傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析需要基于歷史數(shù)據(jù)和專家意見的模型來建立變量之間的關(guān)系，而機器學習從結(jié)果出發(fā)，自動尋找預(yù)測變量及其相互之間的關(guān)系。一般來說，當你知道你想要實現(xiàn)的目標是什么，但你不知道實現(xiàn)這個目標需要哪些重要變量的時候，機器學習是非常有價值的，你給機器學習算法一個目標，然后它從數(shù)據(jù)中“學習”哪些因素對實現(xiàn)這一目標很重要。

　　機器學習市場將成安防巨頭關(guān)注重點

近日，Allied Market Research 發(fā)布了一份機器學習芯片市場報告，編譯如下：

機器學習芯片是一種多處理器，可以使機器在無需專門編程的條件下獲得與人類相似的智能。不僅如此，機器學習也給不少行業(yè)帶來了競爭優(yōu)勢，比如自我學習、推理、以及自我糾錯等。其中，神經(jīng)元芯片由于快速恢復(fù)能力和工作效率都很高，因此深受市場歡迎，占到機器學習芯片市場總量的近 30%(2015 年數(shù)據(jù))。根據(jù) Allied Market Research 發(fā)布的一份機器學習芯片市場報告顯示，2015 年，機器學習芯片市場總值約為 44.95 億美元，而到 2022 年，機器學習芯片市場規(guī)模預(yù)計將達到 827.2 億美元，從 2016 年到 2022 年，市場年復(fù)合增長率可達 9.4%。

機器學習芯片被廣泛應(yīng)用在很多行業(yè)，比如機器人、醫(yī)療、汽車影音、消費電子燈。目前，由于自動化電子設(shè)備和人工智能趨勢的推動，也讓機器學習芯片市場獲得了較快發(fā)展。

不僅如此，隨著物聯(lián)網(wǎng)普及率不斷提升，也給機器學習芯片市場增長帶來了機遇。

而在全球機器學習芯片市場里，神經(jīng)元芯片將會成為主流，因為該芯片能夠應(yīng)用于各種不同的行業(yè)領(lǐng)域，比如游戲、無人駕駛汽車、無人機和航空運輸、安防和網(wǎng)絡(luò)安全、語音、圖像識別等。此外，得益于穩(wěn)定性和性能不斷提升，基于閃存技術(shù)的存儲芯片行業(yè)預(yù)計也會得到較快增長。

機器學習市場將成安防巨頭的關(guān)注重點

2015 年，機器學習芯片應(yīng)用最廣泛的就是機器人行業(yè)，占到機器學習芯片行業(yè)應(yīng)用 52% 的份額。此外，機器學習芯片市場增長還得益于人工智能趨勢、多樣化的應(yīng)用領(lǐng)域、以及生產(chǎn)力的不斷提升。

不過，在談到行業(yè)增速這個指標時，消費電子行業(yè)對機器學習芯片的需求將會進一步增長，得益于自動化電子設(shè)備的需求大幅提升，預(yù)計年復(fù)合增長率可以達到最高的 13.1%。

2014 年，北美市場是機器學習芯片的主要收入來源地，而在未來可預(yù)期的時間內(nèi)，隨著自動化醫(yī)療設(shè)備和自動化機器人的需求不斷增長，北美依然會是機器學習芯片最重要的市場，也是最主要的收入來源地。

此外，消費電子、航空航天、以及國防建設(shè)也會推動機器學習芯片市場的發(fā)展，特別是在中國、日本、韓國和印度這些亞洲國家。

由于對自動機械需求的增加，以及汽車和醫(yī)療行業(yè)部署機器學習芯片的需求，拉美、中東和非洲預(yù)計將會是機器學習市場發(fā)展最快的地區(qū)。另外，隨著技術(shù)進步，過去電路復(fù)雜度的問題也將會被逐漸接近，在不久的將來，行業(yè)巨頭們可能會獲得巨大機遇。

機器學習芯片市場四個重要關(guān)注點

一、在 2015 年全球機器學習芯片市場收入中，神經(jīng)元芯片占據(jù)了“統(tǒng)治”地位，在未來可預(yù)期的時間段內(nèi)，神經(jīng)元芯片市場收入年復(fù)合增長率預(yù)計可以達到 7.7%；

二、同樣在未來可預(yù)期的時間段內(nèi)，隨著醫(yī)療設(shè)備和超級計算機應(yīng)用需求的不斷擴大，基于閃存技術(shù)的存儲芯片市場也會得到快速增長；

三、在 2015 年全球機器學習芯片應(yīng)用市場中，機器人行業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，約有 52% 的份額；

四、中國是亞太地區(qū)機器學習芯片需求量最大的市場，占據(jù)約 42% 的份額。

行業(yè)巨頭們想要分到機器學習芯片市場這塊“大蛋糕”，就需要推出新產(chǎn)品，而在這一領(lǐng)域里占據(jù)主導(dǎo)地位的企業(yè)包括 Advanced Micro Devices， Inc.， 谷歌，Graphcore，英特爾，IBM，英偉達，高通，臺灣半導(dǎo)體制造公司有限公司，Wave Computing，以及 XILINX Inc。