2023深度學(xué)習(xí)行業(yè)研究報告 深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場前景展望分析

• 劉明月 2023年6月6日 來源：百度百科 中研網(wǎng) 1241 81
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深度學(xué)習(xí)的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。深度學(xué)習(xí)概念由Hinton于2006年在《Science》上發(fā)表的論文《DeepLearning》提出。由于ANN層數(shù)越多，參數(shù)就會以幾何倍數(shù)的增加，因此ANN的層數(shù)會加大對整個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，由此Hinton提出了基于

未來深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場機會在哪?

深度學(xué)習(xí)的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。深度學(xué)習(xí)概念由Hinton于2006年在《Science》上發(fā)表的論文《DeepLearning》提出。由于ANN層數(shù)越多，參數(shù)就會以幾何倍數(shù)的增加，因此ANN的層數(shù)會加大對整個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，由此Hinton提出了基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的“逐層初始化”來有效克服該難題。

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，最先出現(xiàn)的算法是Hinton提出的限制玻爾茲曼機(RBM)以及基于此提出的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)，這兩種算法為解決復(fù)雜的優(yōu)化難題提供了思路，為解決多層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)帶來了希望。之后提出的自動編碼器算法也風(fēng)靡一時。

到2025 年，深度學(xué)習(xí)芯片組的市場將從2017年的16 億美元增加到663 億美元。系統(tǒng)芯片(SoC)加速器(如移動設(shè)備中的加速器)將在預(yù)測期結(jié)束時在絕對數(shù)量上領(lǐng)先市場，隨后是專用集成電路(ASIC)和圖形處理單元(GPU)。就收入而言，到2025 年，ASIC 市場將是最大的，其次是GPU 和中央處理器(CPU)。在邊緣計算市場，即在設(shè)備上進行人工智能計算的市場，預(yù)計將占總市場機會的四分之三以上，其余在云或者數(shù)據(jù)中心。手機將是邊緣計算市場的主要驅(qū)動力，其他突出的邊緣類別包括汽車、智能相機、機器人和無人機等。

2023深度學(xué)習(xí)行業(yè)研究報告 深度學(xué)習(xí)行業(yè)市場前景展望分析

深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種新興的機器學(xué)習(xí)算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數(shù)據(jù)的底層特征進行學(xué)習(xí)從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數(shù)據(jù)的分布式規(guī)律，進而預(yù)測或分類數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征的算法，它可以從無規(guī)律、抽象的觀測值即輸入值中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的隱藏特征，比如CNN算法通過輸入的圖片像素點RGB值可以學(xué)習(xí)到圖片的內(nèi)部特征，例如圖片中的實體、數(shù)字等。

深度學(xué)習(xí)的不同在于：(1)強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節(jié)點;(2)明確了特征學(xué)習(xí)的重要性。也就是說，通過逐層特征變換，將樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，從而使分類或預(yù)測更容易。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)豐富的內(nèi)在信息。

通過設(shè)計建立適量的神經(jīng)元計算節(jié)點和多層運算層次結(jié)構(gòu)，選擇合適的輸入層和輸出層，通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和調(diào)優(yōu)，建立起從輸入到輸出的函數(shù)關(guān)系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數(shù)關(guān)系，但是可以盡可能的逼近現(xiàn)實的關(guān)聯(lián)關(guān)系。使用訓(xùn)練成功的網(wǎng)絡(luò)模型，就可以實現(xiàn)我們對復(fù)雜事務(wù)處理的自動化要求。

國家“東數(shù)西算”工程規(guī)劃的8大算力樞紐節(jié)點和10大數(shù)據(jù)中心集群開始落地實施;今年2月底，《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》頒布，明確數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源體系是數(shù)字中國“兩大基礎(chǔ)”，并將其納入政府績效考核。

從國內(nèi)三大運營商資本支出結(jié)構(gòu)變化上看，以云、算力網(wǎng)絡(luò)為代表的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向的投資比重逐年增加，證明運營商加碼算力基礎(chǔ)設(shè)施投資正成為趨勢。今年初，三大運營商也在各自的年度工作會議中，表達了未來將持續(xù)推動算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提速的意愿。

