市場(chǎng)需求空間廣闊，發(fā)展?jié)摿τ写诰?/h1>
—— 2019年中國機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)
國際數(shù)據(jù)公司（IDC）近日最新發(fā)布的《中國人工智能軟件及應(yīng)用（2019下半年）跟蹤》報(bào)告中顯示，中國機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)2019年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)2.05億美元。受此次疫情影響，IDC下調(diào)了2020-2021年的市場(chǎng)規(guī)模，因此也影響了未來5年的整體市場(chǎng)增長率，預(yù)計(jì)2018-2024年復(fù)合增長率達(dá)38.6%。
本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/202007/415008.htm機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)研究范圍
人工智能應(yīng)用均是采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)建模開發(fā)而成的系統(tǒng)。本次IDC追蹤的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)，定位面向開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師的PaaS平臺(tái)，不包含已經(jīng)完成開發(fā)的諸如人臉識(shí)別、語音助理、對(duì)話式客服等軟件。機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)的部署，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、應(yīng)用程序集成、模型運(yùn)維、生產(chǎn)監(jiān)控以及有明確KPI的業(yè)務(wù)治理過程。在這個(gè)過程中，由框架、算法模型、開發(fā)語言等各種工具賦能，由數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師和專業(yè)人員協(xié)作，基于數(shù)據(jù)建模，不斷的進(jìn)行概念驗(yàn)證，將好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，協(xié)作以管理模型運(yùn)維的全生命周期。
【市場(chǎng)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力】
算力不斷提升： 受益于加速計(jì)算技術(shù)的不斷突破，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理速度持續(xù)提升，加快了AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程。2020年GTC、英偉達(dá)更是發(fā)布了將算力再度提升數(shù)十倍的安培架構(gòu)的A100 GPU。Intel 華為昇騰系列，Xilinx Alveo系列、寒武紀(jì)等也在特定領(lǐng)域?yàn)锳I負(fù)載提供加速能力。算力突破將持續(xù)推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)快速落地。
算法模型創(chuàng)新： 在經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)、CNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大分類下，廠商都在不斷的推出面向應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化的各種模型。
開源技術(shù)發(fā)展： 包括主流開源框架Tensorflow,Pytorch,飛槳Paddle，推理框架MNN, TNN, Mace, Openvino等等，也包括上文提到的算法模型，開源發(fā)展使得技術(shù)推廣應(yīng)用更加便捷、高效。
廠商市場(chǎng)投入： 不管是創(chuàng)企，還是大型互聯(lián)網(wǎng)公司、IT巨頭，在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域積極投入資金、研發(fā)力量，致力于在機(jī)器學(xué)習(xí)這一人工智能的基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)上有所突破，同時(shí)也在致力于降低機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)門檻，讓傳統(tǒng)企業(yè)受益于人工智能。
驅(qū)動(dòng)力足夠，但市場(chǎng)發(fā)展的瓶頸也同樣存在： 數(shù)據(jù)資源就緒度，數(shù)據(jù)質(zhì)量，能用來建模的數(shù)據(jù)量；有能力進(jìn)行模型開發(fā)、模型優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學(xué)家；建模人員與行業(yè)專家對(duì)業(yè)務(wù)理解上的鴻溝；行業(yè)企業(yè)內(nèi)部人員對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、AI項(xiàng)目的配合程度；為機(jī)器學(xué)習(xí)、AI定位到合適的應(yīng)用場(chǎng)景等等。
主流廠商介紹
