近年来，随着人工智能技术研究的不断突破，资本呈现出热捧之势，各行各业对人工智能的期待也越来越高。都很高，但人工智能技术对各个行业和公司业务的价值一直困扰着从业者。随着机器学习、自然语言处理、语音识别等人工智能代表性技术的逐步成熟，技术在自动驾驶、医疗健康、金融等领域的应用越来越广泛，越来越多的产业在国内形成。细分行业。完善高效的行业解决方案。但在不同的行业、不同的企业，应用智能技术的影响是不一样的。针对人工智能技术对个别行业的实际影响和企业对智能技术态度的差异，机器之心对智能技术的应用趋势和人工智能策略在各个行业的适应性进行了深入研究。行业和公司。基于这项研究，机器之心发布了《全球500强上市公司人工智能战略适应性报告》。报告范围涵盖2013年至2017年世界500强榜单23个行业共640家企业，机器之心查阅新闻公告10万余条、企业年报3000余条、趋势报告数千条，选取了来自17个不同行业的145家具有代表性的上市公司作为本次趋势报告的研究对象。这145家上市公司得到确认，均在官方渠道明确提及实施人工智能战略。在撰写报告的过程中，我们确定了以下七大趋势。一、人工智能研究论文分布趋势2013-2016年，中国、美国、加拿大、日本、英国、德国、澳大利亚等国家发表的人工智能研究论文数量快速增长。其中，中美两国人工智能研究论文产出增速最快，连续四年保持领先。图3.2显示，全球人工智能研究论文从2013年的不足100篇增长到2016年的1400多篇。2014年中国发表人工智能研究论文近150篇，占当年产量第一，继续占据世界第一头把交椅。2、全球人工智能投资趋势资本支持对产业发展至关重要。过去几年，人工智能成为全球风险投资的热门领域，催生了一大批人工智能初创企业。智能科技的快速发展，也让资本逐渐抛开区域化的限制，转向全球投资开发。图3.3显示，全球对人工智能的投资从2013年的约10亿美元增加到2017年的约140亿美元。人工智能全球风险投资事件从2013年的250多起增加到2017年的1200多起。3.国家时间表人工智能战略近年来，全球多个国家相继在政府层面发布官方人工智能白皮书和战略，明确人工智能发展重点。这些白皮书和战略大多侧重于加强合作、建立研究机构、资助相关研究和鼓励创业。4、人工智能话题的流行趋势古人云“先言后继”，战略往往是在企业打下基础之后才产生的。换句话说，我们可以通过目标公司每年发布的人工智能新闻的统计数据来推断行业和公司对人工智能战略的关注程度。从图4.1可以看出，与人工智能相关的新闻发布数量逐年增加。截至2017年，我们可以推断，人工智能战略逐渐成为公司实施战略考虑的重点。2013-2017年，人工智能话题新闻量年均增长率为144.5%。2015年和2016年的增长率分别为159.5%和161.5%。2017年人工智能新闻发布量增速放缓，年增长率为-22.0%。2017年，人工智能话题的新闻发布量占近五年新闻发布总量的近60.0%。5、人工智能行业火爆据观察，目标公司大多位于金融、科技、汽车等世界500强企业占据主导地位的行业。但从采用率来看，企业服务、酒店餐饮娱乐、科技行业相对占优势。目标公司经营的17个行业的平均行业转化率为22.7%。图4.2展示了《财富》500强企业所属的23个行业的目标企业采用情况，图4.3展示了《财富》500强企业在不同行业的AI策略采用率；图4.4是根据麦肯锡对AI应用领域的分类Heatmap来展示不同行业的应用落地情况。从图中可以看出，金融、科技和汽车行业分别占目标公司的37.2%、17.2%和11.0%。在服装、食品饮料和烟草、日用品、媒体、贸易和废物管理等行业，还没有发现使用人工智能的公司。企业服务、酒店餐饮娱乐、科技行业人工智能采用率领先，分别为100.0%、60.0%和58.1%。自动化优化和用户交互是人工智能策略比较热门的应用领域，占比分别为25.1%和23.1%。6、人工智能战略采用趋势什么时候采用人工智能战略是所有企业都必须思考的问题。机器之心根据标的公司的官宣，构建了标的公司采用人工智能战略的时间节点图。从图4.5，我们可以得出以下结论。2011年至2017年，采用人工智能战略的企业年均增长率为91.9%。2011年至2013年，采用人工智能战略的企业为8家，仅占目标企业总数的5.5%。2014年至2017年，标的公司数量大幅增加，年均增长率达125.3%。2015年至2017年，126家趋势报告标的公司采用了人工智能战略，占标的公司总数的86.9%。2016年新增AI战略企业占2011-2017年AI应用企业总数的37.2%，新增增量达到峰值。2017年新增采用人工智能战略的企业49家，新增数量较上年有所下降。7.人工智能战略行动决策当一家公司采用人工智能战略时，机器之心希望分析公司战略的方向。根据麦肯锡对人工智能战略方向的分类，我们将145家企业的战略行动决策划分在目标范围内，构建热图得到如下结果。大多数行动决策集中在产品研发、智能化战略投资和用户体验上，分别占14.6%、14.4%和12.6%。供应链配送受到的关注较少，占比3.6%。金融和科技行业倾向于采取更全面的行动决策。企业服务和运输行业倾向于采用更简单的行动决策。进一步评估与结论本次调研对145家标的上市公司实施人工智能战略后的经营业绩进行了量化评价和专家分析，根据公司实施人工智能战略后的商业经营业绩表现，标的公司被归类为：AI高度适应性公司：这一类别包括在实施AI战略后实现业务增长的公司。AI低适应性公司：该类别包括在实施AI战略后出现业务延迟的公司。AI适应性复杂的公司：该类包括业务难以通过单一数据指标进行评估的公司。趋势报告在每个类别中介绍了两个精选案例研究，以帮助从业者和管理者更好地理解人工智能战略对业务的影响。这些入选案例包括BP、亚马逊、通用电气、IBM、上汽集团和富国银行，共6家来自不同领域的知名企业的人工智能战略案例。趋势报告不仅希望向人工智能从业者和管理者展示顶级企业如何实施和实施人工智能战略，还结合官方数据和专家分析，总结出各家企业实施后的适应性趋势，希望能帮助从业者构建与经理的AI愿景。
