Искусственный интеллект (ИИ)

Следующий рубеж для ИИ в Китае может добавить его экономике 600 миллиардов долларов

В ближайшее десятилетие появятся огромные возможности для роста ИИ в Китае в новых секторах

К 2030 году ИИ в Китае может нарушить транспорт и другие ключевые сектора, добавив значительную экономическую ценность, но только в том случае, если стратегическое сотрудничество и наращивание потенциала будут происходить во всех аспектах.

За последнее десятилетие правительство заложило прочную основу для поддержки экономики ИИ в Китае и внес значительный вклад в ИИ во всем мире. Индекс искусственного интеллекта Стэнфордского университета, который оценивает достижения в области искусственного интеллекта во всем мире по различным показателям в области исследований, разработок и экономики, ставит Китай в тройку лидеров по глобальному развитию искусственного интеллекта.

Например, в результате исследований Китай подготовил около трети как журнальных статей по искусственному интеллекту, так и цитат по искусственному интеллекту по всему миру в 2021 году. Что касается экономических инвестиций, то в 2021 году на долю Китая приходилось почти пятая часть глобального финансирования частных инвестиций, что привлекло 17 миллиардов долларов для стартапов ИИ в Китае.

Сегодня ИИ в Китае широко распространен в сфере финансов, розничной торговли и высоких технологий, на долю которых в совокупности приходится более трети рынка ИИ в Китае. Например, лидеры Alibaba и ByteDance, известные в Китае, стали известны своими персонализированными потребительскими приложениями на основе ИИ.

На самом деле, большинство приложений ИИ в Китае, которые на сегодняшний день получили широкое распространение, относятся к отраслям, ориентированным на потребителя, благодаря крупнейшей в мире базе интернет-потребителей и возможности взаимодействовать с потребителями новыми способами для повышения лояльности клиентов, доходов, и рыночной оценки.

Так что же дальше с ИИ в Китае?

Наше исследование показывает, что в ближайшее десятилетие появятся огромные возможности для роста ИИ в Китае в новых секторах, в том числе в тех, где расходы на инновации и НИОКР традиционно отставали от мировых аналогов: автомобилестроение, транспорт и логистика; производство; корпоративное программное обеспечение; и здравоохранение и науки о жизни.

В этих секторах мы видим кластеры вариантов использования, в которых ИИ в Китае может создавать экономическую ценность на сумму более 600 миллиардов долларов в год. (Чтобы представить масштаб, валовой внутренний продукт в 2021 году в Шанхае, самом густонаселенном городе Китая с населением почти 28 миллионов человек, составил примерно 680 миллиардов долларов). в других случаях это будет происходить за счет экономии средств за счет повышения эффективности и производительности. Эти кластеры, вероятно, станут полем битвы для компаний в каждом секторе, что поможет определить лидеров рынка.

Для раскрытия всего потенциала этих возможностей ИИ в Китае обычно требуются значительные инвестиции (в некоторых случаях гораздо большие, чем могут ожидать руководители), – по нескольким направлениям, включая данные и технологии, которые будут лежать в основе систем ИИ в Китае, подходящие кадры и организационное мышление для создания этих систем, и новые бизнес-модели и партнерства для создания экосистем данных, отраслевых стандартов и правил. В нашей работе и глобальных исследованиях мы обнаружили, что многие из этих инструментов становятся стандартной практикой среди компаний, получающих максимальную отдачу от ИИ в Китае.

Чтобы помочь лидерам и инвесторам мобилизовать свои ресурсы для ускорения, прорыва и лидерства в области ИИ в Китае, мы погружаемся в исследование, сначала рассказывая о самых больших возможностях в каждом секторе, а затем описывая основные факторы, которые необходимо решать в первую очередь.

Следить за деньгами в наиболее перспективные сектора

Мы изучили рынок ИИ в Китае, чтобы определить, где ИИ может принести наибольшую пользу в будущем. Мы подробно изучили рыночные прогнозы и подробно изучили отчеты по странам и сегментам по всему миру, чтобы увидеть, где ИИ приносит наибольшую пользу в глобальном масштабе. Затем мы подробно поговорили с экспертами из разных секторов Китая, чтобы понять, где могут появиться самые большие возможности в будущем.

Наше исследование привело нас к нескольким секторам: автомобилестроению, транспорту и логистике, которые в совокупности, как ожидается, принесут большую часть (около 64 процентов) – возможностей в размере 600 миллиардов долларов; производство, которое даст еще 19 процентов; корпоративное программное обеспечение, на долю которого приходится 13 процентов; а также здравоохранение и науки о жизни – 4 процента возможности.

