市場(chǎng)需求空間廣闊，發(fā)展潛力有待挖掘
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國際數據公司（IDC）近日最新發(fā)布的《中國人工智能軟件及應用（2019下半年）跟蹤》報告中顯示，中國機器學(xué)習開(kāi)發(fā)平臺市場(chǎng)2019年市場(chǎng)規模達2.05億美元。受此次疫情影響，IDC下調了2020-2021年的市場(chǎng)規模，因此也影響了未來(lái)5年的整體市場(chǎng)增長(cháng)率，預計2018-2024年復合增長(cháng)率達38.6%。
本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/202007/415008.htm機器學(xué)習開(kāi)發(fā)平臺研究范圍
人工智能應用均是采用機器學(xué)習、深度學(xué)習建模開(kāi)發(fā)而成的系統。本次IDC追蹤的機器學(xué)習開(kāi)發(fā)平臺，定位面向開(kāi)發(fā)者、數據科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師的PaaS平臺，不包含已經(jīng)完成開(kāi)發(fā)的諸如人臉識別、語(yǔ)音助理、對話(huà)式客服等軟件。機器學(xué)習開(kāi)發(fā)平臺的部署，包括數據獲取、數據準備、模型訓練、應用程序集成、模型運維、生產(chǎn)監控以及有明確KPI的業(yè)務(wù)治理過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，由框架、算法模型、開(kāi)發(fā)語(yǔ)言等各種工具賦能，由數據科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師、數據架構師和專(zhuān)業(yè)人員協(xié)作，基于數據建模，不斷的進(jìn)行概念驗證，將好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，協(xié)作以管理模型運維的全生命周期。
【市場(chǎng)發(fā)展驅動(dòng)力】
算力不斷提升： 受益于加速計算技術(shù)的不斷突破，機器學(xué)習、深度學(xué)習模型訓練和推理速度持續提升，加快了AI應用產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程。2020年GTC、英偉達更是發(fā)布了將算力再度提升數十倍的安培架構的A100 GPU。Intel 華為昇騰系列，Xilinx Alveo系列、寒武紀等也在特定領(lǐng)域為AI負載提供加速能力。算力突破將持續推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)快速落地。
算法模型創(chuàng )新： 在經(jīng)典機器學(xué)習、CNN、RNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的大分類(lèi)下，廠(chǎng)商都在不斷的推出面向應用場(chǎng)景優(yōu)化的各種模型。
開(kāi)源技術(shù)發(fā)展： 包括主流開(kāi)源框架Tensorflow,Pytorch,飛槳Paddle，推理框架MNN, TNN, Mace, Openvino等等，也包括上文提到的算法模型，開(kāi)源發(fā)展使得技術(shù)推廣應用更加便捷、高效。
廠(chǎng)商市場(chǎng)投入： 不管是創(chuàng )企，還是大型互聯(lián)網(wǎng)公司、IT巨頭，在機器學(xué)習、深度學(xué)習領(lǐng)域積極投入資金、研發(fā)力量，致力于在機器學(xué)習這一人工智能的基礎關(guān)鍵技術(shù)上有所突破，同時(shí)也在致力于降低機器學(xué)習開(kāi)發(fā)門(mén)檻，讓傳統企業(yè)受益于人工智能。
