AI趋势观察｜埃森哲：2035年AI技术有望提升中国经济7.1万亿美元，制造业等三行业最受益【走出去智库】|163

走出去智库观察

在全球经济缓慢复苏的背景下，各国经济新的增长点在哪里？

走出去智库（CGGT）观察到，对于未来经济增长的动力，中国政府高度重视人工智能技术的推动作用。日前国务院印发的《新一代人工智能发展规划》如此展望AI产业规模：2020年，人工智能核心产业规模超过1500亿元人民币，带动相关产业规模超过1万亿元；2025年，人工智能核心产业规模将超过4000亿元；到2030年，核心产业规模及相关产业规模分别超过1万亿元和10万亿元。

走出去智库（CGGT）认为，人工智能技术将从根本上转变中国经济增长方式，也是中国产业升级必须打好的一张牌。因此，有必要认真研究其影响经济增长的传导机制，从宏观战略上缕清其脉络，并落实到微观工作中去。近日，走出去智库成立AI智能制造大数据研究平台，与制造业产业专家、AI 投资人、政策制定者、AI智能全球智库专家，共同探讨中国人工智能的良性健康发展。

人工智能会给中国经济增长带来怎样的影响？埃森哲最近发布了相关研究报告——《人工智能：助力中国经济增长》，对此进行了预测分析。报告指出，制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。

走出去智库（CGGT）摘其要点刊发，供政府管理层、企业决策者及投资者参考。

要点

1、人工智能将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。

2、作为全新的生产要素，人工智能有潜力将2035年的中国经济总增加值提升7.1万亿美元，到2035年，人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。

3、制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。到2035年，人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。

正文

当前，仅靠增加资本和劳动力，中国已无法复制过往的高速经济增长。然而，令人欣喜的是，作为一项正在崛起的全新生产要素，人工智能有望变革中国经济发展的基础。

全球范围内，就助推经济进步而言，单纯扩大资本投入和劳动队伍规模的效果一直在减弱。对大多数发达经济体来说，仅凭两种传统生产驱动因素，已无力维持过去数十年来稳定发展的繁荣状态。

中国的情形亦是如此。经济增幅放缓，劳动力短缺和资本收缩颠覆了旧有增长模式，生产率的改善也后劲不足。

但我们无需对长期预测持悲观态度。随着近期多项变革性技术的聚合，各经济体正在步入一个崭新时代――人工智能（AI）有望克服资本和劳动力等实体限制，开创新的价值与增长源泉。

事实上，埃森哲近期的分析表明：到2035年，人工智能有潜力拉动中国经济年增长率上升1.6个百分点。

中国的决策者们正与这一宝贵机遇同行。自2014年起，政府陆续启动了一系列国家经济振兴计划，其中包括“十三五规划”、“中国制造2025”、“机器人产业发展规划”，以及“‘互联网+’人工智能三年行动实施方案”等。人工智能在中国经济发展中的优先级地位已不言而喻――其目标是截至2018年，打造“千亿级”规模的人工智能市场。

为了成功推进这一议程，政策制定者和企业领导者必须积极准备，并用实际行动构建人工智能广泛普及的未来。在该过程中，政商领袖们不应只将人工智能视为另一种生产力强化器；而是务必清醒地认识到，人工智能可以从根本上转变经济增长方式。

全新生产要素崭露头角

过去十年，中国的国内生产总值增速一直呈下滑态势（参见图1）；以往推动经济扩张的要素正明显失去动力。同时，经济效率的提升速度也在不断走低。

三十年间，通过充分利用人口红利和大量资本投入，中国经济取得了长足发展。而今，随着中国经济逐步成熟，这种做法已不再奏效。作为过去三十年的经济引擎，固定资产投资如今面临产能过剩、企业高负债和房地产过度投资的严重困扰。同时，适龄工作人口的增长也在迅速放慢（参见图2和图3）。

经济放缓也凸显了中国的另一薄弱环节――生产率低下。我们此前的研究表明，尽管在经济快速增长时期，中国的生产率提升令人瞩目，但其水平仍远远落后于发达国家；而且在近期，这种增长势头已显著弱化（参见图4）。

尽管对中国而言，很多经济数据向我们昭示了未来的挑战性；然而，由此作出全盘论断却有失偏颇。

在悲观论述中被遗忘的关键因素，正是新技术对经济增长的影响。

基于传统理论，资本和劳动力是推动经济增长的两大“生产要素”（参见图5）。当二者之一的数量上升、或是被更有效地利用时，便会产生经济增长。源自创新和技术进步的经济增长则反映在全要素生产率（TFP）的提高上。

