哈佛商业评论

足够大的技术辐射效应，正在将人工智能推向全球经济发展的制高点。

麦肯锡近期发表的一份报告认为，到2030年，人工智能有可能为全球额外贡献13万亿美元的GDP增长（此为总体数据，去除了竞争影响和转型成本），平均每年推动GDP增长约1.2%，足以比肩历史上其他几种通用技术所带来的变革性影响，例如19世纪的蒸汽机、20世纪的工业机器人和21世纪的信息技术。

过去数年间，各大国均将发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。其中，中国、美国、德国和日本从国家战略层面展开布局。

作为一个效力将堪比原子能的新技术行业，人工智能此前的发展，得益于一代科技研究者和企业家的探索践行。其下一阶段的发展程度，除政策支持外，还将取决于行业、资本、技术发展等多维度因素。

《哈佛商业评论》中文版联合数易创研发起了一个针对人工智能行业相关从业者对下一阶段人工智能产业发展的调研，聚焦人工智能产业各领域发展前景、人工智能应用未来发展前景预判，及人工智能驱动和阻碍因素等主题进行了调研分析。

调查结果显示出了人工智能产业发展的三大热点和下一阶段的趋势预期。总计200名人工智能行业从业者接受了我们的深度调研，他们身处人工智能行业的不同公司不同岗位，观察行业发展的视角和感受各不相同。

在行业现状和前景调研的同时，我们多维度收集、梳理及多角度评选，遴选出“全球最受关注的十大AI领军人物”，上榜的领袖人物包括了苹果公司CEO蒂姆·库克、微软CEO萨提亚·纳德拉、百度董事长兼CEO李彦宏、亚马逊创始人兼CEO杰夫·贝佐斯和谷歌CEO桑达尔·皮查伊等。

把这10人列入榜单“十强”是依据他们影响力所及范围、在最直接影响范围之外发挥力量的能力、对人工智能前景的判断力以及积极施展能力的程度。

他们所在的公司充分利用AI技术拓宽了公司赛道，并引领行业新的发展潮流；他们并非全球科技公司拥有最高技术能力的人，而是一群使用想法、洞察力、行动，对公司和行业发展产生实际影响力的关键人物。

三大亮点：硬件化、数据化、商业化

本次调研样本总量为200份，其中，普通职员样本量为89份（占样本总量44.5%），公司管理者（经理及以上）为70份（占样本总量35.0%），事业单位职员为41份（占样本总量20.5%）。职位涉及高管、产品、技术、市场营销、运营、销售和相关专业教师。200位受访者中，人均工作中涉及的人工智能领域达到1.6个。其中，智能语音技术涉及最多，其次是自然语音处理技术和计算机视觉技术，这与目前中国人工智能产业细分市场成熟度相匹配。

调查结果显示，93%从业人员对人工智能行业持乐观态度，达4.47分（满分5分）。

过去五年，全球人工智能领域尤其在硬件创新、技术研发创新和商业应用创新方面有诸多可圈可点之势，为中国人工智能下一个五年打下良好基础。

第一大亮点是，人工智能硬件产业极大发展。

过去五年，全球最受资本市场追捧的人工智能项目主要集中在：智能机器人、自动驾驶以及智能安防，这三大领域都是以硬件产品为核心，在机器人、汽车以及摄像头中植入算法后，能够极大改善甚至颠覆原有的传统行业。

在语音识别技术领域，智能音箱成为主流落地产品，从智能音箱延伸出的智能家居也逐渐普及。2018年11月12日，美国科技市场研究公司Strategy Analytics发布《2018年第三季度全球智能音箱市场报告》。报告显示，全球智能音箱出货量第三季度达到2270万，创历史新高。这个季度，中国的百度改变了全球市场格局，市场占有率猛增至8%，排名全球第四。

接受本次问卷调查的受访者认为，智能手机是人工智能产品的主要应用入口；其次是智能机器人和智能电视。人机交互体验升级是促进人工智能行业发展的主要因素；其次是5G即将商用和消费者接受度大幅上涨。

