01 AI成熟度：为何重要？
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如今，越来越多的企业一致认为，若想获取竞争优势，AI绝对不可或缺。
正因如此，我们毫不意外地看到，2021年全球市值最大的2000 家公司中，46%的首席执行官都在财报电话会议上谈及了AI及其相关概念。
埃森哲面向全球领先企业1600 余名高管和数据科学家的调研发现，近75%的企业已将AI整合至自身业务战略当中，并重新制定了云计划，力求成功应用AI。
目前，企业亦正纷纷落实这些计划。从加速新产品研发进程，到提升客户体验，他们对近三分之一（30%）的Al试点项目进行了后续扩展，以期取得规模化成效。
不少企业已看到了成果。本次调研中，42%的受访企业表示AI项目回报超出了预期，而回报未达预期的仅占1%。
人工智能，加速推进
企业已然建立起对AI的信心，将其视为价值驱动因素。埃森哲估计，Al驱动转型的速度将超过数字化转型——平均快16个月（请见图1）。
在中国，企业快速部署AI的动力非常强大。我们发现，2018-2021年，企业营收中由Al推动的份额增加了一倍以上，预计2018-2024 年将增长两倍之多。在这样的预期之下，企业纷纷加大并加快Al投资。2021年，约三分之一（34%）的受访中国企业用于Al开发的技术预算超过30%。到2024年，有此想法的企业约三分之二（64%）。
02 AI成熟度：如何衡量？
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各行各业竞相拥抱AI，为何有的企业能看到更多价值？
为了揭示Al制胜策略，埃森哲设计了一套全面的Al成熟度框架。我们利用机器学习模型来解读海量的调研数据集，揭示Al成熟度的驱动因素（相关方法请见第34页附录）。
我们的研究发现，AI成熟度实质上是基于一系列关键能力组合———这不仅涵盖数据和Al领域，更涉及组织战略、人才和文化等方面。只有正确掌握这些关键能力组合，企业才能从AI应用中收获强大的竞争优势。（相关关键能力描述请参见第36-37页。）
我们把这些关键能力归纳为两个维度，分别是与行业对手保持同步发展所需的“Al基础能力”，如云平台和工具、数据平台、架构和治理等以及“Al差异化能力”，如Al战略和首席管的支持，和能使企业超越同侪的创新文化。
在基础能力和差异化能力两大类别中，得分最高的企业被评定为“Al 领军者”。“Al建设者”展现出了强大的基础能力，但差异化能力仅处于平均水平“Al创新者”虽具备强大的差异化能力，但基础能力只达到了平均值。
针对中国企业的调研分析显示，Al领军者、Al建设者和Al创新者合计仅占受访企业的48%，各自比例13%、29%和6%（请见图3）。
我们将剩下的受访企业归为第四类————“Al试验者”。他们占受访企业的大多数（52%），其在基础能力和差异化能力两方面均表现平平。
AI领军者、AI建设者和AI创新者等三类企业往往拥有更多资源（如技术、人才和专利等），助其实现自身AI愿景和组织转型。各行各业都不乏这样的典范。
人工智能，行行可用
· 首汽约车从传统出租车公司向服务型平台转型
后，通过智能语音解决方案，将客服人工审核工
作量降低了35%，智能客户投诉处理的准确率达90%以上，以智能化的应用场景为乘客提供了良好的服务体验。
· 伊利牛奶搭建端到端的消费者体验平台，通过算法预测未来可能流行的产品口味、营养功能，收集消费者的反馈，并基于反馈对产品进行创新和升级。伊利还鼓励消费者参与产品的包装设计、口味等决策过程，极大地丰富了消费者的体验。该企业还在2019年引入智能客服系统，解决客户购买前以及使用后可能遇到的各种问题。
· 宁德时代为应对日益复杂的制造工艺和日趋严格的质量要求，利用人工智能、边缘计算等技术提升生产效益。在宁德基地，该企业生产每组电池耗时1.7秒，而缺陷率仅为十亿分之一，劳动生产率提高了75%的同时，能源消耗降低了10%。
· 北京生物制品研究所严格执行新版《药品生产质量管理规范》（GMP）对无菌制品生产过程的空气悬浮粒子、微生物限度及其监测等的具体规定以及生产各过程洁净度的明确要求，利用AI技术管理无菌操作区域，实现在线实时监控和自动报警，确保质量符合规范。
· 博威合金建立了有色合金新材料全研发过程的数字孪生，根据企业30多年沉淀的80万条研发数据，通过数据、算法、试验高效协同的数字化研发能力，在数字世界进行新材料的仿真测试，产品研发效率提升35%以上，新产品开发周期缩短50%6。
不同行业应用AI的差距正在缩小
AI在不同行业的应用重点和成熟度存在明显差异，但行业差距正在不断缩小。我们的研究显示，目前，高科技等行业的Al成熟度较为领先，但其他行业正在迎头追赶（请见图4）∶自然资源与能源行业正致力利用AI提升能效与安全，并实时追踪碳足迹保险与零售行业借助AI进一步提升客户与员工体验汽车行业期待自动驾驶得到实际应用工业企业已看到AI技术在优化设计开发与生产制造各个环节带来的巨大价值。
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