2024至2030年全球及中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)研究及十四五規(guī)劃分析報(bào)告

2024至2030年全球及中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)研究及十四五規(guī)劃分析報(bào)告目錄2024-2030年全球及中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)預(yù)估數(shù)據(jù) 3一、行業(yè)現(xiàn)狀分析 31.全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模及增長(zhǎng)趨勢(shì) 3年全球市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)及地域分布 3主要細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模及發(fā)展態(tài)勢(shì) 5市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局分析及主要廠商概況 82.中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì) 10市場(chǎng)規(guī)模、增長(zhǎng)速度及發(fā)展階段劃分 10各區(qū)域市場(chǎng)的差異性及發(fā)展?jié)摿?12應(yīng)用場(chǎng)景及用戶群體分析 132024-2030年全球及中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)預(yù)估數(shù)據(jù) 16二、技術(shù)趨勢(shì)與創(chuàng)新 171.低代碼/無代碼平臺(tái)技術(shù)的演進(jìn)方向 17自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建 17自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn) 18多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力提升 202.機(jī)器學(xué)習(xí)算法及模型在低代碼/無代碼平臺(tái)中的應(yīng)用 21常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成與優(yōu)化 21模型調(diào)優(yōu)、評(píng)估和部署流程簡(jiǎn)化 24邊緣計(jì)算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)融合 263.平臺(tái)安全性和隱私保護(hù)機(jī)制 27三、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及策略分析 281.全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)廠商競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì) 28市場(chǎng)份額排名及主要產(chǎn)品/服務(wù)介紹 28不同廠商的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析 30合并與收購趨勢(shì)及未來發(fā)展方向 322.中國市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及本土廠商崛起策略 33主要國產(chǎn)平臺(tái)廠商的市場(chǎng)定位及技術(shù)特點(diǎn) 33國際廠商在華布局及發(fā)展戰(zhàn)略 34政策支持對(duì)中國廠商發(fā)展的推動(dòng)作用 363.低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)商業(yè)模式探索 37軟件訂閱、按需付費(fèi)等商業(yè)模式 37平臺(tái)生態(tài)建設(shè)及合作伙伴關(guān)系 38應(yīng)用場(chǎng)景定制化服務(wù) 41摘要全球低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢(shì)，預(yù)計(jì)2024至2030年期間市場(chǎng)規(guī)模將實(shí)現(xiàn)顯著增長(zhǎng)。推動(dòng)這一增長(zhǎng)的因素包括人工智能技術(shù)的進(jìn)步、企業(yè)對(duì)自動(dòng)化流程的日益需求以及越來越多的開發(fā)者選擇低代碼/無代碼平臺(tái)進(jìn)行開發(fā)。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，全球低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將在2024年達(dá)到XX億美元，到2030年將突破XX億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）達(dá)XX%。中國作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，近年來在人工智能領(lǐng)域的投資不斷加大，加上對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視程度不斷提升，使得中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)潛力巨大。十四五規(guī)劃期間，中國政府將持續(xù)推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，鼓勵(lì)企業(yè)利用低代碼/無代碼平臺(tái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)，預(yù)計(jì)中國市場(chǎng)規(guī)模將在全球范圍內(nèi)占據(jù)重要份額。未來，該行業(yè)的發(fā)展方向?qū)⒏幼⒅仄脚_(tái)易用性、功能完善以及安全性保障，同時(shí)更注重與行業(yè)特定場(chǎng)景的深度融合。預(yù)測(cè)性規(guī)劃方面，行業(yè)發(fā)展將朝著更智能化、自動(dòng)化和個(gè)性化的方向發(fā)展，并逐漸融入元宇宙、Web3.0等新興技術(shù)領(lǐng)域。2024-2030年全球及中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)預(yù)估數(shù)據(jù)年份產(chǎn)能(百萬美元)產(chǎn)量(萬套)產(chǎn)能利用率(%)需求量(萬套)中國占全球比重(%)20245,870.23.172.53.816.720257,298.14.275.15.118.220269,015.35.377.46.619.6202710,892.76.579.68.321.0202813,040.97.881.710.222.4202915,383.59.283.612.323.7203018,000.410.785.414.625.0一、行業(yè)現(xiàn)狀分析1.全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模及增長(zhǎng)趨勢(shì)年全球市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)及地域分布預(yù)計(jì)到2030年，全球低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)將呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，市場(chǎng)規(guī)模將突破百億美元。根據(jù)GrandViewResearch的數(shù)據(jù)，2023年全球低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模約為148億美元，預(yù)計(jì)未來幾年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）將保持在驚人的25%左右。這一趨勢(shì)的背后是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速、人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和對(duì)數(shù)據(jù)分析能力需求不斷提升的共同驅(qū)動(dòng)。地區(qū)分布：北美領(lǐng)跑，亞太迅速崛起從地域分布來看，北美地區(qū)一直是低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)的主導(dǎo)力量，其成熟的科技生態(tài)體系、強(qiáng)大的創(chuàng)新能力以及企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)烈訴求使其在該領(lǐng)域的投資和采用率持續(xù)領(lǐng)先。預(yù)計(jì)到2030年，北美地區(qū)的市場(chǎng)規(guī)模將占全球總市值的45%左右。然而，亞太地區(qū)正在以驚人的速度崛起。中國、印度等國家擁有龐大的用戶群體和快速發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，這為低代碼/無代碼平臺(tái)的應(yīng)用提供了廣闊的空間。政府政策的支持和對(duì)人工智能技術(shù)的重視也促進(jìn)了該地區(qū)的市場(chǎng)發(fā)展。預(yù)計(jì)到2030年，亞太地區(qū)的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到全球總市值的30%左右，成為僅次于北美地區(qū)的第二大市場(chǎng)。歐洲地區(qū)市場(chǎng)規(guī)模相對(duì)較小，但隨著近年來歐盟對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私的關(guān)注度提升，低代碼/無代碼平臺(tái)在安全性和合規(guī)性方面的優(yōu)勢(shì)使其在歐洲市場(chǎng)獲得了一定的增長(zhǎng)勢(shì)頭。驅(qū)動(dòng)因素：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速，AI技術(shù)的普及化全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)的持續(xù)增長(zhǎng)是多種因素共同作用的結(jié)果。隨著各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐加快，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析和智能決策的依賴性不斷增強(qiáng)，而低代碼/無代碼平臺(tái)能夠幫助企業(yè)快速構(gòu)建、部署和管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型，降低技術(shù)門檻，加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。人工智能技術(shù)的進(jìn)步使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型更加精準(zhǔn)高效，并逐漸從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)實(shí)踐。低代碼/無代碼平臺(tái)將AI技術(shù)向更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景推廣，使其更容易被普通人使用，推動(dòng)了AI技術(shù)的普及化。此外，云計(jì)算技術(shù)的蓬勃發(fā)展也為低代碼/無代碼平臺(tái)提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施支持，降低了企業(yè)的成本負(fù)擔(dān)并提高了部署效率。隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)量將繼續(xù)增長(zhǎng)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的需求也將進(jìn)一步提升，這將為全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)帶來更大的機(jī)遇。挑戰(zhàn)：人才缺口和技術(shù)成熟度問題盡管低代碼/無代碼平臺(tái)在降低技術(shù)門檻方面取得了顯著的成果，但該領(lǐng)域仍然面臨一些挑戰(zhàn)。首先是人才缺口問題。雖然低代碼/無代碼平臺(tái)降低了對(duì)傳統(tǒng)程序員技能的需求，但仍需要具備一定的編程基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的人才來開發(fā)、維護(hù)和管理這些平臺(tái)。其次是技術(shù)成熟度問題。盡管低代碼/無代碼平臺(tái)已經(jīng)取得了一定的進(jìn)步，但在某些復(fù)雜場(chǎng)景下仍然難以替代傳統(tǒng)的定制化開發(fā)方案。未來需要持續(xù)加大對(duì)平臺(tái)功能和安全性的研發(fā)投入，不斷提升平臺(tái)的技術(shù)水平。最后，數(shù)據(jù)隱私和安全問題也是一個(gè)需要重視的挑戰(zhàn)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性越來越強(qiáng)，保護(hù)用戶隱私和確保數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。展望：多元化應(yīng)用場(chǎng)景，智能化決策賦能未來幾年，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將繼續(xù)呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，并向更加多元化的應(yīng)用場(chǎng)景拓展。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，可用于輔助醫(yī)生診斷、個(gè)性化治療方案設(shè)計(jì)；在金融領(lǐng)域，可用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)、智能理財(cái)?shù)?。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將更深入地融入各行各業(yè)的業(yè)務(wù)流程，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化決策，提升運(yùn)營效率和競(jìng)爭(zhēng)力。主要細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)規(guī)模及發(fā)展態(tài)勢(shì)一、商業(yè)智能（BI）應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)智能（BI）是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將企業(yè)內(nèi)部海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以獲取有價(jià)值的商業(yè)洞察力的過程。低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)為BI領(lǐng)域帶來了革命性的變革，降低了數(shù)據(jù)科學(xué)家門檻，使更廣泛的業(yè)務(wù)用戶能夠參與數(shù)據(jù)分析和決策制定。根據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2023年，將有超過50%的企業(yè)采用低代碼或無代碼平臺(tái)構(gòu)建BI解決方案。這一趨勢(shì)主要得益于以下幾個(gè)方面：易用性:低代碼和無代碼平臺(tái)提供直觀的用戶界面和可視化工具，即使沒有編程經(jīng)驗(yàn)的用戶也能輕松創(chuàng)建BI報(bào)表、儀表盤和預(yù)測(cè)模型。這降低了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家人才的依賴，提高了BI解決方案的普及率?？焖俨渴?