第二大亮点是，中国是世界上数据量最丰富的市场，也提供了大量围绕数据的创新机会。这是中国的独特优势。

大数据是人工智能的灵魂。由于不少人工智能公司仍然以开源数据库（例如Imagenet等）为主要数据资源，这在公司发展初期，能够快速起步，验证技术能力，但在实际应用中，开源数据库提供的养料有限，构建有行业独特性的数据库的能力，是接下来人工智能企业的重要目标。

第三个亮点是，和美国注重基础科研相比，中国人工智能产业注重技术和应用结合。

过去几年，人工智能在金融、汽车、健康、安防、互联网服务、零售、企业服务、教育、工业制造等多个领域全面落地开花。

我们的问卷列举了17个人工智能应用，受调研者对下一阶段发展前景最为看好的领域前四分别为：手机及互联网娱乐刷脸解锁、公共安全领域大数据研判、医疗健康领域医疗影像分析和交通出行领域智能车载。

十大AI领军人物

全球范围内商业化最成功的商业公司，及推动这些领头公司实现人工智能转型的领袖型企业家是引领整个行业前行的灯塔。他们在全球AI发展的关键时刻和关键领域起到了关键性作用。

我们遴选出了十位领袖型全球企业家，排名前五的依次为苹果公司CEO蒂姆·库克、微软CEO萨提亚·纳德拉、百度董事长兼CEO李彦宏、亚马逊创始人兼CEO杰夫·贝佐斯和谷歌CEO桑达尔·皮查伊。

他们并非全球科技公司拥有最高技术能力的人，而是一群使用想法、洞察力、行动，对公司和行业发展产生实际影响力的关键人物。

苹果公司CEO库克的入选，印证了本文前述调查观点——智能手机是人工智能产品的主要应用入口，其次是智能机器人和智能电视。人机交互体验升级是促进人工智能行业发展的主要因素。苹果手机在全球范围内被公认为是软硬件生态结合最好的智能手机，也是最早、最好地将AI技术融入到智能手机的公司之一。

库克接管苹果以来，不仅将苹果带入了美股第一个市值过万亿的公司时代，也将人工智能作为苹果未来发展的重要基石。

苹果手机的AI技术主要体现在三个方面：用于照片应用和面部识别的图像识别技术；用于Apple music的听歌推荐，通过对用户听歌记录的学习来调整作出相应的推荐；AI芯片，了解用户的使用习惯并作出相应的调整。

苹果公司也是全球人工智能领域投资最为大手笔的巨头，近年来投资了包括VocalIQ、Turi和RealFace等众多人工智能领域的创新企业。iPhone最新的面部识别Face ID作为解锁方式，就得益于收购的面部识别厂商RealFace的技术。

苹果最大的优势是十几亿数量的硬件设备优势，任何一个厂商无法比拟，在即将迈入的万物互联人工智能时代，苹果还将是智能家居、移动支付、智能汽车等细分领域的重要参与者和引导者。

微软现任CEO萨蒂亚·纳拉德和亚马逊创始人杰夫·贝佐斯被认为是从业人士眼中的领袖，原因相似，他们分别带领了一个传统巨头公司从上一个时代成功跨入AI时代。

萨蒂亚·纳拉德在执掌微软的几年中，投入众多资源用于云计算、人工智能和物联网等创新技术发展，使微软这艘大船昔日辉煌重现，成为全球云和AI核心玩家。在人工智能方向，微软拥有了一支规模高达8000人的AI军团，被誉为AI人才黄埔军校，各巨头争相抢夺微软AI领军型人才。微软在纳德拉带领下重回巅峰，截至美股11月23日，微软市值超过苹果，成为世界上市值最高的公司。当日收盘时，微软市值为7533.4亿美元，苹果市值为7468.2亿美元，亚马逊市值为7366.2亿美元，Google市值为7255.2亿美元。华尔街认为微软将很快突破万亿美元市值大关。