ИИ в Китае: По данным iMedia Research, по состоянию на 2021 год китайский рынок искусственного интеллекта стоил около 150 миллиардов юаней (23,196 миллиарда долларов США), и эта цифра, по прогнозам, достигнет 400 миллиардов юаней (61,855 миллиардов долларов США) к 2025 году, согласно iMedia Research.

Наш анализ показывает, что в каждом секторе возможности создания стоимости сосредоточены только в двух-трех областях. Как правило, это те области, в которых инвестиции частных и венчурных фирм были высокими за последние пять лет, и были представлены успешные доказательства концепции.

Автомобилестроение, транспорт и логистика

Китайский автомобильный рынок является крупнейшим в мире, а количество используемых автомобилей превосходит рынок Соединенных Штатов. Огромный размер, который, по нашим оценкам, вырастет до более чем 300 миллионов легковых автомобилей на дорогах Китая к 2030 году, обеспечивает плодородный ландшафт возможностей ИИ в Китае.

Действительно, наше исследование показывает, что ИИ в Китае может оказать наибольшее потенциальное влияние на этот сектор, обеспечив экономическую ценность более 380 миллиардов долларов. Это создание ценности, вероятно, будет происходить преимущественно в трех областях: автономные транспортные средства, персонализация для владельцев автомобилей и управление активами автопарка.

Автономные, или беспилотные, транспортные средства. Автономные транспортные средства составляют наибольшую часть создания стоимости в этом секторе (335 миллиардов долларов). Ожидается, что часть этой новой стоимости будет получена за счет сокращения финансовых потерь, таких как медицинские расходы, затраты на оказание первой помощи и транспортные средства.

ИИ в Китае: К 2030 году китайское правительство стремится к тому, чтобы индустрия ИИ создала годовой доход на сумму 1 триллион юаней (154,638 миллиарда долларов США) и будет иметь смежные отрасли, генерирующие 10 триллионов юаней (1546 триллионов долларов США в год.

Дорожно-транспортные происшествия будут снижаться примерно на 3-5% в год, поскольку автономные транспортные средства активно перемещаются по своему окружению и принимают решения о вождении в режиме реального времени, не отвлекаясь на множество отвлекающих факторов, таких как обмен текстовыми сообщениями, которые соблазняют людей. Ценность также будет зависеть от экономии водителей, поскольку города и предприятия заменяют пассажирские фургоны и автобусы общими автономными транспортными средствами.

ИИ в Китае: Китай взял на себя ведущую роль в разработке правил ИИ. В стране действует ряд более широких схем стимулирования развития индустрии искусственного интеллекта, таких как Made in China 2025, План действий по содействию развитию больших данных (2015), План развития искусственного интеллекта следующего поколения (2017).

Как традиционные OEM-производители автомобилей, так и игроки, занимающиеся искусственным интеллектом, уже добились значительного прогресса в продвижении возможностей автономного вождения до уровня 4 (когда водителю не нужно обращать внимание, но может взять на себя управление) и уровня 5 (полностью автономные возможности, при которых включение рулевого колеса не является обязательным). Например, компания WeRide, которая достигла 4-го уровня автономного вождения, завершила пилотный проект своего Robotaxi в Гуанчжоу, совершив почти 150 000 поездок в год без каких-либо аварий с активной ответственностью.

Индивидуальный опыт для владельцев автомобилей. Используя ИИ для анализа данных датчиков и GPS, включая данные о состоянии деталей автомобиля, расходе топлива, выборе маршрута и манере вождения, производители автомобилей и участники рынка ИИ в Китае могут все чаще разрабатывать рекомендации по обновлению аппаратного и программного обеспечения и персонализировать опыт вождения для владельцев автомобилей.

Например, передовая система помощи водителю и система управления батареями от автопроизводителя NIO могут отслеживать состояние аккумуляторов электромобилей в режиме реального времени, диагностировать модели использования и оптимизировать частоту зарядки, чтобы увеличить срок службы батареи, пока водители занимаются своими делами. Наше исследование показывает, что это может принести экономическую выгоду в размере 30 миллиардов долларов за счет снижения затрат на техническое обслуживание и непредвиденных поломок транспортных средств, а также получения дополнительных доходов для компаний, которые находят способы монетизации обновлений программного обеспечения и новых возможностей.

Управление активами флота. ИИ в Китае также может сыграть решающую роль, помогая руководителям автопарков лучше ориентироваться в огромной сети железных дорог, автомагистралей, внутренних водных путей и маршрутов гражданской авиации Китая, которые являются одними из самых длинных в мире.

