人工智能提升中国经济的愿景和路径

庄泉娘

制造业、农林渔业、批发和零售业将是从人工智能获益最多的三个行业。

2017年业已过半，我们似乎有这样一种感觉，人们比以往任何时候看到了更丰富多彩的技术进步，却发现经济效率反而下滑，越发担忧现有的增长难以为继。

受困于停滞的经济增长和萎缩的劳动力，发达国家日益滑入地缘政治的窠臼；发展中国家则在“中等收入陷阱”面前踌躇不前，尚未跨出变革性的步伐。数据显示，过去十年来，资本和劳动力作为两大传统生产要素，撬动经济发展的杠杆作用日趋减弱。

但与此同时，我们正目睹一股力量的兴起：以数字技术为基础的人工智能有希望克服资本和劳动力等实体限制，开辟出新的价值与增长源泉。埃森哲预计，到2035年，通过企业和政府部门的大量投入和良性互动，加上有着偏好数字技术的巨大消费群体，人工智能作为全新的生产要素，将为中国带来逾7.1万亿美元的额外收益，劳动生产率将提高27%。

受益于人工智能最多的三个行业

如果中国的商业领袖和决策者将人工智能看作一种全新的生产要素，那将更好地为未来做好准备，从根本上转变经济增长方式。同时，这一转变对行业的影响也意义深远。基于人工智能对中国经济整体的影响模拟分析，结合行业规模数据，我们进一步解读了人工智能对中国15个行业可能带来的经济影响。制造业、农林渔业、批发和零售业将是从人工智能获益最多的三个行业。

例如，在制造业中，物联网等前沿技术为智能系统的无缝整合创造了有利条件。如今，物联网支持着装配线等实体设备与数字系统进行连接与通信。此外，人工智能可以弥补当前各种自动化应用形式和学习掌握更先进模式之间的鸿沟。研究表明，人工智能可以在2035年为该行业额外带来2.7万亿美元的总增加值。

就批发和零售部门而言，人工智能可在2035年为其额外带来超过7000亿美元的总增加值。零售商可以利用人工智能，通过智能化的自动功能来简化库存和仓储管理，并借助增强现实技术为客户提供沉浸式购物体验。该行业有望显著受益于人工智能引发的附带创新效应，帮助企业发现潜在需求、开辟新收入来源。

一些行业开始开发机器人、视觉、音频和智能助手等诸多领域的专业应用，利用各种技术能力来设计和实施人工智能系统：例如，中国速递企业正在使用机器人分拣包裹，通过扫描包装上的代码来识别每个包裹的目的地，能随后将包裹运送到分拣中心周围的不同区域，机器每天可以分拣多达20万个包裹，令运营效率提高了约30%并降低分类错误；有约68%的中国企业领导者正在使用智能虚拟助手创造更出色的客户互动；一家中国大型公用事业企业利用人工智能来分析整个电网产生的大量数据，并实时作出控制决策。

从企业效益出发，将人工智能应用于用户界面时，中国企业认为其会在数据分析和洞见、成本节省这两个领域将看到最大收益。当然，市场参与者要从其工作复杂性和数据复杂性出发，定义解决方案和可行路径。

找对正确的增长途径

中国拥有众多积极拥抱数字生活的消费者，以及飞速发展的数字化基础设施，因此以人工智能撬动转型的机遇巨大。

第一，智能自动化。人工智能创造了一种新的虚拟劳动力，我们称之为“智能自动化”。有别于传统自动化解决方案，基于人工智能的新解决方案能够自动执行实际环境中那些需要适应性和敏捷性的复杂任务，解决涉及各种行业与职能的问题，并在大规模的重复性工作中自我学习。

例如已在银行、保险和能源等行业应用的人工智能平台Amelia拥有自然语言处理能力，可以阅读所有手册，有能力诊断问题并提出解决方案，为身处偏远地方的维护工程师提供支持，并能熟记抵押贷款经纪人的120个常见问题的答案，能帮助银行处理相关金融业务问询，遇到难题时还会将其转交给人类同事，然后观察他/她如何解答。

