随着智能应用程序市场和用于构建智能应用程序的软件平台的出现，术语的混乱也日益严重。我们应该把这些应用程序称为什么？我们应该把用于构建它们的平台、库和软件工具称作什么？术语很重要。供应商需要将其产品与已有数十年历史的商业智能和预测分析软件区分开来。"智能应用程序"和"商业智能"软件提供了两套截然不同的功能。对于需要向预算负责人证明新解决方案合理性的技术买家来说，术语也很重要。供应商如何使他们的产品与众不同？我们可以使用算法类型的名称来描述平台；即神经网络（也称为深度学习）或机器学习（有监督和无监督），因为这是构建这些智能应用程序的一些关键要素。我们可以使用该领域的通用术语来描述此类应用程序：人工智能。第三种选择是使用IBM的研究人员在研究Watson的"危险挑战：认知计算"时创造的短语。另一个选择是我们可以发明我们自己的术语。彭博社Beta的合伙人Shivon Zillis，负责监控这类技术的市场，他创造了"机器智能"这个词。InsideSales的一家公司创造了"神经分析"这个词来描述他们的机器学习平台。另一家公司塔塔咨询服务公司创造了"神经自动化"，而微软则将其办公图形技术称为"智能结构"一种看待这一点的方法是看看公司在其网站和广告中使用的短语。有一点很清楚，没有一家供应商"拥有"任何当前首选的术语。厂商们把技术买家和需求混淆了据我们统计，有八家公司在他们的信息传递中使用了一些认知（即计算/代理/推理）的变体。四家公司正在使用"人工智能"，两家公司正在使用Zillis的"机器智能"其次，这些公司中的许多公司还讨论了将机器学习与他们喜欢的流行语结合起来使用的问题。然而，这个短语的使用是附加的，而不是替代供应商选择的短语。作为IDC的技术分析师，我们也采用了这种方法，即机器学习是我们所称的认知软件平台的一个关键软件组件。还有几个其他组件符合IDC对认知软件平台定义的功能特征。我们认为机器学习在技术范畴中太窄了，而人工智能和深度学习则太广泛了——至少在我们的技术市场研究领域。随着市场的增长，措辞混乱也会出现这一软件领域目前非常火爆，未来可能会越来越热。IDC预测，认知软件平台的5年复合年增长率将接近35%。尽管措辞混乱，但公司仍在关注这些平台，踢轮胎，做试点。供应商需要更好地命名他们的解决方案，以减轻买家的困惑。同时，如果你在市场上寻找用于构建智能应用程序或为现有应用程序添加智能的软件平台，记得在做研究时搜索所有这些短语！想进一步了解人工智能市场吗？通过IDC的FutureScape:Worldwide Analytics、Cognitive/AI和2017年大数据预测，了解更多信息。现在读