Наше исследование показало, что создание стоимости в размере 15 миллиардов долларов может быть достигнуто благодаря тому, что OEM-производители и участники рынка искусственного интеллекта, специализирующиеся на логистике, разрабатывают оптимизаторы исследования операций, которые могут анализировать данные IoT и определять более экономичные маршруты и менее затратные остановки на техническое обслуживание для операторов автопарка.

ИИ в Китае: В последние годы Китай ускорит темпы промульгации конкретной политики регулирования ИИ в отношении отраслевой этики и алгоритмов.

Один автомобильный OEM-производитель в Китай теперь предлагает владельцам и операторам автопарков систему управления на основе ИИ для мониторинга местонахождения автопарка, отслеживания состояния автопарка и анализа поездок и маршрутов. По оценкам, это позволяет сэкономить до 15 процентов топлива и затрат на техническое обслуживание.

Производство

В сфере производства Китай развивает свою репутацию от дешевого центра производства игрушек и одежды до лидера в прецизионном производстве процессоров, микросхем, двигателей и других высококачественных компонентов. Наши результаты показывают, что ИИ в Китае может способствовать переходу от производства к производственным инновациям и создать экономическую стоимость в размере 115 миллиардов долларов.

Большая часть этой стоимости (100 миллиардов долларов), вероятно, будет получена за счет инноваций в проектировании процессов за счет использования различных приложений ИИ в Китае, таких как совместная робототехника, которая создает сборочную линию следующего поколения, и цифровые двойники, которые воспроизводят реальные ресурсы для использования в механизмах моделирования и оптимизации.

С помощью цифровых близнецов производители, поставщики оборудования и робототехники, а также поставщики автоматизации систем могут моделировать, тестировать и проверять результаты производственного процесса, такие как выход продукции или производительность на производственной линии, прежде чем приступать к крупномасштабному производству, чтобы они могли выявить дорогостоящую неэффективность процесса на ранней стадии.

ИИ в Китае: В настоящее время Шэньчжэнь, где проживает многие технологические гиганты и предприятия, связанные с искусственным интеллектом, активизирует усилия по развитию своего высокотехнологичного сектора.

Один местный производитель электроники использует носимые датчики для захвата и оцифровки движений рук и тела рабочих, чтобы смоделировать работу человека на своей производственной линии. Затем он оптимизирует параметры и настройки оборудования, например, изменяя угол наклона каждой рабочей станции в зависимости от роста рабочего, чтобы снизить вероятность травм при одновременном повышении комфорта и производительности труда.

Ожидается, что оставшаяся часть создания стоимости в этом секторе (15 миллиардов долларов США) будет получена за счет улучшений с помощью ИИ при разработке продуктов. Компании могут использовать цифровые двойники для быстрого тестирования и проверки новых дизайнов продуктов для снижения затрат на исследования и разработки, улучшения качества продукции и внедрения инноваций в новые продукты.

Читайте и другие НОВОСТИ КИТАЯ  Китайский стартап NEV Niutron: Проигравший на рынке электромобилей Китая
ИИ в Китае: Чтобы достичь своей цели стать центром искусственного интеллекта и технологий Китая, Шэньчжэнь готов инвестировать более 700 миллиардов юаней (108 миллиардов долларов США) в высокотехнологичные исследования и разработки в период с 2021 по 2025 год.

На мировой арене Google показала, что возможно: она использовала ИИ для быстрой оценки того, как различные компоновки компонентов изменят энергопотребление, показатели производительности и размер чипа. Такой подход может обеспечить оптимальную конструкцию микросхемы за гораздо меньшее время, которое инженеры-конструкторы потратили бы в одиночку.

Корпоративное программное обеспечение

Как и в других странах, компании, базирующиеся в Китае, претерпевают цифровую трансформацию и трансформацию искусственного интеллекта, что приводит к появлению новых местных отраслей корпоративного программного обеспечения для поддержки необходимых технологических основ.

ИИ в Китае: В 2021 году Китай внедрил свои первые национальные стандарты классификации автономного вождения.

По оценкам, решения, предоставляемые этими компаниями, принесут еще 80 миллиардов долларов экономической ценности. Ожидается, что предложения для облачных вычислений и инструментов искусственного интеллекта обеспечат более половины этой стоимости (45 миллиардов долларов США). В одном случае местный поставщик облачных услуг обслуживает более 100 местных банков и страховых компаний в Китае с помощью интегрированной платформы данных, для работы как в облачных, так и в локальных средах и снижает стоимость разработки и хранения баз данных.

