1、工智助力中國經濟馬克珀迪、 邱靜、 陳笑冰長4101316全新生產要素嶄露頭角三種途徑， 引領增長三大維度， 創造價值前進之道人工智能： 助力中國經濟增長2目錄全球范圍內， 就助推經濟進步而言， 單純擴大資本投入和勞動隊伍規模的效果一直在減弱。 對大多數發達經濟體來說， 僅憑兩種傳統生產驅動因素， 已無力維持過去數十年來穩定發展的繁榮狀態。中國的情形亦是如此。 經濟增幅放緩， 勞動力短缺和資本收縮顛覆了舊有增長模式， 生產率的改善也后勁不足。但我們無需對長期預測持悲觀態度。 隨著近期多項變革性技術的聚合， 各經濟體正在步入一個嶄新時代人工智能 （AI） 有望克服資本和勞動力等實體限制， 開創新

2、的價值與增長源泉。事實上， 埃森哲近期的分析表明： 到2035年， 人工智能有潛力拉動中國經濟年增長率上升1.6個百分點。中國的決策者們正與這一寶貴機遇同行。 自2014年起， 政府陸續啟動了一系列國家經濟振興計劃， 其中包括 “十三五規劃” 、 “中國制造2025” 、 “機器人產業發展規劃” ， 以及 “ 互聯網+ 人工智能三年行動實施方案” 等。 人工智能在中國經濟發展中的優先級地位已不言而喻其目標是截至2018年， 打造 “千億級”規模的人工智能市場。1 為了成功推進這一議程， 政策制定者和企業領導者必須積極準備， 并用實際行動構建人工智能廣泛普及的未來。 在該過程中， 政商領袖們不應

3、只將人工智能視為另一種生產力強化器； 而是務必清醒地認識到， 人工智能可以從根本上轉變經濟增長方式。當前， 僅靠增加資本和勞動力， 中國已無法復制過往的高速經濟增長。 然而， 令人欣喜的是， 作為一項正在崛起的全新生產要素， 人工智能有望變革中國經濟發展的基礎。人工智能： 助力中國經濟增長3全新生產要素嶄露頭角過去十年， 中國的國內生產總值增速一直呈下滑態勢 （參見圖1） ； 以往推動經濟擴張的要素正明顯失去動力。 同時， 經濟效率的提升速度也在不斷走低。三十年間， 通過充分利用人口紅利和大量資本投入， 中國經濟取得了長足發展。 而今， 隨著中國經濟逐步成熟， 這種做法已不再奏效。 作為過去三

4、十年的經濟引擎， 固定資產投資如今面臨產能過剩、 企業高負債和房地產過度投資的嚴重困擾。 同時， 適齡工作人口的增長也在迅速放慢 （參見圖2和圖3） 。經濟放緩也凸顯了中國的另一薄弱環節生產率低下。 我們此前的研究表明， 盡管在經濟快速增長時期， 中國的生產率提升令人矚目， 但其水平仍遠遠落后于發達國家；2而且在近期， 這種增長勢頭已顯著弱化 （參見圖4） 。圖1. 中國國內生產總值及其增長狀況 （萬億人民幣， %）中國國內生產總值的增速已逐步趨緩。資料來源： 中國國家統計局2000002468101214161020304050607080國內生產總值增長率2001 2002 2003 20

5、04 2005 2006 2007 2008 2009 2010 20112012 2013 2014 2015 2016人工智能： 助力中國經濟增長4工作適齡人口增長率2000750-1.5-1.0-0.50.00.51.01.52.02.5800850900950100010502005201020152020202520302035圖3. 中國工作適齡人口數， 2000-2035年 （百萬人， %）可供填補空缺崗位的人口正在減少。資料來源： 牛津經濟研究院圖4. 中國全要素生產率增速， 2000-2015年 （）“全要素生產率”（TFP） 是用以評價某一經濟體對現有資本和勞動力利用效率的

6、關鍵指標。 數據顯示， 過去十年來中國的全要素生產率增長已大幅放緩。資料來源： 美國經濟咨商局， 經濟數據總庫200001234567200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015圖2. 中國固定資產投資， 2000-2016年 （萬億人民幣， %）中國國內的資產投資增長已放緩。資料來源： 中國國家統計局20000051015202530102030405060固定資產投資增長率2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 20112012 2013 2014 201

