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文 | 彭赛琼
来自雷锋网（leiphone-sz）的报道
雷锋网按：认知技术是模仿人类大脑，能够独自完成或协助人类完成任务，协助人类决策，以及能够自动计划、推理和学习的技术。包括RPA(机器人过程自动化)、计算机视觉、机器学习、自然语言处理/生成、语音识别、规则系统、深度学习、机器人等。
认知技术的业界发展进行的如何，我们似乎很难从新闻消息的只言片语中了解实情。
谁已经采用了认知技术？认知技术对他们的事业有什么影响？他们对认知技术的看法又是什么？
德勤近日出炉了一份调查报告，通过对美国的1500名高管进行调查，分析了当下认知技术在商业领域中的现状。
这1500名高管，大约有74%曾是认知技术的专家，对认知技术有深入的了解。剩下的26%则表示自己对认知技术有全面的理解。他们之中，有30%是属于CEO、总裁、董事级别。
报告为我们展示了高管们对认知技术的看法：
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早期实践者对认知和人工智能技术都持乐观态度；他们都采用了各种认知技术来增强产品、服务等 -
认知技术主要投入到了技术部门，项目由技术部门主管；一些公司已经获得了认知技术带来的效益 -
认知技术还处于发展阶段，目前还有人才上的不足、与已有的系统难融合的问题；认知技术并不会造成大量失业，甚至会创造新的工作机会和工作模式，越早准备越好
在这份报告中，“认知技术”和“人工智能”经常代表同一含义，指能够完成或协助人类完成任务，协助人类决策，以及能够自动计划、推理和学习的技术。包括机器过程自动化、计算机视觉、机器学习、自然语言处理/生成、语音识别、规则系统、深度学习、机器人等。
由于原文是一份较长的英文报告，雷锋网为您总结和归纳了报告重点内容，助您在最短的时间内获得最重要的信息。
报告原文，可关注“雷锋网”公众号，回复关键词“德勤认知技术调查”获取”
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一、现状：信心满满，目标接地气
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信心来自实干
该调查最突出的发现就是，已经开始采用认知和人工智能技术的调查对象，对于这些技术在今天和未来的角色都非常看好。76%左右的被调查对象认为认知技术将会让他们的公司在未来的三年内有很大的改变。
同时，也有很多的公司认为，能否及早使用AI是提高商业核心竞争力、先发制人的关键。
这不是高管们的空谈，调查发现，参与者们所在的公司应用了相关技术，部署了试点应用和项目。包括RPA（机器人过程自动化）、统计机器学习、自然语言处理或生成技术、深度学习神经网络等，应用在图像识别和语言识别、自动化手工操作流程中。
这些高管所在的公司中，28%的公司已经有1～2个试点项目，34%的公司已经有3～5个试点项目，20%的公司有6～10个试点项目。而对于生产产品的公司，31%的公司表示已经有1～2个试点产品，31%的公司表示有3～5个试点产品，4%的公司目前还没有相关产品。
2. 目标明确
调查对象们的这些项目主要是用于增强功能、产品、服务等。这些公司希望能够通过让他们的产品和服务更加智能来提高这些产品和服务的价值。这样的目标看起来非常得接地气。而有些公司则显得“前卫”一些。有1/3的被调查对象则希望借助认知技术来发展新产品。
减少人力并不是这些公司使用AI的首要目标，他们也还未采取过大的裁员行动。他们甚至认为认知技术能够增加工作机会。有56%的被调查者相信，在工作中充足的改变，在认知技术浪潮中是有必要的。
在调查中，有些公司则表现的比较特别，他们使用认知技术并不只是为了达到一个目标，而是为了达到成套的目标。例如著名制药公司辉瑞，就有使用了RPA的改变内部流程的项目、客服流程服务、加快研发速度的项目等。
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二、项目实施细节
1. 技术部门最需要投入，但也离不开供应商的支持
调查发现64%的调查对象认为IT部门是最需要认知技术投入的。而产品研发部门则处于第二位，有44%的高管认为这一部门是最需要认知技术投入的。
而其他的部门依次为：客户服务（40%）、供应链管理/采购（38%）、服务运营(37%)、制造(32%)。
这些项目或产品并不都是公司自己设计或生产的。58%的公司使用由供应商提供的认知技术软件，而只有20%的公司则自己从头研发。在实施这些项目的时候，58%的公司表示会采用供应商和本公司技术人员的组合团队来进行实施。
2. 效益初显
虽然认知技术还只是在早期阶段，但是有83%的被调查对象表示，他们的公司已经获得了中等程度（53%）、甚至是很大（30%）的效益。AI正在创造效益，这是已经成为了一个广为流传的认识。90%的被调查对象认为认知技术是他们公司战略的重中之重。也有90%的被调查对象认为，未来，认知技术对战略的意义，比今天更加重要。
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三、难点和机遇
1. 两大难点
尽管对认知技术表示乐观，但也不意味着他们就是顺顺利利的。47%的被调查对象认为将认知技术项目和已有的流程或系统相结合是困难的。
除了以上两个难点，40%的被调查对象认为，昂贵的技术和专家人才支出也是一大挑战。37%的被调查对象则表示管理人员跟不上技术的发展也是他们的痛点，这些管理人员无法理解认知技术和及其原理。35%的被调查对象则表示无法获得足够的技术专家是一个主要的问题。31%的被调查对象则表示目前技术还未成熟，还有18%的被调查对象则表示这些技术在市面上已经泛滥了。