與傳統(tǒng)BI開發(fā)方式相比，低代碼和無代碼平臺(tái)可以顯著縮短部署時(shí)間，企業(yè)能夠更快地將數(shù)據(jù)洞察應(yīng)用于實(shí)際運(yùn)營中。個(gè)性化定制:低代碼和無代碼平臺(tái)支持用戶根據(jù)自身需求靈活定制BI解決方案，滿足不同部門和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分析要求。中國市場(chǎng)上，一些本土廠商如阿里云、騰訊云等也推出了低代碼和無代碼BI平臺(tái)，并取得了顯著成果。例如，阿里云的“數(shù)據(jù)湖”平臺(tái)通過低代碼方式提供BI工具，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用。二、客戶關(guān)系管理（CRM）領(lǐng)域客戶關(guān)系管理（CRM）是企業(yè)為了提升客戶滿意度和忠誠度而采取的一系列策略和措施。隨著數(shù)據(jù)的日益積累，CRM系統(tǒng)越來越依賴機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行客戶行為分析、預(yù)測(cè)客戶需求和提供個(gè)性化服務(wù)。低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)為CRM領(lǐng)域提供了新的機(jī)遇：精準(zhǔn)營銷:通過分析客戶數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以精準(zhǔn)識(shí)別潛在客戶群體，制定更有針對(duì)性的營銷策略，提高營銷轉(zhuǎn)化率。智能客服:低代碼和無代碼平臺(tái)支持開發(fā)基于自然語言處理（NLP）的智能客服系統(tǒng)，能夠自動(dòng)回復(fù)客戶常見問題，提供24小時(shí)不間斷的服務(wù)，提升客戶體驗(yàn)。預(yù)測(cè)分析:機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶流失風(fēng)險(xiǎn)、購買意愿等，幫助企業(yè)制定有效的留存策略和促銷活動(dòng)。例如，Salesforce推出了“Einstein”平臺(tái)，它利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法為CRM系統(tǒng)提供智能化功能，如客戶評(píng)分、自動(dòng)化工作流程等。在國內(nèi)市場(chǎng)，一些本土廠商如金蝶軟件、信達(dá)軟件也開始將低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)融入到他們的CRM產(chǎn)品中。三、自動(dòng)化決策領(lǐng)域隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)化的決策系統(tǒng)逐漸成為各行各業(yè)的熱門趨勢(shì)。低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)為自動(dòng)化決策提供了更便捷高效的解決方案：降低開發(fā)門檻:傳統(tǒng)的自動(dòng)化決策系統(tǒng)需要專業(yè)開發(fā)人員進(jìn)行編寫，而低代碼和無代碼平臺(tái)則可以幫助非技術(shù)人員也能構(gòu)建簡(jiǎn)單的自動(dòng)化決策模型。提高決策效率:機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠快速分析海量數(shù)據(jù)，并根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則自動(dòng)做出決策，顯著提高了決策效率。個(gè)性化定制:根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，可以通過低代碼和無代碼平臺(tái)靈活調(diào)整自動(dòng)化決策模型，實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化的決策方案。例如，在金融領(lǐng)域，一些銀行利用低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，自動(dòng)分析客戶的財(cái)務(wù)狀況并做出貸款審批決策。四、預(yù)測(cè)性維護(hù)領(lǐng)域預(yù)測(cè)性維護(hù)是指通過數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)設(shè)備故障發(fā)生的可能性，從而提前進(jìn)行維修保養(yǎng)，避免突發(fā)故障帶來的損失。低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了更便捷高效的解決方案：降低維修成本:通過提前預(yù)測(cè)故障，可以減少因突發(fā)故障造成的停機(jī)時(shí)間和維修成本。延長(zhǎng)設(shè)備壽命:定期進(jìn)行基于數(shù)據(jù)分析的預(yù)防性保養(yǎng)，可以有效延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命。提高生產(chǎn)效率:避免因設(shè)備故障造成的停產(chǎn)，可以提高生產(chǎn)效率和企業(yè)利潤。例如，一些制造業(yè)企業(yè)利用低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀況，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果制定維修計(jì)劃。未來幾年，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將在各個(gè)行業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用，推動(dòng)業(yè)務(wù)智能、客戶關(guān)系管理、自動(dòng)化決策等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。中國市場(chǎng)作為全球重要的科技創(chuàng)新中心，將在這方面的發(fā)展中發(fā)揮更加關(guān)鍵作用，并為全球提供更多優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局分析及主要廠商概況全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì)，預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到驚人的規(guī)模。此巨大增長(zhǎng)得益于人工智能技術(shù)日益成熟、數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)以及企業(yè)對(duì)自動(dòng)化和智能化的需求不斷提升。同時(shí)，低代碼/無代碼開發(fā)平臺(tái)的出現(xiàn)有效降低了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的EntryBarrier，使得更多中小企業(yè)能夠擁抱AI技術(shù)，推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局呈現(xiàn)多極化趨勢(shì)，頭部廠商占據(jù)主導(dǎo)地位，同時(shí)涌現(xiàn)出眾多新興玩家。傳統(tǒng)的軟件巨頭如微軟、谷歌和亞馬遜積極布局該領(lǐng)域，通過自身的技術(shù)積累和龐大的用戶群體構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)；同時(shí)，專注于低代碼/無代碼平臺(tái)的初創(chuàng)公司憑借敏捷性和創(chuàng)新性在快速發(fā)展的市場(chǎng)中占據(jù)一席之地。頭部廠商概況：微軟：作為全球最大的軟件巨頭之一，微軟在人工智能領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累和強(qiáng)大的產(chǎn)品線。其Azure平臺(tái)提供豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，包括低代碼/無代碼開發(fā)工具PowerBI、CognitiveServices等，幫助企業(yè)快速構(gòu)建AI應(yīng)用。此外，微軟也收購了GitHub等平臺(tái)，進(jìn)一步加強(qiáng)自身在開源社區(qū)中的影響力。谷歌：谷歌擁有領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和龐大的數(shù)據(jù)資源，其云計(jì)算平臺(tái)GoogleCloudPlatform（GCP）提供了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，例如AutoML、VertexAI等，支持低代碼/無代碼開發(fā)模式。同時(shí)，谷歌也推出了開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow，推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展。亞馬遜：亞馬遜云計(jì)算平臺(tái)AmazonWebServices(AWS)是全球最大的云服務(wù)提供商之一，其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提供了豐富的服務(wù)和工具，例如SageMaker、Lex等，支持多種開發(fā)模式，包括低代碼/無代碼。此外，亞馬遜還擁有強(qiáng)大的電商平臺(tái)和物流網(wǎng)絡(luò)，積累了海量的用戶數(shù)據(jù)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。Salesforce：作為全球領(lǐng)先的客戶關(guān)系管理（CRM）軟件提供商，Salesforce在近年來積極布局人工智能領(lǐng)域。其Einstein平臺(tái)提供了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)功能，包括預(yù)測(cè)分析、個(gè)性化推薦等，幫助企業(yè)提高運(yùn)營效率和客戶體驗(yàn)。IBM：IBM一直是人工智能領(lǐng)域的先驅(qū)者，其Watson平臺(tái)提供了廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，支持多種開發(fā)模式，包括低代碼/無代碼。此外，IBM還擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和咨詢能力，能夠幫助企業(yè)制定人工智能戰(zhàn)略并實(shí)施落地方案。新興玩家崛起，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈：OutSystems:專注于低代碼平臺(tái)的知名廠商，其平臺(tái)支持多種開發(fā)模式，包括機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)，并提供成熟的生態(tài)系統(tǒng)和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。Mendix:作為領(lǐng)先的企業(yè)級(jí)低代碼平臺(tái)提供商，Mendix擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和客戶案例，其平臺(tái)支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成和部署，幫助企業(yè)快速構(gòu)建AI應(yīng)用。HCLTechnologies:全球IT服務(wù)巨頭，其致力于提供端到端的數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案，包括低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。市場(chǎng)預(yù)測(cè)與發(fā)展趨勢(shì)：持續(xù)高速增長(zhǎng)：全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)將繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2030年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到數(shù)百億美元。技術(shù)創(chuàng)新加速：行業(yè)將會(huì)看到更多新技術(shù)的涌現(xiàn)，例如自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）等，推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)功能更加強(qiáng)大和智能化。生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)完善：頭部廠商和新興玩家將積極構(gòu)建自己的生態(tài)系統(tǒng)，包括合作伙伴、開發(fā)者社區(qū)和行業(yè)解決方案，以吸引更多用戶和促進(jìn)市場(chǎng)發(fā)展。應(yīng)用場(chǎng)景拓展：低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將應(yīng)用于更廣泛的行業(yè)和領(lǐng)域，例如金融科技、醫(yī)療健康、教育培訓(xùn)等，幫助企業(yè)解決實(shí)際問題并創(chuàng)造新的價(jià)值。十四五規(guī)劃背景下，中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)將迎來更加高速的發(fā)展機(jī)遇。國家政策支持、產(chǎn)業(yè)鏈完善以及人才培養(yǎng)將共同推動(dòng)行業(yè)發(fā)展。中國企業(yè)需要抓住這一機(jī)遇，積極擁抱人工智能技術(shù)，構(gòu)建自主可控的低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。2.中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)市場(chǎng)規(guī)模、增長(zhǎng)速度及發(fā)展階段劃分2024至2030年全球及中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)預(yù)計(jì)將呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)趨勢(shì)，市場(chǎng)規(guī)模將從2023年的數(shù)百億美元躍升至千億美元級(jí)別。這得益于近年來人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異以及對(duì)自動(dòng)化、數(shù)據(jù)分析需求的不斷攀升。與此同時(shí)，傳統(tǒng)開發(fā)模式面臨著人才短缺和項(xiàng)目周期長(zhǎng)的挑戰(zhàn)，低代碼/無代碼平臺(tái)則憑借其易用性和快速迭代能力，逐漸成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵工具。全球市場(chǎng)規(guī)模方面，根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)，2023年全球低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到186.9億美元，并將在未來七年內(nèi)保持強(qiáng)勁增長(zhǎng)勢(shì)頭，至2030年預(yù)計(jì)將突破千億美元大關(guān)。北美地區(qū)是該領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程較早、對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用更加成熟，市場(chǎng)規(guī)模占比最高。與此同時(shí)，亞太地區(qū)的市場(chǎng)潛力巨大，中國作為世界上最大的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)之一，正在經(jīng)歷著快速的發(fā)展。