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自20世紀50年代概念提出後 ，人工智慧(AI)已在各行各業得到普及應用，為人類社會帶來了巨大機遇，創造了難以估量的價值。從2017年起，麥肯錫已連續5年開展全球人工智慧調研，從資料、演算法應用、投資回報、人才培養與可持續發展等角度切入，研究分析全球範圍內企業在AI領域的應用情況。
我們的最新調研顯示，近5年全球範圍內企業的AI使用率大幅提升，2022年有50%的公司部署了AI，遠高於2017年的20%。對AI的資本投入也隨使用率的提升而大幅增長。5年前約有40%的公司對AI投入了超過5%的總預算，而2022年已有超過一半的公司有此投入比例。可以說，各行各業對於AI的重視程度與日俱增。
若將目光投向中國，我們預計到2030年，人工智慧將為中國一些關鍵產業帶來巨大的增長機會，尤其在如汽車、交通運輸和物流；製造業；醫療保健和生命科學；企業軟體等創新和研發支出向來落後於全球同行的行業。在這些行業，一系列人工智慧用例每年可創造超過6000億美元的經濟價值。
基於2022年的全球AI調研，我們總結了中國AI發展的幾大現狀：
1、人工智慧使用率暫時落後於全球平均水平，較世界領先國家仍有較大提升空間
近5年來，全球範圍內企業的AI使用率大幅提升，從2017年的20%增長到2022年的50%，且逐漸趨於穩定。領先國家如美國，AI使用率達到60%左右。中國目前的AI使用率為41%，暫時落後於全球平均水平，表明存在較大提升空間（見圖1）。
2、人工智慧技術尚未幫助中國企業普遍實現大規模的營收增長與利潤貢獻
調查結果顯示，只有9%的中國企業可藉助AI實現10%以上的收入增長，而領先國家受訪企業中有19%的公司能實現該增長。在利潤貢獻上，AI對EBIT（息稅前利潤）的貢獻超過20%的受訪中國企業僅有7%， 而領先國家該佔比達14%。中國企業AI技術的變現能力和經濟價值創造亟待提高。
3、中國企業人工智慧與業務相結合的能力有很大的進步空間
AI能否與業務充分結合，是決定AI能否實現經濟價值的關鍵因素。只有緊貼業務的AI戰略設計、完善的配套架構、充足的AI人才，以及健全的內部培養機制，才能使AI與業務發展需求充分融合，最大化經濟收益。企業往往認為技術與業務的融合非常容易，但事實並非如此。中國企業的人工智慧與業務相結合的能力尚有極大的提升空間。麥肯錫調研結果表明，與領先國家相比，中國的AI在應用中有以下三大不足之處：
a、人工智慧整體戰略尚不成熟
AI戰略從頂層指導AI的設計、落地及業務協調，對AI成效和公司整體營收都有顯著影響。而不論是在戰略協調還是成效追蹤上，受訪中國企業與全球領先水平存在較大差距。僅有不到30%的受訪中國企業表示能讓AI戰略與公司整體戰略協調一致，25%的受訪企業高管層能充分認同AI戰略。對於中國企業而言迫在眉睫的是，改善AI相關戰略的設計與配套機制體制，並增進企業高管對AI的認同（見圖3）。
b、人工智慧轉譯員人才儲備不足
AI相關的崗位主要包含軟體工程師、資料工程師、資料科學家、資料架構師、產品經理和轉譯員等。其中，人工智慧轉譯員的角色尤為重要，因為他們知道應該提出哪些業務問題，並將業務問題“翻譯”成人工智慧解決方案。這一群體掌握的技能好比希臘字母π，他們不僅廣泛掌握通用管理技能（橫線），而且在人工智慧和業務領域也具備深厚的專業知識（兩條豎線）。調查結果顯示，中國企業一般更注重軟體工程師和資料工程師等技術職位的招聘，而諸如人工智慧轉譯員和設計師等多元化人才則重視不足。過去一年中，近一半的中國企業招聘了軟體工程師，但只有6%的企業招聘了轉譯員（同期領先國家企業佔比為14%）。業務“翻譯”人才的不足會影響中國公司對於AI技術的理解與應用，從而削弱AI帶來的業務成效與變現價值（見圖4）。
c、對企業內部人才培養的重視程度不足
AI人才一般來自高校、其他科技公司以及內部培養等。從調查結果來看，中國公司更願意從頂尖高校和其他科技公司挖掘人才，而對於內部人才培養的重視程度不足。約30%的中國公司會依靠內部培養獲取AI人才，遠低於45%的全球平均水平。而內部人才對於公司業務、流程與組織架構更加了解，將內部人才轉型成為人工智慧轉譯員，通常有利於減少溝通成本，更有效地推進AI技術的落地實施（見圖5）。
人工智慧有望成為重塑中國關鍵產業的強大力量。然而，不管在哪個業務領域，都不可能輕易獲得技術用例的價值。企業若只是在相關投入上淺嘗輒止，將無法真正部署人工智慧技術，實現營收增長或利潤提升。相反，只有制定與業務深度融合的AI戰略、加速人才轉型、健全人才培養機制，才有可能充分釋放人工智慧機遇所蘊含的巨大經濟價值，制勝當下與未來競爭。
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