深度学习 (DL) 市场规模、份额和行业分析，按组件（硬件（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)）和软件）、按应用（图像识别、信号识别、数据挖掘、视频监控和诊断等）、按行业（BFSI、汽车、医疗保健、航空航天和国防、零售和电子商务、媒体和娱乐等） ，以及 2024-2032 年区域预测

2023 年全球深度学习 (DL) 市场规模为 176 亿美元，预计将从 2024 年的 245.3 亿美元增长到 2032 年的 2,983.8 亿美元，预测期内（2024 年）复合年增长率为 36.7% -2032）。神经网络在深度学习 (DL) 中用于自然语言处理、语音识别和机器视觉等任务。深度学习是人工智能的一个子领域，更侧重于模仿人脑和机器功能。深度学习是最新和新兴的学习和研究领域之一。深度学习的最新进展包括自动驾驶汽车、虚拟辅助、新闻积累、数字营销、自然语言处理、图像和视觉识别等。

根据《2022 年人工智能现状报告》，仅 2023 年，全球对人工智能初创企业和规模扩张的投资预计将超过 500 亿美元。这为全球深度学习初创企业和独角兽公司带来了巨大的增长机会。

在 COVID-19 大流行期间，对深度学习的需求显着增加。这是由于年轻一代对数字语音协助的兴趣日益浓厚，以及各地区各主要供应商对虚拟现实和增强现实技术的日益关注。例如，

• 2020 年 7 月，腾讯人工智能实验室和一组中国公共卫生科学家提出了一种基于深度学习的模型，可以预测 COVID-19 患者患严重疾病的可能性。 Nature Communications 详细描述了该团队使用来自中国 575 个医疗中心的 1,590 名患者的队列以及 1,393 名患者的额外验证开发模型的方法。中国其他科技巨头也采取了类似举措来遏制这种致命病毒。例如，阿里巴巴开发了一款工具，据称准确率高达 90%，供机构使用 ML/DL 预测 COVID-19 的传播。据百度介绍，病毒结构分析的开源算法据称比传统方法快120倍。

深度学习 (DL) 市场趋势

基于人工智能的图像生成和基于文本的模拟技术的飞速进步，为市场增长铺平道路

基于人工智能的图像生成和基于文本的模拟的快速进步正在推动深度学习市场的显着增长。人工智能算法，特别是基于生成模型的算法，例如 GAN（生成对抗网络），在创建逼真的图像、视频甚至音频方面取得了显着的进步，为设计、娱乐和营销行业永久设定了高标准。这些进步提高了生成内容的质量，加快了生成内容的速度，减少了创意任务所需的资源和时间。

• 根据 Adob​​e 的数据，截至 2023 年 8 月，Dall-E 2 创建了 9.16 亿张 AI 图像，Adobe Firefly 生成了 10 亿张，Midjourney 生成了 9.64 亿张，而基于稳定扩散的模型创建了 125.9 亿张图像。互联网上人工智能生成的图像总数达 154.7 亿张。

此外，由自然语言处理模型支持的基于文本的模拟可以在虚拟环境中实现更细致和上下文感知的交互。该技术已在游戏、教育和虚拟助理领域得到应用，可增强用户体验并实现更真实的模拟。例如，

• 2024 年 2 月，OpenAI 推出了 Sora，这是一种深度学习模型，引起了人们对基于 AI 的视频生成和视频模拟的极大关注。这一发展增强了深度学习与基于人工智能的仿真模型的集成。

随着这些进步以及在各个行业的日益普及，基于深度学习的集成人工智能解决方案趋势已经取得了重大创新。

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深度学习 (DL) 市场增长因素

汽车领域应用的增加可能会促进市场增长

特斯拉、征途、AutoX 等汽车制造商正在利用机器学习、大数据分析、人工智能等技术来使他们的车辆更符合客户的要求。此外，专家系统、数据库管理系统、人工智能和物联网 (IoT) 极大地简化了工业任务。

深度学习技术有许多汽车用例。例如，深度学习系统最近在计算机视觉领域取得了重大进展。加拿大公司 Pomerleau 通过观察摄像头、激光测距仪和真实驾驶员的输入，使用神经网络自动训练车辆驾驶。

这些因素可能有助于深度学习市场的增长。

限制因素

技术限制和缺乏准确性阻碍市场进步

DL 平台具有许多可以帮助市场增长的优势。然而，该技术的某些参数可能会阻碍市场扩张。深度学习平台的主要限制因素之一是算法不发达且不准确。在大数据和机器学习中，精度至关重要，有缺陷的算法可能会导致有缺陷的产品。为了确保系统参数设置正确并且误差范围接近或等于零，需要人工交互。该因素可能会损害市场前景。