以上的这些挑战，并不是整个认知技术都面临的，例如，使用机器学习或专家系统的公司则主要面临难以与企业原有系统整合的挑战，而40%使用自然语言处理技术的公司则认为技术还不够成熟。
2. 未来的机遇
调查发现，69%的公司认为未来不仅不怎么会出现失业现象，甚至还能创造就业机会。有28%的被调查对象认为认知技术将会产生新的工作机会。
28%的被调查对象认为在认知技术能够在协作人类工作的领域给人类带来新的工作方式。51%的被调查对象认为，未来三年内，机器和人类就能实现互助。而有36%的人认为是在5年之后，28%的人认为是在十年之后。
由于认知技术将会带来新的工作和新的工作方式，大部分的企业也认为，改迅速掌握新技能是很有必要的。有56%的公司认为，员工现在就需要针对工作方式技能做出充足的改变。
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决策建议：
虽然德勤此次调查的对象都来自美国，但是也为我们提供了一些认知技术实践者的做法和看法。他们对认知技术非常看好的同时，也在脚踏实地为未来的变化做准备。他们的经验或许也有可借鉴之处，雷锋网提炼出了以下几点：
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进行试点项目 实践出真知，如果只是看好而不实践无异于叶公好龙。而实践也需要投入成本，在此次调查中，不同的公司有不同的投入规模。12%的公司投入了1千万以上，而投入在5百万到1千万，1百万到5百万，50万到1百万的公司则各有25%(美元)。我们在投入上可根据需求和财务实力来决定试点项目规模和个数。 -
投入到技术部门，也寻求供应商的合作 不论是IT还是研发部门，技术部门无疑是最能理解认知技术的部门，通过技术部门来带动整个公司的认知技术发展是较为稳健的策略。但是囿于人才短缺和成本问题，在研发和实施的过程中，引入供应商进行合作，也有助于项目的高效完成。 -
做好员工培训工作，为未来工作做准备 高管们认为员工应该迅速掌握新技能以应对新的工作方式甚至是新类型的工作，但这种改变并不是完全自主的，企业应该为未来的员工培训、重组、退休等做好准备，并提前在工作流程设计、劳动力规划、技能升级等方面做出调整。例如，培训上，需要培养一般员工们对认知技术的认知，培养专业员工的开发、使用认知技术的能力。架构上，需要建立推动使用认知技术的部门等等。
驱动数字化转型前进，这5个鬼扯问题不可回避
【导读推荐】
常听到这样一句话：“数字化转型后便能“彻底变革”公司”，但通常看到的结果却是走向“灭亡”。
唯有“改变游戏规则”才能驱动数字化转型，此文值得思考。
国内热火朝天聊互联网转型，美帝国的小伙伴也在聊Digital Transformation。许多高管和董事会都非常渴望通过数字化转型来获得效率、创新和竞争力。从我的接触下来看，那些没有想透切、乱动的数字化转型都有点找死的味道。高管和团队以为读了两本市面畅销书就可以开干，更为恐怖的是把互联网思维、互联网热点挂在嘴上，手头做的却是传统套路。
唉！转型是反人性，痛苦的！
作为数字化转型战略顾问，一直关注新科技采用及数字化转型实践情况。经常听到一些企业使用“颠覆式变革”、“空前规模”、“全面数字化”等形容词来表示转型的决心，看起来要 “彻底变革”公司，并“颠覆”整个行业。但是当我走访高管团队对他们的战略转型关键细节盘问时，存在的困惑呈现共性化。
关于数字化转型，现将观察和经验总结成5个扯淡状态。让我们一起直击数字化转型的现实之魅！
一、扯 : 每个公司都必须数字化转型。
其实: 并非每个公司、流程或业务模式都需要数字化转型。
数字化转型不是软件升级或供应链项目改进。数字化转型是为了应对可预期的数字化冲击，构建一个合理的新的运营范式。例如我们准备启动对业务流程的数字化转型，需要创新的、业务数字化工具（例如流程建模和数字模拟业务的软件）对流程进行重构。
作为数字化转型的第一步，我们需要诚恳地评估公司是否能够将业务流程中固有细微差异进行数字化、模型化。简单地说: 我们能对现有的流程进行数字化建模吗?许多公司不能。碍于中国市场及行业特征，很难轻松简单地将所有业务流程进行数字化转型，但是可从特定的模块开始。
数字化转型最终还是由市场份额、收入和利润说了算。这意味着，即使一些公司能够对企业细微流程进行数字化建模，最终数字化转型还是很难成功转型的（仅仅因为这是种可能，并不意味着它确定、且有利可图）。现有的业务规则、流程、商业模式可能运转的很好，简单粗暴推动数字化转型的努力并不是明智选择。
随着竞争格局的变换，行业规则、流程、商业模式的效率可能会降低。当这种情况来临前，组织会集体渴望数字化转型。我们不能为了转型而转型！
二、扯 : 数字化转型紧扣高精尖或者“颠覆性”技术
其实: 大多数数字化转型技术更多是 “常态”的运营和战略性科技而不是所谓高精尖或“颠覆性”技术。
许多数字化转型杠杆都来自于可靠的运营技术(例如数据库)和战略性技术(CRM+ERP)。数字化转型真正通过高精尖(如AR)或颠覆性技术(如人工智能)来实现的少之又少（企业少、机会窗口也少）。
不是那些得瑟的互联网企业有多厉害，而是传统企业的业务流程和商业模型已经过时而已。例如，Uber和Airbnb公司在一定程度上替换了出租车和酒店的模型。咋一看是所谓的新兴技术让Uber和Airbnb成为独角兽，但其背后靠的是扎实科技：智能终端的流行、4G网络的铺设、应用程序商店、移动体验优化、位置定位技术、数据算法等。与高精尖相比，使用已经广泛使用的技术来实现数字化转型，往往更为容易。
不少蠢萌的领导一直在准备寄希望能抓住下一波新兴高技术来完成数字化转型，但往往难以预测和提前准备那些对特定行业具有真正意义的下一波浪潮。人工智能、大数据、移动互联网等看起来是风口，但如果没有互联网范式的新运营和技术迭代保障，企业是很难抓得牢、接得住福气的。
三、扯 : 盈利好的公司最有可能实现数字化转型。
