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中国机器学习开发平台去年市场规模超2亿美元
发布日期: 2020-07-07 15:53      来源: 人民邮电报
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    国际数据公司(IDC)最新发布的《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告显示,中国机器学习开发平台2019年市场规模达2.05亿美元。不过,受新冠肺炎疫情影响,IDC下调了2020年~2021年的市场规模预期。

    各类人工智能应用离不开基于机器学习、深度学习建模开发而成的系统。本次IDC追踪的机器学习开发平台,定位面向开发者、数据科学家、业务分析师的PaaS平台,不包含已经完成开发的诸如人脸识别、语音助理、对话式客服等软件。机器学习开发平台的部署,包括数据获取、数据准备、模型训练、应用程序集成、模型运维、生产监控以及有明确KPI的业务治理过程。在这个过程中,由框架、算法模型、开发语言等各种工具赋能,由数据科学家、业务分析师、数据架构师和专业人员协作,基于数据建模,不断地进行概念验证,将好的模型部署到生产环节中,管理模型运维的全生命周期。

    中国机器学习开发平台市场的发展拥有四大驱动力。

    第一,算力不断提升。受益于算力的不断突破,机器学习、深度学习模型训练和推理的速度持续提升,这加快了AI应用的产业化进程。2020年GTC、英伟达更是发布了将算力再度提升数十倍的基于安培架构的A100 GPU。Intel华为昇腾系列、Xilinx Alveo系列、寒武纪等也在特定领域为AI负载提供加速能力。算力突破将持续推动AI产业快速落地。

    第二,算法模型创新。在经典机器学习、CNN、RNN等神经网络的大分类下,厂商都在不断地推出面向应用场景优化的各种模型。

    第三,开源技术不断发展。主流开源框架Tensorflow、Pytorch、飞桨Paddle和推理框架MNN、TNN、Mace、Openvino等不断进步,使得技术推广应用变得更加便捷、高效。

    第四,厂商积极进行市场投入。不管是创业公司,还是大型互联网公司、IT巨头,均在机器学习、深度学习领域积极投入资金和研发力量,致力于在机器学习这一人工智能的基础关键技术领域有所突破,同时也在致力于降低机器学习开发门槛,让传统企业受益于人工智能。

    尽管机器学习拥有强大的市场驱动力,但制约其发展的“瓶颈”也同样存在。例如,数据资源就绪度、数据质量、能用来建模的数据量;有能力进行模型开发、模型优化的数据科学家;建模人员与行业专家在业务理解上的差异;行业企业内部人员对机器学习、AI项目的配合程度;为机器学习、AI匹配到合适的应用场景等。

    针对机器学习的市场竞争态势,IDC指出,在应用落地情况较好的领域,已经出现了价格战;在较新的应用场景中,厂商则处于同步探索阶段。从产品层面来看,当前的差异化主要体现在端到端开发工具的完备性、提供模型的丰富程度、对云服务的支持、开发过程的可视化程度、平台产品的灵活性和易用性以及产品整体的成熟度等方面。

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