日前，國(guó)際權(quán)威分析機(jī)構(gòu)Forrester發(fā)布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning Solutions In China, Q3 2018》報(bào)告，選取了國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中主流的預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域廠商進(jìn)行評(píng)估。從預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的年?duì)I收角度，將受評(píng)估廠商劃分為L(zhǎng)arge(大型，年收入大于1500萬(wàn)美元)、Midsize(中型，年收入大于500萬(wàn)美元小于1500萬(wàn)美元)、Small(小型，年收入小于500萬(wàn)美元)三個(gè)等級(jí)。其中，大型廠商包括阿里云、華為、微軟、金山云，母公司百度“All in AI”的百度云位列中型玩家，值得一提的是，騰訊云則由于該領(lǐng)域年收入不足500萬(wàn)美元而位列小型玩家。

報(bào)告從營(yíng)收角度將廠商劃分為L(zhǎng)arge(大型)、Midsize(中型)、Small(小型)三個(gè)類別

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的根基

給機(jī)器賦予人類的智慧，讓機(jī)器能夠像人類一樣獨(dú)立思考，是所有人工智能領(lǐng)域從業(yè)者孜孜以求的終極目標(biāo)，而預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，無(wú)疑是通往終極目標(biāo)的必經(jīng)之路。該項(xiàng)能力的強(qiáng)弱，直接代表著企業(yè)人工智能技術(shù)的發(fā)展實(shí)力。

基于此，我們看到凡是希望在人工智能領(lǐng)域占據(jù)一席之地的廠商，不管是云廠商還是設(shè)備廠商，都在不遺余力大舉投入。在設(shè)備廠商中，華為近年來在機(jī)器學(xué)習(xí)方面投入頗多，在此次分析評(píng)估中，成功占據(jù)大型玩家類別，現(xiàn)在華為也在跨界做云，并發(fā)展迅速。

從實(shí)際情況來看，云廠商在預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域更具優(yōu)勢(shì)。云服務(wù)商作為距離人工智能最近的應(yīng)用平臺(tái)之一，成為機(jī)器學(xué)習(xí)的有力推動(dòng)者。據(jù)IDC調(diào)研，關(guān)于本地部署、公有云之間的選擇，一半的調(diào)查參與者把云作為深度學(xué)習(xí)的最佳部署方式，其中，36%的受訪者計(jì)劃使用由云服務(wù)供應(yīng)商提供的深度學(xué)習(xí)工具。云平臺(tái)提供的AI所需的強(qiáng)大計(jì)算能力，是實(shí)現(xiàn)AI落地必不可少的先決條件。

以國(guó)內(nèi)公有云三巨頭阿里云、騰訊云和金山云來看，自帶的互聯(lián)網(wǎng)基因，天然讓他們和用戶更近，和應(yīng)用場(chǎng)景更近。這也是為何阿里云和金山云能夠位居大型玩家的原因之一。騰訊云因?yàn)榍捌趯?duì)機(jī)器學(xué)習(xí)投入偏低，排在了小型玩家類別，但發(fā)展也十分快速。

云服務(wù)商看準(zhǔn)趨勢(shì)大舉投入

阿里云在2015年10月正式發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)DT PAI，作為國(guó)內(nèi)首個(gè)可視化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，開發(fā)者通過簡(jiǎn)單拖拽的方式即可完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析挖掘，以及對(duì)用戶行為、行業(yè)走勢(shì)等的預(yù)測(cè)，并在2017年3月完成了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)PAI2.0的快速迭代。

騰訊云在2017年3月宣布推出深度學(xué)習(xí)平臺(tái)DI-X，為機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)用戶提供一站式服務(wù)，為其在AI領(lǐng)域的探索降低門檻并提供最流暢的體驗(yàn)，成為騰訊在AI領(lǐng)域長(zhǎng)線布局中不可缺少的一環(huán)。

金山云在依托小米智能硬件生態(tài)體系，2017年5月實(shí)現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)平臺(tái)KDL的全面商用，在IDC發(fā)布的《機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目應(yīng)用機(jī)會(huì)分析》報(bào)告中，KDL成為業(yè)界最早實(shí)現(xiàn)全面商用的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。

華為云在2017年9月推出機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)MLS，幫助用戶通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，并將其部署為預(yù)測(cè)分析解決方案，并在今年3月宣布機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)(標(biāo)準(zhǔn)版)正式上線。

商業(yè)化才能更好促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展

商業(yè)化是技術(shù)研發(fā)最好的促進(jìn)方式，尤其是在AI產(chǎn)業(yè)被指存在巨大泡沫的背景下，將技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用落地有機(jī)結(jié)合起來，無(wú)疑是非常有必要的。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用不斷推進(jìn)，提供海量數(shù)據(jù)快速精準(zhǔn)的分析處理能力，對(duì)促進(jìn)AI發(fā)展十分有利，對(duì)此，我們也能看到各大廠商不遺余力大舉投入，持續(xù)推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)的快速商業(yè)化。

在路徑選擇上，以多模態(tài)學(xué)習(xí)、Notebook和自動(dòng)化學(xué)習(xí)解決方案最具有代表性。多模態(tài)PAML(Predictive Analytics & Machine Learning)解決方案提供不同的UI范例和工作臺(tái)工具，如GUI、配置向?qū)Ш途幋a環(huán)境，阿里云、騰訊云、金山云等基于公有云計(jì)算的PAML解決方案，跟據(jù)管道和模型定義提供基于工作流的圖形化建模環(huán)境?；贜otebook的PAML解決方案為數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)提供了以編碼為中心的工作臺(tái)工具;以自動(dòng)化為中心的解決方案能夠通過配置而不是通過編碼或指定生命周期過程中的每一個(gè)步驟來構(gòu)建模型。

雖然構(gòu)建形式不同，但最終目標(biāo)還是推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的快速進(jìn)步和應(yīng)用落地，從商業(yè)化進(jìn)程來看，阿里云、華為云、金山云的商業(yè)化能力最強(qiáng)，成功居于第一梯隊(duì)，即收入超過1500萬(wàn)美元;而同樣位列公有云前列的騰訊云，在機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用上還處于追趕階段，收入不足500萬(wàn)美元。

當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)正處于飛速發(fā)展階段，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用價(jià)值進(jìn)一步放大，企業(yè)對(duì)于更快的數(shù)據(jù)分析，更高的數(shù)據(jù)洞察和更智能的下一代產(chǎn)品研發(fā)能力的需求日益增強(qiáng)，借助于機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建更加強(qiáng)勁、智慧的服務(wù)能力，成為當(dāng)前企業(yè)的核心訴求?？梢灶A(yù)見，隨著市場(chǎng)需求的全面爆發(fā)，未來各大云廠商在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)也將愈發(fā)激烈，最終市場(chǎng)格局如何，讓我們拭目以待。

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