联合学习市场份额、规模、趋势、行业分析报告,由应用程序(工业物联网,药物发现,风险管理,增强和虚拟现实,数据隐私管理、其他);行业垂直;按地区;段预测,2022 - 2030
- 发表日期:9 - 2022
- 页:112
- PDF格式:
- 报告ID: PM2548
- 基准年:2021
- 历史数据:2018 - 2020
报告总结
全球联合学习市场价值为1.1082亿美元,2021年预计增长10.7%的复合年增长率预测期间。毫升的分散的方法。在ML的数据训练积累各边缘设备如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、等等,并进一步分组到一个集中的服务器,自己算法读取数据并生成数据本身。
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然而,这种技术指导一个算法通过各种分散的边缘服务器本地数据,没有替换它。此外,这种技术区块链结,人工智能、云计算、物联网(物联网)。
市场的重要参数之一是确保数据隐私的方法,作为本地数据不上传任何外部服务器。因此,少或没有数据窃听的机会。使用这种技术在各种应用程序的算法,如交通、智能制造、数字医疗等。
在交通运输领域,市场运行在自动驾驶汽车,它帮助提供解决方案减少数据传输量和加快学习方法。同样,智能制造,该方法用于工业4.0。人工智必威开户注册能服务领先的玩家提供了一个方便的解决方案设计的几个目的和工作流。
人工智必威开户注册能服务简单地解决通用用例,例如,改善安全,增加客户接触,和个性化的建议。AI-infused即时消息应用程序,可以使用聊天机器人,和相关智能工具由服务提供商提供量身定制的客户体验。创新的人工智能服务允许航空公必威开户注册司快速设计,交付,重申先进的解决方案和服务。
与ML相关联的各种福利,如消除不必要的成本和复杂的缺陷识别,使毫升一个强大的工具,提高采用率在自然语言处理等各个领域,社交网络过滤,生物信息学,语音识别,计算机视觉,天气预报,手写识别,石油勘探数据分析,面部识别,语音识别,和其他人。增加毫升解决方案领域的应用程序将创建利润丰厚的市场增长的机会。此外,在数据分析技术进步将导致健壮的应用市场,这将创建几个企业的需求。
COVID-19大流行有积极的影响对全球联合学习市场和它的机会。人工智能和ML技术预测和分析全国的威胁COVID-10延伸。此外,人工智能有着至关重要的作用在未来预测的全球COVID-19实时数据的帮助。
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产业动态
增长动力
市场需求对全球联合学习主要是由增加的需要改进学习设备和组织之间。此外,需要允许预测方法没有黑客任何个人信息可能会提高联邦学习行业预测期间。
此外,更大的担忧与数据隐私和安全提高了采用联合学习。技术,如人工智能和ML已经彻底改变了美国的汽车行业。驾驶汽车的人机交互最小化与过去十年相比。
车钥匙估计过时,车辆将由手机控制。在当前的场景中,利用手机预订出租车,跟踪车辆,开放或启动汽车,增强了用户体验要求最小的努力和方便。更大发展自主汽车在未来几年预计将增加采用联合学习。
报告细分
主要是市场划分的基础上应用,垂直行业和地区。
通过应用程序 |
行业垂直 |
按地区 |
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工业物联网在2030年占很大份额
通过应用程序,联合学习市场划分为工业物联网,药物发现,风险管理,增强和虚拟现实,数据隐私管理等等。工业物联网市场预计将在2030年举行一个显著的市场份额上升由于技术进步在发展中经济体中,大数据分析和采用。
等工业物联网提供的优势更大的生产力,降低成本,实现新的商业模式支持联合学习这部分的增长。此外,增加使用的联邦医疗保健领域的学习进一步将在预测期间提供成长机会。betway体育亚洲版入口
汽车部门预计将在预测期增长最快的部分
通过行业垂直联合学习市场划分为零售、汽车、它与电信、医疗保健、BFSI,制造业等。betway体育亚洲版入口在这汽车预计将在预测期间增长最快的部分。
发展中国家不断增长的经济和人口增加的因素造成的增加汽车的使用。此外,采用了人工智能(AI)上升使联邦教育技术和增加车辆自动化驱动的增长水平。此外,无人驾驶汽车节省成本,降低燃料排放,减少交通事故的几率,有望提高潜在市场。
此外,联合学习生产段也获得市场份额。发展人工智能技术预计将支持航空组织改善他们的工程过程。与人工智能合并后,生成设计编程可以让产品设计师评估多种设计选项在一个短的时间。
利用这一创新,设计师可以产生新的经济和轻量级的产品。人工intelligence-powered设计加上3 d打印技术可以应用于制造飞机零部件,如涡轮机和翅膀。因此,联邦教育应用程序可以设计和制造系统重组。
欧洲地区将引领全球联合学习市场到2030年
欧洲区域预计将占更大的联邦学习市场份额。这是由于劳动力的短缺和迅速的新兴生物医学和医疗行业在欧洲地区。必威体育app手机版官网betway体育亚洲版入口此外,医疗行业将提betway体育亚洲版入口高在欧洲由于增长的人口和缺乏适当的卫生保健工作者,导致更大的人工智能等技术的采用。
同样,有一个联合学习药物发现需求将会增加,因为是巨大的,和排序的数据是极其乏味。联合学习是用来分散这些数据。
竞争的洞察力
一些操作在全球市场主要参与者包括Apheris AI GmbH, Acuratio,融会贯通的,Cloudera Inc . DataFleets,分散的机器学习,边缘三角洲,掩盖,FedML,谷歌(Google Inc .), IBM公司、英特尔公司、Lifebit, NVIDIA公司,安全的人工智能实验室,Sherpa.AI。
市场的领头羊投资地域扩张和加强市场存在通过伙伴关系和合作。开发新的和先进的解决方案也帮助这些公司在提高产品在市场上。
最近的进展
2022年6月,英特尔公司进入与Aster创新和合作研究中心和CARPL联邦教育提供一个安全的平台。这种相互协作将有助于促进创新产业,如诊断、基因组学、药物发现和预测医疗。必威体育app手机版官网betway体育亚洲版入口
2021年11月,英伟达公司宣布推出联合学习技术的开源产品,它是一个软件开发工具包,NVDIA耀斑。这是为公司开发人工智能模型。
2021年4月,IBM公司进行产品开发在沃森的人工智能技术,为应用提供新的联邦教育能力毫升技术和提供更高级别的数据隐私和法规遵从性。
联合学习市场报告范围
报告的属性 |
细节 |
在2021年市场规模价值 |
1.1082亿美元 |
2030年的收入预测 |
2.6677亿美元 |
CAGR |
从2022年到2030年的10.7% |
基准年 |
2021年 |
历史数据 |
2018 - 2020 |
预测期 |
2022 - 2030 |
量化单位 |
收入百万美元,从2022年到2030年的复合年增长率 |
部分覆盖 |
通过应用程序,通过行业垂直,地区 |
区域范围 |
北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲;中东和非洲 |
主要的公司 |
Acuratio Apheris AI GmbH,融会贯通的,Cloudera Inc . DataFleets,分散的机器学习,边缘三角洲,掩盖,FedML,谷歌(Google Inc .), IBM公司、英特尔公司、Lifebit, NVIDIA公司,安全的人工智能实验室,Sherpa.AI。 |
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