BCG發布2021年最具創新力企業調查:疫情加重企業創新壓力,75%企業將創新列為優先事項,逾六成擬加大創新投資
波士頓顧問公司 (Boston Consulting Group)發佈的《2021年最具創新力企業》最新調查顯示,在疫情影響下,將創新列為前三大優先事項的企業躍升了10個百分點,達到75%,創下該報告發布15年來最大的年增幅。然而,只有約兩成的企業已準備就緒。
由於新冠疫情的影響,越來越多企業將創新列爲優先考慮事項,並因此改變公司目標和流程的設定。波士頓顧問公司(BCG)的《2021年最具創新力企業》調查顯示,將創新列為前三大優先事項的企業躍升了10個百分點,達到75%,創下該報告發布15年來最大的年增幅。其中更有三分之一的企業主管將創新列爲首要之務。
BCG針對全球1,600名創新企業高層所做的這項調查研究顯示,企業正在投入更多資源;超過六成的企業打算在2021年加大對創新的投資,其中三分之一的企業更計畫大幅加強投資力度,將支出提高一成以上,無論是受疫情衝擊較大或較小的行業都是如此。
BCG報告指出,企業CEO紛紛加大對創新的努力和投資,因為他們意識到創新在增強企業韌性和驅動優勢的作用,比過去任何時候都更為重要。然而,BCG也看到許多企業尚未做好準備──他們還沒有打造推動創新的流程和能力,恐怕難以將願景轉化爲價值。
BCG發現,只有約兩成的企業已做好實現創新理想的準備。而做出承諾(將創新視爲優先事項並加大投資)且準備就緒(已具備必要的平台和實踐)的企業,從新産品、服務和營運模式上獲得收益的機會,要比同行企業高出四倍。
不過,BCG董事總經理暨全球合夥人陳美融表示:「我們相信大多數企業可以從策略上、商業模式設計和組織能力等方面推動有針對性的變革,從根本上提高他們的創新準備力。」
企業在創新準備力方面的差距,也體現在績效上;在BCG去(2020)年調查中,最具創新力的50家企業所獲得的股東總回報就充分證明了這一點。新冠疫情爆發前選出的50家創新企業,在過去一年的績效表現,比MSCI世界指數足足高出17個百分點;即使剔除了那些高速發展的科技巨頭(蘋果、谷歌、亞馬遜、臉書和Netflix),這些頂尖創新企業的績效仍比指數高出13個百分點。
前50名最具創新力企業
除了去年也在榜單的33家公司外,2021年的名單中,有12家公司是在缺席榜單至少一年後重返前50名,另有五家是新進榜的公司。排名前十的企業依序為:蘋果、Alphabet、亞馬遜(Amazon)、微軟、特斯拉(Tesla)、三星(Samsung)、IBM、華為、索尼(Sony)、輝瑞(Pfizer)。
今年的50家最具創新力企業的排名(見下表)突顯了承諾和準備的力量。首先是今年最具話題性的輝瑞(第10名)與莫德納 (Moderna)(第42名)(默克藥廠〔第35名〕是該公司的早期投資者)。致力於創新與準備促使輝瑞公司在與BioNTech合作下,不僅將COVID-19疫苗的研發時間從十年以上縮短至一年內,而且還提高了生産能力,以提供全球亟需的疫苗。雅培實驗室和博世(分別為第29名和第30名)是率先推動開發COVID-19檢測試劑與設備的企業。以零售業來說,Target百貨(第18名)和沃爾瑪(第23名)受惠於疫情前對電子商務和全渠道能力的深度投資,能夠因應疫情中爆量的消費需求。亞馬遜(第3名)則大幅提升了消費者對安全網購和快速送貨上門的渴望。
BCG董事總經理陳美融指出,前50大創新企業未見台灣公司上榜,主要也反映台灣雖然在全球創新供應鏈佔有一席之地,擅長成品管控與流程優化,但在解決方案與業務模式創新上,仍然有長足的進步空間,其常見的主因包括:跟隨潮流但缺乏根據自身能力及市場機會匹配來選擇創新領域、欠缺跨產品思考市場進入等端到端的商業模式、過度由上世代高層主導創新的「老闆說了算」文化等,都是在創新發展上的阻礙。
CEO的創新議程
此次調查中,BCG也透過訪談各個產業的眾多CEO和創新負責人,了解企業在創新過程中經常遭遇的難題:推動商業模式創新、核心業務數位轉型、強化客戶洞察、培養不斷創新的文化。
對於許多企業而言,新冠疫情是對其商業模式突如其來的壓力測試。同時企業仍持續面對既有的競爭壓力。因此,近半數企業(49%)將商業模式創新視爲未來的三大優先要務之一,其中又以能源(朝向分散化和綠色能源發展)、軟體(朝向雲端服務和軟體即服務發展)和保險行業(朝向數位化與分析優先發展)對於商業模式創新的需求更爲迫切。
此外,2020年讓人不再懷疑數位流程的價值與價值主張。核心業務的數位轉型現在是75%的CEO眼下首要之務,65%的企業正加緊實施轉型計畫。數位化的一大好處,便是能透過全新的產品、服務和商業模式賦予創新的動能,並創造競爭優勢。
然而,BCG的研究表明,大約80%直接面對消費者的企業只使用最基本的客戶洞見工具。許多企業大量投資於消費者研究或長期跟蹤消費者行為,卻可能缺乏從資料、洞見再轉化為行動的能力。
BCG的研究還表明,面向產品的團隊和面向客戶的團隊之間的脫節,是創新成功的主要障礙。在2021年的調查中,幾乎三分之一的公司認為,研發和銷售團隊之間的合作不夠理想是他們提高創新力的最大障礙。領先的企業會運用一系列解決方案來弭平產品開發和銷售之間的鴻溝,並為更具顛覆力的創新帶來動能。而領導者也會提出這樣的問題:公司營收中有多少比重是來自新產品、數位服務或商業模式?
