US Machine Learning Market

机器学习市场概览

p机器学习市场预计将从 2022 年的 38.71 亿美元增长到 2032 年的 498.75 亿美元，在 2023 年至 2032 年预测期内的复合年增长率为 32.8%。技术和自动化的日益普及促进了机器学习市场的增长。越来越多地采用具有基本优势的基于云的平台旨在促进市场的增长。

此外，人工智能内置处理器、网络系统和集成内存系统也促进了对市场份额的需求。技术进步增加了人工智能应用程序和机器学习的使用，因此它是机器学习市场增长的主要贡献者。

机器学习的算法、技术和框架帮助全球市场快速解决复杂问题。此外，顶尖的公司和行业计划开发新的想法和技术，以减轻工作量。这导致了机器学习制造企业的发展和增长。除了这些不断增长的关键因素外，一些不利因素也导致了市场下滑。然而，为了克服这些挑战，市场将在预测期内迎来机遇。

图 1：机器学习市场规模，2023-2032 年（十亿美元）

来源：二手资料研究、一手资料研究、MRFR 数据库和分析师评论

新冠疫情分析

p与其他行业一样，新冠疫情也影响了机器学习行业。尽管形势严峻，疫情带来的经济衰退也充满不确定性，但一些行业在疫情期间仍在持续增长。在新冠疫情 (covid 19) 期间，机器学习市场保持稳定，并实现了积极的增长和机遇。与其他一些行业相比，全球机器学习市场受到的影响较小。

由于自动化发展和技术进步，全球机器学习 (ML) 市场增长停滞。用于远程工作的二手机器和智能手机种类繁多，导致市场出现积极增长。多个行业在新技术中使用机器学习系统，并支持了市场进步。

• 2020 年 6 月，DeCapprio 等人发表了针对仍处于早期阶段的 COVID-19 大流行的风险研究。在报告中，DeCapprio 等人提到，他们已经使用机器学习为冠状病毒建立了初始脆弱性指数。该实验室进一步表示，随着更多正在进行的研究的数据和结果的发布，机器学习在预测感染风险方面的实际应用将更加广泛。
• 尽管目前已开展并发表了许多针对 COVID-19 的机器学习研究，但事实证明，机器学习技术在预测诸多领域的风险方面都具有不可估量的价值。尤其是在医疗风险方面，机器学习有助于预测三种类型的风险——感染风险、严重程度风险和结果风险。DeCapprio 等人确认，他们将继续研究如何将机器学习应用于相关领域，并助力 COVID-19 的风险预测。

h2市场动态 p市场动态是帮助各行业在全球机器学习市场中生存的重要关键因素。它涵盖了所有推动市场增长、面临挑战、制约因素、抓住机遇以及其他有利因素的因素。这里对所有这些因素逐一进行了详细的讨论。

• 驱动因素

p可以预见，有多种因素将推动全球机器学习市场的增长。预测期内，推动市场增长的主要关键因素是技术和自动化应用的不断增加。除了主要关键驱动因素外，还有其他一些因素。这些因素包括媒体和娱乐、汽车、IT 和电信、教育以及其他政府和非政府部门对机器学习的需求。

此外，近年来，科技行业的数量也在不断增长。如今，内置人工智能系统的技术也正在机器学习市场分析中呈现增长态势。

• 2022 年 10 月 28 日，印度电子公司 (BEL) 宣布与 Meslova 签署协议，共同开发人工智能和机器学习产品和服务，为印度武装部队开发防空 (AD) 系统和平台。Meslova 使用人工智能为一些最大的政府和企业开发特定领域的产品和应用程序。

p这份谅解备忘录将使两家公司能够利用互补的优势和能力，为印度武装部队开发和部署用于防空系统和技术的各种产品和服务，嵌入和集成人工智能和机器学习。

• 机遇

p在新冠疫情期间，几乎所有地区的行业和组织都在使用远程办公和居家办公设施。这增加了机器、智能手机和其他技术设备的使用。学校、学院、政府和非政府部门都在使用基于人工智能系统开发的机器。

因此，根据机器学习市场预测报告，对机器学习等技术的需求很高，并且未来还会进一步增长。各组织和其他部门加大了对人工智能技术建设的投资，以造福全球市场。这些是2032年预测期内机器学习市场值得关注的主要机遇。

