這些和其他調查結果來自麥肯錫全球研究所研究報告，上個月發表的討論文稿 — 《人造智能》，《下一個數字前沿》（80頁，PDF，免費，不可選）。麥肯錫全球研究院發表了一篇文章，總結了人工智能如何為公司提供真正價值。麥肯錫訪問了3000多名使用AI技術的高級管理人員，討論了關于公司進一步發展的前景，以及AI對市場，政府和個人的影響，并運用麥肯錫分析方法進行研究和討論文件的開發。

研究的主要內容包括：

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包括百度和谷歌在內的科技巨頭在2016年在AI上花費了20至30億美元，其中90％用于研發和部署，10％用于AI收購。目前的AI投資增長率是2013年以來的外部投資增長率的3倍。麥肯錫發現，20％的公司對AI的發展非常敏感，并已經在公司發展中采用AI技術。這些公司集中在高科技/電信，汽車/裝配和金融服務行業。下圖顯示了研究小組在分析過程中發現的趨勢。

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對人造智能（AI）的投資在世界領先的科技公司之間引起了的專利和知識產權（IP）的競賽。在對AI的投資中，風險投資（VC），私募股權投資（PE）和其他外部資金中只有一小部分（最多9％）。在所有有公開數據的類別中，2013到2016年間并購增長速度迅猛（85%）。報告引用了許多內部發展案例，包括亞馬遜對機器人和語音識別的投資，以及Salesforce對虛擬代理和機器學習的投資。寶馬，特斯拉和豐田汽車制造商在機器人和機器學習方面投資以用于無人駕駛汽車的研發。豐田計劃投資1億美元建立一個致力于AI機器人和無人駕駛車輛的新研究機構。

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麥肯錫估計，2016年，AI的年度外部投資總額在80億美金到120億美金之間，其中機器學習占了近60％的投資。機器人和語音識別是兩個最受歡迎的投資領域。投資者最喜歡機器學習初創公司，因為基于代碼的創業公司可以快速的增加新功能，并擴大規模?；谲浖臋C器學習初創公司比其成本較高的基于機器的機器人技術更獲投資者青睞。而通常那些基于機器的公司并沒有對等的軟件部門進行相關研究。因此，公司并購在這一AI領域飆升，復合年均增長率（CAGR）從20-13年到2016年達到約80％。下圖顯示了外部投資分布狀況。

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高科技，電信和金融服務是機器學習和AI技術的引領者。這些行業因為愿意投資新技術而獲得競爭優勢和提升內部流程效率而聞名。許多創業公司也開始關注這些行業的數字化發展。有關指標的完整列表和方法的說明，請參閱研究的附錄B。下表第一列列舉了麥肯錫創建的人工智能指數，從資產、使用情況和勞動力等關鍵指標對人工智能技術進行了比較。以下的熱圖顯示了各行業的AI采用率、資產、使用和勞動類別等關鍵指標的相對水平。

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麥肯錫預測，高科技，通信和金融服務將成為未來三年內使用人工智能技術的主導產業。這使得這三個行業的對人工智能的專利和知識產權競爭日益加劇。隨著時間的推移，今天這些領先公司研發實驗室的創新水平將在他們的設備、產品和服務中體現出來。例如，在金融服務方面，AI提高了欺詐檢測系統的準確性，系統速度得到明顯改善，預計在2020年檢測值將達到30億美金。下圖概述了使用AI技術的行業，以及未來三年內最大可能對AI技術發展投資的行業預測。

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醫療保健，金融服務和專業服務等行業，由于采用人工智能，其利潤率大幅增加。麥肯錫發現，受益于高級管理人員支持AI計劃的公司已經投入基礎設施建設來支持AI規模，并建立了明確的業務目標：實現3％至15％的利潤率提高百分點。在接受調查的3000多名商業領袖中，大多數人預計未來一年的利潤率將增長5％。

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根據麥肯錫研究顯示，亞馬遜通過7.75億美金收購Kiva — 一家研究自動化揀貨和包裝的機器人公司–的舉措非常明智。人工進行“點擊運送”的循環時間間隔為60-75分鐘，使用Kiva后，其間隔下降到15分鐘，庫存量增加50%，營業成本預計下降20%，投資回報率接近40%。

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Netflix使用的向其全球1億用戶進行個性化視頻推送的算法也取得了驚人的成績。Netflix經過研究發現，客戶放棄搜索影片的平均用時是90秒。通過改進搜索結果，Netflix預計他們能避免取消訂閱的用戶數量能使他們每年減少10億美金的損失。