经济学家一直认为，新技术是通过提高全要素生产率来促进经济增长。诚然，上世纪出现的一系列重大技术突破，诸如电力、铁路和信息技术，皆遵循此道。然而，尽管这些技术显著提高了生产率，却并未缔造出全新的劳动力量。

今天，我们正目睹另一类新技术的崛起，它们通常被统称为“人工智能”。许多人认为，人工智能与过去的技术突破并无二致。若是基于这一观点，那我们就只能期待某种程度的增长，却不会迎来任何实质性变革。

试想，如果人工智能不仅能够提高全要素生产率，更可成为一种全新的生产要素，将会实现怎样的增长？

要充分理解人工智能的革命性影响，我们必须将其看作资本和劳动力两种实体要素的结合。人工智能能够以更大的规模和更快的速度复制劳动行为，甚至执行某些超出人类能力的任务。此外，虽然深入学习能力较人类还稍逊一筹，但某些领域中，它却拥有着超越人类的学习速度。例如，审核1,000份法律文件以往需要三人耗时六个月之久，而如今，虚拟助手几天便可完成。

不仅如此，人工智能还能以某种实体资产形式存在，如机器人和智能机器。与机器设备和建筑等传统资产不同，人工智能型资产的表现将随着时间推移愈发出色，凭借的便是传统资产所不具备的自学能力。

基于分析与建模，我们将清晰地阐明：一旦人工智能被视为新的生产要素，而不只是生产率增强工具，将会激发怎样的增长潜力。对中国而言，答案便是经济预期增长率的明显提升。

如图6所示，我们共研究了三种情境。第一种情境是“一如既往”，即假设不存在人工智能效应；第二种情境表明，如果维持传统观点――人工智能只是全要素生产率的增强因素，其对经济增长的促进相当有限；第三种情境则凸显出，当人工智能构成一项新的生产要素，将会产生革命性的影响。事实上，对传统生产要素的有效补充和显著增强才是人工智能真正的潜力所在。

两大关键因素正在助推人工智能的发展：

1.无限制获取计算能力。

全球公共云计算市场在2015年已达近700亿美元；同时，数据存储也已更为丰足。

2.大数据的增长。

自2010年以来，随着我们身边更多设备实现互联，全球数据量的年均复合增长率（CAGR）高达50%以上。正如都柏林大学计算机科学教授巴里史密斯（Barry Smyth）所说：“数据对于人工智能的重要性好比人类离不开食物。”因此，在现今更加数字化的世界中，数据的指数级膨胀正不断促进人工智能的完善。

三种途径，引领增长

作为全新的生产要素，人工智能将至少在三个重要方面推动增长。首先，它可以创造一种新的虚拟劳动力，我们称这种效应为“智能自动化”。第二，人工智能可以补充和提高现有劳动力和实物资本的技术与能力。第三，像以往的其他技术一样，人工智能还能推动创新。假以时日，当各经济体不再只是利用人工智能改变生产方式，而是借助它积极开辟新的发展空间，人工智能必将广泛、深刻地推进结构转型。

智能自动化

在人工智能助推下，新一波智能自动化浪潮正基于一系列有别于传统自动化解决方案的特性，创造着显著增长。

其第一项特征在于，能够自动执行实体环境中那些需要敏捷性和适应性的复杂任务。

传统的自动化技术只针对特定任务，与之不同的是，依托人工智能技术的智能自动化却能够解决横跨多个行业与职能的问题――这便是它的第二项优势。

智能自动化的第三项、亦是最强大的特征，则是基于大规模的重复性工作进行自我学习。

增强劳动力和资本

对经济增长而言，人工智能的显著影响并非体现为取代现有劳动力和资本，而是为其赋能，使其得到更有效的利用。

不仅如此，通过对人类技能进行有效补充、或是为员工提供提高其自然智力的新工具，人工智能还可以对劳动力进行有力提升。

除此以外，人工智能还能够提高资本效率。对于存在大量沉没成本的工业界，这无疑是一项关键因素。

传播创新

人工智能最少被谈及的益处之一，就是随着其在经济中的逐步普及而激发大量创新。

例如，无人驾驶汽车要想感知周围环境并相应行动，需要依靠激光器、全球定位系统、雷达、照相机、计算机视觉和机器学习算法等诸多技术的结合。该市场不仅吸引了硅谷的技术企业，传统机构也纷纷通过缔结新的合作伙伴关系积极参与其中。

移动运营商有望发现驾驶者更多的需求――如今，他们外出时能够享受休闲时光，并花更多的时间上网。这不仅可以为运营商创造新的广告发布机遇，同时也给其零售合作伙伴带来了新的销售契机。

