认知计算市场估值 – 2024-2031

大数据的快速增长，以及对高级分析解决方案的需求不断增长，以便从复杂的数据集中产生有意义的见解，是推动认知计算市场向前发展的主要驱动力。据市场研究分析师称，认知计算市场的估值预计将达到5125.3 亿美元，高于预测值 2024 年的 640 亿美元左右。

各行各业对定制化和情境感知服务的需求不断增长，再加上人工智能和机器学习技术的进步，正在推动认知计算市场的发展。它使市场在 2024 年至 2031 年期间的复合年增长率达到 29.7%。

认知计算市场：定义/概述

认知计算是计算机科学的一个分支，旨在使用先进的算法和机器学习技术模拟人类的思维过程。它指的是能够分析、推理和学习大量复杂数据以做出明智决策或提供见解的系统。这些系统经常使用自然语言处理、模式识别和数据挖掘来评估文本、照片和音频等非结构化数据。

此外，认知计算可应用于各个领域，包括医疗保健领域的疾病诊断和个性化治疗计划、金融领域的欺诈检测和风险评估、客户服务领域的虚拟助手和聊天机器人、制造业领域的预测性维护和质量控制。它能够从多个数据源中理解和提取含义，这使它成为改善众多领域决策和解决问题的强大工具。

哪些因素会推动认知计算需求激增？

各行各业的组织都会生成大量数据。这些“大数据”包含重要的见解，但典型的数据分析工具难以管理其复杂性和数量。认知计算具有从数据中学习和模拟人类推理的能力，可以提供有效的答案。它可以分析大型数据集，找出模式，并提取传统方法难以或无法发现的宝贵见解。企业正在寻找释放数据潜力的方法，对大数据分析能力的日益增长的需求正在推动认知计算市场的发展。

物联网 (IoT) 是配备传感器和互联网接入的物理物品不断扩展的网络。这些设备会生成和传输大量数据，因此需要进行复杂的分析才能理解这些数据。认知计算擅长解释和分析来自物联网设备的实时传感器数据。它可以检测异常、预测设备故障并优化流程，从而提高效率并节省成本。物联网设备的激增对认知计算解决方案的需求巨大，以管理和分析它们生成的数据。

此外，认知计算基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的进步。随着底层技术的发展，认知计算的能力也在不断发展。人工智能的发展使认知系统能够进行更复杂的模式检测和决策。机器学习使认知系统能够从数据中学习并随着时间的推移提高性能。人工智能和机器学习的这些进步为各行各业的应用开辟了新的可能性，从而推动了认知计算市场的增长。

哪些因素阻碍了认知计算市场的增长？

创建和实施认知计算技术的成本很高。这些解决方案需要在技术、软件以及具备数据科学和人工智能技能的专业人员方面进行大量投资。这些系统的复杂性，加上训练数据的必要性，进一步提高了成本壁垒。这对于资源有限的小型企业或团体来说是一个障碍，阻碍了其广泛的市场应用。

此外，“黑匣子”现象是认知计算的挑战之一。这些系统非常复杂，很难理解它们是如何做出特定决策或得出特定结果的。这种缺乏透明度的情况非常严重，尤其是在医疗保健和金融等高风险行业，这限制了市场扩张。

类别敏锐度

平台细分市场如何推动市场增长？

根据分析，平台细分市场估计在预测期内将占据最大的市场份额。平台是构建和交付认知计算应用程序的基础。这些系统提供关键功能，例如数据输入、存储、处理和分析工具。如果没有坚实的基础，开发、训练和运行认知应用程序将面临挑战。平台因其基本意义而在认知计算市场中发挥着重要作用。

认知计算平台环境不断变化，针对不同目的和预算的替代方案多种多样。基于云的平台、本地解决方案和混合模型可满足各种部署需求。此外，针对特定行业（如医疗保健或金融）的定制平台也应运而生，以满足特定用例。这种多样性使消费者能够选择最能满足其需求的平台，从而增加平台的市场份额。

此外，随着认知计算的使用增加，对可扩展并适应不断变化的需求的平台的需求也在增长。组织希望平台能够处理不断增长的数据量和不断变化的应用程序需求。高级认知计算平台提供自主扩展、容器化和与其他系统集成等功能，确保未来扩展的灵活性和可扩展性。这种对可扩展性和灵活性的重视使平台成为希望进入认知计算领域的企业的有吸引力的选择，从而巩固了其市场主导地位。

机器学习如何推动认知计算市场的需求？

预计机器学习 (ML) 技术部门将在预测期内主导认知计算市场。机器学习算法擅长识别模式和根据数据进行预测。这种适应性使它们能够用于广泛的认知计算应用，从金融中的欺诈检测到制造业中的异常识别。ML 模型还可以随着接触新数据而不断学习和改进。这种多功能性使它们成为动态且不断变化的大数据世界的理想选择。