本次是IDC第一次正式發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)份額研究報(bào)告，本期收錄了排名前三的廠商市場(chǎng)份額，同時(shí)也推薦了當(dāng)前市場(chǎng)規(guī)模不明顯，但值得關(guān)注的廠商。從市場(chǎng)格局的角度，部分廠商聚焦在金融反欺詐、智能營銷場(chǎng)景，部分廠商聚焦在銷量預(yù)測(cè)、智慧供應(yīng)鏈、個(gè)性化營銷、產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，部分廠商聚焦在泛工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、工業(yè)質(zhì)檢巡檢類應(yīng)用。在應(yīng)用較為落地的領(lǐng)域，會(huì)存在價(jià)格戰(zhàn)等競爭，在較新的應(yīng)用場(chǎng)景中，則更多的是同步探索的階段。從產(chǎn)品層面，當(dāng)前的差異化在于端到端開發(fā)工具的完備性，提供模型的豐富程度，對(duì)云服務(wù)的支持，開發(fā)過程可視化程度，平臺(tái)產(chǎn)品的靈活性、易用性，以及產(chǎn)品整體的成熟度。
第四范式： 作為市場(chǎng)份額領(lǐng)先的AI平臺(tái)提供商，第四范式積極探索遷移學(xué)習(xí)，打造AI PaaS平臺(tái)“Sage Platform”以及AI軟件定義的基礎(chǔ)架構(gòu)SageOne產(chǎn)品，打通從數(shù)據(jù)、算法到算力的AI產(chǎn)業(yè)化全流程，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長、提升開發(fā)效率、縮減算力成本。
美林?jǐn)?shù)據(jù)： 作為國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析與AI廠商，該公司在算法研究、行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐、落地實(shí)施方法論層面擁有獨(dú)到見解與優(yōu)勢(shì)。TempoAI在產(chǎn)品架構(gòu)、功能體系、用戶體驗(yàn)等方面經(jīng)受過多行業(yè)客戶、多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用驗(yàn)證，其敏捷、穩(wěn)定、易用的特性深受客戶好評(píng)。
九章云極： 作為一個(gè)中立的軟件提供商，九章云極對(duì)DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)有清晰的定位：“開放、兼容、純軟件平臺(tái)”。目前，DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)可以在各類主流硬件和技術(shù)架構(gòu)上支持高性能算力調(diào)度和優(yōu)化，提升企業(yè)AI轉(zhuǎn)型效率，服務(wù)全行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。
阿里云：阿里云PAI發(fā)布于2016年9月，2018年1月正式商業(yè)化。PAI平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)一方面在于重視機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化，另一方面在特征工程提取、模型訓(xùn)練等各個(gè)環(huán)節(jié)提供了豐富組件。
百度： 百度機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品組合在提供豐富算法模型能力的基礎(chǔ)上，也十分注重遷移學(xué)習(xí)能力、小樣本模型訓(xùn)練能力，以及端到端模型應(yīng)用能力，為各行業(yè)不同技術(shù)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的用戶提供了針對(duì)性的產(chǎn)品，包括BML,EasyDL,AI Studio，飛槳Paddle。
華為云： Modelarts定位企業(yè)級(jí)AI開發(fā)平臺(tái)，提供流程式AI開發(fā)模式，將行業(yè)AI開發(fā)經(jīng)驗(yàn)?zāi)０寤?，通過簡單的工作流編排即可快速實(shí)現(xiàn)AI服務(wù)上線。
騰訊云： 智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)于2020年正式商業(yè)化，在此之前，已在金融行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等積累諸多私有化部署實(shí)踐。
AWS： 在AWS將機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品正式中國發(fā)布之前，其機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品Amazon Sagemaker已經(jīng)在全球市場(chǎng)具有較高的影響力。2020年4月，Amazon Sagemaker正式落地中國，目前已在互聯(lián)網(wǎng)、制造、醫(yī)療等領(lǐng)域推廣。
微軟Azure： AML已于2020年正式落地中國，目前也在加大推廣力度和開發(fā)者培育，致力于賦能中國企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。
SAS： SAS Viya提供了豐富完善的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型管理以及可視化工具，集成R、Python和Jupyter Notebooks等開源語言和工具，具備將AI應(yīng)用投入生產(chǎn)并大規(guī)模運(yùn)行的能力。
機(jī)器學(xué)習(xí)/AI創(chuàng)企： 探智立方——Darwin ML平臺(tái)定位自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，使人工智能團(tuán)隊(duì)更專注于業(yè)務(wù)問題的解決方案，將人工智能最大化賦能于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。氪信科技——基于非或然引擎以及特征引擎的智能應(yīng)用深入客戶的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，尤其是在智能風(fēng)控以及智能交易監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，可直接為客戶提供具有針對(duì)性的模型以及服務(wù)，助力業(yè)務(wù)智能決策。星云Clustar——致力于為銀行、保險(xiǎn)等金融行業(yè)提供AI模型訓(xùn)練加速能力以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能應(yīng)用服務(wù)。
