AI、机（jī）器学习和深度学习将会在OEM市场大放光彩

人工智能（AI）正在迅速改（gǎi）变（biàn）全球行业参与者的经营方式（shì）。随着人工智（zhì）能在（zài）商业和（hé）商业领域的广泛应用，我们（men）看到了从更智能的产品到专注于聚焦（jiāo）客户（hù）服（fú）务的（de）一切演变。人工智（zhì）能正在从根（gēn）本上改变（biàn）供应商、制造商和客户的交互和协作方式。

那么，这对原始设备制造商（OEM）意味着什么？简而（ér）言之，他（tā）们有两个（gè）选（xuǎn）择（zé）。他们（men）可以通过整合AI驱动的业（yè）务功能（néng）来调（diào）整他们的解决方案（àn），或者（zhě）在这（zhè）个不断发展的竞争（zhēng）环境中面临被其他专（zhuān）注（zhù）于AI的（de）先（xiān）进（jìn）原始设备制（zhì）造（zào）商淘汰（tài）的局面。

显而易见，人工智能（néng）（AI）如今无处不在。它（tā）已在某些细分市场应用中（zhōng）变得系统（tǒng）化，尤其是（shì）在（zài）制（zhì）药（yào）和医（yī）疗（liáo）保健行业以及零（líng）售领域（yù）。但（dàn）是，对（duì）于（yú）OEM来说，至关重（chóng）要的大（dà）规模机会（huì）发挥（huī）作用的（de）地方是OEM可以创建可重复使用（yòng）的AI解决方案（àn），并（bìng）将其转移到多个市场和行业。为（wéi）了（le）成功（gōng）地做到（dào）这一点，OEM必（bì）须了解人（rén）工智能的两个（gè）关键子集以及它们在开（kāi）发（fā）这些基（jī）础（chǔ）广（guǎng）泛的行业解（jiě）决方案中（zhōng）所扮演的角（jiǎo）色，这一（yī）点至关重要。这两个（gè）子集是机器学习和深（shēn）度学习。

机器学习（xí）本（běn）质上（shàng）是AI的组成部（bù）分。机器学习是（shì）一种系统，具（jù）有不断更新和修（xiū）改自身的功能，可以为（wéi）它提供新的或附加的（de）信息。由（yóu）于机器学（xué）习本身就是（shì）一个动态过程，因此（cǐ）它使（shǐ）计算机网络无（wú）需编程即可学习。这样，由（yóu）于这些系统不需（xū）要人（rén）工干（gàn）预，因此完全是（shì）自（zì）给自足的。

无需人工参与，机器学习系统可以处（chù）理它们（men）收集的数据，以（yǐ）便（biàn）在不到一秒的时间内做出决定。机器学（xué）习系（xì）统可以在几秒钟内破译以前可（kě）能需要花费数周时间才（cái）能进行（háng）人类分析和处理的（de）内容（róng）。最终，机器学习程序的最终目标是（shì）最大（dà）程度地提高其（qí）预测的准确性，同时（shí）消（xiāo）除错（cuò）误。

虽然机器学（xué）习是AI的组成（chéng）部分，但（dàn）深度学习可以看（kàn）作是机器（qì）学（xué）习的（de）子集。描述（shù）深度学习的最简单方法（fǎ）是，理想情况下，其（qí）功能类似于（yú）人脑的虚拟版本。深度（dù）学习（xí）与（yǔ）众（zhòng）不同的一个关键领域是它可以（yǐ）构建神经（jīng）网络。与机器学习所提供的结果相比，这些神经网络通（tōng）常会导致更准确的结果。深度学习还具有从非结构化数据中学习的能力。深度学（xué）习（xí）系统在吸收每（měi）轮（lún）新（xīn）数据（jù）时，通过将其结果逐（zhú）层构建在其系（xì）统上而闻名。与机器学习（xí）不同，因为深度（dù）学（xué）习可（kě）以利用他们的神经网络，这使他们能（néng）够做出越来越复杂的决策（cè），而无需人工（gōng）输入。

对于原（yuán）始（shǐ）设备（bèi）制造（zào）商而言（yán），人工智能的未来就是现在。没有（yǒu）一家（jiā）企（qǐ）业或行业不希望在某种程（chéng）度上将人（rén）工智能功能融（róng）入其组织中（zhōng）。AI与机器学习和深度学习的快速整合正变得越（yuè）来越普遍。根据GrandViewResearch的（de）最新报告，到2025年，全（quán）球人工智能市场规模（mó）预（yù）计将达到3900亿美元。该市（shì）场预计（jì）将从2019年（nián）到2025年（nián）以46.2％的复合年增（zēng）长率增长。正因（yīn）如（rú）此，那些在人（rén）工智能、机器学习和深度学习领（lǐng）域“顺冰球（qiú）而行”的原始（shǐ）设（shè）备（bèi）制造商，最终将在这个呈指数增长的市场中获得不成比例的（de）更大份额。