2018年，各企業(yè)紛紛加大對機(jī)器學(xué)習(xí)項目的研究、投資和試點(diǎn)。未來，機(jī)器學(xué)習(xí)又將為企業(yè)帶來怎樣的效益和利潤呢?

• 機(jī)器學(xué)習(xí)專利在2013年至2017年間以34%的復(fù)合年增長率(CAGR)增長，這是所有專利授權(quán)量增長第三快的類別。

• 國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測，AI和ML的支出將從2017年的12億美元增長到2021年的576億美元。

• Deloitte Global預(yù)測，與2017年相比，2018年機(jī)器學(xué)習(xí)試點(diǎn)數(shù)量和實施數(shù)量將翻一番，到2020年將再翻一番。

這些以及其他許多獨(dú)到的見解都來自最新系列的機(jī)器學(xué)習(xí)市場預(yù)測、市場評估報告。機(jī)器學(xué)習(xí)對世界上許多與數(shù)據(jù)密切相關(guān)的行業(yè)帶來了巨大的潛在影響，且這些影響正繼續(xù)推動著風(fēng)險資本投資、私人股本(PE)融資、并購和收購，所有這些都聚焦于在這一領(lǐng)域贏得知識產(chǎn)權(quán)(IP)和專利的競爭。

機(jī)器學(xué)習(xí)IP發(fā)展最快的領(lǐng)域之一是定制芯片組的開發(fā)。Deloitte Global預(yù)計今年將在全球數(shù)據(jù)中心使用多達(dá)800K的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片。2018年，各企業(yè)紛紛加大對機(jī)器學(xué)習(xí)項目的研究、投資和試點(diǎn)。盡管預(yù)測來源、市場估計和預(yù)測的方法各不相同，但它們都反映了機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高企業(yè)的敏銳度和洞察力，使它們能夠更快地增長，并獲得更大的利潤。

機(jī)器學(xué)習(xí)市場預(yù)測，市場估計和預(yù)測的主要內(nèi)容包括：

• 在商業(yè)智能(BI)和分析市場中，支持機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺預(yù)計到2021年將以13%的復(fù)合年增長率增長。數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的表現(xiàn)將優(yōu)于更廣泛的BI和分析市場，預(yù)計同期的復(fù)合年增長率將達(dá)到8%。數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的價值將從2017年的3B增加到2021年的48億美元。

 

 

摩根大通投資者人工智能指南。2017年11月27日

• 2013年至2017年，機(jī)器學(xué)習(xí)專利的復(fù)合年增長率(CAGR)為34%，是所有授予專利中增長速度第三快的類別。IBM、微軟(Microsoft)、谷歌、LinkedIn、Facebook、英特爾(Intel)和富士通(Fujitsu)是2017年ML最大的7家專利制造商。

 

 

IFI索賠專利服務(wù)(專利分析)。8種增長最快的技術(shù)SLIDESHARE演示

• 61%的組織最常選擇機(jī)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。在那些表示積極使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的被調(diào)查者組織中，58%的人表示他們在生產(chǎn)中運(yùn)行模型。

 

 

資料來源：2018年展望：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，對1,600多名數(shù)據(jù)專業(yè)人士的調(diào)查。MEMSQL

• 包括亞馬遜，蘋果，谷歌，特斯拉和微軟在內(nèi)的技術(shù)市場領(lǐng)導(dǎo)者在機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能投資方面遙遙領(lǐng)先于其他行業(yè)領(lǐng)域。每一個都在將ML設(shè)計為未來的產(chǎn)品，并使用ML和AI來改善客戶體驗，提高銷售渠道的效率。

 

 

來源：你會快速擁抱AI嗎?在科爾尼。2018年1月

• 基于Forrester于2017年對14家供應(yīng)商應(yīng)用的23項評估標(biāo)準(zhǔn)，SAS，IBM和SAP引領(lǐng)了預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場 。Forrester預(yù)測，到2021年，預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)(PAML)市場的復(fù)合年增長率(CAGR)將達(dá)到21%，客戶咨詢和購買活動的增加就是明證。

