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赢咖4娱乐中国机器学习开发平台去年市场规模超2亿美元
作者:管理员    发布于:2021-05-04 01:46    文字:【】【】【

  赢咖4国际数据公司(IDC)最新发布的《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告显示,中国机器学习开发平台2019年市场规模达2.05亿美元。不过,受新冠肺炎疫情影响,IDC下调了2020年~2021年的市场规模预期。

  各类人工智能应用离不开基于机器学习、深度学习建模开发而成的系统。本次IDC追踪的机器学习开发平台,定位面向开发者、数据科学家、业务分析师的PaaS平台,不包含已经完成开发的诸如人脸识别、语音助理、对话式客服等软件。机器学习开发平台的部署,包括数据获取、数据准备、模型训练、应用程序集成、模型运维、生产监控以及有明确KPI的业务治理过程。在这个过程中,由框架、算法模型、开发语言等各种工具赋能,由数据科学家、业务分析师、数据架构师和专业人员协作,基于数据建模,不断地进行概念验证,将好的模型部署到生产环节中,管理模型运维的全生命周期。

  第一,算力不断提升。受益于算力的不断突破,机器学习、深度学习模型训练和推理的速度持续提升,这加快了AI应用的产业化进程。2020年GTC、英伟达更是发布了将算力再度提升数十倍的基于安培架构的A100 GPU。Intel华为昇腾系列、Xilinx Alveo系列、寒武纪等也在特定领域为AI负载提供加速能力。算力突破将持续推动AI产业快速落地。

  第二,算法模型创新。在经典机器学习、CNN、RNN等神经网络的大分类下,厂商都在不断地推出面向应用场景优化的各种模型。

  第三,开源技术不断发展。主流开源框架Tensorflow、Pytorch、飞桨Paddle和推理框架MNN、TNN、Mace、Openvino等不断进步,使得技术推广应用变得更加便捷、高效。

  第四,厂商积极进行市场投入。不管是创业公司,还是大型互联网公司、IT巨头,均在机器学习、深度学习领域积极投入资金和研发力量,致力于在机器学习这一人工智能的基础关键技术领域有所突破,同时也在致力于降低机器学习开发门槛,让传统企业受益于人工智能。

  尽管机器学习拥有强大的市场驱动力,但制约其发展的“瓶颈”也同样存在。例如,数据资源就绪度、数据质量、能用来建模的数据量;有能力进行模型开发、模型优化的数据科学家;建模人员与行业专家在业务理解上的差异;行业企业内部人员对机器学习、AI项目的配合程度;为机器学习、AI匹配到合适的应用场景等。

  针对机器学习的市场竞争态势,IDC指出,在应用落地情况较好的领域,已经出现了价格战;在较新的应用场景中,厂商则处于同步探索阶段。从产品层面来看,当前的差异化主要体现在端到端开发工具的完备性、提供模型的丰富程度、对云服务的支持、开发过程的可视化程度、平台产品的灵活性和易用性以及产品整体的成熟度等方面。

  工业和信息化部国家互联网信息办公室中国信息通信研究院中国工业互联网研究院

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