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近日，市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Gartner發(fā)布《Gartner中國(guó)AI25》報(bào)告。報(bào)告預(yù)測(cè)：到2030年，中國(guó)本土半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)將為中國(guó)OEM廠商提供超過(guò)50%的所購(gòu)半導(dǎo)體產(chǎn)品；到2030年，中國(guó)半導(dǎo)體企業(yè)將有超過(guò)30%的收入來(lái)自中國(guó)大陸以外的銷(xiāo)售；屆時(shí)，超過(guò)80%的企業(yè)將在設(shè)計(jì)、制造、產(chǎn)品和服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)采用物理AI，而目前這一比例還不到1%。

《Gartner中國(guó)AI25》報(bào)告從中國(guó)市值最高的1000家上市公司中篩選出25家分屬于出行自主化、醫(yī)藥研發(fā)智能化、消費(fèi)智能、智慧能源、工業(yè)智能的企業(yè)，其中包括小米、比亞迪、京東方、TCL、海爾、寧德時(shí)代等行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。報(bào)告發(fā)現(xiàn)這些企業(yè)正在通過(guò)AI重塑業(yè)務(wù)邊界，其實(shí)踐呈現(xiàn)出四大共性特征。

圖為《Gartner中國(guó)AI25》選擇的25家企業(yè)

第一，在戰(zhàn)略層面，這25家企業(yè)均以具有引領(lǐng)性的愿景驅(qū)動(dòng)AI戰(zhàn)略落地。Gartner把AI分成兩類(lèi)：一是日常AI，即把AI用在日常運(yùn)營(yíng)當(dāng)中，如員工用AI寫(xiě)代碼提高生產(chǎn)效率；另一類(lèi)是顛覆式AI，即將AI用于革新產(chǎn)品服務(wù)和研發(fā)流程等方方面面。這25家企業(yè)均側(cè)重于顛覆式AI創(chuàng)新。他們不再將AI視為簡(jiǎn)單的效率工具，而是將其作為重塑產(chǎn)品、服務(wù)和研發(fā)流程的核心驅(qū)動(dòng)力。

其二，在運(yùn)營(yíng)模式上，這25家企業(yè)體現(xiàn)出AI優(yōu)先型組織、數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)和平臺(tái)化規(guī)模擴(kuò)展三大特征。

AI優(yōu)先型組織是一種戰(zhàn)略方法，其認(rèn)可AI的變革潛力，強(qiáng)調(diào)在企業(yè)各項(xiàng)舉措中充分考慮這種潛力，而不僅僅將其視為一種工具。該戰(zhàn)略的執(zhí)行同時(shí)也彰顯了企業(yè)對(duì)勇于擁抱AI的容錯(cuò)度和包容度。例如，海爾在2025年開(kāi)啟AI元年，提出“全員、全面、全流程擁抱AI”的戰(zhàn)略方向，讓AI“像血液一樣流遍經(jīng)營(yíng)的每一個(gè)環(huán)節(jié)”。

數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)是一項(xiàng)運(yùn)營(yíng)原則，能幫助系統(tǒng)持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。企業(yè)不再將數(shù)據(jù)視為靜態(tài)資源，在AI應(yīng)用當(dāng)中，新的情況、新的環(huán)境、新的數(shù)據(jù)可能會(huì)給企業(yè)帶來(lái)新的策略。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)比較重要的是數(shù)據(jù)也不一定只是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，在智能體參與的情況下，“錯(cuò)的數(shù)據(jù)”和“正確的數(shù)據(jù)”結(jié)合可能比單純對(duì)的數(shù)據(jù)更重要。給智能體一條錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、再要求它對(duì)數(shù)據(jù)糾偏、學(xué)習(xí)正確的策略會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)更有幫助。Gartner高級(jí)研究總監(jiān)方琦表示，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，在數(shù)據(jù)的搜集當(dāng)中不應(yīng)該只側(cè)重于高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而應(yīng)該去找尋有代表性的數(shù)據(jù)。

平臺(tái)化規(guī)模擴(kuò)展是一種增長(zhǎng)策略，它通過(guò)構(gòu)建平臺(tái)化架構(gòu)，將AI解決方案的覆蓋范圍與影響力擴(kuò)展至整個(gè)企業(yè)乃至生態(tài)。AI的實(shí)際落地效果，不僅僅取決于模型能力，同時(shí)也需要工程化的能力。換言之，有時(shí)候模型在正常的光照下表現(xiàn)得很好，但在企業(yè)工程化過(guò)程中，可能會(huì)因?yàn)檐?chē)間光線(xiàn)不足等問(wèn)題影響表現(xiàn)。要解決這些問(wèn)題，需要企業(yè)不斷增加系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，增加模型的泛化能力。平臺(tái)化能力的目標(biāo)，是將AI初始的巨大投入成本攤薄、復(fù)用，用到更多企業(yè)的流程或者整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)當(dāng)中。