专利统计年报2017.pdf
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1、转变作出决策。 如图2 所示,在人工智能推动的新世界里,工作将发生 根本转变,从传统的专注于低价值活动变为专注于高价 值活动。在公司层面,具体影响为:实现低技术含量工 作的普遍自动化并创建一支精简、高效的劳动力队伍。 同时,伴随技能组合的飞速变换,人力资本开发以及灵 活、新型招聘策略的应用将备受重视。 彻底重塑人力资源 与职位格局 高价值 低价值 高价值 未来 当前 低价值 2 6 很快,公司将不得不勇敢面对该等新现实。当前,智能 机器中的人工智能功能正从处理传统的重复性任务应用 程序进化为处理灵活多变的任务。如图3 所示,在这一 演变过程中,人工智能应用程序从辅助智能进化至增强 智能,最终实
2、现自主智能。每个阶段均以上一阶段为基 础来实现自身的特定功能和特征。 推动人工智能持续进展的因素众多,例如,技术成本曲 线保持平稳,相关技术( 包括移动连接、云基础设施、 传感器扩散、处理能力提升、机器学习软件及储存技 术) 日渐成熟。此外,其他大趋势( 如开放源软件运动的 出现以及人工智能的持续大众化) 也对人工智能的发展 起到一定作用。 随着人工智能的不断演变和机器的日益智能化,某些颇 具复杂性的领域将涌现大量机会。首先,在辅助智能的 作用下,重复性、日常的手工和认知性任务将实现自动 化;其次,当需要对较为复杂的事项作出决策时,人工 智能可对人为决策起到增强作用;最后,当机器能够充 分了解
3、情况并提出让人信服的预测性建议时,它们将实 现自主化。 随着人工智能与人机 智能一体化并行发展 人机智能一体化 辅助智能 任务性质不变 任务自动化 人类不学习 机器学习 示例:机械、工厂流程、 锅炉、烤箱 自主智能 任务性质改变 决策自动化 机器不断学习 示例:无人驾驶、智能投资 增强智能 任务性质改变 人类为机器提供信息 机器为人类提供信息 示例:使用机器学习进行商业 战略分析、智能临床决策支持 3 7 人工智能的持续发展也带来进一步影响:使得人工智能 不断与物联网融合,并使其迅速成为物联网解决方案 不可或缺的一部分。鉴于物联网的核心组成部分为连通 性、传感器数据及机器人技术,几乎所有非智能
4、设备最 终都需实现智能化。换句话说,物联网离不开智能机 器。因而也就离不开人工智能。 随着合并的继续,有六大因素将对物联网的持续、迅猛 增长起到推动作用( 参见图4),经证明,其中最有力的 因素是大数据和云计算的出现。同时,物联网的增长又 将反过来推动所产生的数据量呈指数增长,据国际数据 公司 6 估计,连接至互联网的设备数量将从2016 年的110 亿台激增至2025年的800亿台,届时,每年将产生180 泽字节的数据,远高于2013 年的每年4.4泽字节和2020 年的每年44 泽字节。 这一数据扩张的洪流将使各类企业面临一些关键挑战。 这些挑战包括: 确定如何管理、分析该等数据,并从中获
5、得有意义 的见解。 维持分析的精度和速度。 平衡智能的集中化和本地化你需要传感器和设备 具备何种程度的智能? 在考虑隐私和数据保密需求的基础上,平衡个性化 需求。 在网络风险和威胁增多的背景下维持安全性。与物联网合并 4 人工智能 推动下的物联网 设备扩散 加大 风险投资花费 及投资增多 每兆位/秒 的成本降低 中央处理器、 内存及存储 成本降低 大数据和云 的出现 信息技术与 运营技术的 融合 8 随着各组织应用物联网的步伐渐快,人工智能将大力 协助企业制定相关政策,从而应对并征服物联网。物 联网主要关乎数据;而数据是数字经济的货币;并 且,如我们已强调的那样,物联网将触发并维持数据 量的急
