今年是數(shù)據(jù)世界的又一個激烈的一年，充滿了興奮，但也充滿了復(fù)雜性。

隨著世界上網(wǎng)民越來越多，所有事物的“數(shù)據(jù)化” 都在繼續(xù)加速。在基礎(chǔ)設(shè)施、云計算、人工智能、開源以及我們經(jīng)濟(jì)和生活的整體數(shù)字化的交叉發(fā)展的推動下，這一大趨勢如風(fēng)起云涌、波瀾壯闊的畫卷。

幾年前，關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的討論大多是技術(shù)性的，集中在新一代工具的出現(xiàn)上，這些工具可以收集、處理和分析海量數(shù)據(jù)。其中許多技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)很好地被人們理解，并得到了大規(guī)模的部署。此外，特別是在過去的幾年里，我們開始通過數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在許多應(yīng)用中增加智能層，這些應(yīng)用現(xiàn)在正越來越多地在各種消費(fèi)類和 B2B 產(chǎn)品的生產(chǎn)中運(yùn)行。

隨著這些技術(shù)的不斷改進(jìn)，并從最初的早期采用者群體(FAANG 和初創(chuàng)公司)擴(kuò)展到更廣泛的經(jīng)濟(jì)和世界，討論正從純粹的技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閲�繞對我們的經(jīng)濟(jì)、社會和生活的影響的必要對話。

譯注：FAANG 指的是 Facebook、Apple、Amazon、Netflix 和 Google 的合成。這個詞語由美國 CNBC(消費(fèi)者新聞與商業(yè)頻道)的 Jim Cramer 創(chuàng)造。截止 2018 年，以上公司的市值總額已達(dá)到 3 萬億元。

我們才剛剛開始真正意識到未來顛覆的本質(zhì)。在一個數(shù)據(jù)驅(qū)動自動化成為規(guī)則的世界中(自動化產(chǎn)品、自動化汽車、自動化企業(yè))，工作的新本質(zhì)又是什么呢?我們該如何處理社會影響?我們又該如何看待隱私、安全和自由?

與此同時，基礎(chǔ)技術(shù)正在繼續(xù)快速地發(fā)展，初創(chuàng)公司、產(chǎn)品和項(xiàng)目構(gòu)成了一個充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)，預(yù)示著或許更深遠(yuǎn)的變化即將到來。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，這一年的特點(diǎn)是，公眾期待已久的整合在早期階段開始，也許隨著早期技術(shù)開始讓位給下一代，一個時代結(jié)束了，另一個時代開始了。

為了試著理解這一切，這是我們的第七個年度全景圖和數(shù)據(jù)與人工智能生態(tài)系統(tǒng)的“聯(lián)合狀態(tài)”。值得注意的是：隨著“大數(shù)據(jù)”一詞現(xiàn)在已進(jìn)入曾經(jīng)熱門的流行詞博物館，因此今年的圖表將僅僅是“數(shù)據(jù)和人工智能全景圖”。

另外，為了使本文的閱讀更容易理解，我們將文章分為兩部分：

第一部分將包括一些關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和監(jiān)管快速發(fā)展的背景的介紹性思考，這將對數(shù)據(jù)技術(shù)能夠做什么，不能夠做什么產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響;它還將包括全景圖本身。

第二部分將包括數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、分析和機(jī)器學(xué)習(xí) / 人工智能等主要趨勢的綜述。

數(shù)據(jù)、人工智能和社會：潮流正在轉(zhuǎn)變

在 2018 年，我們注意到，在劍橋分析公司(Cambridge Analytica)的丑聞發(fā)生后，數(shù)據(jù)世界開始暴露更黑暗、更恐怖的暗流涌動。

這一趨勢在 2019 年將會繼續(xù)發(fā)展。數(shù)據(jù)泄露事件越來越多，隱私丑聞也越來越多。隨著涌現(xiàn)更多關(guān)于中國監(jiān)視國家的報道，更多的人工智能深度偽造(Deepfake)的怪異例子，人們對此毫無準(zhǔn)備。

