数字经济带来了万物智联、网络化大规模协作、“客制化”价值创造等确定性，但也给企业带来原有尺度失效、技术复杂、客户需求多样等不确定性。

为了帮助客户在整个客户生命周期内实现人工智能和行为营销的功能，Smart Insights提供了一个很好的信息图表，归纳十五种任何规模的企业组织都可以实施的人工智能技术。

这些年里，云与AI的结合愈发紧密，AI即服务（AIaaS）也从最初的概念变成了现实。就目前而言，包括亚马逊，谷歌和微软在内的巨头都希望能够主导云AI领域中的业务，因为获胜者不仅将主导未来的市场，而且还有可能成为史上最富裕的公司。

随着前沿技术不断地发展以及云计算服务的普及，各种“即服务”如雨后春笋一般纷纷出现在了市场之中，这其中便有AI即服务（AIaaS），那么这个AI即服务又是什么样子的？它是神还是妖？

如今，新产品在制造业中大量涌现，而送货窗口也在收紧。为此，制造商开始转向机器学习，以改进其操作的端到端性能，并为这个悖论找到基于性能的解决方案。

随着时代的发展与技术的不断进步，营销也在发生变化。而借助于新兴的机器学习，营销又回在那些方式得到突破？

AI与机器学习依然火热，在未来的一年中，他们会走向何方？我们不妨参照下不同预测与分析公司的研究，进行一下综述与汇总。

研究机构IDG的最新研究表明，60%的IT高管认为在分析方面的投入将会有所增加，而另有54%的IT高管认为他们也会增加在于机器学习方面的投入。

很多机构预测亚洲，尤其是中国将成为人工智能和机器学习（ML）的中心，但是目前来看这个最大的大陆在AI初创企业投资方面与美国还有很大的差距。

研究公司Dresner Advisory Services发现,使用大数据分析公司的比例已经自2015年的17%激增到了2017年的53%。

德勤公司本周发布的一项研究表明，人工智能（AI）和认知技术的早期应用者正在获得可观的经济效益和创业更多就业机会。

市场对针对机器学习优化的计算资源的需求只会急剧增长，因而让新的进入者有机会提供可与如今的老牌云服务提供商：亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云一较高下的解决方案。

上周四，思科对其未来计划做出了又一个意向声明，称计划收购一家名为Perspica的公司，该公司可利用机器学习实时分析数据流。

多年来，Intel的不断尝试将业务从个人电脑、处理器和服务器扩展到了多个其他方面，但这其中很多均以失败告终。而之后，Intel痛定思痛，在数据领域中闯出了一片天地。信息化时代，得数据者得天下。

据最近一份调查所示，80％的公司如今正在进行一定形式的AI应用（包括机器学习和深度学习），30％的公司正在计划在未来36个月扩大人工智能投资，62％的公司希望在未来聘请首席AI官员。

本文从微观视角分析了大数据行业下的8个细分领域，盘点了每个领域的海外代表企业。

今天，机器学习通过深度学习最常见的用例就是在图像、文本和音频处理方面。

大数据看起来很吓人，看过这25个术语后就能明白很多

2017年上半年值得我们关注的、最酷的10家大数据初创公司

Gartner研究公司的副总裁兼知名分析师Thomas Bittman人为边缘将蚕食云计算。