6、速增长。 但是,数据只有在可行时才能发挥作用。为使数据可 行,需为其增补当前背景和创造力。这就要用到“互联 智能”,即,人工智能与智能机器。人工智能主要从两 个维度影响物联网解决方案,其一是实现实时响应,例 如,通过远程摄像机阅读车辆牌照或分析人脸;其二是 进行事后处理,例如随时间的推移从数据中搜索图案并 进行预测性分析。 通过该等功能,人工智能可从以下方面为增强的物联网 应用程序提供支持: 预测性分析 “将会发生什么?” 说明性分析 “我们应该怎么做?” 自适应/ 连续性分析 “何为最适宜的行动/ 决策, 我们应如何适应最新变化?” 物联网和人工智能也以其他方式相互依赖。物联网的实 时反馈功
7、能对于自适应学习系统至关重要,因为其他技 术并不能真正促成这一先进的人工智能/ 分析类型。所 以,物联网和人工智能彼此相依,密不可分。 在物联网推动的世界主宰成功 案例分享:人脸检测 一种特殊形 式的目标检测,专注于识别特定人 选的特有属性 普华永道开发了一款原型面部识别 和跟踪软件,并将其部署在嵌入式 机器人平台上。机器人上的图像传 感器首先收集数据,收集到的数据 再经设备处理,便可识别出谁在图 像中、位于图像何处。此外,我们 还开发了别的软件,其可根据机器 人的所见来调整机器人的位置和地 点,从而实现对特定个体的跟踪。 资 料 来 源 :普 华 永 道 9 物联网和人 工智能的价 值主张
8、10 物联网和人工智能在B2B和B2B2C领域的多次成功整合,是这两种技术之间互惠 互利关系的绝佳证明。支撑物联网和人工智能融合的价值主张为智能传感器,其 通过整合物联网和人工智能,提供实时数据和反馈,从而使系统能够实现我们上 述强调的三大功能,即: 预测性:可通过实时数据分析,确定某件大型机 械或设备可能于何时发生故障,从而采取积极干 预,及时制止故障的发生。例如,当前,通用 电气的喷气发动机可于每次飞行中收集500Gb数 据,每秒生成5000多种参数( 包括空速误差、飞 行高度、冷却度、废气温度和流量以及对地速度) 的“快照”。这与前几代喷气发动机技术形成鲜 明对比,前几代喷气发动机在每次
9、飞行中仅能收 集1kb数据,生成30种参数的三个“快照”( 起 飞、飞行中、降落) 。通过利用新一代喷气发动机 获取洞察,通用电气能够将绩效提高287 倍并将成 本降低7 倍。 说明性:智能传感器可在问题一触即发之时建议 立即采取行动,从而避免故障乃至灾难性事件的 发生。例如,当铁轨发生故障时,铁轨上的传感 器可向控制中心发出警示。同样,当司机偏离车 道中心时,车道中心技术可实现自动纠正。 自适应/ 自主性:来自传感器的连续数据源使系 统能够自主采取最适宜的行动。例如,在医疗方 面,血糖传感器可根据病人需求自主改变用药量 ( 胰岛素) 。同样,在许多机场和城市中,单轨系 统能在无人操作的情况下
10、自主运行。 智能传感器:效益无处不在 11 案例分享:借助人工智能和物联网 的融合,开发“智能冷却器”,实 现饮料行业转型 普华永道开发了一种内置预包装和 定制传感器的原型冷却器。来自冷 却器的图像数据可用于跟踪库存管 理,对各项指标进行实时分析。冷 冻机将图像发送至基于云的应用程 序接口(API),该应用程序接口通 过深度学习模型对原始图像进行处 理。该系统可通过增加冷却器数量 而实现大范围扩展。 资 料 来 源 :普 华 永 道 12 通过应用该等功能,可 实现的影响和获得的财 务及非财务益处包括: 13 经验表明,由技术创新主导的每次变革,其结果均会导 致新市场的建立,并且,事实上,没人
