IDC:互联网、金融、医疗是人工智能重点投资领域

IDC中国于2017年12月发布了《机器学习、深度学习开源项目应用机会分析》,针对开源机器学习项目的商业化应用进展做了深入研究。

开源社区赋能+开发者高度热情+企业降本增效的需求驱动机器学习项目部署
越来越多的行业组织开始部署机器学习、深度学习项目,这些项目中有很多技术组件来源于开源社区。

开源项目应该看什么
开源软件已在业界广泛应用,但在使用之前,有必要先明确:项目的管理方是谁,是高校研究机构还是商业化公司?贵公司正在使用的License模型是怎样的,组织是否已经充分理解该License所要求的权利和义务?贵公司是否要在商业化产品中使用开源技术,您的产品和开源技术的区隔是什么?如果您是技术最终用户,是否有比较过开源社区工具和商业化产品的总成本?

除了上述要考虑的问题之外,在此机器学习研究报告中,IDC也重点介绍了以下10个开源项目的背景、更新频率以及用户活跃度等。

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终端用户机器学习系统部署案例
IDC在报告中研究了4个有关行业组织部署机器学习系统的深度访谈案例,分别是广州某医院基于TensorFlow部署辅助诊疗决策系统;北京市某公安分局基于TensorFlow部署人脸识别系统;某银行基于Caffe开发图像识别系统;某航空公司基于TensorFlow部署人脸识别系统。
机器学习商业化产品案例。

另外,多家大型云服务商已上线基于开源项目的商业化服务,甚至提供机器学习的部署、实施服务。云计算服务商在云上开放机器学习平台,能够集模型训练、预测、部署的功能于一体,并提供公共数据集和业界模型,赋能用户快速释放数据价值。

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未来市场机会分析

从2017年人工智能技术投资的进展来看,目前互联网、金融、医疗、制造、汽车、游戏是技术投资主力。

29%是互联网企业,这其中包含BATJ级别的互联网公司,还包含新美大、网易、聚美优品等互联网公司,以及互联网+教育、互联网+汽车等互联网+传统行业的公司,可以说是AI技术投资的第一梯队。

占据19%份额的制造业主要以消费级产品制造商为主,如智能家电、机器人等,还包括汽车制造业。消费级产品制造商是本次人工智能浪潮中AI技术投资的第二梯队。

16%是金融业,领先的银行、保险以及投资管理机构在探索基于深度学习的刷脸身份验证、刷脸支付、图片识别、智能投顾等应用场景。

14%的份额是医疗行业,以专科医院、民营医院以及对新技术持开放态度的大型医院为主。此外,游戏行业也是机器学习、深度学习技术应用的主力。

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在本次研究中,IDC也发现,在APeJ地区只有11%的组织已经部署了人工智能系统,有53%的组织计划在5年之内部署人工智能系统。(本文改编自IDC新闻稿)