人工智能（AI）领域存在着一条悖论：尽管AI 蕴含着无与伦比的经济机遇，但AI在企业内的采用率却始终不高。全球范围内，企业采用 AI 的速度较慢的原因涉及多个方面，包括：缺乏相关技能或工具、厂商锁定、以及对 AI 的信任和信心不足。但直到目前为止，AI应用道路上最大的“拦路虎”之一依旧是文化因素。近日，IBM 一份名为“从‘拦路虎’到大规模应用：全球企业向人工智能冲刺”的报告公布了一些令人振奋的新数据。报告显示，得益于从数据准备到偏差检测等一系列近期技术的进步，以及技能重塑和再培训方面的努力，尽管任重道远，AI 的探索和采用率正以高于预期的速度攀升。基于该洞察及与客户的数百次互动，IBM Data and AI 总经理 Rob Thomas 预计，在未来的 18 至 24 个月内，企业对 AI 的采用率将大幅攀升，达到 80％ 甚至 90％。该数据刷新了人们对美国（1003 家）、欧盟（2509 家）和中国（1002 家）三大地区内 4514 家企业的 AI 应用情况的认知。此次调查是在 2019 年 10 月 10 日至 22 日间通过 Morning Consult 的供应商专有网络在线进行的。如需了解更多关于该调查方法的细节，请参见本摘要结尾处。

　　此次调查结果不仅就 AI 的整体采用情况给出了重要见解，而且还从业内人士角度阐述了行业原因和地域差异如何影响AI 采用率，以及 AI 将如何被部署、由谁来部署，并准确定义了阻碍大规模部署这种转型技术的种种阻碍。

　　主要调查结果

　　1. AI 采用过程中存在的阻碍谈及 AI 采用过程中存在的阻碍，全球各地企业领导者们最担忧的一点便是缺乏 AI 技能和专业知识。高管们表示，技能不足严重阻碍了各企业对 AI 的广泛部署，而数据孤岛也在持续产生着影响。

　　在被问及阻碍企业顺利采用 AI 的因素时，37％ 的受访者选择了“AI 专业知识或技能的缺乏”，31％ 的受访者选择了“数据复杂性和数据孤岛的增加”，另有 26％ 的受访者选择了“缺乏开发 AI 模型的工具”。

　　对于仍在探索 AI的企业来说，缺乏 AI 相关经验是阻碍使用AI的一个重大因素。而对于当前正在部署 AI 的企业来说，如何应对数据复杂性的增加及避免被供应商锁定成为更大的问题。

　　相比于仍在探索AI的企业，已经在部署 AI 的企业, 使用云服务供应商提供的 AI 服务的可能性高出 33%。

　　2. 当前和计划中的 AI 投资受访的来自所有行业和地区的企业都在加快其探索和使用 AI 的步伐。

　　在全球三大地区的各行各业中，34%的企业已在其业务中部署了 AI，39%的企业正在加大对 AI 的探索，这意味着，四分之三的受访企业已踏上 AI 旅途。

　　大型企业正在主导AI的采用，具体而言，员工数大于 1000 的企业中，有 45％ 表示采用了 AI，而在1000名员工以下的公司中，这一比例仅为29%。

　　全球范围内， 22％ 的受访者表示其所在企业当前并未使用或探索使用 AI。

　　来自正在部署 AI 的企业的专业人员更有可能表示正全方位投资 AI。

　　全球各企业计划在未来 12 个月内大举投资 AI 的所有领域，其中企业占比为：

　　计划投资于专有 AI 解决方案：35%

　　计划投资于现有应用：34%

　　计划投资于现有工具以构建自身 AI 模型：33%

　　计划投资于技能再培训和人才培养：33%

　　计划将 AI 嵌入现有应用和流程中：28%

　　计划投资于 AI 研发：26%

　　3. AI 部署类型随着技术的进步，重复性任务的执行成本逐渐降低，而集中精力执行剩余关键任务的价值则开始显著凸显，尤其是那些要求执行者具备一定思考能力和洞察力的任务，以及那些涉及身体的灵活性、常识、判断力、直觉、创造力和自然语言处理能力的任务。当前，AI 正被横向部署到各个企业。｜ 各地区尚处在探索 AI的企业中，48%的企业计划将 AI 用于特定项目和46%的企业计划在整个企业层面部署 AI。｜ 当前正在部署 AI 的企业中，40%的企业致力于为基于 AI 或 AI 辅助的特定项目的发展概念证明，而另40%的企业致力于使用预构建的 AI 应用（如聊天机器人）。｜ 这些部署AI的企业的专业人员报告了他们使用AI的5种最重要的方式：

　　数据安全（36％）

　　流程自动化（31％）

　　虚拟助手/聊天机器人（26％）

　　业务流程优化（24%）

　　传感器数据分析（物联网）（24％）