11、能预见创新的发 生,直至其自行发生。因此,过去,互联网的创建开启 了电子商务市场之路;个人电脑的发明实现了互联个人 电脑的可能;云计算的出现为应用程序和物联网铺平了 道路。 人工智能也不例外,人工智能的发展为全新市场的建立 开辟了道路,而在从前,这类全新市场是不可能存在且 不可想象的。如图5 所示,在从辅助智能经过增强智能 最终转向自主智能的过程中,人工智能促成和支撑新市 场的潜能也将随时间不断加大。 新市场的建立 5 辅助智能 自主智能 增强智能 市场规模 时间 14 随着人工智能的发展,产品、员工及服务的智能化程度均不断加大,这就要求 各公司根据新的现实改变与调整其产品组合,由此区分出各行
12、各业新的领军者 和滞后者。人工智能应用的增多对该等转变的推动主要表现在其为竞争格局带 来的五大主要变化: 收入更高:有三类企业将从物联网与智能传感 器、设备及人工智能的结合中受益,获得更高的 收入:首先是物联网设备制造商;其次是物联网 数据和信息供应商/ 聚合商;再次是基于智能传感 器提供应用程序服务的公司。 安全性增强:实时监控将有效防止灾难性事件的 发生,从而提升整体安全性。部分保安摄像机通 过人工智能分辨人、动物及车辆,并可基于所感 知的内容采取相应措施( 如开灯、发出警告等) 。 由事故及其他原因导致的损失减少:通过实时监 控,生命损失和财产损失都将有效降低。 成本降低:通过对设备(
13、电网、家庭智能电表乃至 传感器驱动的家庭电器) 实施智能监控,家庭和企 业的运营成本都将降低。 客户体验提升:智能传感器可了解使用者/ 消费者 的偏好,然后根据其个体行为进行调整。例如, 部分智能恒温器可了解家庭中单个用户的理想个 人温度设定,知道他们在何时需要何种温度,从 而大大改善客户的舒适度和体验。 不断变化的竞争格局 15 鉴于物联网与人工智能整合所能带来的大规模、大范围效益,许多行业的公司 开始采取措施积极把握这一机遇,这一点不足为奇。以下举例说明。 航空业:飞机上的传感器持续监控各种系统和子 系统的状态,协助查明现存故障并积极预测未来 故障及其严重程度。因而,安全性得到提升,航 班
14、延误情况和故障停机时间均有所减少。比如, 一家领先的航空公司就想要降低因维修问题导致 的航班延误和取消,该公司每年因该等航班延误 和取消而发生的成本为1.35亿美元。普华永道创 建了一种分析模型,该模型可在两到三天的时间 内对30%与维修有关的潜在航班延误和取消作出 预测。 石油钻塔:石油公司斥巨资采购、运行专门的石 油钻探机械。当这些机械出故障时,公司可能遭 受巨大损失,并且,由于该等设备的成本通常较 高,提供备用机械的做法不具有经济可行性。石 油钻塔随附的智能传感器及相关设备可实施持续 监控并建议执行预防性检修,从而极大降低运营 成本。 制造业:家用电器、飞机、汽车、船只和采矿 等不同领域
15、的大型制造和工业公司均为其机械 安置了传感器,以执行预测性维护并创建未来 的自主工厂。例如,一家大型饮料制造公司就 想要在不增加维护成本的情况下降低机械的故 障率。普华永道开发了一种分析模型,并利用 传感器来识别关键风险领域和根源,以减少故 障、降低维护成本。 智能建筑:附于建筑上的智能传感器可通过降低 火灾和洪灾等风险而持续提升安全性,还可通过 监控建筑物周围人员动向并根据情况调整温度等 功能来降低运营成本和提升能源效率。保险公司 正与大型企业和建筑公司合作构建智能建筑,以 使配置了该等功能的公司有效降低保险费。 智能家居:与智能公共建筑或办公大楼可实现的 效益相呼应,家庭中的智能传感器可同
16、时实现以 下功能:通过降低火灾和洪灾等风险而提升安全 性( 例如,通过实时污染物或花粉计数,确保哮喘 病人的健康) ;降低运营成本( 例如,提示消费者 以最佳方式使用干衣机/ 洗衣机、降低家庭保险成 本等) ;通过适时切换暖气和空调开关,利用非高 峰期收费更低的契机,提升能源效率;以及,增 强家庭体验,例如,根据不同个体将气候控制在 最佳状态。实例中,可将能源监测器接通至用户 的配电板,了解其家用电器的电信号,从而收集 信息并发出通知、给出建议( 例如,告知能源利用 率、提示车库门开启、建议清洁/ 更换冰箱等) 。 身体状况传感器:智能传感器可监控各种身体活 动和指标,从而提升安全、维持健康。
