福布斯重磅预测：机器学习之火愈烧愈烈，开发者甩开膀子干！

• 2013 年到 2017 年，机器学习专利的复合年增长率（Compound Annual Growth Rate，CAGR) 为 34%，是所有授予专利的第三大增长类别。

  
  

• International Data Corporation（IDC）预测，人工智能和机器学习的支出将从 2017 年的 12 亿美元增长至 2021 年的 57.6 亿美元。

  
  

• Deloitte Global 预测，与 2017 年相比，2018 年机器学习试点和实施的数量将翻一番，到 2020 年再翻一番。

这些有趣的见解来自 Forbes 最新的机器学习市场预测、市场估计和预测的最新系列。机器学习对全球许多最重要的数据产业的潜在影响，继续推动风险投资、私募股权（PE）融资、并购和收购，这些都集中在赢得这一领域知识产权（IP）和专利的竞赛。

机器学习 IP 发展最快的领域之一是定制芯片组的研发。Deloitte Global 预测今年全球数据中心将使用高达 80 万块机器学习芯片。企业将在 2018 年加大对机器学习项目的研究、投资和试点。尽管这些方法在各种预测、市场估计和预测方面有所不同，但都反映了机器学习如何提高企业的敏锐度和洞察力，使它们能够更快、更有利地增长。

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从机器学习市场预测、市场估计和预测的收集中得出的关键结论如下：

• 在商业智能（BI）和分析市场中，支持机器学习的数据科学平台预计到 2021 年将以 13% 的复合年增长率增长。 数据科学平台的表现将超过更广泛的商业智能和分析市场，该市场预计在同一时期将以 8% 的复合年增长率增长。数据科学平台的价值将从 2017 年的 3 亿美元增长到 2021 年的 4.8 亿美元。
  

资料来源：An Investors' Guide to Artificial Intelligence，J.P. Morgan 著，2017 年 11 月 27 日。(110 pp., PDF, no opt-in).

https://flamingo.ai/wp-content/uploads/2017/11/JPMorganAnInvestorsGuideToArtificialIntelligencev2.pdf

• 2013 年至 2017 年，机器学习专利的复合年增长率为 34%，是所有授予专利的第三大增长类别。 IBM、Microsoft、Google、LinkedIn、Facebook、Intel 以及 Fujitsu 是 2017 年最大的七家机器学习专利生产商。

   资料来源：IFI Claims Patent Services (Patent Analytics)：8 Fastest Grow       ing Technologies SlideShare Presentation

 https://www.ificlaims.com/rankings-8-fast-growing.htm

• 61% 的机构最经常选择机器学习 / 人工智能作为公司明年最重要的数据计划。 在这些表示积极使用机器学习和人工智能的受访机构中，58% 的受访者表示他们在生产中使用了模型。

资料来源：2018 Outlook: Machine Learning and Artificial Intelligence, A Survey of 1,600+ Data Professionals (14 pp., PDF, no opt-in).

http://blog.memsql.com/2018-outlook-machine-learning-and-artificial-intelligence/

• 包括 Amazon、Apple、Google、Tesla 和 Microsoft 在内的科技市场领军企业，在机器学习和人工智能投资领域处于领先地位。 每家企业都将机器学习设计成未来新一代的产品，并使用机器学习和人工智能来改善客户体验并提高销售渠道的效率。

资料来源：Will You Embrace AI Fast Enough? AT Kearney 著，2018 年 1 月。

https://www.atkearney.com/operations-performance-transformation/article?/a/will-you-embrace-ai-fast-enough

• 根据 Forrester 在 2017 年对 23 家企业应用的 14 项评估标准，SAS、IBM 和 SAP 在预测分析和机器学习市场占领先地位。 Forrester 预测，预测分析和机器学习（Predictive Analytics & Machine Learning ，PAML）市场将在 2021 年以 21% 的复合年增长率增长，这点体现在客户咨询和客户采购活动的增加。

资料来源：Data Science Association, Predictive Analytics & Machine Learning Vendors, 2017 and The Forrester Wave™: Predictive Analytics And Machine Learning Solutions, Q1 2017 courtesy of SAP.

http://www.datascienceassn.org/content/predictive-analytics-machine-learning-vendors-2017

https://assets.cdn.sap.com/sapcom/docs/2017/03/6cd842e0-ac7c-0010-82c7-eda71af511fa.pdf

• Deloitte Global 预测，与 2017 年相比，2018 年的机器学习试点和实施的数量将翻一番。 推动机器学习试验人员发展步伐的因素，包括对应用程序接口（Application Program Interfaces，API）的更为广泛的部署、数据科学任务的自动化、减少训练数据的需求、加速训练以及更深入的解释结果。

