2023深度学习行业研究报告 深度学习行业市场前景展望分析

未来深度学习行业市场机会在哪?

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。深度学习概念由Hinton于2006年在《Science》上发表的论文《DeepLearning》提出。由于ANN层数越多，参数就会以几何倍数的增加，因此ANN的层数会加大对整个网络的训练效率，由此Hinton提出了基于无监督学习的“逐层初始化”来有效克服该难题。

在深度学习领域中，最先出现的算法是Hinton提出的限制玻尔兹曼机(RBM)以及基于此提出的深度置信网络(DBN)，这两种算法为解决复杂的优化难题提供了思路，为解决多层复杂网络带来了希望。之后提出的自动编码器算法也风靡一时。

到2025 年，深度学习芯片组的市场将从2017年的16 亿美元增加到663 亿美元。系统芯片(SoC)加速器(如移动设备中的加速器)将在预测期结束时在绝对数量上领先市场，随后是专用集成电路(ASIC)和图形处理单元(GPU)。就收入而言，到2025 年，ASIC 市场将是最大的，其次是GPU 和中央处理器(CPU)。在边缘计算市场，即在设备上进行人工智能计算的市场，预计将占总市场机会的四分之三以上，其余在云或者数据中心。手机将是边缘计算市场的主要驱动力，其他突出的边缘类别包括汽车、智能相机、机器人和无人机等。

2023深度学习行业研究报告 深度学习行业市场前景展望分析

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。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。

深度学习的不同在于：(1)强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点;(2)明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。

通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输入层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。使用训练成功的网络模型，就可以实现我们对复杂事务处理的自动化要求。

国家“东数西算”工程规划的8大算力枢纽节点和10大数据中心集群开始落地实施;今年2月底，《数字中国建设整体布局规划》颁布，明确数字基础设施和数据资源体系是数字中国“两大基础”，并将其纳入政府绩效考核。

从国内三大运营商资本支出结构变化上看，以云、算力网络为代表的数字化转型方向的投资比重逐年增加，证明运营商加码算力基础设施投资正成为趋势。今年初，三大运营商也在各自的年度工作会议中，表达了未来将持续推动算力基础设施建设提速的意愿。

算力基础设施在支撑数据处理、挖掘数据价值方面承担着重要“底座”作用，只有基础打扎实了，围绕其开展的各项应用才能繁荣，从而有效帮助行业提质增效，释放人力资源潜能。

过去的一年中，超过60 家各种规模的公司宣布了某种深度学习芯片组或知识产权(IP)设计，之后将开始市场验证。深度学习芯片组数量增长的关键时期。

图表：全球深度学习芯片收入(按类型):2016-2025年

数据来源：Tractica 中研研究院整理

一些较成功的深度学习应用集中在图像识别、文本分析、产品推荐、欺诈预防和内容管理等领域的增量和实际改进上。深度学习可能会带来未来更强大、更具颠覆性的应用发展，如无人驾驶汽车、个性化教育和预防性医疗保健。Tractica 预测，随着应用的不断拓展，全球深度学习软件市场将从2017 年的30 亿美元增长到2025 年的672 亿美元。深度学习的市场机会跨越了广泛的行业和地理区域，尤其是在具有海量数据需求和实体的特定领域市场，以及那些使用视觉和语言处理技术的机器感知应用不断增长的市场，这种机会具有特别大的颠覆性。

根据企业的市场份额与影响力，我国云计算市场可分为三个竞争梯队。第一地推由阿里、腾讯、百度等互联网厂商与传统IT企业华为构成，主要提供综合性云服务;第二梯队为中国电信、中国移动等传统电信运营商组成;第三梯队代表性企业有浪潮云、京东科技、曙光云等。

市场份额来看，从公有云IaaS市场看，呈现一超多强局面。阿里云稳居第一名，市场份额达35%以上;其次是天翼云、腾讯云、华为云、移动云，分别占比13%、10%、9.7%、7%。2021 年全球云计算市场逐步回暖，国内市场持续高速增长。随着经济回暖，全球云计算市场所受影响逐步减弱，至 2021 年已基本恢复到疫情前增长水平。

深度学习行业技术研究分析

深度学习除了在应用领域的快速扩张，一些基础技术研究依然保持着很高的热度。主要可以分成以下几个方向：深度学习的基础理论研究;深度学习和其他方法的结合扩展;深度学习一些优势的深耕和发扬光大;深度学习现阶段一些局限性的解决。当然这几个方面也是相互影响，相互交织的。

深度学习的理论性研究侧重给出对深度学习有效性更好的解释，对深度学习的泛化能力更好的证明，以及如何更快收敛更好地学习等。

在和其他方法结合方面，一方面最成功的当属深度强化学习，从静态监督学习扩展到动态交互时序学习，这在AlphaGo 上已经得到了验证。但是对于深度强化学习是否就是最接近人工智能的解决方案还是存疑的。另一方面是在一些非游戏类的实际应用中，深度强化学习发挥好的效果往往需要针对性的设计和实验。除此之外，也有很多关于神经和符号相结合的探索、数学模型和认知心理学方法相结合的探索。

在深度学习的优势深耕方面，预训练模型与迁移学习比较有代表性。深度学习下的特征表示学习特性，可以构造出可扩展、可迁移的强大的预训练模型。例如，自然语言处理领域最近出现的Bert 模型就是一个代表，通过大规模无标注语料训练出的基础表示模型，可以大大降低具体任务下对标注数据的依赖量并显著提升效果。

在解决深度学习现阶段的一些局限性方面则有更多的探索。这包括针对深度学习下网络设计需要较大成本问题而出现的自动化深度学习技术，可以自动进行网络结构设计和超参数寻优，使深度学习更加自动化。针对深度学习在监督学习任务上表现更优异的问题，更多考虑半监督、无监督任务下的深度学习，包括近期持续火爆的对抗学习网络，将生成模型和判别模型一起学习，大大提升了深度学习的生成效果。

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。

深度学习除了在已经广泛应用的领域不断深化完善，也在持续拓展新的应用领域，推动各个行业的智能化。得益于硬件和算法的进步，深度学习的强大能力逐渐显现。这种进步体现在连续学习过程中使用模式识别的算法，使它们能够自主训练执行任务，而不需要显式编程代码。

深度学习行业技术趋势预测

一、深度学习在过去几年中保持了稳定的增长趋势

二、深度学习是大数据时代的算法利器，成为近几年的研究热点

三、深度学习各类模型全面赋能基础应用

四、深度神经网络呈现层数越来越深，结构越来越复杂

五、深度神经网络节点功能不断丰富

随着深度学习行业竞争的不断加剧，大型企业间并购整合与资本运作日趋频繁，国内外优秀的深度学习企业愈来愈重视对行业市场的分析研究，特别是对当前市场环境和客户需求趋势变化的深入研究，以期提前占领市场，取得先发优势。

如果深度学习企业想抓住机遇，并在合适的时间和地点发挥最佳作用，深度学习行业的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。

深度学习市场调研如何?更多行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告》。