那些整体说自己多么多么牛X的AI公司，你们自己心里没有点那啥数吗？

云机器学习产品一样有不同的种类。

随着大平台公司对AI和机器学习领域不断的蚕食，创业公司愈发难以在“夹缝中”生存。

AI不是魔法。

Wipro最新报告《Wipro 2018年网络安全状况报告》解读。

CB Insights 《Google Strategy Teardown》报告解读。

Michael I. Jordan就现在所谓的“AI”进行了抨击，他认为，我们还未实现真正的AI，它需要依靠逻辑、推理、决策等运算的突破才能实现，但现在它们之间还存在明显脱节。

似乎AI和机器学习（ML）终将“赋能万物”，但在这一过程中，谁又能给AI赋能？

2018 年 7 月 18 日，自适应和智能计算的全球领导企业赛灵思公司（Xilinx, Inc.，(NASDAQ:XLNX)）宣布已经完成对深鉴科技的收购。

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。