的算法已达到90%的准确率。再比如，固态激光雷达已经面市（类似于雷达，但以激光为工作光束），可用于收集车辆周围环境的高频数据。由于这些技术迅速进入成熟可行阶段，各类大型科技公司，如谷歌、英伟达、英特尔和宝马都在快马加鞭，努力开发自动驾驶汽车。
中国将引领AI行业趋势
尽管人工智能的发展主要受全球高科技企业的推动，可中国企业依然致力于在这一新兴领域成为领导者。
例如，中国对本土半导体行业的打造主要强调发展机器学习所依赖的CPU和GPU（图形处理器）技术。百度以96%的准确率成为语音识别市场的领先企业，其追上甚至赶超了谷歌、微软及亚马逊等竞争对手。预计中国的人工智能应用市场将以50%的速度逐年增长，远远超过全球市场20%的复合年增长率。
中国政府已经认定人工智能是经济发展新的引擎，因而投入资金开展学术研究，并为人工智能企业提供经济奖励。中国的互联网巨头将人工智能视为重点，而初创公司不断开发各种人工智能应用，包括机器人、医疗卫生，以及无人机领域。部分中国公司（比如，NIST的科大讯飞和Image Net的海康威视）在人工智能技术领域甚至超过了全球知名的竞争对手。
对传统企业的挑战：行业领先还是落后于人？
中国积极推进、引领人工智能革命，为国内非高科技类企业带来一定难题，因为后者将不得不开始采用人工智能技术。很多传统企业开始与互联网公司在人工智能应用领域开展合作，以增加自身的成功几率。在合作过程中，他们为今后可能颠覆自己的对手提供珍贵的专有数据以及行业经验。与可能“摧毁”自己的公司合作，真的能够帮助传统企业取得成功吗？高科技企业是否成为中国人工智能繁盛时期的唯一赢家？
对传统企业而言，除了开展合作外，其还可采用的策略有：投入资金，加入人工智能技术和能力的竞赛。然而，鉴于我们预测人工智能业未来的发展带有很多不确定性，因此仅靠预测采取上述举措可能是很不明智的。中国在人工智能领域发展的这一优势能否被国内传统企业所充分利用？（见图二）
传统企业的CEO们必须积极思考人工智能在其所在行业的现状以及潜在的未来，明确未来目标的重点，建立发现并捕捉人工智能在本行业推广效益的引擎。