結(jié)果，潮流開始急轉(zhuǎn)直下。

當(dāng)然，關(guān)于人工智能的危險的辯論(盡管具有科幻色彩)已經(jīng)激發(fā)了公眾的想象力，今年我們看到了更多關(guān)于思考這些問題的舉措，例如李飛飛博士成立的以人為本的人工智能研究所(Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)。

但直到最近，幾乎所有人都遇到了關(guān)于數(shù)據(jù)所有權(quán)、隱私和安全性的問題，只有發(fā)聲的少數(shù)人，大多數(shù)人都選擇了這樣的態(tài)度：“事不關(guān)己，高高掛起;明知不對，少說為佳。”。

隱私問題可能比以往任何時候都更加突出，在 2019 年一躍成為公眾辯論的焦點(diǎn)，現(xiàn)在更是公眾辯論的前沿、左派和中心議題。事實(shí)上，其中許多問題都與 Facebook 有關(guān)，這一項(xiàng)坐擁數(shù)十億用戶的服務(wù)，可能在讓世界各地更廣泛的人群意識到這些問題的嚴(yán)重性方面發(fā)揮了重要作用。

隨著各國政府越來越多地介入，數(shù)據(jù)隱私格局也正在發(fā)生變化。

監(jiān)管無疑正在全面展開：

GDPR(通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例)，即歐洲數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私法規(guī)，于 2018 年 5 月生效，自生效以來，開出了幾項(xiàng)備受矚目的罰款，其中包括法國數(shù)據(jù)保護(hù)監(jiān)管機(jī)構(gòu) 2019 年 1 月對 Google 開出的 5000 萬歐元罰款，英國信息專員辦公室于 2018 年 10 月對 Facebook 開出的 50 萬英鎊的罰款。

加州消費(fèi)者隱私法案(CCPA)將于 2020 年元旦生效。

紐約的隱私法案甚至比加州的“更大膽”。

舊金山剛剛通過禁止市政機(jī)構(gòu)使用人臉識別。

伊利諾伊州反對將視頻機(jī)器人用于招聘面試。

然而，政府可能會采取更嚴(yán)厲的行動。首先，F(xiàn)acebook 可能會因隱私問題被 FTC(美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會)課以 50 億美元的罰款�；蛟S最重要的是，要求拆分最大的互聯(lián)網(wǎng)特許經(jīng)營權(quán)——太多的權(quán)利，太多的數(shù)據(jù)，而沒有足夠的隱私。最明確的目標(biāo)是 Facebook(請參見其創(chuàng)始人之一 Chris Hughes 發(fā)表的這篇廣為人知的觀點(diǎn)文章)，但討論也包括了其他目標(biāo)(如總統(tǒng)候選人 Elizabeth Warren 的一項(xiàng)針對 Google 和 Amazon 的提案)。

大型科技公司已經(jīng)承受著來自自身內(nèi)部的壓力。Google、Amazon 和 Microsoft 的員工抗議人臉識別技術(shù)的商業(yè)化。Google 妥協(xié)了。但 Amazon 并沒有，一些激進(jìn)的股東和員工試圖實(shí)施禁令，但遇到了挫敗。

對于 FAANG 來說，隱私已成為一個新的戰(zhàn)場，迫使他們的領(lǐng)導(dǎo)人在這個問題上采取更多的公開立場：

Apple 首席執(zhí)行官 Tim Cook，就“數(shù)據(jù)武器化”向我們發(fā)出警告，這將會把我們帶入“數(shù)據(jù)工業(yè)綜合體”。

Google 首席執(zhí)行官 Sundar Pichai 在《紐約時報》就隱私問題公開表明自己的立場。

Facebook 首席執(zhí)行官 Mark Zuckerberg 誓言要將 Facebook 打造成一個注重隱私的即時通訊和社交網(wǎng)絡(luò)平臺。

當(dāng)然，這些聲明應(yīng)該在多大程度上視為可信，誰也說不準(zhǔn)，很可能要取決于具體的公司和領(lǐng)導(dǎo)人。

就 Facebook 而言，這家公司推出全球加密貨幣“Libra”，可以被認(rèn)為是在“post-data”中繼續(xù)賺錢的方式，在隱私至上的世界里，公司將不再依賴基于用戶數(shù)據(jù)的純廣告模式，或作為一種收集更多個人數(shù)據(jù)的一種方式。

