AI、机（jī）器学习和深度学习将会在OEM市（shì）场大（dà）放光彩

人工智能（AI）正在迅速改变全（quán）球行业参与者的经营方（fāng）式。随着人工智能在（zài）商业（yè）和商（shāng）业领（lǐng）域（yù）的广泛应用，我们看到了从更智（zhì）能的产品到专注于聚焦客户服（fú）务的（de）一切演变。人工智能正在从根本上改变供应商（shāng）、制造商（shāng）和客户的交互和（hé）协作方式。

那么，这对原始设备制造商（OEM）意味着什么？简而言之（zhī），他（tā）们（men）有两个选择。他们可以（yǐ）通过整合AI驱动（dòng）的业务功能来调整他们的（de）解决（jué）方案，或者在这个不断（duàn）发展的（de）竞（jìng）争环（huán）境中面临被其他（tā）专注于AI的先进原始设备制造商淘汰的局面。

显而易见，人（rén）工智（zhì）能（AI）如（rú）今无处不在。它（tā）已在某些细分（fèn）市场应用（yòng）中变（biàn）得系统（tǒng）化，尤（yóu）其是在制药和（hé）医疗保健行业以及零售领域（yù）。但是，对于OEM来说，至关重（chóng）要的大规模机会（huì）发挥作（zuò）用的地方是OEM可以创建可重复（fù）使用的AI解（jiě）决（jué）方案，并（bìng）将其转移到多个市场和行（háng）业。为了成功地做到这一点，OEM必须了解人工智能（néng）的两个关键子集以及它们在（zài）开发这些基（jī）础广泛的行业解（jiě）决方案（àn）中所扮演的角色，这一点（diǎn）至关重要。这两个子集是（shì）机器学习和深度学习（xí）。

机器学习本质上是（shì）AI的组成（chéng）部分。机器学习是一（yī）种系统，具有（yǒu）不断更新和修（xiū）改自身的功能，可以为它提供（gòng）新的或（huò）附加的信（xìn）息。由于（yú）机（jī）器（qì）学习（xí）本（běn）身就是一个动态过程（chéng），因（yīn）此它使计算机网（wǎng）络（luò）无需编程即可学（xué）习（xí）。这样（yàng），由于这些（xiē）系统不需要人工（gōng）干预，因此完全是自给自足的。

无需（xū）人工参（cān）与，机器学习系统可以处（chù）理它们收集（jí）的数据，以（yǐ）便在不到一秒的时（shí）间（jiān）内做出决（jué）定。机器学习系统可以在几（jǐ）秒钟（zhōng）内破译以前可（kě）能需（xū）要花费数（shù）周时间（jiān）才能（néng）进行人类（lèi）分析和处（chù）理的内容（róng）。最终（zhōng），机器学习程序的最终目标是最大程度地提高其预测的准确性，同时消除（chú）错（cuò）误。

虽然机（jī）器学习是（shì）AI的组成（chéng）部分，但（dàn）深度学习可以看作是机器学习的子集。描（miáo）述深度（dù）学习的最简单方法是，理想情况下，其功能类似于人脑的虚拟版（bǎn）本。深度学习与（yǔ）众不同的一个关（guān）键领域（yù）是它可以构建神经网（wǎng）络。与机器学（xué）习所提供的结果相比（bǐ），这些（xiē）神经网络通常会导致更准确的结果。深（shēn）度学习还具有从（cóng）非结构（gòu）化数据中学习（xí）的能力。深度（dù）学习系统在吸（xī）收每轮新数据（jù）时，通过将（jiāng）其结果逐层构（gòu）建（jiàn）在其系统上而闻（wén）名。与机器学习（xí）不同（tóng），因为深（shēn）度学习（xí）可以利用他们的神经网（wǎng）络，这使（shǐ）他们能够做出越来（lái）越（yuè）复杂的决策，而无需（xū）人工输（shū）入。

对于（yú）原（yuán）始设备制造商而言，人工（gōng）智能的（de）未（wèi）来（lái）就（jiù）是现在。没有一家企业（yè）或行业不希（xī）望在某种程度上（shàng）将人工（gōng）智能功能（néng）融入其组织中。AI与机器学（xué）习和深度学习（xí）的快速整合正变得越来越普（pǔ）遍。根据GrandViewResearch的最新报（bào）告，到（dào）2025年，全球人工智能市（shì）场规模预计将达到（dào）3900亿美元。该（gāi）市场预计（jì）将从2019年（nián）到2025年以46.2％的复合年增长率增长。正因（yīn）如此，那些在人工智能、机（jī）器学习和深度学习领域“顺冰球而行”的原始设备（bèi）制造（zào）商，最终将在这个（gè）呈指数增长的市场中获得不成比例的（de）更大份额。