【51CTO.com原創(chuàng)稿件】

• 機器學習專利在2013年至2017年間以34％的復合年增長率（CAGR）增長，這是所有專利授權量增長第三快的類別。

• 國際數(shù)據(jù)公司（IDC）預測，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預測，與2017年相比，2018年機器學習試點數(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到的見解都來自最新系列的機器學習市場預測、市場評估報告。機器學習對世界上許多與數(shù)據(jù)密切相關的行業(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域贏得知識產(chǎn)權(IP)和專利的競爭。

機器學習IP發(fā)展最快的領域之一是定制芯片組的開發(fā)。Deloitte Global預計今年將在全球數(shù)據(jù)中心使用多達800K的機器學習芯片。2018年，各企業(yè)紛紛加大對機器學習項目的研究、投資和試點。盡管預測來源、市場估計和預測的方法各不相同，但它們都反映了機器學習如何提高企業(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。

機器學習市場預測，市場估計和預測的主要內(nèi)容包括：

• 在商業(yè)智能（BI）和分析市場中，支持機器學習的數(shù)據(jù)科學平臺預計到2021年將以13％的復合年增長率增長。數(shù)據(jù)科學平臺的表現(xiàn)將優(yōu)于更廣泛的BI和分析市場，預計同期的復合年增長率將達到8％。數(shù)據(jù)科學平臺的價值將從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，機器學習專利的復合年增長率(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（專利分析）。8種增長最快的技術SLIDESHARE演示

• 61％的組織最常選擇機器學習/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器學習（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)中運行模型。

資料來源：2018年展望：機器學習和人工智能，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)的技術市場領導者在機器學習（ML）和人工智能投資方面遙遙領先于其他行業(yè)領域。每一個都在將ML設計為未來的產(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家供應商應用的23項評估標準，SAS，IBM和SAP引領了預測分析和機器學習市場 。Forrester預測，到2021年，預測分析和機器學習（PAML）市場的復合年增長率（CAGR）將達到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)科學協(xié)會，預測分析和機器學習供應商，2017年和FORRESTER WAVE™：預測分析和機器學習解決方案，2017年第一季度由SAP提供。

• Deloitte Global預測2018年機器學習試點和實施的數(shù)量將比2017年翻一番，到2020年再翻一番。推動ML試點日益增長的因素包括更廣泛的應用程序接口（API）支持、自動化數(shù)據(jù)科學任務、減少對訓練數(shù)據(jù)的需求，加速訓練和對解釋結果的更深入了解。

   

資料來源：DELOITTE GLOBAL PREDICTIONS 2018 INFOGRAPHICS

• 60%的組織在不同階段采用機器學習，近一半（45％）的人表示該技術已經(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)，機器學習正在增強其對下一代產(chǎn)品的研發(fā)能力。

   

資料來源：谷歌和麻省理工學院技術評論研究：機器學習：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，機器學習吸引了近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，機器學習吸引了近60％的投資。機器人和語音識別是最受歡迎的兩個投資領域。投資者最喜歡機器學習初創(chuàng)企業(yè)，因為基于代碼的初創(chuàng)企業(yè)在快速擴展以快速包含新功能?；谲浖臋C器學習初創(chuàng)公司比成本更密集的基于機器的機器人同行更受青睞，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預計，數(shù)據(jù)中心使用的機器學習芯片將從2016年的10K到200K的運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)和應用專用集成電路(ASICs)。Deloitte發(fā)現(xiàn)，機器學習（ML）加速器技術的總可用市場（TAM）到2020年可能達到26億美元。

   

資料來源：DELOITTE GLOBAL PREDICTIONS 2018 INFOGRAPHICS

• 亞馬遜正依靠機器學習來改善其業(yè)務關鍵領域的客戶體驗，包括產(chǎn)品推薦，替代產(chǎn)品預測，欺詐檢測，元數(shù)據(jù)驗證和知識獲取。

機器學習亞馬遜，亞馬遜網(wǎng)絡服務

• 國際數(shù)據(jù)公司（IDC）預測，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。

   

• 預計全球機器學習市場將從2017年的14.1億美元增長到2022年的88.1億美元，實現(xiàn)44.1%的復合年增長率（CAGR）。促進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，以及更具可擴展性的云平臺。

   

• 認知和人工智能（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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