看點(diǎn)：麥肯錫AI前沿筆記，分析19個(gè)行業(yè)的400+用例，盤(pán)點(diǎn)人工智能萬(wàn)億美元級(jí)價(jià)值潛力。

近日，麥肯錫發(fā)表研究報(bào)告，指出人工智能為分析技術(shù)貢獻(xiàn)了40%的年度價(jià)值，加起來(lái)每年可創(chuàng)造3.5萬(wàn)億到5.8萬(wàn)億美元的潛在價(jià)值，相當(dāng)于各個(gè)行業(yè)（2016）年度收入的1%到9%。

本期的智能內(nèi)參，我們推薦這份麥肯錫AI前沿筆記，分析19個(gè)行業(yè)的400+用例，覆蓋企業(yè)、物流、國(guó)防、旅行到公共部門(mén)等，盤(pán)點(diǎn)人工智能的業(yè)務(wù)功能和經(jīng)濟(jì)效益。

以下為智能內(nèi)參整理呈現(xiàn)的干貨：

人工智能的萬(wàn)億價(jià)值

目前已知的人工智能最大的潛力在于分析技術(shù)，包括回歸和分類(lèi)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以提供更高的功能性，或者產(chǎn)生附加的見(jiàn)解和應(yīng)用。

案例表明，在旅行、交通、零售、汽車(chē)、高科技、能源、化工、娛樂(lè)傳媒、基礎(chǔ)材料、消費(fèi)品、農(nóng)業(yè)、銀行、醫(yī)療系統(tǒng)與服務(wù)、公共部門(mén)、通訊、醫(yī)療制藥、保險(xiǎn)、先進(jìn)電子器件/半導(dǎo)體、航天與國(guó)防這19個(gè)行業(yè)中，人工智能（AI，包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的引入，可以創(chuàng)造3.5萬(wàn)億到5.8萬(wàn)億美元的潛在價(jià)值，包括更有價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)、收入的增長(zhǎng)、成本的節(jié)約、消費(fèi)者剩余等。

這相當(dāng)于整體分析技術(shù)價(jià)值規(guī)模（9.5萬(wàn)億到15.4萬(wàn)億美元）的40%，對(duì)于每個(gè)行業(yè)而言，AI潛在價(jià)值平均占行業(yè)總規(guī)模的1%到2%。即便是應(yīng)用潛力最小的航天與國(guó)防（少于500億美元），這也相當(dāng)于黎巴嫩的GDP了。

▲AI價(jià)值潛力：3.5萬(wàn)億到580億美元（行業(yè)年產(chǎn)值）

對(duì)于通訊行業(yè)，運(yùn)營(yíng)商有大量的結(jié)構(gòu)化的客戶數(shù)據(jù)，非常適合傳統(tǒng)分析技術(shù)和AI分析技術(shù)，AI的潛在價(jià)值是行業(yè)年收的3%到6%，超過(guò)1000億美元。同樣的，對(duì)于公共部門(mén)，大量的數(shù)據(jù)和用例亦使其成為AI比較成熟的應(yīng)用領(lǐng)域，但數(shù)據(jù)隱私和分析成功的可解釋性/邏輯透明性限制了潛在的價(jià)值。盡管如此，公共部門(mén)依舊是AI技術(shù)非常大的潛在機(jī)會(huì)點(diǎn)。

AI分析技術(shù)還將用于各個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理，如保險(xiǎn)業(yè)更為精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和保費(fèi)設(shè)置，制藥公司將AI算法用于降低臨床試驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，礦業(yè)公司預(yù)測(cè)生產(chǎn)中斷風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)更有效的勘探、鉆探和開(kāi)采規(guī)劃等。此外，AI還可創(chuàng)造新的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式，如用于銀行客戶類(lèi)型識(shí)別，可以有效改進(jìn)的欺詐檢測(cè)。