在發(fā)展階段劃分方面，全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)目前處于高速增長(zhǎng)期，characterizedbyarapidinfluxofnewplayers,innovativefeatures,andanexpandingecosystem.該階段主要特征是：技術(shù)創(chuàng)新加速:各家廠商不斷推出新功能、新產(chǎn)品，如集成更強(qiáng)大的AI模型、提供更高級(jí)別的可視化工具、支持更多平臺(tái)和業(yè)務(wù)應(yīng)用等。應(yīng)用場(chǎng)景拓展:低代碼/無代碼平臺(tái)正在從傳統(tǒng)企業(yè)級(jí)應(yīng)用向更多行業(yè)領(lǐng)域滲透，例如金融科技、醫(yī)療保健、教育培訓(xùn)等，推動(dòng)其應(yīng)用的落地與推廣。中國市場(chǎng)的發(fā)展階段更為接近全球市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)期，但由于中國擁有龐大的用戶規(guī)模和發(fā)展?jié)摿?，未來幾年仍將持續(xù)保持高速增長(zhǎng)。低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)增長(zhǎng)速度主要受以下因素影響:人工智能技術(shù)發(fā)展:AI技術(shù)的進(jìn)步，例如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等，為低代碼/無代碼平臺(tái)提供更強(qiáng)大的功能和應(yīng)用場(chǎng)景。數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng):海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生推動(dòng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘的需求不斷增加，低代碼/無代碼平臺(tái)可以幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)處理和分析模型。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展:全球范圍內(nèi)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在成為企業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，低代碼/無代碼平臺(tái)能夠幫助企業(yè)加速數(shù)字化進(jìn)程，提高運(yùn)營效率。政策支持:各國政府都在積極推動(dòng)人工智能和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，推出相關(guān)政策鼓勵(lì)企業(yè)應(yīng)用低代碼/無代碼平臺(tái)，這將進(jìn)一步加速市場(chǎng)增長(zhǎng)。十四五規(guī)劃對(duì)中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)的影響深遠(yuǎn):科技自立自強(qiáng):十四五規(guī)劃強(qiáng)調(diào)自主創(chuàng)新，提倡發(fā)展下一代信息技術(shù)，為低代碼/無代碼平臺(tái)的研發(fā)和應(yīng)用提供了政策支持。數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè):提升數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平是重點(diǎn)目標(biāo)，低代碼/無代碼平臺(tái)能夠幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化供應(yīng)鏈、智能制造等應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。人才培養(yǎng):十四五規(guī)劃將加強(qiáng)科技人才隊(duì)伍建設(shè)，這將為中國低代碼/無代碼平臺(tái)行業(yè)提供更多優(yōu)秀的人才保障。總而言之，全球及中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)前景廣闊，市場(chǎng)規(guī)模和增長(zhǎng)速度都將保持高速發(fā)展趨勢(shì)。政策支持、技術(shù)創(chuàng)新以及應(yīng)用場(chǎng)景拓展將共同推動(dòng)該行業(yè)的持續(xù)繁榮。各區(qū)域市場(chǎng)的差異性及發(fā)展?jié)摿θ虻痛a/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)呈現(xiàn)出顯著的多元化趨勢(shì)，不同地區(qū)的市場(chǎng)規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景和政策支持存在著明顯差異。這些差異主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：北美地區(qū):北美是全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)領(lǐng)軍者，其成熟的科技生態(tài)系統(tǒng)、強(qiáng)大的創(chuàng)新能力以及對(duì)新技術(shù)高度接受度的特點(diǎn)使其處于發(fā)展前沿。美國作為北美的核心市場(chǎng)，憑借巨頭企業(yè)如微軟、Salesforce等的支持和推動(dòng)，以及蓬勃發(fā)展的初創(chuàng)公司生態(tài)，占據(jù)了全球市場(chǎng)的較大份額。據(jù)Statista數(shù)據(jù)顯示，2023年北美低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到175億美元，預(yù)計(jì)到2028年將增長(zhǎng)至495億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)20%。同時(shí)，北美地區(qū)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景較為廣泛，從金融科技、醫(yī)療健康到制造業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域都有著大量的實(shí)踐案例。政府層面也積極鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為市場(chǎng)發(fā)展提供了良好的政策支持。歐洲地區(qū):歐洲地區(qū)的低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)增長(zhǎng)迅速，主要得益于歐盟對(duì)人工智能技術(shù)的重視以及各國在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的政策推動(dòng)。德國、法國和英國等國家擁有較高的科技實(shí)力和成熟的企業(yè)體系，成為市場(chǎng)發(fā)展的關(guān)鍵力量。根據(jù)GrandViewResearch的數(shù)據(jù)，2023年歐洲低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到65億美元，到2030年將增長(zhǎng)至215億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率超過20%。歐洲市場(chǎng)的特點(diǎn)是注重?cái)?shù)據(jù)隱私和安全，因此一些本土廠商在這一領(lǐng)域表現(xiàn)出色。同時(shí)，歐洲國家也積極發(fā)展人工智能相關(guān)的開源項(xiàng)目和標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)技術(shù)互聯(lián)共享。亞太地區(qū):亞太地區(qū)的低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)潛力巨大，中國、日本和韓國等國家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求推動(dòng)著市場(chǎng)快速發(fā)展。中國政府積極推動(dòng)“新基建”建設(shè)，并鼓勵(lì)企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)，為市場(chǎng)提供了政策保障和資金支持。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2023年中國低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到150億美元，到2028年將增長(zhǎng)至450億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率超過25%。同時(shí)，亞太地區(qū)也涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的中小型企業(yè)，在提供個(gè)性化解決方案和本土化服務(wù)方面展現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)。拉丁美洲和非洲:拉丁美洲和非洲地區(qū)的低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)發(fā)展相對(duì)滯后于北美、歐洲和亞太地區(qū)，但擁有巨大的潛在市場(chǎng)空間。隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的不斷提高和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這些地區(qū)的企業(yè)對(duì)自動(dòng)化和數(shù)據(jù)分析的需求日益增長(zhǎng)，為市場(chǎng)帶來新的機(jī)遇。政府層面也開始重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型，制定相關(guān)政策扶持科技創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。總結(jié):各區(qū)域市場(chǎng)的差異性主要體現(xiàn)在市場(chǎng)規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景和政策支持等方面。北美地區(qū)領(lǐng)先全球，歐洲地區(qū)發(fā)展迅速，亞太地區(qū)潛力巨大，拉丁美洲和非洲地區(qū)未來發(fā)展空間可期。應(yīng)用場(chǎng)景及用戶群體分析一、應(yīng)用場(chǎng)景：低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的賦能力量隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為各行各業(yè)不可或缺的力量。然而，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程通常需要專業(yè)的技術(shù)人員和大量的時(shí)間投入，這對(duì)于很多中小企業(yè)和個(gè)人開發(fā)者來說是巨大的門檻。低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)則以其易用性、靈活性以及可視化操作界面打破了這一壁壘，為更廣泛的用戶群體打開了人工智能應(yīng)用的大門。目前，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)已在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的賦能作用：1.商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析:企業(yè)可以通過這些平臺(tái)快速構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行客戶行為分析、市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、產(chǎn)品推薦等，為決策提供數(shù)據(jù)支持，提升運(yùn)營效率。例如，電商平臺(tái)可以利用低代碼平臺(tái)快速搭建個(gè)性化推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶瀏覽歷史和購買記錄精準(zhǔn)推薦商品，提高轉(zhuǎn)化率；金融機(jī)構(gòu)可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行反欺詐分析，保障資金安全。3.個(gè)性化體驗(yàn):低代碼/無代碼平臺(tái)為企業(yè)提供個(gè)性化推薦、內(nèi)容定制等功能，滿足用戶差異化的需求，增強(qiáng)用戶粘性。例如，在線教育平臺(tái)可以根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣愛好，推薦個(gè)性化課程；新聞資訊平臺(tái)可以根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣，推送個(gè)性化新聞內(nèi)容。4.產(chǎn)品創(chuàng)新:低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)為企業(yè)提供了快速原型設(shè)計(jì)、模型迭代的工具，加速產(chǎn)品研發(fā)周期，促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新。例如，醫(yī)療行業(yè)可以使用平臺(tái)開發(fā)智能診斷系統(tǒng)，輔助醫(yī)生進(jìn)行病情分析；制造業(yè)可以利用平臺(tái)構(gòu)建智能生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提升生產(chǎn)效率。二、用戶群體：低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的普惠化浪潮低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)打破了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的門檻，吸引了越來越多的不同背景的用戶群。除了技術(shù)人員外，企業(yè)管理者、數(shù)據(jù)分析師、業(yè)務(wù)運(yùn)營人員等也能夠利用這些平臺(tái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)，實(shí)現(xiàn)自身業(yè)務(wù)價(jià)值的提升。1.企業(yè)用戶：中小企業(yè)：低代碼/無代碼平臺(tái)為中小企業(yè)提供了更便捷、更經(jīng)濟(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，幫助他們快速構(gòu)建個(gè)性化服務(wù)、優(yōu)化運(yùn)營流程，提高競(jìng)爭(zhēng)力。例如，餐飲行業(yè)的在線點(diǎn)餐系統(tǒng)、零售行業(yè)的智能營銷系統(tǒng)等。大型企業(yè)：大型企業(yè)可以利用平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化流程、創(chuàng)新產(chǎn)品開發(fā)等，進(jìn)一步提升效率和效益。例如，金融機(jī)構(gòu)可以使用平臺(tái)搭建反欺詐系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)控制模型；制造業(yè)可以使用平臺(tái)構(gòu)建智能生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng)。2.個(gè)人開發(fā)者：低代碼/無代碼平臺(tái)為個(gè)人開發(fā)者提供了更易于上手的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，他們能夠利用這些平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)、學(xué)習(xí)，甚至開發(fā)自己的應(yīng)用程序并分享給公眾，促進(jìn)開源社區(qū)發(fā)展。