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2019 年數據和人工智能全景圖︰誰將入圍,誰將出局?2019-07-11 14:46:04 | 編輯︰hely | 查看︰ | 評論︰0

隨著世界上網民越來越多,所有事物的“數據化” 都在繼續加速。在基礎設施、雲計算、人工智能、開源以及我們經濟和生活的整體數字化的交叉發展的推動下,這一大趨勢如風起雲涌、波瀾壯闊的畫卷。

今年是數據世界的又一個激烈的一年,充滿了興奮,但也充滿了復雜性。

隨著世界上網民越來越多,所有事物的“數據化” 都在繼續加速。在基礎設施、雲計算、人工智能、開源以及我們經濟和生活的整體數字化的交叉發展的推動下,這一大趨勢如風起雲涌、波瀾壯闊的畫卷。

幾年前,關于“大數據”的討論大多是技術性的,集中在新一代工具的出現上,這些工具可以收集、處理和分析海量數據。其中許多技術現在已經很好地被人們理解,並得到了大規模的部署。此外,特別是在過去的幾年里,我們開始通過數據科學、機器學習和人工智能在許多應用中增加智能層,這些應用現在正越來越多地在各種消費類和 B2B 產品的生產中運行。

隨著這些技術的不斷改進,並從最初的早期采用者群體(FAANG 和初創公司)擴展到更廣泛的經濟和世界,討論正從純粹的技術轉變為圍繞對我們的經濟、社會和生活的影響的必要對話。

譯注︰FAANG 指的是 Facebook、Apple、Amazon、Netflix 和 Google 的合成。這個詞語由美國 CNBC(消費者新聞與商業頻道)的 Jim Cramer 創造。截止 2018 年,以上公司的市值總額已達到 3 萬億元。

我們才剛剛開始真正意識到未來顛覆的本質。在一個數據驅動自動化成為規則的世界中(自動化產品、自動化汽車、自動化企業),工作的新本質又是什麼呢?我們該如何處理社會影響?我們又該如何看待隱私、安全和自由?

與此同時,基礎技術正在繼續快速地發展,初創公司、產品和項目構成了一個充滿活力的生態系統,預示著或許更深遠的變化即將到來。在這個生態系統中,這一年的特點是,公眾期待已久的整合在早期階段開始,也許隨著早期技術開始讓位給下一代,一個時代結束了,另一個時代開始了。

為了試著理解這一切,這是我們的第七個年度全景圖和數據與人工智能生態系統的“聯合狀態”。值得注意的是︰隨著“大數據”一詞現在已進入曾經熱門的流行詞博物館,因此今年的圖表將僅僅是“數據和人工智能全景圖”。

另外,為了使本文的閱讀更容易理解,我們將文章分為兩部分︰

第一部分將包括一些關于數據隱私和監管快速發展的背景的介紹性思考,這將對數據技術能夠做什麼,不能夠做什麼產生深遠的影響;它還將包括全景圖本身。

第二部分將包括數據基礎設施、分析和機器學習 / 人工智能等主要趨勢的綜述。

數據、人工智能和社會︰潮流正在轉變

在 2018 年,我們注意到,在劍橋分析公司(Cambridge Analytica)的丑聞發生後,數據世界開始暴露更黑暗、更恐怖的暗流涌動。

這一趨勢在 2019 年將會繼續發展。數據泄露事件越來越多,隱私丑聞也越來越多。隨著涌現更多關于中國監視國家的報道,更多的人工智能深度偽造(Deepfake)的怪異例子,人們對此毫無準備。

結果,潮流開始急轉直下。

當然,關于人工智能的危險的辯論(盡管具有科幻色彩)已經激發了公眾的想象力,今年我們看到了更多關于思考這些問題的舉措,例如李飛飛博士成立的以人為本的人工智能研究所(Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)。

但直到最近,幾乎所有人都遇到了關于數據所有權、隱私和安全性的問題,只有發聲的少數人,大多數人都選擇了這樣的態度︰“事不關己,高高掛起;明知不對,少說為佳。”。

隱私問題可能比以往任何時候都更加突出,在 2019 年一躍成為公眾辯論的焦點,現在更是公眾辯論的前沿、左派和中心議題。事實上,其中許多問題都與 Facebook 有關,這一項坐擁數十億用戶的服務,可能在讓世界各地更廣泛的人群意識到這些問題的嚴重性方面發揮了重要作用。

