2021年,全球深度学习市场规模价值348亿美元,乐鱼体育手机网站入口预计从2022年到2030年,市场的复合年增长率(CAGR)将超过34.3%。由于数据中心功能的进步、高计算能力以及无需人工交互即可执行任务的能力,这项技术正变得越来越突出。此外,基于云的技术在多个行业的快速采用正在推动市场的增长。深度学习算法可以在比人类更短的时间内更有效地执行几个重复和常规的任务。此外,保持工作的质量并提供准确的见解。乐鱼APP二维码因此,在组织中实施深度学习可以节省时间和金钱,最终将员工解放出来执行需要人工参与的创造性任务。因此,深度学习被认为是一项跨多个终端行业的颠覆性技术,提升了对技术的需求。
深度学习技术的发展得益于神经网络架构和训练算法、图形处理单元(GPU)以及跨部门大量数据的可用性。机器人、物联网、网络安全应用、工业自动化和机器视觉技术带来了大量的数据。这些数据可以作为深度学习算法的训练模块,有助于诊断和测试目的。深度学习算法从过去的经验中学习,并创建一个统一的数据环境。数据越多,结果就越准确,并且数据将得到一致的管理。
深度学习应用于机器翻译,聊天机器人,以及服务机器人。经过训练的深度神经网络(DNN)可以在不使用大型数据库的情况下翻译句子或单词。与传统的机器翻译方法相比,dnn提供了更准确和更好的结果,从而提高了系统性能。深度学习算法可以用于聊天机器人和服务机器人,以改善客户服务,减轻呼叫中心的负担。深度学习平台在聊天机器人中的应用包括自动语音识别(ASR),用于将音频转换为文本,以及用于自动呼叫转移过程的自然语言处理(NLP)。根据甲骨文公司2018年的调查,目前80%的企业都在使用聊天机器人。此外,2018年Facebook Messenger上有30万个活跃的聊天机器人,预计未来几年这一数字还会增加。
软件部门引领了深度学习市场,2021年的收入份额超过49.0%。在过去几年中,面向开发人员的软件工具的数量显著增长。因此,这些公司正在通过高水平的编程、强大的工具和库来开发深度学习框架,这些库将有助于设计、训练和验证深度神经网络。此外,ONNX架构、机器理解和边缘智能进一步增强了跨组织的深度学习体验。
各种初创公司和老牌公司专注于新的硬件创新,以支持高效的深度学习处理。Wave Computing, Inc.、Cerebras Systems Inc.和Mythic都是一些致力于开发深度学习芯片组和硬件的初创公司。投资者和大公司也对这些初创公司表现出浓厚兴趣,加速了深度学习技术的发展。例如,2018年7月,Xilinx, Inc.收购了DeePhi Technology Co., Ltd.,这是一家位于北京的初创公司,致力于开发神经网络,并在深度学习处理器单元(DPU)平台上提供端到端应用程序。
图形处理器(GPU)部门在2021年占据了最大的市场份额,约为57.3%。图形处理器是计算机神经网络(cnn)中用于改进训练和分类过程的广泛使用的硬件,因为它具有较高的内存带宽和吞吐量。GPU提供了更好的计算能力,允许系统做多个并行进程。Multi-GPU通过在一台计算机中组合多个gpu来增强深度学习性能。
此外,它还提供了一种快速准确的计算能力,可以实时并发地执行一系列任务。多gpu有助于自动驾驶汽车的目标检测。该系统需要快速连续地执行一系列综合任务,如检测障碍物、确定边界线和路口检测。一些创新正在推进深度学习。例如,在2020年5月,NEUCHIPS公司宣布了世界上第一个深度学习推荐模型RecAccelTM。每秒可以执行50万次推论。
现场可编程门阵列(FPGA)已经成为深度学习技术的最佳选择。FPGA配置曾经仅用于培训,但现在已广泛应用于各种应用。FPGA灵活、快速、节能,为数据中心的数据处理提供了良好的应用。此外,fpga在工程师和研究人员中获得了突出的地位,因为它们有助于在比传统IC快得多的时间内快速实现多个设计原型。