 

 

資料來源：數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)會，預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)供應(yīng)商，2017年和FORRESTER WAVE™：預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，2017年第一季度由SAP提供。

• Deloitte Global預(yù)測2018年機(jī)器學(xué)習(xí)試點(diǎn)和實施的數(shù)量將比2017年翻一番，到2020年再翻一番。推動ML試點(diǎn)日益增長的因素包括更廣泛的應(yīng)用程序接口(API)支持、自動化數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)、減少對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，加速訓(xùn)練和對解釋結(jié)果的更深入了解。

 

 

資料來源：DELOITTE GLOBAL PREDICTIONS 2018 INFOGRAPHICS

• 60%的組織在不同階段采用機(jī)器學(xué)習(xí)，近一半(45%)的人表示該技術(shù)已經(jīng)令數(shù)據(jù)分析和見解變得更加廣泛。35%的人可以完成更快的數(shù)據(jù)分析，提高洞察力，為他們的公司(組織)提供更高的敏銳度。35%的公司還發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)正在增強(qiáng)其對下一代產(chǎn)品的研發(fā)能力。

 

 

資料來源：谷歌和麻省理工學(xué)院技術(shù)評論研究：機(jī)器學(xué)習(xí)：競爭優(yōu)勢的新試驗場

• 據(jù)麥肯錫統(tǒng)計，2016年人工智能的年度外部投資總額在8B至120億美元之間，機(jī)器學(xué)習(xí)吸引了近60%的投資。同時，麥肯錫報告顯示，2016年人工智能的年度外部投資總額在8B至120億美元之間，機(jī)器學(xué)習(xí)吸引了近60%的投資。機(jī)器人和語音識別是最受歡迎的兩個投資領(lǐng)域。投資者最喜歡機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)企業(yè)，因為基于代碼的初創(chuàng)企業(yè)在快速擴(kuò)展以快速包含新功能�；�于軟件的機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司比成本更密集的基于機(jī)器的機(jī)器人同行更受青睞，后者通常沒有軟件同行那樣做。由于這些因素和更多因素，企業(yè)并購在這一領(lǐng)域飆升。下圖顯示了研究中按類別劃分的外部投資分布：

 

 

資料來源：麥肯錫全球研究所研究，人工智能，下一代數(shù)字前沿

• Deloitte Global預(yù)計，數(shù)據(jù)中心使用的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片將從2016年的10K到200K的運(yùn)行速度增長到今年的800K。其中至少25%將是現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)和應(yīng)用專用集成電路(ASICs)。Deloitte發(fā)現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)加速器技術(shù)的總可用市場(TAM)到2020年可能達(dá)到26億美元。

 

 

資料來源：DELOITTE GLOBAL PREDICTIONS 2018 INFOGRAPHICS

• 亞馬遜正依靠機(jī)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)驗證和知識獲取。

 

 

機(jī)器學(xué)習(xí)亞馬遜，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

• 國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預(yù)測，人工智能和ML的支出將從2017年的120億美元增長到2021年的576億美元。

• 預(yù)計全球機(jī)器學(xué)習(xí)市場將從2017年的14.1億美元增長到2022年的88.1億美元，實現(xiàn)44.1%的復(fù)合年增長率(CAGR)。促進(jìn)該市場全球快速增長的因素包括擅長數(shù)據(jù)聚合、集成和分析的新技術(shù)，以及更具可擴(kuò)展性的云平臺。

• 認(rèn)知和人工智能(AI)系統(tǒng)的全球收入將從2017年的125億美元增加到2020年的4600多億美元。

標(biāo)簽： idc 代碼 谷歌 數(shù)據(jù)分析 網(wǎng)絡(luò)

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