隨著各國政府越來越多地介入,數據隱私格局也正在發生變化。

監管無疑正在全面展開︰

GDPR(通用數據保護條例),即歐洲數據保護和隱私法規,于 2018 年 5 月生效,自生效以來,開出了幾項備受矚目的罰款,其中包括法國數據保護監管機構 2019 年 1 月對 Google 開出的 5000 萬歐元罰款,英國信息專員辦公室于 2018 年 10 月對 Facebook 開出的 50 萬英鎊的罰款。

加州消費者隱私法案(CCPA)將于 2020 年元旦生效。

紐約的隱私法案甚至比加州的“更大膽”。

舊金山剛剛通過禁止市政機構使用人臉識別。

伊利諾伊州反對將視頻機器人用于招聘面試。

然而,政府可能會采取更嚴厲的行動。首先,Facebook 可能會因隱私問題被 FTC(美國聯邦貿易委員會)課以 50 億美元的罰款。或許最重要的是,要求拆分最大的互聯網特許經營權——太多的權利,太多的數據,而沒有足夠的隱私。最明確的目標是 Facebook(請參見其創始人之一 Chris Hughes 發表的這篇廣為人知的觀點文章),但討論也包括了其他目標(如總統候選人 Elizabeth Warren 的一項針對 Google 和 Amazon 的提案)。

大型科技公司已經承受著來自自身內部的壓力。Google、Amazon 和 Microsoft 的員工抗議人臉識別技術的商業化。Google 妥協了。但 Amazon 並沒有,一些激進的股東和員工試圖實施禁令,但遇到了挫敗。

對于 FAANG 來說,隱私已成為一個新的戰場,迫使他們的領導人在這個問題上采取更多的公開立場︰

Apple 首席執行官 Tim Cook,就“數據武器化”向我們發出警告,這將會把我們帶入“數據工業綜合體”。

Google 首席執行官 Sundar Pichai 在《紐約時報》就隱私問題公開表明自己的立場。

Facebook 首席執行官 Mark Zuckerberg 誓言要將 Facebook 打造成一個注重隱私的即時通訊和社交網絡平台。

當然,這些聲明應該在多大程度上視為可信,誰也說不準,很可能要取決于具體的公司和領導人。

就 Facebook 而言,這家公司推出全球加密貨幣“Libra”,可以被認為是在“post-data”中繼續賺錢的方式,在隱私至上的世界里,公司將不再依賴基于用戶數據的純廣告模式,或作為一種收集更多個人數據的一種方式。

關于數據和人工智能對隱私和社會的影響的辯論顯然非常重要,而且,在過去一年左右的時間里,它變得更加主流,這從根本上來說是健康的。

然而,這是一場復雜的討論,涉及到許多細微差別。

我們與隱私的關系仍然是復雜的,充滿了混亂的訊號。人們說他們關心隱私,但卻繼續購買各種連接設備,這些設備都不確定有沒有隱私保護。他們表示對 Facebook 的隱私泄露事件感到憤怒,然而 Facebook 用戶數量卻持續增長並超過了預期(2018 年第四季度 和 2019 年第一季度)。

同樣的,我們決定如何處理人工智能也涉及到許多權衡。與所有的技術一樣,人工智能本質上是中性的,無論它對社會的影響是好還是壞,歸根結底都是人類的決定。以人臉識別為例︰它可以成為國家監管的工具,但它也可以幫助定位性交易的受害者。決定如何監管或遏制人工智能,在某種程度上,這樣的事情甚至是可能的,會涉及到各種難以預測的二階後果。例如,如果你在西方世界對人工智能進行監管,而中國有一套不同的規則(拋開任何關于價值觀的討論不談),你最終會失去對中國的長期競爭優勢嗎?

數據技術︰充滿活力,不斷發展的全景圖

雖然在 2019 年不可能忽視有關數據和人工智能的隱私、安全和監管等更廣泛的問題,但數據技術和產品的生態系統仍像以往一樣令人興奮(而且還是完整的!)。

生態系統也正以一些有趣的方式演變,因為一些開創性的技術可能正被逐步淘汰,如 Hadoop 被雲計算和 Kubernetes 取代,而整個細分市場,如商業智能,似乎正在迅速鞏固。

我們將詳細討論這些不同的趨勢,但首先,請看一下我們做的 2019 年數據和人工智能全景圖︰

 

 

一些關鍵資源︰

查看全尺寸圖片︰單擊此處

基礎清單︰盡管全景圖顯得多麼熱鬧,但我們不可能把所有有趣的公司都放到這張圖中。因此,我們制作了一個完整的電子表格,它不僅列出了全景圖中的所有公司,還列出了數以百計的其他公司。要訪問這個電子表格請點擊此處

誰將入圍,誰將出局?

