深度学习市场（2025 - 2030）

深度学习市场摘要

此外，跨多个行业的基于云的技术正在推动深度学习行业的发展。

2025 年 1 月，Google AI 研究推出了“Titans”，这是一种新的机器学习架构，旨在解决现有模型的局限性，特别是在处理长期依赖关系和大型上下文窗口方面。 Titans 结合了短期和长期记忆系统，使模型能够有效地处理超过 200 万个令牌的序列。这种架构将内存组件分开以控制计算成本，从而允许模型在推理过程中查找和存储关键信息。通过增强记忆能力，Titans 旨在提高任务性能例如语言建模和基因组学，通过更快、更准确的数据分析，有可能改变医疗保健和金融等行业。

深度学习算法可以在比人类更短的时间内更有效地执行多项重复性和常规任务。除此之外，工作质量得以保持并提供准确的见解。因此，在组织中实施深度学习可以节省时间和金钱，最终使员工能够腾出时间来执行需要人类参与的创造性任务。因此，深度学习被认为是跨多个最终用途行业的颠覆性技术，从而提高了预测期内对技术的需求。

由于神经网络架构和训练算法、图形处理单元 (GPU) 的最新发展以及跨部门的大量数据的可用性，深度学习技术得到了发展。机器人、物联网、网络安全应用的日益普及、工业自动化、机器视觉技术带来了大量的数据。这些数据可以作为深度学习算法的训练模块，有助于诊断和测试目的。深度学习算法从过去的经验中学习并创建一个整合的数据环境。数据越多，结果就越准确，并且数据将得到一致的管理。

深度学习在机器翻译、聊天机器人和服务机器人中都有应用。经过训练的深度神经网络 (DNN) 无需使用大型数据库即可翻译句子或单词。与传统机器翻译方法相比，DNN 提供了更准确、更好的结果，从而提高了系统性能。 

解决方案洞察

软件领域引领深度学习行业，2024 年收入份额达到 46.64%。过去几年，面向开发者的软件工具数量大幅增长。因此，这些公司正在通过高水平的编程、强大的工具和库来开发深度学习框架，以帮助设计、训练和验证深度神经网络。此外，ONNX 架构、机器理解和边缘智能进一步增强了跨行业的深度学习体验。

在预测期内，硬件领域的复合年增长率预计将达到 41.5%。各种初创公司和老牌公司都专注于新的硬件创新，以支持高效的深度学习处理。 WaveComputing, Inc.、Cerebras Systems Inc. 和 Mythic 是一些致力于开发深度学习芯片组和硬件的初创公司。投资者和大企业也对这些初创公司表现出了浓厚的兴趣，加速了深度学习技术的发展。例如，2018 年 7 月，赛灵思公司收购了深鉴科技有限公司，这是一家总部位于北京的初创公司，致力于开发神经网络和产品。在深度学习处理器单元 (DPU) 平台上提供端到端应用。

应用洞察

图像识别在 2024 年占据最大市场份额，约为 43.38%。深度学习，尤其是通过卷积神经网络 (CNN) 的深度学习，显着提高了图像识别的准确性。 CNN 可以自动从图像中学习，捕获传统算法难以处理的复杂模式和细节。这使得图像分类的错误率在 ImageNet Challenge 等竞争性基准测试中降至 5% 以下。此外，主要参与者不断在各个行业提供深度学习技术，以推动市场扩张。例如，IBM 的图像检测工具利用深度学习来完善医疗保健中的诊断流程，并提高电子商务中的视觉搜索能力。他们对特定行业应用的关注展示了人工智能驱动的图像识别解决方案的多功能性3。

T在预测期内，数据挖掘应用程序预计将以超过 37% 的最快复合年增长率增长。在技​​术进步和各行业数据量不断增加的推动下，深度学习中数据挖掘的集成正在显着增长。此外，物联网设备和其他来源生成的数据量不断增加，需要复杂的数据挖掘技术来提取可行的见解，进一步推动对深度学习技术的需求。谷歌等行业主要参与者一直在积极开发深度学习框架，以促进数据挖掘技术更轻松地集成到业务运营中。他们对自我监督学习模型的研究旨在改善组织如何利用未标记的数据获得见解。

最终用途见解

汽车最终用途细分市场在 2024 年以最大的收入份额引领深度学习市场。美国汽车是一项革命性技术，需要大量的计算能力。深度神经网络（DNN）快速帮助自动驾驶车辆执行各种任务，而无需人工干预。自动驾驶汽车预计将在预测期内获得发展势头，因此各种初创公司和大公司正在致力于其开发。 Google Inc.、Uber Technologies, Inc. 和 Tesla, Inc. 等知名公司展示了其在开发自动驾驶汽车方面的能力。