百度创始人李彦宏是获选的唯一中国面孔，他创立的百度是中国人工智能领域技术积累最深、布局领域最广的代表性公司。李彦宏本人作为中国AI行业的启蒙者，是一个十足的“体验派”AI领军人，他曾经乘坐无人驾驶车驶上北京五环，在中国社会层面极大地普及了无人驾驶观念。百度从2012年开始涉足人工智能，当年12月李彦宏拍板牵头搭建百度人工智能实验室，网罗了一批全球AI大牛并在随后的六年时间中不断壮大研发队伍。

6年来，百度一路走过了技术布局、产品落地到商业化布局不同阶段。李彦宏作为百度操盘手，在战略上保持了百度在人工智能领域的连贯性和整体感。

在技术上，百度的研发触角不仅在人工智能应用层，还深入到技术层和基础研发层。在过去几年，百度是全球科技巨头（谷歌、苹果、微软、IBM等）在评判竞争对手实力时少数甚至唯一的中国选手。百度是唯一连续三年入选MIT“全球十大突破性技术”的中国公司，2018年百度再度以实时语音翻译领域“关键玩家”的身份入选。

在业务和产品布局方面，百度Apollo与金龙客车合作打造的“阿波龙”客车开始量产，自动驾驶系统Apollo迭代至3.0版本；发布AI芯片“昆仑”；“百度大脑”进入了3.0阶段，成为百度商业化的重要AI赋能平台，一旦AI大规模商业化，它将成为基础设施，触角将延伸到各行各业。李彦宏的战略视角和百度的实践，为中国公司在全球人工智能竞技中找到了突破口和示范效应。

亚马逊以电商起家，后又转头布局公有云，引领了全球公有云浪潮。云是人工智能的基石，电商是人工智能应用的天然平台，所以，从前年开始，亚马逊已经在电商和云之后开始布局AI，尤其是语音AI和深度学习技术。

杰夫·贝佐斯不是技术科学家，但他具备敏锐的技术和商业嗅觉，他对新技术潮流的判断，不仅将老牌电商亚马逊带入一个新的发展通道，也引领了这一波商业的新潮流。

多位接受本次调研访谈的核心行业高管认为，人工智能下一个发展高潮，需要学界产业界领袖更积极、更务实的探索，以点带面，形成势能。

AI巨头露锋芒

人工智能产业的高速发展，离不开资本助力，但目前已出现重复投资和盲目跟风的现象。

麦肯锡全球研究院的最新报告显示，中国风投投资总额从2011至2013年的120亿美元跃升到2014至2016年的770亿美元。在虚拟现实、自动驾驶汽车、3D打印、机器人、无人机和人工智能领域，中国风投规模位居世界前三。

风险投资具有强时效性，人民币基金的投资回报周期为5年左右，美元基金为8年左右。过去几年人工智能领域吸引了大量的资本，但退出渠道至今不明朗。2018年对于人工智能领域，风险投资也开始持观望态度。

几乎所有已经到B轮的AI公司高管受访者均表示，商业主导技术，技术和产品为商业服务。这和2017、2016年的情况完全不同。投资人开始认为，AI应用技术暂时已经到达了一个“溢出”阶段，单纯的AI技术公司将不会存在于未来的商业世界，至少不会是主流明星公司。商业主导技术，技术和产品为商业服务。

这在一定程度上撇掉了人工智能拓荒时代快速积累起来的泡沫。那些既没有技术，也没有实质落地商业模式的“假人工智能公司”在一定程度上失去了资本的加持。

技术成为AI行业的敲门砖和基础门槛，商业落地能力是更高要求，只有那些具备技术能力，并且能够快速解决实体经济问题、提升行业效率，甚至颠覆传统商业模式的公司才有可能在这场竞争中胜出。

这些巨头在人工智能的布局上也呈现出了两个趋势：一边深度研究中层和底层技术，一边将AI能力全面落地到业务。

尤其在业务落地方面，巨头有天然优势，并走得飞快。

谷歌是一家“全身流淌着AI血液”的公司，它的目标不仅是将AI变成谷歌体系所有产品的基因，更大的野心在于塑造一个“通用型人工智能”新秩序，谷歌则是这个秩序的主导者之一。今年11月，谷歌开始尝试面向小部分Pixel手机（谷歌自有品牌手机）用户开放AI预订服务Duplex的测试，通过Google Duplex，用户可以选择预约功能让Assistant自动拨打商家电话，同时报告用餐人数、日期和时间等信息。这个测试的意义在于，如果测试结果良好，这项AI服务将可以广泛支持所有安卓手机。