關(guān)于數(shù)據(jù)和人工智能對隱私和社會的影響的辯論顯然非常重要，而且，在過去一年左右的時間里，它變得更加主流，這從根本上來說是健康的。

然而，這是一場復(fù)雜的討論，涉及到許多細(xì)微差別。

我們與隱私的關(guān)系仍然是復(fù)雜的，充滿了混亂的訊號。人們說他們關(guān)心隱私，但卻繼續(xù)購買各種連接設(shè)備，這些設(shè)備都不確定有沒有隱私保護(hù)。他們表示對 Facebook 的隱私泄露事件感到憤怒，然而 Facebook 用戶數(shù)量卻持續(xù)增長并超過了預(yù)期(2018 年第四季度 和 2019 年第一季度)。

同樣的，我們決定如何處理人工智能也涉及到許多權(quán)衡。與所有的技術(shù)一樣，人工智能本質(zhì)上是中性的，無論它對社會的影響是好還是壞，歸根結(jié)底都是人類的決定。以人臉識別為例：它可以成為國家監(jiān)管的工具，但它也可以幫助定位性交易的受害者。決定如何監(jiān)管或遏制人工智能，在某種程度上，這樣的事情甚至是可能的，會涉及到各種難以預(yù)測的二階后果。例如，如果你在西方世界對人工智能進(jìn)行監(jiān)管，而中國有一套不同的規(guī)則(拋開任何關(guān)于價值觀的討論不談)，你最終會失去對中國的長期競爭優(yōu)勢嗎?

數(shù)據(jù)技術(shù)：充滿活力，不斷發(fā)展的全景圖

雖然在 2019 年不可能忽視有關(guān)數(shù)據(jù)和人工智能的隱私、安全和監(jiān)管等更廣泛的問題，但數(shù)據(jù)技術(shù)和產(chǎn)品的生態(tài)系統(tǒng)仍像以往一樣令人興奮(而且還是完整的!)。

生態(tài)系統(tǒng)也正以一些有趣的方式演變，因?yàn)橐恍╅_創(chuàng)性的技術(shù)可能正被逐步淘汰，如 Hadoop 被云計算和 Kubernetes 取代，而整個細(xì)分市場，如商業(yè)智能，似乎正在迅速鞏固。

我們將詳細(xì)討論這些不同的趨勢，但首先，請看一下我們做的 2019 年數(shù)據(jù)和人工智能全景圖：

 

 

一些關(guān)鍵資源：

查看全尺寸圖片：單擊此處。

基礎(chǔ)清單：盡管全景圖顯得多么熱鬧，但我們不可能把所有有趣的公司都放到這張圖中。因此，我們制作了一個完整的電子表格，它不僅列出了全景圖中的所有公司，還列出了數(shù)以百計的其他公司。要訪問這個電子表格請點(diǎn)擊此處。

誰將入圍，誰將出局?

從退出的角度來看，過去一年(自 2018 年以來)一直很活躍。

全景圖有幾家公司已經(jīng)上市。Crowdstrike(NASDAQ:CRWD)和 Elastic(NYSE:ESTC)在 IPO 時的估值都很高，分別為 70 億美元和 50 億美元。其他 IPO 包括 PagerDuty(18 億美元)，Anaplan(18 億美元)和 Domo(5 億美元)。

去年發(fā)生了一些非常大的收購，包括：Qualtrics(由 SAP 以 80 億美元收購)、Medidata(由 Dassault 以 58 億美元收購后上市)、Hortonworks(由 Cloudera 以 52 億美元收購)、Imperva(由 Thoma Bravo 以 21 億美元收購)、AppNexus(由 AT&T 以高達(dá) 20 億美元收購)、Cylance(由 BlackBerry 以 14 億美元收購)、 Datorama(由 Salesforce 以 8 億美元收購)、Treasure Data(由 ARM 以 6 億美元收購)、Attunity(由 Qlik 以 5.6 億美元收購后上市)、Dynamic Yield(由 McDonald’s 以 3 億美元收購)和 Figure Eight(由 Appen 以 3 億美元收購)。