17、例如,建 筑公司可使用身体情况传感器监控体力劳动者的 承载能力和状况,由此助其避免受伤,减少对工 人的索赔,提高劳动生产率。某些设备可跟踪 人们的活动水平,帮助改变他们的行为,从而改 善健康状况。而医疗传感器可对整体健康提供支 持,例如,其可监控血糖水平并在必要时给药( 胰 岛素) 。 物联网/人工智能应用程序的影响将日渐覆盖所 有行业 16 案例分享:航空成像将深度学习与 建筑工地无人机图像相结合 普华永道构建了一种可摄取建筑工 地无人机成像的结构,借此实现施 工进度与计划时间轴和预定质量的 对比。通过分析该等数据,可达到 以下目的: 对象识别: 识别和标记卡车、土壤、汽 车、沥青等物体。
18、进度对比: 复核不同时期收集的数据,识 别变化与进度。 容积测量: 确定某物体的哪些部分位于图像 中。 该等分析技术可协助客户监控施工 进度、验证与施工计划的吻合度以 及系统地收集和更新项目文件。 资 料 来 源 :普 华 永 道 17 人工智能和物联网的共同变革将以一种戏剧性的方式重 塑我们的生活和工作,而这种重塑是当今大多数企业完 全无法想象或理解的。 一方面,其将以机器取代平淡、单调的人工。另一方 面,其将为人工智能的早期采纳者带来巨大效益( 包括 降低成本、提供更佳客户体验以及抢先寻求新型业务机 遇) ,从而彻底变革竞争格局。 尽管该变革的影响不会在一夜之间全部实现,但其会比 大多数企
19、业和个人想象中的要快得多。因此,明智的公 司及其高管们绝不会坐以待毙。相反,他们现已开始进 行必要的战略对话,以在变革到来之前做到心中有数并 做好充分准备。 那些积极而有远见的公司可以有力地将即将到来的变革 从一种席卷而来的不可抗力转变为自身的巨大机遇。简 而言之,人工智能革命已然开始,而现在就是为其做准 备的最好时机。 结论:为物联网/ 人工智能制定战略规划的时机 已经成熟 2017普华永道版权所有。普华永道系指普华永道网络及/或普华永道网络中各自独立的成员机构。更多详情请浏览 联系人 周伟然 通信、媒体及科技(TMT)行业主管合伙人 普华永道全球、中国内地及香港 +86 (755) 82
20、61 8886 高建斌 通信、媒体及科技(TMT)行业主管合伙人 普华永道中国 +86 (21) 2323 3362 Mark Gilbraith 科技、消费品与医疗健康行业管理咨询业务 主管合伙人 普华永道中国内地及香港 +86 (21) 2323 2898 尾注 1 工 业 物 联 网: 企 业 为 何需同时具 备 新 技 术 和 全 新 的 运 营 蓝 图 http:/ publications/industrial-internet-of-things.html 2 资 料来 源: 美 国银行 美 林 证券 , 机 器 人 革 命 全 球 机 器人 及 人 工智 能 入 门, 2
21、015 年12 月 https:/ / and ai condensed primer.pdf 3 资 料来 源: http:/www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The Future of Employment.pdf 4 牛津 马 丁 学 院 , 牛津 大学 , 牛津 , OX1 1PT,英 国 , carl.freyoxfordmartin.ox.ac.uk 5 工 程 科 学 系 , 牛津 大学 , 牛津 , OX1 3PJ,英 国 , mosbrobots.ox.ac.uk 6 资 料来 源: https:/ 推出未来发展新蓝图
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