報告中也發現,排名前50的創新企業(例如,微軟、阿里巴巴、思科等)領導層往往展現出更高的性別和種族多元包容力。BCG透過追溯至2005年的資料證明,是多元化推動了創新,而不是創新提高了企業的多元化。
下載報告原文:https://www.bcg.com/publications/2021/most-innovative-companies-overview
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【城市新聞】 2020/08/04 #新聞關鍵字
#宏碁電動自行車
看好全球電動自行車市場需求,宏碁董事長陳俊聖表示,宏碁品牌電動自行車已經獲歐洲經濟認證,目前僅有3個品牌電動自行車獲認證,除宏碁外還有Panasonic、Bosch。陳俊聖表示,電動自行車需要有感應器,和好的電池芯,能獲得歐洲經濟認證覺得很驕傲。看好歐洲電動自行車的市場還會再擴大,宏碁跨領域挑戰新商機。
#蘋果可望支援NFC收款
根據彭博社報導,Apple 收購了支付科技新創 Mobeewave,將來 iPhone 可望透過 NFC 功能就能支援感應式支付收款。不論是嗶手機或嗶信用卡,只要有支援 NFC 支付功能,Mobeewave 的技術可以讓手機上的 NFC 晶片直接感應收款,而 iPhone 6 之後的手機都有內建 NFC 晶片。
#身後事數位化
新冠肺炎疫情期間,歐美日興起YouTube葬禮、Zoom葬禮;台灣遺囑律師劉韋德設計的七七七遺囑產生器App,引導人們用數位工具寫遺囑、交代身後事,疫情期間下載人數暴增三成。新冠肺炎讓葬儀社被迫採取新的形態舉行告別式。歐美日等國相繼出現葬儀社透過LINE或臉書等社群平台發送訃告,以Zoom視訊會議或YouTube直播葬禮,親友不僅可線上觀看、還能用鍵盤彼此撫慰。而弔唁用的花籃與奠儀,也可透過網路數位支付致贈。還有新創公司推出「身後事」線上規劃,協助憂心這場世紀大瘟疫的民眾規劃身後事,將資訊儲存在雲端和特定親友分享。
#DevDays Asia 2020 Online 亞太技術年會
隨著5G 開台帶動了多元商業應用,人才更成為前瞻技術落地的重要動能。由經濟部工業局指導,台灣微軟主辦的「DevDays Asia 2020 Online 亞太技術年會」系列活動將於 8 月 19 日(三)至 8 月26 日(三)接力登場,議程包含主題論壇、專家演講、數位工作坊、線上黑客松及產業應用分享等等,因應疫情爆發後的新常態趨勢,今年活動不僅革新為雲端交流,更將匯聚全亞太地區的 IT 領域專家、開發人員、學生或技術愛好者一同報名參加,推動台灣成為亞太人才培育中心,讓台灣全面 Skill Up!