保险企业同样可以从自动驾驶车辆产生的大量数据中开辟新的收入来源。通过将车辆数据与来自智能手机和公共交通系统等其他渠道的信息流结合在一起，他们不仅对客户有了更全面的了解，而且能设计新的险种，将保险范围从驾驶行为扩大至整个出行过程。

此外，无人驾驶车辆能够实时生成准确的道路和交通数据，由此补充其他信息来源，使地方当局改变其道路使用征收模式。更加公平和便捷的按次计费模式有望取代现有的标准车辆登记系统而即时调节的价格体系还有助于减少拥堵。

无人驾驶汽车甚至能够产生巨大的社会效益。道路交通事故和交通死亡人数均有望大幅减少，从而使这项技术成为人类历史上最具变革性的公共卫生举措之一。它还可以辅助那些因身体残障而无法开车的人，支持他们从事此前被排除在外的工作。不止如此，即便对那些能够开车的人而言，无人驾驶车辆也将使出行更为省心省力，从而释放更多时间用于工作或休闲。

三大维度，创造价值

为了充分理解人工智能这一全新生产要素对中国的价值，埃森哲与经济学前沿公司联手，就其将给中国经济带来的潜在影响进行了建模分析。

这一研究结果揭示了前所未有的价值创造机遇。我们发现，人工智能有望使中国年经济增长率上升1.6个百分点，显著扭转近年来的下滑趋势。

促进国民经济增长

为了评估人工智能的经济推动潜力，我们模拟比较了中国经济的两种增长情境。其一是基准线情境，显示了在当前假设下（无人工智能影响）的预期年经济增长率；其二则是人工智能情境――如果人工智能的影响融入经济当中，则提升劳动生产率有望出现的增长。由于新技术的作用需要一段时间方能显露，我们将2035年作为比较年份。

根据我们的研究，到2035年，人工智能将使中国经济的预期增长率提升1.6个百分点――换言之，人工智能情境下的年增长水平接近8%，而基准线情境下仅为6.3%。这意味着，人工智能将为该年的经济总增加值额外贡献7.1万亿美元。

提升劳动生产率

2035年，人工智能有潜力将中国的劳动生产率提升 27%。这一飞跃并非来自工时延长，而是通过创新技术，使人们更有效地利用时间。

重振中国产业

我们的经济模型显示出，在国家层面，人工智能能够为中国带来巨大回报。那么各个行业的情形又当如何呢？

基于以上人工智能对中国经济整体影响的建模分析，结合行业规模数据，我们进一步解读了人工智能对中国15 个行业的潜在经济影响。分析表明，制造业、农林渔业、批发和零售业将是利用人工智能获益最多的三个行业，到2035年，其行业总增加值的年增速将分别提高2%、1.8%和1.7%。

在批发零售、艺术娱乐和休闲，以及医疗保健等行业中，人工智能正通过增强人们的能力，使其工作成效日益提升，并且将关注焦点重新投向那些更为关键的任务。

而对于传统的资本密集型产业来说，人工智能的影响力同样显著。例如，在制造业中，随着时间推移，依托人工智能的系统将凭借学习、适应和升级进化的能力，持续提升投资回报水平。未来，机器故障和设备闲置的情形将不复存在。而快速构建原型及动态资源分配这些技能，可以大幅缩短产品上市时间并降低成本。

代表性行业聚焦

生产制造业

在制造业中，物联网（IoT）等前沿技术已为智能系统的无缝整合创造了有利条件。今天，物联网支持装配线等实体资产与数字系统进行连接与通信。此外，人工智能可以弥补当前各种自动化和学习技术与更先进模式之间的鸿沟。我们的研究表明，人工智能可以在2035年为该行业额外带来2.7万亿美元的总增加值，较基准线情境增加近31%。

批发和零售业

就中国批发和零售部门而言，人工智能可在2035年为其额外创造超过7千亿美元的总增加值，与基准线情境相比，提升达25%。零售商可以利用人工智能的智能自动化能力简化库存和仓储管理，并借助增强现实技术为客户提供沉浸式购物体验。在埃森哲研究的各个经济部门中，该行业有望显著受益于人工智能引发的附带创新效应――例如帮助企业发现潜在需求。

政策制定者和企业领导者的前进之道

为了充分开启人工智能重新激活中国经济增长并振兴产业的潜能，政策制定者必须做好全面准备，从而确保当人工智能更深入地融入人类生活时，我们能够妥善应对智力、技术、政治、道德和社会等方面的必然挑战。企业领导者则需要将人工智能整合到自身战略当中，并针对此类技术创建一部全新指南，以此赋能企业员工，使之发挥人类最为擅长的构想、革新和创造能力。

