6000億美元的AI機遇

如今，人工智能在中國的金融、零售和高科技行業的普及率很高，這些行業合計占到全國人工智能市場的1/3以上。例如，中國家喻戶曉的頭部科技企業阿里巴巴和字節跳動，都以基于大數據和人工智能的高度個性化的消費者應用而著稱。

目前為止，中國大多數人工智能應用主要都在消費領域，往前看，中國的人工智能將如何發展？

未來10年，人工智能將為中國一些新行業帶來的巨大增長機會。

我們預計，一系列人工智能用例，每年可創造超過6000億美元的經濟價值。有的價值來自人工智能賦能的產品或服務創造的收入，有的價值來自效率和生產率提高后節約的成本。

在6000億美元的機遇中，半數以上將來自汽車、交通運輸和物流行業，約占64%;19%來自制造業;13%來自企業軟件;還有4%來自醫療保健和生命科學（見圖1）。

圖1： 利用人工智能創造最大經濟價值的四大關鍵產業

資料來源： 專家訪談和麥肯錫分析，2021年10月至11月

分析顯示，每個行業的價值創造機會往往集中于兩三個領域。這些領域過去5年獲得的私募股權和風險投資公司的資金支持通常較大，商業概念也往往成功得到驗證。

汽車、交通運輸和物流?

中國是全球最大的汽車市場，保有量已超過美國。我們估計，中國的乘用車保有量到2030年將超過3億輛。

如此龐大的規模，為人工智能的發展提供了一片沃土。

人工智能對汽車行業的潛在影響最大，有望創造超過3800億美元的經濟價值。這種價值創造可能主要來自以下三個領域：自動駕駛或無人駕駛汽車、為車主提供個性化體驗、車隊資產管理。

自動駕駛或無人駕駛汽車，對行業創造的價值比例最大，約為3350億美元。

一些新創造的價值可能歸因于財務損失的減少，如醫療救治、急救服務和車輛成本。

由于自動駕駛汽車可以自適應周圍環境，實時做出駕駛決策，避免了人類司機在駕駛途中因做別的事情分心，比如發短信而導致事故的發生。

我們預計每年的道路交通事故有望減少約3%～5%。隨著城市和企業逐步用共享自動駕駛汽車取代客車和公交車，減少司機數量也可增加價值。

傳統車企和人工智能企業在將自動駕駛能力推進到L4級（指駕駛高度自動化，由機器接管全部操作，人不需要對所有的系統請求做出回答）和L5級（指完全自動駕駛，方向盤成為可選項）的過程中取得了不俗的進展。

例如，文遠知行實現了L4級自動駕駛能力，并在廣州開啟自動駕駛出租車試運營，一年提供15萬趟行程，其間沒有發生一起主動責任事故。

為車主提供個性化體驗。使用人工智能分析傳感器和GPS數據（包括汽車零部件狀況、燃料消耗、道路選擇和駕駛習慣），汽車廠商和人工智能公司可提供定制化的軟硬件升級建議，并為車主提供個性化的駕駛體驗。

例如，智能電動汽車公司蔚來擁有先進的輔助駕駛系統和電池管理系統，可以在駕駛過程中，實時跟蹤動力電池健康狀況，診斷使用模式，優化充電節奏，從而延長電池壽命。

這種方式可以降低維護成本和車輛意外故障，同時通過軟件升級和新功能的商業化開辟收入新來源，總體可創造300億美元的經濟價值。

車隊資產管理。中國的鐵路、高速公路、內河航運和民航航線網絡總里程躋身世界前列，人工智能在幫助車隊管理者更好地駕馭交通網絡方面將有望發揮至關重要的作用。

研究發現，隨著車企和專注于物流行業的人工智能企業開發運營優化程序，分析物聯網數據，為物流運營商確定燃油效率更高的路線和成本更低的維護站，將有望創造150億美元的經濟價值。

例如，中國一家車企現為車隊所有者和運營者提供一套人工智能驅動的管理系統，用于監控車隊所處的位置，跟蹤車隊狀況，給出車隊調度、行程和道路建議。據估計，該系統最多可為企業節省15%的燃油和維護成本。

制造業?

在制造業上，中國正從低成本的玩具和服裝制造中心，轉型成為處理器、芯片、發動機和其他高端零部件等精密制造領域的領導者。

我們認為，人工智能有利于促進制造業從生產執行向制造創新的轉型，從而創造1150億美元的經濟價值（見圖2）。

圖2： 制造業可以創造1150億美元的經濟價值

資料來源： 專家訪談和麥肯錫分析，2021年10月至11月

其中，絕大部分創造的價值（約1000億美元） ，將來自流程設計創新，這就需要通過豐富的人工智能應用加以實現，比如創造下一代裝配生產線的協作機器人，以及通過映射真實世界資產進行模擬和優化的數字孿生技術。

借助數字孿生技術，生產商、機械和機器人提供商以及系統自動化提供商便可在大規模投產前，模擬、測試和驗證生產流程的結果（如良品率或生產線的生產率），這樣就能及早發現成本高效率低等流程問題。

中國某本土電子產品制造商使用可穿戴傳感器，來識別工人手部和肢體運動，并對其進行數字化處理，用以模擬人類在生產線上的活動，之后對設備參數和配置進行優化，例如根據工人的身高調整每個工位的角度，降低工人受傷的風險，同時提高舒適度和生產率。