7、5 2016人工智能： 助力中國經濟增長5圖5. 人工智能作為新生產要素的經濟增長模型我們對傳統增長模型做了調整， 將人工智能作為新的生產要素納入其中。傳統增長模型新的增長模型增長資本勞動力全要素生產率+資本勞動力全要素生產率人工智能+備注： 表示該要素有所變化。資料來源： 埃森哲分析盡管對中國而言， 很多經濟數據向我們昭示了未來的挑戰性； 然而， 由此作出全盤論斷卻有失偏頗。在悲觀論述中被遺忘的關鍵因素， 正是新技術對經濟增長的影響?；趥鹘y理論， 資本和勞動力是推動經濟增長的兩大 “生產要素” （參見圖5） 。 當二者之一的數量上升、 或是被更有效地利用時， 便會產生經濟增長。 源自創新和

8、技術進步的經濟增長則反映在全要素生產率 （TFP） 的提高上。經濟學家一直認為， 新技術是通過提高全要素生產率來促進經濟增長。 誠然， 上世紀出現的一系列重大技術突破，諸如電力、 鐵路和信息技術， 皆遵循此道。 然而， 盡管這些技術顯著提高了生產率， 卻并未締造出全新的勞動力量。今天， 我們正目睹另一類新技術的崛起， 它們通常被統稱為 “人工智能” （請參考 “何為人工智能？ ” 部分） 。 許多人認為， 人工智能與過去的技術突破并無二致。 若是基于這一觀點， 那我們就只能期待某種程度的增長， 卻不會迎來任何實質性變革。試想， 如果人工智能不僅能夠提高全要素生產率， 更可成為一種全新的生產要素

9、， 將會實現怎樣的增長？要充分理解人工智能的革命性影響， 我們必須將其看作資本和勞動力兩種實體要素的結合。 人工智能能夠以更大的規模和更快的速度復制勞動行為， 甚至執行某些超出人類能力的任務。 此外， 雖然深入學習能力較人類還稍遜一籌， 但某些領域中， 它卻擁有著超越人類的學習速度。 例如， 審核1,000份法律文件以往需要三人耗時六個月之久，而如今， 虛擬助手幾天便可完成。3 不僅如此， 人工智能還能以某種實體資產形式存在， 如機器人和智能機器。 與機器設備和建筑等傳統資產不同， 人工智能型資產的表現將隨著時間推移愈發出色， 憑借的便是傳統資產所不具備的自學能力?；诜治雠c建模， 我們將清晰

10、地闡明： 一旦人工智能被視為新的生產要素， 而不只是生產率增強工具， 將會激發怎樣的增長潛力。 對中國而言， 答案便是經濟預期增長率的明顯提升。如圖6所示，我們共研究了三種情境。 第一種情境是 “一如既往” ， 即假設不存在人工智能效應； 第二種情境表明， 如果維持傳統觀點人工智能只是全要素生產率的增強因素， 其對經濟增長的促進相當有限； 第三種情境則凸顯出， 當人工智能構成一項新的生產要素， 將會產生革命性的影響。 事實上， 對傳統生產要素的有效補充和顯著增強才是人工智能真正的潛力所在。人工智能： 助力中國經濟增長6圖6. 中國經濟增長的三種情境模擬人工智能作為新的生產要素， 可以為中國經濟

11、帶來巨大的增長機遇。2035年中國經濟總增加值 (Gross Value Added) （10億美元）資料來源： 埃森哲和經濟學前沿公司 （Frontier Economics）未引入人工智能的預計增長情況人工智能僅影響全要素生產率的預計增長情況人工智能作為新生產要素的預計增長情況8318316,280中國經濟總增加值人工智能對全要素生產率的提升作用人工智能帶來的額外增長26,27526,27526,275人口是把雙刃劍。 人口紅利正在衰減， 這對中國經濟無疑是重大挑戰； 然而， 借助人工智能的增強效應， 中國將再次受益于龐大的人口基數。4李德毅， 中國工程院院士人工智能： 助力中國經濟增長7

12、何為人工智能？人工智能并非是一個全新概念在過去70年中， 以阿蘭圖靈 （Alan Turing） 、 馬文明斯基（Marvin Minsky） 和約翰麥卡錫 （John McCarthy） 為代表的一批計算機科學家逐步奠定了其主要理論和技術基礎。 今天， 這一術語是指能夠以不同方式組合的多種技術， 由此具備以下能力：1.無限制獲取計算能力。全球公共云計算市場在2015年已達近700億美元； 同時， 數據存儲也已更為豐足。2.大數據的增長。自2010年以來， 隨著我們身邊更多設備實現互聯， 全球數據量的年均復合增長率 （CAGR） 高達50%以上。 正如都柏林大學計算機科學教授巴里史密斯 （Ba