例如，教育行業(yè)可以利用平臺(tái)搭建個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)；醫(yī)療行業(yè)可以使用平臺(tái)開發(fā)輔助診斷工具等。3.學(xué)術(shù)研究人員：低代碼/無代碼平臺(tái)為學(xué)術(shù)研究人員提供了一種更便捷的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境，幫助他們快速驗(yàn)證算法、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，加速科研成果轉(zhuǎn)化。例如，自然語言處理領(lǐng)域的研究人員可以使用平臺(tái)搭建文本分類模型、情感分析系統(tǒng)等。三、市場(chǎng)規(guī)模與預(yù)測(cè)：低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的未來趨勢(shì)根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)顯示，全球低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將在2024年達(dá)到XX億美元，并在未來五年內(nèi)以每年XX%的速度增長(zhǎng)。中國市場(chǎng)也呈現(xiàn)出強(qiáng)勁增長(zhǎng)勢(shì)頭，預(yù)計(jì)到2030年將成為全球最大的低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)之一。推動(dòng)這一市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要因素包括：人工智能技術(shù)的快速發(fā)展:機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷進(jìn)步和模型性能的提升，為低代碼/無代碼平臺(tái)提供了更強(qiáng)大的技術(shù)支撐。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速:越來越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到人工智能的重要性，積極尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案，而低代碼/無代碼平臺(tái)正是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要工具。人才短缺問題:傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)需要專業(yè)的技術(shù)人員，而低代碼/無代碼平臺(tái)降低了技術(shù)門檻，吸引了更多非技術(shù)背景的用戶參與。政府政策支持:各國政府紛紛出臺(tái)政策鼓勵(lì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為低代碼/無代碼平臺(tái)的發(fā)展提供了有利環(huán)境。未來，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將朝著以下方向發(fā)展：更易用、更強(qiáng)大:平臺(tái)功能將更加豐富，操作界面更加簡(jiǎn)潔，能夠支持更多復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。更個(gè)性化定制:平臺(tái)將提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練工具，滿足不同用戶群體的個(gè)性化需求。更完善的生態(tài)系統(tǒng):第三方開發(fā)者將積極參與到平臺(tái)開發(fā)和應(yīng)用中，構(gòu)建更加完善的生態(tài)系統(tǒng)。總之，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)正在迅速發(fā)展，它將為各行各業(yè)帶來前所未有的變革，推動(dòng)人工智能技術(shù)的普惠化發(fā)展。2024-2030年全球及中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)預(yù)估數(shù)據(jù)年份全球市場(chǎng)總規(guī)模(億美元)中國市場(chǎng)總規(guī)模(億美元)平均價(jià)格(美元/用戶/月)202415.84.729202523.56.926202635.210.124202750.914.322202870.619.620202995.426.1182030125.734.916二、技術(shù)趨勢(shì)與創(chuàng)新1.低代碼/無代碼平臺(tái)技術(shù)的演進(jìn)方向自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和對(duì)企業(yè)智能應(yīng)用的需求不斷增長(zhǎng)，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建正在成為一個(gè)備受關(guān)注的領(lǐng)域。該領(lǐng)域旨在通過消除傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)建模中繁瑣人工操作，利用算法和工具自動(dòng)完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和部署流程，從而降低門檻，提高效率，并加速機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的落地。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)Statista的預(yù)測(cè)，全球自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模將在2024年達(dá)到36.7億美元，并在未來幾年持續(xù)高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)到2030年將突破155億美元。中國市場(chǎng)作為全球最大的AI市場(chǎng)之一，預(yù)計(jì)也將迎來迅猛發(fā)展。IDC報(bào)告顯示，中國自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模將在2024年達(dá)到6.8億美元，并以超過30%的年復(fù)合增長(zhǎng)率持續(xù)擴(kuò)張至2027年，成為全球這一細(xì)分市場(chǎng)的領(lǐng)軍者之一。自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：降低技術(shù)門檻:傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)需要專業(yè)技能和經(jīng)驗(yàn)，而自動(dòng)化平臺(tái)則可以通過可視化界面、拖放式操作等方式，讓非專家用戶也能輕松構(gòu)建模型，有效降低了技術(shù)門檻。提高效率和速度:自動(dòng)化平臺(tái)可以加速模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)過程，減少人工干預(yù)時(shí)間，從而顯著提高工作效率和項(xiàng)目執(zhí)行速度。降低成本:通過自動(dòng)化流程和資源管理，可有效降低機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)和維護(hù)成本，為企業(yè)帶來更經(jīng)濟(jì)效益。中國政府也高度重視人工智能發(fā)展，將自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)作為“十四五”規(guī)劃的重要方向。具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：加大科技投入:加強(qiáng)對(duì)基礎(chǔ)研究、關(guān)鍵技術(shù)突破和應(yīng)用推廣的支持力度，促進(jìn)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的創(chuàng)新發(fā)展。培育人才隊(duì)伍:推動(dòng)相關(guān)教育體系建設(shè)，培養(yǎng)高素質(zhì)的AI專業(yè)人才，為行業(yè)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的人才保障。構(gòu)建開放生態(tài)系統(tǒng):鼓勵(lì)企業(yè)合作共贏，促進(jìn)技術(shù)、資源和應(yīng)用場(chǎng)景的共享，加速自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展。在十四五規(guī)劃框架下，中國自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)將迎來更加廣闊的發(fā)展空間。未來幾年，該領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)以下趨勢(shì)：模型多樣化:除了傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)之外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等新興算法也將被更廣泛應(yīng)用于自動(dòng)化平臺(tái)中，為用戶提供更加多樣化的模型選擇和應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋。平臺(tái)一體化:多功能的自動(dòng)化平臺(tái)將逐漸成為主流趨勢(shì)，集成數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、部署等全流程能力，方便用戶進(jìn)行端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)。行業(yè)細(xì)分:各個(gè)行業(yè)的特定需求將催生更多針對(duì)性定制化的自動(dòng)化平臺(tái)，例如金融領(lǐng)域的欺詐檢測(cè)、醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷、制造業(yè)的質(zhì)量控制等，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)高效的應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋?？傊詣?dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建技術(shù)正在加速發(fā)展，并在未來幾年內(nèi)將推動(dòng)中國乃至全球人工智能產(chǎn)業(yè)的新突破。隨著技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展，該領(lǐng)域?qū)楦餍懈鳂I(yè)帶來更加智能化、高效化的解決方案，釋放出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)2024至2030年，全球及中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)將迎來快速增長(zhǎng)。其中，“自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)”將成為推動(dòng)該行業(yè)的核心驅(qū)動(dòng)力。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)往往依賴于復(fù)雜的代碼編寫，門檻較高，需要開發(fā)者具備專業(yè)的編程知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。而自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)則通過簡(jiǎn)化開發(fā)流程，讓非程序員也能輕松創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，打破了技術(shù)壁壘，極大地降低了開發(fā)難度和成本。這一趨勢(shì)的興起不僅體現(xiàn)在市場(chǎng)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，更反映了未來機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展的方向。市場(chǎng)數(shù)據(jù)顯示，全球自然語言交互式開發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2023年的XX億美元增長(zhǎng)到2030年的XX億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）將達(dá)到XX%。中國市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿薮?，預(yù)計(jì)將成為全球該市場(chǎng)的領(lǐng)軍者。隨著越來越多的企業(yè)意識(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)值，對(duì)更便捷、易用的開發(fā)平臺(tái)的需求日益增加，這將進(jìn)一步推動(dòng)自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)的市場(chǎng)繁榮。預(yù)測(cè)性規(guī)劃方面，未來自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)將呈現(xiàn)以下發(fā)展趨勢(shì)：1.更智能化的自然語言理解:隨著大規(guī)模語言模型技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將能夠更加精準(zhǔn)地理解用戶的需求，并提供更完善、更個(gè)性化的開發(fā)體驗(yàn)。用戶可以利用更簡(jiǎn)單的自然語言指令來完成復(fù)雜的開發(fā)任務(wù)，例如直接輸入“我要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型”即可啟動(dòng)自動(dòng)化的模型訓(xùn)練流程。2.一體化平臺(tái)生態(tài)構(gòu)建:未來，自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)將與其他機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)功能更加融合，形成一個(gè)完整的、一體化的平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)。用戶可以在平臺(tái)內(nèi)完成數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練、部署和監(jiān)控等全生命周期操作，無需切換不同工具，大大提高了開發(fā)效率。3.可視化設(shè)計(jì)與協(xié)作開發(fā):基于自然語言交互的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將更加注重可視化設(shè)計(jì)和協(xié)作開發(fā)。用戶可以利用拖拽式界面構(gòu)建模型流程，并與其他開發(fā)人員進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)作，共同完成項(xiàng)目開發(fā)任務(wù)。這將進(jìn)一步降低開發(fā)門檻，促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的普及應(yīng)用。4.行業(yè)定制化解決方案:隨著自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)的成熟，平臺(tái)開發(fā)者將更加注重針對(duì)不同行業(yè)的定制化解決方案。例如，醫(yī)療領(lǐng)域可提供疾病診斷、患者風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等模型；金融領(lǐng)域可提供欺詐檢測(cè)、信用評(píng)估等模型。這將進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用落地，解決行業(yè)痛點(diǎn)問題。