电子发烧友网报道(文/李弯弯)近日,埃森哲在发布的“人工智能成熟度评估”中指出,大部分中国企业仍处于应用人工智能的试验阶段。企业需要加大AI规模化应用力度,推动企业持续转型和全面重塑。这是埃森哲首次发布人工智能成熟度评估框架。
埃森哲首次发布人工智能成熟度评估框架,将AI成熟度定义为企业掌握相关基础能力与差异化能力的程度。其中,基础能力指企业发展所需的技术核心,例如云计算、数据和AI算法等;差异化能力则衡量企业领先行业所需的AI战略、首席高管的支持、治理架构、人才和创新文化等。
这项评估调研了中国250家中国企业。根据评估结果,13%的中国受访企业展现出较高的AI成熟度水平,成为应用AI领军者。领军企业的营收增速较其他企业高出50%。超过半数(52%)的受访企业处于应用AI试验阶段,有待深入挖掘AI价值潜能。
通过机器模型预测,埃森哲认为,到2024年AI领军者的比例将达到34%。
AI是一门学科,更是一门艺术。埃森哲看到成为AI领军者有五大制胜因素:第一,坚定AI战略:100%的AI领军者表示,AI战略得到高管层的正式支持;第二,发展AI人才:93%的AI领军者为基层员工与高管层设立了AI必修课;第三,打造AI核心:AI领军者更倾向于定制机器学习应用,实现工具及团队产业化;第四,设计负责任的AI:50%的中国企业希望在2024年规模化部署负责任的AI;第五,优先AI投资:到2024年,领军者的AI预算将占技术投资的41%。
当前对于企业而言,人工智能在整体业务中的价值贡献度正在日益凸显。埃森哲大中华区董事总经理、应用智能业务主管兼首席数据科学家陈泽奇表示,在2021年全球市值最大的2000家企业中,近半数曾在财报会议中谈到AI,亦展现出对AI驱动业务转型潜力的信心。
具体而言,有42%的企业指出,AI项目的回报超出预期,仅有1%的企业表示回报不及预期;75%的企业已经重新制定业务战略和云计划,力求快速、全面地规模化AI。
埃森哲数据显示,中国企业“由AI推动的营收份额”从2018年的收入占比12%提升至2021年占比25%,增加了一倍多。陈泽奇指出,预计到2024年,这一数字将增加至36%。
另外报告显示,AI在不同行业的应用重点和成熟度存在明显差异。2021年,高科技行业的AI成熟度领先各行业,自然资源、公共服务、医疗健康及生命科学紧随其后。
不过,当前各行业之前的差距正在持续缩小。例如,自然资源与能源行业正致力于利用AI提升能效与安全,并实时追踪碳足迹;保险与零售行业借助AI进一步提升客户与员工体验,随着AI驱动的自动驾驶技术更为成熟,汽车制造和供应企业的成熟度也有望得到较大幅度的提升。
此外,工业企业也已经看到AI技术在优化设计开发与生产制造各个环节带来的巨大价值,未来的AI成熟度也有望实现大幅跨越。
整体而言,人工智能在各行业中的价值贡献度正在不断提升。同时在不同行业中,AI的应用重点和成熟度存在差异,高科技行业最为领先,通讯与媒体、汽车、能源等行业进步较大。预计未来几年AI应用的普及和渗透率将会持续提高,行业差距也将进一步收窄。
埃森哲首次发布人工智能成熟度评估框架,将AI成熟度定义为企业掌握相关基础能力与差异化能力的程度。其中,基础能力指企业发展所需的技术核心,例如云计算、数据和AI算法等;差异化能力则衡量企业领先行业所需的AI战略、首席高管的支持、治理架构、人才和创新文化等。
这项评估调研了中国250家中国企业。根据评估结果,13%的中国受访企业展现出较高的AI成熟度水平,成为应用AI领军者。领军企业的营收增速较其他企业高出50%。超过半数(52%)的受访企业处于应用AI试验阶段,有待深入挖掘AI价值潜能。
通过机器模型预测,埃森哲认为,到2024年AI领军者的比例将达到34%。
AI是一门学科,更是一门艺术。埃森哲看到成为AI领军者有五大制胜因素:第一,坚定AI战略:100%的AI领军者表示,AI战略得到高管层的正式支持;第二,发展AI人才:93%的AI领军者为基层员工与高管层设立了AI必修课;第三,打造AI核心:AI领军者更倾向于定制机器学习应用,实现工具及团队产业化;第四,设计负责任的AI:50%的中国企业希望在2024年规模化部署负责任的AI;第五,优先AI投资:到2024年,领军者的AI预算将占技术投资的41%。