此外，全球熟练的深度学习专业人员的短缺给组织提供可靠和安全的服务带来了困难，从而对市场增长产生了负面影响。此外，行业内缺乏标准和协议往往会导致部署 ML/DL 平台时出现不一致和困难，从而扰乱无缝业务运营。这些因素预计将阻碍市场发展。

深度学习 (DL) 市场细分分析

按成分分析

深度学习软件将广泛用于提高计算能力和精度

根据组件，市场分为硬件和软件。硬件部分进一步分为中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）和专用集成电路（ASIC）。

预计软件领域将在预测期内主导市场。 DL 软件是type 的神经网络软件，它利用算法来处理数据并做出决策。此类软件会吸收、分析和使用大量数据来做出预测或决策。 Neural Designer、H2O.ai、DeepLearningKit、Microsoft Cognitive Toolkit、Keras 等都是使用最广泛的深度学习软件。

此外，Boxx 和 NVIDIA 还开发了能够处理构建深度学习模型所需的处理能力的工作站。用户可以使用 NVIDIA 的 DGX Station 来测试和改进他们的模型，据称该 DGX Station 的性能可与数百台传统服务器相媲美。在深度学习框架的帮助下，Boxx的APEXX W级产品声称可以提供更强大的处理能力和可靠的计算机性能。

按应用分析

深度学习在图像识别应用中广泛使用，以制作有用的在线内容

根据应用，市场分为图像识别、信号识别、数据挖掘、视频监控和诊断等（机器翻译、药物discovery）。

图像识别领域将占据最大的深度学习市场份额。图库摄影和视频网站可以使用 DL 使视觉内容对用户来说更容易disc。该技术还可用于视觉识别和搜索，允许用户使用参考图像来搜索类似的产品或图像。此外，深度学习主要用于监控和安全的面部识别、医学图像分析以及社交媒体分析中的图像检测。

• 2021 年 3 月，Facebook 推出了名为 SEER 的自我监督深度学习解决方案。该解决方案可以从互联网上任何随机的未标记图像组中学习，并通过数据集独立工作。

按行业分析

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由于汽车中深度学习应用的不断增加，汽车行业将占据最高份额

按行业划分，市场分为 BFSI、汽车、医疗保健、航空航天和国防、零售和电子商务、媒体和娱乐以及其他（制造业）。

汽车目前在市场份额方面处于领先地位。从高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶到制造、销售和售后流程，深度学习在汽车行业展现了巨大的潜力。人们正在进行各种投资来增强深度学习在自动驾驶汽车功能中的应用。例如，总部位于伦敦的初创公司 Wayve 在 2022 年 1 月筹集了 2 亿美元。因此，该组织将能够开发用于训练和开发 AI 的 DL 方法，从而轻松应对具有挑战性的驾驶情况。

在预测期内，零售和电子商务领域将经历显着增长。个性化、数据分析、动态定价和推荐引擎都是人工智能 (AI) 在零售业的应用。例如，Zalando 和 Asos 等大品牌正在为 DL 设立整个部门，以便在客户访问其网站时立即了解更多信息。此外，许多主要电子商务平台（例如 Adob​​e Commerce 和 Salesforce Commerce Cloud）都利用机器学习算法来提供卓越的客户体验 (CX) 和更深入的分析见解。

亚马逊的推荐引擎占公司年销售额的35%，阿里巴巴的智能物流计划将配送错误减少了40%。

区域见解

全球市场范围分为北美、南美、欧洲、中东和非洲、亚太地区五个地区。

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在预测期内，北美市场将占据最大的市场份额。成熟的 IT 基础设施的可用性以及对深度学习和自然语言处理等新兴技术的巨额投资预计将推动北美市场的增长。

• 2023 年 4 月，美国能源部橡树岭国家实验室的研究人员受机器学习启发，开发了端到端电子和扫描探针显微镜图像分析软件包。

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亚太地区预计 2024 年至 2032 年复合年增长率最高。人们对机器视觉框架中的深度学习所带来的身份验证以及精度和可靠性的兴趣日益增长，可以成为促进区域市场发展的主要因素。该地区包括中国、印度和菲律宾在内的新兴经济体拥有蓬勃发展的创业生态系统，并得到熟练劳动力的支持，这将有助于扩大该地区的市场份额。

在预测期内，欧洲市场将经历显着扩张。各种欧盟企业都在利用人工智能技术。自动化各种工作流程或辅助决策的技术（例如基于人工智能的软件机器人流程自动化）、用于数据分析的机器学习（例如深度学习）以及分析书面语言的技术（例如文本挖掘）的频率稍高一些用过的。根据欧盟统计局的数据，2021年，这三种人工智能技术分别被欧洲3%的企业使用。