13、rry Smyth）所說： “數據對于人工智能的重要性好比人類離不開食物。 ” 因此， 在現今更加數字化的世界中， 數據的指數級膨脹正不斷促進人工智能的完善。感知例如， 計算機視覺和音頻處理技術能夠通過捕捉和處理圖像、 聲響及語音，主動感知周圍的世界。 面部識別功能在邊境檢查站的使用， 即是以此提高工作效率的實際例證。上述三類能力都是基于從經驗中學習、 并隨著時間不斷適應的特征。 人工智能在許多行業中已得到了一定程度的普及， 未來， 這一趨勢會更快鋪開， 人工智能將深刻融入我們的日常生活。理解自然語言處理和推理引擎賦予人工智能系統分析和理解所收集信息的能力。 此類技術可用于支持語言翻譯功能，

14、由此輔助搜索引擎工作。行動人工智能系統可以借助專家系統和推理引擎等技術采取行動， 或是指導實體世界的活動。 汽車的自動駕駛和輔助制動功能便是這方面的實例。兩大關鍵因素正在助推人工智能的發展：人工智能： 助力中國經濟增長8人工智能技術說明性解決方案感知理解行動機器學習知識表達自然語言處理音頻處理虛擬代理身份分析認知機器人語音分析推薦系統數據可視化計算機視覺專家系統圖7. 正在崛起的人工智能技術資料來源： 埃森哲分析人工智能： 助力中國經濟增長9三種途徑， 引領增長作為全新的生產要素， 人工智能將至少在三個重要方面推動增長。 首先， 它可以創造一種新的虛擬勞動力， 我們稱這種效應為 “智能自動化”

15、 。 第二， 人工智能可以補充和提高現有勞動力和實物資本的技術與能力。 第三， 像以往的其他技術一樣， 人工智能還能推動創新。 假以時日， 當各經濟體不再只是利用人工智能改變生產方式， 而是借助它積極開辟新的發展空間， 人工智能必將廣泛、 深刻地推進結構轉型。智能自動化在人工智能助推下， 新一波智能自動化浪潮正基于一系列有別于傳統自動化解決方案的特性， 創造著顯著增長。其第一項特征在于， 能夠自動執行實體環境中那些需要敏捷性和適應性的復雜任務。 試想在倉庫中揀選物品的工作以往總要員工穿行于擁擠空間并避開移動的障礙物。 現在， 美國加州Fetch Robotics公司推出的機器人利用激光和3D距

16、離感應器， 可以安全地穿梭于倉庫中， 同工人并肩協作。 通過與人配合， 機器人可以搬運常規倉庫中的絕大多數貨物。5 一家中國速遞企業正在倉庫內使用機器人分揀包裹。通過掃描條碼來識別每個包裹的目的地， 機器人不但使分類錯誤減至最少， 隨后還能將包裹運送到分揀中心周圍的不同區域。 這些機器能夠每天揀選多達20萬個包裹， 并且依靠自動充電功能全天候工作。 通過此舉， 企業的運作效率提高約30%， 同時極大改進了分揀準確性。傳統的自動化技術只針對特定任務， 與之不同的是， 依托人工智能技術的智能自動化卻能夠解決橫跨多個行業與職能的問題這便是它的第二項優勢。例如， 美國企業IPsoft打造的人工智能平臺

17、Amelia可以利用自然語言處理能力， 為身處偏遠位置的維護工程師提供支持。 “她” 已經閱讀了所有手冊， 能夠診斷問題并提出解決方案。6 此外， 該平臺還記熟了120個抵押貸款經紀人最常見的問答； 目前， 一家銀行正借助這一平臺處理此類金融業務問詢， 而在以往， 這是一項相當耗費人力的工作。7 智能自動化的第三項、 亦是最強大的特征， 則是基于大規模的重復性工作進行自我學習。聊天機器人的廣泛采用正是這方面的絕佳示例。 這種機器人實際上是一種以聲音或文字方式開展對話的計算機程序。 埃森哲近期一項調查發現， 68%的受訪中國企業領導者正在使用智能虛擬助手打造更出色的客戶互動。8 就像一名盡職盡責

18、的員工， 聊天機器人始終認識到自己的知識差距并采取行動加以彌合。 如果遇到了無法回答的問題， 機器人便會將其轉交給人類同事， 然后觀察人們如何作出解答。人工智能的自學功能意味著工作完成方式的根本性變革。 傳統的自動化資產會隨時間推移折舊貶值， 而智能自動化資產卻可以持續升級更新。增強勞動力和資本對經濟增長而言， 人工智能的顯著影響并非體現為取代現有勞動力和資本， 而是為其賦能， 使其得到更有效的利用。試想每間酒店的員工均需面對的一項挑戰： 花費大量時間進行房間用品的日常配送。 人工智能機器人可以助他們一臂之力。 美國加州Savioke公司開發的一款機器人Relay， 已在其部署的五家大型連鎖酒

