AI、机器学习和深度学习将会在OEM市场大放光彩

人（rén）工（gōng）智能（AI）正在（zài）迅（xùn）速（sù）改（gǎi）变全球行业参与者的（de）经营方式。随着（zhe）人工（gōng）智能（néng）在（zài）商（shāng）业（yè）和商业领域的（de）广（guǎng）泛（fàn）应（yīng）用，我们看到（dào）了从（cóng）更智能（néng）的（de）产品（pǐn）到（dào）专注于聚焦客（kè）户服务的一切演变。人工智能正在（zài）从根本上改变供应商、制造商和客户的交互和协作方式（shì）。

那么，这对原始设备（bèi）制造（zào）商（OEM）意味着什么？简而言（yán）之，他（tā）们有两个（gè）选择。他们可以通过整（zhěng）合（hé）AI驱动的业务功能（néng）来调整他们（men）的解决方案，或者在这个不断发（fā）展的竞争环境中面临（lín）被其他专注于AI的先进原（yuán）始设备（bèi）制造商淘汰的局面（miàn）。

显（xiǎn）而易见，人工智能（AI）如今（jīn）无处不在。它已在某些细分（fèn）市场应用中变得系统化，尤其是在制（zhì）药和医（yī）疗保健行（háng）业（yè）以及（jí）零售领域。但是（shì），对于OEM来说，至关重要的大规模机会发挥作（zuò）用的地方是OEM可以创（chuàng）建可重复使用的AI解（jiě）决方（fāng）案，并（bìng）将其转移到多个市场和行业。为（wéi）了成功地做到这一（yī）点，OEM必（bì）须了解人工智（zhì）能的两个关（guān）键（jiàn）子集以（yǐ）及它们在开发这些（xiē）基础广泛的行（háng）业（yè）解（jiě）决（jué）方（fāng）案中（zhōng）所扮演的角色，这一点至关重要。这两个子集（jí）是机器学（xué）习和（hé）深度学习。

机器（qì）学习本质上是AI的（de）组成部分。机器学习是一种系（xì）统（tǒng），具有不断更（gèng）新（xīn）和修改自身的功能，可以为它提供（gòng）新的或（huò）附加的信息。由于机（jī）器学（xué）习（xí）本身就是一个动态（tài）过程（chéng），因此它使计算机网络（luò）无需编程（chéng）即可学（xué）习。这（zhè）样，由于这（zhè）些系（xì）统不（bú）需要（yào）人工干预，因此（cǐ）完全是自给自（zì）足（zú）的。

无需人工参与，机（jī）器学习系（xì）统可（kě）以处理它们收集的（de）数据，以便在不到一秒的时间内做出（chū）决定。机器学习系（xì）统（tǒng）可以在几秒（miǎo）钟内破（pò）译以前可（kě）能需要花费（fèi）数周时间才能（néng）进（jìn）行人类分析和处理的内容（róng）。最终，机器学习程（chéng）序的（de）最终目标是最大程度（dù）地提高（gāo）其预测的（de）准确性，同时消（xiāo）除错误。

虽然机器（qì）学（xué）习是（shì）AI的组成部分，但深度学习可（kě）以看作（zuò）是机（jī）器学习（xí）的（de）子集。描（miáo）述深度学习的最简单（dān）方法（fǎ）是，理（lǐ）想（xiǎng）情况下，其功能类似于人脑的虚拟版本。深（shēn）度学习与众不（bú）同的一个（gè）关（guān）键领域是（shì）它可以（yǐ）构建（jiàn）神经网络。与（yǔ）机器学习所（suǒ）提供的结（jié）果相（xiàng）比，这些神经网络（luò）通常会（huì）导（dǎo）致（zhì）更准（zhǔn）确的结果。深度学习（xí）还（hái）具（jù）有从非结构化数据（jù）中学习的能力。深度学习系统在吸收每（měi）轮新数据时，通（tōng）过将（jiāng）其结果（guǒ）逐层（céng）构建（jiàn）在其（qí）系统上而（ér）闻名。与机器学习不同（tóng），因为（wéi）深（shēn）度学习可以利用他们的神经网络，这使他们能够做出越来越复（fù）杂（zá）的决策，而无需人工输入。

对于（yú）原（yuán）始设备（bèi）制（zhì）造商而言（yán），人工智（zhì）能的未来就是现在。没有一（yī）家企业或行业不（bú）希望在某种程度（dù）上将人（rén）工智（zhì）能功能融入其组织中。AI与机器（qì）学习和深度学习的快速整（zhěng）合正变得越来越普遍（biàn）。根据GrandViewResearch的最新（xīn）报（bào）告，到2025年，全（quán）球人工智能市场规模预计（jì）将达到（dào）3900亿美元。该市场预计将从2019年到2025年以46.2％的复（fù）合年增长率增长。正因如此，那些在人工智（zhì）能、机器学习和深度学习领域“顺（shùn）冰（bīng）球而行（háng）”的原始设备制造商（shāng），最终（zhōng）将在这个呈指数增长（zhǎng）的市场中获（huò）得不成比例的更大份额。