В другом случае поставщик инструментов искусственного интеллекта в Китае разработал общую платформу алгоритмов искусственного интеллекта, которая может помочь специалистам по данным автоматически обучать, прогнозировать и обновлять модель для данной задачи прогнозирования. Использование общей платформы сократило время изготовления модели с трех месяцев до примерно двух недель.

Ожидается, что приложения «программное обеспечение как услуга» (SaaS), управляемые ИИ в Китае, принесут оставшиеся 35 миллиардов долларов экономической ценности в этой категории. Местные разработчики приложений SaaS могут применять несколько методов ИИ (например, компьютерное зрение, обработку естественного языка, машинное обучение), чтобы помочь компаниям делать прогнозы и принимать решения по корпоративным функциям в области финансов и налогообложения, управления персоналом, цепочки поставок и кибербезопасности. Ведущее финансовое учреждение Китая развернуло локальное SaaS-решение на основе ИИ, которое использует ИИ-ботов для предоставления персонализированных рекомендаций по обучению сотрудников в зависимости от их карьеры.

ИИ в Китае: Таксономия автоматизации вождения транспортных средств страны предоставляет официальные определения беспилотных автомобилей.

Здравоохранение и науки о жизни

В последние годы Китай увеличил свои инвестиции в инновации в области здравоохранения и наук о жизни с помощью ИИ. Китайский «14-й пятилетний план» предусматривает 7-процентный ежегодный рост к 2025 году расходов на НИОКР, из которых не менее 8 процентов приходится на фундаментальные исследования.

Одной из основных задач является ускорение разработки лекарств и увеличение шансов на успех, что является серьезной глобальной проблемой. В 2021 году глобальные расходы на исследования и разработки в области фармацевтики достигли 212 миллиардов долларов по сравнению со 137 миллиардами долларов в 2012 году, при совокупном годовом темпе роста примерно 5 процентов (CAGR).

ИИ в Китае: Китайские города разрешили роботизированным такси работать в зонах ограниченного доступа с разрешения местных властей.

На разработку лекарств уходит в среднем 5,5 лет, что не только задерживает доступ пациентов к инновационным терапевтическим средствам, но и сокращает период патентной защиты, который вознаграждает инновации. Несмотря на улучшение показателей успешности разработки новых лекарств, только 20% ведущих фармацевтических компаний мира достигли безубыточности своих инвестиций в исследования и разработки через семь лет.

Еще одним главным приоритетом является улучшение ухода за пациентами, и сегодня китайские стартапы в области искусственного интеллекта работают над укреплением репутации страны как поставщика более точной и надежной медицинской помощи с точки зрения диагностических результатов и клинических решений.

Наше исследование показывает, что ИИ в Китае в исследованиях и разработках может добавить более 25 миллиардов долларов экономической ценности в трех конкретных областях: более быстрое открытие лекарств, оптимизация клинических испытаний и поддержка клинических дециозных случаев.

Быстрое открытие лекарств. Новые лекарства (запатентованные лекарства, отпускаемые по рецепту) в настоящее время составляют менее 30 процентов от общего размера рынка в Китае (по сравнению с более чем 70 процентами во всем мире), что указывает на значительные возможности от внедрения новых лекарств с помощью ИИ в открытии. По нашим оценкам, использование ИИ в Китае для ускорения идентификации целей и разработки новых молекул может принести до 10 миллиардов долларов. Уже более 20 стартапов в области ИИ в Китае, финансируемых частными инвестиционными компаниями или местными гиперскейлерами, сотрудничают с традиционными фармацевтическими компаниями или независимо друг от друга. работает над созданием новых терапевтических средств.

Insilico Medicine, используя сквозной генеративный механизм искусственного интеллекта для идентификации целей, дизайна молекул и оптимизации отведений, обнаружила доклинического кандидата на легочный фиброз менее чем за 18 месяцев по цене менее 3 миллионов долларов. Это представляет собой значительное сокращение среднего срока в шесть лет и средней стоимости более 18 миллионов долларов от целевого открытия до доклинического кандидата. Этот кандидат на противофиброзный препарат успешно завершил клиническое исследование фазы 0 и приступил к клиническому испытанию фазы I.

ИИ в Китае: Китай продолжает вкладывать огромные ресурсы в развитие искусственного интеллекта, который будет иметь больший охват в повседневной жизни и функциях государства. Теперь даже китайские суды используют ИИ для оказания помощи в принятии юридических решений.