值得注意的是，僅在最后一個季度中，商業(yè)智能領(lǐng)域就出現(xiàn)了一波整合浪潮：Tableau(由 Salesforce 以 157 億美元收購)、Looker(由 Google 以 26 億美元收購)、Periscope Data(由 Sisense 以 1 億美元收購)、ClearStory Data(由 Alteryx 以 2000 萬美元收購)和 Zoomdata(由 Logi Analytics 收購)。

在 2018 年的全景圖中，許多其他公司都是以較低的價格被收購的：Alooma(Google)、Bonsai(Microsoft)、Euclid Analytics(WeWork)、Sailthru(Campaign Monitor)、Data Artisans(Alibaba)、GRIDSMART(Cubic)、Drawbridge(LinkedIn)、Citus Data(Microsoft)、Quandl(NASDAQ)、Connotate(import.io)、Datafox(Oracle)、Market Track(Vista Equity Partners)、Lattice Engines(Dun & Bradstreet)、Blue Yonder(JDA Software)、SimpleReach(Nativo)。

同樣值得注意的是，2019~2017 年被大型互聯(lián)網(wǎng)公司收購的人工智能公司并沒有完全消亡：例如，Twitter 收購了 Fabula AI，其收購目的是為了增強(qiáng)其機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)技能。

在投資方面，大數(shù)據(jù)和人工智能初創(chuàng)公司繼續(xù)進(jìn)行大規(guī)模融資。在中國的投資并沒有像去年那么龐大，當(dāng)時有多家公司籌集了超過 10 億美元的資金。今年進(jìn)行大規(guī)模融資的中國公司包括人臉識別公司 Face++(北京曠視科技)(D 輪融資 7.5 億美元)、人工智能芯片制造商 Horizon Robotics(地平線)(B 輪融資 6 億美元)、車隊(duì)管理 G7(北京匯通天下物聯(lián)科技)(F 輪融資 3.2 億美元)，在線教育平臺猿輔導(dǎo)(F 輪融資 3 億美元)。

在美國，對自主駕駛汽車公司進(jìn)行了巨額投資，包括 Cruise(2018 年和 2019 年兩輪融資 19 億美元)、Nuro(B 輪 9.4 億美元)和 Aurora(B 輪融資 6 億美元)。機(jī)器人流程自動化(Robotic Process Automation，RPA)公司也進(jìn)行了多輪融資：UiPath(2018 年和 2019 年兩輪融資共 8 億美元)、Automation Anywhere(2018 年兩輪融資 5.5 億美元)。

其他主要的美國公司包括 Verily Life Sciences(私募股權(quán)融資 10 億美元)、Cambridge Mobile Telematics(5 億美元)、 Clover Health(E 輪融資 5 億美元)、Veeam Software(5 億美元)、Snowflake Computing(F 輪融資 4.5 億美元)、Compass(F 輪融資 4 億美元)、Zymergen(C 輪融資 4 億美元)、 Dataminr(E 輪融資 3.92 億美元)、Lemonade(D 輪融資 4 億美元)、Rubrik(E 輪融資 2.6 億美元)、Databricks(E 輪融資 2.5 億美元)和 MediaMath(D 輪融資 2.25 億美元)。

作者介紹：Matt Turck，是一家位于美國紐約的早期風(fēng)險投資公司 FirstMark 的投資人，同時也是每月為紐約和其他地區(qū)的科技社區(qū)舉辦大型活動 Data Driven NYC、Hardwired NYC 的組織者。

本文的第二部分請參看：

2019 年數(shù)據(jù)和人工智能全景圖：主要技術(shù)趨勢

本文最初發(fā)布于 Matt Turck 的個人博客，翻譯版來源：InfoQ 中文站。

作者：Matt Turck，譯者：劉志勇

原文鏈接：A Turbulent Year: The 2019 Data & AI Landscape

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù) 人工智能 

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