開源社區(qū)賦能+開發(fā)者高度熱情+企業(yè)降本增效的需求驅(qū)動機器學(xué)習(xí)項目部署
越來越多的行業(yè)組織開始部署機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)項目,這些項目中有很多技術(shù)組件來源于開源社區(qū)。用戶基于開源框架開始在云服務(wù)中或者本地數(shù)據(jù)中心探索面向各種業(yè)務(wù)場景的行業(yè)應(yīng)用解決方案。對機器學(xué)習(xí)有高度熱情的開發(fā)者、開源社區(qū)的賦能、已被成功應(yīng)用的社區(qū)開發(fā)模型,催生了正在增長的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)市場。
開源項目應(yīng)該看什么
開源軟件已在業(yè)界廣泛應(yīng)用,大部分組織對開源都有比較深入的理解(雖然偶爾也會有些誤區(qū))。很多開發(fā)者也接觸過大量開源的開發(fā)工具以及編程語言,或者已經(jīng)將這些開源技術(shù)集成到商業(yè)化產(chǎn)品組合中。但無論如何,使用開源軟件是一個正式商業(yè)化的選擇。在使用之前,有必要先明確如下問題:項目的管理方是誰,是高校研究機構(gòu)還是商業(yè)化公司?貴公司正在使用的License模型是怎樣的,組織是否已經(jīng)充分理解該License所要求的權(quán)利和義務(wù)?貴公司是否要在商業(yè)化產(chǎn)品中使用開源技術(shù),您的產(chǎn)品和開源技術(shù)的區(qū)隔是什么?如果您是技術(shù)最終用戶,是否有比較過開源社區(qū)工具和商業(yè)化產(chǎn)品的總成本?
除了上述要考慮的問題之外,在此機器學(xué)習(xí)研究報告中,IDC也重點介紹了以下10個開源項目的背景、更新頻率以及用戶活躍度等。
終端用戶機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)部署案例
隨著開源項目的成熟,中國市場已經(jīng)有很多行業(yè)企業(yè)開始部署基于開源技術(shù)組件的人工智能系統(tǒng)。IDC在報告中研究了4個有關(guān)行業(yè)組織部署機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的深度訪談案例,分別是廣州某醫(yī)院基于TensorFlow部署輔助診療決策系統(tǒng);北京市某公安分局基于TensorFlow部署人臉識別系統(tǒng);某銀行基于Caffe開發(fā)圖像識別系統(tǒng);某航空公司基于TensorFlow部署人臉識別系統(tǒng)。
機器學(xué)習(xí)商業(yè)化產(chǎn)品案例
開源項目只處理完整人工智能解決方案的部分工作。大部分情況下,今天提供的開源機器學(xué)習(xí)工具只處理構(gòu)建完整的認(rèn)知/人工智能應(yīng)用程序所需的部分工作。即使是最先進(jìn)的開源的機器學(xué)習(xí)庫也不提供收集、匯總數(shù)據(jù)的工具,不會提供實際部署過程中的完整框架。IDC看到市場上已經(jīng)有很多硬件以及軟件技術(shù)供應(yīng)商在整合這些工具,一些硬件以及基礎(chǔ)架構(gòu)供應(yīng)商在其平臺上提供對開源社區(qū)軟件的支持。
另外,多家大型云服務(wù)商已上線基于開源項目的商業(yè)化服務(wù),甚至提供機器學(xué)習(xí)的部署、實施服務(wù)。云計算服務(wù)商在云上開放機器學(xué)習(xí)平臺,能夠集模型訓(xùn)練、預(yù)測、部署的功能于一體,并提供公共數(shù)據(jù)集和業(yè)界模型,賦能用戶快速釋放數(shù)據(jù)價值。
未來市場機會分析
從2017年人工智能技術(shù)投資的進(jìn)展來看,目前互聯(lián)網(wǎng)、金融、醫(yī)療、制造、汽車、游戲是技術(shù)投資主力。29%是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),這其中包含BATJ級別的互聯(lián)網(wǎng)公司,還包含新美大、網(wǎng)易、聚美優(yōu)品等互聯(lián)網(wǎng)公司,以及互聯(lián)網(wǎng)+教育、互聯(lián)網(wǎng)+汽車等互聯(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)行業(yè)的公司,可以說是AI技術(shù)投資的第一梯隊。占據(jù)19%份額的制造業(yè)主要以消費級產(chǎn)品制造商為主,如智能家電、機器人等,還包括汽車制造業(yè)。消費級產(chǎn)品制造商是本次人工智能浪潮中AI技術(shù)投資的第二梯隊。16%是金融業(yè),領(lǐng)先的銀行、保險以及投資管理機構(gòu)在探索基于深度學(xué)習(xí)的刷臉身份驗證、刷臉支付、圖片識別、智能投顧等應(yīng)用場景。14%的份額是醫(yī)療行業(yè),以專科醫(yī)院、民營醫(yī)院以及對新技術(shù)持開放態(tài)度的大型醫(yī)院為主。此外,游戲行業(yè)也是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的主力。
在本次研究中,IDC也發(fā)現(xiàn),在APeJ地區(qū)只有11%的組織已經(jīng)部署了人工智能系統(tǒng),有53%的組織計劃在5年之內(nèi)部署人工智能系統(tǒng),這一數(shù)字意味著未來5年內(nèi)人工智能解決方案市場將有巨大的增長潛力。
IDC中國研究經(jīng)理盧言霞認(rèn)為:“市場上現(xiàn)在有各種各樣的框架、庫等工具可用,但現(xiàn)在還不清楚在特定的場景下使用哪些庫或者工具更容易成功。建議最終用戶將技術(shù)供應(yīng)商和服務(wù)商作為可信的顧問,這將利于雙方共同取得項目成功。”
特別說明:本報告發(fā)布于2017年12月。在2017年12月之后上線的機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品未在本次研究范圍之內(nèi)。所有結(jié)論基于2017年12月1日之前的數(shù)據(jù)。