• 限制因素

p尽管全球机器学习 (ML) 市场蓬勃发展，但一些限制因素阻碍了全球市场的增长率。全球市场缺乏熟练且经验丰富的人才是导致市场增长受阻的主要制约因素。此外，网络硬件问题、脆弱的数据安全以及算法中的道德指控也阻碍了机器学习市场的增长。然而，全球市场正在努力克服这些限制，实现高效增长。

• 挑战

p全球机器学习市场的增长面临着诸多挑战。对技术进步和自动化技术日益增长的需求，也推动了对机器学习系统的需求。此外，对基于云的平台和服务的广泛接受度日益增长的需求，对全球增长产生了积极的影响。然而，缺乏更熟练的员工和资金不足，无法满足所有需求。

• 累计增长分析

p机器学习系统及其在全球范围内的广泛接受度带来了积极的市场增长。近年来，基于人工智能的平台的使用率不断提高，根据机器学习市场预测，未来还将进一步增长。预计市场份额将达到 38.6 亿美元，复合年增长率为 42.08%。然而，根据挑战和机遇，未来的复合年增长率可能会下降或上升。

• 价值链分析

p随着全球技术行业和组织的不断发展，对机器学习系统的需求也很高。根据预测，有几个因素推动了市场需求。除了加速市场增长的因素外，还有其他几个因素导致市场下滑。然而，未来增长的可能性很大，预计在预测期内市场将进一步增长。这一增长将平衡市场在 covid 19 大流行期间遭受的损失。

细分概述

p机器学习市场进一步细分为以下将讨论的类别及其子细分。这些主要分为五个部分，即服务、组件、垂直行业、最终用户和地理区域。

按服务

ul

• 专业服务

• 管理服务

h3按组件 ul

• 硬件

• 软件

h3按垂直行业 ul

• 政府和国防

• 汽车

• 媒体和娱乐

• BFSI

• 电信

• 零售和电子商务

• 教育

• 医疗保健

• 生命科学

h3按最终用户 ul

• 大型企业

• 小型企业

• 中型企业

h3按地理区域 ul

• 北部美洲

• 欧洲

• 亚太地区

• 拉丁美洲

• 中东和非洲

• 世界其他地区

p2022年5月11日，美国健康管理学院（The Academy）与微软旗下公司Nuance宣布合作启动人工智能协作项目，汇集领先的医疗系统高管，并着眼于未来部署人工智能和机器学习算法。在医疗保健领域使用人工智能和机器学习技术将有助于临床决策、员工支持、规划、患者体验和整体业务战略。

美国健康管理学院和Nuance旨在通过人工智能和机器学习创新，围绕市场力量打造一项新颖的举措。来自美国领先医疗系统 (LHS) 的高层领导在 AI 领域的合作将有助于在临床和运营环境中部署这些技术，并规划未来的用例。

区域洞察

p根据区域划分，机器学习市场涵盖北美、拉丁美洲、欧洲、中东和非洲以及亚太地区等地理分布。在所有这些地区中，北美预计将成为预测期内最具主导地位的地区。这是因为更多发达国家参与其中，并在研发领域引入了新的理念和先进技术。

根据预测，亚太地区的复合年增长率预计将上升。复合年增长率估计上升的唯一原因是亚太地区各行各业对商业生产力的认识不断提高。亚洲机器学习服务提供经验丰富的机器学习能力，是全球最具潜力的地区。

• 2022年10月26日，领先的科技公司AutoFill（日本）宣布开发一项解决方案，该解决方案将视觉技术与多传感器数据融合相结合，利用人工智能和传感器融合技术改进车辆检测流程。机器学习 (ML) 和人工智能正被用于协助繁琐且耗时耗力的车辆检测流程。
• 为了应对这些严峻挑战，利用人工智能和机器学习的数字化解决方案正日益被引入汽车行业。AutoFill表示，其解决方案可以融入运营流程，以识别异常情况并提高检测准确性，从而进一步提高效率、安全性并节省成本。

h3竞争格局 p机器学习市场在全球所有地区都呈现快速增长。近年来，多个行业正在进入该市场，并提供新技术和新方法，在全球范围内提供更优质的便利设施。然而，一些机器学习市场关键参与者表现良好，并为全球该领域的市场增长做出了贡献。一些凭借创新理念和服务服务于市场的主要关键参与者如下：