展望未來趨勢(shì)
應(yīng)用場(chǎng)景： 金融反欺詐，工業(yè)質(zhì)檢，設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，智能投顧，量化投資，跨行業(yè)應(yīng)用—銷售預(yù)測(cè)，供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)，推薦系統(tǒng)。
產(chǎn)品趨勢(shì)： AutoML，智能數(shù)據(jù)標(biāo)注，圖算法，可解釋性，界面可視化，易用性、靈活性的持續(xù)提升。
市場(chǎng)機(jī)會(huì)： 對(duì)于還沒有成熟的AI軟件產(chǎn)品的領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)將有廣泛的市場(chǎng)空間。
展望未來，IDC中國助理研究總監(jiān)盧言霞表示，即使受疫情影響，機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)仍表現(xiàn)出較高的市場(chǎng)增長潛力和應(yīng)用潛力。要充分挖掘這一潛力，需要做到為開發(fā)人員提供培訓(xùn)和可以快速啟動(dòng)的工具，提供一定的可用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集（可能來自內(nèi)部也可能是第三方），快速入門的樣例/模板，咨詢服務(wù)，業(yè)務(wù)專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、咨詢合作伙伴等利益相關(guān)者的共同參與和協(xié)同，持續(xù)創(chuàng)新和原型設(shè)計(jì)直到達(dá)到可以規(guī)模化使用。”
IDC中國人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)研究報(bào)告：
中國人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)半年度研究報(bào)告-2019H2，已發(fā)布
中國AI云服務(wù)市場(chǎng)半年度研究報(bào)告，即將發(fā)布
中國智能流程自動(dòng)化市場(chǎng)機(jī)會(huì)分析，已發(fā)布
IDC Marketscape： 中國對(duì)話式人工智能市場(chǎng)，2020（2020年9月發(fā)布）
IDC Marketscape： 中國大數(shù)據(jù)平臺(tái)市場(chǎng)，2020（2020年10月發(fā)布）
CIO視角： 企業(yè)數(shù)據(jù)智能實(shí)施部署指南 （2020年10月發(fā)布）
Market Perspective: AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢市場(chǎng)分析 （2020年8月發(fā)布）
Market Note: NVIDIA GTC 2020—AI加速技術(shù)再創(chuàng)新高，云邊端全面布局 （2020年7月發(fā)布）
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國際數(shù)據(jù)公司（IDC）近日最新發(fā)布的《中國人工智能軟件及應(yīng)用（2019下半年）跟蹤》報(bào)告中顯示，中國機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)2019年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)2.05億美元。受此次疫情影響，IDC下調(diào)了2020-2021年的市場(chǎng)規(guī)模，因此也影響了未來5年的整體市場(chǎng)增長率，預(yù)計(jì)2018-2024年復(fù)合增長率達(dá)38.6%。
本文引用地址：http://butianyuan.cn/article/202007/415008.htm機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)研究范圍
人工智能應(yīng)用均是采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)建模開發(fā)而成的系統(tǒng)。本次IDC追蹤的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)，定位面向開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師的PaaS平臺(tái)，不包含已經(jīng)完成開發(fā)的諸如人臉識(shí)別、語音助理、對(duì)話式客服等軟件。機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)的部署，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、應(yīng)用程序集成、模型運(yùn)維、生產(chǎn)監(jiān)控以及有明確KPI的業(yè)務(wù)治理過程。在這個(gè)過程中，由框架、算法模型、開發(fā)語言等各種工具賦能，由數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師和專業(yè)人員協(xié)作，基于數(shù)據(jù)建模，不斷的進(jìn)行概念驗(yàn)證，將好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，協(xié)作以管理模型運(yùn)維的全生命周期。
【市場(chǎng)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力】