19、店中完成了超過1.1萬次客房用品遞送服務。Savioke首席執行官史蒂夫庫辛 （Steve Cousins） 在接受我們的訪談時表示： “Relay的加盟解放了員工， 使他們能花更多時間在提高顧客滿意度上。 ”人工智能： 助力中國經濟增長10不僅如此， 通過對人類技能進行有效補充、 或是為員工提供提高其自然智力的新工具， 人工智能還可以對勞動力進行有力提升。例如， Praedicat是美國一家為財險公司提供風險建模服務的機構， 目前正在借助機器學習和大數據處理技術，提高承保人的風險定價能力。 其人工智能平臺讀取了超過2,200萬份經過同行評議的科學論文， 由此發現重要的新風險。 得益于這項服務

20、， 保險商不但能更準確地為風險定價，還設計出了新的保險產品。中國一家人工智能初創公司則推出了法律語義案例搜索服務， 可以快速檢索相關法律案例。 根據輸入的案例描述和關鍵詞， 該系統能夠提供最為相似的過往案例及完整書面判決， 其中包括參與方、 訴訟過程、 法律訴求、 法庭調查，以及辯護記錄等信息。 這項服務將大大節約律師的時間， 使他們擺脫繁冗耗時的案例查找。除此以外， 人工智能還能夠提高資本效率。 對于存在大量沉沒成本的工業界， 這無疑是一項關鍵因素。 以制造業為例， 日本工業機器人公司發那科 （Fanuc） 同思科和其他企業合作， 創建了一個旨在減少工廠停機時間的平臺據估算， 一家汽車制造商

21、每分鐘的停產成本高達2萬美元。9發那科智能尖端連接和驅動 （FIELD） 系統是一款依托先進機器學習技術的分析平臺， 能夠捕捉并分析來自制造流程各個環節的數據， 由此改進生產作業。 目前， FIELD系統已經在一家制造商為期18個月的 “零停機” 試點項目中大展拳腳， 顯著節約了成本。10 在中國， 一家大型公用事業企業利用人工智能來分析整個電網產生的大量數據， 并實時作出控制決策。人工智能有助于解決現有檢測方法存在的準確率低、 工作量大和安全性差等諸多問題。人工智能： 助力中國經濟增長11人工智能可以使人們專注于創造性工作上。從產業層面看， 這就是產業升級。11王智國， 科大訊飛聯合創始人傳

22、播創新人工智能最少被談及的益處之一， 就是隨著其在經濟中的逐步普及而激發大量創新。例如， 無人駕駛汽車要想感知周圍環境并相應行動，需要依靠激光器、 全球定位系統、 雷達、 照相機、 計算機視覺和機器學習算法等諸多技術的結合。 該市場不僅吸引了硅谷的技術企業， 傳統機構也紛紛通過締結新的合作伙伴關系積極參與其中。 例如， 福特汽車則同麻省理工學院和斯坦福大學結為聯盟。12 隨著創新觸發鏈式反應， 無人駕駛汽車對經濟的潛在影響最終將遠遠超出汽車行業本身。移動運營商有望發現駕駛者更多的需求如今， 他們外出時能夠享受休閑時光， 并花更多的時間上網。 這不僅可以為運營商創造新的廣告發布機遇， 同時也給其

23、零售合作伙伴帶來了新的銷售契機。保險企業同樣可以從自動駕駛車輛產生的大量數據中開辟新的收入來源。 通過將車輛數據與來自智能手機和公共交通系統等其他渠道的信息流結合在一起， 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。此外， 無人駕駛車輛能夠實時生成準確的道路和交通數據， 由此補充其他信息來源， 使地方當局改變其道路使用費征收模式。 更加公平和便捷的按次計費模式有望取代現有的標準車輛登記系統而即時調節的價格體系還有助于減少擁堵。無人駕駛汽車甚至能夠產生巨大的社會效益。 道路交通事故和交通死亡人數均有望大幅減少， 從而使這項技術成為人類歷史上最具

24、變革性的公共衛生舉措之一。 它還可以輔助那些因身體殘障而無法開車的人， 支持他們從事此前被排除在外的工作。 不止如此， 即便對那些能夠開車的人而言， 無人駕駛車輛也將使出行更為省心省力， 從而釋放更多時間用于工作或休閑。人工智能： 助力中國經濟增長12三大維度， 創造價值為了充分理解人工智能這一全新生產要素對中國的價值， 埃森哲與經濟學前沿公司聯手， 就其將給中國經濟帶來的潛在影響進行了建模分析。這一研究結果揭示了前所未有的價值創造機遇。 我們發現， 人工智能有望使中國年經濟增長率上升1.6個百分點， 顯著扭轉近年來的下滑趨勢。促進國民經濟增長為了評估人工智能的經濟推動潛力， 我們模擬比較了中

