人類對大數據進行計算分析的趨勢并不會轉瞬即逝。隨著數據量的不斷增加，對大數據的分析效果也會有所改善。說到關于預測分析的應用，其實我們只看到了冰山一角。目前，它已經可以利用數據挖掘、機器學習和人工智能技術來分析數據，從而達到幫助企業的目的（比如預測銷售，優化營銷活動）。
所有這一類型的人工智能都與我們日常工作方式聯系在一起，徹底改變了我們的生活，不過還有更多的技術有待改進。
以下是來自人工智能、大數據、預測分析和機器學習的一些重要數據：
1、到2018年，75%的開發商將會在更多的商業應用或服務中加入人工智能功能（來自IDC）
2、到2019年，IDC100%的物聯網項目將得到人工智能的支持（來自IDC）
3、30%的公司將在2020年前使用人工智能技術來增加至少一個主要銷售流程（來自Gartner）
4、算法將會在2018年改變全球數十億人的行為（來自Gartner）
5、人工智能市場價值將在2020年超過400億美元（來自Constellation Research）
6、到2025年，人工智能將驅動95%的客戶互動（來自Servion）
亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM，它們將在人工智能領域引領潮流。作為大公司，他們有合適的資源來收集數據，因此有更多的數據可以使用。以下就是這些巨頭玩家如何在AI領域布局的：
亞馬遜
投資人工智能20年以上，抓取了5B以上的網頁數據，超過50萬張JPEG圖像和相應的JSON元數據，用以供給亞馬遜運營中心的產品。每天抓取世界廣播、雜志和網絡新聞的數據已超過2.5億，每天抓取近100M圖像和視頻具有音頻和視覺功能并帶有注釋。亞馬遜Echo系列音箱已經占領了超過70%的語音助手市場。
具有全世界最大的數據庫，專注于應用和產品開發，而不是長期的AI研究。Google Brain擁有超過1300名研究人員的團隊，在語音助理市場占有23.8％的用戶份額。使用TensorFlow開源平臺進行機器學習，允許任何人訪問機器學習平臺。Google地球數據庫的大小估計為3017 TB或大約3 PB，Google Street View有大約20PB的街景照片。
谷歌很可能在應用程序和產品開發及服務的部署方面都處于最前沿，它不僅是第一家開始研究人工智能的公司，而且擁有7萬名員工。此外，谷歌擁有一個深度學習人工智能研究項目Google Brain，它擁有一個團隊，韓國主機 韓國游戲代理，有自己的研究議程，研究領域涵蓋了機器學習、自然語言理解、機器學習算法和技術，以及機器人。
每日處理2.5B的內容和500多TB的數據，Facebook ArticialIntelligence Researchers （FAIR）有大約80位研究人員和工程師，每天產生20億“贊”和3000萬照片，每30分鐘掃描大約105 TB的數據建有一個62000平方英尺的數據中心，可容納500個機架。每天翻譯超過40種語言的20億用戶帖子，每天有8000萬用戶使用這些翻譯。
IBM
計劃進行為期10年、價值2.4億美元的投資來創建MIT-IBM沃森人工智能實驗室。在全球擁有2000多名AI員工，在IBM總部擁有超過600名AI員工，沃森用戶跨越六大洲和超過25個國家，IBM向沃森項目投資10億美元，其中包括1億美元的風險投資。通過沃森生態系統建立了7000多個應用。
圖：全球100家最有前途的人工智能公司名單
趨勢二：算法與技術的整合
所有在人工智能領域投資的二級資本公司，比如英特爾、Salesforce和Twitter，都將追隨擁有這些數據的大公司，并使用他們的數據算法和人工智能。行業參與者之間將會發生數據交易，而且很有可能會整合算法和技術。數據的交易以及算法和技術的整合將使人工智能變得更加重要。
隨著谷歌和Facebook等規模更大的公司收購小公司，更多的算法將被整合到它們的核心平臺或解決方案中。總部位于英國倫敦的人工智能公司DeepMind，構建了通用學習算法，被谷歌收購，以獲得相對于其他科技公司的商業優勢。另一方面，Facebook收購Wit.ai來提升自己的語音識別和語音界面。該公司還收購了人工智能創業公司Ozlo，以完善其M虛擬助理服務。
趨勢三：數據眾包
所有的人工智能公司都追求巨大的數據庫，以實現他們對人工智能的雄心壯志。這些公司將開始通過眾包方式獲取大量數據。企業已經找到了一種方法來評估眾包數據的質量和真實性，不僅給企業提供了便利，還能反饋信息給消費者。