Оптимизация клинических испытаний. Наше исследование предполагает, что еще 10 миллиардов долларов экономической выгоды могут быть получены за счет оптимизации дизайна клинических исследований (процессов, протоколов, мест), оптимизации проведения и проведения испытаний (гибридная модель проведения испытаний) и получения реальных доказательств. случаи могут сократить время и стоимость разработки клинических испытаний, обеспечить лучший опыт для пациентов и медицинских работников, а также обеспечить более высокое качество и соответствие требованиям.

Например, одна из 20 крупнейших фармацевтических компаний мира использовала искусственный интеллект в сочетании с усовершенствованием процессов, чтобы сократить сроки включения в клинические испытания на 13 % и сэкономить от 10 до 15 % внешних затрат. Глобальная фармацевтическая компания выделила три приоритетные области для своей технологической разработки клинических испытаний. Чтобы ускорить разработку испытаний и оперативное планирование, он использовал всю мощь как внутренних, так и внешних данных для оптимизации дизайна протокола и выбора места.

ИИ в Китае: Суд в городе Ханчжоу, расположенный к югу от Шанхая, начал использовать ИИ в 2019 году. Программа помощника судьи под названием Xiao Zhi 3.0, или «Маленькая мудрость», впервые помогла в судебном процессе 10 человек, которые не погасили банковские кредиты.

Для оптимизации сайта и взаимодействия с пациентами была создана экосистема со стандартами API для использования внутренних и внешних инноваций. Чтобы создать кабину для разработки клинических испытаний, она объединила и визуализировала данные операционных испытаний, чтобы обеспечить сквозные операции клинических испытаний с полной прозрачностью, чтобы можно было прогнозировать потенциальные риски и задержки испытаний и принимать упреждающие меры.

Клиническая поддержка принятия решений. Наши результаты показывают, что использование алгоритмов машинного обучения на медицинских изображениях и данных (включая результаты обследований и отчеты о симптомах) для прогнозирования результатов диагностики и поддержки клинических решений может принести экономическую выгоду около 5 миллиардов долларов США.

ИИ в Китае: Ранее потребовалось бы 10 отдельных судебных процессов для урегулирования этого вопроса, но с Xiao Zhi 3.0 все дела были разрешены на одном слушании с одним судьей, и решение было принято всего за 30 минут.

Ведущий стартап искусственного интеллекта в области медицинской визуализации теперь применяет алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения к результатам оптической когерентной томографии по изображениям сетчатки. Он автоматически ищет и идентифицирует признаки десятков хронических заболеваний и состояний, таких как диабет, гипертония и атеросклероз, ускоряя процесс диагностики и повышая раннее выявление заболеваний.

Как раскрыть возможности

В ходе нашего исследования мы обнаружили, что для реализации ценности ИИ в Китае потребуется, чтобы каждый сектор вложил значительные инвестиции и инновации в шесть ключевых областей (пример). Первые четыре области – это данные, таланты, технологии и значительная работа по изменению мышления в рамках усилий по внедрению и масштабированию. Оставшиеся два, управление экосистемой и правила навигации, можно рассматривать в совокупности как рыночное сотрудничество, и их следует решать в рамках стратегических усилий.

Некоторые конкретные проблемы в этих областях уникальны для каждого сектора. Например, в автомобилестроении, транспорте и логистике идти в ногу с последними достижениями в области технологий 5G и подключенных транспортных средств (обычно называемых V2X) имеет решающее значение для раскрытия ценности в этом секторе. Те, кто занимается здравоохранением, захотят быть в курсе достижений в области объяснимости ИИ; чтобы поставщики и пациенты доверяли ИИ в Китае, они должны понимать, почему алгоритм принял решение или дал рекомендацию.

Вообще говоря, четыре из этих областей (данные, кадры, технологии и сотрудничество на рынке) – выделялись как общие проблемы, которые, по нашему мнению, окажут огромное влияние на достигнутую экономическую ценность. Без них справиться с остальными будет намного сложнее.

Данные

Чтобы системы ИИ в Китае работали должным образом, им необходим доступ к высококачественным данным, а это означает, что данные должны быть доступными, пригодными для использования, надежными, актуальными и безопасными. Это может быть непросто без правильной основы для хранения, обработки и управления огромными объемами данных, генерируемых сегодня. В автомобильном секторе, например, способность обрабатывать и поддерживать до двух терабайт данных на автомобиль и дорожные данные ежедневно необходима для того, чтобы автономные транспортные средства могли понимать, что впереди, и предоставлять персонализированный опыт водителям-людям. В здравоохранении модели искусственного интеллекта должны использовать огромные объемы данных omics, чтобы понять болезни, определить новые цели и разработать новые молекулы.