中国企业在这一领域已表现出极大的兴趣，并付诸行动。国内互联网科技巨头百度大力建设其基于开放平台的人工智能实验室，专注于七大领域的研究，涉及机器视觉、语音、下一代人机交互以及深度学习等等。再比如，科大讯飞过去的核心技术立足于语音领域，让机器能听会说，现在扩展到了人工智能领域，让机器还能理解会思考。

第二，放大劳动力和资本的能力。对经济增长而言，人工智能并非为取代现有劳动力和资本，而是使其得到更有效的利用，人工智能可有效扩充劳动力资源，提高资本效率。

例如，Praedicat是一家为财产保险公司提供风险建模服务的机构，着力提高承保人的风险定价能力。借助机器学习和大数据处理技术，其人工智能平台读取了超过2200万份经过同行评议的科学论文，由此识别新出现的重大风险。保险商不但能更准确地为风险定价，还打造出了新的保险产品。

在制造业领域，成本优化无疑是生产组织上的一项关键因素，工业机器人公司发那科（Fanuc）同思科和其他企业合作，创建了一个旨在减少工厂停机时间的FIELD系统，其依托先进机器学习技术的分析平台，捕获并分析来自制造流程各个环节的数据，由此改进生产作业。

第三，各领域创新的延伸。麻省理工大学经济学教授大卫·奥托（David Autor）曾提到：“通常人们都认为，人工智能通过替代人类来促进增长。但实际上，其巨大的价值将来自于所支持的新型产品、服务及创新。”

人工智能最少被谈及的益处之一，就是它能够在普及的过程中助推创新。

以无人驾驶汽车为例，为了使设备感知周围环境并相应行动，需要依靠激光器、全球定位系统、雷达、照相机、计算机视觉和机器学习算法等诸多技术的组合。因此，硅谷的技术企业和传统机构都在竞争或是合作中拓展创新的边界。该市场不仅吸引了硅谷的技术企业，传统机构也纷纷通过缔结新的合作伙伴关系积极参与其中。例如，宝马正与中国互联网搜索巨头百度开展合作；福特汽车则同麻省理工学院和斯坦福大学结为联盟。

无人驾驶汽车对经济的潜在影响将远远超出汽车行业以外。移动运营商、保险企业、交通管理部门，乃至公共医疗机构都能够发现司机客户的更多需求，创造更多价值。保险企业同样可以从自动驾驶车辆产生的大量数据中开辟新的收入来源。通过将车辆数据与来自智能手机和公共交通系统等其他渠道的信息流结合在一起，他们不仅对客户有了更全面的了解，而且能设计新的险种，将保险范围从驾驶行为扩大至整個出行过程。

AI和人类双向学习

要充分发挥人工智能作为新生产要素的作用，激活经济增长潜能，以及妥善应对人工智能引发的种种挑战，利益相关方必须在智力、技术、政治、道德和社会等各领域中认真做好准备。机器和企业的智能化并不意味着去人工化浪潮的到来。

将人类智能与机器智能加以结合、使两者双向学习实现共存，这将有利于发挥个人特长，实现灵活便捷、互补协作，帮助全体员工创造更大价值。

目前，技术教育采用的是单向模式：人们学习如何去使用机器。未来，这将逐渐演变为一种双向学习——机器将效仿人类，人也可以从机器身上学到更多技能。例如，未来的客服代表需要为人工智能同事做出“榜样”，同时也向对方不断学习。

埃森哲近期发布的调研报告发现，各国受访员工都表示数字技术能给工作带来积极的影响：84%的受访员工对数字技术给工作带来的影响持乐观态度；超过三分之二的受访员工认为机器人、数据分析以及人工智能等技术能够帮助他们提升工作效率（74%）、学习新技能（73%）和提高工作质量（74%）。

随着人与机器之间分工的改变，决策者还需要重新评估传承给后代的知识和技能类型。例如，目前我们所开展的技术教育，是由人去学习如何使用机器。但情况将逐步变化，机器会向人类学习，人类同时也师从机器。此外，人际交往技能、创造力、领导力和情商也将变得比今天更加重要。

当然，我们需要重新审视现有的法律法规，制定新规则，倡导有关人工智能的道德规范，并积极解决和预防人工智能可能带来的弊端，针对失业风险、不平等现象、收入侵蚀等隐忧制定相应对策，激励大众以更积极的视角看待人工智能的未来。