近些年隨著人工智能技術研究不斷突破，資本呈現熱捧趨勢，機器學習、自然語言處理、語音識別等代表性人工智能技術逐漸成熟落地，在細分行業形成越來越完善和高效的行業解決方案。
對于人工智能技術對個行業的實際效果差異，及企業對待智能技術的態度問題，機器之心針對各行業及公司的智能技術應用趨勢與人工智能策略適應性進行了深入調研。
基于本次調研，機器之心發布《全球500強上市公司人工智能戰略適應性報告》。報告范圍囊括2013至2017年“財富”全球500強榜單中出現過來來自23個行業共計640家公司。機器之心查閱超過10萬條新聞公告和超過3000份公司年報及數千份趨勢報告，從而篩選出來自17個不同行業的145家代表性上市公司作為本次趨勢報告的研究對象。這145家上市公司經確認，皆明確在其官方渠道中提及實施人工智能戰略。在撰寫報告的過程中，我們發現了以下七大趨勢。
一、人工智能研究論文分布趨勢
2013-2016年間，中國、美國、加拿大、日本、英國、德國、澳大利亞等國所發表的人工智能研究論文數量快速增長。其中中美兩國的人工智能研究論文產出增速最快、并連續4年保持領先。
圖3.2顯示，全球人工智能研究論文從2013的不足百篇增長到2016的1400余篇。2014年，中國發表了近150篇人工智能研究論文，產量在該年占比最多，并持續占據鰲頭。
二、人工智能全球投資趨勢
資本支持對行業發展至關重要。過去幾年，人工智能已成為全球風險投資的熱門領域，并促使著大量人工智能初創企業誕生。智能技術迅猛的發展也使得資本逐漸拋開區域化的限制，轉向全球化投資發展。
圖3.3顯示，人工智能全球投資額從2013的約10億美元增至2017的約140億美元。人工智能全球創投事件從2013的250余筆增至2017的1200余筆。
三、人工智能戰略國家時間線
近年來，全球多個國家都相繼發布了政府層面的官方人工智能白皮書和戰略以明確人工智能發展的優先級。這些白皮書和戰略多以加強合作，建立研究院，資助相關研究以及鼓勵創業為主。
四、人工智能話題熱度趨勢
古人云“先行其言，而后從之”，戰略往往是在公司進行鋪墊后所產生。換言之，我們可以通過目標公司針對人工智能年度新聞發布量的統計，推測出行業以及公司對人工智能戰略的關注程度。從圖4.1可以看出，人工智能相關新聞發布量一直在逐年遞增，截止至2017年，我們可以推測出人工智能戰略已逐漸成為公司所考量實施策略中的重點。
· 2013-2017人工智能話題新聞量年均增長率為144.5%。
· 2015、2016年增長率分別為159.5%和161.5%。
· 2017人工智能新聞發布量增速有所放緩，年增長率變化為-22.0%。
· 2017人工智能話題新聞發布量占近五年新聞發布總量近60.0%。
五、人工智能行業關注熱度
機器之心觀察發現，目標公司大多分布在《財富》全球500強企業中占據主導地位的行業，如金融、科技、汽車等。但就采用率而言，企業服務、酒店餐飲&娛樂、科技行業相對占優。目標公司所在17個行業的平均行業轉化率為22.7%。
圖4.2顯示了目標公司在《財富》500強所在23個行業的采用狀況，圖4.3顯示了《財富》500強人工智能戰略在不同行業的采用率；圖4.4基于麥肯錫的人工智能應用領域分類使用熱點圖來顯示不同行業的應用實施狀況。從圖中可以看出：
· 金融、科技、汽車行業在目標公司中占比分別為37.2%、17.2%、11.0%。
· 服裝、食品飲料&煙草、日用品、媒體、貿易、垃圾管理等行業沒有發現采用人工智能的公司。
· 企業服務、酒店餐飲&娛樂、科技行業人工智能采用率較為領先，分別為100.0%、60.0%、58.1%。
· 自動化&優化、用戶交互是較熱門的人工智能策略應用領域，占比分別為25.1%、23.1%。
六、人工智能戰略采用趨勢
何時采用人工智能戰略是所有公司必須思考的問題，機器之心以目標公司的官方公告為基礎構建了目標公司采用人工智能策略的時間節點圖，由圖4.5，我們可以得到如下結論。
· 2011-2017采用人工智能戰略的公司年均增長率為91.9%。
· 2011-2013采用人工智能戰略公司數為8家，僅占目標公司總數5.5%
· 2014-2017目標公司數量有明顯增幅，年均增長率為125.3%。
· 2015-2017有126家趨勢報告目標公司采用人工智能戰略，占目標公司總數86.9%。
· 2016新增采用人工智能戰略公司占到2011-2017間采用人工智能總數的37.2%，在新增量上達到峰值。
· 2017年新增采用人工智能戰略公司為49家，新增量相比上年有所回落。
七、人工智能戰略行動決策
當一家企業采用人工智能戰略時，機器之心希望能解析該企業戰略的側重方向。我們根據麥肯錫針對人工智能策略方向的分類，劃分了目標范圍內145家公司的策略行動決策，并構建了熱點圖得到以下結果。
· 大部分行動決策都集中于產品開發、智能戰略投入、用戶體驗，占比分別為14.6%、14.4%和12.6%。
· 供應鏈分銷受關注較少，占比為3.6%。
· 金融、科技行業偏向于采用更全面的行動決策。
· 企業服務、交通行業偏向于采用更簡單的行動決策。
進一步評估與結論
本次調研針對145家目標上市公司在實施人工智能戰略后的業務表現進行定量評估和專家分析，并根據采用人工智能戰略后公司的商業、運營等多方面成果的表現，將目標公司分為：
· 人工智能高適應性公司：該分類包含實施人工智能策略后，實現業務增長的公司。
· 人工智能低適應性公司：該分類包含實施人工智能策略后，出現業務遲滯的公司。
· 人工智能適應性較復雜公司：該類別包括難以通過單一數據指標進行業務評估的公司。
趨勢報告于每個類別分別引入兩個精選案例分析以幫助從業者與管理者更好地認識人工智能策略所帶來的業務影響。這些精選案例包括英國石油，亞馬遜，通用電氣，IBM，上汽集團和富國銀行共6家來自不同領域的知名公司人工智能戰略實例。
趨勢報告不僅希望能夠向人工智能從業者與管理者呈現世界領先公司如何實施和落地人工智能戰略，還結合官方數據與專家分析對各公司實施后的適應性趨勢進行總結，希望能夠幫助從業者與管理者的AI視野構建。
原標題：我們在調研640家上市公司后，總結出人工智能的七大趨勢
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