资料来源： Deloitte Global Predictions 2018 Infographics.

https://www2.deloitte.com/global/en/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/tmt-predictions.html

• 60% 处于采用机器学习不同阶段的机构中，其中有近一半（45%）认为，这门技术已经引起了更为广泛的数据分析和预测。 35% 的受访者还发现，机器学习正在增强其下一代产品的研发能力。

资料来源： Google & MIT Technology Review study: Machine Learning: The New Proving Ground for Competitive Advantage (10 pp., PDF, no opt-in)

https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview.com/whitepapers/MITTR_GoogleforWork_Survey.pdf

• Mckinsey 估计，2016 年人工智能的年度外部投资总额在 8 亿~12 亿美元之间，机器学习吸引了近 60% 的投资。 机器人和语音识别是两个最受欢迎的投资领域。由于基于代码的创业可以快速扩展从而包含新功能，因此投资者最青睐机器学习初创公司。基于软件的机器学习初创公司比那些成本更高、基于机器的机器人技术同行公司更受青睐，而后者通常没有所对应的软件机构。由于这些因素，这一领域中企业并购活动激增。下图显示了研究中按类别划分的外部投资分布情况。

资料来源：McKinsey Global Institute Study, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier (80 pp., PDF, free, no opt-in).

https://www.mckinsey.com/mgi/overview

http://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx

• Deloitte Global 预测，数据中心使用的机器学习芯片将从 2016 年的 10~20 万块增长至今年的 80 万块。 其中至少 25% 是现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Arrays，FPGA）和专用集成电路（Application Specific Integrated Circuits，ASIC）。Deloitte 发现，到 2020 年，机器学习加速技术的总可用市场（Total Available Market ，TAM）有望达到 26 亿美元。

资料来源： Deloitte Global Predictions 2018.

https://www2.deloitte.com/global/en/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/tmt-predictions.html

• Amazon 依靠机器学习来提高客户在其关键业务领域的体验，包括产品推荐、替代产品预测、欺诈检测、元数据验证和知识获取。 如欲了解更多详情，请参阅 Amazon Web Services 发布的 Machine Learning At Amazon(47 pp., PDF no opt-in).

http://www.wsdm-conference.org/2017/wp-content/uploads/2017/02/Machine-Learning-@-Amazon.pdf

• International Data Corporation (IDC) 预测，人工智能和机器学习的支出将从 2017 年的 12 亿美元增长到 2021 年的 57.6 亿美元。

资料来源：Machine learning: things are getting intense. Deloitte (6 pp., PDF. No opt-in)

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Images/infographics/technologymediatelecommunications/gx-deloitte-tmt-2018-intense-machine-learning-report.pdf

• 预计到 2022 年，全球机器学习市场将从 2017 年 1.41 亿美元增长到 8.81 亿美元，达到 44.1% 的复合年增长率。 促进市场全球快速增长的因素包括在数据聚合、集成和分析以及更具可扩展性的云平台上表现出色的新技术。

资料来源： Machine Learning Market - Global Forecast to 2022 - Market Overview & Industry Trends.

https://www.prnewswire.com/news-releases/machine-learning-market---global-forecast-to-2022---market-overview--industry-trends-300531729.html

• 全球认知和人工智能系统的收入将从 2017 年的 12.5 亿美元增长至 2020 年的逾 46 亿美元。

资料来源：Worldwide Spending on Cognitive and Artificial Intelligence Systems Forecast to Reach $12.5 Billion This Year, According to New IDC Spending Guide.

https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS42439617

• 机器学习市场数据来源：

2018 Outlook: Machine Learning and Artificial Intelligence, A Survey of 1,600+ Data Professionals. MEMSQL. (14 pp., PDF, no opt-in)

http://blog.memsql.com/2018-outlook-machine-learning-and-artificial-intelligence/

Advice for applying Machine Learning, Andrew Ng, Stanford University. (30 pp., PDF, no opt-in) >

http://cs229.stanford.edu/materials/ML-advice.pdf

An Executive’s Guide to Machine Learning, McKinsey Quarterly. June 2015

https://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/an-executives-guide-to-machine-learning

An Investors' Guide to Artificial Intelligence, J.P. Morgan. November 27, 2017 (110 pp., PDF, no opt-in)

https://flamingo.ai/wp-content/uploads/2017/11/JPMorganAnInvestorsGuideToArtificialIntelligencev2.pdf

Artificial intelligence and machine learning in financial services Market developments and financial stability implications, Financial Stability Board. (45 pp., PDF, no opt-in)

http://www.fsb.org/wp-content/uploads/P011117.pdf

Big Data and AI Strategies Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing, J.P. Morgan. (280 pp., PDF. No opt-in).

http://valuesimplex.com/articles/JPM.pdf

Google & MIT Technology Review study: Machine Learning: The New Proving Ground for Competitive Advantage (10 pp., PDF, no opt-in).

https://s3.amazonaws.com/files.technologyreview.com/whitepapers/MITTR_GoogleforWork_Survey.pdf

Hitting the accelerator: the next generation of machine-learning chips, Deloitte. (6 pp., PDF, no opt-in).

