巴黎，2019–凱捷研究院的一項新研究顯示，僅有 10% 的大型汽車公司在規模化實施人工智能 (AI) 項目，許多企業與運營收益高達 16% 增長的機會失之交臂。研究同時表明，汽車公司 AI 的實施情況甚至不及 2017 年。除了說明 AI 項目在成本、質量和生產力方面的優勢，報告也更多地提到了交付問題。
AI規模化應用遇瓶頸，但調查顯示若部署成功，將帶來數百萬的運營利潤
在這篇題為“加速汽車 AI 轉型：在整個企業範圍內推動 AI 應用，能夠實現企業飛速增值”的研究報告中，凱捷對來自八個國家大型汽車企業的500名高管人員進行了採訪，並根據2017年的研究對近期企業的 AI 投入和部署趨勢進行分析。調查表明 AI 應用進展緩慢的潛在因素如下：
·原有的 IT 系統、精確性和數據問題以及缺乏相關技能等因素使技術轉移依然障礙重重。
·最初對 AI 的過高期待在企業的實際應用過程中逐漸轉變為更為現實的理性對待。
主要研究結果：
規模化 AI 應用增長緩慢
自 2017 年以來，成功部署大規模 AI 的汽車企業少之又少（僅有 7%~10% 的增長）。然而，未使用 AI 技術的公司數量卻大量增長（達到 26%~39%）。報告顯示，僅有 26% 的公司在嘗試使用 AI 項目（這一數據在 2017 年曾高達 41%）。其原因可能是企業在實際使用中發現很難達到預期的投資回報。研究結果表明：相比中國僅有 9% 的企業在大規模實施 AI 應用（注意：中國企業的 AI 應用原來僅有 5%），美國這一數據則高達 25%，法國為 8%、意大利 5%、印度 2%，這些數據也顯示出巨大的地區差異。
AI 的規模化應用能夠為企業帶來巨大利益
AI 項目規模化應用推進緩慢預示著企業正在錯失良機。報告以一家50強原始設備製造商 (OEM) 為原型，進行建模分析。結果表明，據保守估計交付規模化 AI 應用能夠使營業利潤實現 5% （約2.32億美元）的增長，且將在理想情況下增長達 16%（約 7.64 億美元）。
“藉助AI增強的視覺檢視，出錯率相比先前的系統有了明顯降低。如果能充分部署AI，使其潛能發揮到最大，我們將能夠把目前的成效翻倍，對此我充滿信心。”德國大陸集團AI及人工智能實驗室負責人Demetrio Aiello表示。
相比取代人的職位，AI更多是在創造就業崗位
報告表明AI具有為市場創造就業機會的潛力。所有的高管人員一致認為AI創造了新的就業崗位，而這一數據在2017年僅為84%。
凡是AI所在之處，都有所建樹。
調查發現一個一致的現象，AI的部署對整個汽車企業的每個業務職能都有所助益。據平均統計，AI的應用使研發部門的生產力提高了16%；供應鏈環節的運營效率提升為15%、生產製造/運營效率提升16%；直接節約客戶體驗成本 14%、IT成本16%；縮短15%的研發上市時間和13%的市場營銷/銷售上市時間。
另外，報告還詳細列出了一系列成功部署的AI項目。其中，德國大陸集團藉助AI模擬汽車行駛5,000英里取得的測試數據就是很好地例子，傳統的6,500英里行駛測試需要歷時一個月的時間。
其他案例包括：
·大眾汽車通過應用機器學習成功為120個國家的250種車型精確建模
·梅賽德斯-奔馳測試AI識別系統用於包裹投遞，節省車輛裝載時間達15%
凱捷集團全球汽車業務負責人兼執行副總裁 Markus Winkler 表示：“此次研究結果表明 AI 在汽車行業的推進駛入了減速帶。許多企業正在享受成功部署的喜悅，而也有的企業仍然困頓在最有效的用例中。汽車製造商需要轉變眼光，AI 不是一個令企業脫穎而出的機會，而是想要創造企業未來，佈局資本投入、人才和管理所必須具備的戰略能力。”
“正如報告所言，AI 的部署能夠為每個汽車業務帶來利益，但前提是必須實施規模化應用。想要成功部署AI，企業必須投入正確的技術技能、取得必要的高質量數據，以及擁有良好的管理結構提供正確發展方向和管理層的支持。”Markus Winkler補充道。
實現規模化部署，企業必須投入資本、提升技能並搭建必要的基礎設施：
報告還對規模化 AI 應用最為成功的企業（“規模化冠軍企業”）做法進行了調查，發現其具備以下特點：
·他們對 AI 技術進行了大量資本投入（86%的冠軍企業每年投入超過2億美元）；
·他們專注於僱傭人才和培訓企業員工的 AI 技能（32% 的冠軍公司稱其招聘戰略與 AI 部署相關），而其他公司則為14%；25%的冠軍公司表示他們已經提高了對員工的技能要求並重新培訓現任員工，相比其他公司這一數字僅為8%；
·他們建立了明確的管理結構，重點發展和推進 AI 部署，包括建立管理 AI 投資的專門中央小組以及打造由技術、業務和運營專家組成的跨職能團隊等。
研究方法
凱捷研究院首次與來自全球八個國家的500名汽車公司高管進行了訪談，包括：中國、法國、德國、印度、意大利、瑞典、英國和美國。
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