驅動(dòng)力足夠，但市場(chǎng)發(fā)展的瓶頸也同樣存在： 數據資源就緒度，數據質(zhì)量，能用來(lái)建模的數據量；有能力進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)、模型優(yōu)化的數據科學(xué)家；建模人員與行業(yè)專(zhuān)家對業(yè)務(wù)理解上的鴻溝；行業(yè)企業(yè)內部人員對機器學(xué)習、AI項目的配合程度；為機器學(xué)習、AI定位到合適的應用場(chǎng)景等等。
主流廠(chǎng)商介紹
本次是IDC第一次正式發(fā)布機器學(xué)習開(kāi)發(fā)平臺市場(chǎng)份額研究報告，本期收錄了排名前三的廠(chǎng)商市場(chǎng)份額，同時(shí)也推薦了當前市場(chǎng)規模不明顯，但值得關(guān)注的廠(chǎng)商。從市場(chǎng)格局的角度，部分廠(chǎng)商聚焦在金融反欺詐、智能營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，部分廠(chǎng)商聚焦在銷(xiāo)量預測、智慧供應鏈、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品推薦系統，部分廠(chǎng)商聚焦在泛工業(yè)領(lǐng)域的設備預測性維護、工業(yè)質(zhì)檢巡檢類(lèi)應用。在應用較為落地的領(lǐng)域，會(huì )存在價(jià)格戰等競爭，在較新的應用場(chǎng)景中，則更多的是同步探索的階段。從產(chǎn)品層面，當前的差異化在于端到端開(kāi)發(fā)工具的完備性，提供模型的豐富程度，對云服務(wù)的支持，開(kāi)發(fā)過(guò)程可視化程度，平臺產(chǎn)品的靈活性、易用性，以及產(chǎn)品整體的成熟度。
第四范式： 作為市場(chǎng)份額領(lǐng)先的AI平臺提供商，第四范式積極探索遷移學(xué)習，打造AI PaaS平臺“Sage Platform”以及AI軟件定義的基礎架構SageOne產(chǎn)品，打通從數據、算法到算力的AI產(chǎn)業(yè)化全流程，助力企業(yè)實(shí)現業(yè)務(wù)增長(cháng)、提升開(kāi)發(fā)效率、縮減算力成本。
美林數據： 作為國內領(lǐng)先的數據分析與AI廠(chǎng)商，該公司在算法研究、行業(yè)應用實(shí)踐、落地實(shí)施方法論層面擁有獨到見(jiàn)解與優(yōu)勢。TempoAI在產(chǎn)品架構、功能體系、用戶(hù)體驗等方面經(jīng)受過(guò)多行業(yè)客戶(hù)、多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應用驗證，其敏捷、穩定、易用的特性深受客戶(hù)好評。
九章云極： 作為一個(gè)中立的軟件提供商，九章云極對DataCanvas數據科學(xué)平臺有清晰的定位：“開(kāi)放、兼容、純軟件平臺”。目前，DataCanvas數據科學(xué)平臺可以在各類(lèi)主流硬件和技術(shù)架構上支持高性能算力調度和優(yōu)化，提升企業(yè)AI轉型效率，服務(wù)全行業(yè)應用場(chǎng)景。
阿里云：阿里云PAI發(fā)布于2016年9月，2018年1月正式商業(yè)化。PAI平臺的優(yōu)勢一方面在于重視機器學(xué)習系統級優(yōu)化，另一方面在特征工程提取、模型訓練等各個(gè)環(huán)節提供了豐富組件。
百度： 百度機器學(xué)習產(chǎn)品組合在提供豐富算法模型能力的基礎上，也十分注重遷移學(xué)習能力、小樣本模型訓練能力，以及端到端模型應用能力，為各行業(yè)不同技術(shù)、數據基礎的用戶(hù)提供了針對性的產(chǎn)品，包括BML,EasyDL,AI Studio，飛槳Paddle。
華為云： Modelarts定位企業(yè)級AI開(kāi)發(fā)平臺，提供流程式AI開(kāi)發(fā)模式，將行業(yè)AI開(kāi)發(fā)經(jīng)驗模板化，通過(guò)簡(jiǎn)單的工作流編排即可快速實(shí)現AI服務(wù)上線(xiàn)。
騰訊云： 智能鈦機器學(xué)習平臺于2020年正式商業(yè)化，在此之前，已在金融行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等積累諸多私有化部署實(shí)踐。