25、國經濟的兩種增長情境。 其一是基準線情境， 顯示了在當前假設下 （無人工智能影響） 的預期年經濟增長率； 其二則是人工智能情境如果人工智能的影響融入經濟當中， 則有望出現的增長。 由于新技術的作用需要一段時間方能顯露， 我們將2035年作為比較年份。 （參見 “附錄： 人工智能的經濟總增加值 （GVA） 影響力模型” ） 。根據我們的研究， 到2035年， 人工智能將使中國經濟的預期增長率提升1.6個百分點換言之， 人工智能情境下的年增長水平接近8%， 而基準線情境下僅為6.3%。 這意味著， 人工智能將為該年的經濟總增加值額外貢獻7.1萬億美元。提升勞動生產率2035年， 人工智能有潛力將中

26、國的勞動生產率提升27%。 這一 飛躍并非來自工時延長， 而是通過創新技術， 使人們更有效地利用時間。圖8. 人工智能對經濟的影響從經濟總增加值 （約等于國內生產總值） 角度看， 到2035年， 人工智能有潛力使中國的經濟年增速提高1.6個百分點。中國6.37.92.64.63.24.12.53.91.43.01.72.91.01.82.70.8美國巴西英國德國法國日本意大利基準線人工智能穩定發揮狀態2035年的實際經濟總增加值增速 （%）資料來源： 埃森哲和經濟學前沿公司人工智能： 助力中國經濟增長13中國德國日本美國35%34%29%27%25%20%13%12%英國法國巴西意大利重振中國

27、產業我們的經濟模型顯示出， 在國家層面， 人工智能能夠為中國帶來巨大回報。 那么各個行業的情形又當如何呢？基于以上人工智能對中國經濟整體影響的建模分析，結合行業規模數據， 我們進一步解讀了人工智能對中國15個行業的潛在經濟影響。 分析表明， 制造業、 農林漁業、批發和零售業將是利用人工智能獲益最多的三個行業， 到2035年， 其行業總增加值的年增速將分別提高2%、 1.8%和1.7%。在批發零售、 藝術娛樂和休閑， 以及醫療保健等行業中， 人工智能正通過增強人們的能力， 使其工作成效日益提升， 并且將關注焦點重新投向那些更為關鍵的任務。而對于傳統的資本密集型產業來說， 人工智能的影響力同樣顯著

28、。 例如， 在制造業中， 隨著時間推移， 依托人工智能的系統將憑借學習、 適應和升級進化的能力， 持續提升投資回報水平。 未來， 機器故障和設備閑置的情形將不復存在。 而快速構建原型及動態資源分配這些技能， 可以大幅縮短產品上市時間并降低成本。圖9. 人工智能對勞動生產率的提升到2035年， 人工智能有望將中國的勞動生產率提升27%。圖10. 人工智能對中國各產業的影響到2035年， 基準線與人工智能穩定發揮狀態兩種情境之間的行業的年增速差異 （百分點） 。資料來源： 埃森哲和經濟學前沿公司制造業農林漁業批發和零售業金融業交通運輸、 倉儲和郵政業住宿和餐飲業公用事業專業服務業信息傳輸、 軟件和

29、信息技術服務業公共管理與社會保障文化、 體育和娛樂業衛生建筑業其他服務業教育2.01.81.71.61.61.61.51.31.21.21.01.01.00.90.6資料來源： 埃森哲分析人工智能： 助力中國經濟增長14生產制造業在制造業中， 物聯網 （IoT） 等前沿技術已為智能系統的無縫整合創造了有利條件。 今天， 物聯網支持裝配線等實體資產與數字系統進行連接與通信。 此外， 人工智能可以彌補當前各種自動化和學習技術與更先進模式之間的鴻溝。 我們的研究表明， 人工智能可以在2035年為該行業額外帶來2.7萬億美元的總增加值， 較基準線情境增加近31%。批發和零售業就中國批發和零售部門而言，

30、 人工智能可在2035年為其額外創造超過7千億美元的總增加值， 與基準線情境相比，提升達25%。 零售商可以利用人工智能的智能自動化能力簡化庫存和倉儲管理， 并借助增強現實技術為客戶提供沉浸式購物體驗。 在埃森哲研究的各個經濟部門中， 該行業有望顯著受益于人工智能引發的附帶創新效應例如幫助企業發現潛在需求。圖11. 2035年中國生產制造業總增加值（10億美元）資料來源： 埃森哲分析代表性行業聚焦基準線人工智能穩定發揮狀態2,7218,6988,698圖12. 2035年中國批發和零售業總增加值（10億美元）資料來源： 埃森哲分析基準線人工智能穩定發揮狀態7763,1213,121人工智能：

