深度学习市场——增长、趋势和预测 (2023 - 2028)

深度学习市场按产品类型(硬件、软件和服务)、最终用户行业(BFSI、零售、制造、医疗保健、汽车、电信和媒体)、应用(图像识别、信号识别、数据处理)、和地理。

市场快照

deep learning market
Study Period: 2020-2025
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 42.56 %

Major Players

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*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order

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Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

市场概况

深度学习市场预计在 2020 年至 2025 年的预测期内复合年增长率为 42.56%。深度学习是机器学习 (ML) 的一个子领域,已在语音识别和图像识别等多项人工智能任务中取得突破. 此外,自动化预测分析的能力正在引发 ML 的炒作。诸如增强对产品开发和改进、流程优化和功能工作流程以及销售优化的支持等因素,一直在推动各行各业的企业对深度学习应用进行投资。此外,最新的机器学习方法显着提高了模型的准确性,并且已经为图像分类和文本翻译等应用开发了新的神经网络类别。

  • 例如,考虑一下 Facebook 的开源机器学习框架 PyTorch 的新版本。新框架 PyTorch 1.3 于 2019 年 10 月发布,包括一些针对深度学习研究人员和开发人员的令人印象深刻的开源项目。其他新功能包括对移动设备部署的实验性支持、8 位整数的渴望模式量化以及命名张量的能力。其中一个值得注意的发展是 CRYPTEN,这是一个新的基于社区的研究平台,旨在解决对用户部署深度学习和机器学习平台提出挑战的一个重要因素,即安全性。
  • 现在有几项发展正在推进深度学习。据 SAS 称,算法的改进提高了深度学习方法的性能。越来越多的数据量支持构建具有多个深层的神经网络,包括来自物联网 (IoT) 的流数据以及来自社交媒体和医生笔记的文本数据。考虑到深度学习算法的迭代性质,大量的计算能力对于解决深度学习问题至关重要——它们的复杂性随着层数的增加而增加。运行深度学习算法的硬件还需要支持训练网络所需的大量数据。
  • 图形处理单元 (GPU) 和分布式云计算的计算进步为用户提供了令人难以置信的计算能力。这一开发由硬件供应商(例如 NVIDIA、Intel 和 AMD 等)领导,它们一直在提高其他功能的计算速度,并使其与最常用的开源平台兼容,例如 Tensorflow、Cognitive Toolkit( Microsoft)、Chainer、Caffe 和 PyTorch 等。因此,“开源深度学习能力”在企业中越来越受欢迎。这些开源框架使用户能够高效、快速地构建机器学习模型。
  • 2020 年 5 月,从事特定领域加速器解决方案的人工智能计算公司 NEUCHIPS Corp. 推出了全球首个深度学习推荐引擎 RecAccelTM,每秒可执行 500,000 次推理。运行开源 PyTorch DLRM,RecAccelTM 的性能分别比推理 GPU 和服务器级 CPU 高 65 倍和 28 倍。它配备了高带宽内存、用于嵌入表查找的超大容量子系统和用于神经网络推理的大规模并行计算 FPGA。RecAccelTM 已准备好通过 PCIe Gen3 主机接口适应数据中心, 
  • 2020 年 7 月,腾讯人工智能实验室和一群中国公共卫生科学家推出了一种基于深度学习的模型,该模型可以预测 COVID-19 患者患上重症的风险。该程序发表在《自然通讯》上。它根据来自中国 575 个医疗中心的 1,590 名患者队列修改了实验室使用该模型的方法,并从 1,393 名患者中进一步验证。其他科技巨头也一直在开展类似的项目来遏制这种致命病毒。利用深度学习,阿里巴巴为机构构建了一个预测 COVID-19 传播的工具,准确率接近 90%。病毒结构分析由百度的开源算法进行,该算法声称该过程比传统方法快120倍。 

Scope of the report

The study covers the revenues from hardware, software, and services, driven by deep learning. The hardware segment includes the demand study for central processing units (CPUs), field-programmable gate arrays (FPGAs), application-specific integrated circuits (ASICs), graphics processing units (GPUs), networking products, and data storage devices. Cloud-based platforms for deep learning applications, such as image recognition, signal recognition, and data processing, are also covered in the study. Other Applications will include Natural Language Processing, Speech Recognition, Product Recommendations, and Predictive Maintenance.

Offering
Hardware
Software and Services
End-User Industry
BFSI
Retail
Manufacturing
Healthcare
Automotive
Telecom and Media
Other End-user Industries
Application
Image Recognition
Signal Recognition
Data Processing
Other Applications
Geography
North America
Europe
Asia Pacific
Rest of the World

