| Giai Đoạn Nghiên Cứu | 2019 - 2029 |
| Kích Thước Thị Trường (2024) | USD 47.89 Billion |
| Kích Thước Thị Trường (2029) | USD 232.75 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 41.10% |
| Thị Trường Tăng Trưởng Nhanh Nhất | Châu á Thái Bình Dương |
| Thị Trường Lớn Nhất | Bắc Mỹ |
| Tập Trung Thị Trường | Thấp |
Các bên chính* Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Các Công Ty Thành Công và Quan Trọng được sắp xếp không theo yêu cầu cụ thể nào |
Phân tích thị trường học sâu
Quy mô Thị trường Deep Learning ước tính đạt 24,73 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến sẽ đạt 138,36 tỷ USD vào năm 2029, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 41,10% trong giai đoạn dự báo (2024-2029).
Học sâu, một lĩnh vực con của học máy (ML), đã dẫn đến những đột phá trong một số nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo, bao gồm nhận dạng giọng nói và nhận dạng hình ảnh. Hơn nữa, khả năng tự động hóa phân tích dự đoán đang dẫn đến sự cường điệu cho ML. Các yếu tố như tăng cường hỗ trợ trong việc phát triển và cải tiến sản phẩm, tối ưu hóa quy trình và quy trình chức năng cũng như tối ưu hóa doanh số, cùng nhiều yếu tố khác, đã thúc đẩy các doanh nghiệp trong các ngành đầu tư vào các ứng dụng deep learning. Hơn nữa, các phương pháp học máy mới nhất đã cải thiện đáng kể độ chính xác của các mô hình và các lớp mạng thần kinh mới đã được phát triển cho các ứng dụng như phân loại hình ảnh và dịch văn bản.
- Những tiến bộ công nghệ, chẳng hạn như tăng công suất của trung tâm dữ liệu, khả năng tính toán cao và khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp của con người, đã thu hút được sự chú ý đáng kể. Ngoài ra, sự tăng trưởng của ngành học sâu được thúc đẩy bằng việc nhanh chóng áp dụng công nghệ điện toán đám mây trên một số lĩnh vực.
- Một số phát triển hiện đang thúc đẩy việc học sâu. Theo SAS, những cải tiến về thuật toán đã nâng cao hiệu suất của các phương pháp học sâu. Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng đã hỗ trợ cho việc xây dựng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp sâu, bao gồm truyền dữ liệu từ Internet of Things (IoT) và dữ liệu văn bản từ mạng xã hội và ghi chú của bác sĩ. Cần phải có một lượng sức mạnh tính toán đáng kể để giải quyết các vấn đề về học sâu, xét đến tính chất lặp của các thuật toán học sâu – độ phức tạp của chúng tăng lên khi số lượng lớp tăng lên. Phần cứng chạy thuật toán học sâu cũng cần hỗ trợ khối lượng lớn dữ liệu cần thiết để đào tạo mạng.
- Những tiến bộ về tính toán trong các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) và điện toán đám mây phân tán đã mang lại sức mạnh tính toán đáng kinh ngạc cho người dùng. Sự phát triển này được dẫn dắt bởi các nhà cung cấp phần cứng, chẳng hạn như NVIDIA, Intel và AMD, trong số những nhà cung cấp khác, đã cải thiện tốc độ tính toán trong số các tính năng khác và làm cho chúng tương thích với các nền tảng nguồn mở được sử dụng nhiều nhất, chẳng hạn như Tensorflow, Bộ công cụ nhận thức ( Microsoft), Chainer, Caffe và PyTorch, cùng với những công ty khác. Do đó, 'khả năng học sâu nguồn mở' ngày càng trở nên phổ biến ở các doanh nghiệp. Các khung nguồn mở này cho phép người dùng xây dựng các mô hình học máy một cách hiệu quả và nhanh chóng.
- Học sâu có một số hạn chế nghiêm trọng cần phải khắc phục trước khi có thể phát huy hết tiềm năng của nó, chẳng hạn như vấn đề hộp đen, dân số quá đông, thiếu hiểu biết về ngữ cảnh, yêu cầu dữ liệu và cường độ tính toán, có thể ảnh hưởng đến thị trường.
