人工智能(AI)正在迅速改變全球行業參與者的經營方式。隨著人工智能在商業和商業領域的廣泛應用，我們看到了從更智能的產品到專注于聚焦客戶服務的一切演變。人工智能正在從根本上改變供應商、制造商和客戶的交互和協作方式。

[[328057]]

那么，這對原始設備制造商(OEM)意味著什么?簡而言之，他們有兩個選擇。他們可以通過整合AI驅動的業務功能來調整他們的解決方案，或者在這個不斷發展的競爭環境中面臨被其他專注于AI的先進原始設備制造商淘汰的局面。

顯而易見，人工智能(AI)如今無處不在。它已在某些細分市場應用中變得系統化，尤其是在制藥和醫療保健行業以及零售領域。但是，對于OEM來說，至關重要的大規模機會發揮作用的地方是OEM可以創建可重復使用的AI解決方案，并將其轉移到多個市場和行業。為了成功地做到這一點，OEM必須了解人工智能的兩個關鍵子集以及它們在開發這些基礎廣泛的行業解決方案中所扮演的角色，這一點至關重要。這兩個子集是機器學習和深度學習。

機器學習是核心

機器學習本質上是AI的組成部分。機器學習是一種系統，具有不斷更新和修改自身的功能，可以為它提供新的或附加的信息。由于機器學習本身就是一個動態過程，因此它使計算機網絡無需編程即可學習。這樣，由于這些系統不需要人工干預，因此完全是自給自足的。無需人工參與，機器學習系統可以處理它們收集的數據，以便在不到一秒的時間內做出決定。機器學習系統可以在幾秒鐘內破譯以前可能需要花費數周時間才能進行人類分析和處理的內容。最終，機器學習程序的最終目標是很大程度地提高其預測的準確性，同時消除錯誤。

深度學習是下一個關鍵階段

雖然機器學習是AI的組成部分，但深度學習可以看作是機器學習的子集。描述深度學習的最簡單方法是，理想情況下，其功能類似于人腦的虛擬版本。深度學習與眾不同的一個關鍵領域是它可以構建神經網絡。與機器學習所提供的結果相比，這些神經網絡通常會導致更準確的結果。深度學習還具有從非結構化數據中學習的能力。深度學習系統在吸收每輪新數據時，通過將其結果逐層構建在其系統上而聞名。與機器學習不同，因為深度學習可以利用他們的神經網絡，這使他們能夠做出越來越復雜的決策，而無需人工輸入。

原始設備制造商的黃金機遇

對于原始設備制造商而言，人工智能的未來就是現在。沒有一家企業或行業不希望在某種程度上將人工智能功能融入其組織中。AI與機器學習和深度學習的快速整合正變得越來越普遍。根據GrandViewResearch的最新報告，到2025年，全球人工智能市場規模預計將達到3900億美元。該市場預計將從2019年到2025年以46.2%的復合年增長率增長。正因如此，那些在人工智能、機器學習和深度學習領域“順冰球而行”的原始設備制造商，最終將在這個呈指數增長的市場中獲得不成比例的更大份額。