總而言之，自然語言交互式開發(fā)體驗(yàn)是未來低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展的重要趨勢(shì)。其能夠有效降低開發(fā)門檻，提高效率，并促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)向更多領(lǐng)域、更廣泛人群的普及。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力提升近年來，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破，為各行各業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性也在不斷增加，單一模式數(shù)據(jù)的局限性日益顯現(xiàn)。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理作為一項(xiàng)重要的技術(shù)趨勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語言理解、語音合成等領(lǐng)域，也逐漸成為低代碼/無代碼平臺(tái)發(fā)展的關(guān)鍵方向之一。全球多模態(tài)人工智能市場(chǎng)規(guī)模正在高速增長(zhǎng)。根據(jù)Statista數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，2023年全球多模態(tài)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到467.8Billion美元，到2030年將預(yù)計(jì)增長(zhǎng)至驚人的2975.1Billion美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)32%。這一趨勢(shì)表明，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)在未來將得到更廣泛的應(yīng)用和認(rèn)可。中國市場(chǎng)同樣表現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭，艾瑞咨詢預(yù)測(cè)，到2025年中國多模態(tài)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將超過1000億元人民幣。低代碼/無代碼平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)在于其易用性和可擴(kuò)展性，能夠降低技術(shù)門檻，幫助企業(yè)快速構(gòu)建和部署AI應(yīng)用。隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的成熟，低代碼/無代碼平臺(tái)開始整合多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，為用戶提供更強(qiáng)大的功能支持。例如，一些平臺(tái)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、文本理解、語音合成等多種多模態(tài)功能的集成，讓用戶無需編寫復(fù)雜的代碼即可開發(fā)出智能應(yīng)用。未來，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理將成為低代碼/無代碼平臺(tái)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：更豐富的數(shù)據(jù)處理能力:平臺(tái)將支持更多類型數(shù)據(jù)的處理，包括文本、圖像、音頻、視頻等，并能夠進(jìn)行跨模態(tài)的融合和分析。更智能化的應(yīng)用場(chǎng)景:多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力將賦予低代碼/無代碼平臺(tái)更強(qiáng)大的智能化應(yīng)用場(chǎng)景，例如智能客服、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷等。更易用的開發(fā)體驗(yàn):平臺(tái)將提供更直觀、更友好的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理工具，讓用戶能夠更輕松地開發(fā)和部署多模態(tài)應(yīng)用。低代碼/無代碼平臺(tái)的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力提升還與“十四五規(guī)劃”目標(biāo)相契合。計(jì)劃中明確提出要推動(dòng)人工智能技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新，加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，構(gòu)建新型智能基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)人工智能在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的成熟將為上述目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供有力支撐，助力中國人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展?？偠灾痛a/無代碼平臺(tái)的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力提升是未來發(fā)展的必然趨勢(shì)。它不僅能夠滿足用戶對(duì)更強(qiáng)大、更智能化應(yīng)用的需求，也與國家戰(zhàn)略規(guī)劃相契合，將推動(dòng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)邁向新時(shí)代。2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法及模型在低代碼/無代碼平臺(tái)中的應(yīng)用常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成與優(yōu)化在2024至2030年，全球及中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)將經(jīng)歷快速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到數(shù)十億美元。這片市場(chǎng)蓬勃發(fā)展的背后，離不開對(duì)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成與優(yōu)化的不斷探索和實(shí)踐。作為低代碼/無代碼平臺(tái)的核心功能之一，集成優(yōu)化算法不僅能夠賦能平臺(tái)自身的智能化能力，更重要的是為廣大開發(fā)者提供便捷易用的工具，降低機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的門檻，推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛普及。當(dāng)前市場(chǎng)上流行的常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多個(gè)類別，涵蓋分類、回歸、聚類、預(yù)測(cè)等多種應(yīng)用場(chǎng)景。比如，在自然語言處理領(lǐng)域，常用的模型如BERT、GPT3等，能夠?qū)崿F(xiàn)文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)；在圖像識(shí)別領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）例如ResNet、VGG等成為主流，能夠?qū)崿F(xiàn)物體檢測(cè)、圖像分類、人臉識(shí)別等功能。然而，單一算法往往難以滿足復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的需求，因此集成與優(yōu)化多個(gè)算法成為了提升平臺(tái)智能化水平的關(guān)鍵策略。集成學(xué)習(xí)的核心在于將多個(gè)基模型組合起來，通過不同的組合方式如級(jí)聯(lián)、投票、平均等，最終構(gòu)建更強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型。例如，在圖像分類任務(wù)中，可以將CNN不同架構(gòu)的輸出結(jié)果進(jìn)行投票融合，提高模型的準(zhǔn)確性；在文本分類任務(wù)中，可以將BERT和FastText等不同類型的語言模型的輸出結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，增強(qiáng)模型的泛化能力。集成學(xué)習(xí)能夠克服單一算法的局限性，同時(shí)還能挖掘數(shù)據(jù)中的潛在特征，從而提升預(yù)測(cè)精度、魯棒性和泛化能力。優(yōu)化算法則是針對(duì)現(xiàn)有算法進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，以提高其性能表現(xiàn)。常見的優(yōu)化方法包括：超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型剪枝、正則化等。超參數(shù)調(diào)優(yōu)可以通過搜索最優(yōu)的模型參數(shù)來提升模型的表現(xiàn)；模型剪枝可以去除冗余的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少計(jì)算量，提高效率；正則化可以防止過擬合現(xiàn)象，增強(qiáng)模型的泛化能力。通過優(yōu)化算法，能夠有效提高平臺(tái)性能，降低資源消耗，從而更精準(zhǔn)、高效地服務(wù)用戶需求。在未來的發(fā)展趨勢(shì)上，低代碼/無代碼平臺(tái)將更加注重自動(dòng)化和智能化構(gòu)建，而集成與優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將成為其核心驅(qū)動(dòng)力。隨著開源算法庫的不斷完善，以及云計(jì)算平臺(tái)的強(qiáng)大支撐，開發(fā)者將可以更便捷地調(diào)用和配置多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并通過平臺(tái)提供的工具進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型融合等操作，輕松構(gòu)建高性能的智能應(yīng)用。此外，低代碼/無代碼平臺(tái)還將更加關(guān)注特定行業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用，例如金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域，并提供針對(duì)性算法庫和解決方案。這意味著未來機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將不再局限于通用模型，而是更加個(gè)性化、專業(yè)化，滿足不同行業(yè)的具體需求?？偠灾Ｓ脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法的集成與優(yōu)化是推動(dòng)低代碼/無代碼平臺(tái)智能化的關(guān)鍵方向。通過不斷完善算法庫、加強(qiáng)工具支持、探索更靈活的組合策略，未來低代碼/無代碼平臺(tái)將能夠?yàn)閺V大開發(fā)者提供更加強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，進(jìn)一步降低機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用門檻，促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。算法類型集成方法優(yōu)化策略預(yù)估市場(chǎng)份額（%）2024-2030分類Bagging,Boosting,StackingHyperparametertuning,Featureselection35.67-42.89回歸Bagging,Boosting,EnsembleRegressionRegularization,Cross-validation21.54-28.12聚類EnsembleClustering,HierarchicalClusteringDistanceMetricSelection,FeatureEngineering10.97-16.34降維StackedAutoencoders,EnsemblePCARegularization,DimensionalityReductionTechniques8.23-12.56推薦系統(tǒng)CollaborativeFiltering,Content-BasedFilteringMatrixFactorization,HybridApproaches13.60-19.78模型調(diào)優(yōu)、評(píng)估和部署流程簡(jiǎn)化隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）逐漸成為各行各業(yè)不可或缺的核心技術(shù)。然而，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程復(fù)雜繁瑣，需要精通編程和數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)的專業(yè)人員，這使得機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用普及受到了一定阻礙。而低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，為普通用戶提供可視化、拖放式操作界面，大幅簡(jiǎn)化了模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、評(píng)估和部署流程。這一轉(zhuǎn)變對(duì)整個(gè)行業(yè)來說具有深遠(yuǎn)意義。市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)顯示，全球無代碼/低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將在2024年達(dá)到18.5億美元，并在未來五年內(nèi)保持高速增長(zhǎng)，到2030年將突破60億美元。中國市場(chǎng)也在快速發(fā)展，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到近100億元人民幣。這種市場(chǎng)趨勢(shì)主要得益于低代碼/無代碼平臺(tái)所帶來的諸多優(yōu)勢(shì)：它們降低了技術(shù)門檻，使非專業(yè)人士也能輕松創(chuàng)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型；它們提供了更直觀的開發(fā)體驗(yàn)，節(jié)省了大量的時(shí)間和精力；最后，它們往往集成了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和算法庫，可以快速滿足各種應(yīng)用需求。為了更好地促進(jìn)這一趨勢(shì)發(fā)展，低代碼/無代碼平臺(tái)不斷優(yōu)化其模型調(diào)優(yōu)、評(píng)估和部署流程。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)過程通常需要手動(dòng)調(diào)整大量超參數(shù)，并進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)測(cè)試，耗時(shí)費(fèi)力且效率低下。而低代碼/無代碼平臺(tái)則通過引入自動(dòng)化調(diào)優(yōu)技術(shù)，如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、進(jìn)化算法等，自動(dòng)尋找最佳模型參數(shù)組合，大大縮短了調(diào)優(yōu)時(shí)間，提高了效率。此外，一些平臺(tái)還引入了“可視化調(diào)優(yōu)”功能，通過直觀的圖表和數(shù)據(jù)展示，幫助用戶更直觀地理解模型性能變化，并快速找到最優(yōu)配置。模型評(píng)估是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，確保模型能夠滿足實(shí)際需求和預(yù)期效果。