算力基礎(chǔ)設(shè)施在支撐數(shù)據(jù)處理、挖掘數(shù)據(jù)價值方面承擔(dān)著重要“底座”作用，只有基礎(chǔ)打扎實了，圍繞其開展的各項應(yīng)用才能繁榮，從而有效幫助行業(yè)提質(zhì)增效，釋放人力資源潛能。

過去的一年中，超過60 家各種規(guī)模的公司宣布了某種深度學(xué)習(xí)芯片組或知識產(chǎn)權(quán)(IP)設(shè)計，之后將開始市場驗證。深度學(xué)習(xí)芯片組數(shù)量增長的關(guān)鍵時期。

圖表：全球深度學(xué)習(xí)芯片收入(按類型):2016-2025年

數(shù)據(jù)來源：Tractica 中研研究院整理

一些較成功的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用集中在圖像識別、文本分析、產(chǎn)品推薦、欺詐預(yù)防和內(nèi)容管理等領(lǐng)域的增量和實際改進上。深度學(xué)習(xí)可能會帶來未來更強大、更具顛覆性的應(yīng)用發(fā)展，如無人駕駛汽車、個性化教育和預(yù)防性醫(yī)療保健。Tractica 預(yù)測，隨著應(yīng)用的不斷拓展，全球深度學(xué)習(xí)軟件市場將從2017 年的30 億美元增長到2025 年的672 億美元。深度學(xué)習(xí)的市場機會跨越了廣泛的行業(yè)和地理區(qū)域，尤其是在具有海量數(shù)據(jù)需求和實體的特定領(lǐng)域市場，以及那些使用視覺和語言處理技術(shù)的機器感知應(yīng)用不斷增長的市場，這種機會具有特別大的顛覆性。

根據(jù)企業(yè)的市場份額與影響力，我國云計算市場可分為三個競爭梯隊。第一地推由阿里、騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)廠商與傳統(tǒng)IT企業(yè)華為構(gòu)成，主要提供綜合性云服務(wù);第二梯隊為中國電信、中國移動等傳統(tǒng)電信運營商組成;第三梯隊代表性企業(yè)有浪潮云、京東科技、曙光云等。

市場份額來看，從公有云IaaS市場看，呈現(xiàn)一超多強局面。阿里云穩(wěn)居第一名，市場份額達35%以上;其次是天翼云、騰訊云、華為云、移動云，分別占比13%、10%、9.7%、7%。2021 年全球云計算市場逐步回暖，國內(nèi)市場持續(xù)高速增長。隨著經(jīng)濟回暖，全球云計算市場所受影響逐步減弱，至 2021 年已基本恢復(fù)到疫情前增長水平。

深度學(xué)習(xí)行業(yè)技術(shù)研究分析

深度學(xué)習(xí)除了在應(yīng)用領(lǐng)域的快速擴張，一些基礎(chǔ)技術(shù)研究依然保持著很高的熱度。主要可以分成以下幾個方向：深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論研究;深度學(xué)習(xí)和其他方法的結(jié)合擴展;深度學(xué)習(xí)一些優(yōu)勢的深耕和發(fā)揚光大;深度學(xué)習(xí)現(xiàn)階段一些局限性的解決。當(dāng)然這幾個方面也是相互影響，相互交織的。

深度學(xué)習(xí)的理論性研究側(cè)重給出對深度學(xué)習(xí)有效性更好的解釋，對深度學(xué)習(xí)的泛化能力更好的證明，以及如何更快收斂更好地學(xué)習(xí)等。

在和其他方法結(jié)合方面，一方面最成功的當(dāng)屬深度強化學(xué)習(xí)，從靜態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)擴展到動態(tài)交互時序?qū)W習(xí)，這在AlphaGo 上已經(jīng)得到了驗證。但是對于深度強化學(xué)習(xí)是否就是最接近人工智能的解決方案還是存疑的。另一方面是在一些非游戲類的實際應(yīng)用中，深度強化學(xué)習(xí)發(fā)揮好的效果往往需要針對性的設(shè)計和實驗。除此之外，也有很多關(guān)于神經(jīng)和符號相結(jié)合的探索、數(shù)學(xué)模型和認(rèn)知心理學(xué)方法相結(jié)合的探索。