数据收集的爆炸式增长以及计算能力的进步为机器学习的蓬勃发展创造了理想的环境。ML 算法需要大量数据来训练和改进其模型。随着可访问数据的不断增加，企业可以使用机器学习来提取重要见解并做出明智的决策。此外，高性能计算机资源的可负担性和可访问性不断提高，促进了复杂机器学习算法的执行。

此外，机器学习已经存在了几十年，并且取得了长足的进步。由于开源库、预训练模型和基于云的平台的可用性，企业可以更轻松地采用机器学习解决方案。这种用户友好性和易于获取的基础设施降低了各种规模企业的进入门槛，加速了机器学习在认知计算市场的采用。

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国家/地区敏锐度

先进的技术基础设施如何影响北美市场？

据分析师称，预计北美将在预测期内主导认知计算市场。北美政府和企业在认知计算技术上投入了大量资源。这包括用于研发活动的资金、对人工智能初创企业的风险投资以及大公司为发展其认知计算能力而进行的内部投资。这种高水平的投资促进了新技术的不断发展，促进了市场竞争，并最终推动了北美认知计算市场的扩张。

北美公司一直处于在各行各业实施人工智能和大数据分析的前沿。这种早期采用已经形成了数据驱动的决策文化，并为认知计算技术的整合奠定了坚实的基础。银行、医疗保健和制造业等行业的企业已经处理了庞大的数据集，并认识到认知计算在提取见解和优化流程方面的潜在优势。这种对人工智能和大数据的既有关注为认知计算解决方案的采用提供了肥沃的土壤，因为企业已经熟悉了底层技术和数据管理技术。

此外，该地区拥有一批才华横溢的工程师、数据科学家和人工智能研究人员，这为这种创新环境提供了支持。这个人才库使企业能够高效地创建和实施复杂的认知计算系统。

哪些因素促成了亚太地区的快速增长？

据估计，在预测期内，亚太地区在认知计算市场中的增长速度最高。许多亚太地区的政府都在积极推动人工智能和大数据计划。这意味着对促进认知计算技术进步的研究机构、开发计划和基础设施计划进行大量投资。这些政府举措旨在刺激创新，建立人工智能和认知计算方面的国内能力，并使其经济处于技术突破的前沿。中国的“下一代人工智能发展规划”和印度的“国家人工智能战略”等举措表明了该地区政府推动认知计算发展的决心。

亚太地区拥有一批快速壮大的合格工程师、数据科学家和人工智能研究人员。这一人才库对于创建和部署认知计算技术至关重要。该地区的大学正在积极开发人工智能和数据科学课程，从而培养出一批训练有素的人才，以满足对该研究领域日益增长的需求。

此外，亚太地区非常重视创新和技术发展。许多政府积极推动创业，鼓励国内人工智能企业的发展。这种对创新的重视创造了一种充满活力的氛围，加速了认知计算市场的增长。

竞争格局

认知计算市场的竞争格局的特点是众多因素的动态相互作用，例如技术突破、法规遵从性和不断演变的网络安全威胁。

在认知计算市场运营的一些知名参与者包括：

• IBM
• 微软
• 谷歌
• 亚马逊网络服务
• SAP
• 甲骨文
• 惠普企业
• NVIDIA
• 思科系统
• SAS 研究所
• Palantir 技术
• ai
• iCognito
• Appen Limited
• Aylien
• DeepMind
• SenseTime
• 旷视科技

最新发展

• 2023 年 10 月，AWS 宣布推出 Amazon SageMaker Canvas，这是一款用于创建机器学习模型的可视化开发工具。这个用户友好的界面使具有最低限度编码技能的业务用户能够创建和部署基本的机器学习模型，从而可能增加企业内部对认知计算技术的访问。
• 2023 年 9 月，微软宣布广泛发布 Azure 企业认知服务。该产品为企业提供了一套预先构建的 AI 和认知服务，可以简单地将其纳入当前的工作流程和应用程序中。这使得企业无需大量的内部 AI 开发经验即可利用认知计算能力。

报告范围

认知计算市场，按类别

组件：

• 平台
• 服务

部署模式：

• 本地
• 云

组织规模：

• 大型企业
• 中小型企业 (SME)

技术：

• 机器学习（ML）
• 自然语言处理 (NLP)
• 自动推理
• 其他

最终用户行业：

• 银行、金融服务和保险 (BFSI)
• 政府和国防
• 医疗保健
• 零售和电子商务
• IT 和电信
• 其他

地区：

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 南美
• 中东和

市场研究的研究方法：

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