医疗保健领域预计将在预测期内出现显着增长。未来几年，医疗保健行业的数字化转型预计将持续下去，这为人工智能、深度学习和数据分析等创新技术介入该行业提供了机会。深度学习可用于预测分析，例如疾病的早期检测、识别临床研究isk 及其驱动因素，并预测未来的住院治疗。此外，政府将人工智能和深度学习整合到医疗保健领域的多项举措预计将在预测期内推动市场发展。目前，印度的 NITI Aayog 正在致力于实施 DNN 模型，以早期诊断和检测糖尿病和心脏病风险。 FDA 还在制定监管框架，以在医疗保健行业实施人工智能和机器学习。

区域洞察

到 2024 年，北美深度学习市场的收入份额最高，达到 33.6%。这种增长是由各个行业（特别是医疗保健、汽车和零售）的采用率不断提高所推动的，在这些行业中，深度学习增强了数据分析和运营效率。该地区的主导地位归因于对人工智能的大力投资以及支持深度学习解决方案快速创新和实施的强大技术基础设施。

美国深度学习市场趋势

美国深度学习市场在 2024 年占据主导地位。这种扩张是由于各个行业（尤其是医疗保健、汽车和零售）的采用率不断提高而推动的，在这些行业中，深度学习技术提高了运营效率和决策流程。随着组织寻求利用数据驱动的见解来获得竞争优势，各行业持续的数字化进一步刺激了需求。总体而言，在人工智能应用的进步和蓬勃发展的初创生态系统的支持下，深度学习行业有望实现强劲增长。

欧洲深度学习市场趋势

欧洲深度学习市场正在显着增长。数据分析、自主系统和智能设备的进步推动了对深度学习解决方案的需求，特别是在医疗保健等行业是和网络安全。英国和德国等国家在政府的大力支持下以及企业对人工智能技术的接受度不断提高，正在引领这一转型。欧洲积极主动地将人工智能融入经济，为深度学习领域带来了众多增长机会。

亚太深度学习市场趋势

亚太深度学习市场预计从 2025 年到 2030 年将以显着的复合年增长率增长。大数据分析的激增和计算能力的进步也促进了深度学习技术的采用。此外，深度学习与物联网等其他技术的集成预计将扩大其应用范围，进一步推动该地区的市场扩张。

主要深度学习公司见解

深度学习市场的特点是竞争激烈，少数全球主要竞争对手拥有显着的市场份额。主要重点是开发新产品以及关键参与者之间的合作。

• Arm 是一家专门从事处理器 IP、图形和安全解决方案的主要技术提供商，在推动下一代计算方面发挥着关键作用。 Arm 的技术（例如 Armv9 CPU 和 Immortalis GPU）专注于深度学习和人工智能，是先进移动设备不可或缺的一部分，可提高 AI 应用程序的性能和效率。他们广泛的产品组合包括 Cortex-A 和 Ethos 等各种 CPU 架构，旨在满足跨设备的不同性能和功耗要求。

• 英特尔公司是半导体制造领域的重要参与者，以其为各种计算设备提供支持的创新微处理器和集成技术而闻名。该公司在深度学习和人工智能方面投入巨资，提供英特尔至强可扩展处理器等先进解决方案和英特尔 Nervana 神经网络处理器 (NNP)，旨在加速人工智能工作负载并提高数据中心的性能。

最新动态

• 2024 年 6 月，慧与和 NVIDIA 推出了 HPE 的 NVIDIA AI 计算，这是一套共同开发的 AI 解决方案和集成的上市策略，旨在帮助企业加速采用生成式 AI 技术。

• 2024 年 3 月，Google Cloud 推出了意指在佛罗里达州奥兰多举行的 HIMSS24 会议上，旨在增强医疗保健和生命科学水平的生成式人工智能取得了巨大进展。全新 Vertex AI Search for Healthcare 实现了更智能的数据搜索功能，使临床医生能够快速高效地访问相关信息，从而减轻管理负担。此外，医疗保健数据引擎 (HDE) 已作为一种按消费定价的托管服务推出，有助于在全球范围内创建可互操作的数据平台。

• 2025 年 1 月，IBM 和红帽合作，通过将 IBM 的混合云网格与红帽的服务互连集成来增强混合云的采用。此次合作旨在简化跨不同云环境的应用程序连接，使企业能够以更大的灵活性和安全性部署和管理应用程序。通过将 IBM 的先进云管理功能与红帽在开源解决方案方面的专业知识相结合，该合作伙伴关系旨在为企业加速数字化转型计划提供统一平台。

• 2025年1月，Ndea推出了一种新颖的人工智能方法，将深度学习与程序合成相结合，旨在开发能够像人类一样高效学习的人工智能系统。 Ndea 由 Keras 框架的创建者 François Chollet 和 Zapier 的联合创始人 Mike Knoop 共同创立，旨在通过使机器能够适应和创新超越特定任务来克服传统深度学习模型的局限性。这一战略使 Ndea 能够加速科学进步，并为通用人工智能的进步做出重大贡献。 

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