算力不斷提升： 受益于加速計(jì)算技術(shù)的不斷突破，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和推理速度持續(xù)提升，加快了AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程。2020年GTC、英偉達(dá)更是發(fā)布了將算力再度提升數(shù)十倍的安培架構(gòu)的A100 GPU。Intel 華為昇騰系列，Xilinx Alveo系列、寒武紀(jì)等也在特定領(lǐng)域?yàn)锳I負(fù)載提供加速能力。算力突破將持續(xù)推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)快速落地。
算法模型創(chuàng)新： 在經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)、CNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大分類下，廠商都在不斷的推出面向應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化的各種模型。
開源技術(shù)發(fā)展： 包括主流開源框架Tensorflow,Pytorch,飛槳Paddle，推理框架MNN, TNN, Mace, Openvino等等，也包括上文提到的算法模型，開源發(fā)展使得技術(shù)推廣應(yīng)用更加便捷、高效。
廠商市場(chǎng)投入： 不管是創(chuàng)企，還是大型互聯(lián)網(wǎng)公司、IT巨頭，在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域積極投入資金、研發(fā)力量，致力于在機(jī)器學(xué)習(xí)這一人工智能的基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)上有所突破，同時(shí)也在致力于降低機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)門檻，讓傳統(tǒng)企業(yè)受益于人工智能。
驅(qū)動(dòng)力足夠，但市場(chǎng)發(fā)展的瓶頸也同樣存在： 數(shù)據(jù)資源就緒度，數(shù)據(jù)質(zhì)量，能用來建模的數(shù)據(jù)量；有能力進(jìn)行模型開發(fā)、模型優(yōu)化的數(shù)據(jù)科學(xué)家；建模人員與行業(yè)專家對(duì)業(yè)務(wù)理解上的鴻溝；行業(yè)企業(yè)內(nèi)部人員對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、AI項(xiàng)目的配合程度；為機(jī)器學(xué)習(xí)、AI定位到合適的應(yīng)用場(chǎng)景等等。
主流廠商介紹
本次是IDC第一次正式發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)份額研究報(bào)告，本期收錄了排名前三的廠商市場(chǎng)份額，同時(shí)也推薦了當(dāng)前市場(chǎng)規(guī)模不明顯，但值得關(guān)注的廠商。從市場(chǎng)格局的角度，部分廠商聚焦在金融反欺詐、智能營銷場(chǎng)景，部分廠商聚焦在銷量預(yù)測(cè)、智慧供應(yīng)鏈、個(gè)性化營銷、產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，部分廠商聚焦在泛工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、工業(yè)質(zhì)檢巡檢類應(yīng)用。在應(yīng)用較為落地的領(lǐng)域，會(huì)存在價(jià)格戰(zhàn)等競爭，在較新的應(yīng)用場(chǎng)景中，則更多的是同步探索的階段。從產(chǎn)品層面，當(dāng)前的差異化在于端到端開發(fā)工具的完備性，提供模型的豐富程度，對(duì)云服務(wù)的支持，開發(fā)過程可視化程度，平臺(tái)產(chǎn)品的靈活性、易用性，以及產(chǎn)品整體的成熟度。
第四范式： 作為市場(chǎng)份額領(lǐng)先的AI平臺(tái)提供商，第四范式積極探索遷移學(xué)習(xí)，打造AI PaaS平臺(tái)“Sage Platform”以及AI軟件定義的基礎(chǔ)架構(gòu)SageOne產(chǎn)品，打通從數(shù)據(jù)、算法到算力的AI產(chǎn)業(yè)化全流程，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長、提升開發(fā)效率、縮減算力成本。
美林?jǐn)?shù)據(jù)： 作為國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)分析與AI廠商，該公司在算法研究、行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐、落地實(shí)施方法論層面擁有獨(dú)到見解與優(yōu)勢(shì)。TempoAI在產(chǎn)品架構(gòu)、功能體系、用戶體驗(yàn)等方面經(jīng)受過多行業(yè)客戶、多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用驗(yàn)證，其敏捷、穩(wěn)定、易用的特性深受客戶好評(píng)。
九章云極： 作為一個(gè)中立的軟件提供商，九章云極對(duì)DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)有清晰的定位：“開放、兼容、純軟件平臺(tái)”。目前，DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)可以在各類主流硬件和技術(shù)架構(gòu)上支持高性能算力調(diào)度和優(yōu)化，提升企業(yè)AI轉(zhuǎn)型效率，服務(wù)全行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。
阿里云：阿里云PAI發(fā)布于2016年9月，2018年1月正式商業(yè)化。PAI平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)一方面在于重視機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化，另一方面在特征工程提取、模型訓(xùn)練等各個(gè)環(huán)節(jié)提供了豐富組件。