由于政府项目、云计算、数据的广泛采用和技术进步，中东和非洲的这个市场不断增长。中东地区，特别是沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国的经济正在迅速扩张，其公民重视技术并希望以当地阿拉伯语方言使用它。

由于巴西数字初创企业数量不断增加以及主要参与者的投资增加，预计南美市场在预测期内将稳步扩张。巴西、阿根廷和哥伦比亚等南美洲国家制定了新的人工智能政策和连贯战略，以鼓励采用尖端技术。预计该地区将出现未来的市场机会。

深度学习 (DL) 市场主要公司名单

包括 Google Inc. 在内的领先厂商寻求产品改进以促进市场增长

市场上的企业提供自动化机器智能解决方案，以加快学习模型的开发并缩短上市时间。 H2O.ai、KNIME 和 Dataiku 等新晋企业也已进入市场，并成功扩大了跨行业的深度学习用例数量。

• 2022 年 11 月，通过与 Hackensack Meridian Health 和其他重要提供商合作，H2O.ai 扩大了在医疗保健人工智能市场的影响力。 Hackensack Meridian Health 在 H2O.ai 广泛的领域专业知识的帮助下，利用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 进行患者护理和网络运营。

主要公司简介：

• Advanced Micro Devices, Inc.（美国）
• Clarifai, Inc.（美国）
• NVIDIA 公司（美国）
• Google Inc.（美国）
• IBM 公司（美国）
• 英特尔公司（美国）
• 微软公司（美国）
• 亚马逊网络服务（美国）
• SAS Institute Inc.（美国）
• Meta Platforms, Inc. (Facebook)（美国）

主要行业发展

• 2024 年 2 月 – Cognitiv 推出了第一个深度学习广告平台，利用先进的人工智能重新定义了无 Cookie 未来的媒体购买。 2023 年，该公司的客户群增长了 7.5 倍，展示了深度学习广告解决方案的有效性。
• 2024 年 2 月 – VantAI 与 Bristol Myers Squibb 合作，将 Myser Squibb 在靶向蛋白质降解方面的知识与该公司的几何深度学习能力相结合，加速分子胶药物 discovery 的开发。此次合作旨在针对感兴趣的治疗靶点开发和disc新的小分子疗法。
• 2024 年 1 月 – FairPlay Sports Media 收购了 Quater4，这是一家专注于体育结果数据和预测的深度学习神经网络公司。此次收购旨在通过为玩家、发行商和运营商整合新技术和数据，增强公司的品牌，例如 SuperScommesse、Oddschecker 等。
• 2023 年 11 月 - 索尼互动娱乐收购了 iSIZE，这是一家专注于人工智能（尤其是深度学习）的科技公司。 iSIZE 专注于“为媒体和娱乐行业分配比特率储备和质量改进的人工智能解决方案”，这与该公司增强其产品和技术的努力是一致的。
• 2023年10月——华为推出OceanStor A310 AI存储型号，满足大规模深度学习需求。该解决方案为分段场景模型中的工业和基础模型训练和推理提供了优化的存储。
• 2023 年 6 月 – Sonic DL 是一种基于 DL 的技术，旨在显着加速磁共振成像 (MRI) 中的图像采集速度，在 FDA 批准后由 GE HealthCare 推出。 Sonic DL 使新的成像范例成为可能，例如单次心跳中的高质量心脏 MRI。
• 2023 年 5 月 – 全球机器视觉编程生产商 MVTec Software GmbH 发布了标准机器视觉编程 HALCON 的变体 23.05。新版本重点关注深度学习技术。深度计数是该变体的主要特点，它是一种基于深度学习的方法，能够对大量对象进行稳健计数。
• 2023 年 5 月 - Google 改进了开源 TensorFlow 工具，以加快机器学习的开发。该组织针对不断发展的 TensorFlow 环境进行了一系列开源 AI (ML) 创新更新和改进。 Keras API 套件为 TensorFlow 核心技术添加了一组基于 Python 的深度学习功能，是 TensorFlow 生态系统的重要组成部分。此外，Google 还发布了两款全新的 Keras 工具：用于自然语言处理的 KerasNLP 和用于计算机视觉 (CV) 应用的 KerasCV。
• 2023 年 3 月 – NVIDIA 和 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 开展多方合作，旨在构建生成式 AI 应用程序并改进 AI 基础设施，以训练日益复杂的大型语言模型 (LLM) ）。

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