德勤全球日前發布《2019科技、傳媒和電信行業預測》報告(以下簡稱報告)，指出到 2019 年，企業將加速應用基于云技術的人工智能軟件及服務。在使用人工智能的企業中，70% 將通過基于云技術的企業級軟件構建人工智能能力，65% 將通過基于云技術的開發服務打造人工智能應用。此外，德勤全球還預測，到 2020 年，在所應用人工智能軟件的企業中，將企業級軟件與人工智能和基于云技術的人工智能平臺相結合的企業比例將分別達87%和83%。
人工智能迄今僅惠及少數企業
報告指出，人工智能所面臨的困擾在于，迄今為止，許多企業仍缺乏充分利用人工智能所需的專業能力和資源。機器學習和深度學習往往需要多個人工智能專家團隊、訪問大型數據組的權限、專門的基礎設施和處理能力。具備這些優勢的企業接下來還要尋找人工智能的正確使用案例，創建定制化解決方案，并擴大至整個企業范圍內。這些均需要一定程度的投資和經驗，無法一蹴而就，是許多企業遙不可及的。
在人工智能發展初期，受益者主要是先行企業，其中最具代表性的就是全球“科技巨頭”。例如：谷歌已設計出自己的人工智能芯片，可用于加速其數據中心和物聯網設備的機器學習進程。亞馬遜多年以來堅持用機器學習技術驅動業務。中國的BAT——百度、阿里巴巴和騰訊——在大舉投資人工智能的同時，還向一直由美國企業主導的領域拓展：芯片設計、虛擬助手和自動駕駛汽車。
這些科技巨頭正利用人工智能打造十億美元級別的服務并開展運營變革，再向大眾市場推廣。例如：SAP 將人工智能融入其基于云技術的企業資源計劃系統 S4/HANA，以支持銷售、財務、采購和供應鏈等具體業務流程。大量初創企業也紛紛憑借基于云技術的開發工具和應用躍入人工智能市場。其中，至少有6家人工智能“獨角獸”，兩家來自中國。這些企業中，有些專注于某個特定的產業或使用案例。例如，美國人工智能領域獨角獸 CrowdStrike 專攻網絡安全，而另一家公司 Benevolent.ai 則致力于利用人工智能開發新藥物。這些創新型企業讓更多企業更易獲益于人工智能。盡管這些企業缺乏頂級科技人才、訪問大型數據組的權限，也沒有強大的計算能力，但他們通過云技術獲得的服務可以彌補這些不足，而且無需支付巨額的前期投入。
大量企業開始受益
德勤調查了1900名“認知意識”企業高管，他們的企業已經開始了人工智能技術試點或實施項目。報告指出，這些企業來自7個國家的10個行業。
調查進一步發現，獲取高質量數據、清理數據和訓練人工智能系統等數據問題是應用人工智能技術的兩大阻礙之一。此外，如何在現有流程和工作流中融入人工智能以及人工智能實施同樣成為受訪者面臨的嚴峻問題。
德勤對較早應用人工智能的企業進行了調查，結果表明，獲得人工智能能力最廣受歡迎的方式也恰恰是最簡單的：整合了人工智能技術的企業級軟件。這類軟件大多依托于云技術，有些利用公共云部署，有些則通過私有云。全球范圍內參與本研究的企業中，58%目前都采用這種方法。德勤全球估計，截至 2020 年，約 87% 的人工智能用戶的人工智能能力都將部分來自于融入了人工智能技術的企業級軟件。這種采用人工智能的方法有下列優勢：一是企業不需要開發屬于自己的人工智能應用。人工智能僅在后臺運行，為終端用戶增加軟件的價值。二是終端用戶不需要任何專業知識就能使用企業應用內置的人工智能技術。三是企業不需要開發直觀的新用戶界面。
報告指出，2019 年，可供選擇的企業級人工智能服務范圍將進一步擴大。新晉基于云技術的人工智能服務提供商紛紛進入市場。例如，近期谷歌發布了3款人工智能服務，專門針對人力資源和市場營銷等業務職能，并計劃推出更多此類服務。有志于增加人工智能能力的企業還可以挖掘一系列服務于單一目的應用，如聊天機器人。Lemonade 是一家顛覆保險業的新興企業，它運用聊天機器人銷售保險并處理理賠，其速度和效率均高于人類。針對特定行業的人工智能應用軟件開始涌現，且通常來自于初創企業。這類應用雖然涉及范圍較小，但可以助力企業解決棘手且成本高昂的問題。
報告指出，人工智能的大眾化不斷推動人工智能的應用。雖然受訪者應用人工智能的方式各有不同，但將企業級軟件與人工智能技術和基于云技術的開發平臺相結合是企業采用人工智能技術的兩大主要途徑。接受德勤人工智能調查的美國受訪企業中，早期應用人工智能的企業采用深度學習技術的比例從 2017年的34%上升至2018年的50%。越來越多的企業可通過大量基于云技術的人工智能服務運用深度學習技術，推動了該技術應用比例的增長。我們在另一項針對云服務的單獨調查中發現，希望獲取人工智能和先進分析技術等先進創新能力提升服務的企業比希望獲得傳統 IT 服務的企業多 2.6 倍。
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