深度学习市场规模、分享与趋势分析报告的解决方案,通过硬件(CPU、GPU FPGA、ASIC),通过服务,通过应用程序,最终用途,由地区和部分预测,2018 - 2025

行业的见解爱游戏ayx电子竞技

全球深度学习市场规模在2016年价值2.72亿美元。增加自动车辆和医疗行业的适用性将有助于该行业增长显著。这项技术正在由于其复杂的数据驱动的应用程序包括声音和图像识别。它提供了一个巨大的投资机会,因为它可以利用其他技术来克服挑战的高数据量、高计算能力,提高数据存储。

生成的数据量的快速增长最终用途不同行业预计将提供牵引行业增长。此外,对人类与机器互动的日益增长的需求提供新的增长渠道解决方案提供商提供解决方案和增强功能。然而,大量数据的要求来训练神经网络行业增长预计将构成挑战。

美国市场深度学习,解决方案,2014 - 2025(百万美元)

组织投资深刻地把这种技术融入自己的产品组合。2016年11月,SK电讯宣布与英特尔公司签署了一项协议来开发vehicle-to-everything (V2X)技术和视频识别基于深度学习。此外,政府计划和增加支出预计将支持该行业增长在未来几年。例如,中国国家发展和改革委员会资助的发展深入学习研究实验室。

解决方案的见解爱游戏ayx电子竞技

软件段深度学习产业作为主导段正在进行激进的转换过渡到软件作为服务(SaaS)由深和机器学习。这些解决方案不仅组织和聚合数据,而且我的信息来生成预测和结论。

然而,重要的算法和硬件的发展正在进行中,从而提供牵引芯片组的增长。其日益增长的重要性,导致收购硬件和软件栈的发展现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC),以满足客户的需求。

硬件的见解爱游戏ayx电子竞技

图形处理单元(GPU) 2016年主导硬件部分。gpu提供更快的性能比其他芯片。增强的视觉内容的不断增长的需求导致需求增加深度学习gpu的应用程序。

研发活动增加了著名球员发展GPU芯片预计GPU-enabled芯片的需求积极影响。例如,谷歌宣布计划在2017年初推出GPU芯片其云机器学习和计算引擎提高密集型计算任务的性能。gpu正在见证成长的越来越突出的神经网络训练深度学习模型。

刚刚开始进入深度学习领域,fpga占2016年边际收入的份额,但预计见证在预测期相当大的增长。这种增长是由于FPGA的能力提供更高性能/瓦特的能耗比gpu。作为fpga的市场仍处于初期阶段,预计将提供巨大的潜在关键球员发展可靠的选择。

应用程序的见解爱游戏ayx电子竞技

图像识别领域占据了整个行业在2016年,获取收入的份额超过40%。使用最广泛的应用之一,该技术包括Facebook的面部识别功能。它被广泛用于识别模式在非结构化数据包括声音、文本、图像和视频。

此外,图像识别的广泛应用在医疗保健和国防垂直有望提振行业增长在未来八年。汽车和金融服务等行业正准备采用即兴发挥他们的操作和转换他们的产品,为企业和客户创造更多价ayx爱游戏热门直播值。

数据挖掘领域在2016年占据了5%的市场份额。需要数据分割识别模式和有意义的预测将驱动段增长。数据挖掘的决策和其他推论是革新的大数据分析部分。

最终用途的见解爱游戏ayx电子竞技

深度学习在航天和国防部门贡献了超过20%的市场收入在2016年由于其适用性遥感目标检测与定位、谱图分析,发现网络异常,并恶意软件检测。此外,通用gpu日益激增的飞机驾驶舱士兵步兵使用可穿戴计算。

2016年全球市场深度学习,最终用途(%)

航天和国防部门利用挑战防御任务在嵌入式平台上的技术处理大型数据集。这些解决方案用于图像处理和数据挖掘预测和评估未来的行动。例如,美国国土安全部使用这项技术来评估未来事件的分析和合成环境模拟(海洋)项目。

汽车工业占大量的收入份额由于车辆业务从汽车所有权的转变由个人拥有的汽车共享的驾驶体验。汽车制造商实现自动汽车的影响,采用这项技术在他们的生态系统。奥迪利用基于成像技术的深入学习算法来识别交通信号的字符和图形。

区域的见解爱游戏ayx电子竞技

北美主导的深度学习市场收入份额在2016年的45%,这是归因于增加对人工智能和神经网络的投资。高采用图像和模式识别在该地区预计将在预测期开辟新的增长机会。此外,该地区是先进技术的早期采用者之一,呈现组织采用深度学习速度的功能。

此外,政府增加支持预计将提供对该行业增长产生积极的影响。小组委员会的机构在人工智能和机器学习在联邦政府为产业发展提供牵引。

欧洲工业发展做出了巨大贡献,已经采取了一些新的措施来支持该地区人工智能领域提振经济增长和提供一个数字。反过来,这提供了相当大的增长机会的学习空间。英国是支撑进一步增长的技术领域的自主车辆,智能设备,和网络安全。

深度学习市场份额的见解爱游戏ayx电子竞技

市场的关键球员包括NVIDIA公司、英特尔公司、谷歌,Inc .)和微软公司。关键球员参与并购应对挑战的发展中合适的硬件和获得市场渗透。例如,2016年8月,英特尔公司宣布收购Nervana系统获得开发硬件芯片平台。

此外,公司正在投资建设深度学习能力的技术合并到他们的产品。2016年11月,通用电气医疗集团宣布与加州大学的合作,旧金山,开发深度学习算法图书馆协助医生诊断和治疗病人更有效和准确。

报告范围

属性	细节
基准年为估计	2016年
实际的估计/历史数据	2014 - 2016
预测期	2017 - 2025
市场代表	市场收入数百万美元和从2017年到2025年的复合年增长率
区域范围	北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲,和意思
国家范围	美国、加拿大、英国、德国、中国、印度、日本、巴西和墨西哥
报告覆盖	收入预测,公司共享、竞争格局、生长因子和趋势
15%免费定制范围(相当于5分析师工作日)	如果你需要特定的市场信息,并不是目前报告的范围内,我们将提供给你作为一个自定义的一部分

在报告中部分覆盖

这份报告预测收入增长在全球、地区和国家的水平,提供了一个分析行业趋势的sub-segments从2016年到2025年。景色为本研究的目的,研究在全球深度学习市场分割基于解决方案,硬件、服务、应用程序,使用,和地区。

• 解决方案的前景(收入,百万美元;2014 - 2025年)

  • 硬件

  • 软件

  • 服务

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    • 维护和支持服务ayx爱游戏热门直播

• 硬件前景(收入,百万美元;2014 - 2025年)

  • 中央处理单元(CPU)

  • 图形处理单元(GPU)

  • 现场可编程门阵列(FPGA)

  • 专用集成电路(ASIC)

• 应用前景(收入,百万美元;2014 - 2025年)

  • 图像识别

  • 语音识别

  • 视频监控与诊断

  • 数据挖掘

• 最终用途前景(收入,百万美元,2016 - 2025)

  • 汽车

  • 航空航天和国防

  • 医疗保健

  • 制造业

  • 其他人

• 区域前景(收入,百万美元;2014 - 2025年)

  • 北美

    • 美国

    • 加拿大

  • 欧洲

    • 德国

    • 英国

  • 亚太地区

    • 中国

    • 印度

    • 日本

  • 拉丁美洲

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