人工智能

　　互联网和移动科技推动人工智能gdp3了***波数字化浪潮人工智能gdp3，普华永道称之为“人的互联网（Internet of People）”人工智能gdp3；从目前的数据科技发展来看人工智能gdp3，下一波浪潮将是物联网（Internet of Things，IoT）。随着数字标准化过程的发展，IoT很自然的发展处自动化产品即服务，也就是新的事务运作方案——人工智能。

　　在AI发展的过程中，无法适应周转时间和成本的企业将失去大量的市场份额。此外，截***2030年，人工智能（AI）将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元。

　　从宏观的角度，几乎所有的经济体都将受益，其中，新兴市场的增长将更为强劲。普华永道根据全球贸易分析基础上的项目(GTAP)数据库预计，

　　人工智能的重要性***少将于自动化持平。而人工智能应用的***初阶段，其主要价值将体现在强化，而非创造。

　　人工智能15.7万亿美元的精实增长

　　获益于AI***大的将是中国，其次是北美，北美由于成熟的技术准备和资本优势，结合数据接触点和信息流、洞察力，潜在GDP增长在AI技术早期（***21世纪20年代中期）将是发展***快的地区，随后（约十年），生产力逐渐追赶上来的中国将表现出更为强劲的增长。这主要获益于资本再投资和企业利润前景/***率人工智能gdp3：除了中国市场本有的发展前景，伴随着这十年的AI商业模式转变则包括价值链延展，也就是AI能带来更尖端、高技术驱动的生产力推动。

　　*AI变革生产力的时间节点（前期北美强，随后被中国赶超）

　　再来看看劳动力市场的社会效应：不得不承认AI将带来一波失业潮，但与此同时，它将创造新的就业机会，产生新的价值链，包括面向AI开发和维护的人才队伍、运营和管理新型商业的市场人员等。由此诞生新的工种，比如管理自动驾驶汽车的交通管制员，协助机械包装和仓储机器人的物流人员等。

　　八大产业的AI影响力

　　从行业的角度来看，获益于AI***大的将是零售业、金融业和医疗行业。对于目前AI作用明显的领域的企业经营者而言，重要的是把握机遇，避免工作流失到移动性和数据化优势成为明显、成本效益更高的竞争对手那边去；而那些AI效益尚未发功的领域，企业经营者应当注意确保人才、技术和数据的获取/积累。普华永道指出：不存在AI不会影响到的市场/商业领域。

　　*各领域AI潜能指数表

　　医疗行业

　　受人工智能影响***大的三个领域包括特定领域的诊疗、疾病/传染病追踪和成像诊断（病理学和放射学），其主要的AI效益包括市场驱动：更为快速准确的诊；时间成本：更早干预疾病，降低风险和减少住院治疗。时间节点来看，早期AI+医疗已有尝试，包括智能挂号以及医疗保险方面的应用，其更为长期的潜力则包括保护敏感数据的智能诊疗，当然，这还涉及人类生物学复杂性问题有待解决。但不管怎样，医疗数据库的建立都十分必要。

　　自动化行业

　　三个主要受益的领域包括共享汽车、辅助驾驶、动力系统（半）自主控制和维护。自动化下***个性化的机器，上***智慧城市/自动驾驶运行系统，在市场驱动和时间成本上覆盖面和潜力都是巨大的。目前，辅助驾驶系统（包括停车辅助、车道中央行驶、自适应巡航控制等）已经逐渐渗透市场，中期任务主要包括针对性的设备制造和维护，更为长期的自动化技术目标则在于机器的监控预测和自主维护。那技术可靠性就成为重要瓶颈。

　　金融服务行业

　　包括个姓化的财务规划、欺诈侦察和反洗钱等，个中自动化流程/操作不仅是面向企业，也是面向客户。目前再用的AI+金融服务考虑了个人健康、财富和退休计划，以及个性化需求变化（育儿、收入变化）等，制定剩余资本引入和投资建议（Robo-advice）、自动保险包销和自动化法规咨询等。AI+金融的中期目标为个性化需求，即消费者个人偏好的针对性设计，长期目标则是事故、损失预测等，帮助全面提高或保障客户收益。这一领域的主要瓶颈在于客户信任和监管许可。

　　零售业

　　个性化设计和生产环节、市场预测、基于深度学习的订单、库存、物流规模预测等成为要点。AI效益的市场驱动主要来自于时间、价格、产品形态更为灵活的适应消费者需求的供应，目前产品偏好推荐已在运行，中期目标是提供个性化完全制定产品，长期目标是预测产品需求的市场信号，主要的技术壁垒在于企业对数据库的使用效率和保护能力/客户信任度。

　　技术、通信和娱乐行业

　　三个主要的发展方向包括个性化索引和推荐、定制内容创作、个性化市场营销和广告。目前，内容推荐已经形成一定的市场，中期目标是自动化电话营销和客户谈判，长期潜力在于由AI生成的个性化客户内容，主要的技术壁垒在于娱乐产业的噪声/不真实数据，以及数据标记难度。

　　AI+制造业

　　情况与自动化类似，主要在于系统的自主监控、操作/自动校准和维护，以帮助生产优化、更为灵活的对接产品定制过程，减少交货延迟和涉及缺陷。目前，制造业自动化的程度日益发展，中期目标是将AI技术应用于生产、供应等全产业链环节，长期目标是，覆盖产业设计分析环节，而不单单预测产品设计需求，瓶颈在于产业链各环节的契合和匹配，如何协作以实现更高的资源利用。

　　AI+能源

　　影响力体现在智能化的区域能源实时信息实用，帮助客户制定更合理的分布式能源账单和更高效的电网操作、能源存储、基建维护等。目前智能化计量已经在推广，下一步是优化能源管理，长期目标是可再生能源供应的高效推广和预测导向性优化。其中主要瓶颈在于能源技术难题以及推广成本和数据获取。

　　智能物流

　　也就是更自动化的运输和交付，减少管制和拥堵造成的成本附加，扩大消费者利益。目前，AI在仓储和分拣的应用比较乐观，中期目标在于流量控制，长期目标在于自动的货流和交付，以节省时间，实现更为智能化的调度。

　　人工智能技术本质上是数字化浪潮的全面推广，即对更广泛信息的更深度的应用，关键词在于精准、高效和全局。对于制造业，其生产力的提高毋庸置疑，城市交通体系，包括物流等也会因此高效协同运作；医疗、金融等专业领域也会更为便捷和***；面向消费市场的零售领域也将更为灵活，缩短反馈周期，明确客户定位和需求。因此，对于整体经济而言，AI是将碎片化市场衔接的更为充分的工具，资源利用率更高，需求挖掘的更全面深刻，有利于各大经济体的GDP增长。

　　编辑来源于易界DealGlobe