深度学习（DL）市场规模，股份和行业分析，由组件（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），应用程序特定集成电路（ASIC）和软件）和应用程序（图像识别，信号识别，数据挖掘，视频挖掘，及其他工业，bf）航空和防御，零售和电子商务，媒体和娱乐等）以及区域预测，2025-2032

全球深度学习（DL）的市场规模在2024年价值245.3亿美元，预计到2032年，2025年的342.8亿美元增加到27960亿美元，在预测期间的复合年增长率为35.0％。北美在2024年以38.24％的份额统治了全球深度学习（DL）市场。自然语言处理，语音识别和机器视觉。 DL是人工智能的一个子场，更多地侧重于模仿人脑和机器功能。 DL是最新和新兴的研究领域之一。 DL的最新改进是自动驾驶汽车，虚拟援助，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AI报告的状况，仅在2023年，全球对AI初创公司的投资估计将超过500亿美元。这为世界各地的DL初创企业和独角兽带来了巨大的增长机会。

在19009年大流行期间，对DL的需求显着增加。这是由于对年轻一代中数字语音援助的兴趣越来越大，并且越来越关注虚拟现实，并增强了各个地区各种主要供应商的现实技术。例如，

• 2020年7月，Tencent AI实验室和一组中国公共卫生科学家提出了一个基于DL的模型，该模型可以预测Covid-19患者严重疾病患者的可能性。该团队使用来自中国575个医疗中心的1,590例患者组成的队列开发该模型的方法，并在自然通信中详细描述了1,393例患者的其他验证。中国其他技术巨头也采取了类似的举措，以遏制致命病毒。例如，阿里巴巴开发了一种工具，据称该工具具有90％的精度，以预测使用ML/DL的Covid-19的扩散。根据百度的说法，据说用于病毒结构分析的开源算法比常规方法快120倍。

深度学习（DL）市场趋势

基于AI的图像生成和基于文本的模拟的进步激增，以铺平市场增长的道路

基于AI的图像生成和基于文本的模拟的快速进步正在推动DL市场的显着增长。 AI算法，尤其是基于生成模型的算法，例如gan（生成的对抗网络），在创建逼真的图像，视频甚至音频方面取得了显着的进步，永久为设计，娱乐和营销行业设定了高标准。这些进步增强了生成的内容的质量，并加速了它的生产速度，从而减少了创造性任务所需的资源和时间。

• 根据Adobe的说法，截至2023年8月，DALL-E 2创建了9.16亿个AI图像，Adobe Firefly产生了10亿，Midjourney产生了9.64亿张，而基于稳定的扩散型号则创造了125.9亿张图像。他们在互联网上共同达到了154.7亿AI生成的图像。

此外，由自然语言处理模型提供支持的基于文本的模拟使在虚拟环境中更加细微和上下文感知的互动。这项技术在游戏，教育和虚拟助手中找到了应用程序，增强用户体验并实现更现实的模拟。例如，

• 2024年2月，Openai推出了Sora，这是一种深入学习的模型，引起了人们对基于AI的视频生成和视频模拟的极大关注。这种发展将深度学习整合扩展到基于AI的仿真模型中。

随着这种进步和在广泛的行业中的采用越来越多，基于AI的DL集成解决方案趋势已引发了重大创新。

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深度学习（DL）市场增长因素

增加在汽车行业的应用可能会促进市场增长

汽车生产商，例如特斯拉，旅程，Autox等，正在利用技术，包括机器学习，大数据分析，人工智能和其他人使其车辆更符合客户的要求。此外，专家系统，数据库管理系统，AI和物联网（IoT）具有非常简化的工业任务。

DL技术有许多汽车用例。例如，DL系统最近在计算机视觉方面取得了重大进展。观察相机，激光测距仪和真正的驱动程序，加拿大公司Pomerleau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

技术局限性和缺乏准确性来阻碍市场进步

DL平台具有许多可以帮助市场发展的优势。但是，该技术的某些参数可能会阻碍市场的扩张。 DL平台的主要限制要素之一是未开发和不准确的算法。在大数据和机器学习中，精度至关重要，有缺陷的算法可能导致产品缺陷。为了确保正确设置系统的参数，并且误差边距接近或等于零，则需要人类交互。市场的前景可能会受到这一因素的伤害。

