2022年深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景及市場調(diào)研分析

• 2022年3月16日 ZouJunRong來源：中研網(wǎng) 803 49
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深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種新興的機器學(xué)習(xí)算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數(shù)據(jù)的底層特征進行學(xué)習(xí)從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數(shù)據(jù)的分布式規(guī)律，進而預(yù)測或分類數(shù)據(jù)。

2022年深度學(xué)習(xí)行業(yè)發(fā)展前景及市場調(diào)研分析

深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種新興的機器學(xué)習(xí)算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數(shù)據(jù)的底層特征進行學(xué)習(xí)從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數(shù)據(jù)的分布式規(guī)律，進而預(yù)測或分類數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征的算法，它可以從無規(guī)律、抽象的觀測值即輸入值中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的隱藏特征，比如CNN算法通過輸入的圖片像素點RGB值可以學(xué)習(xí)到圖片的內(nèi)部特征，例如圖片中的實體、數(shù)字等。深度學(xué)習(xí)的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。

深度學(xué)習(xí)未來發(fā)展及趨勢分析

深度學(xué)習(xí)概念由Hinton于2006年在《Science》上發(fā)表的論文《DeepLearning》提出。提到：1、在ANN中，感知器的隱層數(shù)量越多，對于數(shù)據(jù)隱藏特征的學(xué)習(xí)能力就越強，而且學(xué)習(xí)到的特征會更好的幫助理解數(shù)據(jù)，從而能夠更好的對數(shù)據(jù)進行可視化或分類;

由于ANN層數(shù)越多，參數(shù)就會以幾何倍數(shù)的增加，因此ANN的層數(shù)會加大對整個網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，由此Hinton提出了基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的“逐層初始化”來有效克服該難題。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，最先出現(xiàn)的算法是Hinton提出的限制玻爾茲曼機(RBM)以及基于此提出的深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)，這兩種算法為解決復(fù)雜的優(yōu)化難題提供了思路，為解決多層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)帶來了希望。之后提出的自動編碼器算法也風靡一時。

此外Hinton的得意弟子Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)真正將深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)上了高潮，其本質(zhì)上是用來解決圖片或視頻中的實體識別等難題的，它利用圖片2維或3維空間特性有效的減少了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)。

國外的深度學(xué)習(xí)研究在整體上呈現(xiàn)出三個基本趨勢：一是關(guān)注真實課堂條件下深度學(xué)習(xí)與學(xué)生素養(yǎng)發(fā)展的實證研究;二是從個別具體操作策略的探討轉(zhuǎn)向為一般化操作模式的建構(gòu);三是從單純關(guān)注深度學(xué)習(xí)的技術(shù)性支持轉(zhuǎn)向為情境性的環(huán)境支持系統(tǒng)設(shè)計。深度學(xué)習(xí)研究又呈現(xiàn)出兩個較為明顯的特點。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院公布《2021-2025年中國深度學(xué)習(xí)發(fā)展及趨勢專項研究報告》顯示

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用覆蓋更廣泛，市場增速加快

深度學(xué)習(xí)除了在已經(jīng)廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域不斷深化完善，也在持續(xù)拓展新的應(yīng)用領(lǐng)域，推動各個行業(yè)的智能化。2017-2018年期間，得益于硬件和算法的進步，深度學(xué)習(xí)的強大能力逐漸顯現(xiàn)。這種進步體現(xiàn)在連續(xù)學(xué)習(xí)過程中使用模式識別的算法，使它們能夠自主訓(xùn)練執(zhí)行任務(wù)，而不需要顯式編程代碼。

圖表：全球深度學(xué)習(xí)軟件喜營收(按區(qū)域) : 2017-2025

數(shù)據(jù)來源：Tractica

一些較成功的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用集中在圖像識別、文本分析、產(chǎn)品推薦、欺詐預(yù)防和內(nèi)容管理等領(lǐng)域的增量和實際改進上。深度學(xué)習(xí)可能會帶來未來更強大、更具顛覆性的應(yīng)用發(fā)展，如無人駕駛汽車、個性化教育和預(yù)防性醫(yī)療保健。Tractica 預(yù)測，隨著應(yīng)用的不斷拓展，全球深度學(xué)習(xí)軟件市場將從2017 年的30 億美元增長到2025 年的672 億美元。深度學(xué)習(xí)的市場機會跨越了廣泛的行業(yè)和地理區(qū)域，尤其是在具有海量數(shù)據(jù)需求和實體的特定領(lǐng)域市場，以及那些使用視覺和語言處理技術(shù)的機器感知應(yīng)用不斷增長的市場，這種機會具有特別大的顛覆性。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究持續(xù)深入

深度學(xué)習(xí)除了在應(yīng)用領(lǐng)域的快速擴張，一些基礎(chǔ)技術(shù)研究依然保持著很高的熱度。主要可以分成以下幾個方向：深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論研究;深度學(xué)習(xí)和其他方法的結(jié)合擴展;深度學(xué)習(xí)一些優(yōu)勢的深耕和發(fā)揚光大;深度學(xué)習(xí)現(xiàn)階段一些局限性的解決。當然這幾個方面也是相互影響，相互交織的。

深度學(xué)習(xí)的理論性研究側(cè)重給出對深度學(xué)習(xí)有效性更好的解釋，對深度學(xué)習(xí)的泛化能力更好的證明，以及如何更快收斂更好地學(xué)習(xí)等。