Компании, получающие самую высокую отдачу от ИИ в Китае (более 20 процентов прибыли до вычета процентов и налогов (EBIT), внесенные ИИ), – предлагают некоторое представление о том, что нужно для достижения этой цели. Глобальный опрос McKinsey в области искусственного интеллекта за 2021 год показывает, что эти высокоэффективные компании гораздо чаще инвестируют в основные методы работы с данными, такие как быстрая интеграция внутренних структурированных данных для использования в системах искусственного интеллекта (51 процент высокоэффективных сотрудников по сравнению с 32 процентами других компаний), создание словаря данных, доступного на их предприятии (53 процента против 29 процентов), и разработка четко определенных процессов управления данными (45 процентов против 37 процентов).

Участие в обмене данными и экосистемах данных также имеет решающее значение, поскольку эти партнерства могут привести к пониманию, которое иначе было бы невозможно. Например, компании, занимающиеся большими медицинскими данными и искусственным интеллектом, в настоящее время сотрудничают с широким кругом больниц и научно-исследовательских институтов, интегрируя их электронные медицинские карты (EMR) с общедоступными данными медицинских исследований и данными клинических испытаний от фармацевтических компаний или контрактных исследовательских организаций.

ИИ в Китае: Сначала Xiao Zhi 3.0 взял на себя повторяющиеся задачи, такие как объявление судебных процедур во время слушаний.
Читайте и другие НОВОСТИ КИТАЯ  Новости китайского высокотехнологического сектора за 31 августа 2021

Цель состоит в том, чтобы облегчить поиск лекарств, клинические испытания и принятие решений в местах оказания медицинской помощи, чтобы поставщики могли лучше определять правильные процедуры лечения и планировать для каждого пациента, тем самым повышая эффективность лечения и снижая вероятность неблагоприятных побочных эффектов. Одна из таких компаний, Yidu Cloud, предоставила платформы и решения для работы с большими данными более чем 500 больницам в Китае и, получив разрешение, с 2017 года проанализировала более 1,3 миллиарда медицинских записей для использования в реальных моделях заболеваний для использования в реальных моделях заболеваний для поддержки различных сценариев использования, включая клинические исследования, управление больницами и разработку политики.

Специалист

По нашему опыту, мы считаем, что для компаний практически невозможно добиться результатов с помощью ИИ без знания предметной области. Знание того, какие вопросы задавать в каждой области, может определить успех или неудачу конкретной попытки ИИ в Китае. В результате организации во всех четырех секторах (автомобилестроение, транспорт и логистика, производство, корпоративное программное обеспечение, здравоохранение и медико-биологические науки) могут получить выгоду от систематического повышения квалификации существующих экспертов по ИИ в Китае и работников умственного труда, чтобы они стали переводчиками ИИ – людьми, которые знают, какие бизнес-вопросы задавать вопросы и может переводить бизнес-проблемы в решения ИИ. Нам нравится думать, что их навыки напоминают греческую букву пи (π). Эта группа обладает не только обширными навыками общего управления (горизонтальная полоса), но также глубокими функциональными знаниями в области ИИ в Китае и предметной области (вертикальные полосы).

Чтобы создать этот профиль талантов, некоторые компании повышают квалификацию технических специалистов с необходимыми навыками. Например, один стартап в области ИИ в Китае, занимающийся поиском лекарств, создал программу для обучения недавно нанятых специалистов по данным и инженеров ИИ знаниям в области фармацевтики, таким как структура и характеристики молекул.

Руководители компании считают, что это глубокое знание предметной области ее экспертами по искусственному интеллекту позволило открыть почти 30 молекул для клинических испытаний. Другие компании стремятся вооружить существующих специалистов в области ИИ в Китае необходимыми им навыками. Производитель электроники создал цифровую академию и академию искусственного интеллекта для обучения на рабочем месте более 400 сотрудников в различных функциональных областях, чтобы они могли руководить различными цифровыми проектами и проектами искусственного интеллекта на предприятии.

Технологическая зрелость

В ходе прошлых исследований McKinsey обнаружила, что правильная технологическая основа является критическим фактором успеха ИИ в Китае. Для лидеров бизнеса в Китае наши результаты выделяют четыре приоритета в этой области:

Увеличение внедрения цифровых технологий. Во всех отраслях есть возможности для увеличения внедрения цифровых технологий. В больницах и других медицинских учреждениях многие рабочие процессы, связанные с пациентами, персоналом и оборудованием, еще предстоит оцифровать. Дальнейшее внедрение цифровых технологий необходимо для предоставления организациям здравоохранения необходимых данных для прогнозирования соответствия пациента критериям участия в клинических испытаниях или предоставления врачам интеллектуальных инструментов поддержки принятия клинических решений.

