（文章來源：千家網(wǎng)）

人工智能（AI）正在迅速改變?nèi)蛐袠I(yè)參與者的經(jīng)營方式。隨著人工智能在商業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，我們看到了從更智能的產(chǎn)品到專注于聚焦客戶服務(wù)的一切演變。人工智能正在從根本上改變供應(yīng)商、制造商和客戶的交互和協(xié)作方式。

那么，這對原始設(shè)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(qū)動的業(yè)務(wù)功能來調(diào)整他們的解決方案，或者在這個不斷發(fā)展的競爭環(huán)境中面臨被其他專注于AI的先進原始設(shè)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(yīng)用中變得系統(tǒng)化，尤其是在制藥和醫(yī)療保健行業(yè)以及零售領(lǐng)域。但是，對于OEM來說，至關(guān)重要的大規(guī)模機會發(fā)揮作用的地方是OEM可以創(chuàng)建可重復使用的AI解決方案，并將其轉(zhuǎn)移到多個市場和行業(yè)。為了成功地做到這一點，OEM必須了解人工智能的兩個關(guān)鍵子集以及它們在開發(fā)這些基礎(chǔ)廣泛的行業(yè)解決方案中所扮演的角色，這一點至關(guān)重要。這兩個子集是機器學習和深度學習。

機器學習本質(zhì)上是AI的組成部分。機器學習是一種系統(tǒng)，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(tài)過程，因此它使計算機網(wǎng)絡(luò)無需編程即可學習。這樣，由于這些系統(tǒng)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(tǒng)可以處理它們收集的數(shù)據(jù)，以便在不到一秒的時間內(nèi)做出決定。機器學習系統(tǒng)可以在幾秒鐘內(nèi)破譯以前可能需要花費數(shù)周時間才能進行人類分析和處理的內(nèi)容。最終，機器學習程序的最終目標是最大程度地提高其預測的準確性，同時消除錯誤。

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(guān)鍵領(lǐng)域是它可以構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與機器學習所提供的結(jié)果相比，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常會導致更準確的結(jié)果。深度學習還具有從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中學習的能力。深度學習系統(tǒng)在吸收每輪新數(shù)據(jù)時，通過將其結(jié)果逐層構(gòu)建在其系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這使他們能夠做出越來越復雜的決策，而無需人工輸入。

對于原始設(shè)備制造商而言，人工智能的未來就是現(xiàn)在。沒有一家企業(yè)或行業(yè)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(jù)GrandViewResearch的最新報告，到2025年，全球人工智能市場規(guī)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(lǐng)域“順冰球而行”的原始設(shè)備制造商，最終將在這個呈指數(shù)增長的市場中獲得不成比例的更大份額。
（責任編輯：fqj）