Рынок глубокого обучения в Японии По предложению (оборудование, программное обеспечение и услуги), По применению (распознавание изображений, распознавание сигналов и интеллектуальный анализ данных), По отраслям конечного пользователя (здравоохранение, розничная торговля, автомобилестроение, безопасность, производство и другие), По архитектуре (RNN, CNN, DBN, DSN и GRU) и По регионам, прогноз конку

Ожидается, что рынок глубокого обучения в Японии будет расти впечатляющими среднегодовыми темпами в прогнозируемый период с 2023 по 2027 финансовый год. Высокий спрос со стороны обрабатывающей промышленности, поддерживающая государственная политика и снижение затрат на оборудование являются основными факторами, способствующими росту рынка глубокого обучения в Японии в течение прогнозируемого периода.

Внедрение технологии глубокого обучения в обрабатывающей промышленности стимулирует рост рынка

Правительство Японии продвигает передовые технологии для повышения производительности, прибыли и минимизации потерь, понесенных организациями. Наличие хорошо развитой технологической инфраструктуры и выделение огромных средств правительством на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы поддерживают легкое внедрение передовых технологий в существующую инфраструктуру. Япония является мировым лидером в области промышленных робототехнических технологий и планирует интегрировать робототехнические технологии с открытым исходным кодом для глубокого обучения для достижения лучших результатов. Производственные отрасли используют промышленных роботов для рационализации и оптимизации своих операций. Добавление технологии глубокого обучения позволяет промышленному роботу принимать точные решения во время сложных процессов, изучая прошлые примеры, и может мгновенно делиться знаниями с другими существующими промышленными роботами. Промышленные роботы могут принимать обоснованные решения для выбора наилучшей позиции для подъема блока из неорганизованной кучи, используя распознавание изображений с трехмерными изображениями и глубокое обучение. Используя технологию глубокого обучения, промышленные роботы могут заранее обнаруживать и предотвращать неисправности, что обеспечивает повышение производительности в производственных отраслях.

Высокий спрос на беспилотные автомобили стимулирует рост рынка

Ожидается, что объявленный правительством проект «Дорога к L4», направленный на стимулирование распространения передовых мобильных услуг в стране, включая автономное вождение 4-го уровня, создаст прибыльные возможности для рынка глубокого обучения в Японии. В сельской местности пожилые люди не могут управлять транспортными средствами с большой точностью, что приводит к росту числа дорожно-транспортных происшествий. Кроме того, министерство экономики, торговли и промышленности (METI) запланировало создать 40 испытательных площадок для автономных такси по всей стране к 2025 году. Автономные транспортные средства или беспилотные автомобили используют технологию глубокого обучения для предотвращения возникновения дорожно-транспортных происшествий и повышения качества жизни потребителей. Ожидается, что внедрение автономных транспортных средств для поддержки растущего гериатрического населения и развитие поддерживающей дорожной инфраструктуры ускорит рост рынка глубокого обучения в Японии в течение следующих пяти лет.

Расширенное внедрение технологии глубокого обучения в сфере здравоохранения поддерживает рыночный спрос

Рост внедрения передовых технологий в сфере здравоохранения для улучшения качества обслуживания клиентов и эффективного ведения истории болезни пациента положительно влияет на рыночный спрос. Растущее гериатрическое население и всплеск усилий и инвестиций ведущего правительства в улучшение услуг по уходу за пожилыми людьми ускоряют внедрение технологии глубокого обучения во всей вертикали здравоохранения. Технология глубокого обучения также может использоваться для сокращения времени, затрачиваемого на распознавание и категоризацию вещей пациента, и оптимизации процесса распределения комнат. Ожидается, что рост проникновения телемедицинских устройств и устройств мониторинга пациентов будет способствовать росту рынка глубокого обучения в Японии в течение следующих пяти лет.

Загрузить бесплатный пример отчета

Сегментация рынка

Японский рынок глубокого обучения сегментирован на предложение, приложение, отрасль конечного пользователя, архитектуру, компанию и региональное распределение. В зависимости от предложения рынок делится на оборудование, программное обеспечение и услуги. В зависимости от приложения рынок делится на распознавание изображений, распознавание сигналов и интеллектуальный анализ данных. В зависимости от отрасли конечного пользователя рынок делится на здравоохранение, розничную торговлю, автомобилестроение, безопасность, производство и другие. В зависимости от архитектуры рынок делится на RNN, CNN, DBN, DSN и GRU. Рынок также изучается на основе регионального распределения, и регионы в основном делятся на Хоккайдо и Тохоку, Канто, Тюбу, Кансай, Тюгоку, Сикоку и Кюсю.

Игроки рынка

Amazon Web Services (AWS), Google Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Preferred Networks, Abeja Inc., Cinnamon Inc., Ubie и Ascent Robotics являются основными игроками рынка, работающими на рынке глубокого обучения в Японии.