人工智能行业的七大发展趋势

近些年随着人工智能技术研究不断突破，资本呈现热捧趋势，机器学习、自然语言处理、语音识别等代表性人工智能技术逐渐成熟落地，在细分行业形成越来越完善和高效的行业解决方案。

对于人工智能技术对个行业的实际效果差异，及企业对待智能技术的态度问题，机器之心针对各行业及公司的智能技术应用趋势与人工智能策略适应性进行了深入调研。

基于本次调研，机器之心发布《全球500强上市公司人工智能战略适应性报告》。报告范围囊括2013至2017年“财富”全球500强榜单中出现过来来自23个行业共计640家公司。机器之心查阅超过10万条新闻公告和超过3000份公司年报及数千份趋势报告，从而筛选出来自17个不同行业的145家代表性上市公司作为本次趋势报告的研究对象。这145家上市公司经确认，皆明确在其官方渠道中提及实施人工智能战略。在撰写报告的过程中，我们发现了以下七大趋势。

人工智能研究论文分布趋势

2013-2016年间，中国、美国、加拿大、日本、英国、德国、澳大利亚等国所发表的人工智能研究论文数量快速增长。其中中美两国的人工智能研究论文产出增速最快、并连续4年保持领先。

图3.2显示，全球人工智能研究论文从2013的不足百篇增长到2016的1400余篇。2014年，中国发表了近150篇人工智能研究论文，产量在该年占比最多，并持续占据鳌头。

人工智能全球投资趋势

资本支持对行业发展至关重要。过去几年，人工智能已成为全球风险投资的热门领域，并促使着大量人工智能初创企业诞生。智能技术迅猛的发展也使得资本逐渐抛开区域化的限制，转向全球化投资发展。

图3.3显示，人工智能全球投资额从2013的约10亿美元增至2017的约140亿美元。人工智能全球创投事件从2013的250余笔增至2017的1200余笔。

人工智能战略国家时间线

近年来，全球多个国家都相继发布了政府层面的官方人工智能白皮书和战略以明确人工智能发展的优先级。这些白皮书和战略多以加强合作，建立研究院，资助相关研究以及鼓励创业为主。

人工智能话题热度趋势

古人云“先行其言，而后从之”，战略往往是在公司进行铺垫后所产生。换言之，我们可以通过目标公司针对人工智能年度新闻发布量的统计，推测出行业以及公司对人工智能战略的关注程度。从图4.1可以看出，人工智能相关新闻发布量一直在逐年递增，截止至2017年，我们可以推测出人工智能战略已逐渐成为公司所考量实施策略中的重点。

2013-2017人工智能话题新闻量年均增长率为144.5%。

2015、2016年增长率分别为159.5%和161.5%。

2017人工智能新闻发布量增速有所放缓，年增长率变化为-22.0%。

2017人工智能话题新闻发布量占近五年新闻发布总量近60.0%。

人工智能行业关注热度

机器之心观察发现，目标公司大多分布在《财富》全球500强企业中占据主导地位的行业，如金融、科技、汽车等。但就采用率而言，企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业相对占优。目标公司所在17个行业的平均行业转化率为22.7%。

图4.2显示了目标公司在《财富》500强所在23个行业的采用状况，图4.3显示了《财富》500强人工智能战略在不同行业的采用率；图4.4基于麦肯锡的人工智能应用领域分类使用热点图来显示不同行业的应用实施状况。从图中可以看出：

金融、科技、汽车行业在目标公司中占比分别为37.2%、17.2%、11.0%。

服装、食品饮料&烟草、日用品、媒体、贸易、垃圾管理等行业没有发现采用人工智能的公司。

企业服务、酒店餐饮&娱乐、科技行业人工智能采用率较为领先，分别为100.0%、60.0%、58.1%。

自动化&优化、用户交互是较热门的人工智能策略应用领域，占比分别为25.1%、23.1%。

人工智能战略采用趋势

何时采用人工智能战略是所有公司必须思考的问题，机器之心以目标公司的官方公告为基础构建了目标公司采用人工智能策略的时间节点图，由图4.5，我们可以得到如下结论。

2011-2017采用人工智能战略的公司年均增长率为91.9%。

2011-2013采用人工智能战略公司数为8家，仅占目标公司总数5.5%

2014-2017目标公司数量有明显增幅，年均增长率为125.3%。

2015-2017有126家趋势报告目标公司采用人工智能战略，占目标公司总数86.9%。

2016新增采用人工智能战略公司占到2011-2017间采用人工智能总数的37.2%，在新增量上达到峰值。

2017年新增采用人工智能战略公司为49家，新增量相比上年有所回落。

人工智能战略行动决策

当一家企业采用人工智能战略时，机器之心希望能解析该企业战略的侧重方向。我们根据麦肯锡针对人工智能策略方向的分类，划分了目标范围内145家公司的策略行动决策，并构建了热点图得到以下结果。

大部分行动决策都集中于产品开发、智能战略投入、用户体验，占比分别为14.6%、14.4%和12.6%。

供应链分销受关注较少，占比为3.6%。

金融、科技行业偏向于采用更全面的行动决策。

企业服务、交通行业偏向于采用更简单的行动决策。

进一步评估与结论

本次调研针对145家目标上市公司在实施人工智能战略后的业务表现进行定量评估和专家分析，并根据采用人工智能战略后公司的商业、运营等多方面成果的表现，将目标公司分为：

人工智能高适应性公司：该分类包含实施人工智能策略后，实现业务增长的公司。

人工智能低适应性公司：该分类包含实施人工智能策略后，出现业务迟滞的公司。

人工智能适应性较复杂公司：该类别包括难以通过单一数据指标进行业务评估的公司。

趋势报告于每个类别分别引入两个精选案例分析以帮助从业者与管理者更好地认识人工智能策略所带来的业务影响。这些精选案例包括英国石油，亚马逊，通用电气，IBM，上汽集团和富国银行共6家来自不同领域的知名公司人工智能战略实例。

趋势报告不仅希望能够向人工智能从业者与管理者呈现世界领先公司如何实施和落地人工智能战略，还结合官方数据与专家分析对各公司实施后的适应性趋势进行总结，希望能够帮助从业者与管理者的AI视野构建。