- Do đó, Covid-19 đã có tác động rất lớn đến lĩnh vực công nghệ. Các thuật toán học sâu đã được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán và phát hiện các trường hợp COVIDE-19 dựa trên hình ảnh lâm sàng, ví dụ như chụp X-quang ngực hoặc chụp CT. Nhu cầu ngày càng tăng về các công cụ phân tích MRI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đã dẫn đến sự gia tăng thị trường học chuyên sâu.
Xu hướng thị trường học sâu
Việc sử dụng Deep Learning ngày càng tăng trong lĩnh vực bán lẻ đang thúc đẩy thị trường
- Ngành bán lẻ đã chứng kiến sự thay đổi mạnh mẽ về cơ sở hoạt động trong thời gian gần đây, với nhiều thương hiệu đáng chú ý chọn giảm số lượng dịch vụ tại chỗ để chuyển sang dịch vụ trực tuyến. Để các nhà bán lẻ duy trì khả năng tồn tại, họ cần đáp ứng mong đợi của khách hàng, hành động phù hợp hoặc có nguy cơ mất lòng trung thành. Điều quan trọng đối với các nhà bán lẻ là áp dụng các công nghệ đang phát triển để biến điều này thành hiện thực. Học sâu cho phép các nhà bán lẻ tự động hóa trải nghiệm của khách hàng và hợp lý hóa các quy trình theo cách mà cho đến nay vẫn chưa được biết đến. Ví dụ phân tích kệ trong các tình huống trực tuyến có thể giúp đưa ra các đề xuất hữu ích về hàng hóa và phân loại nhanh chóng, cho phép khách hàng đưa ra lựa chọn chính xác với nhiều sự hỗ trợ nhanh chóng hơn.
- Các nhà bán lẻ trực tuyến như Walmart đang bắt đầu sử dụng AI để nhận đề xuất sản phẩm từ khách hàng nhưng vẫn chưa tận dụng hết tiềm năng mà công nghệ có thể mang lại. Bằng cách sử dụng deep learning, các nhà bán lẻ có thể thực sự khai thác sức mạnh của AI để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và tự động hóa các tác vụ tốn thời gian. Chẳng hạn, các nhà bán lẻ trực tuyến có thể sử dụng Deep Learning để tự động gắn thẻ dữ liệu trực quan nhằm cải thiện nhiều khía cạnh của trải nghiệm người dùng. Họ có thể sử dụng AI để tinh chỉnh tìm kiếm và trả về kết quả tốt hơn cho các truy vấn tìm kiếm hoặc nâng cao chất lượng hình ảnh sản phẩm, đặc biệt là ảnh sản phẩm chất lượng thấp sử dụng tính năng tăng cường màu sắc. Trong tương lai, các nhà bán lẻ có thể nhanh chóng thu thập dữ liệu và phân tích thông tin một cách tự động bằng công nghệ Deep Learning.
- Một nghiên cứu của Snowflake Computing Harvard Business Review chỉ ra rằng các nhà bán lẻ chọn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đã tồn tại lâu hơn. Không còn nghi ngờ gì nữa, ngành bán lẻ đang nhanh chóng trở nên cực kỳ thiên về dữ liệu. Theo cùng một nghiên cứu, 89% nhà bán lẻ coi việc đạt được những hiểu biết sâu sắc hơn về kỳ vọng của khách hàng là một mục tiêu quan trọng. Các mô hình mà Deep learning trong bán lẻ sử dụng đủ tinh vi và tiên tiến để xử lý những thách thức mà các mô hình học máy không thể vượt qua. Ví dụ, deep learning trong các mô hình ứng dụng bán lẻ đủ thông minh để hiểu rằng việc phát hành điện thoại thông minh với màn hình lớn hơn có thể ngốn hết doanh số của máy tính bảng. Trong trường hợp thiếu dữ liệu, deep learning trong bán lẻ có thể học từ các mẫu cho biết một mặt hàng không bán được hay đã hết hàng.
