到2030年，人工智能将有望在中国的交通运输和其他关键产业中撬动巨大经济价值。若要把握这一机遇，须在多个维度进行战略合作和能力建设。
过去10年，中国打下了坚实基础，全力推动人工智能产业发展，对全球人工智能也做出了重大贡献。如今，人工智能在中国的金融、零售和高科技行业的普及率很高，这些行业合计占到全国人工智能市场的三分之一以上。未来10年，人工智能将为中国一些关键产业带来巨大的增长机会，尤其在如汽车、交通运输和物流；制造业；医疗保健和生命科学；企业软件等创新和研发支出向来落后于全球同行的行业。在这些行业，一系列人工智能用例每年可创造超过6000亿美元的经济价值。
麦肯锡全球资深董事合伙人艾力（Alex Sawaya）指出：这些新创造的经济价值有的来自人工智能赋能的产品或服务创造的收入，有的来自效率和生产率提高后节约的成本。对各行各业来说，人工智能用例都有可能成为企业的‘兵家必争之地’，因为它将催生出未来的行业领先者。
在6000亿美元的机遇中，半数以上将来自汽车、交通运输和物流行业（约64%）；19%来自制造业；13%来自企业软件；还有4%来自医疗保健和生命科学。此外，每个行业的价值创造机会往往集中于两三个领域。
汽车、交通运输和物流
中国是全球最大的汽车市场，保有量已超过美国。如此庞大的规模为人工智能的发展提供了一片沃土。麦肯锡这份报告指出，人工智能对汽车行业的潜在影响最大，有望创造超过3800亿美元的经济价值。这种价值创造可能主要来自以下三个领域：自动驾驶或无人驾驶汽车（约3350亿美元）、为车主提供个性化体验（约300亿美元）和车队资产管理（约150亿美元）。
麦肯锡全球董事合伙人吴听表示：自动驾驶或无人驾驶汽车对行业创造的价值比例最大，其中一些新创造的价值或可归因于财务损失的减少，如医疗救治、急救服务和车辆成本。用推荐技术处理联网汽车数据，可让汽车厂商和人工智能公司提供定制化的软硬件升级建议和驾驶体验，开辟收入新来源。此外，随着车企和专注于物流行业的人工智能企业开发运营优化程序，分析物联网数据，可为物流运营商确定燃油效率更高的路线和成本更低的维护站。
制造业
在制造业，中国正从低成本的玩具和服装制造中心，转型成为处理器、芯片、发动机和其他高端零部件等精密制造领域的领导者。人工智能有利于促进制造业从生产执行向制造创新的转型，从而创造1150亿美元的经济价值。这之中，绝大部分创造的价值（约1000亿美元）将来自流程设计创新，这就需要通过丰富的人工智能应用加以实现。其余的价值创造（约150亿美元）可能来自人工智能促进的产品开发。
企业软件
与其他国家和地区一样，中国的企业也纷纷开启数字化和人工智能转型，推动着新的本土企业软件行业蓬勃发展，为建立必要的技术基础提供支持。这些企业提供的解决方案可以再创造800亿美元经济价值。其中云服务和人工智能工具预计将贡献超过一半的价值创造（相当于450亿美元）；人工智能驱动的SaaS（软件即服务）则有望贡献350亿美元的经济价值。
医疗保健和生命科学
近年来，中国加大了对医疗保健和生命科学领域的人工智能创新投资。人工智能赋能研发可以在加快药物发现速度、优化临床试验和支持临床决策这三个方面增加超过250亿美元的经济价值。
麦肯锡全球董事合伙人张芳宁介绍说：人工智能技术能加快靶点识别和新分子设计，加快新药发现和上市速度，并降低药物研发成本，可贡献约100亿美元的经济价值。通过优化临床研究设计、试验交付与执行及产生真实世界数据，可减少临床试验时间成本，加快新药上市速度。此外，使用机器学习算法处理医学影像和数据，还可预测诊断结果并支持临床决策，产生约50亿美元的经济价值。
以上四个行业都需要在6个关键赋能领域大力投资和创新，从而最大化获得人工智能的价值。6个关键赋能领域包括：数据、人才、技术和思维转变（此四项属于对人工智能技术的采用和规模化的范畴），以及协调生态系统和适应监管法规（此两项共同构成市场协作，可被视为战略的范畴）。
整体而言，数据、人才、技术和市场协作这四个领域是所有行业面临的共同挑战，不仅会对取得的经济价值产生重大影响，而且一旦应对不好，也会大大增加解决其他挑战的难度。
数据：指可用的数据量、数据的标准化和连通程度；
人才：指现有人力资本的数量和质量、用于技能建设的基础设施、人才吸引力；
麦肯锡全球董事合伙人沈愷表示：知道在什么领域提什么问题，甚至可以决定企业某个人工智能项目的成败与否。因此，这4个行业的组织都应开展系统性培训，将现有的人工智能专家和研究人员转型为人工智能转译员。这些人知道应该提出哪些业务问题，并将业务问题‘翻译’成人工智能解决方案。
技术成熟度：指数字化和分析技术的普及程度，包括软件、云计算、边缘计算、大数据、先进分析等；
市场协作：指特定垂直领域的各相关方合作并定义新的标准或协议，抓住人工智能发展机遇。
人工智能有望成为重塑中国关键产业的强大力量。然而，在最有价值的用例所在的产业，没有一个业务领域是唾手可得的，即如果只是略作投资将无法部署人工智能技术。只有进行多维度的战略投资和创新，才有可能充分释放人工智能机遇所蕴含的巨大潜力。