AI最大的價(jià)值機(jī)遇是供應(yīng)鏈管理和制造業(yè)中營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售環(huán)節(jié)。對(duì)于公司而言，他們必須檢查自己的部門(mén)組合，理解行業(yè)的價(jià)值驅(qū)動(dòng)，尋找人工智能的布局機(jī)會(huì)，已確定合適的投資部署。此外，零售與高科技等消費(fèi)行業(yè)將出現(xiàn)更多AI營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售應(yīng)用，這是由于更為頻繁的數(shù)字交互，特別是對(duì)電商平臺(tái)而言，基于AI分析實(shí)時(shí)制定促銷(xiāo)、價(jià)格和產(chǎn)品動(dòng)態(tài)，利用生成模型優(yōu)化端到端的供應(yīng)鏈等，將有效降低各項(xiàng)成本，提高運(yùn)營(yíng)效率，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

▲AI最大的價(jià)值機(jī)遇是供應(yīng)鏈管理和制造業(yè)中營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售環(huán)節(jié)

人工智能簡(jiǎn)明釋義

為幫助讀者建立更為具象的AI技術(shù)框架，本節(jié)對(duì)重要的人工智能相關(guān)概念進(jìn)行簡(jiǎn)明釋義。

人工智能指人造的機(jī)器智能，由1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上正式提出。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的主流手段，是基于一種數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，即機(jī)器通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，無(wú)需編程從而歸納和識(shí)別特定目標(biāo)，重在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的相關(guān)性并做出預(yù)測(cè)。

▲各類(lèi)分析技術(shù)在19大領(lǐng)域中的熱度

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)下屬的一個(gè)概念，本質(zhì)上是從信息處理的角度對(duì)人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象模擬，從而建立計(jì)算模型。

基于神經(jīng)連接的計(jì)算模型在上世紀(jì)40年代開(kāi)始受到重視，大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（包括圖像、視頻和語(yǔ)音）成功的實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析。在深度學(xué)習(xí)發(fā)展之前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常只有3到5層，和幾十個(gè)神經(jīng)元/節(jié)點(diǎn)；深度學(xué)習(xí)之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展到7到10層，甚至更多層，模擬神經(jīng)元數(shù)目增至百萬(wàn)量級(jí)，從而面向更為復(fù)雜的問(wèn)題實(shí)現(xiàn)更為可靠的處理。當(dāng)下興起的人工智能，主要就是大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)。

具體來(lái)看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有三類(lèi)主要形式：

1.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed forward neural networks）是最常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這種結(jié)構(gòu)下，信息只向一個(gè)方向（向前）移動(dòng)，即從輸入層經(jīng)過(guò)“隱藏層”到輸出層，沒(méi)有循環(huán)網(wǎng)絡(luò)。首個(gè)單節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在1958年提出，經(jīng)過(guò)計(jì)算能力和訓(xùn)練算法的大發(fā)展，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出了更高的性能水平。

1.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent neural networks)指結(jié)構(gòu)中包含節(jié)點(diǎn)定向連接成環(huán)（loops）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，非常適合于處理（手寫(xiě)、文本、語(yǔ)音形式的）任意時(shí)序的輸入序列。2016年11月，牛津研究報(bào)告顯示，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的系統(tǒng)在唇語(yǔ)識(shí)別應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)了95%的準(zhǔn)確率（有經(jīng)驗(yàn)的人類(lèi)唇語(yǔ)者準(zhǔn)確率近52%）。

1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks）是一種深度前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其邏輯結(jié)構(gòu)受動(dòng)物視覺(jué)大腦皮層的啟發(fā)，對(duì)于大型圖像處理（視覺(jué)感知任務(wù)）有出色表現(xiàn)。

▲最好的AI系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超過(guò)人類(lèi)

2、其他機(jī)器學(xué)習(xí)概念

從學(xué)習(xí)的方式來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)分為監(jiān)督式學(xué)習(xí)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的目標(biāo)由人標(biāo)注的）、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)（訓(xùn)練集沒(méi)有人為標(biāo)注）、半監(jiān)督式學(xué)習(xí)（訓(xùn)練集被部分標(biāo)識(shí)）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（輸入數(shù)據(jù)作為模型的反饋）。

從算法的類(lèi)型來(lái)看，常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有決策樹(shù)算法（采用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)建立決策模型）、回歸算法（對(duì)連續(xù)值預(yù)測(cè)）、分類(lèi)算法（對(duì)離散值預(yù)測(cè)，事前已經(jīng)知道分類(lèi)）、聚類(lèi)算法（對(duì)離散值預(yù)測(cè)，事前不知道分類(lèi)）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和集成算法（集成幾種學(xué)習(xí)模型）。