- Ngày nay, dự báo nhu cầu và thu thập thông tin khách hàng chỉ là hai ví dụ về các hoạt động nội bộ riêng biệt mà các công ty bán lẻ và sản phẩm tiêu dùng sử dụng tự động hóa thông minh để thực hiện. Tuy nhiên, các nhà điều hành có ý định tích hợp tự động hóa thông minh và học sâu vào các hoạt động phức tạp hơn trong suốt ba năm tới. Các quy trình này yêu cầu các tập dữ liệu lớn hơn, hợp tác bên ngoài và kết nối hệ thống bổ sung. Mức độ thâm nhập ước tính được dự đoán sẽ tăng lên trên 70% trên các lĩnh vực tổ chức trải dài chuỗi giá trị trong giai đoạn đó.
- Ví dụ, nhà sản xuất giày dép, quần áo và thiết bị thể thao Nike Inc. đã tạo ra một hệ thống cho phép người tiêu dùng tự thiết kế giày và mang chúng sau khi rời khỏi cửa hàng bằng cách sử dụng hệ thống tự động mới. Những khách hàng tham gia Nike Maker Experience sẽ mang một đôi giày thể thao Nike Presto X không trang trí và tùy chỉnh chúng thông qua lệnh thoại. Công nghệ này cho người mua thấy những đôi giày được tạo ra bằng cách sử dụng hệ thống thực tế tăng cường, theo dõi đối tượng và chiếu.
Để hiểu các xu hướng chính, hãy Tải Xuống Bản Báo Cáo Mẫu
Tải xuống PDF
Bắc Mỹ dự kiến sẽ nắm giữ thị phần lớn
- Bắc Mỹ dự kiến sẽ có thị phần đáng kể trong thị trường deep learning toàn cầu, do khối lượng dữ liệu tăng đáng kể, cùng với sự gia tăng dự đoán về nhu cầu tích hợp DL trong các giải pháp lấy người tiêu dùng làm trung tâm của doanh nghiệp. Sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào việc dự đoán các xu hướng chính và hiểu biết sâu sắc liên quan đến hành vi và hoạt động của khách hàng đã là động lực quan trọng để các doanh nghiệp quan trọng hướng tới việc sử dụng AI và dữ liệu lớn để thúc đẩy giá trị và mang lại trải nghiệm cá nhân hóa. Chẳng hạn, Netflix đã xây dựng một nền tảng máy học dựa trên các ngôn ngữ JVM, như Scala. Nền tảng này giúp phá vỡ định kiến của người xem và tìm ra những chương trình mà ban đầu họ có thể không chọn.
- Để tăng hiệu quả của sứ mệnh, tăng cường năng lực lực lượng lao động, ngăn chặn lãng phí, gian lận và lạm dụng cũng như tăng hiệu quả hoạt động, các cơ quan ở Hoa Kỳ hiện phụ thuộc rất nhiều vào trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học. Sự tiến bộ của công nghệ AI, số lượng ứng dụng và trường hợp sử dụng AI ngày càng tăng cũng như việc mở rộng các giải pháp thương mại đều đã giúp mở rộng việc sử dụng AI bên ngoài các hoạt động RD tại các tổ chức chuyên ngành như NASA và Bộ Năng lượng.
- Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ đã ban hành một quy định an toàn mới nhằm giúp loại bỏ các vùng mù phía sau phương tiện và quan sát những người có mặt phía sau phương tiện. Theo số liệu thống kê của Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường cao tốc Quốc gia, có khoảng 292 trường hợp tử vong và 18.000 người bị thương do va chạm từ phía sau liên quan đến tất cả các phương tiện. Những quy định như vậy được dự đoán sẽ khuyến khích việc áp dụng ADAS, từ đó mang lại cơ hội cho thị trường deep learning của khu vực. Hơn nữa, khu vực này cũng đang chứng kiến sự gia tăng đầu tư từ các nhà sản xuất ô tô để phát triển các giải pháp tiên tiến, thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường.
- Hơn nữa, các công ty ở Mỹ đang liên tục mở rộng hoạt động RD để phát triển các sản phẩm mới. Ví dụ vào tháng 12 năm 2022, Google LLC đã công bố ra mắt một công cụ mới nhằm cho phép người dùng phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo trong Google Trang tính. Công cụ này có tên là Simple ML, hiện có sẵn ở phiên bản beta. Nó được cung cấp dưới dạng tiện ích bổ sung cho Google Trang tính mà người dùng có thể tải xuống miễn phí.