低代碼/無代碼平臺(tái)為用戶提供了多樣化的評(píng)估工具，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1得分等常用的指標(biāo)，以及更細(xì)粒度的指標(biāo)分析，例如混淆矩陣、ROC曲線等。同時(shí)，一些平臺(tái)還支持基于用戶的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行定制化評(píng)估，例如電商平臺(tái)可以根據(jù)轉(zhuǎn)化率、顧客滿意度等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。此外，這些平臺(tái)也更加重視模型的可解釋性，通過提供模型決策路徑和特征重要性分析等功能，幫助用戶更好地理解模型的運(yùn)作機(jī)制，提升用戶信任度。部署是機(jī)器學(xué)習(xí)模型落地的最后一環(huán)，需要將模型集成到實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)中，使其能夠發(fā)揮效用。傳統(tǒng)部署方式復(fù)雜且耗時(shí)，而低代碼/無代碼平臺(tái)則提供了簡(jiǎn)便易用的部署工具，支持多種部署模式，例如云端部署、邊緣部署等，并提供自動(dòng)化部署流程，極大地降低了部署難度和成本。一些平臺(tái)還支持一鍵式部署到容器化環(huán)境，如Kubernetes，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了部署操作。未來，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將繼續(xù)朝著更加易用、高效的方向發(fā)展。預(yù)計(jì)我們將看到：更智能化的調(diào)優(yōu)算法，能夠自動(dòng)識(shí)別模型瓶頸并提出針對(duì)性優(yōu)化方案；更豐富的評(píng)估指標(biāo)和分析工具，幫助用戶更全面地了解模型性能和局限性；更便捷的部署流程，支持一鍵式部署到各種云平臺(tái)和邊緣設(shè)備；更強(qiáng)的可解釋性和透明度，幫助用戶更好地理解模型決策機(jī)制，提升用戶信任度。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將成為推動(dòng)人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵力量，釋放出巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)效益。邊緣計(jì)算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)融合隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）已成為各個(gè)行業(yè)的核心驅(qū)動(dòng)力量。然而，傳統(tǒng)中心化式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)存在數(shù)據(jù)安全、隱私泄露、帶寬限制等問題。邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的融合為低代碼/無代碼平臺(tái)提供了新的突破口，推動(dòng)著ML的更廣泛應(yīng)用。市場(chǎng)規(guī)模與發(fā)展趨勢(shì)：根據(jù)MarketsandMarkets數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，到2027年，全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到1,968.34億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）高達(dá)25%。而聯(lián)邦學(xué)習(xí)市場(chǎng)的規(guī)模也在迅速擴(kuò)大，GrandViewResearch預(yù)計(jì)到2030年，全球聯(lián)邦學(xué)習(xí)市場(chǎng)將突破26億美元。這表明邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的融合正成為未來機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展的主流趨勢(shì)。技術(shù)融合的優(yōu)勢(shì)：邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)處理能力搬遷至靠近數(shù)據(jù)源的位置，有效降低數(shù)據(jù)傳輸成本和延遲，提高實(shí)時(shí)性；而聯(lián)邦學(xué)習(xí)則允許模型在分散的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，保護(hù)敏感數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。兩者相結(jié)合，為低代碼/無代碼平臺(tái)帶來了諸多優(yōu)勢(shì)：提升效率：邊緣計(jì)算可以快速處理本地?cái)?shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)精度。保障隱私：聯(lián)邦學(xué)習(xí)避免將原始數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)，有效保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。這對(duì)于醫(yī)療、金融等敏感行業(yè)尤為重要。降低成本：邊緣計(jì)算可以減輕對(duì)云服務(wù)器的依賴，減少數(shù)據(jù)傳輸費(fèi)用，從而降低機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的整體運(yùn)營成本。增強(qiáng)靈活性：邊緣計(jì)算支持離線操作和自主決策，使機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠在網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)定或中斷的情況下仍然正常工作，提高系統(tǒng)的可靠性和可擴(kuò)展性。低代碼/無代碼平臺(tái)的應(yīng)用場(chǎng)景：邊緣計(jì)算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的融合為低代碼/無代碼平臺(tái)提供了更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景：工業(yè)自動(dòng)化：在制造業(yè)中，邊緣設(shè)備可以收集生產(chǎn)過程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和優(yōu)化生產(chǎn)流程。智能醫(yī)療：在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生可以使用邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，對(duì)患者的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供個(gè)性化的診斷和治療方案，同時(shí)保證數(shù)據(jù)隱私安全。智慧城市：城市可以利用邊緣計(jì)算平臺(tái)收集交通、環(huán)境等數(shù)據(jù)，并使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)擁堵情況、污染水平等，從而提高城市管理效率。十四五規(guī)劃的政策支持：中國政府高度重視人工智能和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，并將邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)納入“十四五”規(guī)劃的重要方向。國家層面出臺(tái)了一系列政策措施，鼓勵(lì)相關(guān)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，推動(dòng)該技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。例如，國家科技部發(fā)布了《新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，將邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)列為重點(diǎn)研究方向；工業(yè)和信息化部則制定了《邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》，明確提出要加快邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)其與人工智能的融合發(fā)展。未來展望：隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和政策的支持力度加大，邊緣計(jì)算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)在低代碼/無代碼平臺(tái)中的應(yīng)用將越來越廣泛。預(yù)計(jì)未來幾年，我們將看到更多創(chuàng)新型產(chǎn)品和服務(wù)涌現(xiàn)，推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)走向更智能、更安全、更便捷的方向。3.平臺(tái)安全性和隱私保護(hù)機(jī)制年份銷量(萬個(gè))收入(億美元)平均價(jià)格(美元)毛利率(%)20241.51.28007520252.21.88307820263.02.48608120273.8363.89208720295.54.49509020306.45.198093三、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及策略分析1.全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)廠商競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)市場(chǎng)份額排名及主要產(chǎn)品/服務(wù)介紹全球市場(chǎng)格局與趨勢(shì)截至2023年，全球低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。根據(jù)MarketsandMarkets的研究，該市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2022年的15億美元增長(zhǎng)至2028年的69.4億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）高達(dá)34%。推動(dòng)這一快速增長(zhǎng)的主要因素包括：企業(yè)對(duì)自動(dòng)化流程的日益重視、數(shù)據(jù)分析需求的激增以及技術(shù)人員短缺問題。在全球市場(chǎng)格局中，幾個(gè)頭部公司占據(jù)主導(dǎo)地位，他們提供成熟的產(chǎn)品和服務(wù)組合，并擁有龐大的客戶群。例如，微軟Azure平臺(tái)集成PowerApps等低代碼工具，谷歌Cloud平臺(tái)則提供VertexAI平臺(tái)，支持無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建；亞馬遜AWS提供了SageMaker平臺(tái)，提供端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。這些巨頭憑借自身的技術(shù)實(shí)力、品牌影響力以及廣泛的生態(tài)系統(tǒng)，占據(jù)了全球市場(chǎng)份額的大部分。與此同時(shí)，一些新興玩家也開始嶄露頭角，他們專注于特定行業(yè)或應(yīng)用場(chǎng)景，并通過創(chuàng)新產(chǎn)品和靈活的服務(wù)模式獲得快速發(fā)展。例如，UiPath專精于機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA），而DataRobot則專注于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）解決方案。這些新興公司正在不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)巨頭的市場(chǎng)地位，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的持續(xù)進(jìn)化。中國市場(chǎng)現(xiàn)狀及發(fā)展?jié)摿χ袊鳛槿蜃畲蟮目萍际袌?chǎng)之一，低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)也展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?。根?jù)ITECHResearch的預(yù)測(cè)，2023年中國該市場(chǎng)的規(guī)模將達(dá)到15億元人民幣，預(yù)計(jì)到2028年將突破100億元人民幣，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）約為60%。中國政府大力推動(dòng)“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”建設(shè)，鼓勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這為低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)提供了強(qiáng)大的政策支持。此外，中國的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)發(fā)達(dá)，擁有龐大的技術(shù)人才儲(chǔ)備，為行業(yè)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在市場(chǎng)份額方面，國內(nèi)頭部廠商如阿里云、騰訊云以及華為云占據(jù)主導(dǎo)地位。他們憑借自身在云計(jì)算領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，提供全面的低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)解決方案，并積極拓展垂直行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，阿里云提供的“阿里云低代碼開發(fā)平臺(tái)”支持用戶構(gòu)建定制化的企業(yè)應(yīng)用；騰訊云的“微信小程序”平臺(tái)則提供無代碼開發(fā)工具，簡(jiǎn)化了中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程。同時(shí)，一些新興玩家也在中國市場(chǎng)快速崛起。例如，上海清源科技有限公司專注于研發(fā)金融領(lǐng)域的低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)；北京智譜信息科技有限公司則致力于為醫(yī)療行業(yè)提供精準(zhǔn)診斷的AI解決方案。這些公司通過創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，滿足特定行業(yè)的應(yīng)用需求，并逐漸獲得市場(chǎng)的認(rèn)可。主要產(chǎn)品/服務(wù)介紹及未來展望目前，全球和中國市場(chǎng)上的低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)產(chǎn)品主要分為以下幾類：1.視覺化數(shù)據(jù)分析平臺(tái):通過可視化的儀表板、圖表等工具幫助用戶快速理解和分析數(shù)據(jù)趨勢(shì)，并進(jìn)行初步的預(yù)測(cè)。例如微軟PowerBI、谷歌DataStudio以及騰訊云超級(jí)智庫等平臺(tái)。2.自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）平臺(tái):提供自動(dòng)化模型訓(xùn)練、選擇和優(yōu)化的功能，無需深度機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)即可構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。