机器学习平台市场增长驱动因素
机器学习平台市场增长的一大驱动力是算力的不断提升。随着加速计算技术的不断突破，机器学习、深度学习模型的训练和推理速度持续提升，这加快了AI应用产业化的进程。2020年，GTC、英伟达发布了将算力再度提升数十倍的安培架构的A100GPU。Intel华为升腾系列、XilinxAlveo系列、寒武纪等也在特定领域为AI负载提供加速能力。算力的突破将继续推动AI产业快速落地。
算法模型的创新也是市场增长的重要驱动力。在经典机器学习、CNN、RNN等神经网络的大分类下，厂商都在不断地推出面向应用场景优化的各种模型。开源技术的发展，包括主流开源框架Tensorflow,Pytorch,飞桨Paddle,推理框架MNN,TNN,Mace,Openvino等等，也包括上文提到的算法模型，开源发展使得技术推广应用更加便捷、高效。
厂商端对于AutoML等降低机器学习门槛技术的不断投入，也是拉动市场增长的驱动力。随着各行业对数据的需求量增多，对处理和分析数据的效率要求变高，一系列机器学习算法应运而生。针对不同的数据和不同模型需求，选择和使用适当的机器学习算法可以更高效地解决一些实际问题。
人口老龄化及劳工成本上升推动了自动化需求的增加，这也间接促进了机器学习平台市场的增长。许多国家及地区正面临人口老化及劳工成本上升的挑战，例如，在中国内地，65岁及以上人口占总人口的比例从2017年的13.3%增长到2022年的14.9%。这种转变给制造业等劳动密集型行业带来了挑战，熟练工人减少会导致劳动力短缺和生产力下降。因此，许多工业部门的制造和其他业务正在向自动化发展，导致对工业机器人的需求激增，尤其是在中国内地等地。这些行业可以从工业机器人提供的可扩展性和速度中大大受益。
机器人领域取得或适用的技术进步促进了工业机器人市场的增长，例如，传统机器人只能执行单一任务，而最新的柔性机器人可以适应不同的生产需求，执行多种任务，从而大幅拓展工业机器人技术的应用领域。数字化的不断发展也提升了工业机器人的性能，推动市场增长。
以上就是机器学习平台市场增长的主要驱动力。可以看出，这些驱动力主要来自于技术进步和市场需求两个方面。随着技术的不断进步和市场需求的不断增加，机器学习平台市场的增长势头预计将保持强劲。
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