数据质量与安全是中国制造企业大规模应用人工智能的主要挑战
埃森哲（纽交所代码：ACN）最新研究发现，绝大多数制造企业正试图利用人工智能（AI）技术提升产品和服务。然而，出于数据质量和安全等原因，大规模应用这一新兴技术的企业依然寥寥。研究显示，超过半数的受访中国企业将数据质量列为突出挑战。
埃森哲对欧洲、北美和亚洲地区六大行业的500家制造企业进行了调研，其中包括100家中国企业。调研发现，人工智能技术（尤其当其与移动计算和大数据分析等技术相结合时）不仅可以推动企业核心业务的转型，还能提升员工和客户体验，最终催生新的商业模式，助力企业实现“工业X.0”战略。
然而目前，只有少数制造企业达到了埃森哲所定义的“应用智能”阶段，即将人类智慧与分析技术和行业洞察结合，然后规模化地应用于企业的核心业务。调研显示，虽然有98%的受访企业已经开始运用人工智能技术改进产品和服务，只有16%的企业拥有完整的人工智能愿景，仅有5%的企业正投资应用人工智能技术改造其生产制造，而全面应用人工智能解决方案的企业仅占2%。
调研发现，和全球企业一样，中国制造企业在运用人工智能技术时面临一系列挑战。其中，52%的受访中国企业将数据质量列为突出挑战，数据安全与网络安全紧随其中（47%），而将数据共享和知识产权保护视为挑战的则占到了44%，均高于全球平均比例。
埃森哲大中华区产品制造事业部总裁陈科典表示：“目前，企业利用人工智能改造生产制造依然处于初期。我们的研究发现，全面完善的战略对于企业成功应用人工智能大有助益。尽管大部分企业目前仍然浅尝则止、零敲碎打式地应用智能技术，但在不久的将来，我们预计利用人工智能再造生产制造将迎来蓬勃发展。”
此外，研究指出，企业能结合人工智能与其他数字技术来进行产品创新，并将获得巨大的回报。埃森哲的另一项研究表明，善用人工智能技术的工业设备制造商，能将其市值提升多达25%。
应用人工智能的四个阶段：
研究指出，成功应用人工智能技术的企业需要经历四个阶段。第一，树立信念，充分相信人工智能技术能够以数字化方式重塑工业；第二，构筑愿景，借助人工智能技术充分挖掘现有产品和服务的潜能；第三，承诺投入，利用人工智能技术改造生产制造；第四，全面应用，大规模实现产品和服务的数字化创新。
调研表明，领先企业有着明确的投资和生态系统战略，能够获取、处理并保障所需数据，最大化地推动人工智能价值。同时，这些企业专注于信息技术（IT）能力和技能，为大规模部署人工智能打下基础。其中，超过九成的企业将数据分析和系统整合视为必备能力；超六成企业则认为，嵌入式人工智能将改变其商业模式。
研究指出，少数领先企业能够脱颖而出，开始大规模应用人工智能的关键在于，他们能够与生态系统伙伴密切合作，细致地选择当下和未来需要的人工智能技术，并与其他数字化技术一起应用，共同为客户创造价值。企业计划运用的主要人工智能解决方案包括计算机视觉（73%）、深度学习（64%）和机器人流程自动化（64%）。
人工智能成熟度存在行业差异
调研将企业按照行业和人工智能应用阶段进行了分类，发现人工智能成熟度在行业间存在差异。例如，汽车企业更加致力于运用人工智能，有9%的企业已进入了第三阶段，达到第四阶段的占比为5%。相比之下，仅有7%的耐用消费品企业和3%的工业与重型设备制造企业达到第三阶段，而这两个行业中只有1%的企业进入第四阶段。
埃森哲研究发现，人工智能应用存在行业差异。
人工智能重塑生产制造的程度也因行业而异。有65%的汽车企业将改变盈利性收入来源视为首选事项。工业设备制造行业内有所分化，大多数重型设备制造商（57%）表示，贯穿整个产品生命周期的销售与营销策略是其重点考虑的事项，而42%的工业及电气设备企业则希望嵌入式的人工智能可以进一步推动企业创新。
关于本次调研
埃森哲调研了来自500家制造企业的高管，这些企业分布于六大行业（汽车制造商、卡车制造商、汽车零部件供应商、工业及电气设备制造商、重型设备制造商、以及耐用消费品公司）和六个国家（中国、法国、德国、意大利、日本和美国），营收规模至少为5亿美元。调研中，埃森哲进行了30多项外部案例分析，并访谈了十多位业内专家。调研还对使用人工智能设备的美国农户开展研究，分析其在公共社交媒体上发布的信息。
