过去十年，数字化程度拉开了企业之间的差距。未来十年，决定企业竞争力的将是AI。但,什么样的AI是真正的AI?

在今年两会期间，总理首次提出“智能+”，基于IT基础设施变革，数字技术与传统产业深度融合、规模化落地的时机已经出现。

“我相信人工智能是企业数字化转型的加速器。1993年，我们开始进入互联网的发展时代，而现在我们正处在人工智能重塑生产生活方式的阶段。”微软亚太区总裁贺乐赋在近期的采访中表示，企业数字化转型进入深水区，开启了智能化的阶段，未来AI将深入地影响各行各业，“对于绝大多数技术企业来说，现在所面临的问题是，你将如何定位自己，如何把人工智能融进企业产品发展的路线图里？”

决胜未来，智能+时代开启

在前不久的一次全球金融科技论坛上，贺乐赋表示：“对银行业的未来发展，有两点我十分笃定：第一，对所有消费者，银行业在不久的将来会发生翻天覆地的变化；第二，在这大浪淘沙的过程中，并非所有银行都能幸存。”其实这句话不仅适用于金融业，也是各行各业的真实写照。

微软与IDC联合进行的一项调查显示，2017年，以云计算、移动计算、物联网、人工智能等数字技术为基础的数字化产品和服务，对亚太地区GDP总量的平均贡献率为6%。但到2021年，数字产品和服务在亚太GDP中的比重将高达60%。随着数字化转型的深入，AI的价值也愈发凸显，人工智能将是下一阶段数字化转型的重要驱动力，截至2019年大约有40%的数字化转型是由人工智能来驱动的。到2021年，75%的企业应用都将使用到AI。

未来3年，人工智能将为企业创新力、员工生产力和竞争力带来可观增长

从实践结果来看，AI已经在拉开同类企业的竞争力。今年2月份微软和IDC联合发布的人工智能报告《迎接未来机遇：人工智能激发亚太成长潜力》显示，到2021年，人工智能（AI）将助力中国企业的创新能力提升2.6倍，并将员工生产力提高2.3倍。此外，78%的企业领导者相信，人工智能将大大增强企业竞争力——到2021年，积极应用人工智能技术的企业，其竞争力将提升超过2.4倍。

在业界存在一种论调：在AI方面，中国与美国在同一起跑线上，中国企业在AI技术上的创新并不落后于美国。

一方面从AI能力来看，这几年在风口论的影响下，中国企业在抢夺AI人才、发展AI技术以及AI的应用实践方面，都非常积极，无论是BAT巨头，还是旷视科技、商汤科技、科大讯飞等创业型公司，都有着不错的表现。

另一方面从AI应用来看，中国的传统企业对于AI的认知也比较深，中国的企业老板和员工都普遍认同AI将对企业带来积级的影响。上述调查显示，大多数人（61%的企业领导和84%的员工）都相信，人工智能将会帮助他们更好地完成现有工作，或者是减少现有工作中的重复作业。在过去多年数字化转型升级的影响下，走在前面的企业已经尝到甜头，所以对AI也更接受。

根据微软与IDC的调查数据，中国企业在对于AI技术的使用上，已经形成金字塔结构：最顶尖有7%的企业已经将人工智能纳入企业未来发展的核心战略，31%的企业正在尝试将人工智能部分融入企业发展战略，总计38%的企业已经踏上应用人工智能之旅。同时在底层仍有超过60%的企业对人工智能的应用持观望态度，或者暂时没有相关发展计划。

金字塔尖7%的企业正在拉开与竞争对手的距离，他们已经在五个方面明显受益：提升利润（28%的受访企业将其列于首位）、加速创新（18%）、增强竞争力（14%）、提升效率（12%）、以及优化客户体验（11%）。

先进企业眼中，人工智能为企业带来的最大收益（以得票百分比表示）

我们知道，如果上面7%的企业继续这种优势，而下面60%的企业停滞不前，7%很快将会对60%形成碾压之势。可见，智能+时代已经开启，任何一个企业都无法置身事外。如果你不去做这个“+”法，那么两年后就会被竞争对手拉开距离。

“技术强度”理论应对三大挑战

“人工智能是我们这个时代的关键技术，它显著加快了业务转型，促进了创新，提高了员工生产力，并确保了进一步的增长。尚未开始人工智能之旅的经济体和企业面临着失去人工智能先发优势的风险。”贺乐赋说道。

全面接受并落地一项会给自身带来极大颠覆的新技术，并非易事。报告通过对大量客户的调查发现，人工智能技术应用的过程中，多数中国企业面临着三大具有代表性的挑战：

缺少专业技能、资源和可持续的学习课程；

缺少全面的整体策略和企业领导层对持续投资人工智能的重视；

缺少高级分析方法、充足的基础设施和先进工具以获得能指导决策的业务洞察。

贺乐赋认为,要从根本上改变观念，战胜这些挑战，中国企业需要对人工智能做出真正长远的战略认同，并且积极提升自身“技术强度”——也就是在加速采纳和应用技术创新的同时，积极增强和打造自身驾驭数字技术的能力。

应对以上三大挑战，微软给出了三点基本建议：加强员工技能培训；营造适宜的文化环境，在企业内部积极鼓励技术创新；扩展互联互通，打破数据连接壁垒，充分发挥先进工具的最大潜力。