Để hiểu các xu hướng địa lý, hãy Tải Xuống Bản Báo Cáo Mẫu
Tải xuống PDF
Tổng quan về ngành học sâu
Thị trường deep learning bị phân mảnh vì nó bao gồm một số công ty lớn, chẳng hạn như IBM, Google và Microsoft, cùng với những công ty khác, có kinh nghiệm công nghiệp đáng kể về nền tảng phân tích/dữ liệu lớn. Những người mới tham gia khác cũng đang tìm đường vào thị trường và đã tăng thành công số lượng trường hợp sử dụng học sâu trong các ngành. Những người mới tham gia nổi bật đã tạo ra tác động đáng kể trên thị trường bao gồm H2O.ai, KNIME và Dataiku.
Vào tháng 11 năm 2023 - Trong một bước tiến tới thúc đẩy lĩnh vực công nghệ máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành viễn thông, Telenor và Ericsson đã ký một (MoU) hợp tác ba năm nhằm khám phá, phát triển và thử nghiệm các giải pháp AI/ML tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng mà không ảnh hưởng đến chất lượng kết nối trong mạng di động.
Vào tháng 10 năm 2022, Zendesk Inc. đã công bố ra mắt giải pháp AI mới, Phân loại thông minh và Hỗ trợ thông minh, hỗ trợ các doanh nghiệp tự động phân loại các yêu cầu hỗ trợ khách hàng và truy cập dữ liệu có giá trị trên quy mô lớn.
Vào tháng 9 năm 2022, Altair, một công ty cung cấp khoa học tính toán và trí tuệ nhân tạo, đã công bố mua lại công cụ khai thác nhanh, công ty dẫn đầu về phần mềm phân tích dữ liệu nâng cao và máy học (ML). Với việc mua lại này, Altair mong muốn củng cố danh mục phân tích dữ liệu (DA) toàn diện của mình.
Các nhà lãnh đạo thị trường học tập sâu
-
Facebook Inc.
-
Google LLC
-
Microsoft Corporation
-
IBM Corporation
-
Amazon Web Services Inc.
- * Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Các Công Ty Thành Công và Quan Trọng được sắp xếp không theo yêu cầu cụ thể nào
Cần Thêm Chi Tiết Về Người Chơi Và Đối Thủ Trên Thị Trường?
Tải xuống mẫu
Tin tức thị trường học sâu
- Tháng 9 năm 2023 Amazon và Anthropic công bố mối quan hệ đối tác chiến lược sẽ kết hợp công nghệ và kiến thức chuyên môn tương ứng của họ về trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra an toàn hơn để đẩy nhanh quá trình phát triển các mô hình nền tảng tương lai của Anthropic và giúp người tiêu dùng AWS có thể tiếp cận chúng rộng rãi.
- Tháng 5 năm 2022 Intel ra mắt bộ xử lý học sâu Habana AI thế hệ thứ hai nhằm mang lại hiệu quả và hiệu năng cao. Sự ra mắt bộ xử lý học sâu mới của Habana là một ví dụ điển hình về việc Intel thực hiện chiến lược AI của mình nhằm mang đến cho khách hàng nhiều lựa chọn giải pháp từ đám mây đến biên, giải quyết số lượng ngày càng tăng và tính chất phức tạp của khối lượng công việc AI.
- Tháng 8 năm 2022 Amazon ra mắt phần mềm Machine Learning (ML) mới, qua đó có thể phân tích hồ sơ y tế của bệnh nhân để điều trị bệnh nhân tốt hơn và giảm chi phí chung.
Phân khúc ngành học sâu
Phương pháp dành cho AI dạy máy tính xử lý dữ liệu như thể được lấy cảm hứng từ bộ não con người được gọi là Deep Learning. Nghiên cứu này đề cập đến doanh thu từ phần cứng, phần mềm và dịch vụ do học sâu mang lại. Phân khúc phần cứng bao gồm nghiên cứu nhu cầu về bộ xử lý trung tâm (CPU), mảng cổng lập trình trường (FPGA), mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC), bộ xử lý đồ họa (GPU), sản phẩm mạng và thiết bị lưu trữ dữ liệu. Các nền tảng dựa trên đám mây dành cho các ứng dụng học sâu, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng tín hiệu và xử lý dữ liệu, cũng được đề cập trong nghiên cứu. Các Ứng dụng khác sẽ bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, đề xuất sản phẩm và bảo trì dự đoán.
