沙特阿拉伯机器学习市场，按部署模式（云和本地）、按组织规模（中小企业和大型企业）、按服务（专业服务和托管服务）、按应用（BFSI、政府和国防、医疗保健、零售商、IT 和电信、制造业等）、按地区、竞争预测和机会，2018 年至 2028 年

沙特阿拉伯机器学习市场

不断发展的技术创新和使用工具进行自动化决策的采用

不断发展的技术进步提高了系统准确性并推动了市场扩张。人们使用各种基于机器学习的系统，包括语音识别、图片识别和推荐系统。例如，沙特阿拉伯的国家航空公司在利雅得举行的第二届全球人工智能峰会上宣布了将语音识别和虚拟现实纳入其服务的计划。语音识别系统的准确性迅速提高了技术的支持，从而推动了许多应用对机器学习的需求。

通过机器学习分析大量数据。识别潜在的危险风险和有利可图的可能性通常会产生更快、更精确的数据。通过将机器学习 (ML) 与人工智能和智能计算相结合，可以使其在处理大量数据和信息方面更加高效。

在沙特阿拉伯，组织使用基于机器学习的工具实现决策自动化。他们目前正在试验越来越复杂的人工智能 (AI) 应用，以实现数字化转型。在提高员工敬业度和提高消费者忠诚度的同时，机器学习还使企业能够提高营收增长并使用 ML 改进流程。

机器人和自动驾驶汽车方面的最新投资

由于机器学习与机器人的结合，机器学习市场确实有所增长。由于传感器技术和材料的快速发展，机器人技术经历了多次发展。例如，根据普华永道的数据，到 2030 年，沙特阿拉伯的人工智能和机器人行业预计将创造超过 1,352 亿美元的收入，占该国国内生产总值的 12.4%。

据 SAE International 称，当驾驶员激活汽车上的驾驶员支持功能时，车辆的驾驶级别将从 0 变为 2，这是沙特通讯社 (SPA) 在沙特数据和人工智能管理局 (SDAIA) 的电子版中报道的。 ML 机器学习的兴起增强了机器人提供自动驾驶汽车和飞机等项目的能力。因此，市场在预测期内可能会增长。

机器学习的有益趋势之一是预测可再生能源和发电量。由于风能和太阳能等主要可再生能源的性质，能源和公用事业领域对预测的需求不断增加，这些能源是可变的并且依赖于外部因素。然而，风速和太阳辐射强度从来都不一致。为了保持能源供需平衡，机器学习领域的公司正在向能源和公用事业公司提供软件和服务。

缺乏熟练的员工阻碍了市场增长

然而，缺乏具有分析才能的熟练员工以及对能够监控分析材料的人员的需求日益增长是大多数公司在将机器学习纳入其业务流程时面临的主要挑战。自从大数据出现以来，隐私问题就一直笼罩着每一项开发和新算法。机器学习也是如此，它只是通过分析大数据来学会自己思考。这些是阻碍市场崛起的一些主要问题。

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市场细分

市场参与者

全球领先的市场参与者

最新发展

沙特数据和人工智能管理局 (SDAIA) 于 2019 年 8 月根据皇家命令成立，以引领该国向数据驱动型经济转型，其政策制定过程始于前一年。

全球最大的人工智能会议之一表示，此次活动由沙特数据和人工智能管理局 (SDAIA) 组织，来自 90 多个国家的 200 多名演讲者和商界领袖在三天的约 100 场会议中发表了自己的原创想法。此外，除了约 15,000 名现场代表外，此次会议还吸引了约 21,000 名在线参会者。