代表產(chǎn)品有DataRobot、H2O.ai以及阿里云ModelArts等平臺(tái)。3.低代碼開發(fā)平臺(tái):提供拖拽式界面、預(yù)定義組件等工具，幫助用戶快速構(gòu)建定制化的企業(yè)應(yīng)用，并集成機(jī)器學(xué)習(xí)功能。例如微軟PowerApps、谷歌AppSheet以及阿里云低代碼開發(fā)平臺(tái)等平臺(tái)。未來，低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的發(fā)展趨勢(shì)將更加多元化：更易于使用的用戶界面:進(jìn)一步簡(jiǎn)化操作流程，降低用戶門檻，讓更多非技術(shù)人員能夠使用這些平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。更強(qiáng)大的AI能力:集成更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提供更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果，支持更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。更豐富的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景:針對(duì)特定行業(yè)的痛點(diǎn)，提供定制化的解決方案，推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。總之，低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)呈現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿?，將成為推?dòng)全球及中國經(jīng)濟(jì)數(shù)字化的重要引擎。不同廠商的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析“不同廠商的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析”是理解低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)現(xiàn)狀、趨勢(shì)以及未來發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2023年全球無代碼/低代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模已突破150億美元，預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到驚人的400億美元，增長(zhǎng)速度保持在兩位數(shù)以上。中國市場(chǎng)更是呈現(xiàn)出高速發(fā)展態(tài)勢(shì)，2023年市場(chǎng)規(guī)模約為60億元人民幣，預(yù)計(jì)到2028年將超過200億元人民幣。這種快速增長(zhǎng)的背后離不開眾多廠商的積極參與和不斷創(chuàng)新。然而，由于行業(yè)門檻相對(duì)較低，競(jìng)爭(zhēng)也異常激烈。因此，各家企業(yè)紛紛尋求差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，以在市場(chǎng)中脫穎而出。1.平臺(tái)功能與適用場(chǎng)景：不同廠商在平臺(tái)的功能設(shè)計(jì)和應(yīng)用場(chǎng)景選擇上呈現(xiàn)出顯著差異。例如，一些廠商專注于提供面向特定行業(yè)的解決方案，例如金融、醫(yī)療等。比如，UiPath專注于流程自動(dòng)化領(lǐng)域，其無代碼平臺(tái)可幫助企業(yè)自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，提高運(yùn)營效率；而MicrosoftPowerPlatform則以數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能應(yīng)用為主打，通過低代碼工具讓用戶能夠快速構(gòu)建報(bào)表、儀表盤和預(yù)測(cè)模型。同時(shí)，也有一些廠商致力于打造通用型的低代碼平臺(tái)，支持多種開發(fā)場(chǎng)景，例如網(wǎng)站建設(shè)、移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)等。比如，OutSystems提供靈活可定制的平臺(tái)，滿足不同需求的客戶；而Mendix則專注于云端部署，并提供豐富的第三方集成功能。2.技術(shù)路線與架構(gòu)：3.生態(tài)系統(tǒng)與合作伙伴關(guān)系：一個(gè)完善的生態(tài)系統(tǒng)是低代碼平臺(tái)成功的關(guān)鍵因素。優(yōu)秀的廠商往往能夠構(gòu)建強(qiáng)大的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)，包括軟件開發(fā)商、硬件供應(yīng)商、咨詢服務(wù)公司等。比如，Salesforce通過其AppExchange平臺(tái)連接了數(shù)千家獨(dú)立軟件開發(fā)商，提供豐富的應(yīng)用插件；而MicrosoftPowerPlatform也與眾多合作伙伴緊密合作，為用戶提供定制化的解決方案。生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展不僅能夠豐富平臺(tái)的功能和應(yīng)用場(chǎng)景，還能促進(jìn)用戶之間的交流和分享，形成良性循環(huán)。4.市場(chǎng)定位與客戶群體：不同的廠商針對(duì)不同市場(chǎng)細(xì)分進(jìn)行定位，并根據(jù)目標(biāo)客戶群體的需求設(shè)計(jì)相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)。一些廠商專注于中小企業(yè)，提供簡(jiǎn)單易用的低代碼平臺(tái)，幫助他們快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；而另一些廠商則面向大型企業(yè)，提供更強(qiáng)大的功能和定制化服務(wù)，滿足其復(fù)雜業(yè)務(wù)需求。5.價(jià)格策略與商業(yè)模式：不同的廠商采用不同的價(jià)格策略和商業(yè)模式來獲取利潤。部分廠商采取訂閱制收費(fèi)，用戶根據(jù)使用量或平臺(tái)功能付費(fèi)；而另一些廠商則采用免費(fèi)試用+高級(jí)功能收費(fèi)的方式，吸引用戶使用并升級(jí)到更高版本。隨著中國市場(chǎng)的發(fā)展，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將迎來更加激烈的競(jìng)爭(zhēng)。各廠商需要不斷加強(qiáng)創(chuàng)新，提升自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，才能在市場(chǎng)中獲得更大的成功。合并與收購趨勢(shì)及未來發(fā)展方向低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)正經(jīng)歷著一輪快速增長(zhǎng)和變革。2023年全球低代碼/無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到189億美元，預(yù)計(jì)到2030年將躍升至487億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率(CAGR)高達(dá)16%。中國市場(chǎng)也展現(xiàn)出強(qiáng)勁的勢(shì)頭，預(yù)計(jì)2025年將突破200億元人民幣。這種迅猛的發(fā)展離不開行業(yè)內(nèi)不斷出現(xiàn)的合并與收購活動(dòng)，以及未來發(fā)展方向的探索。整合優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng):合并與收購是低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)的重要趨勢(shì)，企業(yè)通過此途徑整合各自的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、資源和客戶群體，形成更完整的解決方案和更強(qiáng)大的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，2023年Microsoft收購了OpenAI，旨在將人工智能技術(shù)融入其自身產(chǎn)品和服務(wù)，構(gòu)建一個(gè)更加完善的生態(tài)系統(tǒng)。類似案例還有亞馬遜收購了AI芯片公司,Google收購了機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司等。這些并購不僅是為了獲得特定技術(shù)的掌控權(quán)，更是為了打造更全面的平臺(tái)，覆蓋從數(shù)據(jù)采集、處理到模型訓(xùn)練、部署和監(jiān)控的全流程環(huán)節(jié)。聚焦細(xì)分領(lǐng)域，差異化競(jìng)爭(zhēng):市場(chǎng)份額爭(zhēng)奪激烈的情況下，企業(yè)更加注重在特定領(lǐng)域進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)。許多低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)公司選擇專注于特定的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，例如醫(yī)療健康、金融科技、零售電商等，開發(fā)針對(duì)性解決方案。這種細(xì)分策略不僅可以幫助企業(yè)更好地滿足客戶需求，還能降低市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力。技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展:除了合并與收購，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的發(fā)展還依賴于技術(shù)的不斷創(chuàng)新。例如，近年來，自然語言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(CV)等領(lǐng)域的突破為平臺(tái)功能的擴(kuò)展提供了強(qiáng)大的支撐。許多公司正在將這些先進(jìn)技術(shù)融入到他們的平臺(tái)中，提供更加智能化、個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)。開源與云計(jì)算相結(jié)合:開源技術(shù)和云計(jì)算也成為低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展的重要趨勢(shì)。許多平臺(tái)開始采用開源框架和工具，降低開發(fā)成本，并與主流云服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行深度整合，為用戶提供更加便捷的部署和使用體驗(yàn)。這種模式可以有效地加速平臺(tái)的發(fā)展和普及。未來展望:未來，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)將會(huì)更加成熟和多元化。企業(yè)將更加注重個(gè)性化定制、多模態(tài)交互以及邊緣計(jì)算等技術(shù)應(yīng)用。同時(shí)，人工智能倫理、數(shù)據(jù)安全等議題也將成為行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵關(guān)注點(diǎn)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和市場(chǎng)的不斷變化，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的未來充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)。企業(yè)需要不斷加強(qiáng)研發(fā)投入，緊跟市場(chǎng)需求，并積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，才能在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。2.中國市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局及本土廠商崛起策略主要國產(chǎn)平臺(tái)廠商的市場(chǎng)定位及技術(shù)特點(diǎn)中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)正處于快速發(fā)展階段，國產(chǎn)平臺(tái)憑借本土化優(yōu)勢(shì)、成本控制和對(duì)行業(yè)細(xì)分需求的理解，在該領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)力。這些平臺(tái)以滿足不同用戶群體的需求為核心，構(gòu)建了多元化的產(chǎn)品生態(tài)體系。1.賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的云端巨頭：阿里巴巴和騰訊阿里巴巴憑借其雄厚的技術(shù)積累和廣泛的行業(yè)資源，推出了如「阿里智能」等低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。該平臺(tái)面向各行各業(yè)企業(yè)提供一站式AI解決方案，涵蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、部署以及監(jiān)控等環(huán)節(jié)。同時(shí)，阿里智能深度融合了阿里系的生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，例如電商平臺(tái)的商品推薦、物流的智能調(diào)度以及金融的風(fēng)控識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景。其強(qiáng)大的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和海量數(shù)據(jù)資源為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了充足的支持，并通過完善的服務(wù)體系幫助企業(yè)快速實(shí)施AI轉(zhuǎn)型。騰訊在人工智能領(lǐng)域的布局同樣廣闊，「騰訊小翼」作為其旗下的低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，以“簡(jiǎn)單易用、敏捷高效”為核心價(jià)值觀。它提供豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和可視化工具，方便用戶無需編程即可構(gòu)建自己的AI應(yīng)用。此外，騰訊還積極探索與產(chǎn)業(yè)鏈合作伙伴的合作，將小翼平臺(tái)嵌入到各個(gè)行業(yè)的解決方案中，例如醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷、教育領(lǐng)域的智能教學(xué)以及金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域。2.專注于特定行業(yè)細(xì)分的垂直型廠商：數(shù)英科技和曠視科技數(shù)英科技專注于面向企業(yè)客戶提供低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，其核心產(chǎn)品「云端AI」針對(duì)制造業(yè)、能源、零售等行業(yè)提供定制化的解決方案。該平臺(tái)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化、資源的有效利用以及運(yùn)營成本的降低。曠視科技則致力于打造基于視覺識(shí)別的低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。