AI、机器学习和（hé）深度学（xué）习将（jiāng）会在（zài）OEM市场大（dà）放光（guāng）彩

人工智能（AI）正在迅速（sù）改变（biàn）全球（qiú）行业参与者的经营方（fāng）式（shì）。随（suí）着人工智（zhì）能（néng）在（zài）商业和商业领（lǐng）域的广（guǎng）泛应（yīng）用，我们看到了（le）从更智能的产品到（dào）专注于聚（jù）焦客户（hù）服（fú）务（wù）的一切演变。人工智能正在（zài）从根（gēn）本上改变供应商、制（zhì）造商和客（kè）户的（de）交互和协作方式。

那么，这对原始（shǐ）设备制造（zào）商（OEM）意味着什么？简而言之，他们有两（liǎng）个选择。他们可以（yǐ）通过整合AI驱动的业务功能来调整（zhěng）他们的解决方案，或者在这个不断发展的竞争环境中面（miàn）临被其他（tā）专注于AI的先（xiān）进原始（shǐ）设备制（zhì）造商淘汰的（de）局面（miàn）。

显而易见，人（rén）工智能（AI）如（rú）今（jīn）无处不在。它已在某些细分市场（chǎng）应用（yòng）中变得系统化（huà），尤其是在制药和（hé）医疗保健行（háng）业以及零售领（lǐng）域。但是（shì），对于OEM来（lái）说，至关重（chóng）要的大规模机会发挥作用的地方是OEM可以创建可重复使用的AI解决方（fāng）案，并（bìng）将其转移到多个市场和行业（yè）。为了（le）成功地做到这一点，OEM必须了（le）解人工（gōng）智能的两个关键子集以及它们在开（kāi）发这些（xiē）基（jī）础广泛的行（háng）业解（jiě）决方案中所扮演的角色（sè），这一点至关重要。这（zhè）两个子（zǐ）集是机器学习和深（shēn）度（dù）学习。

机器学（xué）习本质上是AI的组成部（bù）分。机器学习（xí）是（shì）一种系统，具有不断（duàn）更（gèng）新和修改自身的功（gōng）能，可以为它提（tí）供新的或附加的信息。由于（yú）机器学习（xí）本身就（jiù）是一个（gè）动态过程（chéng），因此它使计算机（jī）网络无需（xū）编程即可学习。这样，由于这（zhè）些系（xì）统不需要人工干预，因此完全是自给自足的。

无需人工（gōng）参（cān）与（yǔ），机器学习系统（tǒng）可以处（chù）理它们收（shōu）集的数据，以便（biàn）在不到一秒（miǎo）的时间内做出决定。机器（qì）学习系统可（kě）以在（zài）几秒钟内破译以前可能需要花费数周时间才能进（jìn）行人类（lèi）分析和处理的内容。最终，机器学习程序的最终目标是最大程（chéng）度地提（tí）高其预测的（de）准确性（xìng），同时消除错误（wù）。

虽然机器学（xué）习是AI的组成部分，但深度学（xué）习（xí）可以看作是机器学习的（de）子集。描述深（shēn）度（dù）学习的最简（jiǎn）单（dān）方法是，理想情况下，其（qí）功（gōng）能类似于人（rén）脑的虚拟版（bǎn）本。深度学习与众不同的（de）一个关键（jiàn）领域（yù）是它可以构建神经网（wǎng）络。与机（jī）器学习所提（tí）供的结果相比，这些神经网（wǎng）络通常（cháng）会导致更（gèng）准确（què）的结果。深度学习还具有从非结构化数据中学习的（de）能（néng）力。深度（dù）学习（xí）系统在吸收每（měi）轮新数据（jù）时，通过将其结果逐层构建在其系统上（shàng）而闻名。与机器（qì）学习不同，因为深度学（xué）习可以利用（yòng）他们（men）的神经网络，这使他们（men）能够做（zuò）出越来越复杂的决（jué）策，而（ér）无需人工输入（rù）。

对于原（yuán）始设备制（zhì）造商而言，人工智能的未来就是（shì）现在。没（méi）有一家企业（yè）或行业不希望在某（mǒu）种程度上（shàng）将人工智（zhì）能功能融入其组织（zhī）中。AI与（yǔ）机器学习和深度（dù）学习（xí）的快速整合（hé）正变得（dé）越来越普遍（biàn）。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3900亿美元。该市场预计将从2019年到（dào）2025年以（yǐ）46.2％的（de）复合年增长率增长。正因如此，那些在（zài）人工智能、机器学习和深（shēn）度学（xué）习（xí）领域“顺冰（bīng）球而行”的（de）原始设备制造商，最（zuì）终将在这个呈指数增长的（de）市场中获得（dé）不成比例的（de）更大份额。