AI、机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（sù）改变全球（qiú）行（háng）业（yè）参与者的经营（yíng）方式。随着人工（gōng）智能（néng）在商（shāng）业和商业领域的广泛（fàn）应用，我们看到了从更（gèng）智能（néng）的产品到（dào）专注于（yú）聚焦客（kè）户服务的一切演变。人工（gōng）智能正在从根（gēn）本上改变（biàn）供应商、制造（zào）商和（hé）客（kè）户的（de）交互（hù）和（hé）协作（zuò）方式。

那么，这对原始设备（bèi）制（zhì）造商（shāng）（OEM）意味着什么？简而言之，他们（men）有两个选择。他（tā）们可以通过（guò）整合AI驱动的业务功（gōng）能来调（diào）整他们的解决方案，或（huò）者在这个不断发（fā）展的竞争环境（jìng）中面临被其他（tā）专注（zhù）于AI的先进（jìn）原（yuán）始设备制造（zào）商淘汰的局面。

显（xiǎn）而易见，人工智能（AI）如今无（wú）处不在。它已在某些细分市场应用（yòng）中变得系统化，尤其是在（zài）制药和医疗保健行业（yè）以及零售领（lǐng）域。但（dàn）是，对于OEM来说，至关重（chóng）要（yào）的大规（guī）模机会发挥作用的地方是OEM可以创建可重复（fù）使用的AI解决方案，并将其转移到多个（gè）市场和行业。为了成（chéng）功（gōng）地（dì）做到（dào）这一（yī）点（diǎn），OEM必须了（le）解（jiě）人工智能的两个关键子集以（yǐ）及它们在开发这（zhè）些基础广泛的行业解（jiě）决方案（àn）中所扮演的角（jiǎo）色，这一（yī）点至关重要。这两个子集是机器学（xué）习和深度学习（xí）。

机（jī）器（qì）学习本质上是AI的（de）组（zǔ）成部分。机器学习（xí）是一种系统，具有不断更新和（hé）修改自（zì）身的（de）功能（néng），可以为它提（tí）供新的或附（fù）加的信（xìn）息。由于（yú）机器学习本身就是一个动态过程（chéng），因此它使计算机网络无（wú）需编（biān）程即可（kě）学习。这样，由于（yú）这些系统不需要（yào）人工（gōng）干预，因（yīn）此完全是自给自足（zú）的。

无需人工（gōng）参与，机器学习（xí）系统可以处理它们收集的（de）数据，以便在不到一（yī）秒的时间（jiān）内做出决定。机器学习系统可以在几秒（miǎo）钟内破译以前可能需要花费数周时间（jiān）才能（néng）进行（háng）人类分析和（hé）处理的内容。最终，机器学习程序的最终目标（biāo）是最大程度地（dì）提高其（qí）预测的准确性，同时消除错误。

虽然（rán）机器学习是AI的组成部分，但深度学习可以看作是（shì）机器学习的子集（jí）。描述深（shēn）度学习的最（zuì）简单方法是（shì），理想情况下，其功（gōng）能（néng）类似于人脑的虚拟版本。深度学习与（yǔ）众不同的一（yī）个（gè）关（guān）键领域是它可以（yǐ）构建神经网络。与（yǔ）机器学习所提（tí）供的结（jié）果相比（bǐ），这些神经网络通常会导致更（gèng）准（zhǔn）确的结果。深度学（xué）习还具（jù）有从非结构（gòu）化数（shù）据（jù）中（zhōng）学习的能力（lì）。深度学习系统在吸收每轮新数据时，通过（guò）将其结果逐层（céng）构建（jiàn）在其系统上而闻名（míng）。与机（jī）器学习不同（tóng），因为深度学习可以利用他（tā）们的神经网络，这（zhè）使他们能够做出越来越复杂（zá）的决（jué）策，而无需人工输（shū）入（rù）。

对于原（yuán）始设备制造商而言，人工智能的未来就是现在。没有一家（jiā）企业（yè）或行业不希（xī）望在某种程度（dù）上将人工智能功能融入其组（zǔ）织中。AI与机器学习和深度学习的快速整合正变得越来越普遍。根据GrandViewResearch的最新报告，到2025年，全球人工智能市（shì）场规模预计将达到3900亿美元。该市场预计（jì）将从2019年到（dào）2025年以46.2％的复（fù）合年增长率增长。正因如此（cǐ），那些在人（rén）工智能（néng）、机器学习和深度学习领域“顺冰（bīng）球而行”的（de）原始（shǐ）设备制（zhì）造商，最终将在这（zhè）个呈指数增长（zhǎng）的市场中获（huò）得不成（chéng）比例的更（gèng）大份额。