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人工智能在各产业中的超凡表现奠定了它对未来世界不可或缺的地位，比如制造业，医疗保健，建筑业，在线零售业等几乎各个行业都在利用人工智能技术融入物联网。不断演化的机器学习技术使每个企业都有望成为数据驱动的企业，都能利用云平台的机器学习技术使用人工智能应用程序。未来的企业将不必安装和维护机器学习系统，花很低的开销就能分析海量又复杂的数据，最终做出详细精准的分析和预测。

机器学习产业体现出了以下三个最新趋势：数据飞轮（Data Flywheels），算法经济（Algorithm Economy），和云托管智能（Cloud Hosted Intelligence）。未来每个应用程序都将运用开源算法和机器学习代码成为智能应用，那么这些趋势将给云产业，数据处理等数字化业务带来怎样的巨变呢？

数据飞轮- 未来的关键

数据将成为未来数字世界的决定因素。世界上的数据每18个月翻一番，而同时期数据储存费用也几乎下降一半，也就是说几年后可用数据将越来越多。

可用的海量数据将有助于进行更优质和更广泛的机器学习实验以及部署。机器学习服务提升了，人们就能获取更精炼的数据，最终机器学习服务的用户将会增长，这样又会生成更多数据，这种数据飞轮将永不停歇地转动和扩张。比如特斯拉将在2018年底前发布一款无人驾驶汽车，特斯拉已经为该项目搜集了7.8亿英里的行驶数据，而这一数据还在以每10小时增长1百万英里的速率增长，这就是数据飞轮的力量。

海量数据收集费用的下降将大大促使人们使用云平台技术，未来几年机器学习算法的市场一片大好。

算法经济——每个产业都将成为智能产业

如果有大量数据却无法操纵数据或利用数据生成有用的观点，那么数据有何用呢？这就要提到算法了，大量数据将催生算法经济的诞生。工程师，数据科学家，数据机构等都将分享算法，从而从数据中提炼所需信息集。

各个产业的企业管理者直接将数据发给算法平台就可以瞬时分析企业问题，他们还可以购买算法做数据研究，用算法管理数据和分析数据等。也就是说，每个应用和业务都将有可能实现智能化。

云托管的智能——可以租的智能

如果业务遇到必须要为之专门创建AI的问题，势必会劳民伤财。显然我们现在可以求助于机器学习服务提供商，但我们未来解决这一问题的方法将大大改变。我们将使用云托管的人工智能技术，如深度学习，谷歌的机器学习平台等，这也是当下最具特色的机器学习趋势。

这样企业将不再需要为业务单独部署AI，开销也将大幅度缩减，分析学和数据科学也将更容易操作。在基于云平台的人工智能的帮助下，我们将有希望获取更精准的计算结果，更快速的数据挖掘，以及生成新的业务模型。