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Images/infographics/technologymediatelecommunications/gx-deloitte-tmt-2018-nextgen-machine-learning-report.pdf

How Do Machines Learn? Algorithms are the Key to Machine Learning. Booz Allen Hamilton. (Infographic)

https://www.boozallen.com/s/insight/blog/how-do-machines-learn.html

IBM Predicts Demand For Data Scientists Will Soar 28% By 2020, Forbes. May 13, 2017

https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-demand-for-data-scientists-will-soar-28-by-2020/?utm_content=buffer91f1f&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer#18f2160c7e3b

Machine Learning At Amazon, Amazon Web Services (47 pp., PDF no opt-in).

http://www.wsdm-conference.org/2017/wp-content/uploads/2017/02/Machine-Learning-@-Amazon.pdf

Machine Learning Evolution (infographic). PwC. April 17, 2017

http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-evolution-infographic/

Machine learning: things are getting intense. Deloitte (6 pp., PDF. No opt-in)

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Images/infographics/technologymediatelecommunications/gx-deloitte-tmt-2018-intense-machine-learning-report.pdf

Machine Learning: The Power and Promise Of Computers That Learn By Example. The Royal Society’s Machine Learning Project (128 pp., PDF, no opt-in)

https://royalsociety.org/~/media/policy/projects/machine-learning/publications/machine-learning-report.pdf

McKinsey Global Institute Study, Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier (80 pp., PDF, free, no opt-in).

https://www.mckinsey.com/mgi/overview

McKinsey's State Of Machine Learning And AI, 2017, Forbes, July 9, 2017.

https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/07/09/mckinseys-state-of-machine-learning-and-ai-2017/#5118a2575b64

Predictions 2017: Artificial Intelligence Will Drive The Insights Revolution. Forrester, November 2, 2016 (9 pp., PDF, no opt-in).

https://go.forrester.com/wp-content/uploads/Forrester_Predictions_2017_-Artificial_Intelligence_Will_Drive_The_Insights_Revolution.pdf

Risks And Rewards: Scenarios around the economic impact of machine learning, The Economist Intelligence Unit. (80 pp., PDF, no opt-in).

http://eiuperspectives.economist.com/sites/default/files/Risks_and_rewards_2018.2.7.pdf

Smartening up with Artificial Intelligence (AI) - What’s in it for Germany and its Industrial Sector? Digital/McKinsey & Company. (52 pp., PDF, no opt-in).

https://www.mckinsey.de/files/170419_mckinsey_ki_final_m.pdf

So What Is Machine Learning Anyway? Business Insider. Nov. 23, 2017

http://www.businessinsider.com/what-is-machine-learning-quick-explainer-2017-11

The 10 Most Innovative Companies In AI/Machine Learning 2017, Wired.

https://www.fastcompany.com/3069025/the-10-most-innovative-companies-in-ai-machine-learning-2017

The Business Impact and Use Cases for Artificial Intelligence. Gartner (28 pp., PDF, no opt-in).

https://www.gartnerinfo.com/apacemergingtechtaipei/TheBusinessImpactandUseCasesforAI_TracyTsai.pdf

The Build-Or-Buy Dilemma In AI, Boston Consulting Group. January 4, 2018.

https://www.bcg.com/publications/2018/build-buy-dilemma-artificial-intelligence.aspx?linkId=47806407

The Next Generation of Medicine: Artificial Intelligence and Machine Learning, TM Capital (25 pp., PDF, free, opt-in).

https://www.tmcapital.com/wp-content/uploads/2017/11/TMCC20AI20Spotlight20-202017.10.2420vF.PDF

The Roadmap to Enterprise AI, Rage Networks Brief based on Gartner research. (17 pp., PDF, no opt-in).

https://www.gartner.com/imagesrv/media-products/pdf/rage_frameworks/rage-frameworks-1-34JHQ0K.pdf

Will You Embrace AI Fast Enough? AT Kearney. January 2018

https://www.atkearney.com/operations-performance-transformation/article?/a/will-you-embrace-ai-fast-enough

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