為幫助后文理解，以下進(jìn)一步說(shuō)明兩類(lèi)在新生業(yè)務(wù)中極具潛力的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：

▲不同用例中的數(shù)據(jù)類(lèi)型（結(jié)構(gòu)化程度、時(shí)序性、文本or音頻or視頻or圖片）

▲不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的AI價(jià)值

2.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)/GANs

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial networks）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要生成模型，即兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)（生成器和鑒別器）在同一時(shí)間訓(xùn)練并且在極小化極大算法（minimax）中進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。這種對(duì)抗方式避免了一些傳統(tǒng)生成模型在實(shí)際應(yīng)用中的一些困難，巧妙地通過(guò)對(duì)抗學(xué)習(xí)來(lái)近似一些不可解的損失函數(shù)，在圖像、視頻、自然語(yǔ)言和音樂(lè)等數(shù)據(jù)的生成方面有著廣泛應(yīng)用。

2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement learning）本質(zhì)上就是通過(guò)試錯(cuò)實(shí)現(xiàn)模型優(yōu)化。目前，強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛采用，包括谷歌Deepmind的視頻游戲和AlphaGo。

3、分析技術(shù)之于實(shí)際問(wèn)題

▲分析技術(shù)：從經(jīng)典到前沿（將深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)定義為AI技術(shù)）

分析技術(shù)在不同業(yè)務(wù)類(lèi)型中可以解決多種實(shí)際問(wèn)題，包括：

分類(lèi)（Classification），即根據(jù)一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將新輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的業(yè)務(wù)，主要任務(wù)為識(shí)別特定物理對(duì)象（如卡車(chē)、汽車(chē)、生產(chǎn)線上接受質(zhì)檢的產(chǎn)品等）的圖形；

連續(xù)評(píng)估（Continuous estimation），即根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，評(píng)估新輸入數(shù)據(jù)的序列值，常見(jiàn)于預(yù)測(cè)型任務(wù)，如根據(jù)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者態(tài)度、天氣等數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)需求，或者根據(jù)建筑物的相關(guān)數(shù)據(jù)和照片來(lái)于猜測(cè)房產(chǎn)價(jià)格等；

集群（Clustering），即根據(jù)任務(wù)數(shù)據(jù)創(chuàng)建系統(tǒng)單個(gè)組類(lèi)別，案例有，基于特人數(shù)據(jù)的消費(fèi)偏好；

其他優(yōu)化（All other optimization），即系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)產(chǎn)生一組輸出為特定目標(biāo)的函數(shù)優(yōu)化結(jié)果，案例有，基于用戶（時(shí)間、費(fèi)用、偏好等）需求的最佳交通路線推薦；

異常檢測(cè)（Anomaly detection），即根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)/歷史相關(guān)性判斷輸入數(shù)據(jù)是否異常，本質(zhì)上是分類(lèi)功能的子范疇；

排序（Ranking），常見(jiàn)于信息檢索問(wèn)題，即基于檢索需求按照某種排序標(biāo)準(zhǔn)呈現(xiàn)結(jié)果，比如提供產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)推薦等；

建議（Recommendations），即根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供建議，比如根據(jù)個(gè)人購(gòu)買(mǎi)歷史行為推薦“下一個(gè)產(chǎn)品”；

數(shù)據(jù)生成（Data generation），即根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成合適的新數(shù)據(jù)，用例包括音樂(lè)創(chuàng)作等，即根據(jù)音樂(lè)素材在特定風(fēng)格下創(chuàng)作出新的音樂(lè)片段。

▲不同類(lèi)型實(shí)際問(wèn)題涉及的分析技術(shù)（條狀圖表征該問(wèn)題中AI技術(shù)的價(jià)值和潛力）

從用例看潛力

講解完抽象的概念名詞，是時(shí)候來(lái)關(guān)注具象的實(shí)際案例了。先來(lái)說(shuō)說(shuō)人工智能算法跟傳統(tǒng)算法相比，在性能方面的優(yōu)勢(shì)（總體而言，AI分析技術(shù)能帶來(lái)傳統(tǒng)之外的30%到128%的行業(yè)價(jià)值提升）：