• Microsoft Corporation（美国）
• Google（美国）
• Amazon.com（美国）
• Intel Corporation（美国）
• Facebook Inc（美国）
• IBM公司（美国）
• 百度公司（中国）
• Wipro Limited（美国）
• Nuance Communications（美国）
• 思科系统公司（美国）
• Apple Inc（美国）

h2机器学习市场行业新闻 ul

• 2022 年 1 月，Acquia 在其客户数据平台上推出了新的零售专用机器学习模型，旨在提高客户生命周期价值。通过此次发布，该公司致力于帮助零售商了解其整个业务运营。 Acquia 与零售商合作，确定其在营销和销售工作中需要协助的领域。

• 2021 年 4 月，微软公司公开了其关于人口健康和基因组研究、交通运输以及劳动力和经济问题的数据库。因此，利用可用公共数据集的机器学习模型的准确性更高。这也使该公司能够借助 Azure 开放数据集提供超大规模洞察，从而提升 Azure 的分析和机器学习解决方案，从而提高机器学习即服务 (MLaaS) 的销量。

• 2021 年 5 月：谷歌云宣布其托管机器学习解决方案/平台 Vertex AI 正式发布。创新的 Vertex AI 产品旨在改进用于跨组织训练和部署人工智能应用程序的模型。此外，Vertex Ai 依托 Google Cloud 提供的服务，通过单一 API 和 UI 创建机器学习模型，从而在更大规模上增强机器学习模型的训练、部署和创建。

• 在线学习和技能提升平台 Geekster 于 2023 年 7 月推出了其 360 度机器学习和数据科学平台，以满足该领域的技术人才需求。该课程的安排如下：学习者将获得私人导师的深度指导，参与超过 25 个实际项目，并与行业专家进行超过 500 小时的现场学习。

• 2023 年 7 月，Deci AI Ltd 作为一家专注于深度学习自动化的人工智能初创公司向公众发布，宣布其已创建一款免费开源的人工智能工具，专门用于组织用于模型训练的数据集。Deci 是一家机器学习开发平台制造商。所开发的平台用于在云端、移动设备以及边缘设备上创建、优化和部署人工智能。

• “NETSCOUT SYSTEMS, INC”，一家性能管理、网络安全和 DDoS 攻击防护解决方案提供商，宣布将于 2023 年 7 月推出 Arbor Edge Defense (AED) 新版本。最新版本的 Arbor Edge Defense (AED) 集成了新的机器学习自适应 DDoS 防护功能。

h2报告概述 h3机器学习正在重新定义工业流程 p就目前情况来看，机器学习市场表现稳定。随着机器学习在媒体和娱乐、汽车和电子商务、教育、医疗保健以及政府和国防等各个垂直行业的应用不断增长，该市场正在见证显著的增长。根据 Market Research Future (MRFR) 的预测，到 2032 年，全球机器学习市场规模将达到 498.75 亿美元，在整个评估期（2022-2032 年）内以 32.8% 的复合年增长率增长。

自动化的普及和工业 5.0 革命的出现将推动未来对机器学习的需求。物联网领域的兴起以及深度学习和分层模式识别等算法的进步将促进机器学习的采用。此外，人工智能在硬件中的应用将是推动市场需求的最重要因素。

机器学习 (ML) 能够分析海量数据，提供更快、更准确的结果，以识别有利可图的机会或危险的风险。它为支持我们现代生活方式的突破性创新提供动力，占领了未来自学人工智能和机器人等领域。

机器学习在预测引擎、在线电视直播等几年前不可能实现的行业中实现了重大的技术升级和成就。因此，机器学习技术已成为席卷全球商业领域的最新流行语。

报告详情

ul

• 历史时期：2018-2021

• 基准年：2021

• 预测期：2022-2032

h3地理分布 ul

• 北美

• 拉丁美洲

• 欧洲

• 中东和非洲

• 亚太地区

• 世界其他地区