ИИ в Китае: Теперь технология Xiao Zhi 3.0 используется для записи показаний с распознаванием голоса, анализа материалов дела и проверки информации из баз данных в режиме реального времени.

То же самое относится и к производству, где цифровизация фабрик низка. Внедрение датчиков IoT на производственном оборудовании и производственных линиях может позволить компаниям накапливать данные, необходимые для питания цифровых двойников.

Внедрение инструментов и платформ для обработки данных. Стоимость разработки алгоритмов может быть высокой, и компании могут извлечь большую выгоду из использования технологических платформ и инструментов, которые упрощают развертывание и обслуживание моделей, точно так же, как они получают выгоду от инвестиций в технологии для повышения эффективности заводской производственной линии.

Некоторые важные возможности, которые мы рекомендуем компаниям учитывать, включают повторно используемые структуры данных, масштабируемую вычислительную мощность и автоматизированные возможности MLOps. Все это способствует тому, чтобы команды ИИ в Китае могли работать эффективно и продуктивно.

Развитие облачных инфраструктур. Наше исследование показывает, что, хотя процент ИТ-нагрузок в облаке в Китае почти соответствует общемировым данным опроса, доля частного облака намного выше из-за проблем с безопасностью и соблюдением требований к данным. По мере того, как поставщики SaaS и другие поставщики корпоративного программного обеспечения выходят на этот рынок, мы советуем им продолжать совершенствовать свои инфраструктуры, чтобы решить эти проблемы и предоставить предприятиям четкое ценностное предложение. Это потребует дальнейших достижений в области виртуализации, емкости хранения данных, производительности, эластичности и отказоустойчивости, а также технологической гибкости для настройки бизнес-возможностей, которые предприятия ожидают от своих поставщиков.

Инвестиции в исследования ИИ и передовые методы ИИ в Китае. Многие из описанных здесь вариантов использования потребуют фундаментальных достижений в базовых технологиях и методах. Например, в производстве необходимы дополнительные исследования для повышения производительности датчиков камер и алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения и распознавания объектов в условиях слабого освещения, что может быть обычным явлением на производственных площадках.

ИИ в Китае: Xiao Zhi 3.0 в основном используется в случаях, связанных с простыми финансовыми спорами. Однако аналогичная технология была применена судом в Сучжоу для урегулирования споров по поводу дорожно-транспортных происшествий. ИИ изучила доказательства и выписала приговоры.

В науках о жизни необходимы дальнейшие инновации в носимых устройствах и алгоритмах искусственного интеллекта, чтобы обеспечить сбор, обработку и интеграцию реальных данных при разработке лекарств, клинических испытаниях и процессах поддержки принятия клинических решений. В автомобилестроении необходимы усовершенствования для повышения точности моделей автономного вождения и снижения сложности моделирования, чтобы улучшить восприятие объектов автономными транспортными средствами и их работу в сложных сценариях.

Для проведения таких исследований академическое сотрудничество между предприятиями и университетами может продвинуть то, что возможно.

Сотрудничество на рынке

ИИ в Китае может создавать проблемы, которые выходят за рамки возможностей какой-либо одной компании, что часто приводит к регулированию и партнерским отношениям, которые могут способствовать инновациям в области ИИ. На многих рынках по всему миру мы наблюдаем новые правила, такие как Глобальный регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей в США, которые начинают решать возникающие проблемы, такие как конфиденциальность данных, которая считается главным риском, связанным с ИИ в Китае в нашем Глобальном опросе ИИ 2021 года. А предлагаемые правила Европейского союза, направленные на разработку и использование ИИ в Китае в более широком смысле, будут иметь последствия на глобальном уровне.

Наше исследование указывает на три области, в которых дополнительные усилия могут помочь раскрыть всю экономическую ценность ИИ в Китае:

Конфиденциальность и обмен данными. Чтобы люди могли делиться своими данными, будь то медицинские данные или данные о вождении, они должны иметь простой способ дать разрешение на использование своих данных и быть уверенными в том, что они будут использоваться надлежащим образом уполномоченными лицами, а также безопасно передаваться и храниться. Руководящие принципы, касающиеся конфиденциальности и совместного использования, могут создать больше уверенности и, таким образом, способствовать более широкому внедрению ИИ в Китае. Например, закон 2019 года, принятый в Китае для улучшения здоровья граждан, способствует использованию больших данных и искусственного интеллекта путем разработки технических стандартов по сбору, хранению, анализу и применению медицинских данных и данных о состоянии здоровья.

