不同行业如何参与人工智能？

人工智能（AI）有望提高生产力并推动经济增长，但由于各行业活动性质不同，其对各行业的影响并不均衡。要充分发挥人工智能的优势，我们需要深入分析并理解影响人工智能应用的因素，包括开发和维护人工智能技术所需的人才需求、创新性人工智能应用的开发情况、人工智能与不同职业和行业中各类任务的相关性（以及其实施障碍），以及人工智能的实际使用程度。

解析人工智能强度：四大关键因素

为评估人工智能对经济各行业活动的影响程度（即 “人工智能强度”），一项经合组织（OECD）研究聚焦于四个关键指标：

1. 人工智能人才：以与人工智能相关的在线职位空缺占比为代表，反映对具备人工智能技能的劳动者的需求。

2. 人工智能创新：以与人工智能相关的专利占比为衡量标准，代表新型人工智能技术和工具的创造情况。

3. 人工智能接触度：一种衡量各行业任务受人工智能潜在影响的新指标，同时考虑成本或监管等障碍。

4. 人工智能采用率：实际在运营中使用人工智能的企业占比。

这些指标共同构成了各行业人工智能发展状况的全面图景，有助于我们更好地理解某些行业在人工智能强度方面处于领先地位的驱动因素，同时也揭示了部分行业人工智能强度较低的原因。

人工智能强度高的行业也在塑造技术

信息技术服务、媒体和电信等行业在人工智能强度的各个维度上都排名靠前。这些行业不仅在应用人工智能，还通过对人才和创新的投资，积极塑造着人工智能的未来。科学研发行业的人工智能强度也十分显著，凸显出人工智能作为现代研究基础工具的作用日益重要。考虑到该行业的创新能力和高技能劳动力队伍，这一结果并不令人意外。该行业的部分成果还成为人工智能技术进一步发展的基础。

表现参差不齐：人工智能时代的机遇与挑战

并非所有行业都在将人工智能整合到业务中。例如，制药行业对人工智能人才的需求较高，但人工智能创新水平较低，这可能是因为该行业更多依赖现有的人工智能应用，这些应用程序被采用和调整为人工智能人才使用。此外，该行业目前的人工智能采用率并非最高，这可能意味着，随着对专业人力资本的需求进一步转化为相关应用，人工智能有潜力在该行业得到更广泛的应用。

作为信息通信技术（ICT）革命核心的计算机和电子制造业，展现出强劲的创新努力、对人工智能人才的高需求以及巨大的人工智能应用潜力。然而，其人工智能的广泛应用尚未实现，这表明该行业存在未被开发的机遇，同时也面临着一些实施挑战，例如将人工智能整合到现有的传统自动化系统中，以加强预测性维护或实时决策。

其他行业，如运输设备制造业、其他机械和设备制造业，总体人工智能强度处于中等水平，且在不同人工智能强度指标上的得分也较为接近。

传统行业：落后还是具有结构性差异？

食品、纺织、木材和造纸以及建筑等行业的人工智能强度较低。但这并不一定意味着这些行业正在落后，反而可能反映出这些行业存在独特的技术需求或障碍，需要针对性解决。例如，建筑行业的人工智能强度潜力有限，这与其许多工作的实体性质有关。虽然使用软件进行排班或原材料使用规划可能会受益于人工智能，但如今浇筑混凝土等工作不太可能从人工智能中获益。不过，随着自动化技术的进步，未来这种情况可能会改变，从而为人工智能创造更大的应用潜力。

对企业领导者和政策制定者的启示

这些发现挑战了 “数字化转型与人工智能采用必然同步” 的观点。虽然两者存在一定关联（例如建筑行业的数字化强度和人工智能强度都较低），但分析表明，数字化先进并不一定意味着在人工智能领域处于领先地位。例如，运输设备制造业是数字化强度较高的行业，但人工智能专利活动和人工智能接触度相对较低；木材和造纸制造业虽然属于中高数字化强度行业，但人工智能强度也较低。这表明，人工智能的普及可能有其自身特点，需要独特的策略和能力。

对于企业领导者而言，了解所在行业的人工智能强度水平，有助于衡量自身的人工智能应用努力，并发现获取竞争优势的机会。那些人工智能潜力较高（以人工智能接触度指标为代表）但当前采用率较低的行业（如计算机和电子制造业），企业可通过战略性投资人工智能，有望超越竞争对手。

对于政策制定者而言，这些发现不仅凸显了各行业间与政策相关的差异（例如上述潜力与实际采用之间的差距），还为未来的分析奠定了基础 —— 结合人工智能强度分类法和其他数据源，可能有助于更好地理解人工智能对经济成果的影响。

前路展望：复杂且不断演变的格局

人工智能的采用正在以超越 “科技行业” 与 “非科技行业” 简单划分的方式重塑各行业。相反，在人工智能时代，不同行业正根据自身的特定需求、能力和挑战，探索独特的发展路径。理解这些模式对于任何试图驾驭人工智能革命的人 —— 无论是企业领导者还是政策制定者 —— 都至关重要。