传统业务之外，谷歌在自动驾驶领域走得最快，研究最深，截至今年9月，加州车管所（DMV）向谷歌颁发的测试许可证车辆已有100辆，是目前全球最大的路测规模。

对微软这样的公司而言，人工智能的落地也在两个维度：一是将AI能力注入到微软现有的每一个产品中，形成新的AI产品；第二是加速与产业、企业的结合。但微软是一家云平台公司，微软的云业务Azure从一开始就被称为智能云，汇聚了微软在人工智能领域的全部投入与技术积累，是开发、部署、运行人工智能的云平台。

两年前，微软首次公布了运行于Azure的AI认知服务，以API的形式为开发者提供易用的人工智能技术能力。两年后的今天，微软在应用服务领域走得更远了，在全球推出包括语音、视觉、语言、机器翻译等功能的24项服务，超过100万开发者使用。这些能力可以被开发者广泛应用到各行各业。

作为中国AI最具代表性的企业，百度最新数据显示，AI驱动新业务强劲增长。基于对用户兴趣的深度学习、挖掘与洞察，百度产品规模效应凸显。9月份，百度家族20多个App月活(去掉重复用户数据)达到9.9亿，同比增长28%。

除自有业务之外，百度在自动驾驶、城市和医疗等领域，也相继落地一些业务能力。在最受外界关注的自动驾驶领域，近期，百度与中国一汽共同宣布国内首个L4级别自动驾驶乘用车Apollo红旗L4乘用车的量产计划，这款车将在2019年底小批量下线示范运行，2020年大批量投放更多城市运营。

可以看到的是，巨头们虽然基因不同，AI能力落地的重点方向也有所不同，但普遍采用了两条腿走路的方式：一方面改造升级自有业务，一方面扩散延伸触角，寻找新的蓝海。

政策红利中的下一轮增长

人工智能对经济的影响取决于是否有足够的资本、资源注入，帮助新的人工智能公司和人工智能研究获取足够的支持，政府导向此时显得尤其关键。自2013年以来，美国、英国、日本、中国等纷纷出台了人工智能战略和政策。

由于各国经济实力、科技水平、具体国情存在差异，因此，各国人工智能战略与政策各有着重点，其在研发重点和重点应用领域也大不相同。

美国作为科技引领型强国，人工智能政策着力点在长期对国家安全与社会稳定的影响和变革，对重要的人工智能领域，比如芯片、操作系统等计算机软件领域以及金融业、军事和能源领域，力图保持其世界领先地位。

欧洲研究领域多涉及数据保护、网络安全、人工智能伦理等社会科学领域。其中，英国的覆盖面较小，聚焦硬件CPU、身份识别领域的人工智能技术的研发和人才培养；德国人工智能规划与“工业4.0”战略并行，着重在制造业等领域利用互联网、人工智能技术。

日本在机器人、脑信息通信、声音识别、语言翻译、创新型网络建设、大数据分析等领域已投入大量科研力量。应用领域，日本维持两条主线：一是传统的替代人力的机器人制造与应用，力图实现日本国内的生产自动化、无人配送和大规模物联网；二是解决日益严重的人口老龄化问题，将人工智能应用于医疗健康、护理以及自动驾驶领域。

中国政府十分重视人工智能发展，从2015年至今，已经从国务院到省市自治区层面出台了一系列政策指导，包括“十三五”规划、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》和《新一代人工智能发展规划》等。

政策的牵引作用明显。到2018年10月，国内20多个省市陆续发布规划，确定了发展人工智能产业的目标和重点任务，各地政府制定政策的重点从人工智能技术转向技术和产业的融合，关键词也在“落地”。

政策的不断完善，代表着顶层设计框架搭建完成，这一方面将为各国人工智能产业提供方向，也为人工智能产业整合行业资源扫除了障碍，提供了加速发展的有利条件。

施然是《哈佛商业评论》中文版特约撰稿人。