Между тем, в промышленности и академических кругах наблюдается значительный импульс к созданию методов и сред, помогающих смягчить проблемы конфиденциальности. Например, количество статей, в которых упоминается «конфиденциальность», принятых Neural Information Processing Systems, ведущей конференцией по машинному обучению, за последние пять лет увеличилось в шесть раз.

Согласование рынка. В некоторых случаях новые бизнес-модели, основанные на ИИ в Китае, вызовут фундаментальные вопросы, связанные с использованием и доставкой ИИ в Китае среди различных заинтересованных сторон. Например, в здравоохранении, когда компании разрабатывают новые системы ИИ для поддержки принятия клинических решений, среди правительства, поставщиков медицинских услуг и плательщиков, вероятно, возникнут споры о том, когда ИИ в Китае эффективен для улучшения рекомендаций по диагностике и лечению и как поставщики будут возмещать расходы при использовании таких систем.

В области транспорта и логистики вопросы, связанные с тем, как правительство и страховые компании определяют виновность, уже возникали в Китае после аварий с участием как автономных транспортных средств, так и транспортных средств, управляемых людьми. Урегулирование этих аварий создало прецеденты для принятия будущих решений, но дальнейшая кодификация может помочь обеспечить последовательность и ясность.

Стандартные процессы и протоколы. Стандарты позволяют обмениваться данными внутри и между экосистемами. В секторах здравоохранения и медико-биологических наук академические медицинские исследования, данные клинических испытаний и медицинские данные пациентов должны быть хорошо структурированы и документированы единым образом, чтобы ускорить поиск лекарств и клинические испытания.

ИИ в Китае: Поскольку ИИ постепенно превратился в основополагающую часть социальной инфраструктуры, необходимую для национальных интересов, Китай может создать новое государственное предприятие (SOE) для монополизации фонда ИИ в Китае, подобно тому, как государственные предприятия монополизируют энергетический и телекоммуникационный секторы.

Стремление Национальной комиссии здравоохранения Китая к созданию базы данных для EMR и баз данных о заболеваниях в 2018 году привело к некоторому сдвигу здесь с созданием стандартизированной базы данных о заболеваниях и EMR для использования в ИИ. Однако стандарты и протоколы, касающиеся того, как данные структурируются, обрабатываются и связываются, могут быть полезны для дальнейшего использования записей необработанных данных.

Точно так же стандарты могут устранить задержки в процессах, которые могут подорвать инновации и отпугнуть инвесторов и специалистов. Пример включает ускорение открытия лекарств с использованием реальных данных в зоне медицинского туризма Хайнаня; перевод этого успеха в прозрачные протоколы утверждения может помочь обеспечить последовательное лицензирование по всей стране и, в конечном итоге, укрепить доверие к новым открытиям. Что касается производства, стандарты того, как организации маркируют различные характеристики объекта (например, размер и форму детали или конечного продукта) на производственной линии, могут упростить компаниям использование алгоритмов на разных фабриках. без необходимости проходить дорогостоящую переподготовку.

Патентная защита. Традиционно в Китае новые инновации быстро превращаются в общественное достояние, из-за чего игрокам, занимающимся корпоративным программным обеспечением и ИИ в Китае, сложно окупить свои значительные инвестиции. По нашему опыту, патентные законы, защищающие интеллектуальную собственность, могут повысить доверие инвесторов и привлечь больше инвестиций в эту область.

ИИ может изменить ключевые отрасли в Китае. Однако среди областей бизнеса в этих секторах с наиболее ценными вариантами использования нет легко висящих плодов, где ИИ в Китае можно было бы внедрить с небольшими дополнительными инвестициями. Скорее, наши исследования показывают, что раскрытие максимального потенциала этой возможности будет возможно только при стратегических инвестициях и инновациях в нескольких измерениях – с данными, талантами, технологиями и сотрудничеством на рынке. Работая вместе, предприятия, игроки ИИ в Китае и правительство могут решить эти условия и позволить Китаю получить полную ценность, поставленную на карту.

Статья «Следующий рубеж для ИИ в Китае может добавить его экономике 600 миллиардов долларов» подготовлена Порталом PRC.TODAY по материалам сайта McKinsey.

Если вам понравилась статья или появились вопросы, оставьте ваш комментарий или обсудите эту статью на форуме.ютуб китай сегодня prc.today

посмотрите другие новости Китая на prc.today

Регулятор рынка Китая разработал новые правила онлайн-рекламы

Как новый проект мер повлияет на вейп-индустрию Китая?

Поделиться:

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Back to top button