【51CTO.com原創(chuàng)稿件】

• 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(zhǎng)率（CAGR）增長(zhǎng)，這是所有專利授權(quán)量增長(zhǎng)第三快的類別。

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

• Deloitte Global預(yù)測(cè)，與2017年相比，2018年機(jī)器學(xué)習(xí)試點(diǎn)數(shù)量和實(shí)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(jiàn)解都來(lái)自最新系列的機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)評(píng)估報(bào)告。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)世界上許多與數(shù)據(jù)密切相關(guān)的行業(yè)帶來(lái)了巨大的潛在影響，且這些影響正繼續(xù)推動(dòng)著風(fēng)險(xiǎn)資本投資、私人股本(PE)融資、并購(gòu)和收購(gòu)，所有這些都聚焦于在這一領(lǐng)域贏得知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP)和專利的競(jìng)爭(zhēng)。

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(kāi)發(fā)。Deloitte Global預(yù)計(jì)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(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的研究、投資和試點(diǎn)。盡管預(yù)測(cè)來(lái)源、市場(chǎng)估計(jì)和預(yù)測(cè)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(zhǎng)，并獲得更大的利潤(rùn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)預(yù)測(cè)，市場(chǎng)估計(jì)和預(yù)測(cè)的主要內(nèi)容包括：

• 在商業(yè)智能（BI）和分析市場(chǎng)中，支持機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)預(yù)計(jì)到2021年將以13％的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的表現(xiàn)將優(yōu)于更廣泛的BI和分析市場(chǎng)，預(yù)計(jì)同期的復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到8％。數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的價(jià)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(zhǎng)率(CAGR)為34%，是所有授予專利中增長(zhǎng)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(zhǎng)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(jì)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?cè)谏a(chǎn)中運(yùn)行模型。

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

• 包括亞馬遜，蘋(píng)果，谷歌，特斯拉和微軟在內(nèi)的技術(shù)市場(chǎng)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(gè)都在將ML設(shè)計(jì)為未來(lái)的產(chǎn)品，并使用ML和AI來(lái)改善客戶體驗(yàn)，提高銷售渠道的效率。

來(lái)源：你會(huì)快速擁抱AI嗎？在科爾尼。2018年1月

• 基于Forrester于2017年對(duì)14家供應(yīng)商應(yīng)用的23項(xiàng)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，SAS，IBM和SAP引領(lǐng)了預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng) 。Forrester預(yù)測(cè)，到2021年，預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)（PAML）市場(chǎng)的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）將達(dá)到21％，客戶咨詢和購(gòu)買活動(dòng)的增加就是明證。

資料來(lái)源：數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)會(huì)，預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)供應(yīng)商，2017年和FORRESTER WAVE™：預(yù)測(cè)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(cè)2018年機(jī)器學(xué)習(xí)試點(diǎn)和實(shí)施的數(shù)量將比2017年翻一番，到2020年再翻一番。推動(dòng)ML試點(diǎn)日益增長(zhǎng)的因素包括更廣泛的應(yīng)用程序接口（API）支持、自動(dòng)化數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)、減少對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，加速訓(xùn)練和對(duì)解釋結(jié)果的更深入了解。

   

資料來(lái)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(jiàn)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(duì)下一代產(chǎn)品的研發(fā)能力。

   

資料來(lái)源：谷歌和麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論研究：機(jī)器學(xué)習(xí)：競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新試驗(yàn)場(chǎng)

• 據(jù)麥肯錫統(tǒng)計(jì)，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(shí)，麥肯錫報(bào)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(yǔ)音識(shí)別是最受歡迎的兩個(gè)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?yàn)榛诖a的初創(chuàng)企業(yè)在快速擴(kuò)展以快速包含新功能?；谲浖臋C(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(méi)有軟件同行那樣做。由于這些因素和更多因素，企業(yè)并購(gòu)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(lái)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(jì)，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(zhǎng)到今年的800K。其中至少25%將是現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)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(chǎng)（TAM）到2020年可能達(dá)到26億美元。

   

資料來(lái)源：DELOITTE GLOBAL PREDICTIONS 2018 INFOGRAPHICS

• 亞馬遜正依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改善其業(yè)務(wù)關(guān)鍵領(lǐng)域的客戶體驗(yàn)，包括產(chǎn)品推薦，替代產(chǎn)品預(yù)測(cè)，欺詐檢測(cè)，元數(shù)據(jù)驗(yàn)證和知識(shí)獲取。

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

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

   

• 預(yù)計(jì)全球機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)將從2017年的14.1億美元增長(zhǎng)到2022年的88.1億美元，實(shí)現(xiàn)44.1%的復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）。促進(jìn)該市場(chǎng)全球快速增長(zhǎng)的因素包括擅長(zhǎng)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(tái)。

   

• 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。

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