计算分析大数据绝不是一时性的。随着数据量的不断增长，分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析（Predictive Analytics）的应用时，我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据，比如预测销售额、优化营销活动等。这些人工智能技术都在深刻地改变着我们的生活。 　　以下是AI世界、大数据、预测分析、机器学习的关键数据： 　　2018年，75%的开发商都将在一个或者多个业务或服务中包含AI功能——IDC 　　2019年，AI 将辅助100%的物联网——IDC 　　2020年，30%的公司都将使用AI，至少增加一个主要销售环节——Gartner 　　2020年，算法将改变全球数十亿工人的行为——Gartner 　　2020年，人工智能市场将超过400亿美元——Constellation Research 　　2025年，AI将驱动95%的用户交互——Servion 　　趋势1：大公司将成赢家 2018年8大AI趋势 　　亚马逊、谷歌、Facebook、IBM将成为AI领头羊。大公司拥有大量资源来收集数据，因此会有更多数据为其所用。 　　以下是AI领域的顶尖玩家： 　　1）亚马逊： 　　投资人工智能已超过20年 　　抓取超过50亿网页的数据 　　亚马逊物流中心有超过50万张描述产品的JPEG图像和相应的JSON元数据文件 　　每日监测全球广播、印刷物、网络新闻的记录超过40亿份 　　近1亿图像和具有注释的视频 　　亚马逊的Echo领先语音助理市场 　　2）谷歌： 　　是拥有最大存储库的数据集之一，数据达10-15Exabyte——Cirrus Insight 　　专注于应用和产品开发，而非长期AI研究 　　超过1300位研究人员的团队——谷歌大脑 　　占据声控助理市场23.8%的用户份额——Voicebot 　　任何人都能使用的机器学习开源平台TensorFlow 　　谷歌地球数据库大约是3017TB或者近3Petabytes——Google Earth Blog 　　谷歌街景有近20Petabytes的街道照片—— Peta Pixel 　　3）Facebook 　　每天处理25亿的内容和500多TB的数据——Tech Crunch 　　Facebook有约80名人工智能研究员——FAIR 　　日均生成20亿“赞”和3亿照片——Tech Crunch 　　每30分钟扫描月105TB数据——Tech Crunch 　　建有一个62000平方英尺的数据中心，可以容纳500台机架 　　每天用超过40种语言翻译20亿用户帖，8亿用户可以看到翻译——Fortune 　　在部署机器学习和产品应用开发方面，谷歌很可能处在最前沿。谷歌的研究范围涵盖机器学习、自然语言处理、机器学习算法和技术、机器人技术等领域。 全球100家最有潜力AI公司 　　趋势2：算法和技术得以巩固 　　投资人工智能的第二梯队，如英特尔、推特等，将追随拥有数据的大公司，并使用它们的数据算法。数据交易将发生在行业内部，算法和技术将得以巩固。 　　谷歌、FB等巨头收购小公司后，算法将被集成到其核心平台。谷歌收购了DeepMind以获取竞争优势。FB收购了Wit.ai来提升语音识别和语音接口业务。 　　趋势3：众包数据将无比巨大 　　所有的人工智能公司都将想方设法获得海量数据集，来实现其AI壮志。这些公司会开始收集众包数据。公司已经找到评估众包数据质量和真实性的不同方法。企业方会从这些数据中受益，消费者也得到了话语权。 　　谷歌通过众包获取了大量图片，来构建其成像算法。谷歌还通过众包改进翻译等服务。亚马逊通过众包AI来提高Alexa的技能。 　　趋势4：并购将增多 　　CBInsights统计数据显示，收购AI公司的竞赛已经开始。2018年竞争会越发激烈。很多机器学习和AI的小公司都会被大企业收购，原因有二： 　　首先，AI无法在缺少数据集的情况下独立工作。大公司拥有大量数据，小公司会失去竞争力。 　　其次，没有数据的算法毫无用处。反之亦然。数据是算法的核心，因此获取大量数据将成为重中之重。 　　趋势5：工具趋于民主化，以获取市场份额 　　大公司将开源算法和工具集来获取市场份额。基于市场的数据访问和算法进入壁垒将会减少，新的AI应用将会增加。通过民主化，此前缺乏AI工具的小公司将更容易获得大量数据，来训练复杂的AI算法。 　　趋势6：人机交互将增多 　　Siri和Alexa是两个最受欢迎的人机交互工具。将会有更多的类似产品出现。例如，机器能够根据用户讲话的语调识别情绪。2018年，农业和医药领域的人机交互也会增多。 　　趋势7：AI会影响所有垂直领域 　　制造业、客服、金融、医疗、交通等行业已经受到人工智能的影响。明年人工智能将会影响更多的垂直行业，包括：保险、法律、传媒、教育、健康等。 　　趋势8：安全、隐私、伦理道德问题 　　与隐私、安全相关的担忧，（如保密银行账户、健康信息），会促进对人工智能安全性的研究。2018年，安全和隐私问题会得到一定的解决，也可能会有新的发展。 　　伦理问题也值得关注。需要强调的问题包括：人工智能将如何伤害／促进人类。还有一些对于人工智能取代人类的担忧。 　　总而言之，虽然AI已经存在了很多年，但目前还处于起步阶段。人工智能还有很长的路要走。