人工智能不僅成功吸引了全世界的關(guān)注，而且還激發(fā)了人們的想象力。然而2019年，人工智能在商業(yè)領(lǐng)域中的普及率卻遠不及人們對它感興趣的程度。盡管大多數(shù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都相信人工智能會幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢，但是直到最近，一些行業(yè)觀察家依然在報告中認為，企業(yè)的人工智能采用率不足20%。

但隨著2020年的到來，我們發(fā)現(xiàn)了人工智能呈現(xiàn)了上升趨勢，企業(yè)不僅對人工智能的興趣越來越濃厚，而且對人工智能采用率也越來越高。2019年秋末，IBM委托第三方進行了一項全球調(diào)查《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用：全球企業(yè)向人工智能沖刺》，邀請了4，500多名技術(shù)決策者進行了投票。調(diào)查結(jié)果再次印證了這種增長趨勢。通過此次調(diào)查，我們評估了美國、歐洲和中國當前和未來對人工智能部署的情況，以便更好地了解人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和當前面臨的挑戰(zhàn)。正如同人們所料，大變局即將啟幕。人工智能采用率不斷提高

《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用》的調(diào)查結(jié)果表明，盡管前路依然漫長，但是，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與管理、技能培訓(xùn)和人工智能可解釋性方面的進步正在以超乎預(yù)料的速度推動人工智能采用率不斷攀升。

例如，來自大型企業(yè)（員工人數(shù)超過1，000的企業(yè)）的受訪者中，45%表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能；而來自中小型企業(yè)（員工人數(shù)不足1，000的企業(yè)）的受訪者中，29%表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能。這些數(shù)字遠高于迄今為止某些行業(yè)觀察家預(yù)測的數(shù)字。有關(guān)上述調(diào)查中的一些比較有說服力的數(shù)據(jù)點，點擊鏈接查看綜述摘要，其中包括：

數(shù)字概覽

。 技能。企業(yè)在采用人工智能的過程中遇到的主要障礙是企業(yè)難以從人工智能中獲益。37%的受訪者認為，員工掌握的人工智能專業(yè)技能或知識有限，極大阻礙了企業(yè)成功應(yīng)用人工智能，而數(shù)據(jù)復(fù)雜性和分散數(shù)據(jù)越來越多（31%的受訪者）以及缺乏可用于開發(fā)人工智能模型的工具（26%的受訪者）是緊隨其后的兩大障礙。

。 信任。信任是部署人工智能的基石。在來自世界各地的受訪者之中，78%的受訪者表示，企業(yè)需要相信人工智能輸出信息的公平性、安全性和可靠性，這一點非常重要，甚至可以說至關(guān)重要。此外，83%的受訪者認為，人工智能決策方法的可解釋性也非常重要。

。 數(shù)據(jù)。因為人工智能的成敗取決于數(shù)據(jù)，所以目前，部署人工智能技術(shù)的企業(yè)更有可能采用混合云（采用率：38%）或混合多云（采用率：17%）。而且，數(shù)據(jù)無處不在，分布于各種云端。人工智能之旅貫穿整個商業(yè)世界

我每天都能看到客戶在興致勃勃地部署人工智能。接下來，我會給大家舉幾個最近發(fā)生的例子。法律軟件開發(fā)商LegalMation利用IBM Watson和IBM自然語言處理技術(shù)來幫助律師自動化地完成一些最日常的訴訟相關(guān)任務(wù)，例如，將尋找書面文件所需的時間從幾個小時縮短到幾分鐘。

全球數(shù)字代理商Wunderman Thompson利用Watson Studio和Watson Machine Learning以其混合多云環(huán)境中存儲的TB級（Terabytes）數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)訪問、分析并運行各種模型。此外，Wunderman還與Watson Machine Learning合作，利用IBM AutoAI實現(xiàn)了模型自動化，讓模型能夠在公司的所有數(shù)據(jù)集之間分析數(shù)以萬計的特性。

我查看了咨詢公司Morning Consult報告中的一些觀點，然后思考我與客戶之間的互動過程，我意識到，企業(yè)在應(yīng)用人工智能的過程中遇到的各種障礙始終是首要問題。這就是我們努力降低企業(yè)應(yīng)用人工智能的門檻、提高人工智能易用性的原因。

因此，我們在2018年組建了—數(shù)據(jù)科學(xué)精英團隊，團隊由來自世界各地且擁有豐富經(jīng)驗的技術(shù)專家組成，致力于幫助企業(yè)解決與人工智能有關(guān)的實際問題。這促使我們引入了Watson OpenScale這樣的創(chuàng)新技術(shù)，來幫助企業(yè)減少人工智能模型中的偏見，我們還引入了能夠利用人工智能構(gòu)建人工智能模型的Watson AutoAI，并且構(gòu)建了首個基于容器的數(shù)據(jù)分析平臺Cloud Pak for Data，讓人們可以在任何云上運行Watson。此外，我們還通過與The Open Group和The Linux FoundaTIon等多家開放標準機構(gòu)合作，將技能培訓(xùn)和支持力度提升到了一個全新水平。

對于人工智能領(lǐng)域來說，2019年是碩果累累的一年，而2020年也必將為參與人工智能發(fā)展的所有人帶來令人興奮的新承諾和新成果。