作者:顾险峰
翻译:元元、田奥
计算分析大数据远远没有过时。反而，随着数据量不断增大，数据分析的水平也逐渐提高。我们看到的预测分析(Predictive Analytics)的应用，仅仅只是冰山一角。很多公司采用数据挖掘，机器学习和人工智能的方法预测销售额，从而达到优化市场营销的目的。这些做法对公司的发展有很大的帮助，不同类型的人工智能结合在一起，深刻地改变着我们日常生活的方方面面。未来，我们还将看到更多的改变。
以下是来自人工智能，大数据，预测分析和机器学习领域的关键统计数据:
到2018年，75%的开发者会在1个及以上商业应用程序或服务中加入人工智能功能 -- 来源于 IDC
到2019年，100%的物联网方案都会具备人工智能性能 -- 来源于IDC
到2020年，30%的公司会采用人工智能来增加至少一个主要销售渠道 -- 来源于Gartner
到2020年，算法会提升全球数十亿工人的工作方式 -- 来源于Gartner
到2020年，人工智能市场总额会超过400亿美元 -- 来源于Constellation Reserach
到2025年，95%的人际关系互动会基于人工智能 -- 来源于Servion
2018年人工智能的8大趋势看点
趋势1--大公司稳赢
Amazon，Google，Facebook和IBM将会在人工智能行业中居于领先地位。这些大公司拥有完整的搜集数据渠道，因此他们在数据量上具有很大的优势。
以下是领先的几个大公司在AI方面的动作:
Amazon:
在AI领域投资超过20年
从超过50亿网页上抓取数据
一个Amazon履行中心(fulfillment center)运行时储存有 50万张JPEG图片及其相应的产品介绍JSON文件。
跟进全球广播，出版和网路新闻，每天更新超过2.5亿条记录
拥有将近1亿图片和视频。视频具有音频，视觉效果和注释功能
Amazon的Echo引领声控助手的市场，市场份额超过70%
Google:
全球最大的数据库之一，拥有10-15 百京字节的数据 -- 来自Cirrus Insigh
注重于应用程序和产品开发，而不是长期AI研究
Google Brain有超过1300名研究员 --来源于Google Brain
Voicebot占有23.8%声控市场份额 -- 来源于Voicebot
开源平台TensorFlow可以让每个人都有机会使用机器学习平台
Google Earth数据库的大小预计为3017 兆字节，或者说大约是3千兆 --来源于 Google Earth 博客
Google Street View 拥有大小约为20千兆字节的街道图片--来源于Peta Pixel
Facebook:
每天处理25亿则信息和超过500 兆字节的数据 --来源于Tech Crunch
Facebook 人工智能研究者(Facebook Artificial Intelligence Reserachers, FAIR)机构目前有大约80名研究员和工程师--来源于FAIR
每天新增的“喜欢”有20亿，新上传的图片有3亿张--来源于Tech Crunch
每30分钟读取约105兆字节的数据--来源于Tech Crunch
建了一个5760平方米的数据中心，可容纳500个冷储存为1百京比特的机柜。
每天翻译大约20亿用户发布的帖子，涉及的语言有40种。翻译后的帖子每天阅读量为8亿。--来源于Fortune
IBM
计划进行为期10年，总额2.4亿美元的投资。投资用来建立麻省理工学院-IBM Watson实验室--来源于IBM
全球超过2000名雇员，其中超过600名在纽约总部--来源于IBM
Watson client engagements产品遍布6大洲和超过25个国家--来源于IBM
IBM将要为Watson Group投资10亿美元，其中1亿美元为风险投资资金，用于支持IBM的创业公司以及Watson内开发认知应用的业务--来源于IBM
经过Watson Ecosystem 项目开发的应用程序超过7000个--来源于Fortune
关于将机器学习融入应用程序和产品开发服务这一方面，Google最有可能领跑。原因有几个方面，首先，Google最先开始研究人工智能。其次Google是拥有超过7万名员工的大公司。此外，深度学习人工智能研究项目Google Brain拥有整个科学家团队，他们自己的研究日程包括机器学习，自然语言理解，机器学习算法和技术，以及机器人技术。
全球100家最有希望的AI公司
图片第一行AI创业公司行业分类(从左到右):
广告，销售和客户关系管理 、汽车技术、商业智能和数据分析、贸易、聊天AI/机器人、AI核心技术、网络安全、金融科技、卫生保健、物联网、机器人、文本挖掘/生成、计算机视觉、其他
趋势2 -- 算法和技术的合并将会发生
所有投资AI领域的第二梯队的公司，比如说Intel, Salesforce 和 Twitter, 都会追随拥有数据的大公司，开始用大公司的算法和AI。行业中公司之间会出现数据的交易，并且很大概率会出现算法和技术合并。数据交易和算法技术合并会提高AI的效率。
Google和Facebook这样的大公司会并购小公司，并将算法整合到他们的核心平台/解决方法中。为了抢占先机，取得竞争优势，Google收购了AI公司DeepMind。这家公司总部在伦敦，主营业务是开发通用学习算法。另一方面，Facebook并购了Wit.ai公司，借此提高语音识别和语音接口的水平。Facebook还并购了另一家AI创业公司Ozlo来提升虚拟助手M的水平。
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