在和其他方法結(jié)合方面，一方面最成功的當屬深度強化學(xué)習(xí)，從靜態(tài)監(jiān)督學(xué)習(xí)擴展到動態(tài)交互時序?qū)W習(xí)，這在AlphaGo 上已經(jīng)得到了驗證。但是對于深度強化學(xué)習(xí)是否就是最接近人工智能的解決方案還是存疑的。另一方面是在一些非游戲類的實際應(yīng)用中，深度強化學(xué)習(xí)發(fā)揮好的效果往往需要針對性的設(shè)計和實驗。除此之外，也有很多關(guān)于神經(jīng)和符號相結(jié)合的探索、數(shù)學(xué)模型和認知心理學(xué)方法相結(jié)合的探索。

在深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢深耕方面，預(yù)訓(xùn)練模型與遷移學(xué)習(xí)比較有代表性。深度學(xué)習(xí)下的特征表示學(xué)習(xí)特性，可以構(gòu)造出可擴展、可遷移的強大的預(yù)訓(xùn)練模型。例如，自然語言處理領(lǐng)域最近出現(xiàn)的Bert 模型就是一個代表，通過大規(guī)模無標注語料訓(xùn)練出的基礎(chǔ)表示模型，可以大大降低具體任務(wù)下對標注數(shù)據(jù)的依賴量并顯著提升效果。

在解決深度學(xué)習(xí)現(xiàn)階段的一些局限性方面則有更多的探索。這包括針對深度學(xué)習(xí)下網(wǎng)絡(luò)設(shè)計需要較大成本問題而出現(xiàn)的自動化深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以自動進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計和超參數(shù)尋優(yōu)，使深度學(xué)習(xí)更加自動化。針對深度學(xué)習(xí)在監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)上表現(xiàn)更優(yōu)異的問題，更多考慮半監(jiān)督、無監(jiān)督任務(wù)下的深度學(xué)習(xí)，包括近期持續(xù)火爆的對抗學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，將生成模型和判別模型一起學(xué)習(xí)，大大提升了深度學(xué)習(xí)的生成效果。針對傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更多適用于無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的問題提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得深度學(xué)習(xí)可以作用于圖結(jié)構(gòu)上，非常適用于知識圖譜等場景，為深度學(xué)習(xí)的推理能力、可解釋性提升提供了新思路。

邊緣計算將給深度學(xué)習(xí)和芯片帶來更多市場

人工智能的計算大多在基于云端的數(shù)據(jù)中心完成，而這些計算的主要內(nèi)容是對深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，這需要大量的計算能力。在過去的6年中，計算需求方面經(jīng)歷30萬倍的增長，GPU提供了強大的算力支持。隨著人工智能應(yīng)用多樣性的增長，越來越多的深度學(xué)習(xí)計算將在邊緣設(shè)備中進行，而不是在一個集中的、基于云的環(huán)境中進行。到2025年，全球人工智能邊緣設(shè)備的出貨量將從2018 年的1.614億臺增加到26億臺。依據(jù)設(shè)備類別，主要的AI 邊緣設(shè)備為：手機、智能音箱、個人電腦設(shè)備、頭戴式顯示器、汽車、無人機、消費者和企業(yè)級機器人、監(jiān)控攝像頭等。

圖表：全球邊緣計算設(shè)備出貨量(按設(shè)備種類): 2017-2025年

數(shù)據(jù)來源：Tractica

在評估云與邊緣計算時，需要考慮隱私、安全、成本、延遲和帶寬等。根據(jù)人工智能應(yīng)用程序和設(shè)備類別，可用于執(zhí)行人工智能邊緣計算的芯片包括中央處理器(Central Processing Unit，CPU)、圖形處理器(Graphics Processing Unit，GPU)、專用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、現(xiàn)場可編程門陣列(Field-Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)、系統(tǒng)芯片(System on Chip，SoC)等。

深度學(xué)習(xí)芯片迎來高速發(fā)展的階段

GPU和CPU 在市場上處于領(lǐng)先地位，但FPGA、ASIC、SoC 加速器和其他新興芯片組的影響正在不斷擴大。雖然解決深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推斷工作量的芯片組市場仍然是一個新興市場，但形勢正在迅速變化——在過去的一年中，超過60 家各種規(guī)模的公司宣布了某種深度學(xué)習(xí)芯片組或知識產(chǎn)權(quán)(IP)設(shè)計，之后將開始市場驗證。2019 年和2020 年是深度學(xué)習(xí)芯片組數(shù)量增長的關(guān)鍵時期。

圖表：全球深度學(xué)習(xí)芯片收入(按類型):2016-2025年

數(shù)據(jù)來源：Tractica

到2025 年，深度學(xué)習(xí)芯片組的市場將從2017年的16 億美元增加到663 億美元。系統(tǒng)芯片(SoC)加速器(如移動設(shè)備中的加速器)將在預(yù)測期結(jié)束時在絕對數(shù)量上領(lǐng)先市場，隨后是專用集成電路(ASIC)和圖形處理單元(GPU)。就收入而言，到2025 年，ASIC 市場將是最大的，其次是GPU 和中央處理器(CPU)。在邊緣計算市場，即在設(shè)備上進行人工智能計算的市場，預(yù)計將占總市場機會的四分之三以上，其余在云或者數(shù)據(jù)中心。手機將是邊緣計算市場的主要驅(qū)動力，其他突出的邊緣類別包括汽車、智能相機、機器人和無人機等。

深度學(xué)習(xí)行業(yè)研究報告旨在從國家經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手，分析深度學(xué)習(xí)未來的政策走向和監(jiān)管體制的發(fā)展趨勢，挖掘深度學(xué)習(xí)行業(yè)的市場潛力，基于重點細分市場領(lǐng)域的深度研究，提供對產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域結(jié)構(gòu)、市場競爭、產(chǎn)業(yè)盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發(fā)展方向。

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