人工智能(AI)正在迅速改变全球行业参与者的经营方式。随着人工智能在商业和商业中的广泛应用，我们看到了从更智能的产品到专注于客户服务的一切演变。人工智能正在从根本上改变供应商、制造商和客户互动和协作的方式。那么，这对原始设备制造商(OEM)意味着什么？简而言之，他们有两个选择。他们可以通过整合AI驱动的业务功能来调整他们的解决方案，或者在这个不断变化的竞争环境中面临被其他以AI为中心的先进OEM所淘汰。很明显，如今人工智能(AI)无处不在。它已在某些细分市场应用中系统化，特别是在制药和医疗保健行业以及零售业。然而，对于原始设备制造商而言，关键的大规模机会发挥作用的地方在于原始设备制造商可以创建可重复使用的人工智能解决方案并将其转移到多个市场和行业。要成功做到这一点，原始设备制造商必须了解人工智能的两个关键子集以及它们在开发这些基础广泛的行业解决方案中所扮演的角色。这两个子集是机器学习和深度学习。机器学习是核心机器学习本质上是人工智能的组成部分。机器学习是一种能够不断更新和修改自身、为其提供新信息或额外信息的系统。由于机器学习本身是一个动态过程，它使计算机网络无需编程即可学习。这样，由于这些系统不需要人为干预，它们是完全自给自足的。在没有人工参与的情况下，机器学习系统可以在不到一秒的时间内处理它们收集的数据以做出决策。机器学习系统可以在几秒钟内破译以前人类需要数周才能分析和处理的内容。归根结底，机器学习程序的最终目标是最大限度地提高预测的准确性，同时消除错误。深度学习是下一个关键阶段虽然机器学习是人工智能不可或缺的一部分，但深度学习可以看作是机器学习的一个子集。描述深度学习最简单的方式是，在理想情况下，它的功能就像人脑的虚拟版本。深度学习与众不同的一个关键领域是它构建神经网络的能力。这些神经网络通常会产生比机器学习提供的结果更准确的结果。深度学习还具有从非结构化数据中学习的能力。深度学习系统以在每一轮摄取新数据时逐层构建结果而闻名。与机器学习不同，深度学习可以利用他们的神经网络，这使他们能够在没有人工输入的情况下做出越来越复杂的决策。OEM的黄金机会对于OEM而言，AI的未来就是现在。没有哪个企业或行业不想在某种程度上将AI功能整合到其组织中。人工智能与机器学习和深度学习的快速集成正变得越来越普遍。根据GrandViewResearch的最新报告，到2025年，全球人工智能市场预计将达到3900亿美元。预计该市场在2019年至2025年将以46.2%的复合年增长率增长。正因如此，“跟随AI、ML和DL中的“冰球”最终将在这个呈指数级增长的市场中占据不成比例的更大份额。
