2018年AI發展趨勢：創業公司被并購，科技巨頭或成最大贏家
計算分析大數據絕不是一時性的。隨著數據量的不斷增長，分析大數據的方式也將改善。涉及到預測性分析（PredictiveAnalytics）的應用時，我們只看到冰山一角。它通過數據挖掘、機器學習、AI技術幫助組織機構分析現有數據，比如預測銷售額、優化營銷活動等。這些人工智能技術都在深刻地改變著我們的生活。
以下是AI世界、大數據、預測分析、機器學習的關鍵數據：
2018年，KUKA機器人示教器維修，75%的開發商都將在一個或者多個業務或服務中包含AI功能IDC
2019年，AI將輔助100%的物聯網IDC
2020年，30%的公司都將使用AI，至少增加一個主要銷售環節Gartner
2020年，算法將改變全球數十億工人的行為Gartner
2020年，人工智能市場將超過400億美元ConstellationResearch
2025年，AI將驅動95%的用戶交互Servion
趨勢1：大公司將成贏家
2018年8大AI趨勢
亞馬遜、谷歌、Facebook、IBM將成為AI領頭羊。大公司擁有大量資源來收集數據，因此會有更多數據為其所用。
以下是AI領域的頂尖玩家：
1）亞馬遜：
投資人工智能已超過20年
抓取超過50億網頁的數據
亞馬遜物流中心有超過50萬張描述產品的JPEG圖像和相應的JSON元數據文件
每日監測全球廣播、印刷物、網絡新聞的記錄超過40億份
近1億圖像和具有注釋的視頻
亞馬遜的Echo領先語音助理市場
2）谷歌：
是擁有最大存儲庫的數據集之一，數據達10-15ExabyteCirrusInsight
專注于應用和產品開發，而非長期AI研究
超過1300位研究人員的團隊谷歌大腦
占據聲控助理市場23.8%的用戶份額Voicebot
任何人都能使用的機器學習開源平臺TensorFlow
谷歌地球數據庫大約是3017TB或者近3PetabytesGoogleEarthBlog
谷歌街景有近20Petabytes的街道照片PetaPixel
3）Facebook
每天處理25億的內容和500多TB的數據TechCrunch
Facebook有約80名人工智能研究員FAIR
日均生成20億贊和3億照片TechCrunch
每30分鐘掃描月105TB數據TechCrunch
建有一個62000平方英尺的數據中心，可以容納500臺機架
每天用超過40種語言翻譯20億用戶帖，8億用戶可以看到翻譯Fortune
在部署機器學習和產品應用開發方面，谷歌很可能處在最前沿。谷歌的研究范圍涵蓋機器學習、自然語言處理、機器學習算法和技術、機器人技術等領域。
全球100家最有潛力AI公司
趨勢2：算法和技術得以鞏固
投資人工智能的第二梯隊，如英特爾、推特等，將追隨擁有數據的大公司，并使用它們的數據算法。數據交易將發生在行業內部，算法和技術將得以鞏固。
谷歌、FB等巨頭收購小公司后，算法將被集成到其核心平臺。谷歌收購了DeepMind以獲取競爭優勢。FB收購了Wit.ai來提升語音識別和語音接口業務。
趨勢3：眾包數據將無比巨大
所有的人工智能公司都將想方設法獲得海量數據集，來實現其AI壯志。這些公司會開始收集眾包數據。公司已經找到評估眾包數據質量和真實性的不同方法。企業方會從這些數據中受益，消費者也得到了話語權。
谷歌通過眾包獲取了大量圖片，來構建其成像算法。谷歌還通過眾包改進翻譯等服務。亞馬遜通過眾包AI來提高Alexa的技能。
趨勢4：并購將增多
CBInsights統計數據顯示，收購AI公司的競賽已經開始。2018年競爭會越發激烈。很多機器學習和AI的小公司都會被大企業收購，KUKA機器人維修，庫卡機器人，原因有二：
首先，AI無法在缺少數據集的情況下獨立工作。大公司擁有大量數據，小公司會失去競爭力。
其次，沒有數據的算法毫無用處。反之亦然。數據是算法的核心，因此獲取大量數據將成為重中之重。
趨勢5：工具趨于民主化，以獲取市場份額
大公司將開源算法和工具集來獲取市場份額。基于市場的數據訪問和算法進入壁壘將會減少，新的AI應用將會增加。通過民主化，此前缺乏AI工具的小公司將更容易獲得大量數據，來訓練復雜的AI算法。
趨勢6：人機交互將增多
Siri和Alexa是兩個最受歡迎的人機交互工具。將會有更多的類似產品出現。例如，機器能夠根據用戶講話的語調識別情緒。2018年，農業和醫藥領域的人機交互也會增多。
趨勢7：AI會影響所有垂直領域
制造業、客服、金融、醫療、交通等行業已經受到人工智能的影響。明年人工智能將會影響更多的垂直行業，包括：保險、法律、傳媒、教育、健康等。
趨勢8：安全、隱私、倫理道德問題
與隱私、安全相關的擔憂，（如保密銀行賬戶、健康信息），會促進對人工智能安全性的研究。2018年，安全和隱私問題會得到一定的解決，也可能會有新的發展。
倫理問題也值得關注。需要強調的問題包括：人工智能將如何傷害／促進人類。還有一些對于人工智能取代人類的擔憂。
總而言之，雖然AI已經存在了很多年，但目前還處于起步階段。人工智能還有很長的路要走。