▲AI分析技術(shù)的價(jià)值潛力（左為AI與傳統(tǒng)分析技術(shù)的對(duì)比，右為AI分析為19大行業(yè)帶來(lái)的潛在價(jià)值增量）

預(yù)測(cè)維護(hù)

傳統(tǒng)系統(tǒng)，已經(jīng)能夠?qū)?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/117/" target="_blank">傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)，包括檢測(cè)溫度、振動(dòng)狀態(tài)等，進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)異常檢測(cè)和預(yù)測(cè)維護(hù)（對(duì)組件的剩余使用壽命做出預(yù)測(cè)）了。但深度學(xué)習(xí)將這個(gè)功能帶到了一個(gè)新的高度：可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層，從而分析海量的、高維度的，包括圖像、音頻等各種形式的傳感器數(shù)據(jù)，一些原先不適用的低質(zhì)量數(shù)據(jù)（來(lái)自廉價(jià)的麥克風(fēng)和照相機(jī)）也能被用起來(lái)。

在被調(diào)研的案例中，這種基于AI技術(shù)的預(yù)測(cè)維護(hù)（遠(yuǎn)程機(jī)載診斷技術(shù)），可以幫助企業(yè)減少停機(jī)時(shí)間，制定有計(jì)劃的干預(yù)措施，提高產(chǎn)量，并降低經(jīng)營(yíng)成本，對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值約為總銷(xiāo)售額的1%到2%。

在貨運(yùn)飛機(jī)的案例中，AI技術(shù)加持的預(yù)測(cè)維修，能夠延長(zhǎng)飛機(jī)壽命。因?yàn)橄啾扔趥鹘y(tǒng)模型，它能更有效的結(jié)合平面模型數(shù)據(jù)、維護(hù)歷史、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)（包括發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)、發(fā)動(dòng)機(jī)狀況的圖像和視頻等）。

物流優(yōu)化

以AI為導(dǎo)向的物流優(yōu)化可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，降低成本，指導(dǎo)行為，提高燃油效率，減少交貨時(shí)間。

在一個(gè)歐洲貨運(yùn)的案例中，基于AI技術(shù)的車(chē)輛性能檢測(cè)和駕駛員行為分析，司機(jī)能夠獲得實(shí)時(shí)指導(dǎo)（合適加速、減速等），以?xún)?yōu)化燃料費(fèi)用并降低維護(hù)成本，貨車(chē)公司省了15%的燃油費(fèi)。在一個(gè)航空案例中，航空公司基于AI預(yù)測(cè)交通擁堵和天氣相關(guān)問(wèn)題，避免了昂貴的取消費(fèi)用。對(duì)于每天航線近十萬(wàn)的公司而言，哪怕減少1%的取消飛行，也意味著很大的不同。

客戶管理

AI正在成為客戶服務(wù)管理和個(gè)性化市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的重要工具。

呼叫中心將AI用于語(yǔ)音識(shí)別（不僅是語(yǔ)言?xún)?nèi)容，甚至是情緒語(yǔ)調(diào)）和呼叫路徑規(guī)劃，可以更有效的為客戶提供更為無(wú)縫的體驗(yàn)；在銷(xiāo)售領(lǐng)域（如亞馬遜和Netflix），AI也成功的用于個(gè)性化的“下一個(gè)”產(chǎn)品推薦，大幅提高了銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化率；在保險(xiǎn)領(lǐng)域，汽車(chē)保險(xiǎn)保費(fèi)可以根據(jù)駕駛數(shù)據(jù)（驅(qū)動(dòng)模式和距離）進(jìn)行調(diào)整；對(duì)于旅游公司，全方位的客戶視圖（額外的酒店、航班服務(wù)）將幫助增加10%到15%的收入，相當(dāng)于總營(yíng)收的7%到12%，價(jià)值是傳統(tǒng)分析的兩倍以上；在零售業(yè)，SKU性能數(shù)據(jù)能被用于優(yōu)化促銷(xiāo)策略。

▲各類(lèi)分析技術(shù)在九項(xiàng)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用熱度