此外，全球熟练的DL专业人员的短缺在为组织提供可靠和安全的服务方面造成了困难，从而对市场增长产生了负面影响。此外，在部署ML/DL平台时，行业中缺乏标准和协议通常会导致不一致和困难，从而扰乱无缝的业务运营。这些因素有望阻碍市场发展。

深度学习（DL）市场细分分析

通过组件分析

DL软件可广泛用于提高计算能力和准确性

基于组件，市场分为硬件和软件。硬件段进一步分为中央处理单元（CPU），图形处理单元（GPU），现场编程门阵列（FPGA）和特定于应用的集成电路（ASIC）。

预计该软件细分市场将在预测期内主导市场。 DL软件是一种神经网络软件，利用算法来处理数据并做出决策。此类软件已使用，分析和使用大量数据来做出预测或决策。神经设计师，H2O.AI，DeeplearningKit，Microsoft认知工具包，Keras等是使用最广泛的DL软件。

此外，BoxX和Nvidia开发了能够处理构建DL模型所需的处理能力的工作站。用户可以使用NVIDIA的DGX站来测试和改进其模型，并声称这与数百台传统服务器相当。在DL Frameworks的帮助下，Boxx的Apexx W级产品声称可以提供更强大的处理和可靠的计算机性能。

通过应用分析

DL在图像识别应用程序中找到广泛的用法以制作有用的在线内容

根据应用，市场被分割为图像识别，信号识别，数据挖掘，视频监视＆诊断和其他（机器翻译，药物发现）。

图像识别细分市场设置为最大的深度学习市场份额。库存摄影和视频网站可以使用DL使用户更可发现视觉内容。该技术也可以用于视觉识别和搜索，使用户可以使用参考图像搜索相似的产品或图像。此外，在社交媒体分析中，DL主要用于监视和安全性，医疗图像分析和图像检测的面部识别。

• 2021年3月，Facebook推出了称为SEER的自制DL解决方案。该解决方案可以从Internet上任何随机的未标记图像中学习，并通过数据集独立工作。

通过行业分析

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由于DL申​​请的增加，汽车可领先于汽车的最高份额

按行业，市场分为BFSI，汽车，医疗保健，航空和国防，零售与电子商务，媒体和娱乐等（制造）。

就市场份额而言，汽车目前是领先的领域。从先进的驾驶员援助系统（ADA）和自动驾驶到制造，销售和售后流程，DL在汽车行业表现出了巨大的潜力。正在进行多种投资，以增强DL在自动驾驶汽车功能中的应用。例如，位于伦敦的初创公司Wayve在2022年1月筹集了2亿美元。结果，该组织将能够开发用于培训和开发AI的DL方法，这些方法可以轻松应对挑战性驾驶情况。

在预测期内，零售和电子商务部门将经历显着增长。个性化，数据分析，动态定价和推荐引擎都是用途零售中的人工智能（AI）。例如，Zalando和Asos等大品牌正在为DL建立整个部门，以便在访问其网站后立即了解有关客户的更多信息。此外，许多主要的电子商务平台，例如Adobe 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％，而阿里巴巴的Smart Logistics计划将交付错误减少了40％。

区域见解

全球市场范围分为北美，南美，欧洲，中东和非洲和亚太地区的五个地区。

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北美市场将占预测期内最大的市场份额。预计DL和NLP等新兴技术的建立IT基础设施以及对新兴技术的巨额投资的可用性预计将推动北美的市场增长。

• 2023年4月，美国能源部的Oak Ridge国家实验室的研究人员开发了一个受机器学习启发的端到端电子和扫描探针显微镜图像分析软件包。

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据估计，亚太地区在2025 - 2032年期间记录最高的复合年增长率。对身份验证以及DL提出的精确和可靠性的兴趣日益增加机器视觉框架可以成为促进区域市场发展的主要因素。该地区的新兴经济体在内，包括中国，印度和菲律宾拥有一个蓬勃发展的创业生态系统，该系统得到了熟练的劳动力的支持，这将有助于扩大地区市场份额。