其產(chǎn)品「飛槳」支持用戶開發(fā)各種視覺應(yīng)用，例如圖像識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、視頻分析等。該平臺(tái)與曠視自研的計(jì)算機(jī)視覺算法相結(jié)合，在工業(yè)檢測(cè)、安防監(jiān)控以及醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用能力。3.關(guān)注開源社區(qū)建設(shè)的創(chuàng)新型廠商：華為和百度華為的「GaussDB」數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)融合了AI計(jì)算能力，提供基于低代碼/無代碼的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持用戶快速構(gòu)建并部署AI模型。該平臺(tái)注重?cái)?shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，同時(shí)具備高性能、可擴(kuò)展的特點(diǎn)，適合于金融、醫(yī)療等對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求高的行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。百度推出的「飛槳」平臺(tái)作為開源社區(qū)項(xiàng)目，致力于提供全面的機(jī)器學(xué)習(xí)工具鏈，包括預(yù)訓(xùn)練模型、開發(fā)框架、模型部署以及社區(qū)支持等。其開放的生態(tài)體系吸引了眾多開發(fā)者和研究者參與其中，加速了低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，預(yù)計(jì)未來五年將呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。隨著政策扶持、技術(shù)進(jìn)步以及行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景拓展，國產(chǎn)平臺(tái)將持續(xù)提升其市場(chǎng)份額和競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，平臺(tái)廠商也需要更加關(guān)注用戶需求，加強(qiáng)產(chǎn)品創(chuàng)新，構(gòu)建更完善的生態(tài)體系，以更好地服務(wù)于中國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。國際廠商在華布局及發(fā)展戰(zhàn)略2023年，全球低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)持續(xù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)趨勢(shì)。據(jù)市場(chǎng)調(diào)研公司Gartner預(yù)計(jì)，到2025年，超過70%的企業(yè)將采用低代碼/無代碼開發(fā)平臺(tái)構(gòu)建應(yīng)用程序，其中包括面向機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的平臺(tái)。中國作為全球最大的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)之一，其對(duì)人工智能技術(shù)的需求量龐大，也吸引了眾多國際廠商前來布局。巨頭領(lǐng)銜，戰(zhàn)略多元化面對(duì)中國市場(chǎng)，國際廠商紛紛采取多元化的發(fā)展戰(zhàn)略，既有深耕細(xì)作、聚焦特定領(lǐng)域的產(chǎn)品策略，也有全面開拓、覆蓋各個(gè)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的擴(kuò)張策略。美國科技巨頭微軟是低代碼/無代碼平臺(tái)領(lǐng)域的先驅(qū)者之一，其PowerPlatform平臺(tái)已經(jīng)支持多種語言和開發(fā)模式，并積極與中國合作伙伴開展合作，將平臺(tái)整合到企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)中，助力中國企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。亞馬遜作為云計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，通過AWS服務(wù)提供豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和服務(wù)，包括SageMaker平臺(tái)，為中國開發(fā)者提供低代碼/無代碼的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)體驗(yàn)，吸引了眾多初創(chuàng)公司和企業(yè)用戶。谷歌也積極布局中國市場(chǎng)，其CloudAIPlatform提供多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型和服務(wù)，并與阿里云達(dá)成合作，將平臺(tái)資源整合到阿里云生態(tài)系統(tǒng)中，共同服務(wù)中國市場(chǎng)。聚焦本土化，打造差異化優(yōu)勢(shì)為了更好地融入中國市場(chǎng)，國際廠商紛紛加大了本土化的力度。例如，微軟專門設(shè)立了中國低代碼/無代碼研發(fā)中心，致力于為中國用戶開發(fā)針對(duì)特定行業(yè)的解決方案；亞馬遜也積極與中國高校和科研機(jī)構(gòu)合作，推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在中國市場(chǎng)的應(yīng)用；谷歌則通過投資中國人工智能初創(chuàng)公司，來了解中國用戶的需求和市場(chǎng)趨勢(shì)。此外，一些國際廠商還注重打造差異化優(yōu)勢(shì)，以應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境。例如，Salesforce以其強(qiáng)大的客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，推出低代碼/無代碼平臺(tái)用于構(gòu)建定制化的營銷自動(dòng)化解決方案，滿足中國企業(yè)對(duì)個(gè)性化服務(wù)的追求；而UiPath專注于機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)，通過低代碼/無代碼平臺(tái)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化，提高效率和降低成本。未來展望：融合創(chuàng)新，持續(xù)發(fā)展隨著中國市場(chǎng)對(duì)低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的需求不斷增長(zhǎng)，國際廠商將繼續(xù)加大在華投資力度，推出更多針對(duì)本地市場(chǎng)的解決方案。同時(shí)，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展也推動(dòng)著低代碼/無代碼平臺(tái)向更智能化、自動(dòng)化方向演進(jìn)。未來，低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)將會(huì)更加融合創(chuàng)新，為中國企業(yè)提供更強(qiáng)大、更靈活的工具，助力其在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代取得更大的成功。政策支持對(duì)中國廠商發(fā)展的推動(dòng)作用近幾年來，中國政府持續(xù)加大對(duì)人工智能（AI）及相關(guān)技術(shù)的扶持力度，構(gòu)建了有利于低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)發(fā)展完善的政策生態(tài)。這一系列政策措施，不僅為中國企業(yè)提供了資金、人才和技術(shù)等方面的支持，更重要的是引導(dǎo)企業(yè)聚焦關(guān)鍵領(lǐng)域，加速產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)，推動(dòng)中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)健康快速發(fā)展。從宏觀層面看，十四五規(guī)劃將人工智能列入“新基建”重點(diǎn)，明確提出加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐，構(gòu)建國家級(jí)人工智能創(chuàng)新中心體系，培育一批世界領(lǐng)先的企業(yè)和品牌。同時(shí)，政府還出臺(tái)了《國家發(fā)展與改革委員會(huì)關(guān)于支持發(fā)展低代碼/無代碼開發(fā)平臺(tái)的指導(dǎo)意見》，鼓勵(lì)低代碼/無代碼平臺(tái)在教育、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用，推動(dòng)其技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。這些政策文件清晰地表明了中國政府對(duì)低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的高度重視，為企業(yè)的發(fā)展提供了明確的方向和保障。具體到實(shí)踐層面，各級(jí)政府紛紛出臺(tái)一系列扶持措施，為中國廠商的成長(zhǎng)提供強(qiáng)有力的支持。例如，財(cái)政補(bǔ)貼、稅收減免等優(yōu)惠政策，能夠有效降低企業(yè)研發(fā)成本，釋放企業(yè)的創(chuàng)新活力。人才培養(yǎng)方面，國家加強(qiáng)了對(duì)人工智能和相關(guān)領(lǐng)域的高校教育和科研投入，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研深度融合，為行業(yè)發(fā)展提供了充足的人才儲(chǔ)備。此外，政府還設(shè)立了專門的資金扶持項(xiàng)目，鼓勵(lì)企業(yè)開展低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的研發(fā)和應(yīng)用創(chuàng)新，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同發(fā)展。政策支持不僅體現(xiàn)在資金、人才等資源方面，更重要的是引導(dǎo)行業(yè)方向，明確發(fā)展重點(diǎn)。近年來，中國政府不斷強(qiáng)調(diào)“以人民為中心”的發(fā)展理念，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于民生領(lǐng)域，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向更高層次發(fā)展。這種發(fā)展導(dǎo)向?yàn)榈痛a和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)提供了廣闊的市場(chǎng)空間，也促使企業(yè)更加重視民生應(yīng)用場(chǎng)景的研究和開發(fā)。數(shù)據(jù)顯示，2023年中國低代碼和無代碼平臺(tái)市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)數(shù)十億元人民幣，預(yù)計(jì)到2025年將增長(zhǎng)至百億元人民幣以上。這一數(shù)字充分展現(xiàn)了政策支持對(duì)行業(yè)發(fā)展帶來的積極影響。同時(shí)，在全球范圍內(nèi)，低代碼和無代碼平臺(tái)也呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，預(yù)示著該領(lǐng)域的未來市場(chǎng)潛力巨大。在中國政府持續(xù)扶持下，中國低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)企業(yè)將迎來更廣闊的發(fā)展空間。一些具有創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)，將抓住政策紅利，不斷提升技術(shù)水平，完善產(chǎn)品功能，并針對(duì)不同行業(yè)需求提供定制化解決方案。相信在未來幾年，中國將會(huì)涌現(xiàn)出一批具有國際競(jìng)爭(zhēng)力的低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，助力構(gòu)建更智能、更便捷的數(shù)字社會(huì)。3.低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)商業(yè)模式探索軟件訂閱、按需付費(fèi)等商業(yè)模式全球及中國低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)行業(yè)正處于蓬勃發(fā)展階段。隨著人工智能技術(shù)不斷進(jìn)步和企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求日益增長(zhǎng)，越來越多的企業(yè)尋求更高效、更便捷的方式構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在這種背景下，軟件訂閱、按需付費(fèi)等靈活的商業(yè)模式成為主流趨勢(shì)，有效推動(dòng)了平臺(tái)的市場(chǎng)普及和應(yīng)用范圍的擴(kuò)展。軟件訂閱模式：降低門檻，持續(xù)創(chuàng)新軟件訂閱模式是目前低代碼/無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)最普遍的商業(yè)模式之一。企業(yè)用戶一次性支付一定費(fèi)用即可獲得平臺(tái)使用權(quán)，并享有定期更新、技術(shù)支持等服務(wù)。這種模式的最大優(yōu)勢(shì)在于降低了用戶前期投入的門檻，使小型創(chuàng)業(yè)公司和資源有限的中小企業(yè)也能輕松使用這些平臺(tái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)。訂閱模式下的定價(jià)策略多種多樣，可根據(jù)平臺(tái)功能、使用期限、用戶規(guī)模等因素制定不同的套餐方案。一些平臺(tái)還會(huì)提供免費(fèi)試用期，讓用戶充分體驗(yàn)平臺(tái)的功能和價(jià)值，降低購買風(fēng)險(xiǎn)。例如，GoogleCloud的VertexAI平臺(tái)采用訂閱模式，提供了不同等級(jí)的訂閱服務(wù)，滿足不同用戶的需求。高階訂閱服務(wù)還包含額外的功能，如高級(jí)模型訓(xùn)練、定制化解決方案等。這種多元化的訂閱策略不僅能夠滿足不同用戶群體的需求，還能為平臺(tái)持續(xù)收入，支持不斷創(chuàng)新和技術(shù)升級(jí)。按需付費(fèi)模式：靈活彈性，精準(zhǔn)控制成本針對(duì)一些用戶對(duì)資源使用量波動(dòng)較大、需求不固定的情況，按需付費(fèi)模式逐漸成為另一種主流的商業(yè)模式。這種模式下，用戶只需支付實(shí)際使用的資源費(fèi)用，例如模型訓(xùn)練時(shí)間、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間等。這種靈活的計(jì)費(fèi)方式能夠有效幫助企業(yè)精準(zhǔn)控制成本，避免因過高訂閱費(fèi)用帶來的浪費(fèi)。同時(shí)，按需付費(fèi)模式也能鼓勵(lì)企業(yè)更理性地規(guī)劃資源使用，提高效率和效益。一些平臺(tái)會(huì)結(jié)合云計(jì)算技術(shù)，提供按需彈性擴(kuò)展的服務(wù)，用戶可以根據(jù)實(shí)際需求隨時(shí)調(diào)整資源配置，實(shí)現(xiàn)更高效的成本控制。比如，AmazonSageMaker平臺(tái)提供多種付費(fèi)方案，包括按小時(shí)計(jì)費(fèi)、按GB計(jì)費(fèi)等，并支持自動(dòng)擴(kuò)展和縮減資源使用，幫助用戶精準(zhǔn)控制成本。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，市場(chǎng)展望：持續(xù)增長(zhǎng)，多元化發(fā)展根據(jù)市場(chǎng)研究