Mercato giapponese del deep learning per offerta (hardware, software e servizi), per applicazione (riconoscimento delle immagini, riconoscimento dei segnali e data mining), per settore dell'utente finale (sanità , vendita al dettaglio, automotive, sicurezza, produzione e altri), per architettura (RNN, CNN, DBN, DSN e GRU) e per regione, previsioni sulla concorrenza e opportunità 2027
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMercato giapponese del deep learning per offerta (hardware, software e servizi), per applicazione (riconoscimento delle immagini, riconoscimento dei segnali e data mining), per settore dell'utente finale (sanità , vendita al dettaglio, automotive, sicurezza, produzione e altri), per architettura (RNN, CNN, DBN, DSN e GRU) e per regione, previsioni sulla concorrenza e opportunità 2027
Si prevede che il mercato giapponese del deep learning crescerà a un CAGR impressionante nel periodo di previsione, FY2023-FY2027. L'elevata domanda da parte dell'industria manifatturiera, le politiche governative di supporto e i costi hardware in calo sono i fattori principali che guidano la crescita del mercato giapponese del deep learning durante il periodo di previsione.
L'adozione della tecnologia di deep learning da parte dell'industria manifatturiera guida la crescita del mercato
Il governo giapponese sta promuovendo tecnologie avanzate per aumentare i profitti di produttività e ridurre al minimo le perdite subite dalle organizzazioni. La presenza di un'infrastruttura tecnologica ben sviluppata e l'assegnazione di ingenti fondi da parte del governo per attività di ricerca e sviluppo supportano la facile implementazione di tecnologie avanzate nelle infrastrutture esistenti. Il Giappone è leader mondiale nella tecnologia dei robot industriali e prevede di integrare la tecnologia robotica con un framework di deep learning open source per risultati migliori. Le industrie manifatturiere stanno utilizzando robot industriali per semplificare e ottimizzare le loro operazioni. L'aggiunta della tecnologia di deep learning consente al robot industriale di esprimere giudizi accurati durante processi complessi imparando da esempi passati e può condividere la conoscenza istantaneamente con altri robot industriali attuali. I robot industriali possono prendere decisioni informate per selezionare la posizione migliore per raccogliere il blocco da una pila disorganizzata Utilizzando il riconoscimento delle immagini con immagini tridimensionali e apprendimento profondo. Utilizzando la tecnologia di apprendimento profondo, i robot industriali possono rilevare e prevenire i malfunzionamenti in anticipo, il che garantisce una maggiore produttività nelle industrie manifatturiere.
L'elevata domanda di auto a guida autonoma stimola la crescita del mercato
Il progetto annunciato dal governo, "Road to the L4", che mira a stimolare la proliferazione di servizi di mobilità avanzati nel paese, inclusa la guida autonoma di livello 4, dovrebbe creare opportunità redditizie per il mercato giapponese dell'apprendimento profondo. Nelle aree rurali, le persone anziane non possono guidare veicoli con grande precisione, il che si traduce in un aumento del numero di incidenti stradali. Inoltre, il ministero dell'economia, del commercio e dell'industria (METI) ha pianificato di sviluppare 40 siti di prova per taxi autonomi in tutto il paese entro il 2025. I veicoli autonomi o le auto a guida autonoma utilizzano la tecnologia di apprendimento profondo per prevenire il verificarsi di incidenti stradali e migliorare la qualità della vita dei consumatori. Si prevede che l'introduzione di veicoli autonomi per supportare la crescente popolazione geriatrica e lo sviluppo di infrastrutture stradali di supporto accelereranno la crescita del mercato giapponese del deep learning nei prossimi cinque anni.
La crescente adozione della tecnologia di deep learning da parte del settore sanitario supporta la domanda del mercato
L'aumento dell'adozione di tecnologie avanzate da parte del settore sanitario per migliorare l'esperienza del cliente e mantenere in modo efficiente la cartella clinica del paziente sta influenzando positivamente la domanda del mercato. La crescente popolazione geriatrica e l'aumento degli sforzi e degli investimenti da parte del governo leader per migliorare i servizi di assistenza agli anziani stanno accelerando l'adozione della tecnologia di deep learning in tutto il settore sanitario. La tecnologia di deep learning può anche essere utilizzata per ridurre il tempo sprecato nel riconoscimento e nella categorizzazione degli effetti personali del paziente e ottimizzare il processo di assegnazione delle stanze. Si prevede che la maggiore penetrazione dei dispositivi di telemedicina e monitoraggio dei pazienti alimenterà ulteriormente la crescita del mercato giapponese del deep learning per i prossimi cinque anni.
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Segmentazione del mercato
Il mercato giapponese del deep learning è segmentato in offerta, applicazione, settore dell'utente finale, architettura, azienda e distribuzione regionale. In base all'offerta, il mercato è suddiviso in hardware, software e servizi. In base all'applicazione, il mercato è suddiviso in riconoscimento delle immagini, riconoscimento del segnale e data mining. In base al settore dell'utente finale, il mercato è suddiviso in assistenza sanitaria, vendita al dettaglio, automotive, sicurezza, produzione e altri. In base all'architettura, il mercato è suddiviso in RNN, CNN, DBN, DSN e GRU. Il mercato viene studiato anche in base alla distribuzione regionale e le regioni sono principalmente divise in Hokkaido e Tohoku, Kanto, Chubu, Kansai, Chugoku, Shikoku e Kyushu.
Attori del mercato
Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Preferred Networks, Abeja Inc., Cinnamon Inc., Ubie e Ascent Robotics sono i principali attori del mercato che operano nel mercato giapponese del deep learning.
| Attributo | Dettagli |
| Anno base | AF2021 |
| Dati storici | AF2017 –AF2020 |
| Stima Anno | FY2022 |
| Periodo di previsione | FY2023 – FY2027 |
| Unità quantitative | Ricavi in milioni di USD e CAGR per gli anni fiscali 2017-2021 e FY2022-FY2027 |
| Copertura del report | Previsione dei ricavi, quota aziendale, panorama competitivo, fattori di crescita e tendenze |
| Segmenti coperti | · Offerta · Applicazione · Settore dell'utente finale · Architettura |
| Ambito della regione | Hokkaido e Tohoku, Kanto, Chubu, Kansai, Chugoku, Shikoku e Kyushu |
| Aziende chiave descritte | |
| Ambito di personalizzazione | Personalizzazione gratuita del report del 10% con l'acquisto. Aggiunta o modifica al paese e ambito del segmento. |
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