深度学习市场规模和份额分析-行业研究报告-增长趋势

Q: 目前深度学习市场规模有多大？

2024年，深度学习市场规模预计将达到247.3亿美元。 Read More

Q: 深度学习市场增长最快的地区是哪个？

预计亚太地区在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率最高。 Read More

Q: 哪个地区的深度学习市场份额最大？

2024年，北美将占据深度学习市场最大的市场份额。 Read More

深度学习市场规模

研究期	2019 - 2029
市场规模 (2024)	USD 34.89 Billion
市场规模 (2029)	USD 195.16 Billion
CAGR (2024 - 2029)	41.10 %
增长最快的市场	亚太地区
最大的市场	北美
市场集中度	低的
主要参与者 *免责声明：主要玩家排序不分先后

深度学习市场分析

深度学习市场规模预计到 2024 年为 247.3 亿美元，预计到 2029 年将达到 1383.6 亿美元，在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率为 41.10%。

深度学习是机器学习 (ML) 的一个子领域，它在语音识别和图像识别等多项人工智能任务中取得了突破。此外，自动化预测分析的能力正在引发对机器学习的炒作。加强对产品开发和改进的支持、流程优化和功能工作流程以及销售优化等因素一直在推动各行业企业投资深度学习应用。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型神经网络。

技术进步，例如增加数据中心容量、高计算能力以及无需人工输入即可执行任务的能力，引起了人们的广泛关注。此外，多个行业迅速采用云计算技术也推动了深度学习行业的增长。
目前多项进展正在推动深度学习的发展。 SAS 表示，算法的改进提高了深度学习方法的性能。不断增加的数据量支持了具有多个深层的神经网络的构建，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——它们的复杂性随着层数的增加而增加，大量的计算能力对于解决深度学习问题至关重要。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 NVIDIA、Intel 和 AMD 等硬件提供商主导，他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，如 Tensorflow、Cognitive Toolkit（ Microsoft）、Chainer、Caffe 和 PyTorch 等。因此，深度学习能力开源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。
深度学习有许多严重的局限性，在充分发挥其潜力之前需要克服，例如黑匣子问题、人口过剩、缺乏上下文理解、数据要求和计算强度，这可能会影响市场
因此，COVID-19 对科技行业产生了巨大影响。深度学习算法已用于根据临床图像（例如胸部 X 射线或 CT 扫描）辅助诊断和检测 COVIDE-19 病例。医疗保健领域对 MRI 分析工具的需求不断增长，导致深度学习市场的增长。

深度学习市场趋势

零售领域越来越多地使用深度学习正在推动市场发展

近年来，零售行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数量，转而采用在线服务。零售商要想保持活力，就需要满足客户的期望并采取相应行动，否则就有失去忠诚度的风险。对于零售商来说，采用新兴技术来实现这一目标也变得至关重要。深度学习使零售商能够以前所未有的方式实现客户体验自动化并简化流程。例如，在线场景中的货架分析可以帮助提供有用的商品推荐和快速分类，从而使客户能够更快地在更多支持下做出正确的选择。
沃尔玛等在线零售商已开始使用人工智能从客户那里获取产品推荐，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的力量来优化用户体验并自动执行耗时的任务。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。他们可以使用人工智能来优化搜索并返回更好的搜索查询结果或提高产品图像的质量，特别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并分析信息。
雪花计算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，零售业正在迅速变得极其数据化。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解决的挑战。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可能会蚕食平板电脑的销量。在数据丢失的情况下，零售业的深度学习可以从模式中了解商品是否没有销售或缺货。
如今，需求预测和客户智能只是零售和消费品公司利用智能自动化开展的不同内部活动的两个例子。然而，高管们打算在接下来的三年内将智能自动化和深度学习整合到更复杂的运营中。这些过程需要更大的数据集、外部合作和额外的系统连接。预计在此期间，跨价值链的组织领域的渗透率将增至 70% 以上。
例如，运动鞋、服装和设备制造商耐克公司创建了一个系统，允许消费者利用新的自动化系统设计自己的鞋子并在离开商店后穿着它们。参与 Nike Maker Experience 的顾客穿上一双朴素的 Nike Presto X 运动鞋，并通过语音命令进行定制。该技术使用增强现实、对象跟踪和投影系统向买家展示制作的鞋子。

深度学习市场：到 2025 年在线购买产品时使用 AR 的消费者比例预测（百分比）

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北美预计将占据主要份额

由于数据量持续增长，加上企业将深度学习集成到以消费者为中心的解决方案的需求预计将增加，北美预计将在全球深度学习市场中占据重要份额。人们越来越重视预测与客户行为和运营相关的关键趋势和见解，这已成为重要企业转向使用人工智能和大数据来驱动价值和提供个性化体验的关键驱动力。例如，Netflix 构建了一个基于 JVM 语言（例如 Scala）的机器学习平台。该平台有助于打破观众的先入为主的观念，找到他们最初可能没有选择的节目。
为了提高任务效率、扩展劳动力能力、防止浪费、欺诈和滥用以及提高运营效率，美国各机构现在严重依赖人工智能和机器学习技术。人工智能技术的进步、人工智能用例和应用数量的增加以及商业解决方案的扩展都有助于将人工智能的使用扩展到美国宇航局和能源部等专业组织的研发活动之外。
美国交通部制定了一项新的安全法规，以帮助消除车辆后方的盲区并观察车辆后方的人员。根据美国国家公路交通安全管理局的统计，由于涉及所有车辆的倒车事故，大约有 292 人死亡和 18,000 人受伤。预计此类法规将鼓励 ADAS 的采用，从而为该地区的深度学习市场提供机会。此外，该地区汽车制造商对开发先进解决方案的投资也有所增加，从而推动了市场的增长。
此外，美国公司不断扩大研发力度，开发新产品。例如，2022 年 12 月，Google LLC 宣布推出一款新工具，以便用户能够在 Google Sheets 中开发人工智能模型。该工具被称为 Simple ML，目前已推出测试版。它作为 Google 表格的附加组件提供，用户可以免费下载。

