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麥肯錫報告:2017年機器學習和人工智能現狀

作者: 時間:2017-07-27 來源:騰訊科技 收藏

  咨詢公司麥肯錫日前發(fā)布報告,對領域的現狀及未來進行了分析。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201707/362248.htm

  以下為報告要點:

  ——包括百度和谷歌(微博)在內的科技巨頭,2016年在上的投入在200億至300億美元之間,其中90%花到研發(fā)和部署上,還有10%用于收購。

  ——人工智能投資已經變成全球頂尖科技公司之間的專利和知識產權大戰(zhàn)。

  ——美國公司吸收了2016年66%的人工智能投資,中國以17%位居第二,而且增長很快。

  ——借助更好的搜索結果,Netflix估計該公司通過避免用戶退訂每年減少的營收損失達到10億美元。

  這些結論都來自麥肯錫全球研究院上月發(fā)布的《人工智能,下一個數字前沿》(Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier)。他們對3000多名高管進行了采訪,了解了這些人使用人工智能技術的情況,以及他們的公司未來的部署前景。此外還包括人工智能對市場、政府和個人的影響。

  關注AI世代(微信號:tencentai),回復“麥肯錫”可獲得該報告PDF版下載。

  這項研究的要點如下:

  ——包括百度和谷歌在內的科技巨頭,2016年在人工智能上的投入在200億至300億美元之間,其中90%投入研發(fā)和部署上,還有10%用于人工智能收購。目前的人工智能投資速度3倍于2013年以來的外部投資增長。麥肯錫發(fā)現,有人工智能意識的公司有20%是早期嘗鮮者,主要集中于高科技/電信、汽車/組裝和金融服務行業(yè)。下圖顯示了研究團隊在他們的分析過程中發(fā)現的趨勢。

  ——人工智能投資已經變成全球頂尖科技公司之間的專利和知識產權大戰(zhàn)。麥肯錫發(fā)現,只有很小比例的風險投資公司、私募股權公司和其他外部資金(最多9%)。在所有可以公開獲得的類別中,2013至2016年的并購增長最快(85%)。該報告引述了很多內部發(fā)展的例子,包括亞馬遜對對機器人和語音識別的投資,以及Salesforce對虛擬代理和的投資。寶馬、特斯拉和豐田在汽車行業(yè)占據領導地位,他們的投資方向包括機器人和無人駕駛汽車的技術。豐田還計劃投資10億美元建設一個新的人工智能研究院,專門開發(fā)機器人和無人駕駛汽車。

 

  ——麥肯錫估計,2016年的人工智能外部投資在80億至120億美元之間,機器學習吸引近60%的投資。機器人和語音識別是最受歡迎的兩個投資領域。投資者最青睞機器學習創(chuàng)業(yè)公司,原因是以軟件代碼為主的創(chuàng)業(yè)公司可以快速擴大規(guī)模,增加新的功能?;谲浖臋C器學習創(chuàng)業(yè)公司獲得的青睞度,高于成本密集的機器人創(chuàng)業(yè)公司。在這些因素以及其他因素的共同影響下,這一領域的企業(yè)并購在2013至2016年間的復合年增長率(GAGR)約為80%。下圖顯示了不同領域的外部投資的分布。

 

  ——高科技、電信和金融服務是機器學習和人工智能的早期嘗鮮者。這些行業(yè)向來愿意投資新技術,以此獲得競爭力,并提升內部流程的效率。很多創(chuàng)業(yè)公司還通過關注這個行業(yè)面臨的數字挑戰(zhàn)起步。下面的熱力圖顯示的是人工智能在各個行業(yè)和關鍵領域的相對普及狀況。

 

  ——麥肯錫預計,高科技、通信和金融服務將成為人工智能今后3年普及的主要行業(yè)。這三個行業(yè)的專利和知識產權的競爭正在加速。頂尖科技公司現在提供和計劃提供的設備、產品和服務,會逐漸彰顯他們當今的創(chuàng)新水平。例如,在金融服務行業(yè),用人工智能優(yōu)化的欺詐探測系統(tǒng)可以明顯提升精確度和速度,預計到2020年將成為一個30億美元的市場。下圖提供了當今在使用人工智能普及方面走在前列的領域或行業(yè)的概覽,以及未來3年最希望擴大投資的領域和行業(yè)。

  

 

  ——醫(yī)療保健、金融服務和專業(yè)服務因為人工智能的普及實現的利潤率增長最大。麥肯錫發(fā)現,高級管理層支持人工智能項目,而且已經投資了基礎設施來支撐其規(guī)模,還制定了明確商業(yè)目標的企業(yè),大約都實現了3%至15%的利潤率增長。在3000多名受訪的企業(yè)領導者中,多數都預計未來一年的利潤率將增長5個百分點。

  

 

  ——根據麥肯錫的研究,亞馬遜通過斥資7.75億美元收購Kiva,已經實現了不俗的回報。這家機器人公司的產品可以自動取貨和打包。由人類來負責“一鍵發(fā)貨”,需要60至75分鐘,Kiva機器人只需要15分鐘,庫存能力也提升了50%。運營成本降低約20%,大約收回了初始投資的40%。

  ——Netflix也實現了不俗的結果,該公司的算法為其世界各地的1億訂戶提供個性化推薦功能。借助更好的搜索結果,Netflix估計該公司通過避免用戶退訂每年減少的營收損失達到10億美元。



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