在深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢深耕方面，預(yù)訓(xùn)練模型與遷移學(xué)習(xí)比較有代表性。深度學(xué)習(xí)下的特征表示學(xué)習(xí)特性，可以構(gòu)造出可擴展、可遷移的強大的預(yù)訓(xùn)練模型。例如，自然語言處理領(lǐng)域最近出現(xiàn)的Bert 模型就是一個代表，通過大規(guī)模無標(biāo)注語料訓(xùn)練出的基礎(chǔ)表示模型，可以大大降低具體任務(wù)下對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴量并顯著提升效果。

在解決深度學(xué)習(xí)現(xiàn)階段的一些局限性方面則有更多的探索。這包括針對深度學(xué)習(xí)下網(wǎng)絡(luò)設(shè)計需要較大成本問題而出現(xiàn)的自動化深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以自動進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計和超參數(shù)尋優(yōu)，使深度學(xué)習(xí)更加自動化。針對深度學(xué)習(xí)在監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)上表現(xiàn)更優(yōu)異的問題，更多考慮半監(jiān)督、無監(jiān)督任務(wù)下的深度學(xué)習(xí)，包括近期持續(xù)火爆的對抗學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，將生成模型和判別模型一起學(xué)習(xí)，大大提升了深度學(xué)習(xí)的生成效果。

國外的深度學(xué)習(xí)研究在整體上呈現(xiàn)出三個基本趨勢：

一是關(guān)注真實課堂條件下深度學(xué)習(xí)與學(xué)生素養(yǎng)發(fā)展的實證研究;

二是從個別具體操作策略的探討轉(zhuǎn)向為一般化操作模式的建構(gòu);

三是從單純關(guān)注深度學(xué)習(xí)的技術(shù)性支持轉(zhuǎn)向為情境性的環(huán)境支持系統(tǒng)設(shè)計。深度學(xué)習(xí)研究又呈現(xiàn)出兩個較為明顯的特點。

深度學(xué)習(xí)除了在已經(jīng)廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域不斷深化完善，也在持續(xù)拓展新的應(yīng)用領(lǐng)域，推動各個行業(yè)的智能化。得益于硬件和算法的進步，深度學(xué)習(xí)的強大能力逐漸顯現(xiàn)。這種進步體現(xiàn)在連續(xù)學(xué)習(xí)過程中使用模式識別的算法，使它們能夠自主訓(xùn)練執(zhí)行任務(wù)，而不需要顯式編程代碼。

深度學(xué)習(xí)行業(yè)技術(shù)趨勢預(yù)測

一、深度學(xué)習(xí)在過去幾年中保持了穩(wěn)定的增長趨勢

二、深度學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)時代的算法利器，成為近幾年的研究熱點

三、深度學(xué)習(xí)各類模型全面賦能基礎(chǔ)應(yīng)用

四、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)層數(shù)越來越深，結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜

五、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點功能不斷豐富

隨著深度學(xué)習(xí)行業(yè)競爭的不斷加劇，大型企業(yè)間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內(nèi)外優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)企業(yè)愈來愈重視對行業(yè)市場的分析研究，特別是對當(dāng)前市場環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領(lǐng)市場，取得先發(fā)優(yōu)勢。

如果深度學(xué)習(xí)企業(yè)想抓住機遇，并在合適的時間和地點發(fā)揮最佳作用，深度學(xué)習(xí)行業(yè)的報告包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風(fēng)險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當(dāng)?shù)臅r間和地點獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。

深度學(xué)習(xí)市場調(diào)研如何?更多行業(yè)具體詳情可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的報告《2021-2025年中國深度學(xué)習(xí)發(fā)展及趨勢專項研究報告》。

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