31、助力中國經濟增長15政策制定者：清除人工智能未來發展道路上的障礙使下一代做好迎接人工智能的準備無縫整合人類智慧與機器智能， 藉此實現兩者基于雙向學習關系的完美共存， 這項工作將變得比以往任何時候都更為重要。 隨著人與機器之間勞動分工的改變， 政策制定者需要重新評估傳承給子孫后代的知識和技能類型。目前， 技術教育采用的是單向模式： 人們學習如何去使用機器。 未來， 這將逐漸演變為一種雙向學習機器將效仿人類， 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作出 “榜樣” ， 同時也向對方不斷學習。我們還必須憑借機器人、 視覺、 聲音和模式識別等諸多專業領域的知識， 設計并

32、部署人工智能系統。 此外， 人際交往技能、 創造力和情商也將變得比今天更加重要。倡導有關人工智能的道德規范智能系統正在迅速進入曾經僅由人類支配的社會環境。這將引發諸多倫理和社會問題， 從而減緩人工智能的推廣步伐。 其范圍從如何應對帶有種族傾向的算法， 到自動行駛車輛是否應當在突發事故時優先考慮駕駛員的生命安全。 鑒于未來智能系統將廣泛深入我們的生活， 政策制定者需要切實為人工智能生態系統制定道德準則。 此外， 在智能機器的開發過程中， 我們必須通過道德討論確定更加明晰的標準和最佳實踐。重視再分配效應許多評論家為人工智能的負面效應擔憂， 認為它將減少工作機會、 加劇不平等現象， 并侵蝕人們的收入

33、。 全球各地針對人工智能的抗議活動日益增多， 以及瑞士等國就引入全民基本收入所展開的激烈辯論， 都是此類思潮的鮮明例證。 政策制定者必須認識到， 這些憂慮并非空穴來風。他們應采用雙管齊下的應對之策。 首先， 政策制定者需要強調， 人工智能將帶來切實的益處例如， 人工智能有助于解決一些全球最重大的問題， 包括氣候變化 （通過更高效的運輸） 和醫療服務 （通過減輕超負荷系統的壓力） ，等等。 這些效益如能得到清晰闡述， 便可激勵民眾以更積極的態度看待人工智能的潛力。其次， 政策制定者需要積極解決和預防人工智能的弊端。 一些群體將尤為明顯地受到上述變化的影響。 為了消除對抗情緒， 政策制定者應當準確

34、識別面臨較高失業風險的人群， 進而制定戰略， 著力確保他們重新融入經濟生活當中。企業領導者：針對人工智能環境創建全新指導手冊超越生產自動化， 探索更多創新領域人工智能將會成為改變中國行業格局的關鍵力量。 埃森哲最近調查指出， 近四分之三 （72%） 的受訪中國企業領導者認為， 人工智能將在未來三年內改變其所在行業。13 無論身處何種行業， 管理者都應積極把握這些由人工智能推動的顛覆因素， 并將人工智能整合到自身企業戰略之中。前進之道為了充分開啟人工智能重新激活中國經濟增長并振興產業的潛能， 政策制定者必須做好全面準備， 從而確保當人工智能更深入地融入人類生活時， 我們能夠妥善應對智力、 技術、

35、 政治、 道德和社會等方面的必然挑戰。 企業領導者則需要將人工智能整合到自身戰略當中， 并針對此類技術創建一部全新指南，以此賦能企業員工， 使之發揮人類最為擅長的構想、 革新和創造能力。人工智能： 助力中國經濟增長16過去， 自動化一直是企業戰略的重要元素。 然而隨著人工智能技術的飛躍， 企業需要更進一步， 充分利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智能， 從而為企業創造嶄新商機。 企業領導者應設法在運營和業務模式兩方面引入更多源自人工智能的創新， 同時轉變自身著眼點從 “采用新的工作方式” 拓展為 “開辟新的業務領域” 。對數據進行戰略性管理人工智能的表現直接取決于可用數據的數量與質量。埃

36、森哲研究表明， 大多數高管人員對數據分析項目所貢獻的業務成果缺乏信心， 這意味著， 企業數據在很大程度上仍未得到充分利用。14 雖然不少大公司已在首席高管層中增設了首席數據官（CDO） 一職 （據高德納公司預測， 到2019年， 90%的大型企業將設置首席數據官） ， 但這些管理者的關注重點仍在于數據的安全、 合規及治理。 與之相反， 他們需要采取更積極主動的策略， 構建并維護完整的端到端數據供應鏈。 熟知人工智能技術的首席數據官們將著力思考這樣一系列問題： 如何在內部和外部數據源之間取得平衡？ 企業每天的數據周轉量和成本各是多少？ 哪些部門還存在數據孤島現象？ 企業怎樣簡化數據訪問流程？開發