当前对于企业而言,人工智能在整体业务中的价值贡献度正在日益凸显。埃森哲大中华区董事总经理、应用智能业务主管兼首席数据科学家陈泽奇表示,在2021年全球市值最大的2000家企业中,近半数曾在财报会议中谈到AI,亦展现出对AI驱动业务转型潜力的信心。
具体而言,有42%的企业指出,AI项目的回报超出预期,仅有1%的企业表示回报不及预期;75%的企业已经重新制定业务战略和云计划,力求快速、全面地规模化AI。
埃森哲数据显示,中国企业“由AI推动的营收份额”从2018年的收入占比12%提升至2021年占比25%,增加了一倍多。陈泽奇指出,预计到2024年,这一数字将增加至36%。
另外报告显示,AI在不同行业的应用重点和成熟度存在明显差异。2021年,高科技行业的AI成熟度领先各行业,自然资源、公共服务、医疗健康及生命科学紧随其后。
不过,当前各行业之前的差距正在持续缩小。例如,自然资源与能源行业正致力于利用AI提升能效与安全,并实时追踪碳足迹;保险与零售行业借助AI进一步提升客户与员工体验,随着AI驱动的自动驾驶技术更为成熟,汽车制造和供应企业的成熟度也有望得到较大幅度的提升。
此外,工业企业也已经看到AI技术在优化设计开发与生产制造各个环节带来的巨大价值,未来的AI成熟度也有望实现大幅跨越。
整体而言,人工智能在各行业中的价值贡献度正在不断提升。同时在不同行业中,AI的应用重点和成熟度存在差异,高科技行业最为领先,通讯与媒体、汽车、能源等行业进步较大。预计未来几年AI应用的普及和渗透率将会持续提高,行业差距也将进一步收窄。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
-
AI
+关注
关注
87文章
26443浏览量
264045
发布评论请先 登录
相关推荐
AI芯片企业星宸科技登陆深交所
星宸科技(301536)成功在深交所创业板挂牌上市,标志着这家依托联发科、晨星多年积累的企业迈入了全新的发展阶段。作为国内视频监控芯片领域的龙头企业,星宸科技凭借其深厚的技术积累和创新能力
大企业如何推进AI
要推动AI技术却不能为技术而技术、领导不要过于强调AI,而是要坚持价值驱动的原则、坚持做实用的技术、做解决实际问题的技术,在创造价值的过程中推动技术的发展。
太极半导体通过国家智能制造能力成熟度三级评估
近日,中国电子技术标准化研究院公示了最新一批通过国家智能制造能力成熟度评估(CMMM)的企业,太极半导体(苏州)有限公司(以下简称:太极半导体)成功通过智能制造能力成熟度三级标准符合性评估,这标志着公司实现了智能制造全流程数据的
IBM 推出 5 亿美元的企业级 AI 风险投资基金
宣布推出一项 5 亿美元的风险基金,对专注于加速企业级生成式 AI 技术和研究的初创公司进行投资,包括处于早期发展阶段和高速增长在内的一系列的初创公司。 IBM
AI智能呼叫中心
对这些数据的深入分析,呼叫中心可以有效改进服务质量、优化流程并提升业绩,此外,AI智能呼叫中心还可以基于数据分析的结果,进行智能预测并制定更加科学的策略,为企业的未来决策提供有力支持。四、节约成本传统
发表于 09-20 17:53
AI驱动,阿里如何重塑价值?
在残酷的“存量厮杀”中,传统互联网企业究竟该如何拉新留存,提升用户的粘性和活跃度?在吴泳铭这里,这个问题最重要的答案,就是充满了无限可能的AI技术。生成式AI可以极大
Ai 部署的临界考虑电子指南
%数据中心的工作量。平方GPU对培训工作量有效,但在人工智能的所有不同阶段都不需要GPU。在2021年的一项研究中,56%的研究受访者将成本列为他们面临的最重大挑战实施AI/ML解决方案。
发表于 08-04 07:25
AI视觉检测在工业领域的应用
可以随着工艺流程调整和升级。
二、工业AI视觉检测系统的工作原理
工业AI视觉检测系统的工作原理包括以下几个步骤:
1.图像采集:系统首先通过高分辨率的摄像头或彩色相机对产品进行拍摄,以获取高清晰度
发表于 06-15 16:21
评论