其实:拥有迫切需求改变自身的，或者那些被逼迫到悬崖的企业往往数字化转型更易成功。
那些怀揣使命，在数字化转型中勇于尝试的公司更有机会改变自己。上市公司往往对变革心存疑虑的，不妨试想一下：在没有市场压力的情况下，有多少成功的公司有意变革商业模式的?变革是昂贵的、耗时的、痛苦的！当数字化变革进展缓慢或步履维艰时，项目推动者极易成为公司内部政治的靶子。
员工虽每天泡在微信、直播、游戏中，但他们对数字化转型往往也是严重抵触的。数字化转型和数字化办公不同，数字化转型将改变员工习以为常的工作流程，变革舒适的组织。
大多数人都对数字变化产生抵触，尤其那些很稳定、很舒适的组织中。数字化转型的努力往往备受阻碍，我们看到当一家公司开始走向倒闭时，那些对变革的抵制就会很快消失。但在这一天到来之前，很难让组织里的员工去变革那些（曾经被认为是坚不可摧的）东西。
对数字转型的阻力最小的前景或公司在哪?当公司大量流失客户和营收，或拥有大把融资的初创公司，像这样的情况，他们有企图心，又有创新容错的战略空间，这就为数字化转型提供很好的情景。与之形成鲜明对比的是：成熟的公司已经达到持续盈利的水平，商业模式是被充分验证的可持续流程所驱动。只需要按照既往套路来运转，他们就不愿意颠覆从流程和组织状态。
四、扯 : 领导型企业转型往往比别人更快一步
其实: 颠覆性的变革，很少从市场领导型企业开始。稳定的行业商业模式决定市场中既定地位。
领导型地位企业，经常口头上不痛不痒地倡导创新和颠覆式创新，很少成为行业创新变革的坚定执行者。当股东叱喝管理层变革，或者利润开始较大下滑时，这群家伙才可以心不甘情不愿地进行数字化转型。
从经验来看，行业颠覆者常常是改变游戏规则的一群初创企业。独角兽企业往往用数字化武装那些传统到不能再传统的行业。例如美团、Airbnb(酒店)、滴滴、亚马逊(图书、零售)。
是否意味着行业领导者不可能颠覆自己?当然也不是。历史经验概率来看：颠覆性创新或者变革很少来自那些坐拥稳定收入、利润丰厚的公司。
五、扯 : 高管们是非常渴望数字化转型。
其实: 真正想要改变公司的高管人数少得可怜，尤其是上市公司的高管。
数字化转型想成功，必须得到高层管理人员的大力支持。需要高级管理团队公开的、持续的支持才行。
公开的、持久的、坚定的支持比我们想象的要困难很多！高管们担心在变革中会影响到自己在公司的地位；许多高管在看到数字化转型的复杂性后直接退缩，尤其是看到数字化转型效果一时半会出不来时。高管们拒绝改变，极不愿意调整那些已经被验证且一直源源不断为股东创造财富和稳定业绩的商业模式。
观察下来：高管们在数字化转型上说一套，做一套！高管们为公司长期成长而努力貌似自然而然的事情，其实他们的动机往往更为复杂。
数字化转型之所以不易，是源自范式之间的跨越！ 重塑范式的是个系统活，一切才刚刚开始，但现在你必须开始行动........
作者：唐兴通
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
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重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？ -
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？ -
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
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精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。 -
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。 -
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。 -
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。 -
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
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创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案； -
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率； -
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
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超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机； -
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新 评估未来的知识和技能类型； -
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开 发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践； -
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临 较高失业风险的人群； -
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
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