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下一步,我国将加强人工智能产业技术创新体系建设,夯实智能传感器、人工智能芯片和基础软件等产业核心基础,加快关键性技术研发促进人工智能技术与各行业融合发展;推动人工智能与制造业深度融合,培育推广智能制造的新模式、新业态,推进产业智能化升级实现制造业质量变革、效率变革和动力变革;加快建立人工智能标准、测评、知识产权等服务体系,推动建立行业训练资源库、标准测试数据集和开放平台,构建人工智能基础支撑平台,完善人才、财税、金融等相关政策。

调研表明,领先企业有着明确的投资和生态系统战略,能够获取、处理并保障所需数据,最大化地推动人工智能价值。同时,这些企业专注于信息技术(IT)能力和技能,为大规模部署人工智能打下基础。其中,超过九成的企业将数据分析和系统整合视为必备能力;超六成企业则认为,嵌入式人工智能将改变其商业模式。

研究指出,成功应用人工智能技术的企业需要经历四个阶段。第一,树立信念,充分相信人工智能技术能够以数字化方式重塑工业;第二,构筑愿景,借助人工智能技术充分挖掘现有产品和服务的潜能;第三,承诺投入,利用人工智能技术改造生产制造;第四,全面应用,大规模实现产品和服务的数字化创新。

应用分阶段分行业

据了解,当前,人工智能试图在中国制造企业大面积铺开,但企业在转型过程中并非一帆风顺。埃森哲调研发现,和全球企业一样,中国制造企业在运用人工智能技术时面临一系列挑战。其中,52%的受访中国企业将数据质量列为突出挑战,数据安全与网络安全紧随其后(47%),而将数据共享和知识产权保护视为挑战的则占到了44%,均高于全球平均比例。

国外少数企业完整应用

研究指出,少数领先企业能够脱颖而出,开始大规模应用人工智能的关键在于,他们能够与生态系统伙伴密切合作,细致地选择当下和未来需要的人工智能技术,并与其他数字化技术一起应用,共同为客户创造价值。企业计划运用的主要人工智能解决方案包括计算机视觉(73%)、深度学习(64%)和机器人流程自动化(64%)。

埃森哲最新研究发现,绝大多数制造企业正试图利用人工智能技术提升产品和服务。然而,出于数据质量和安全等原因,大规模应用这一新兴技术的企业依然寥寥。研究显示,超过半数的受访中国企业将数据质量列为突出挑战。

此外,企业能结合人工智能与其他数字技术来进行产品创新,并将获得巨大的回报。埃森哲的另一项研究表明,善用人工智能技术的工业设备制造商,能将其市值提升多达25%。

此外,企业能结合人工智能与其他数字技术来进行产品创新,并将获得巨大的回报。埃森哲的另一项研究表明,善用人工智能技术的工业设备制造商,能将其市值提升多达25%。

产业规模庞大

据悉,截至2017年底,我国人工智能企业达到2000余家,其中北京、上海、广东、江苏、浙江五省市相关企业数量超过百家,我国人工智能领域专利数占全球22%。?

据了解,当前,人工智能试图在中国制造企业大面积铺开,但企业在转型过程中并非一帆风顺。埃森哲调研发现,和全球企业一样,中国制造企业在运用人工智能技术时面临一系列挑战。其中,52%的受访中国企业将数据质量列为突出挑战,数据安全与网络安全紧随其后(47%),而将数据共享和知识产权保护视为挑战的则占到了44%,均高于全球平均比例。

此外,企业能结合人工智能与其他数字技术来进行产品创新,并将获得巨大的回报。埃森哲的另一项研究表明,善用人工智能技术的工业设备制造商,能将其市值提升多达25%。

应用分阶段分行业