在预测期内，欧洲市场将经历重大扩张。 AI技术被各种欧盟企业使用。自动化各种工作流程或有助于决策的技术（例如基于AI的软件机器人过程自动化），用于数据分析的机器学习（例如DL）以及分析书面语言（例如文本挖掘）的技术。根据Eurostat数据，在2021年，这三种AI技术中的每一种都被欧洲的3％的企业使用。

由于政府项目，云计算，广泛采用数据和技术进步，中东和非洲的这个市场已发展。中东的经济，特别是沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国，正在迅速扩展，其公民价值技术，并希望在当地的阿拉伯方言中使用它。

由于巴西的数字初创企业数量增加，主要参与者的投资增加，因此预计南美市场将在预测期内稳步扩大。南美国家（包括巴西，阿根廷和哥伦比亚）制定了新的AI政策和连贯的战略，以鼓励采用尖端技术。预计未来的市场机会将在该地区出现。

深度学习（DL）市场的关键公司列表

包括Google Inc.在内的主要参与者寻求增强产品以提高其市场增长

市场上的企业提供了自动化的机器智能解决方案，以加快学习模型的发展并减少上市时间。 H2O.AI，KNIME和DATAIKU以及其他新移民也进入了市场，并成功地扩大了整个行业的DL用例的数量。

• 2022年11月，H2O.AI通过与Hackensack Meridian Health和其他重要提供者合作，扩大了其在医疗保健AI市场中的业务。 Hackensack子午健康的使用机器学习（ML）H2O.AI的广泛领域专业知识帮助了患者护理和网络操作的人工智能（AI）。

关键公司列表：

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

关键行业发展

• 2024年2月 - Cognitiv启动了第一个深度学习广告平台，并通过Advanced AI重新定义了媒体购买的媒体购买。该公司在2023年的客户群增加了7.5倍，展示了其DL AD解决方案的有效性。
• 2024年2月 - Vantai与Bristol Myers Squibb合作，以加速分子胶药发现，将Myser Squibb在靶向蛋白质降解方面的知识与公司的几何深度学习能力相结合。该合作旨在开发和发现针对感兴趣的治疗靶标的新的小分子治疗剂。
• 2024年1月 - Fairplay Sports Media收购了Quater4，这是一家深入学习神经网络公司，专注于运动结果数据和预测。此次收购旨在通过整合玩家，出版商和运营商的新技术和数据来增强公司的品牌，例如SuperScommesse，Oddschecker等。
• 2023年11月 - 索尼互动娱乐公司（Sony Interactive Entertainment）获得了专门研究AI的科技公司Isize，尤其是深度学习。 Isize专注于“ AI驱动的解决方案，用于分发媒体和娱乐行业的比特率储量和质量改进”，与该公司增强其产品和技术的努力保持一致。
• 2023年10月 - 华为推出了AceanStor A310 AI存储模型，以满足大规模深度学习的需求。该解决方案为工业和基本模型培训提供了优化的存储，并在细分场景模型中推断了推断。
• 2023年6月 - Sonic DL是一项基于DL的技术，该技术旨在在FDA批准后启动了GE Healthcare启动的磁共振成像（MRI）中的图像采集（MRI）。 Sonic DL使新的成像范式（例如单个心跳中的高质量心脏MRI）成为可能。
• 2023年5月 - MVTEC软件GmbH是机器视觉的全球编程生产商，它寄出了标准机器视觉编程Halcon的23.05。新版本的重点是DL技术。 Deep Counting是一种基于深度学习的方法，能够鲁棒计算大量对象，是该变体的主要功能。
• 2023年5月 - Google改进了开源张量工具，以加快机器学习的开发。该组织为不断发展的TensorFlow环境进行了一系列开源AI（ML）创新更新和改进。 KERAS API套件是核心张量流技术的一组基于Python的DL功能，是Tensorflow生态系统的重要组成部分。此外，Google宣布了两种全新的Keras工具，即用于自然语言处理的Kerasnlp和用于计算机视觉（CV）应用程序的Kerascv。
• 2023年3月 - Nvidia和Amazon Web Services，Inc。（AWS）成立了一个多部分协作，旨在构建生成AI应用程序并改善用于培训日益复杂的大语言模型（LLMS）的AI基础架构。

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