百度： 百度機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品組合在提供豐富算法模型能力的基礎(chǔ)上，也十分注重遷移學(xué)習(xí)能力、小樣本模型訓(xùn)練能力，以及端到端模型應(yīng)用能力，為各行業(yè)不同技術(shù)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的用戶提供了針對(duì)性的產(chǎn)品，包括BML,EasyDL,AI Studio，飛槳Paddle。
華為云： Modelarts定位企業(yè)級(jí)AI開發(fā)平臺(tái)，提供流程式AI開發(fā)模式，將行業(yè)AI開發(fā)經(jīng)驗(yàn)?zāi)０寤?，通過簡單的工作流編排即可快速實(shí)現(xiàn)AI服務(wù)上線。
騰訊云： 智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)于2020年正式商業(yè)化，在此之前，已在金融行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等積累諸多私有化部署實(shí)踐。
AWS： 在AWS將機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品正式中國發(fā)布之前，其機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品Amazon Sagemaker已經(jīng)在全球市場(chǎng)具有較高的影響力。2020年4月，Amazon Sagemaker正式落地中國，目前已在互聯(lián)網(wǎng)、制造、醫(yī)療等領(lǐng)域推廣。
微軟Azure： AML已于2020年正式落地中國，目前也在加大推廣力度和開發(fā)者培育，致力于賦能中國企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。
SAS： SAS Viya提供了豐富完善的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型管理以及可視化工具，集成R、Python和Jupyter Notebooks等開源語言和工具，具備將AI應(yīng)用投入生產(chǎn)并大規(guī)模運(yùn)行的能力。
機(jī)器學(xué)習(xí)/AI創(chuàng)企： 探智立方——Darwin ML平臺(tái)定位自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，使人工智能團(tuán)隊(duì)更專注于業(yè)務(wù)問題的解決方案，將人工智能最大化賦能于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。氪信科技——基于非或然引擎以及特征引擎的智能應(yīng)用深入客戶的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，尤其是在智能風(fēng)控以及智能交易監(jiān)測(cè)場(chǎng)景，可直接為客戶提供具有針對(duì)性的模型以及服務(wù)，助力業(yè)務(wù)智能決策。星云Clustar——致力于為銀行、保險(xiǎn)等金融行業(yè)提供AI模型訓(xùn)練加速能力以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能應(yīng)用服務(wù)。
展望未來趨勢(shì)
應(yīng)用場(chǎng)景： 金融反欺詐，工業(yè)質(zhì)檢，設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，智能投顧，量化投資，跨行業(yè)應(yīng)用—銷售預(yù)測(cè)，供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)，推薦系統(tǒng)。
產(chǎn)品趨勢(shì)： AutoML，智能數(shù)據(jù)標(biāo)注，圖算法，可解釋性，界面可視化，易用性、靈活性的持續(xù)提升。
市場(chǎng)機(jī)會(huì)： 對(duì)于還沒有成熟的AI軟件產(chǎn)品的領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)將有廣泛的市場(chǎng)空間。
展望未來，IDC中國助理研究總監(jiān)盧言霞表示，即使受疫情影響，機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)仍表現(xiàn)出較高的市場(chǎng)增長潛力和應(yīng)用潛力。要充分挖掘這一潛力，需要做到為開發(fā)人員提供培訓(xùn)和可以快速啟動(dòng)的工具，提供一定的可用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集（可能來自內(nèi)部也可能是第三方），快速入門的樣例/模板，咨詢服務(wù)，業(yè)務(wù)專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、咨詢合作伙伴等利益相關(guān)者的共同參與和協(xié)同，持續(xù)創(chuàng)新和原型設(shè)計(jì)直到達(dá)到可以規(guī)模化使用。”
IDC中國人工智能及大數(shù)據(jù)相關(guān)研究報(bào)告：
中國人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)半年度研究報(bào)告-2019H2，已發(fā)布
中國AI云服務(wù)市場(chǎng)半年度研究報(bào)告，即將發(fā)布
中國智能流程自動(dòng)化市場(chǎng)機(jī)會(huì)分析，已發(fā)布
IDC Marketscape： 中國對(duì)話式人工智能市場(chǎng)，2020（2020年9月發(fā)布）
IDC Marketscape： 中國大數(shù)據(jù)平臺(tái)市場(chǎng)，2020（2020年10月發(fā)布）
CIO視角： 企業(yè)數(shù)據(jù)智能實(shí)施部署指南 （2020年10月發(fā)布）
Market Perspective: AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢市場(chǎng)分析 （2020年8月發(fā)布）
Market Note: NVIDIA GTC 2020—AI加速技術(shù)再創(chuàng)新高，云邊端全面布局 （2020年7月發(fā)布）
評(píng)論