图像识别2021年的市场份额最高,约为41.5%。深度学习可以用于库存照片和视频网站,让用户可以发现视觉内容。该技术可用于视觉搜索,允许用户使用参考图像搜索相似的图像或产品。此外,该技术还可用于医学图像分析,面部识别用于安全和监控,以及社交媒体分析的图像检测。
社交媒体上越来越多的视觉内容和内容现代化的需求将推动图像识别的应用。例如,2018年,Instagram宣布了一项基于深度学习算法的新功能,用于描述有视觉障碍的照片。该功能使用图像识别技术自动识别照片,然后读取照片的自动描述。此外,在2021年3月,Facebook开发了一种名为SEER(自监督)的深度学习解决方案。这种解决方案可以自主地通过数据集进行工作,并可以从互联网上任何随机的未标记图像组中学习。
在预测期内,数据挖掘应用领域预计将以超过38.1%的最高复合年增长率增长。深度学习可以解决数据挖掘和提取过程中的挑战,例如快速移动的流数据、数据分析的可信度、不平衡的输入数据和高度分布的输入源。深度学习算法有助于对视频、文本和图像进行语义索引和标记,并执行识别任务。
深度学习能够执行有特色的工程来执行复杂的任务,并提供更好的数据表示。2019年11月,印度证券交易委员会(SEBI)宣布计划在未来五年内投资7000万美元用于信息技术,重点是实施先进的分析工具,如机器学习深度学习和大数据分析,用于股市预测、数据挖掘和非结构化数据处理。
2021年,汽车部门贡献了约12.2%的收入份额。的无人驾驶汽车是一项革命性的技术,需要大量的计算能力。DNN可以在没有人为干扰的情况下快速帮助自动驾驶汽车执行各种任务。
自动驾驶汽车有望在未来几年获得发展势头,因此各种初创公司和大公司都在致力于开发自动驾驶汽车。谷歌(goog . o:行情)。优步科技公司;和特斯拉公司都是展示他们开发自动驾驶汽车能力的知名公司。例如,2019年12月,英伟达推出了自动驾驶汽车的Nvidia DRIVE平台。
各方正在进行各种投资,以加强深度学习在改进自动驾驶汽车功能方面的应用。例如,在2022年1月,总部位于伦敦的初创公司Wayve筹集了2亿美元。这将有助于企业创建深度学习技术,以训练和开发能够应对复杂驾驶情况的人工智能。
预计在预测期内,医疗保健领域将出现最强劲的增长。数字转换在医疗保健行业预计将持续未来几年,为创新技术提供机会,如人工智能深度学习和数据分析来干预该行业。深度学习可以用于预测分析,例如疾病的早期发现、识别临床风险及其驱动因素,以及预测未来的住院治疗。
政府在医疗保健领域整合人工智能和深度学习的几项举措预计将在预测期内推动市场。目前,印度NITI Aayog正在致力于实施DNN模型,用于糖尿病和心脏风险的早期诊断和检测。FDA还在制定一个监管框架,以在医疗保健行业实施人工智能和机器学习。
北美在2021年以超过38.6%的收入份额主导市场,这归因于对人工智能和神经网络的投资增加。该地区对图像和模式识别的高度采用,预计将在预测期内带来新的增长机会。此外,该地区是先进技术的早期采用者之一,使组织以更快的速度采用深度学习功能。
此外,政府增加的支持预计将对该地区该行业的增长产生积极影响。联邦政府内部建立的人工智能和机器学习小组委员会正在为这一增长提供动力。
欧洲对市场增长做出了重大贡献,因为已经采取了几项新措施来支持该地区的人工智能行业,以促进增长并实现数字经济。这反过来又为深度学习领域提供了相当大的增长机会。英国正在支持这项技术,以在自动驾驶汽车、智能设备和网络安全领域进一步发展。
NVIDIA公司;英特尔公司;IBM公司;谷歌公司。和微软公司都是市场上的领军企业。NVIDIA公司凭借其广泛的旗舰产品在市场上占据主导地位,为各个领域的终端用户提供一致的体验。在过去的几年里,市场见证了几次产品发布和并购活动。例如,2020年10月,NVIDIA AI和微软Azure团队合作改进了微软Word中的人工智能语法检查器。微软Word的网页版现在可以利用NVIDIA Triton推理服务器、ONNX运行时和微软Azure机器学习来提供这种智能体验。