#GoShare串接 Apple Pay
Gogoro旗下的共享機車品牌GoShare,上線不到一年用戶數已突破70萬人,更率先成為第一個和蘋果談成Apple Pay NFC技術的共享交通業者。GoShare提供「端至端(End-to-End)」服務平台,一手包辦車輛、軟體與服務,採用自家Gogoro電動機車與自行研發的App軟體,加上後勤服務輔助,完整掌握使用者體驗。GoShare原本的租借方式有兩種:一種是透過手機App預約,另一種是只要掃GoShare車上的QR Code就能直接租借車輛,但QR Code還是受環境光線、掃描等限制。由於GoShare本來就有NFC(短距離無線通訊)功能,於是進一步導入Apple Pay NFC技術,將舊有QR Code掃碼功能體驗再升級。目前Apple Pay NFC技術僅支援iPhone XR以上機型,iPhone舊機型、Android手機無法適用。
#Audi合作在地新創
近期新創期望能透過企業加速發展,而企業則希望透過新創加快外部創新,因著這樣的趨勢,台灣奧迪早從2018年就開始舉辦Audi Innovation。除了積極扶植了三年的新創團隊之外,Audi也著眼於全球新創圈,從德國總部到台灣分公司都積極發展在地新創,優化服務與革新客戶互動關係。舉例來說,為有效防堵新冠肺炎(COVID-19)疫情擴散,實體賞車活動幾乎停止,在這樣的狀況下,德國總部與在地新創合作,讓線上顧問能透過免持攝影鏡頭與消費者互動,以提供專業的汽車諮詢服務;同時該系統還可進一步跟Audi顧客關係管理(Customer Relationship Management;CRM)系統串連,紀錄線上顧問與消費者的互動過程,從而優化體驗服務。展望未來,台灣奧迪將持續從數位化、永續化與都市化三個領域著手,與新創們一起推出各種創新應用服務,實際幫助新創的產品、技術在台灣市場落地商轉。
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近幾個月,在AI賦能未來醫療的思考特別多,受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網:
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/
中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22
新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜,一家位於加拿大多倫多市的人工智能(AI)企業BlueDot捕捉到一些異常:中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例,BlueDot迅即反應,運用自然語言處理、機器學習等技術,結合大數據和定位追踪,迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀,正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎(Covid-19),這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。
BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用,過去幾個月裡,AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用:從疫情預測到篩檢,從接觸警示到快速診斷,從前線無人配送到實驗室藥物研發,人工智能助力防疫派上了不少用場,為特定場景應用賦能。
隨著疫情在全球蔓延,AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國,基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具,當人們靠近確診病例時,就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸,阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例(比人類檢測快了近60倍),準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景,代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州,電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統,一旦老人出現身體異常症狀,系統就會發出即時警報。
不過,目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說,過去四個月內,AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出,我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性:預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然,AI的零散表現也有客觀原因:醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種;且在新冠疫情襲來之前,我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性,沒有提前採取相應的技術預防措施;最為關鍵的是,我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。
把目光看向未來,我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。
首先,作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說,機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫,名為CORD-19。它將相關數據進行彙編,並把最新研究集中收錄,匯總的格式可被機器讀取和解析,以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS(非典型肺炎)、MERS(中東呼吸綜合症)等關聯術語的醫學專業學術文章。
其次,眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯(Peter Diamandis)估計,全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中,他們正在進行數以萬計的實驗,並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。
3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」,匯集與疫情相關的大量信息,包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓,幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況,以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次,下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月,阿里巴巴便推出了一種AI算法,該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練,並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後,阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源,與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據,推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。
據估計,現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計,AI醫療市場的年複合增長率為41.7%,從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元,主要分佈在六大領域:醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發,新冠疫情期間浮現的種種需求,將加速AI賦能醫療的場景落地。
在後疫情時代,我期待AI將加速融入醫療體系,賦能並推動醫療改革。其中深度學習(Deep Learning),即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力,是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡(Deep Neural Networks)作為AI的一個子領域,已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查,以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後,不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。
AI賦能醫療,首先能簡化及優化現有的醫療流程,例如醫院的作業流程,保險履約的繁複流程。將AI與RPA(Robotic Process Automation 機器人流程自動化)結合,可對某項工作流程進行智能拆解及優化,進而大大提高醫療系統的運營效率,預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化,AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量,無論在數量上還是精度上都是機器級別,遠非人類所及。
有了充份的醫療大數據作為基礎,AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據,就可以根據跟踪動態數據的波動變化,進行數據驅動的診斷,並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而,再先進的技術系統要做到真正有效,勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接,此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。
再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR(基因編輯)等醫學突破方面,AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業,研發一種新藥往往需要付出高昂的投入,某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗,也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在,科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量,測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響,這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一,這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子,以複製主要病毒蛋白為靶標,早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代,用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本,整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。
不久的將來,隨著醫療科學和電腦科學進一步融合,我們將進入一個全面自動化的AI時代,到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高,將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來,下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。
或許再過15年,許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們,幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門,如果需要進行手術或者外科治療,通常會由機器人操作,或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來,醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上,醫療專業人員及富有同情心的護理人員,將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統,但更多的時間會與患者溝通,安撫他們的傷痛,為他們提供情感扶持。在我的想像裡,15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的:
***
2035年一個冬季早晨,我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間,刷牙的時候,洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘,我的私人AI醫師助理發出了警報,顯示我的唾液樣本部分指數異常,並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時,醫師助理返回了分析結果,判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後,我的AI醫師助理建議,如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話,有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前,家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息,她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛,一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***
當然,凡涉及到患者的醫療記錄,就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為,任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步,是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題,應該有更為創新的技術方法來應對。
好消息是,近年聯邦學習(也被稱為分佈式學習)已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術,患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備,機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理,再進行後續整合。聯邦學習、同態加密,結合可信硬體執行環境等技術,將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好,以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。
這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實:整體人類命運是共同體,人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上,國際合作曾消滅了全球延燒的天花,也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界,控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域,每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進,全球化的數據科學,將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。
AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作,也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。
經歷這次疫情,我們應清醒地意識到,要將人類醫療體系推往新的高度,著實需要傾盡全球之力。
創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士
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