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2018年海外大數據和人工智能産業全景分析與趨勢預測


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2018年海外大數據和人工智能産業全景分析與趨勢預測

 

1、全景概况

 

Without big data analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the Web like deer on a freeway.

 

高科技營銷魔法之父Geoffrey Moore曾經這樣肯定大數據的存在意義:不進行大數據分析的公司,是“聾瞎”公司,就像高速公路上徘徊的野鹿一樣。

因此,從互聯網巨頭到創業新貴,從中國到全世界,已經有無數技術公司投身到大數據和人工智能的洪流之中。

風險資本家Matt Turc分享了2018年大數據和人工智能的全景圖,有1095家大數據公司被納入其中。本文將基于這份全景研究對大數據和人工智能領域進行詳細的解讀,包括各細分領域的分布情况,上市及被收購的知名企業分析,以及MobData研究院對整個領域的趨勢預測。

全景圖高清下載地址:https://t.zsxq.com/eiQB2ZZ

2、細分領域

 

將大數據和人工智能領域進一步分解,從底層的數據資源和數據API,到中層的開源框架和基礎架構,再到領域終端的數據分析和應用行業,數據作爲最基本的元素,貫穿整條産業鏈,也激活了教育、金融、健康醫療、物流等各行各業的活力與生機。

從細分領域來看,大數據企業多數分布在三類方向:

 

  • 第一類是基礎架構,219家企業。主要做基于雲的企業級數據存儲、分析、安全、管理等服務,提供諸如雲服務、數據庫、數據集成、數據保護、數據轉換等細分類別;
  • 第二類是分析工具,共223家企業。主要做信息的搜索和商業分析,提供搜索、分揀、識別、調用、分析等細分類別;
  • 第三類是應用行業,共243家企業。主要在金融、醫療、廣告、社交、政府、電商、物流、農業等細分行業領域提供大數據服務。

將各個細分領域再次拆解,各細分服務平臺分布如下:

更多企業集中在數據分析平臺、數據安全、健康醫療、可視化、金融租賃、生命科學、人工智能等細分平臺。

 

3、頭部企業

 

1075家企業中,共有185家被收購,23IPO上市。

注釋:原文中共1095家企業被統計,1075家爲非重複企業

 

本部分將聚焦于以下32家較爲知名且體量較大的大數據企業:

 

  • 上市企業

大數據領域中,4家較爲知名的上市企業有專注于企業級數據管理服務的Cloudera、數據庫管理公司MongoDB、雲計算服務商Zuora和數據搜索軟件公司Elastic。這四家企業都在最近兩年內上市,目前總市值在19-44億美元之間。

注釋:上市企業市值統計截止到20181030

 

  • 被收購企業

在大數據與人工智能領域,共統計出12家備受矚目的被收購企業。與上市周期一致,這些企業也集中在近兩年內被收購,多數集中在健康醫療、廣告、金融等領域。

大數據在廣告領域的應用非常廣泛,代表公司有在綫廣告交易公司Appnexus、數字廣告驗證公司Moat Analytics和廣告評估優化工具提供商Integral Ad Science,這三家企業被收購的金額在8-16億美元之間。

 

除此之外,還有AI技術驅動的暗數據人工智能企業Lattice Data,這家企業在2017年被蘋果以2億美元收購,致力于將非結構的暗數據(dark data)進行結構化轉化,獲得有用的信息。

4、趨勢預測

  • 人工智能將成爲大數據領域的核心驅動力

亞馬遜、穀歌、FacebookIBM等國內國際大公司在人工智能域引領潮流,已經贏得市場回報。

 

  • 行業集中趨勢愈加明顯

CBInsights的統計數據顯示:AI公司的收購競爭已經開始。2018年,我們已經能看到很多小型的人工智能類創業公司開始被大公司收購。

 

  • 大數據與人工智能企業的數據壁壘程度出現兩極分化

大數據領域行業集中度增加,市場進入壁壘提升,數據資産化將成爲必然趨勢,數據壁壘將越來越高。相反的是,人工智能立足市場的基礎便是大數據,因而大數據的交流與打通將爲企業獲得數據資源,以促進算法的不斷優化更新。

 

  • 人工智能將逐漸對垂直領域産生影響

製造、客戶服務、交通運輸和醫療健康、教育、家居等領域已經受到人工智能的影響,今後也將會有更多的領域使用人機交互的智能機器人,比如保險、財稅等。

 

  • 數據安全將成爲一大隱患

面對大數據與人工智能的不斷升級與發展,安全和隱私問題也會隨之凸顯。

 

The real danger is not that computers will begin to think like men, but that men will begin to think like computers.

也有部分專家認爲大數據和人工智能對人類進化,有著方向性的錯誤。比如Sydney J. Harris曾經說過:真正危險的不是計算機開始像人類那樣去思考,而是人類開始像計算機一樣思考。

 

然而,歷史的巨輪之下,誰又會知道未來何如?
 


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