人工智能提升中國經(jīng)濟的愿景和路徑

莊泉娘

制造業(yè)、農(nóng)林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將是從人工智能獲益最多的三個行業(yè)。

2017年業(yè)已過半，我們似乎有這樣一種感覺，人們比以往任何時候看到了更豐富多彩的技術(shù)進步，卻發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟效率反而下滑，越發(fā)擔憂現(xiàn)有的增長難以為繼。

受困于停滯的經(jīng)濟增長和萎縮的勞動力，發(fā)達國家日益滑入地緣政治的窠臼；發(fā)展中國家則在“中等收入陷阱”面前躊躇不前，尚未跨出變革性的步伐。數(shù)據(jù)顯示，過去十年來，資本和勞動力作為兩大傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，撬動經(jīng)濟發(fā)展的杠桿作用日趨減弱。

但與此同時，我們正目睹一股力量的興起：以數(shù)字技術(shù)為基礎的人工智能有希望克服資本和勞動力等實體限制，開辟出新的價值與增長源泉。埃森哲預計，到2035年，通過企業(yè)和政府部門的大量投入和良性互動，加上有著偏好數(shù)字技術(shù)的巨大消費群體，人工智能作為全新的生產(chǎn)要素，將為中國帶來逾7.1萬億美元的額外收益，勞動生產(chǎn)率將提高27%。

受益于人工智能最多的三個行業(yè)

如果中國的商業(yè)領袖和決策者將人工智能看作一種全新的生產(chǎn)要素，那將更好地為未來做好準備，從根本上轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式。同時，這一轉(zhuǎn)變對行業(yè)的影響也意義深遠?；谌斯ぶ悄軐χ袊?jīng)濟整體的影響模擬分析，結(jié)合行業(yè)規(guī)模數(shù)據(jù)，我們進一步解讀了人工智能對中國15個行業(yè)可能帶來的經(jīng)濟影響。制造業(yè)、農(nóng)林漁業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)將是從人工智能獲益最多的三個行業(yè)。

例如，在制造業(yè)中，物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)為智能系統(tǒng)的無縫整合創(chuàng)造了有利條件。如今，物聯(lián)網(wǎng)支持著裝配線等實體設備與數(shù)字系統(tǒng)進行連接與通信。此外，人工智能可以彌補當前各種自動化應用形式和學習掌握更先進模式之間的鴻溝。研究表明，人工智能可以在2035年為該行業(yè)額外帶來2.7萬億美元的總增加值。

就批發(fā)和零售部門而言，人工智能可在2035年為其額外帶來超過7000億美元的總增加值。零售商可以利用人工智能，通過智能化的自動功能來簡化庫存和倉儲管理，并借助增強現(xiàn)實技術(shù)為客戶提供沉浸式購物體驗。該行業(yè)有望顯著受益于人工智能引發(fā)的附帶創(chuàng)新效應，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在需求、開辟新收入來源。

一些行業(yè)開始開發(fā)機器人、視覺、音頻和智能助手等諸多領域的專業(yè)應用，利用各種技術(shù)能力來設計和實施人工智能系統(tǒng)：例如，中國速遞企業(yè)正在使用機器人分揀包裹，通過掃描包裝上的代碼來識別每個包裹的目的地，能隨后將包裹運送到分揀中心周圍的不同區(qū)域，機器每天可以分揀多達20萬個包裹，令運營效率提高了約30%并降低分類錯誤；有約68%的中國企業(yè)領導者正在使用智能虛擬助手創(chuàng)造更出色的客戶互動；一家中國大型公用事業(yè)企業(yè)利用人工智能來分析整個電網(wǎng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，并實時作出控制決策。

從企業(yè)效益出發(fā)，將人工智能應用于用戶界面時，中國企業(yè)認為其會在數(shù)據(jù)分析和洞見、成本節(jié)省這兩個領域?qū)⒖吹阶畲笫找?。當然，市場參與者要從其工作復雜性和數(shù)據(jù)復雜性出發(fā)，定義解決方案和可行路徑。

找對正確的增長途徑

中國擁有眾多積極擁抱數(shù)字生活的消費者，以及飛速發(fā)展的數(shù)字化基礎設施，因此以人工智能撬動轉(zhuǎn)型的機遇巨大。

第一，智能自動化。人工智能創(chuàng)造了一種新的虛擬勞動力，我們稱之為“智能自動化”。有別于傳統(tǒng)自動化解決方案，基于人工智能的新解決方案能夠自動執(zhí)行實際環(huán)境中那些需要適應性和敏捷性的復雜任務，解決涉及各種行業(yè)與職能的問題，并在大規(guī)模的重復性工作中自我學習。

例如已在銀行、保險和能源等行業(yè)應用的人工智能平臺Amelia擁有自然語言處理能力，可以閱讀所有手冊，有能力診斷問題并提出解決方案，為身處偏遠地方的維護工程師提供支持，并能熟記抵押貸款經(jīng)紀人的120個常見問題的答案，能幫助銀行處理相關(guān)金融業(yè)務問詢，遇到難題時還會將其轉(zhuǎn)交給人類同事，然后觀察他/她如何解答。

中國企業(yè)在這一領域已表現(xiàn)出極大的興趣，并付諸行動。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭百度大力建設其基于開放平臺的人工智能實驗室，專注于七大領域的研究，涉及機器視覺、語音、下一代人機交互以及深度學習等等。再比如，科大訊飛過去的核心技術(shù)立足于語音領域，讓機器能聽會說，現(xiàn)在擴展到了人工智能領域，讓機器還能理解會思考。