Thị trường học sâu được phân chia theo loại cung cấp (phần cứng, phần mềm và dịch vụ), ngành người dùng cuối (BFSI, bán lẻ, sản xuất, chăm sóc sức khỏe, ô tô, viễn thông và truyền thông), ứng dụng (nhận dạng hình ảnh, nhận dạng tín hiệu, xử lý dữ liệu), và địa lý (Bắc Mỹ, Châu Âu, Châu Á Thái Bình Dương, Châu Mỹ Latinh, Trung Đông và Châu Phi). Quy mô và dự báo thị trường được cung cấp dưới dạng giá trị (USD) cho tất cả các phân khúc trên.
| Chào bán | Phần cứng |
| Phần mềm và Dịch vụ | |
| Ngành người dùng cuối | BFSI |
| Bán lẻ | |
| Chế tạo | |
| Chăm sóc sức khỏe | |
| ô tô | |
| Viễn thông và Truyền thông | |
| Các ngành người dùng cuối khác | |
| Ứng dụng | Nhận dạng hình ảnh |
| Nhận dạng tín hiệu | |
| Xử lí dữ liệu | |
| Ứng dụng khác | |
| Địa lý | Bắc Mỹ |
| Châu Âu | |
| Châu á Thái Bình Dương | |
| Phần còn lại của thế giới |
Chào bán
| Phần cứng |
| Phần mềm và Dịch vụ |
Ngành người dùng cuối
| BFSI |
| Bán lẻ |
| Chế tạo |
| Chăm sóc sức khỏe |
| ô tô |
| Viễn thông và Truyền thông |
| Các ngành người dùng cuối khác |
Ứng dụng
| Nhận dạng hình ảnh |
| Nhận dạng tín hiệu |
| Xử lí dữ liệu |
| Ứng dụng khác |
Địa lý
| Bắc Mỹ |
| Châu Âu |
| Châu á Thái Bình Dương |
| Phần còn lại của thế giới |
Cần một khu vực hoặc phân khúc khác?
Tùy chỉnh ngay
Câu hỏi thường gặp về nghiên cứu thị trường học sâu
Thị trường Deep Learning lớn đến mức nào?
Quy mô Thị trường Deep Learning dự kiến sẽ đạt 24,73 tỷ USD vào năm 2024 và tăng trưởng với tốc độ CAGR là 41,10% để đạt 138,36 tỷ USD vào năm 2029.
Quy mô thị trường Deep Learning hiện tại là bao nhiêu?
Vào năm 2024, quy mô Thị trường Deep Learning dự kiến sẽ đạt 24,73 tỷ USD.
Ai là người chơi chính trong Thị trường học sâu?
Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Amazon Web Services Inc. là những công ty lớn hoạt động trong Thị trường Deep Learning.
Khu vực nào phát triển nhanh nhất trong Thị trường Deep Learning?
Châu Á Thái Bình Dương được ước tính sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR cao nhất trong giai đoạn dự báo (2024-2029).
Khu vực nào có thị phần lớn nhất trong Thị trường Deep Learning?
Năm 2024, Bắc Mỹ chiếm thị phần lớn nhất trong Thị trường Deep Learning.
Thị trường Deep Learning này diễn ra trong những năm nào và quy mô thị trường vào năm 2023 là bao nhiêu?
Vào năm 2023, quy mô Thị trường Deep Learning ước tính là 17,53 tỷ USD. Báo cáo bao gồm quy mô thị trường lịch sử Thị trường Deep Learning trong các năm 2019, 2020, 2021, 2022 và 2023. Báo cáo cũng dự báo quy mô Thị trường Deep Learning trong các năm 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 và 2029.
Trang được cập nhật lần cuối vào: Tháng Mười Hai 26, 2023
Báo cáo ngành học sâu
Thống kê về thị phần, quy mô và tốc độ tăng trưởng doanh thu của Deep Learning năm 2024, do Mordor Intelligence™ Industry Reports tạo ra. Phân tích Deep Learning bao gồm triển vọng dự báo thị trường cho năm 2024 đến năm 2029 và tổng quan về lịch sử. Hãy lấya mẫu phân tích ngành này dưới dạng tải xuống báo cáo PDF miễn phí.
