深度学习是一种学习数据表征的算法,它可以从无规律、抽象的观测值即输入值中学习到数据的隐藏特征,比如CNN算法通过输入的图片像素点RGB值可以学习到图片的内部特征,例如图片中的实体、数字等。深度学习的好处是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工获取特征的手段。
近日,IDC发布《中国深度学习框架和平台市场份额,2022H2》报告。报告显示,百度稳居中国深度学习平台市场综合份额第一,领先优势进一步扩大。中国深度学习开源框架市场形成三强格局,飞桨PaddlePaddle超过谷歌TensorFlow,框架市场前三份额超过80%。
近年来,人工智能领域的技术创新和产业发展,都离不开深度学习框架和平台。深度学习平台下接芯片、上承应用,相当于“智能时代的操作系统”。飞桨作为我国首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台,在动静统一的核心框架、大规模分布式训练、训推一体高性能推理部署等核心技术上已经达到国际领先水平;在平台功能上具备丰富的产业级模型库、端到端开发套件、工具组件,以及零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML、学习与实训社区AI Studio,高效支持深度学习模型开发、训练、部署等全流程,降低AI技术应用门槛;在生态上,飞桨推动构建了全方位的生态体系,包括开发者生态、教育生态、企业生态、硬件生态,通过生态共享共创加速产学研用协同创新发展。
当前国际环境下,国产框架和平台份额有望进一步增长。支持边缘智能、提供丰富的面向场景的预训练模型将成为未来1-2年带动框架和平台增长的机会。飞桨多端多平台部署的高性能推理引擎,可以全方位支持推理部署,将模型便捷地部署到云端、边缘端和设备端等;飞桨已开源官方模型600多个,覆盖工业、能源、金融、交通等众多领域。
根据中研普华产业研究院发布的《2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告》显示:
深度学习本质上是一种新兴的机器学习算法,其基本模型框架是基于ANN的,如含有多隐层的感知器。其可以通过对数据的底层特征进行学习从而得到更加抽象的隐藏特征,从而特到数据的分布式规律,进而预测或分类数据。
2021年,全球深度学习市场价值约为115.429亿美元,预计到2028年将增长到807.696亿美元,在预测期内的复合年增长率(CAGR)约为38.3%。
伴随技术、产业、政策等各方环境成熟,人工智能已经跨过技术理论积累和工具平台构建的发力储备期,开始步入以规模应用与价值释放为目标的产业赋能黄金十年。随着人工智能的规模化落地,基于深度学习框架上下延伸、构建智能生态平台成为国内外科技巨头的共同选择。
飞桨是我国首个自主研发、开源开放的产业级深度学习平台,具备世界领先的人工智能技术、支撑科研与产业共进的核心框架、产业级模型库、丰富的工具组件和开发套件、中国第一的开发者生态等核心优势。
深度学习已经在图像识别、机器翻译、语音识别、欺诈检测、产品推荐等方面得到应用。从初创公司到技术巨头,全球有2000多家供应商正在推出深度学习相关产品。但是,当前的深度学习仍有一定的局限。
第一,深度学习技术是启发式的。深度学习能否解决一个给定的问题还暂无定论,因为目前还没有数学理论可以表明一个“足够好”的深度学习解决方案是存在的。该技术是启发式的,工作即代表有效。
第二,深度学习技术是不可预期的。深度学习涉及隐藏层,在许多情况下,即使是权威科学家也不能解释这些层面发生了什么,这样的“黑盒子”甚至会破坏合规性,对传统道德层面形成挑战。
深度学习跨领域使用,并且在最近的过去显示出很高的需求。导致该市场增长的关键驱动因素是提高计算能力,降低硬件成本以及越来越多地采用基于云的技术。这些驱动因素推动了语音识别软件、汽车和语言翻译服务的增长,并在零售、医疗保健、汽车、农业、安全和制造业获得了全面的应用。
国外的深度学习研究在整体上呈现出三个基本趋势:一是关注真实课堂条件下深度学习与学生素养发展的实证研究;二是从个别具体操作策略的探讨转向为一般化操作模式的建构;三是从单纯关注深度学习的技术性支持转向为情境性的环境支持系统设计。深度学习研究又呈现出两个较为明显的特点。
更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告》。本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、工信部、中国行业研究网、全国及海外多种相关报纸杂志的基础信息等公布和提供的大量资料和数据,客观、多角度地对中国深度学习市场进行了分析研究。报告在总结中国深度学习发展历程的基础上,结合新时期的各方面因素,对中国深度学习的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。

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