2019年12月,英特尔公司收购了哈瓦那实验室有限公司,这是一家总部位于以色列的初创公司,致力于数据中心应用的深度学习算法,以加强英特尔公司的人工智能能力。2018年11月,Amazon Web Services宣布Amazon Elastic Inference,允许用户添加弹性GPU支持,将深度学习成本降低高达75%。此外,LG电子还在机器人清洁工、空调、洗衣机、冰箱等家电产品上实施了深度学习技术。全球深度学习市场的一些主要参与者包括:
先进微设备公司
手臂有限公司。
Clarifai公司。
Entilic
谷歌公司。
HyperVerge
IBM公司
英特尔公司
微软公司
英伟达公司
报告的属性 |
细节 |
乐鱼体育手机网站入口2022年市场规模价值 |
496亿美元 |
2030年收入预测 |
5267亿美元 |
增长速度 |
从2022年到2030年,CAGR为34.3% |
估算基准年 |
2021 |
历史数据 |
2017 - 2020 |
预测期 |
2022 - 2030 |
量化单位 |
收入为10亿美元,CAGR从2022年到2030年 |
报告覆盖 |
收入预测,公司份额,竞争格局,主要公司分类,增长因素和趋势 |
部分覆盖 |
解决方案,硬件,应用,最终用途,区域 |
区域范围 |
北美;欧洲;亚太地区;南美洲;意味着 |
国家范围 |
美国;加拿大;墨西哥;英国;德国;中国;印度;日本;巴西 |
主要公司简介 |
先进微设备公司;手臂有限公司;Clarifai Inc .);Entilic;谷歌公司。HyperVerge;IBM公司;英特尔公司;微软公司;英伟达公司 |
自定义范围 |
购买后免费定制报告(相当于最多8个分析师工作日)。增加或变更国家、地区、部门范围。 |
定价和购买选项 |
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本报告预测了全球、区域和国家层面的收入增长,并分析了2017年至2030年每个细分领域的最新行业趋势。在这项研究中,Grand Vie下载乐鱼体育平台w Research根据解决方案、硬件、应用程序、最终用途和地区对全球深度学习市场报告进行了细分:
深度学习解决方案展望(收入,百万美元,2017 - 2030)
硬件
软件
服务
安装服务
集成服务
维修及支援服务
深度学习硬件展望(收入,百万美元,2017 - 2030)
中央处理器(CPU)
图形处理器(GPU)
现场可编程门阵列(FPGA)
专用集成电路(ASIC)
深度学习应用展望(收入,百万美元,2017 - 2030)
图像识别
语音识别
视频监控与诊断
数据挖掘
深度学习最终用途展望(收入,百万美元,2017 - 2030)
汽车
航空航天与国防
医疗保健
制造业
其他人
深度学习区域展望(收入,百万美元,2017 - 2030)
北美
美国
加拿大
墨西哥
欧洲
德国
英国
亚太地区
中国
印度
日本
南美
巴西
b。2021年全球深度学习市场规模为348亿美元,预计乐鱼体育手机网站入口到2022年将达到496亿美元。
b。从2022年到2030年,全球深度学习市场规模预计乐鱼体育手机网站入口将以34.3%的年复合增长率增长,到2030年将达到5267亿美元。
b。2021年,软件部门以49.9%的份额主导了深度学习市场。这归功于向深度学习和机器学习驱动的软件即服务(SaaS)的彻底转变。
b。深度学习市场的一些主要参与者包括NVIDIA公司;英特尔公司;谷歌公司。先进微设备公司;IBM公司;微软公司。
b。推动深度学习市场增长的关键因素包括深度学习算法的改进,大数据分析的兴起,以及人工智能在各种终端垂直应用领域的日益普及。