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主要市场趋势

预计零售业将占据重要份额

  • 近年来,零售业的运营基础发生了巨大变化,许多知名品牌选择减少现场服务的数量,转而支持在线服务。为了让零售商保持活力,他们需要满足客户的期望,采取相应的行动,否则就有失去忠诚度的风险。零售商采用新兴技术来实现这一点也变得至关重要。深度学习使零售商能够以前所未有的方式自动化客户体验并简化流程。例如,在线场景下的货架分析可以帮助提供有用的商品推荐和快速分类,让客户做出正确的选择,获得更多支持,更快。
  • 沃尔玛等在线零售商开始使用人工智能从客户那里获得产品推荐,但几乎没有充分利用该技术所能提供的全部潜力。通过使用深度学习,零售商可以真正利用人工智能优化用户体验和自动化耗时任务的力量。例如,在线零售商可以使用深度学习自动标记视觉数据,以改善用户体验的许多方面。他们可以使用 AI 来优化搜索并返回更好的结果来搜索查询或提高产品图像的质量,尤其是使用颜色增强的低质量产品照片。展望未来,零售商可以使用深度学习技术自动快速收集数据和分析信息。
  • Snowflake Computing 哈佛商业评论的一项研究指出,选择做出数据驱动决策的零售商生存时间更长。毫无疑问,零售业正迅速变得极度以数据为导向。根据同一项研究,89% 的零售商认为更好地了解客户期望是一个重要目标。零售业深度学习使用的模型足够复杂和先进,足以应对机器学习模型无法应对的挑战。例如,零售应用模型中的深度学习足够智能,可以理解大屏幕智能手机的发布会吞噬平板电脑的销量。在缺少数据的情况下,零售业的深度学习可以从商品不销售或缺货的模式中学习。
  • 2020 年 1 月,江森自控宣布其零售解决方案组合 Sensormatic Solutions 和英特尔公司合作,为零售商提供可扩展的人工智能解决方案。展望未来,位于边缘的 Sensormatic Solutions AI 产品组合将基于英特尔平台。Sensormatic Solutions 还将利用 Intel Distribution of OpenVINO toolkit 和 Intel 模型来交付其解决方案。AI Vision Intelligence 将显示驱动器有针对性的行为,以改善商店运营和购物者体验。它包括图像处理、深度学习模型和与英特尔共同开发的 AI 摄像头,用于评估员工对客户的反应并衡量客户与商品互动的方式等。
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竞争格局

深度学习市场由几家大型企业组成,例如 IBM、谷歌和微软,以及在大数据/分析平台方面拥有丰富行业经验的企业。其他新进入者也一直在进入市场,并成功地增加了跨行业深度学习的用例数量。对市场产生重大影响的著名新进入者包括 H2O.ai、KNIME 和 Dataiku。

  • 2020 年 6 月 - Facebook AI Research 推出了 TransCoder,这是一个利用无监督深度学习将代码从一种编程语言转换为另一种的系统。TransCoder 接受了超过 280 万个开源项目的培训,并且优于使用基于规则的方法的现有代码翻译系统。
  • 2020 年 5 月 - IBM 宣布将在 IT 运营管理自动化和应用程序现代化(也称为 AIOps)中应用一系列人工智能 (AI) 技术。它利用机器和深度学习算法来处理时间序列数据、半结构化日志、结构化数据和跨越 IT 事件和人类对话的非结构化数据,以跟踪问题的时间线。

主要玩家

  1. Facebook Inc.

  2. Google LLC

  3. Microsoft Corporation

  4. IBM Corporation

  5. Amazon Web Services Inc.

*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order

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Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Assumptions and Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis

      1. 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Consumers

      3. 4.2.3 Threat of New Entrants

      4. 4.2.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

    3. 4.3 Industry Stakeholder Analysis

    4. 4.4 Assessment of Impact of COVID-19 on Deep Learning Market

  5. 5. MARKET DYNAMICS

    1. 5.1 Market Drivers

      1. 5.1.1 Increasing Computing Power, coupled with the Presence of Large Unstructured Data

      2. 5.1.2 Ongoing Efforts toward the Integration of DL in Consumer-based Solutions

    2. 5.2 Market Challenges

      1. 5.2.1 Operational and Infrastructural Concerns, such as Hardware Complexity and Need for Skilled Workforce

    3. 5.3 Market Opportunities

    4. 5.4 Technology Evolution of Deep Learning

    5. 5.5 Analysis of Key Machine Learning Libraries

  6. 6. MARKET SEGMENTATION

    1. 6.1 Offering

      1. 6.1.1 Hardware

      2. 6.1.2 Software and Services

    2. 6.2 End-User Industry

      1. 6.2.1 BFSI

      2. 6.2.2 Retail

      3. 6.2.3 Manufacturing

      4. 6.2.4 Healthcare

      5. 6.2.5 Automotive

      6. 6.2.6 Telecom and Media

      7. 6.2.7 Other End-user Industries

    3. 6.3 Application

      1. 6.3.1 Image Recognition

      2. 6.3.2 Signal Recognition

      3. 6.3.3 Data Processing

      4. 6.3.4 Other Applications

    4. 6.4 Geography

      1. 6.4.1 North America

      2. 6.4.2 Europe

      3. 6.4.3 Asia Pacific

      4. 6.4.4 Rest of the World

  7. 7. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 7.1 Company Profiles

      1. 7.1.1 Facebook Inc.

      2. 7.1.2 Google

      3. 7.1.3 Amazon Web Services Inc

      4. 7.1.4 SAS Institute Inc

      5. 7.1.5 Microsoft Corporation

      6. 7.1.6 IBM Corp

      7. 7.1.7 Advanced Micro Devices Inc

      8. 7.1.8 Intel Corp

      9. 7.1.9 NVIDIA Corp

      10. 7.1.10 Rapidminer Inc

    2. *List Not Exhaustive
  8. 8. INVESTMENT ANALYSIS

  9. 9. FUTURE OF THE MARKET

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Frequently Asked Questions

从 2018 年到 2028 年研究了深度学习市场。

未来 5 年,深度学习市场将以 42.56% 的复合年增长率增长。

亚太地区在 2018 年至 2028 年期间的复合年增长率最高。

北美在 2021 年的份额最高。

Facebook Inc.、Google LLC、Microsoft Corporation、IBM Corporation、Amazon Web Services Inc. 是在深度学习市场运营的主要公司。

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