根據(jù)調(diào)研，69%的案例中AI分析技術(shù)完成了對(duì)傳統(tǒng)分析技術(shù)的性能優(yōu)化，16%的“綠地”案例非AI不可?！熬G地案例”主要存在于客戶服務(wù)等商業(yè)領(lǐng)域，如疾病診斷、改善護(hù)理等，對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)豐富（大量音頻、視頻、圖像和文本），還需要整合人類(lèi)的反應(yīng)。

此外，還有15%的案例是AI分析，或者說(shuō)深度學(xué)習(xí)不適用的，比如藥品和醫(yī)療產(chǎn)品、電信等領(lǐng)域，一方面是受限于現(xiàn)有的技術(shù)和該領(lǐng)域不夠充足的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)量（據(jù)估計(jì)，一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法要實(shí)現(xiàn)可接受的性能，每個(gè)類(lèi)別需要至少5000個(gè)標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)），另一方面受限于行業(yè)和監(jiān)管問(wèn)題。

除了使用深度學(xué)習(xí)提高分析性能之外，很多常見(jiàn)的消費(fèi)產(chǎn)品，如Siri、Alexa和Cortana，甚至基于圖像處理的自動(dòng)駕駛也在發(fā)展中。對(duì)于這些AI系統(tǒng)，數(shù)據(jù)采集和再培訓(xùn)是必要的（需要至少每月更新一次，有時(shí)甚至是每天更新一次）。除了數(shù)據(jù)量和多樣性之外，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的刷新也很重要，特別是銷(xiāo)售、供應(yīng)、管理和制造業(yè)領(lǐng)域。

▲對(duì)于大約三分之一的用例，AI分析模型需要頻繁更新（四分之三的情況需要每月更新一次，近四分之一的情況至少每周更新一次）

前路的挑戰(zhàn)

盡管人工智能前途遠(yuǎn)大，它依舊面臨著諸多的挑戰(zhàn)和限制。

從數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，可以把困難歸納為五點(diǎn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)記常常需要人工手動(dòng)，難以獲取足夠大且全面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（特別影響醫(yī)療用例），模型透明度有待提高（直接影響汽車(chē)、醫(yī)療認(rèn)證等領(lǐng)域的應(yīng)用），學(xué)習(xí)缺乏可概括性（難以從一個(gè)應(yīng)用遷移到另一個(gè)相似的應(yīng)用），數(shù)據(jù)和算法中存在偏差的風(fēng)險(xiǎn)（更社會(huì)化的問(wèn)題）。

此外，人工智能還存在惡意使用的問(wèn)題，包括更為復(fù)雜的黑客攻擊和高度個(gè)性化的政治虛假信息運(yùn)動(dòng)、欺騙性的視頻等一些列安全威脅。

考慮到數(shù)據(jù)的關(guān)鍵性，對(duì)于企業(yè)和組織來(lái)說(shuō)，制定數(shù)字戰(zhàn)略，建立數(shù)據(jù)中心（或者更普適的，選擇云供應(yīng)商），爭(zhēng)奪高級(jí)人才，思考獲取和生成數(shù)據(jù)的方式，至關(guān)重要。技術(shù)方面，組織必須開(kāi)發(fā)出健壯的數(shù)據(jù)維護(hù)和治理流程，并實(shí)現(xiàn)軟件現(xiàn)代化（如Agile和DevOps），并確保AI分析被實(shí)例化，克服“最后一英里”（組織挑戰(zhàn)）。

智東西認(rèn)為，AI作為當(dāng)下信息技術(shù)革新的主要?jiǎng)恿χ唬赶蛄她嫶蟮慕?jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值，正在將各個(gè)參與者，包括（技術(shù)）革新者、公司和政策制定者等，凝聚起來(lái)，從而營(yíng)造充滿活力產(chǎn)業(yè)環(huán)境，確保更為安全、有效的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)福利?，F(xiàn)有案例足夠說(shuō)明，AI技術(shù)的引進(jìn)，不僅將深化傳統(tǒng)技術(shù)價(jià)值，更將拓展新的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)形態(tài)。對(duì)于企業(yè)而言，相關(guān)數(shù)字戰(zhàn)略的制定，迫在眉睫。