我们仔细看这三大挑战和三点建议，发现第一点其实是跟人才、能力相关，第二点是跟意识、战略相关，第三点是跟技术、工具相关。这三个方向，也恰好覆盖了完整实现AI的方方面面。只有意愿，没有人才不行；只有人才，没有技术不行；只有技术，没有好的战略也不行。

作为“技术强度”理论的提出者，微软也在这三个方面做好准备，帮助传统企业实现“智能+”。

“在过去的一年半中，微软的人工智能技术在认知方面取得了里程碑式的突破，技术发展水平已经达到一定的程度。在机器翻译、阅读理解方面都达到了人类同等水平。”贺乐赋对微软在AI技术上的突破表示很是欣慰。此外，微软的语音识别、数据可视化、生产预测、业务机遇预测等AI技术，也已经在各行各业的实际应用中看到效果。

除了技术能力，微软还看如何突破AI落地的人才瓶颈。在微软与IDC的调查中看到，整个亚太区只有41%的公司开始了人工智能之旅。贺乐赋此前接受CNBC采访时表示：“阻碍公司接受人工智能的主要障碍之一是技能短缺。”

AI人才的缺乏是整个行业公认的一大瓶颈，也是报告中三大挑战之一。未来中国企业迫切需要员工具备的三项技能包括：灵活的适应性和持续学习的能力、数据分析技能，以及创新技能。微软在这个方面有针对性的展开了人才培养计划，以帮助中国企业快速建立有效的人才梯队。

去年，微软推出了在线人工智能学院，免费提供包括AI基础、核心技术和高阶应用在内的总共250课时的12门人工智能学分课程，目标是培养出10 万余名人工智能人才。微软亚洲研究院也联手北京大学、中国科学技术大学、西安交通大学、浙江大学共同发起共建“新一代人工智能开放科研教育平台”，促进高端科技人才的培养及共享科教生态的建立，目前已有超过14,000名开发者使用这一平台。

在技术、人才之外，还有一个战略层面的问题。微软帮助政府、企业在战略层面建立对AI的完整认知，并制定适合自己的AI计划。比如中国不同地区的AI战略有非常明显的差异化，每个省份都有不同的行业侧重点。为了配合地方的AI战略，微软在中国各地有21个孵化器，跟当地政府还有合作伙伴一起在这些孵化平台上不断孵化初创企业，提升他们的能力。

“技术强度”对微软来讲，不是一个简单的概念的提出，而是从方方面面帮助企业真正实现“技术强度”。

微软努力做好一个“加号”

微软首席执行官萨提亚·纳德拉在2018年底提出的“技术强度”理论恰适数字化转型进入深水期，AI开始成为未来驱动力的关键节点上。在“智能+”时代，如何帮助企业提升“技术强度”，贺乐赋透露微软的AI战略分为三部分：

第一是把AI技术深入整合到产品中，通过产品这一载体服务更广泛的人群。比如Office中有人工智能翻译功能，用户在使用中随时可以调用；用户在使用PowerPoint做PPT时，可以借助人工智能获得一些设计的灵感；手机拍照，AI就可以将图片中的文字自动截取出来，如果需要，还可以直接翻译出来。这些功能都是基于微软多年在AI领域的研发积累，这些研发的技术可以在很多不同的应用场景中发挥作用。

第二是将这些AI技术提供给合作伙伴或是客户，让更多的企业借力人工智能成就更多。这里不仅包括直接客户，也包括硬件、软件厂商，以及所有希望优化产品和流程的公司。

比如聚焦于计算机视觉应用的扩博智能借助微软Azure IoT Edge等系列云服务，推出国际领先的线下零售人工智能产品系列，可自动对货架分布和货品销售情况进行可视化分析，并利用边缘计算能力替代物理人工进行盘点补货等实体工作，产品远销海外，目前已与可口可乐等多家国际知名快消品牌建立战略合作。在医疗行业，Airdoc是一家专注于以深度学习提升医学诊疗效率的成长型企业。借助微软智能云 Azure、微软认知服务和认知工具包，以及Azure 机器学习服务，Airdoc能够协助医生更快速、准确地完成视网膜病变的筛查及分析，有效防止病患视觉的损失、失明甚至相关全身慢性病的进展。

还有第三点，就是作为一家科技公司，在推动AI发展的时候，应该承担起更多的责任。据贺乐赋透露，微软有6项人工智能伦理原则来规范AI的开发和使用——公平、可靠和安全、隐私与保障、包容、透明和负责。在微软，还专门成立了人工智能道德伦理委员会，以尽量让所有人都在一个安全可信的环境下使用AI。AI的发展给现有的社会体系带来很多改变，也带来很多挑战。我们在业界听到很多争论，有担心就业问题，有担心隐私问题，也有担心伦理问题的。但到目前为止，微软是惟一一家把伦理放在战略中的企业，懂懂认为，这才是领导厂商该有的远见。

“作为AI技术的先行者，微软的差异化不仅体现在技术层面，还有道德伦理层面。在AI飞速发展的时候，我们深刻相信，技术虽然重要，但我们对技术的责任心更加重要，我们必须了解如何更好地使用AI去造福人类。”贺乐赋说道。

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《小米生态链战地笔记》、《微信思维》、《微信力量》三本畅销书的作者