政策制定者：清除人工智能未来发展道路上的障碍

使下一代做好迎接人工智能的准备

无缝整合人类智慧与机器智能，藉此实现两者基于双向学习关系的完美共存，这项工作将变得比以往任何时候都更为重要。随着人与机器之间劳动分工的改变，政策制定者需要重新评估传承给子孙后代的知识和技能类型。

目前，技术教育采用的是单向模式：人们学习如何去使用机器。未来，这将逐渐演变为一种双向学习――机器将效仿人类，人也可以从机器身上学到更多技能。

我们还必须凭借机器人、视觉、声音和模式识别等诸多除对抗情绪，政策制定者应当准确识别面临较高失业风险专业领域的知识，设计并部署人工智能系统。此外，人际交往技能、创造力和情商也将变得比今天更加重要。

倡导有关人工智能的道德规范

智能系统正在迅速进入曾经仅由人类支配的社会环境。这将引发诸多伦理和社会问题，从而减缓人工智能的推广步伐。其范围从如何应对带有种族倾向的算法，到自动行驶车辆是否应当在突发事故时优先考虑驾驶员的生命安全。鉴于未来智能系统将广泛深入我们的生活，政策制定者需要切实为人工智能生态系统制定道德准则。此外，在智能机器的开发过程中，我们必须通过道德讨论确定更加明晰的标准和最佳实践。

重视再分配效应

许多评论家为人工智能的负面效应担忧，认为它将减少工作机会、加剧不平等现象，并侵蚀人们的收入。全球各针对人工智能的抗议活动日益增多，以及瑞士等国就引入全民基本收入所展开的激烈辩论，都是此类思潮的鲜明例证。政策制定者必须认识到，这些忧虑并非空穴来风。

他们应采用双管齐下的应对之策。首先，政策制定者需强调，人工智能将带来切实的益处――例如，人工智能有助于解决一些全球最重大的问题，包括气候变化（通过更高效的运输）和医疗服务（通过减轻超负荷系统的压力），等等。这些效益如能得到清晰阐述，便可激励民众以更积极的态度看待人工智能的潜力。

其次，政策制定者需要积极解决和预防人工智能的弊端。一些群体将尤为明显地受到上述变化的影响。为了消除对抗情绪，政策制定者应当准确识别面临较高失业风险的人群，进而制定战略，着力确保他们重新融入经济生活当中。

企业领导者：针对人工智能环境创建全新指导手册

超越生产自动化，探索更多创新领域

人工智能将会成为改变中国行业格局的关键力量。埃森哲最近调查指出，近四分之三（72%）的受访中国企业领导者认为，人工智能将在未来三年内改变其所在行业。无论身处何种行业，管理者都应积极把握这些由人工智能推动的颠覆因素，并将人工智能整合到自身企业战略之中。

过去，自动化一直是企业战略的重要元素。然而随着人工智能技术的飞跃，企业需要更进一步，充分利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，从而为企业创造崭新商机。企业领导者应设法在运营和业务模式两方面引入更多源自人工智能的创新，同时转变自身着眼点――从“采用新的工作方式”拓展为“开辟新的业务领域”。

对数据进行战略性管理

人工智能的表现直接取决于可用数据的数量与质量。埃森哲研究表明，大多数高管人员对数据分析项目所贡献的业务成果缺乏信心，这意味着，企业数据在很大程度上仍未得到充分利用。

虽然不少大公司已在首席高管层中增设了首席数据官（CDO）一职（据高德纳公司预测，到2019年，90%的大型企业将设置首席数据官），但这些管理者的关注重点仍在于数据的安全、合规及治理。与之相反，他们需要采取更积极主动的策略，构建并维护完整的端到端数据供应链。熟知人工智能技术的首席数据官们将着力思考这样一系列问题：如何在内部和外部数据源之间取得平衡？企业每天的数据周转量和成本各是多少？哪些部门还存在数据孤岛现象？企业怎样简化数据访问流程？

开发人工智能型企业所需的全新业务能力

为了充分实现人工智能的惊人潜能，人类智慧与机器智能必须紧密融合。员工团队需要具备新的技能――将目光投向技术专长以外，积极掌握判断、沟通及创造性思维等人类所特有的重要能力，以此对技术加以补充。

人工智能不仅会改变人们的学习内容，还将改变他们的学习方式。传统上，职业发展路径呈线性，从初入职场逐步晋级为经验丰富的资深员工。但是，随着人工智能接手那些常规的低附加值任务，青年专业人员和年长工作者之间的技能差距将会持续拉大，使得经验丰富的员工占据有利位置。为了使企业适应学习和员工培训方式的不断改变，领导者务必加强对员工需求的关注――特别是在构建敏捷技能等方面。

来源：埃森哲

机构简介

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