其余的價值創造（約150億美元），可能來自人工智能促進的產品開發。

企業可以使用數字孿生快速測試和驗證新的產品設計，以降低研發成本，提高產品質量，持續驅動產品創新。

在全球市場上，谷歌（Google）讓人們得以一窺人工智能的巨大潛力，它可以使用人工智能技術快速評估零部件的不同布局將如何改變芯片的功耗、性能指標和尺寸，只需要很短的時間就能規劃好理想的芯片設計方案，這比設計工程師所需的時間要少得多。

企業軟件

與其他國家、地區一樣，中國的企業也紛紛開啟數字化和人工智能轉型，推動著新的本土企業軟件行業蓬勃發展，為建立必要的技術基礎提供支持。

據估計，這些企業提供的解決方案，可以再創造800億美元經濟價值。

在這個行業，云服務和人工智能工具預計將貢獻超過一半的價值創造，相當于450億美元。

舉例來說，一家本土云服務提供商為100多家本土銀行和保險公司提供集成數據平臺，使之可以同時在云端和本地環境中運營，降低了數據庫開發和存儲成本。

再舉一例，中國一家人工智能工具提供商開發了一個共享人工智能算法平臺，可以幫助數據科學家針對特定的預測問題自動訓練、預測和更新模型，將模型的開發時間從3個月縮短到2周左右。

人工智能驅動的SaaS（軟件即服務）有望貢獻企業軟件行業其余350億美元的經濟價值。

本土SaaS應用開發商可以使用多種人工智能技術（如計算機視覺、自然語言處理、機器學習），幫助企業在財務和稅務、人力資源、供應鏈和網絡安全等職能部門進行預測和決策。

例如，中國某領先金融機構使用人工智能驅動的本土SaaS解決方案，根據員工的職業路徑，利用人工智能機器人提供個性化的培訓建議。

醫療保健和生命科學?

中國在加大對醫療保健和生命科學領域的人工智能創新投資。

根據“十四五”規劃，到2025年，中國每年將增加7%的研發支出， 其中至少8%投向基礎研究。

投資重點之一是加快藥物發現速度和提高成功率，這在全球都是重大課題。

藥物發現平均需要5.5年，不僅導致病人遲遲無法使用創新療法，還縮短了為鼓勵創新而設置的專利保護期。盡管新藥研發成功率有所提升，但只有全世界排名前20%的醫藥公司能在7年后收回研發投資。

另一個重點是改善治療效果。

在診斷結果和臨床決策方面，中國人工智能初創公司正努力提供更準確更可靠的醫療保健服務。

人工智能賦能研發，可以在三個方面增加超過250億美元的經濟價值，即加快藥物發現速度、優化臨床試驗和支持臨床決策（見圖3）。

圖3： 醫療保健和生命科學行業可以創造250 億美元經濟價值

資料來源： 專家訪談和麥肯錫分析，2021年10月至11月

加快藥物發現速度。目前中國新藥（專利處方藥）市場占中國市場總規模不足30%（相較而言，全球比例超過70%），表明新藥研發領域利用人工智能大有潛力。

我們估計，使用人工智能加快靶點識別和新分子設計最多可以貢獻100億美元的經濟價值。

中國已經有20多家由私募股權公司或本土科技巨頭投資的人工智能初創公司，或與傳統制藥公司開展合作或獨立開發新療法。

從靶點發現到臨床前候選藥物平均需要6年時間，花費超過1800萬美元，可見這一技術產生的重大影響。這種抗纖維化候選藥物現已順利完成0期臨床研究，進入I期臨床試驗。

優化臨床試驗。我們的研究表明，通過優化臨床研究設計（流程、方案、機構）、優化試驗交付和執行（如混合式臨床試驗交付模式）和產生真實世界證據，還可創造100億美元的經濟價值。

這些人工智能用例可以減少臨床開發的時間和成本，為患者和醫療專業人士提供更好的體驗，提升質量，強化合規性。

例如，一家全球排名前20位的醫藥公司采用人工智能和流程改善相結合的方式，將臨床試驗參與者招募時間縮短了13%，節省了10%～15%的外部成本。

支持臨床決策。我們的研究表明，使用機器學習算法處理醫學影像和數據（包括癥狀描述、醫學影像、檢查指標等），預測診斷結果并支持臨床決策，可以產生大約50億美元的經濟價值。

一家醫學影像領域領先的人工智能初創公司，現在將計算機視覺和機器學習算法應用于視網膜圖像的光學相干斷層（OCT）掃描結果。它能自動搜索和識別幾十種慢性疾病的信號，如糖尿病、高血壓、動脈硬化，加快了診斷速度，提高了疾病早期發現率。

對各行各業來說，人工智能用例都有可能成為企業的“兵家必爭之地”，它將催生出未來的行業領先者。

把握人工智能機遇通常須對多個領域輔以重大投資，有時候甚至遠超領導者預期，投資領域包括支持人工智能系統的數據和技術，構建這些系統的人才和組織思維，創建數據生態系統、行業標準和監管法規的新型商業模式和合作方式。

本文節選自麥肯錫公司發布的《人工智能開辟新前沿：中國經濟再迎 6000 億美元機遇》，作者為麥肯錫全球董事合伙人沈、吳聽、張芳寧，以及麥肯錫項目經理童瀟瀟，編輯中略有改動，經授權刊載。