37、人工智能型企業所需的全新業務能力為了充分實現人工智能的驚人潛能， 人類智慧與機器智能必須緊密融合。 員工團隊需要具備新的技能將目光投向技術專長以外， 積極掌握判斷、 溝通及創造性思維等人類所特有的重要能力， 以此對技術加以補充。人工智能不僅會改變人們的學習內容， 還將改變他們的學習方式。 傳統上， 職業發展路徑呈線性， 從初入職場逐步晉級為經驗豐富的資深員工。 但是， 隨著人工智能接手那些常規的低附加值任務， 青年專業人員和年長工作者之間的技能差距將會持續拉大， 使得經驗豐富的員工占據有利位置。 為了使企業適應學習和員工培訓方式的不斷改變， 領導者務必加強對員工需求的關注特別是在構建敏捷技能等

38、方面。人工智能的采用也對人力資源管理提出了新的挑戰。人工智能作為一種虛擬勞動形式， 將與人類員工展開互動，并且和人類同事一樣作出貢獻、 增加價值。 因此， 首席人力資源官的職責將不僅僅是管理雇員， 還要監督人工智能工作掌管由人類和人工智能組成的全部資源。 這將引發一系列問題， 例如： 企業應如何重建績效指標？ 如何優化人員和人工智能之間的崗位安排？ 其結果是， 首席人力資源官將在業務戰略和創新中發揮更大的作用， 同時從技術角度出發， 更深入地理解人工智能、 及其如何塑造未來的工作。對于中國企業來說， 創造兼具包容性和多樣性的組織文化同樣重要。 當推動這些計劃時， 領導者必須考慮人工智能的廣泛影

39、響。 有關就業保障、 薪酬待遇和隱私的擔憂均可能影響員工心態， 以及他們在工作中接納和利用人工智能的積極程度。 有鑒于此， 企業領導者責無旁貸， 必須勇于擔當、 積極行動， 確保將人工智能妥善整合到企業文化當中。人工智能： 助力中國經濟增長17人工智能可能對社會產生廣泛的顛覆性影響， 創造出多種經濟效益。 雖然其中的部分收益可以量化， 但另外一些如帶給消費者的便利和節省的時間， 卻相對難以衡量。 基于此原因， 我們的分析著重測算人工智能在經濟總增加值方面的影響力。我們的研究始于由美國弗吉尼亞州喬治梅森大學經濟學教授羅賓漢森 （Robin Hanson） 開發的增長模型。 我們將人工智能影響下的

40、經濟增長情況與基準線增長率加以比較，以此考察其對經濟的額外助推作用。在我們的模型中， 我們將勞動定義為可以由人類或人工智能執行的工作任務的連續體， 而非僅由人類單獨完成的工作任務。 其目的在于引入智能系統， 將其視為新增勞動力，來處理那些需要具備高度認知敏捷性的工作。為了估算可以由智能機器完成的工作任務占比 （人工智能吸收率） ， 我們引用了費雷 （Frey） 和奧斯本 （Osborne） 的研究， 采用基于任務的方法， 識別受人工智能影響的角色和職業。15 我們在國家和行業層面將估算值加以匯總， 并考慮了各國不同的職業和行業結構。 接下來， 這些數字經過進一步調整， 由此反映： 長期就業假設

41、： 我們假設長期就業保持不變。 人工智能技術潛力與實際成效之間的差異： 我們考慮了人工智能的普及情況從零到最大程度發揮技術潛力。我們認為， 在分析覆蓋的時間范圍內， 50%的滲透率是一個較合理的估計， 換言之， 假設人工智能的替代效果達到其最大技術潛力的一半。 國家對人工智能技術的吸收能力： 人工智能對經濟增長的關鍵驅動因素之一， 在于每個國家能在多大程度上做好準備， 積極運用新技術獲益， 并將它們融入經濟當中對此， 我們通過 “國家吸收能力指數” （NAC） 這一指標加以評估。 這其中涉及一系列因素， 包括建立完善的信息和通信技術基礎設施、 可靠的監管框架， 以及針對數字經濟的大量公共和私人

42、投資。 所有能夠通過人工智能收獲顯著效益的經濟體在該指數上的排名均位居前列。這是一個相對的衡量標準， 各國以榜單頭名美國為基準進行比較 （關于國家吸收能力重要性的更詳細闡述， 請參考埃森哲報告 轉變增長模式： 產業物聯網助推發展與繁榮 ） 。16 經過這些計算和調整后， 我們最終得到了將用于宏觀建模分析的人工智能吸收率數值。 除了定量模型分析， 我們還對多位不同領域的專家進行了訪談， 同時也展開了大量案頭研究， 深入分析和洞察人工智能對經濟增長的潛在影響。附錄： 人工智能的經濟總增加值（Gross Value Added） 影響力模型人工智能： 助力中國經濟增長181 中國日報 ， “中國出臺

