上个月，麦肯锡全球研究院（MGI）发布了名为《人工智能，下一个数字前沿》的研讨报告，同时也发表《人工智能如何能给公司提供真正的价值》一文，来对他们的研讨报告进行总结。他们采访了超过 3000 名高管，针对 AI 技术的应用，公司未来的部署，AI 对市场、政府和行业的影响来进行提问。

该报告的关键信息有如下几点：

• 百度、谷歌等科技巨头 2016 年在 AI 上的总投入是 200 亿 - 300 亿美元，这些资金中 90% 用于研发和部署，10% 用于收购。从 2013 年起，对 AI 的投资增长率就是其他行业 3 倍。麦肯锡发现，在接触到 AI 技术的公司中，有 20% 是早期使用者（early adopter），主要集中在高科技 / 电信、汽车 / 装配和金融服务业。下图是麦肯锡分析出来的趋势。

• AI 投资的竞争正演变成巨头科技公司对专利和知识产权 (IP) 的争夺。麦肯锡发现，在 AI 投资市场，风险资本 (VC)、私募基金 (PE) 和其他外部资金的比例仅为一小部分 (9%)。在所有不同投资领域公开的数据中，企业并购在 2013 年至 2016 年间增长最快 (85% 的增长率)。该报告列举了许多企业内部投资的例子，比如亚马逊在机器人技术和语音识别方面的投资，Salesforce 在虚拟代理和机器学习方面的投资。宝马、特斯拉和丰田等汽车制造商在无人驾驶领域对机器人技术和机器学习的投资。此外，丰田计划投资 10 亿美元，建立一个针对机器人技术和无人驾驶的研究机构。

• 麦肯锡估算，2016 年对 AI 的外部投资金额在 80 亿美元 - 120 亿美元之间，这其中机器学习吸引了将近 60% 的投资金额。机器人技术和语音识别是比较热门的两个投资领域。投资者最喜欢投机器学习技术的初创公司，因为基于软件的这种初创公司增大规模、扩展新的应用速度很快。基于软件的机器学习公司也比资金更加集中的基于机械的机器人公司更受欢迎。 包括前面的这些因素在内，企业并购正在猛增，从 2013 年到 2016 年，年复合增长率（CAGR）达到将近 80%。下面的图表说明了外部投资金额按技术类型分布的情况。

• 高科技、电信和金融服务业最早使用机器学习和人工智能技术。众所周知，这些行业愿意投资于新技术，获得竞争和内部流程方面的优势。许多初创公司也开始使用 AI 集中注意力应对业界数字化的挑战。 下表是一个热图，显示了 AI 技术在不同行业的相对使用水平，另外还从资产、用途和劳力三个方面做了细分。表中的 MGI 数字化指数是欧洲和美国的 GDP 加权平均，在报告的附录 B 里对这个参数有详细的说明。

• 麦肯锡预计，未来 3 年，高科技、通信和金融服务将成为主要采用 AI 技术的行业。这三个行业之间专利和知识产权 (IP) 的竞争正在加剧。现有的设备、产品和服务，以及领军科技公司的发展蓝图，将会逐渐揭示他们的研发实验室如今的创新性活动水平如何。例如，在金融服务业，应用 AI 优化的欺诈识别系统能提高准确率和速度，预计在 2020 年市场将达 30 亿美元。下面的图表揭示了现在的 AI + 领军行业，以及最打算在未来三年内对 AI 大力投资的行业。

• 采用人工智能技术后，医疗保健、金融服务和专业服务业的利润出现了前所未有的增长。麦肯锡发现，那些让 AI 参与高级管理从而获益的公司已经投资于基础设施，以支持其随后扩大规模。这些公司有清晰的商业目标，想要实现 3-15% 的利润率增长。在接受采访的 3000 多名高管中，多数人预计下一年的利润率将上升 5 个百分点。

麦肯锡的研究表示，亚马逊以 7.75 亿美元收购 Kiva 已经让他们获益匪浅。以前通过人力从下单到出货的时间从 60 分钟到 75 分钟不等，Kiva 的机器人系统能让机器人自动分拣货物，能将时间减少到 15 分钟，同时运货能力增加 50%。运营成本估计下降了 20%，投资回报率接近 40%。

通过利用算法来为全球 1 亿用户提供个性化推荐服务，Netflix 也获得了很好的结果。他们发现，一般说来，用户在搜索电影超过 90 秒之后就会离开网站。通过改善搜索结果，能避免用户取消订阅服务，这将避免他们每年减少 10 亿美元的收入。