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深度学习行业概况

深度学习市场是分散的，因为它由几家大型企业组成，例如 IBM、谷歌和微软等，它们在大数据/分析平台方面拥有丰富的行业经验。其他新进入者也已经进入市场，并成功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。

2023 年 11 月 - 为了推进电信行业机器学习 (ML) 技术和人工智能 (AI) 领域的发展，挪威电信和爱立信签署了一项为期三年的合作 (MoU)，旨在探索、开发，并测试先进的人工智能/机器学习解决方案，以在不影响移动网络连接质量的情况下提高能源效率。

2022 年 10 月，Zendesk Inc. 宣布推出新的 AI 解决方案智能分类和智能辅助，使企业能够自动分类客户支持请求并大规模访问有价值的数据。

2022 年 9 月，提供计算科学和人工智能的公司 Altair 宣布收购高级数据分析和机器学习 (ML) 软件领域的领导者 Rapid Miner。通过此次收购，Altair 期待加强其端到端数据分析 (DA) 产品组合。

深度学习市场领导者

Facebook Inc.
Google LLC
Microsoft Corporation
IBM Corporation
Amazon Web Services Inc.
*免责声明：主要玩家排序不分先后

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深度学习市场新闻

2023 年 9 月：亚马逊和 Anthropic 宣布建立战略合作伙伴关系，将结合各自在更安全的生成人工智能 (AI) 方面的技术和专业知识，加速 Anthropic 未来基础模型的开发，并使 AWS 消费者能够广泛使用它们。
2022 年 5 月：英特尔推出第二代 Habana AI 深度学习处理器，以实现高效率和高性能。 Habana 新型深度学习处理器的推出是英特尔执行人工智能战略的一个重要例子，该战略为客户提供从云到边缘的广泛解决方案选择，解决人工智能工作负载数量不断增长和复杂性的问题。
2022 年 8 月：亚马逊推出了一款新的机器学习 (ML) 软件，通过该软件可以分析患者的医疗记录，以便更好地治疗患者并降低总体费用。

深度学习市场报告 - 目录

1. 介绍

1.1 研究假设和市场定义
1.2 研究范围

2. 研究方法论

3. 执行摘要

4. 市场洞察

4.1 市场概况
4.2 行业吸引力——波特五力分析
- 4.2.1 供应商的议价能力
- 4.2.2 消费者的议价能力
- 4.2.3 新进入者的威胁
- 4.2.4 替代产品的威胁
- 4.2.5 竞争激烈程度
4.3 行业利益相关者分析
4.4 COVID-19 对深度学习市场影响的评估

5. 市场动态

5.1 市场驱动因素
- 5.1.1 计算能力不断增强，加上大量非结构化数据的存在
- 5.1.2 持续努力将深度学习集成到基于消费者的解决方案中
- 5.1.3 零售领域越来越多地使用深度学习正在推动市场发展
5.2 市场挑战
- 5.2.1 运营和基础设施问题，例如硬件复杂性和对熟练劳动力的需求
5.3 市场机会
5.4 深度学习的技术演进
5.5 关键机器学习库分析

6. 市场细分

6.1 奉献
- 6.1.1 硬件
- 6.1.2 软件和服务
6.2 最终用户行业
- 6.2.1 BFSI
- 6.2.2 零售
- 6.2.3 制造业
- 6.2.4 卫生保健
- 6.2.5 汽车
- 6.2.6 电信和媒体
- 6.2.7 其他最终用户行业
6.3 应用
- 6.3.1 图像识别
- 6.3.2 信号识别
- 6.3.3 数据处理
- 6.3.4 其他应用
6.4 地理
- 6.4.1 北美
- 6.4.2 欧洲
- 6.4.3 亚太
- 6.4.4 世界其他地区

7. 竞争格局

7.1 公司简介
- 7.1.1 Facebook Inc.
- 7.1.2 Google
- 7.1.3 Amazon Web Services Inc
- 7.1.4 SAS Institute Inc
- 7.1.5 Microsoft Corporation
- 7.1.6 IBM Corp
- 7.1.7 Advanced Micro Devices Inc
- 7.1.8 Intel Corp
- 7.1.9 NVIDIA Corp
- 7.1.10 Rapidminer Inc

8. 投资分析

9. 市场的未来

**视供应情况而定

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深度学习行业细分

人工智能的方法是让计算机像受到人类大脑的启发一样处理数据，这种方法被称为深度学习。这项研究涵盖了深度学习驱动的硬件、软件和服务的收入。硬件部分包括中央处理单元（CPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、图形处理单元（GPU）、网络产品和数据存储设备的需求研究。该研究还涵盖了用于深度学习应用的云平台，例如图像识别、信号识别和数据处理。其他应用程序将包括自然语言处理、语音识别、产品推荐和预测性维护。

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）、和地理位置（北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲）。以上所有细分市场的市场规模和预测均以价值（美元）形式提供。

奉献	硬件
	软件和服务
最终用户行业	BFSI
	零售
	制造业
	卫生保健
	汽车
	电信和媒体
	其他最终用户行业
应用	图像识别
	信号识别
	数据处理
	其他应用
地理	北美
	欧洲
	亚太
	世界其他地区