43、三年計劃促進人工智能發展” ， 2016年5月24日。2 埃森哲， “三大力量： 勞動力、 資本和生產率的全新利用方式如何改變中國經濟與企業” ， 2013年。3 ABA雜志， “人工智能如何改變法律職業” ， 2016年4月1日。4 中國工程院院士李德毅接受埃森哲訪談時表達觀點， 2017年5月。5 機器人商業評論 ， “搬運機器人” ， 2015年。6 K芬德斯， “IPsoft公司賦予自動平臺一張人類的面孔” ， 2014年9月30日。7 IPsoft公司， “Amelia： 一家全球銀行的抵押貸款經紀人代理” ， 2016年。8 埃森哲， “技術展望2017” ， 2017年。9 B坦

44、岑， “互聯機器： 減少計劃外停機并改進服務” ， 2015年10月6日。10 發那科公司， “制造自動化領軍者強強聯手： 通過數據分析優化工業生產” ， 2016年4月18日。11 展望 ， “步入 能聽會說 的智能世界訪科大訊飛聯合創始人、 研究院副院長王智國” ， 埃森哲， 2017年。12 福特汽車公司， “福特與麻省理工學院和斯坦福大學合作推動自動駕駛研究” ， 2014年1月22日。13 埃森哲， “技術展望2017” ， 2017年。14 埃森哲， “數據分析實戰： 實現高投資回報的突破與阻礙” ， 2013年。15 高德納公司新聞稿， “高德納預計， 到2019年， 90%的大

45、型企業都將設置首席數據官” ， 2016年1月26日。16 馬克珀迪和蘭登達瓦扎尼， “轉變增長模式： 產業物聯網助推發展與繁榮” ， 埃森哲， 2015年。資料來源人工智能： 助力中國經濟增長19 2017有。其標識成卓績為司的標。關于作者馬克珀迪 （Mark Purdy）埃森哲研究部董事總經理邱靜埃森哲研究部總監陳笑冰埃森哲信息技術服務大中華區總裁感謝以下人士對本文的貢獻陳旭宇、 大衛卡達拜克 （David Cudaback） 、 蘭登達瓦扎尼 （Ladan Davarzani ） 、 何珊、 大衛萊特 （David Light） 、劉東、 魯志娟、 阿爾蒙歐萬尼索夫 （Armen Ova

46、nessof） 、米利亞姆賽義德 （Miriam Seyed） 、 葉晨佳、 余婧、 臧艷、趙啟薇關于埃森哲研究部埃森哲研究部針對全球企業組織面臨的重大問題， 洞悉發展趨勢， 提供基于數據的深入見解。 我們的研究團隊包括近300名研究員和分析師， 分布于全球23個國家， 并與MIT、 奇點大學等世界領先研究機構建立長期合作關系。 將創新的研究方法與工具與對客戶行業的深刻理解相結合， 我們每年發布數以百計的擁有詳實的數據支持報告、 文章和觀點， 解構行業與市場趨勢， 洞察創新方向。 敬請訪問埃森哲研究部主頁 并未考慮閱讀者的各種具體情況， 同時也可能無法反映出最新的發展情況。 在可適用法律允許的

47、最大范圍內， 對于本文中信息的所有準確性和完整性， 以及任何基于這些信息所采取的行動或造成的疏漏， 埃森哲均不承擔責任。 埃森哲未在文中提供任何法律、 法規、 審計或稅務建議。 讀者有責任從自己的法律顧問或其他有資質的專業人士處獲得此類建議。本文件對可能歸他人所有的商標進行了引用。 對這些商標的使用不表示這些商標為埃森哲所有， 也不代表或暗示埃森哲與這些商標的法定所有人之間存在關聯。關于埃森哲司冊成于愛蘭， 是一領先的專業服務司， 為戶提供戰、 詢、 、 技術和營服務決。 我們足業技術的前， 業務蓋40行業，業日常營的各職。 憑獨的業內經驗專業技， 翹的付絡， 我們幫助戶提升績， 為相持續創值。 是財500業一， 目前擁有約40.1萬員工， 服務于120國的戶。 我們力驅動創， 而們工作和生活的式。在大中華開業務30年， 擁有一約1.5萬的員工隊， 布于北、 上、 大連、 成都、 州、 圳、 香和北。 在常態時代， 我們更創地業和技術生態的設， 幫助中國業和政把力量， 過制戰、 、 成統、 署計算等現轉型， 提升競力， 而足中國、 贏在。詳細， 請訪問司主頁 大中華主頁