福布斯：2018機器學(xué)習(xí)與人工智能市場評估與預(yù)測

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關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

1.根據(jù)國際數(shù)據(jù)咨詢（International Data Corporation，IDC）的預(yù)測， 在人工智能和機器學(xué)習(xí)上的的花費將會從2017年的120億美元增長到2021年的576億美元。

2.在2013到2017年之間，機器學(xué)習(xí)專利將達到34%的復(fù)合年均增長率，在所有專利分類中增長速度排第三位。

3.德勤全球（Deloitte Global，世界四大律師事務(wù)所之一）預(yù)測，機器學(xué)習(xí)的試點與執(zhí)行項目在2018年將比2017年翻倍，并在2020年之前再次翻倍。

機器學(xué)習(xí)對眾多世界范圍內(nèi)的大數(shù)據(jù)行業(yè)都具有潛在影響，這將繼續(xù)繼續(xù)推動風(fēng)險投資、私人股本(PE)融資、合并，和關(guān)注點在贏得這一領(lǐng)域知識產(chǎn)權(quán)(Ip)和專利競賽的收購。

機器學(xué)習(xí)知識產(chǎn)權(quán)中增長最快的領(lǐng)域之一是定制芯片組（custom chipset）的開發(fā)。德勤全球預(yù)計全球數(shù)據(jù)中心今年將使用多達800，000的機器學(xué)習(xí)芯片。在2018年，企業(yè)正加大對機器學(xué)習(xí)項目的研究、投資和試點力度。雖然不同預(yù)測來源的方法各不相同，但市場估計和預(yù)測都反映出，機器學(xué)習(xí)將提高公司的敏銳性和洞察力，在實現(xiàn)更快、更有利可圖的增長方面。

根據(jù)機器學(xué)習(xí)市場預(yù)測、市場評估和規(guī)劃，關(guān)鍵數(shù)據(jù)如下：

01

在整個商業(yè)智能(BI)和分析市場中，預(yù)計到2021年，支持機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺（Data Science platform）將達到13%的復(fù)合年均增長率。同時，數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的增長率將超過更廣泛的商業(yè)智能(BI)和分析市場，預(yù)計同期將達到8%的復(fù)合年均增長率，其價值將從2017的30億美元增長到2021的48億美元。

02

2013年至2017年，機器學(xué)習(xí)專利以34%的復(fù)合年增長率增長，在所有專利中增長速度排第三位。 IBM, Microsoft, Google, LinkedIn, Facebook, Intel和Fujitsu（富士通）是2017年最大的7家機器學(xué)習(xí)專利生產(chǎn)商。

03

61%的機構(gòu)最經(jīng)常選擇機器學(xué)習(xí)/人工智能作為公司明年最重要的數(shù)據(jù)計劃。那些受訪機構(gòu)表示，他們積極使用機器學(xué)習(xí)和人工智能，58%的人表示他們在生產(chǎn)中運行模型。

04

包括Amazon, Apple, Google, Tesla和Microsoft在內(nèi)的科技市場領(lǐng)導(dǎo)者，在機器學(xué)習(xí)和人工智能投資方面正大幅度地引領(lǐng)行業(yè)。每一個都將機器學(xué)習(xí)設(shè)計成未來的新一代產(chǎn)品，并使用機器學(xué)習(xí)和人工智能改善客戶體驗，提高銷售渠道的效率。

05

基于Forrester*在2017對14家供應(yīng)商采用的23項評估標(biāo)準(zhǔn)，SAS*、IBM和SAP*領(lǐng)導(dǎo)了預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場。Forrester預(yù)測表明，預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場（the Predictive Analytics & Machine Learning market，PAML）將在2021年以21%的復(fù)合年增長率增長，這一點可以從他們看到的客戶咨詢和采購活動的增加中得到證明。

注：Forrester（一家獨立的技術(shù)和市場調(diào)研公司）

SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，簡稱SAS，是全球最大的軟件公司之一）

SAP（Systems, Applications & Products in Data Processing，德國的一家軟件公司，是全球最大的企業(yè)管理和協(xié)同化商務(wù)解決方案供應(yīng)商）

06

德勤全球預(yù)計，與2017年相比，2018機器學(xué)習(xí)試點和實施項目的數(shù)量將翻一番，到2020將再次翻一番。推動機器學(xué)習(xí)試點項目增長的因素包括應(yīng)用程序接口(APIs)更廣泛的支持、自動化數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)、減少培訓(xùn)數(shù)據(jù)的需要、加快培訓(xùn)和對解釋性結(jié)果的洞見。

07

60%的機構(gòu)處在采用機器學(xué)習(xí)的不同階段，近一半(45%)的機構(gòu)說這項技術(shù)導(dǎo)致了更全面的數(shù)據(jù)分析和洞察力，35%的機構(gòu)可以完成更快的數(shù)據(jù)分析，提高洞察速度，這使他們的機構(gòu)更加敏銳。35%的機構(gòu)還發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)正在增強他們對下一代產(chǎn)品的研發(fā)能力。

08

McKinsey（麥肯錫，全球最著名的管理咨詢公司）估計，2016年人工智能的年度外部投資總額在80億至120億美元之間，其中機器學(xué)習(xí)吸引了近60%的投資。機器人和語音識別是兩個最受歡迎的投資領(lǐng)域。由于基于代碼的初創(chuàng)企業(yè)在快速擴展，不斷增加新功能，投資者們最青睞機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)。基于軟件的機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)優(yōu)于成本更高的基于機器的機器人競爭者，后者往往沒有他們的軟件同行。由于這些提到的和更多沒提到的因素，企業(yè)并購在這一領(lǐng)域正飛速發(fā)展。下面的圖片顯示了不同技術(shù)分類的外部投資分布情況。

09

德勤全球預(yù)計，數(shù)據(jù)中心使用的機器學(xué)習(xí)芯片將從100,000增長到2016年的200,000，今年將增長到800,000。其中至少25%是現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)和專用集成電路(ASIC)。德勤發(fā)現(xiàn)，截至2020，機器學(xué)習(xí)加速器技術(shù)的總可用市場(Total Available Market，TAM)可能會達到260億美元。

10

Amazon正依靠機器學(xué)習(xí)來改善其業(yè)務(wù)關(guān)鍵領(lǐng)域的客戶體驗，包括產(chǎn)品推薦、替代產(chǎn)品預(yù)測、欺詐檢測、元數(shù)據(jù)驗證以及知識獲取。

11

根據(jù)國際數(shù)據(jù)咨詢（International Data Corporation，IDC）的預(yù)測， 在人工智能和機器學(xué)習(xí)上的的支出將會從2017年的120億美元增長到2021年的576億美元。

12

全球機器學(xué)習(xí)市場預(yù)計將從2017的14億美元增長到2022的88.1億美元，達到44.1%復(fù)合年增長率。市場快速增長的因素包括在數(shù)據(jù)聚合、集成和分析方面表現(xiàn)卓越的新技術(shù)，以及更可伸縮的云平臺。

13

2017年的認(rèn)知（cognitive）和人工智能系統(tǒng)的全球收入是125億美元，到2020年將超過460億美元。

信息來源：forbes

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