從退出的角度來看,過去一年(自 2018 年以來)一直很活躍。

全景圖有幾家公司已經上市。Crowdstrike(NASDAQ:CRWD)和 Elastic(NYSE:ESTC)在 IPO 時的估值都很高,分別為 70 億美元和 50 億美元。其他 IPO 包括 PagerDuty(18 億美元),Anaplan(18 億美元)和 Domo(5 億美元)。

去年發生了一些非常大的收購,包括︰Qualtrics(由 SAP 以 80 億美元收購)、Medidata(由 Dassault 以 58 億美元收購後上市)、Hortonworks(由 Cloudera 以 52 億美元收購)、Imperva(由 Thoma Bravo 以 21 億美元收購)、AppNexus(由 AT&T 以高達 20 億美元收購)、Cylance(由 BlackBerry 以 14 億美元收購)、 Datorama(由 Salesforce 以 8 億美元收購)、Treasure Data(由 ARM 以 6 億美元收購)、Attunity(由 Qlik 以 5.6 億美元收購後上市)、Dynamic Yield(由 McDonald’s 以 3 億美元收購)和 Figure Eight(由 Appen 以 3 億美元收購)。

值得注意的是,僅在最後一個季度中,商業智能領域就出現了一波整合浪潮︰Tableau(由 Salesforce 以 157 億美元收購)、Looker(由 Google 以 26 億美元收購)、Periscope Data(由 Sisense 以 1 億美元收購)、ClearStory Data(由 Alteryx 以 2000 萬美元收購)和 Zoomdata(由 Logi Analytics 收購)。

在 2018 年的全景圖中,許多其他公司都是以較低的價格被收購的︰Alooma(Google)、Bonsai(Microsoft)、Euclid Analytics(WeWork)、Sailthru(Campaign Monitor)、Data Artisans(Alibaba)、GRIDSMART(Cubic)、Drawbridge(LinkedIn)、Citus Data(Microsoft)、Quandl(NASDAQ)、Connotate(import.io)、Datafox(Oracle)、Market Track(Vista Equity Partners)、Lattice Engines(Dun & Bradstreet)、Blue Yonder(JDA Software)、SimpleReach(Nativo)。

同樣值得注意的是,2019~2017 年被大型互聯網公司收購的人工智能公司並沒有完全消亡︰例如,Twitter 收購了 Fabula AI,其收購目的是為了增強其機器學習專業技能。

在投資方面,大數據和人工智能初創公司繼續進行大規模融資。在中國的投資並沒有像去年那麼龐大,當時有多家公司籌集了超過 10 億美元的資金。今年進行大規模融資的中國公司包括人臉識別公司 Face++(北京曠視科技)(D 輪融資 7.5 億美元)、人工智能芯片制造商 Horizon Robotics(地平線)(B 輪融資 6 億美元)、車隊管理 G7(北京匯通天下物聯科技)(F 輪融資 3.2 億美元),在線教育平台猿輔導(F 輪融資 3 億美元)。

在美國,對自主駕駛汽車公司進行了巨額投資,包括 Cruise(2018 年和 2019 年兩輪融資 19 億美元)、Nuro(B 輪 9.4 億美元)和 Aurora(B 輪融資 6 億美元)。機器人流程自動化(Robotic Process Automation,RPA)公司也進行了多輪融資︰UiPath(2018 年和 2019 年兩輪融資共 8 億美元)、Automation Anywhere(2018 年兩輪融資 5.5 億美元)。

其他主要的美國公司包括 Verily Life Sciences(私募股權融資 10 億美元)、Cambridge Mobile Telematics(5 億美元)、 Clover Health(E 輪融資 5 億美元)、Veeam Software(5 億美元)、Snowflake Computing(F 輪融資 4.5 億美元)、Compass(F 輪融資 4 億美元)、Zymergen(C 輪融資 4 億美元)、 Dataminr(E 輪融資 3.92 億美元)、Lemonade(D 輪融資 4 億美元)、Rubrik(E 輪融資 2.6 億美元)、Databricks(E 輪融資 2.5 億美元)和 MediaMath(D 輪融資 2.25 億美元)。

作者介紹︰Matt Turck,是一家位于美國紐約的早期風險投資公司 FirstMark 的投資人,同時也是每月為紐約和其他地區的科技社區舉辦大型活動 Data Driven NYC、Hardwired NYC 的組織者。

本文的第二部分請參看︰

2019 年數據和人工智能全景圖︰主要技術趨勢

本文最初發布于 Matt Turck 的個人博客,翻譯版來源︰InfoQ 中文站。

作者︰Matt Turck,譯者︰劉志勇

原文鏈接︰A Turbulent Year: The 2019 Data & AI Landscape

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