第二，放大勞動力和資本的能力。對經(jīng)濟增長而言，人工智能并非為取代現(xiàn)有勞動力和資本，而是使其得到更有效的利用，人工智能可有效擴充勞動力資源，提高資本效率。

例如，Praedicat是一家為財產(chǎn)保險公司提供風險建模服務的機構(gòu)，著力提高承保人的風險定價能力。借助機器學習和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，其人工智能平臺讀取了超過2200萬份經(jīng)過同行評議的科學論文，由此識別新出現(xiàn)的重大風險。保險商不但能更準確地為風險定價，還打造出了新的保險產(chǎn)品。

在制造業(yè)領域，成本優(yōu)化無疑是生產(chǎn)組織上的一項關(guān)鍵因素，工業(yè)機器人公司發(fā)那科（Fanuc）同思科和其他企業(yè)合作，創(chuàng)建了一個旨在減少工廠停機時間的FIELD系統(tǒng)，其依托先進機器學習技術(shù)的分析平臺，捕獲并分析來自制造流程各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，由此改進生產(chǎn)作業(yè)。

第三，各領域創(chuàng)新的延伸。麻省理工大學經(jīng)濟學教授大衛(wèi)·奧托（David Autor）曾提到：“通常人們都認為，人工智能通過替代人類來促進增長。但實際上，其巨大的價值將來自于所支持的新型產(chǎn)品、服務及創(chuàng)新?！?/p>

人工智能最少被談及的益處之一，就是它能夠在普及的過程中助推創(chuàng)新。

以無人駕駛汽車為例，為了使設備感知周圍環(huán)境并相應行動，需要依靠激光器、全球定位系統(tǒng)、雷達、照相機、計算機視覺和機器學習算法等諸多技術(shù)的組合。因此，硅谷的技術(shù)企業(yè)和傳統(tǒng)機構(gòu)都在競爭或是合作中拓展創(chuàng)新的邊界。該市場不僅吸引了硅谷的技術(shù)企業(yè)，傳統(tǒng)機構(gòu)也紛紛通過締結(jié)新的合作伙伴關(guān)系積極參與其中。例如，寶馬正與中國互聯(lián)網(wǎng)搜索巨頭百度開展合作；福特汽車則同麻省理工學院和斯坦福大學結(jié)為聯(lián)盟。

無人駕駛汽車對經(jīng)濟的潛在影響將遠遠超出汽車行業(yè)以外。移動運營商、保險企業(yè)、交通管理部門，乃至公共醫(yī)療機構(gòu)都能夠發(fā)現(xiàn)司機客戶的更多需求，創(chuàng)造更多價值。保險企業(yè)同樣可以從自動駕駛車輛產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中開辟新的收入來源。通過將車輛數(shù)據(jù)與來自智能手機和公共交通系統(tǒng)等其他渠道的信息流結(jié)合在一起，他們不僅對客戶有了更全面的了解，而且能設計新的險種，將保險范圍從駕駛行為擴大至整個出行過程。

AI和人類雙向?qū)W習

要充分發(fā)揮人工智能作為新生產(chǎn)要素的作用，激活經(jīng)濟增長潛能，以及妥善應對人工智能引發(fā)的種種挑戰(zhàn)，利益相關(guān)方必須在智力、技術(shù)、政治、道德和社會等各領域中認真做好準備。機器和企業(yè)的智能化并不意味著去人工化浪潮的到來。

將人類智能與機器智能加以結(jié)合、使兩者雙向?qū)W習實現(xiàn)共存，這將有利于發(fā)揮個人特長，實現(xiàn)靈活便捷、互補協(xié)作，幫助全體員工創(chuàng)造更大價值。

目前，技術(shù)教育采用的是單向模式：人們學習如何去使用機器。未來，這將逐漸演變?yōu)橐环N雙向?qū)W習——機器將效仿人類，人也可以從機器身上學到更多技能。例如，未來的客服代表需要為人工智能同事做出“榜樣”，同時也向?qū)Ψ讲粩鄬W習。

埃森哲近期發(fā)布的調(diào)研報告發(fā)現(xiàn)，各國受訪員工都表示數(shù)字技術(shù)能給工作帶來積極的影響：84%的受訪員工對數(shù)字技術(shù)給工作帶來的影響持樂觀態(tài)度；超過三分之二的受訪員工認為機器人、數(shù)據(jù)分析以及人工智能等技術(shù)能夠幫助他們提升工作效率（74%）、學習新技能（73%）和提高工作質(zhì)量（74%）。

隨著人與機器之間分工的改變，決策者還需要重新評估傳承給后代的知識和技能類型。例如，目前我們所開展的技術(shù)教育，是由人去學習如何使用機器。但情況將逐步變化，機器會向人類學習，人類同時也師從機器。此外，人際交往技能、創(chuàng)造力、領導力和情商也將變得比今天更加重要。

當然，我們需要重新審視現(xiàn)有的法律法規(guī)，制定新規(guī)則，倡導有關(guān)人工智能的道德規(guī)范，并積極解決和預防人工智能可能帶來的弊端，針對失業(yè)風險、不平等現(xiàn)象、收入侵蝕等隱憂制定相應對策，激勵大眾以更積極的視角看待人工智能的未來。