AWS： 在A(yíng)WS將機器學(xué)習產(chǎn)品正式中國發(fā)布之前，其機器學(xué)習產(chǎn)品Amazon Sagemaker已經(jīng)在全球市場(chǎng)具有較高的影響力。2020年4月，Amazon Sagemaker正式落地中國，目前已在互聯(lián)網(wǎng)、制造、醫療等領(lǐng)域推廣。
微軟Azure： AML已于2020年正式落地中國，目前也在加大推廣力度和開(kāi)發(fā)者培育，致力于賦能中國企業(yè)智能化轉型。
SAS： SAS Viya提供了豐富完善的數據收集、數據準備、模型管理以及可視化工具，集成R、Python和Jupyter Notebooks等開(kāi)源語(yǔ)言和工具，具備將AI應用投入生產(chǎn)并大規模運行的能力。
機器學(xué)習/AI創(chuàng )企： 探智立方——Darwin ML平臺定位自動(dòng)化機器學(xué)習平臺，使人工智能團隊更專(zhuān)注于業(yè)務(wù)問(wèn)題的解決方案，將人工智能最大化賦能于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。氪信科技——基于非或然引擎以及特征引擎的智能應用深入客戶(hù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，尤其是在智能風(fēng)控以及智能交易監測場(chǎng)景，可直接為客戶(hù)提供具有針對性的模型以及服務(wù)，助力業(yè)務(wù)智能決策。星云Clustar——致力于為銀行、保險等金融行業(yè)提供AI模型訓練加速能力以及基于機器學(xué)習的智能應用服務(wù)。
展望未來(lái)趨勢
應用場(chǎng)景： 金融反欺詐，工業(yè)質(zhì)檢，設備預測性維護，智能投顧，量化投資，跨行業(yè)應用—銷(xiāo)售預測，供應鏈預測，推薦系統。
產(chǎn)品趨勢： AutoML，智能數據標注，圖算法，可解釋性，界面可視化，易用性、靈活性的持續提升。
市場(chǎng)機會(huì )： 對于還沒(méi)有成熟的AI軟件產(chǎn)品的領(lǐng)域，機器學(xué)習、深度學(xué)習開(kāi)發(fā)平臺將有廣泛的市場(chǎng)空間。
展望未來(lái)，IDC中國助理研究總監盧言霞表示，即使受疫情影響，機器學(xué)習開(kāi)發(fā)平臺市場(chǎng)仍表現出較高的市場(chǎng)增長(cháng)潛力和應用潛力。要充分挖掘這一潛力，需要做到為開(kāi)發(fā)人員提供培訓和可以快速啟動(dòng)的工具，提供一定的可用于訓練的數據集（可能來(lái)自?xún)炔恳部赡苁堑谌剑?，快速入門(mén)的樣例/模板，咨詢(xún)服務(wù)，業(yè)務(wù)專(zhuān)家、數據科學(xué)家、咨詢(xún)合作伙伴等利益相關(guān)者的共同參與和協(xié)同，持續創(chuàng )新和原型設計直到達到可以規?；褂??！?/p>
IDC中國人工智能及大數據相關(guān)研究報告：
中國人工智能軟件及應用市場(chǎng)半年度研究報告-2019H2，已發(fā)布
中國AI云服務(wù)市場(chǎng)半年度研究報告，即將發(fā)布
中國智能流程自動(dòng)化市場(chǎng)機會(huì )分析，已發(fā)布
IDC Marketscape： 中國對話(huà)式人工智能市場(chǎng)，2020（2020年9月發(fā)布）
IDC Marketscape： 中國大數據平臺市場(chǎng)，2020（2020年10月發(fā)布）
CIO視角： 企業(yè)數據智能實(shí)施部署指南 （2020年10月發(fā)布）
Market Perspective: AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢市場(chǎng)分析 （2020年8月發(fā)布）
Market Note: NVIDIA GTC 2020—AI加速技術(shù)再創(chuàng )新高，云邊端全面布局 （2020年7月發(fā)布）
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